基于质量功能展开优化医院内部绩效考核体系的探索

王密诗 郭太生 黄国英

国务院办公厅于2021年6月4日正式发布《关于推动公立医院高质量发展的意见》[1]，旨在推动公立医院高质量发展及更好地满足人民日益增长的医疗卫生服务需求。公立医院医疗卫生服务的质量、效率与公平性取决于医院作为医疗服务供给方的专业技术、文化建设、运营管理能力等。医院内部绩效考核体系有利于引导全院医护人员坚持公益性，加强临床专科建设，推进医学技术创新，健全运营管理体系，建设公立医院高质量发展新文化。优化医院内部绩效考核体系是高质量医院管理的必然要求，是提升患者就医体验的时代呼唤，是建设现代化医院的有力抓手。因此，医院内部绩效考核体系优化的逻辑起点同步回应了政策需求、患者需求、外部环境变化及医院内生发展需求，医院内部绩效考核体系的不断优化、迭代显得尤为重要。本研究采用“质量功能展开”中的“质量屋”管理工具确定绩效优化因素，为健全医院运营管理体系提供参考。

1 资料来源与方法

1.1 资料来源

本文以某三级甲等儿童专科医院绩效体系为研究对象，采用质量功能展开技术原理完善绩效体系。

1.2 研究方法

质量功能展开（Quality Function Development,QFD）是将顾客的需求转换成质量特性，进而确定产品的设计质量（标准），再将这些设计质量系统地展开到各个功能部件的质量、零件的质量或服务项目的质量上，以及制造工序各要素或服务过程各要素的相互关系上，确保产品或服务符合顾客需求[2]。其核心为质量屋(the House of Quality, HOQ)的构建，用以驱动整个质量功能展开的过程。该工具早期在工业、制造业应用较为广泛，但近几十年不断渗透到非生产性领域，如医疗卫生服务业等，表现出较为广泛的适用性，运用该质量改进方法，能有效优化医院内部绩效考评体系。

质量屋的结果见图1，分为左墙、屋顶、天花板、房间、地板及右墙。左墙是需求端，表明了医院内部绩效考核的优化应满足政策需求、患者需求以及医院自身发展的内生动力需求，在此阶段应进行需求权重的计算。屋顶是能力因子的自相关矩阵，它表示能力因子之间的关联关系，表示绩效指标之间的强弱关系。天花板是交叉矩阵，表示针对需求端应如何去实现，即绩效指标。房间代表的是相关关系矩阵，它表示各项需求与各绩效指标之间相关性的大小。右墙为评价矩阵，指竞争性、竞争力或可行性分析比较，它表示产品或服务在各能力因子上的竞争力。地板为能力因子的输出项矩阵，它由需求相对权重、绩效指标和能力因子的关系矩阵综合计算得到[3]。

图1 质量屋在医院内部绩效考核优化中的运用

1.3 研究设计

1.3.1 医院发展需求。采用专家咨询法，由医院领导班子及相关重要职能部门负责人组成专家组进行深度访谈，同时采用方便抽样法，选取30名就诊患儿家属进行深度访谈，基于SERVQUAL服务质量5大维度，分别是有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性，对政策、患者及医院发展需求分类成组，并进行1次水平需求、2次水平需求展开。一级指标参照SERVQUAL服务质量5大维度进行1次水平需求展开，对有形性进行2次水平需求展开为健全运营管理体系，对可靠性进行2次水平需求展开为完善内部控制制度和加强全面预算管理，对响应性进行2次水平需求展开为强化信息化支撑作用，对保证性进行2次水平需求展开为加强临床专科建设、推进医学技术创新及推进医疗服务模式创新，对移情性进行2次水平需求展开为关心关爱医务人员及健全医务人员培养评价制度，见表1。

表1 医院发展需求

1.3.2 需求重要性权重计算。由经培训合格的调查员对医院政策、患者及发展需求进行现场调查，调查问卷包含以功能重要程度作为选择价值项目对象的决策指标，当被调查者认为前者比后者重要时计1分，否则计0分，同一项目比较不计分，以“-”表示。本研究实际调查上海市某儿童专科医院主要职能部门负责人共计53名人员，结果见表2。显示健全医院运营管理体系、推进医学技术创新及推进医疗服务模式创新的需求较为迫切。

表2 医院发展需求重要度

1.3.3 指标遴选。根据定性与定量相结合原则、数据易得原则、外部政策监测指标优先原则在文献及政策中进行指标遴选，政策文件包括但不限于三级公立医院绩效考核指标、医改监测指标体系、国家医学中心和国家区域医疗中心评价指标体系等。梳理指标名称、指标性质、指标定义、指标计算公式、指标出处、指标意义，指标包括临床路径入径率/出径率、重点病种率及三、四级手术占比、每百名卫技人员科研项目经费、内部控制管理、日间手术占比、抗菌药物使用强度(DDDs)、电子病历应用功能水平分级、患者满意度、员工满意度、CMI、DRGs组数、药占比、耗材占比、成本控制率、全面预算管理、住院医师首次参加医师资格考核通过率[4]，见表3。

