基于中断时间序列分析加强考核评价管理对互联网医院运行的影响

徐彦杰 董恒磊

天津医科大学肿瘤医院/国家肿瘤临床医学研究中心/天津市“肿瘤防治”重点实验室/天津市恶性肿瘤临床医学研究中心,300060 天津

在“健康中国2030”国家战略背景下,发展互联网医疗已成为公立医院高质量发展的重要组成部分。国家相继出台一系列政策推动互联网医院发展,大力发展互联网诊疗和远程医疗[1-3],《医疗机构设置规划指导原则(2021—2025年)》指出:大力发展互联网诊疗服务,将互联网医院纳入医疗机构设置规划,形成线上线下一体化服务模式,提高医疗服务体系整体效能[4]。但纵观互联网医院的发展建设,很多互联网医院运行情况不尽如人意,普遍面临着诸多难题。如何持续有效运营互联网医院,避免“建而不用”,提升诊疗服务量,成为急需研究的课题。本研究从医院管理的角度,采用中断时间序列(interrupted time-series, ITS)设计,通过分析对互联网医院加强考核评价管理后诊疗服务量的变化,评价管理措施对于互联网医院运行的具体效果,以期为互联网医院建设提供依据。

1.1 资料来源

资料来源于天津市某专科医院2021年5月16日至2022年2月15日的互联网医院诊疗服务量日报统计表,该医院2021年10月开始推进对互联网医院考核评价工作。

1.2 研究方法

中断时间序列(ITS)设计是前后对照研究的一种,多数情况用于回顾性分析某干预措施的效果,对一定的时间序列数据,利用分段线性回归模型评价干预前后结果变量的水平和趋势变化,特别适合在难以找到对照组的情况下定量分析干预措施的效果,评价结果稳定。ITS分析在国外被广泛运用于环境政策、社会政策和药物政策等评价[5-7]。

分段线性回归(segmented regression analysis,SRA)当自变量X在一定的范围内时,因变量Y服从一种线性关系,而当X超出一定的范围时,Y与X可能服从另一种线性关系[8]。本研究采用ITS设计的分段线性回归模型,分析干预因素作用的水平和趋势变化。在干预前和干预后2个时间段拟合时间和互联网诊疗服务量的分段线性回归模型:

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ε

其中,Y为因变量,本研究所需评价的客观指标为互联网诊疗服务量;
X1为时间序列变量;
X2为干预变量;
X3为干预后时间变量;
β0为常数项,表示研究起始阶段的水平,即为2021年5月下半月的互联网诊疗服务量;
β1为干预措施实施前基线斜率;
β2是干预实施后引起的水平改变量;
β3是干预后的趋势改变量,(β1+β3)为干预后的变化趋势;
ε表示随机误差。本研究中干预措施为2021年10月上半月全面加强考核评价管理,通过干预措施推行前后互联网诊疗服务量的变化评价管理措施的作用效果。

1.3 统计学方法

应用Stata 16.0软件进行统计分析。采用Box-PierceQ检验对数据进行自相关检验,如果序列存在自相关,使用广义最小二乘估计法,利用prais-winsten实现;
采用迪基-富勒法(augmented Dickey-Fuller,ADF)进行平稳性检验。检验水准α双侧= 0.05。

2.1 基本情况

医院报告2021年5月16日至2022年2月15日共9个月的互联网诊疗服务量数据。加强考核评价管理前(2021年5月16日至2021年9月30日),互联网诊疗服务量最高出现在2021年8月下半月,为1 571人次,最低出现在2021年7月上半月,为1 056人次;
加强考核评价管理后(2021年10月1日至2022年2月15日),互联网诊疗服务量最高出现在2022年1月上半月,为2 855人次,最低出现在2021年10月上半月,为894人次。见表1。

