基于主成分分析综合评价某三甲医院医疗质量*

娄苗苗 黄陆光 杨艳华 杨 喆 蒋 昆△

【提 要】 目的 了解医院医疗质量发展趋势，为医院未来发展战略和精细化管理提供数据支持。方法 查阅文献、政策分析并结合医院的实际情况，挑选能够较好代表医院综合实力的医疗指标，建立评价指标体系模型。应用主成分分析法，采用SPSS软件对指标进行数据处理。结果 单层评价结果中，2015-2019年间医疗效率呈逐年上升趋势，诊断质量、治疗质量2017年完成较好。整体综合评价结果显示，医疗工作完成最好的是2019年，其次是2017年，2018年排名最后。结论 运用主成分分析法对评价指标体系模型中的医疗指标进行统计分析，能较好地反映医院运行情况。整体综合指标数据分析结果显示，除了2018年度受医院部分病区搬迁调整影响，导致本年度综合排名靠后外，医院医疗质量呈逐年上升趋势。

医疗质量是一个医院赖以生存和发展的生命线，医疗质量的持续改进和不断提高，是大众对医院的基本要求，同时也体现医院以患者为中心的工作理念，因此医疗质量管理是医院管理的核心所在[1-2]。医疗指标作为医院发展运行的风向标，为医院管理者提供决策依据。由于医院工作的复杂性和多样性，仅从单个指标分析医疗运行情况，存在片面性，因此需要将众多医疗指标加以综合利用，建立综合评价指标体系，用来全面客观地反映医院实际的医疗工作质量[3-4]。

综合评价是对一个复杂系统的多个指标进行总评价的特殊方法[5]。常用的综合评价方法有主成分分析法、层次分析法、TOPSIS法、密切值法、德尔菲法、综合指数法等[6]。根据对医院数据的掌握情况，同时参考医疗质量评价相关文献[7-9]，本研究选择主成分分析法对医院医疗指标进行综合评价。

主成分分析法是把多个指标转化为少数几个指标的一种多元统计分析方法，即把原来多个指标转化为一个或几个综合指标，并且这些少量的指标能够包含原来多个指标的绝大部分信息，其目的是在于简化统计数据并揭示变量间的关系[10]。

资料与方法

1.资料来源

资料来源于某大型综合三甲医院2015年至2019年统计年报，时间节点为上一年度12月至次年度11月。对年报表数据进行核查比对，确定数据来源可靠、准确、可用。

2.研究方法

(1)文献研究法确立评价指标体系模型

以综合评估分析为目的，通过检索国内外医院医疗质量管理指标相关文献[11-13]，咨询相关专家并结合本院实际情况及未来发展战略，从《三级综合医院评审标准(2020年版)》医院运行管理指标中，按照客观性、代表性、可比性、独立性、实用性原则，从医院运行类管理指标中选取工作效率、治疗质量等相关方面医疗指标，最终确立三大类共9项指标构成评价指标体系，如图1所示。所选取的床位使用率、床位周转次数、平均住院日指标能较好地反映医院的运行效率，在医疗服务行业竞争日趋激烈的状态下，医疗效率的提升能更好地服务于患者。选取的出入院诊断符合率、临床与病理诊断符合率、术前与术后诊断符合率作为代表医疗诊断质量的指标，反映了医院综合诊疗能力和核心竞争力。治愈好转率、危重患者抢救成功率和病死率划分至治疗质量指标体系中，是医院的救治能力的综合体现。其中的危重患者抢救成功率，体现了医院积极顺应国家分级诊疗形式，确立了三级综合医院的功能性定位，是医院救治能力和管理能力的综合体现。

图1 医疗质量评价指标体系模型

(2)数据处理

纳入综合评价指标体系中的医疗指标原始数据见表1。

表1 2014-2019年某医院主要医疗统计指标

表2 各年份指标标准化处理后数据

(3)统计方法

采用多元分析模型中的主成分分析法，利用 SPSS软件进行数据处理。

结 果

1.医疗效率指标综合评价

医疗效率综合评价指标包括床位使用率，床位周转次数(次)，平均住院日(天)三个指标。结果显示，本研究的KMO检验系数为0.571，数据结构合理，Bartlett′s检验P<0.05，可以进行主成分提取。该三个指标第一主成分的特征根为2.796、主成分方差贡献率93.19%。一般来说，如果提取出的主成分累计方差贡献率达到85%，表明主成分基本包含了所有分析指标所具有的信息，值越大，表明这些主成分综合信息的能力越强。因此，这些主成分用来分析医院医疗效率，解释能力较强。根据不同年份主成分得分(f1)，本研究以主成分对应的方差贡献率为权数，按公式：F=f1×方差贡献率，分别计算不同年份的综合得分，再根据综合得分进行排序，结果见表3。

