某院床位帶組醫(yī)生崗位核定研究*

——周丹青 張 戟 楊佳芳 陳 浩 葉紅梅 胡龍軍 宋舒婷 侯冷晨

當前，對于科室床位帶組醫(yī)生崗位設置研究的文獻較少。已實行主診醫(yī)生負責制的醫(yī)院，在崗位設置方面僅考慮單方面影響因素，未綜合考慮科室現(xiàn)有床位數(shù)、工作量以及疾病難易程度等。上海長海醫(yī)院自2002年實行主診醫(yī)生負責制以來，選定“以床定崗”設置方式，每12張床位設1位主診醫(yī)生[1]。江蘇省無錫市第二人民醫(yī)院在設置主診組時，因有醫(yī)院體量適中(1 010張床位)的優(yōu)勢，故選擇以患者數(shù)量核定主診組及主診醫(yī)師數(shù)量[1]。但由于各科室手術(shù)難度系數(shù)和工作量之間的差異，單一的“以床定崗”的崗位核定方法難以體現(xiàn)科室之間的公平性，無法有效調(diào)動臨床醫(yī)生的積極性。對此，同濟大學附屬上海市第十人民醫(yī)院積極調(diào)整發(fā)展規(guī)劃，自2016年起構(gòu)思了帶組醫(yī)生制度，經(jīng)過前期調(diào)研，從試點到全院范圍逐步鋪開，在主診醫(yī)生負責制下衍生出獨具特色的床位帶組醫(yī)生制度。

1 研究對象與方法

基于該院2016年以來試運行的床位帶組醫(yī)生制度，將各臨床科室床位帶組醫(yī)生崗位數(shù)作為研究對象，深入剖析崗位核定影響因素。

通過回顧性文獻分析法，了解科室崗位核定經(jīng)驗，對床位帶組醫(yī)生核定崗位影響因素進行篩選。

運用多元線性回歸分析及預測方法，揭示核定崗位數(shù)與考核床位數(shù)、床均工作量以及病例組合指數(shù)3個因素之間的相互關(guān)系，并借助多元回歸預測方程科學預測各科室床位帶組醫(yī)生崗位數(shù)。

表1內(nèi)科系統(tǒng)回歸結(jié)果

項目 平方和SS 自由度df 均方MS FP 回歸 112.640 107 3 37.546 702 4 127.28 <0.05 殘差 2.359 892 71 8 .294 986 589

表2外科系統(tǒng)回歸結(jié)果

項目 平方和SS 自由度df 均方MS FP 回歸 198.054 6 3 66.018 199 9 229.71 <0.05 殘差 2.873 971 86 10 .287 397 186

2 相關(guān)理論及模型

2.1 變量設置

2.1.1 床位數(shù) 科室床位數(shù)是衡量科室收治患者能力的指標，也是帶組小組設置的主要依據(jù)。目前，國內(nèi)多家醫(yī)院已實行主診醫(yī)生負責制，在崗位設置上，各區(qū)醫(yī)院均按照自身床位容量的實際核定主診醫(yī)生崗位。基于此，可提出假設H1：科室床位帶組醫(yī)生核定崗位與科室床位數(shù)相關(guān)，床位數(shù)多的科室，患者容量大，核定床位帶組醫(yī)生崗位也隨之增加。

2.1.2 床均工作量/床均手術(shù)量 床位帶組醫(yī)生制度是分配制度和崗位績效管理考核制度，主要考核帶組醫(yī)生的工作量和工作難度，在設置各科室床位帶組醫(yī)生崗位時應結(jié)合科室工作量確定。床位利用情況是醫(yī)院床位配置的重要依據(jù)，是衡量醫(yī)院工作效率的重要指標，也是體現(xiàn)臨床科室管理水平的主要指標[2]?；诖?，可提出假設H2：科室床位帶組醫(yī)生核定崗位與科室床均工作量相關(guān)，外科系統(tǒng)以床均手術(shù)量、內(nèi)科系統(tǒng)以床均出院人數(shù)來核定，床均工作量大的科室設定更多床位帶組醫(yī)生崗位。

2.1.3 病例組合指數(shù)(CMI值) 由于各科室收治病種不同，不同病種治療手段和難易程度亦大不相同。因此，需要將病例組合指數(shù)(CMI值)納入考慮因素，從而均衡各科室床位帶組醫(yī)生核定崗位數(shù)。CMI值是DRGs的核心指標，可以用來描述一個科室收治病例難度的平均水平[3]。Pinto C[4]和Claudio P[5]分別對比了是否進行產(chǎn)出量的CMI調(diào)整的兩個模型差異，發(fā)現(xiàn)兩者具有顯著性，證明CMI值影響了評價決策單元的效率值[6]?；诖?，可提出假設H3：科室床位帶組醫(yī)生核定崗位與病例組合指數(shù)(CMI值)相關(guān)，CMI值高的科室需核定更多床位帶組醫(yī)生崗位。