表3 医院内部绩效考核优化指标

1.3.4 构建“绩效考核”质量屋。应用QFD展开技术，建立政策、患者及医院需求和绩效优化因素二维关系矩阵并进行评分，将定性评价转化为定量评价，进一步确定需求与绩效优化因素间的强弱关系[5]。完成绩效优化因素间的交叉矩阵及外部竞争力矩阵，得出本次绩效改进的主要因素为三、四级手术占比、重点病种率、患者满意度及成本控制率，见图2。

图2 医院内部绩效考核体系优化质量屋

1.3.5 对标国家标杆。医院运营部将本院专科重点病种及手术数据与上海市3家三级甲等儿童专科医院的数据定期进行汇总分析。定期深入临床，同临床科室的医生分享数据、分析结果，共同挖掘出数据背后反映的问题，探索改善病种收入结构、提高科室效能的方法。

1.4 应用

根据本次绩效考核改进主要因素，更新、梳理重点病种和手术分级目录，重新测算成本控制率基数，将麻醉科疑难度分级改用国际通用的ASA分级标准，将患者满意度纳入医院内部绩效考评体系，应用于医院临床、医技、门诊及职能系列科室，做到所有科室全覆盖。相关职能部门每月进行考核，下达反馈，以指标数据为支撑，指导科室提质增效，提升医院运营管理成效。

2 结果

2.1 三、四级手术占比有所提升

对2019年及2021年医院三、四级手术占比进行纵向比较，在绩效考核体系优化前后，我院三、四级手术占比有所提升，见表4，2019年三、四级手术占比为66.61%，2021年为76.29%，对2019年与2021年不同月份三、四级手术占比进行对比，可见2021年三、四级手术占比整体情况高于2019年，表明医院手术疑难度有所增加。

表4 医院2019年、2021年月度三、四级手术占比（%）

将实验组与对照组数据进行统计学检验，经检验得方差齐，且t检验结果P=0.004，＜0.05，说明三、四级手术占比提升有统计学意义，可见基于质量功能展开技术优化的绩效管理体系有效提升了三、四级手术占比，见表5。

表5 2019年与2021年三、四级手术占比比较（%，±s）

表5 2019年与2021年三、四级手术占比比较（%，±s）

年份 三、四级手术占比 t值 P值2019 66.61±8.05 -4.006 0.004 2021 76.29±2.28

2.2 重点疾病率有所上升

对2019年及2021年医院重点疾病率进行纵向比较，在绩效考核体系优化之后，我院重点疾病率有所提升，2019年重点疾病占比为58.56%，2021年为58.94%，见表6。对2019年与2021年不同月份重点疾病率进行对比，可见2021年重点疾病率整体情况高于2019年，表明医院病种疑难度有所增加，见表7。

表6 2019年与2021年重点疾病率比较（%，±s）

表6 2019年与2021年重点疾病率比较（%，±s）

年份 重点疾病率 t值 P值2019 58.56±1.85 -0.154 0.000 2021 58.94±8.42

表7 医院2019年、2021年月度重点疾病率（%）

2.3 患者满意度有所提升

对2019年到2021年医院患者满意度进行纵向比较，在绩效考核体系优化之后，我院患者满意度有所提升，2019年患者满意度为89.6%，2020年为95.6%，2021年为96.0%。

3 讨论

3.1 医院内部绩效考核体系的优化应注重科学性

在优化医院内部绩效考核体系的过程中，使用何种技术路线具有关键意义。质量功能展开是较为成熟的改进方法，可指导医院进行质量改进项目。首先指标的选择应遵循科学性，切勿随意堆砌指标进行考核，也不能凭感觉想指标进行考核。其次，各矩阵的建立应结合医院中长期发展战略、紧扣政策文件要求，注重各项指标间的逻辑关系，以达到事半功倍的效果。最后，将数据与标杆医院进行对比分析，定期深入临床，同临床科室的医生分享数据、分析结果，共同挖掘出数据背后反映的问题，探索提高科室效能的方法，形成绩效改进闭环。

3.2 医院内部绩效考核体系的优化应注重多元和协同性

在绩效优化前期，医院相关职能部门，包括但不限于运营管理部、质控办公室、医务部、护理部、门急诊办公室、医院感控办公室等，应当根据政策及战略目标，成立绩效优化工作小组，协同配合分析医院当前运营现状，多次调研、讨论，制定绩效优化方案。在明确工作核心后，由医院运营管理部牵头相关职能科室，对绩效考核优化因素进行“质量屋”的构建，梳理指标名称、指标性质、指标定义、指标计算公式、指标出处、指标意义，协同完成绩效优化因素间的关系矩阵、交叉矩阵及外部竞争力矩阵，找出绩效优化因素，并进行督导落实。

3.3 医院内部绩效考核体系的优化应注重规则一致性

数据的实时抓取及精准联动，有赖于医院信息化建设。医院信息系统与绩效系统的链接是实施有效绩效管理的关键。实现全面的数据自动化收集、加工处理，并且确保信息的准确、可靠和及时，是绩效优化测算的基石。无论是用于测算还是用于考核的数据都应同一口径，通过医院大数据平台加以支撑[6]，确保对考核指标定义的统一认识和数据来源的一致性。