表1 2021年5月16日至2022年2月15日天津市某专科医院互联网诊疗服务量

2.2 自相关性和平稳性检验

经Box-PierceQ检验,互联网诊疗服务量的序列数据存在自相关性,见图1。取一阶差分处理后,序列没有自相关性,见图2。经ADF平稳性检验,经过一阶差分处理后,ADF=-3.500(P<0.01),提示序列平稳,因此本研究用prais-winsten法实现。

图1 互联网诊疗服务量的自相关性检验

图2 互联网诊疗服务量的一阶自相关性检验

2.3 加强考核评价管理前后互联网诊疗服务量变化

全面加强考核评价管理对互联网诊疗服务量影响的分段线性回归模型参数估计结果见表2。互联网诊疗服务量在序列起始阶段为1 068人次,互联网诊疗服务量在全面加强考核评价管理前,差异无统计学意义(t=0.570,P>0.05);
全面加强考核评价管理后互联网诊疗服务量的水平改变量虽没有统计学意义(t=-1.880,P>0.05),但干预后互联网诊疗服务量的趋势改变量差异有统计学意义(t=3.670,P<0.05)。这表明加强考核评价管理可以随着干预时间的延长逐步提升互联网诊疗服务量,与加强考核评价管理前相比,每月增幅215人次。干预前后互联网诊疗服务量的逐月变化曲线见图3。通过图3可以直观看出干预后互联网诊疗服务量增长量明显高于干预前增长量,干预措施显著改变了互联网诊疗服务量的变化趋势。

表2 干预措施对互联网诊疗服务量影响的分段线性回归分析结果

图3 全面加强考核评价管理前后互联网诊疗服务量的变化趋势

通过比较医院加强考核评价管理前后互联网诊疗服务量的变化,可以看到互联网诊疗服务量上升趋势的显著提升,在控制干预措施推行后互联网诊疗服务量的趋势改变量具有统计学意义,说明全面加强考核评价管理后对提升互联网诊疗服务量的效果显著。

在建设互联网医院实践过程中,充分借助考核评价这一管理机制,有效推动互联网医院运行,主要有以下几方面探索和思考:

1)建立考核评价管理模式。为全力推进互联网医院运行工作,充分调动医生积极性,医院创新管理模式,建立互联网诊疗服务考核评价机制,发挥考核评价“指挥棒”作用,强化组织实施,要求全体医生使用互联网医院,提升互联网诊疗服务量。

2)建立考核评价协作机制。医院党建、医疗、医保、药学、绩效、服务、信息等多部门共同协作,保障互联网诊疗服务考核评价工作全面开展。

3)搭建考核评价指标体系。明确考核评价内容,突出核心指标,强调综合考核评价,指标包括互联网医院开通情况、在线诊疗服务量、完成情况、满意度、投诉等内容,定期对科室和医生开展考核评价。

4)坚持科学严谨考核评价。按照完成工作内容和工作量赋分,按照不同层次给予不同的得分,未完成工作目标任务不得分,部分缺陷管理相应扣减得分。

5) 强化考核评价结果应用。设置互联网医院诊疗服务月度榜单,星级服务季度明星,年度优秀科室和医师,通过标杆科室和医生等方式树立典型并给予表彰,以此激励科室和医生。

本研究采用ITS设计拟合分段线性回归模型评价加强考核评价管理对互联网诊疗服务量的影响,控制时间序列在干预前已有的趋势变化,分析干预措施作用的水平和趋势改变,优势是让干预效果的评价更接近真实水平。ITS设计方法的使用恰能控制采取干预措施前后互联网诊疗服务量的变化趋势,因此,研究结论可靠性更强、更具说服力。当然应用该研究方法需满足一定的条件,观察的时间点越多,相对的统计效能越大[9-13]。

本研究也存在一定局限性,采取主要措施加强考核评价管理,但在互联网医院建设过程可能有宣传引导、功能建设等影响互联网诊疗服务量的变化趋势,后续可进行控制研究。

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