表3 2015-2019年医疗效率评价结果

2.医疗诊断指标综合评价

医疗诊断指标综合评价包括出入院诊断符合率(%)，临床与病理诊断符合率(%)，术前与术后诊断符合率(%)三个指标。计算不同年份综合得分并根据综合得分进行排序，结果见表4。

表4 2015-2019年医疗诊断质量评价结果

3.治疗质量指标综合评价

治疗质量指标综合评价包括治愈好转率(%)，危重患者抢救成功率(%)，病死率(%)三个指标。依据主成分得分和方差贡献率，计算不同年份的综合得分并进行排序，结果见表5。

表5 2015-2019年医疗治疗质量评价结果

4.医疗质量综合评价

通过对反映医疗效率、医疗诊断、治疗质量的9项指标作综合评价，陡坡图分析提示应提取前三位主成分，见图2。依据主成分的得分(f1，f2，f3)，分别以这3个主成分对应的方差贡献率为权数，按公式：F=f1×对应的方差贡献率(50.047%)+f2×对应的方差贡献率(27.584%)+f3×对应的方差贡献率(18.783%)，计算出不同年份综合得分并根据综合得分进行排序，结果见表6。

图2 因子数目与特征值散点图

年份f1f2f3F排序2015-0.111-0.501-1.355-0.453420160.475-0.482-0.4950.009320170.988-0.6171.2120.55122018-1.643-0.1630.671-0.740520190.2921.763-0.0340.6331

由表6结果可知，2019年医院医疗工作质量评价最好，其次是2017年和2016年，综合评价最差的是2018年。从综合评价结果中可以看出医院的整体质量除2018年外，呈逐年增长趋势，符合实际情况。2018年医院进行楼宇建设，内分泌科、中医科、心身科等15个科室共计22个病区进行了暂停、调换地理位置、调整床位数量、调配人员等诸多变动，导致全院床位缩减，整个医院医疗业务均受到不同程度影响，因此导致2018年度综合评价不理想。

讨 论

医疗指标的单因素性无法客观全面反映医院医疗质量的全貌，因此需要使用综合评价方法，而主成分分析法在综合评价方法中具有较好的代表性[14]。

本研究显示，以主成分分析法得出的结果与医院实际医疗工作情况相符合。单层次评价结果显示出医院做出的各种政策、管理上的变动，在数据层面均有所体现。2016年医疗效率最低，可能与床位进行分类管理有关。科室的床位按照治疗、康复、科研等床位属性进行分配，科研、康复床位的增加相对减少了治疗床位比例，导致科室收治治疗患者受限，且床位管理最小单位为病区，患者在治疗和康复病区间流转存在文书工作量大，手续繁琐等问题。导致该年度医疗效率下滑，给医院管理层提出了床位分类管理模式是否合理的依据。2017年医疗诊断质量和医疗治疗质量最好。2015年国家分级诊疗政策开始实施，在一定程度上影响了医院病源数量，疑难危重患者比例增加，为医院管理提出了新的要求，为此医院质量管理科专门制定了院内各学科病危、病重疾病目录及界定标准，以适应医疗业务需求。因此这两年诊断质量综合评价排名相对靠后，2017年分级诊疗制度基本完成，医院诊断质量达到高峰值，2018、2019年医院医护人员的流动性增大，导致人力资源相对匮乏，导致排名略低于2017年。医院2019年大力推行绩效考核改革制度，充分调动了医护人员工作积极性，为提升医疗效率，做好医疗质量给予了强大的动力和支持，也与医疗质量综合评价2019年最好一致。

综合评价方法不仅可以宏观上反应医院的医疗质量情况，更能通过单层次综合评价具体到微观层面，因此医院管理层可以有针对性地进行管理决策。例如，在医疗效率方面，应该充分发挥临床科室主任的主观能动性，灵活调整科室间病源不均问题，取消带组教授分配固定床位的管理方式，随时根据季节性、人员调动等客观因素调整科室内部床位分配，将医疗资源转向动态化管理，提高医院整体的医疗效率；在医疗质量方面，加强医疗诊断、治疗质量的管控力度，调整优化现有千分制考核制度，在原有考核制度基础上进行细化扩充，从医疗管理、临床业务、数据信息等多方面考察医护工作质量，加大扣分力度，扣分明确到具体人员，改变以往的形式考核，从源头上把控医疗质量。