門診預約管理策略評估研究*

——宓軼群 李 娜 滕 德 李維維

近年來，全國各大醫(yī)院不斷探索縮短患者候診時間，優(yōu)化門診服務流程的方法和策略，其中門診預約診療制度是關注重點。國外實踐經(jīng)驗表明，預約診療制度能夠有效縮短患者候診時間，改善門診服務質(zhì)量[1-3]。在國內(nèi)，預約診療制度尚處于起步階段，部分醫(yī)院經(jīng)過初步探索，取得了初步成效[4-6]。分時段預約掛號是國內(nèi)預約就診的主要形式，能夠促進患者有序就診，使門診優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源得到有效利用[7]。

在實施分時段預約掛號的初始階段，醫(yī)院需綜合考慮預約患者和非預約患者綜合滿意度，結(jié)合實際情況，制定相應預約號源管理方案，包括確定各預約時段長度和預約號源數(shù)量，確定預約患者和非預約患者在候診過程中的排隊規(guī)則，保障非預約患者就診體驗，降低醫(yī)患矛盾風險，同時加大預約診療制度的推廣力度，鼓勵引導非預約患者選擇預約就診。

本研究分析認為上海某三甲醫(yī)院非預約患者等待過長是患者排隊滿意度低的重要因素，提出3種改善方案，并與原方案進行評估比較，以確定最終實施策略。

1 資料與方法

1.1 資料來源

通過醫(yī)院信息系統(tǒng)提取上海某三甲醫(yī)院某科室2016年4月—8月門診預約數(shù)據(jù)，包括普通預約患者與非預約患者掛號時間、就診時間、診療時長以及醫(yī)生人數(shù)等。

1.2 數(shù)據(jù)處理

應用Access軟件對該科室一天中各個時段數(shù)據(jù)分別進行統(tǒng)計處理，并應用SPSS 19.0軟件對患者到達時間間隔與診療時長分布進行單樣本K-S檢驗(雙側(cè)漸進顯著性P>0.05表示不拒絕原分布假設)。

1.3 模型構(gòu)建方法

基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析與分布檢驗結(jié)果，提出改善方案。由于排隊問題隨到達時間變化，且運作規(guī)則多樣化，很難采用排隊公式直接求解，因此采用仿真軟件Arena對模型進行仿真評估。Arena是System Modeling公司1993年研制開發(fā)的新一代可視化通用交互集成模擬環(huán)境軟件，其能很好地解決了計算機模擬與可視化技術(shù)有機集成問題，是目前流程仿真效率較高的工具之一。 因此，本研究采用Arena構(gòu)建了仿真模型。建模過程如下：步驟1，選擇流程模塊；步驟2，設置患者到達參數(shù)；步驟3，設置醫(yī)院服務參數(shù)；步驟4，選擇數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊。

2 結(jié)果

2.1 預約掛號現(xiàn)狀

該院已實施分時段預約掛號，每天8:00-11:00和13:00-16:00兩個時間段內(nèi)共設置6個預約時段，每個預約時段的長度為1h，6個時段預約號源數(shù)量分別為60、70、60、60、70、60。

該科室共開設6個診室(中午12:00-13:00僅開設兩個診室)，一天中各時段均有非預約患者到達，預約患者在其預約時段開始前完成掛號并等候就診，享有優(yōu)先就診權(quán)。應用Access軟件對該科室患者到達人數(shù)進行統(tǒng)計分析，得到該科室工作時間內(nèi)各時段的預約與非預約患者到達人數(shù)情況，如表1所示。

表1 各時段預約與非預約患者到達人數(shù)情況

應用SPSS 19.0軟件的指數(shù)分布擬合優(yōu)度單樣本K-S檢驗功能，對各時段非預約患者到達時間間隔和患者診療時長進行分布檢驗，結(jié)果表明，各時段非預約患者到達時間間隔和患者診療時長均服從指數(shù)分布。

2.2 仿真模型構(gòu)建

基于該科室現(xiàn)行預約時段設置與排隊規(guī)則，提出了預約時段長度縮減、非預約局部分立排隊及兩者混合等3種改善方案。該科室大部分預約患者能夠按時掛號并等候就診，少數(shù)預約患者會出現(xiàn)遲到或爽約的情況，本研究在進行仿真時進行了初步數(shù)據(jù)處理，剔除爽約人員到達數(shù)據(jù)，將遲到人員歸類為在具體時段到達的預約者，從而在模型中不重復考慮遲到或爽約的情況。

本研究仿真模型共需要8種模塊，分別為Create模塊、Assign模塊、Seize模塊、Decide模塊、Delay模塊、Release模塊、Record模塊和Disposal模塊。其中Create模塊、Seize模塊、Decide模塊、Delay模塊、Release模塊和Disposal模塊是流程模塊，用于模擬門診服務系統(tǒng)中患者的到達、接受服務和離開等就診流程；Assign模塊和Record模塊是數(shù)據(jù)記錄模塊，用于記錄患者的到達時間、診療時間和診療時長等數(shù)據(jù)。

對模塊參數(shù)和結(jié)構(gòu)稍微進行調(diào)整，即可得到3種方案的仿真模型。其中，預約時段長度縮減方案僅需改變模型參數(shù)，非預約局部分立排隊方案以及混合方案需要改變模型結(jié)構(gòu)。

2.3 方案評估

2.3.1 方案一：縮短預約時段 在現(xiàn)行預約號源管理方案基礎上，提出縮短預約時段預約號源管理方案，即將預約時段由1h改為兩個30min，原時段號源數(shù)平均分配給兩個新時段。

