基于多屬性決策的護理服務質量綜合評價設計及應用比較*

濰坊醫(yī)學院“健康山東”重大社會風險預測與治理協(xié)同創(chuàng)新中心(261053) 李望晨 井 淇 張利平 唐云鋒

在護理管理領域綜合評價研究中多見經驗總結和對策論述，今后須重視系統(tǒng)科學和數(shù)理統(tǒng)計方法引入，驗證信息利用效率和決策科學性。本研究從指標體系設計起步，設計多屬性決策建模方案并進行比較，為護理服務質量綜合評價提供方法學借鑒。

應用案例

1.指標體系 指標體系為數(shù)據(jù)采集提供測評尺度依據(jù)，先在文獻復習和小組研討基礎上遴選，在多維度框架下匯總成條目池。經專家咨詢訪談進行約減、增補和替換等優(yōu)化處理，借助Delphi法組織征詢調研，根據(jù)理論分析、實踐經驗和主觀認識制定意見，經多輪征詢后集中反饋意見。在文獻復習基礎上[1-2]，采用Delphi法組織征詢調研并實施兩輪優(yōu)化修訂。由綜合醫(yī)院行政管理、護理部主任或護士長組成專家組，從三個維度(制度條例、人員素養(yǎng)和工作開展)細化具體二級測量指標。

2.對象資料 以某三級醫(yī)院護理質量測評工作為例，圍繞護理質量工作運行狀況，按指標條目逐項調研、收集數(shù)據(jù)。測評對象為某院8個住院區(qū)P1～P8。測評專家有行政管理領導4名、各科護士長8名，他們從事護理管理或臨床護理一線工作。指標名稱在量表中會給出指導釋義，確保測評過程理解一致。專家以Likert10級量表對指標主觀打分:不合格“0～6”、中等“7～8”、良好“8～9”、優(yōu)秀“9～10”。本醫(yī)院組織主管護師以上職稱員工自評打分，數(shù)據(jù)側重于驗證建模方法載體作用。指標、數(shù)據(jù)和權重見表1。

模型驗證

某醫(yī)院以8個住院區(qū)(P1～P8)為測評對象，以護理工作質量綜合評價為例建立模型。傳統(tǒng)集結算法以求和總分、秩和比、灰色關聯(lián)、TOPSIS為代表[3]。

1.求和總分法 將護理質量指標測評值與權重相乘后計算求和總分，由分數(shù)高低對8個住院區(qū)進行相對排序。假設(xij)n×m為測評數(shù)據(jù)，其中住院區(qū)數(shù)n=8，指標數(shù)分別為m=6,7,9或22。以Zi=∑jwjxij表示第i個住院區(qū)求和總分，見表2。

表1 指標體系、權重和測評數(shù)據(jù)

表2 8個住院區(qū)“求和總分”(相對排序)

表3 8個住院區(qū)“平均秩次”(相對排序)

表4 8個住院區(qū)“貼近度”(相對排序)

由關聯(lián)系數(shù)矩陣和權重信息，在所有維度下對機構間進行相對排序，見表5。

表5 8個住院區(qū)“灰色關聯(lián)度”(相對排序)

5.物元分析法。該法是由我國學者蔡文首創(chuàng)并發(fā)展起來的橫斷學科，在決策或評價領域引起關注?；舅悸肥穷A先制定多個等級作為主刻度，針對每個指標由測評專家在行業(yè)經驗和資料研討基礎上預先劃分關于各等級取值范圍(即經典域)。由物元集和關聯(lián)函數(shù)知識將待評對象指標實測值與各等級經典域進行計算，轉化為關于各等級關聯(lián)系數(shù)(即相似性)，指標實測值與經典域量綱一致。每個指標在各等級下將關聯(lián)系數(shù)(無量綱)與權重合成為關聯(lián)度(即密切程度)，根據(jù)待評對象關于各等級關聯(lián)度大小來作優(yōu)劣分類。除外，還可以針對待評對象，將各等級以自然數(shù)標記(等級越優(yōu)則數(shù)越大)，然后類似數(shù)學期望公式計算合成等級特征值(即介于各等級主刻度之間的精確刻度)，特征值越大則待評對象越優(yōu)。

基本程序[4]: 假設指標體系實測數(shù)據(jù)矩陣為(xij)n×m，設c1,c2,…,cm為指標體系，預先劃分若干等級Nk,k=1,2,…,5。設Xkj=為指標cj關于等級Nk經典域，Xpj=為節(jié)域。