2.2 預測模型選取

以各科室核定床位帶組醫(yī)生崗位數(shù)為自變量Y，各科室考核床位數(shù)為因變量X1，床均工作量為因變量X2(外科系統(tǒng)為床均手術(shù)操作量，內(nèi)科系統(tǒng)為床均出院人數(shù))，科室病例組合指數(shù)為因變量X3。本研究選取回歸模型對數(shù)據(jù)進行分析。其回歸預測模型為：Y1=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ε。其中，β0為常數(shù)項，β1、β2、β3……βn為偏回歸系數(shù)或回歸系數(shù)。偏回歸系數(shù)表示在其他自變量保持不變時，Xj增加或減少一個單位時Y的平均變化量。使用最小二乘法對多元線性回歸模型參數(shù)進行估計。

3 結(jié)果與分析

3.1 內(nèi)科系統(tǒng)

內(nèi)科系統(tǒng)回歸結(jié)果顯示，擬合優(yōu)度R2= 0.979 5，擬合優(yōu)度調(diào)整值(Adj R-squared)為0.971 8，說明自變量對因變量具有較好的解釋度。內(nèi)科系統(tǒng)中，因變量科室核定崗位數(shù)與科室床位數(shù)、床均出院人數(shù)以及CMI值具有正相關(guān)性?；貧w結(jié)果所有P值均<0.05，在5%水平上顯著，說明模型具有統(tǒng)計學意義。見表1。

通過方差膨脹因子VIF對回歸結(jié)果進行多重共線性檢驗，平均方差膨脹因子為1.03<5，說明床位數(shù)、床均出院人數(shù)和病例組合指數(shù)(CMI值)3個變量的多重共線性對參數(shù)估計影響較小，可以進行參數(shù)估計。

3.2 外科系統(tǒng)

外科系統(tǒng)回歸結(jié)果顯示，擬合優(yōu)度R2= 0.985 7，擬合優(yōu)度調(diào)整值(Adj R-squared)為0.981 4，說明自變量對因變量的解釋程度較高。外科系統(tǒng)中，因變量科室核定崗位數(shù)與科室床位數(shù)、床均手術(shù)量以及CMI值具有正相關(guān)性。回歸結(jié)果所有P值均<0.05，在5%水平上顯著，說明模型具有統(tǒng)計學意義。見表2。

通過方差膨脹因子VIF對回歸結(jié)果進行多重共線性檢驗，平均方差膨脹因子為1.18<5，說明床位數(shù)、床均手術(shù)量和病例組合指數(shù)(CMI值)3個變量的多重共線性對參數(shù)估計影響較小，可以進行參數(shù)估計。

4 討論

傳統(tǒng)的崗位核定方式主要考慮單一因素，主觀隨意性較強，公平性略顯不足。本研究通過定量分析，探尋床位帶組醫(yī)生崗位核定數(shù)與床位數(shù)、床均工作量以及病例組合指數(shù)(CMI值)的關(guān)系，在一定程度上為床位帶組醫(yī)生制度的推行提供了科學的計量手段。需要說明的是，本研究所提供的崗位核定預測公式應根據(jù)各科室的床位數(shù)、床均工作量以及CMI值的變動而調(diào)整，可為其他醫(yī)院在崗位核定方面提供借鑒。

4.1 有利于合理配置科室崗位

該院自2016年推行床位帶組醫(yī)生制度以來，對各臨床科室床位帶組醫(yī)生核定崗位進行了多次調(diào)整，從最初的“按病區(qū)設崗”到“以床定崗”再到綜合考慮床位數(shù)、床均工作量以及病例組合指數(shù)(CMI值)，通過測算公式科學計算每個臨床科室的帶組崗位數(shù)，使床位帶組醫(yī)生崗位總數(shù)從最初的160個優(yōu)化到141個再到129個。崗位核定方法由主觀到科學，崗位數(shù)量不斷精簡，為每個科室配備了合理的帶組崗位，優(yōu)化了醫(yī)院的崗位資源。

4.2 有利于調(diào)動醫(yī)生積極性

組長責任制作為醫(yī)院管理的有效補充，改變了以往院科兩級粗放式管理模式。床位帶組醫(yī)生制度的實行，將績效考核單位由科室轉(zhuǎn)向小組，形成了科室內(nèi)部的有益競爭?？茖W化的崗位設置，摒棄了主觀隨意性，體現(xiàn)了公正性，充分調(diào)動了各級醫(yī)生工作積極性。