運用Arena仿真軟件對模型進行求解，將結(jié)果與現(xiàn)行方案進行對比，對新方案進行評估，見表2。數(shù)據(jù)顯示，在縮短預約時段預約號源管理方案下，非預約患者在各時段的平均候診時間與現(xiàn)行規(guī)則相比均有所減少，總平均候診時間由110min減少至103min，總體年平均減少6.80%。

2.3.2 方案二：分立排隊規(guī)則 該科室現(xiàn)行排隊規(guī)則為混合排隊。分立排隊規(guī)則，即預約患者與非預約患者分開排隊，進入不同診室就診，當接診預約患者的診室空閑時，可接診非預約患者。本研究中，將該科室6個診室分為5個預約患者診室與1個非預約患者診室，運用Arena仿真軟件對模型進行求解，將結(jié)果與現(xiàn)行排隊規(guī)則進行對比，對新規(guī)則進行評估，見表2。從數(shù)據(jù)可以看出，在分立排隊規(guī)則下，非預約患者在各時段的平均候診時間與現(xiàn)行規(guī)則相比略有減少，由110min減少至108min，總體平均年減少1.85%。

表2 3種方案的非預約患者平均候診時間評估

2.3.3 方案三：綜合方案 同時實施上述縮短預約時段與分立排隊規(guī)則即為綜合方案。運用Arena仿真軟件對模型進行評估求解，見表2。從表2數(shù)據(jù)可以看出，在綜合方案下，非預約患者在各時段的平均候診時間與現(xiàn)行規(guī)則相比均有所減少，由110min減少至99min，總體年平均減少11.11%。

3 應用

本研究結(jié)果顯示，不同預約號源管理方案與排隊規(guī)則對門診預約診療服務效果有較大影響。在縮短預約時段方案中，預約時段劃分越細致，患者的總平均候診時間越小，各時段平均候診時間越均衡。在分立排隊規(guī)則中，非預約患者候診時間改善不明顯，且預約患者的候診時間會受到一定影響，該排隊規(guī)則效果欠佳。在同時實施精細化預約號源管理方案與分立排隊規(guī)則的綜合方案下，非預約患者的總平均候診時間大幅減少，患者的綜合滿意度明顯提高。上述3種方案中，縮短預約時段方案與綜合方案對非預約患者的候診時間有較大影響，其中綜合方案改善效果最好。

本研究對象采用了綜合方案，取得了明顯改善效果，患者綜合滿意度大幅提升。由此證明，在推進預約診療制度的過程中，醫(yī)院可采取縮短預約時段與分立排隊的綜合措施，在不影響預約患者就診體驗的前提下，平衡預約患者與非預約患者的候診時間，引導患者有序就診，促進預約診療制度有序?qū)嵤?/p>

4 結(jié)語

在資源利用率高的醫(yī)療系統(tǒng)中，由于患者到達時間間隔與診療時長具有隨機性，排隊現(xiàn)象無法避免。預約管理系統(tǒng)由于候診排隊規(guī)則復雜，很難用排隊解析法計算各種排隊指標，很難準確分析各種預約掛號模式下候診排隊系統(tǒng)的變化趨勢[8]。本研究應用Arena仿真軟件對排隊系統(tǒng)的各項指標進行求解，成功分析并比較了不同預約掛號方案與排隊規(guī)則對服務效果的影響。醫(yī)院在制定和完善預約號源管理方案與排隊規(guī)則時，可應用仿真工具進行建模并求解，評估其對服務效果的影響，同時結(jié)合醫(yī)院與科室的具體情況，綜合考慮執(zhí)行效果與運行難度，制定切合實際的預約號源管理方案與排隊規(guī)則。仿真模型在預約診療服務中還有更廣泛的應用，在預約診療制度處于起步發(fā)展階段的背景下，本研究主要考慮緩解非預約患者的不良就診體驗，下一步工作可選擇預約患者的就診體驗作為主要評價標準，應用仿真工具分析系統(tǒng)的服務效果，促進門診預約號源分配的精細化管理，進一步提升管理服務水平。

[1] Erdogan S A, Denton B. Dynamic appointment scheduling of a stochastic server with uncertain demand[J].INFORMS Journal on Computing, 2013, 25 (1)：116-132.

[2] Cayirli T, Gunes E D. Outpatient appointment scheduling in presence of seasonal walk-ins[J].Journal of the Operational Research Society, 2013, 65 (4)：512-531.

[3] Cayirli T, Yang K K. A universal appointment rule with patient classification for service times, no-shows, and walk-ins[J].Service Science, 2014, 6 (4)：274-295.

[4] 史森中, 曾 凡, 黃 昊, 等. 基于IE方法的門診流程優(yōu)化[J].中國衛(wèi)生質(zhì)量管理, 2013,20(3): 64-66.

[5] 成洪波, 何 靜, 劉玉琦,等. 深圳市眼科醫(yī)院分時段預約掛號就診模式改革的實踐與探討[J].中華醫(yī)院管理雜志, 2012,28(10): 761-763.

[6] 郭 銳, 苗志敏, 董 鳴,等. 國內(nèi)醫(yī)院預約掛號的現(xiàn)狀和建議[J].中華醫(yī)院管理雜志, 2012,28(1): 41-43.

[7] 譚明英, 羅 敏, 王 萍, 等. 精細化管理在門診分時段就診的實施現(xiàn)狀與對策探討[J].中國醫(yī)院管理, 2016, 36(4): 45-46.

[8] 楊 驊, 王志勇, 魏 民, 等. 基于Matlab的醫(yī)院門診候診排隊系統(tǒng)仿真研究[J].中國醫(yī)院, 2012, 16(6): 66-68.