給出指標cj測量值xj關于等級Nk的關聯(lián)系數(shù)Kk(xj)：

Kk(xj)=ρ(xi,Xkj)/(ρ(xj,Xpj)-ρ(xj,Xkj))，xj?Xkj;

Kk(xj)=-ρ(xj,Xkj)/(bkj-akj)；xj∈Xkj

其中ρ(xj,Xkj)=|xj-(akj+bkj)/2|-(bkj-akj)/2;ρ(xj,Xpj)=|xj-(apj+bpj)/2|-(bpj-apj)/2。

以住院區(qū)P1為例，得到關聯(lián)度和特征值，見表6。

表6 各維度關于等級的“關聯(lián)度”、“特征值”(住院區(qū)P1)

由特征值對各維度評判，住院區(qū)P1達到“一般以上”，比較依據(jù)為特征值。重復物元分析法流程，對8個住院區(qū)(P1～P8)建立模型，計算關聯(lián)系數(shù)、關聯(lián)度和特征值，見表7。

6.結果比較 模型方法依次記為“(1)～(5)”，它們的數(shù)學原理、信息利用和結果形式不同。方法“(1)～(4)”體現(xiàn)“相對排序思想”，將評價對象、指標體系和測評數(shù)據(jù)集結計算，以“綜合分數(shù)”、“平均秩次”、“貼近度”或“綜合關聯(lián)度”作為相對排序依據(jù)。物元分析體現(xiàn)“分類思想”，依據(jù)等級劃分標準分別對科室獨立評判。

表7 8個住院區(qū)“特征值”(相對排序)

討 論

護理工作領域考核、測評等問題中經驗觀點論述性定性研究多見，在指標體系與模型方案設計等方面定量工作須引起關注，進一步發(fā)揮交叉學科方法工具的作用。本研究在文獻復習、專家征詢基礎上制定護理質量評價指標體系；以護理質量評價問題設計案例，在方法原理及流程分析后建立模型方案，為護理管理決策提供借鑒，促進交叉學科引入。本研究以科室臨床護理質量為測評對象，制定指標體系(量表)，收集護理質量測評數(shù)據(jù)，計算評價結果(排序或分類)。經驗證，方法分析和流程演示對于衛(wèi)生領域評價工作定量化有促進意義。

在綜合評價工作中，幾種集結算法以“群體對象參與”和“相對排序計算”為特點；物元分析以“等級劃分”和“獨立評判”為特點，與傳統(tǒng)對象群體參與下的集結排序思想有區(qū)別。求和總分和秩和比法簡單，適于無量綱測度指標下，測評數(shù)據(jù)直接合成計算，復雜系統(tǒng)信息利用欠佳；TOPSIS法是在向量距離計算基礎上逼近理想點排序，具有至關解釋性和應用代表性；灰色關聯(lián)法是以灰色理論為基礎，經關聯(lián)系數(shù)轉化以后尋求“相似性”綜合排序。集結算法須以群體對象參與為條件下才能完成，而物元分析法是在預設標準下對單個對象獨立實施的等級評判或分類的過程[5]，針對單個對象獨立實施，不僅用于單個對象單獨綜合分類，也能由特征值實現(xiàn)相對比較或排序。因此，要在方法原理分析基礎上，分析資料或指標體系復雜程度、明確評價導向或決策出發(fā)點、比較實現(xiàn)成本及難易程度、符合評價者交叉知識深度要求，根據(jù)實際需要科學選用最合適方法。

[1] 溫賢秀,謝彩霞,蔣文春,等.綜合基礎護理質量評價指標體系的構建.中國護理管理,2014,14(2):131-134.

[2] 趙菁,趙樹娟.綜合護理服務質量評價體系的建立與應用研究.中華護理雜志,2014,49(1):284-286.

[3] 張利平,張建華,李望晨.基于可拓關聯(lián)分析法的公立醫(yī)院醫(yī)療服務產出績效綜合評判研究.中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2016,33(1):123-124,127.

[4] 張利平,鄭文貴,李望晨.多屬性決策技術在全科醫(yī)生核心勝任力綜合評價中的應用研究.中國衛(wèi)生事業(yè)管理,2016,(2):137-141.

[5] 張利平,李望晨.基于多指標評價適配算法的危機事件應急能力測評研究.中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2015,32(2):283-285.