數理統計對信息挖掘中的影響范文

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1技術要點

1.1單病種/單病種0是指出院第一診斷的單一疾病,著眼點是患同一種疾病患者在診斷治療以及愈后的過程中所表現出的共性。單病種研究最關鍵的一步就是單病種的選擇,本研究所選用的病種均按照國際疾病分類法為藍本抽取。技術要點是在選擇單病種時應遵循三條主要原則:(1)以常見病、多發病為主;(2)突出代表專科水平的病種;(3)病種病例的覆蓋面越大越好。

1.2綜合評價法以數理統計學的基本原理和方法為基礎,將一些邊界不清,不易定量的因素量化,并進行分析評價。選用的方法有:綜合評分法(SyntheticscoredMethod)、綜合指數法(SyntheticindexMethod)、秩和比法(RansumRatio)、逼近理想解排序法(TOPSIS)、層次分析加權法等。綜合評價的技術要點:一要恰當地選擇評價指標體系;二要正確地確定權重系數。在實際使用時應重點把握的關鍵問題:(1)評價方法要符合醫院科學管理決策的實際應用要求;(2)分析模型應淺顯易懂,計算簡單,便于操作;(3)評價指標應直觀具體,便于比較;(4)指標權重的賦予應準確可靠,符合實際情況。

1.3預測技術預測是決策的基礎,決策是根據預測作出的決斷。預測技術是針對預測目標,在一定制約條件下,從諸多措施方案中選取一個最佳方案,并付諸實施,收到預期效益。其理論基礎是以概率論與統計推斷為基礎。選用的方法有:灰色模型預測法GM(1,1)、趨勢季節模型預測法、時間序列預測法、馬爾科夫鏈預測法(A#A#Markov)、巴列特圖法等。成功的預測,應把握以下關鍵技術要點:(1)用于預測的資料樣本量足夠大,可靠性高;(2)資料包括影響預測變量的主要影響因素;(3)資料變化范圍的覆蓋面較寬。

1.4結果驗證使用的數據以網絡病案數據庫數據為主,以多種數理統計學方法為基礎,結合文獻綜述,在建立各專題模型前,對各種評價指標變量值均進行正態性檢驗,對不符合正態要求的變量,進行變量轉換。運用SPSS軟件包進行數據處理,檢驗方法分別采用t檢驗、方差分析、回歸分析和多元逐步回歸等方法進行結果驗證,把研究結果與實際工作相結合,并分析各研究結果的主要影響因素。

2研究專題內容

2.1單病種管理在醫院管理決策中的應用研究

2.1.1單病種住院費用的多影響因素分析與研究我國實施醫療體制改革是我國政府為解決老百姓/就醫難、看病貴0問題而出臺的新舉措,研究單病種住院費用的構成情況,既可反映衛生資源的利用情況,也可反映醫院的綜合醫療水平,對合理分配和使用現有衛生資源具有積極的指導意義。故對我院52879例出院患者按照國際疾病分類法進行病種排序,選取出前5種疾病:冠心病、膽囊結石伴膽囊炎、上呼吸道感染、2型糖尿病及腦梗塞。通過方差分析和多元逐步回歸分析,五種病種人均住院費用分別為:冠心病:27992.4元,膽結石:3902.8元,上感:2381.9元,糖尿病:5914.4元,腦梗塞:9631元。除冠心病外,其余4種疾病的住院總費用構成中,在調查的5個病種住院總費用構成比中,藥品費所占比重明顯較大,其中膽結石近50%,其余三種達65%以上;而床位費等相對較低。由此可見,處理好病種質量與費用的關系,對體現醫務人員勞動價值具有一定的管理和監督作用。把醫療過程中知識性和科學性真正體現出來,將衛生資源的消耗控制在切實合理的范圍內。

2.1.2損傷與中毒外部原因的巴列特圖分析在對出院病歷進行國際疾病分類編碼時,發現損傷與中毒有逐年上升的趨勢,為此,我們對損傷與中毒的外部原因做了疾病譜構成分析,引用管理學中巴列特圖(Pareto-Chart)理論對日常生活中威脅人身安全的主要危險因素進行了專題病案信息挖掘。將其影響因素從大到小排列為11類,以各類外部原因為橫軸,以實際發生例數為縱軸,繪制巴列特圖。對其分類結果進行巴列特圖分析,探討危險發生的原因和疾病結構特征。通過3848例病案統計結果及論證分析可知,造成損傷與中毒外部原因的主要因素是由機動車輛造成的交通事故,占總的外部原因的31.88%。通過掌握事故發生的主要原因和規律性,一方面醫院要加強急診科室的建設,完善急診救治體系,針對影響的主要因素,提高對該類病人的專科救治水平,形成暢通無阻的綠色通道。另一方面,提醒交通部門及社會治安部門要集中力量,針對主要影響因素進行預防性治理,以降低此類事故的發生。

2.1.3住院病人單病種醫療質量與費用分析對出院病案15460例進行信息挖掘,按照國際疾病分類法選取出院病人疾病構成的前六種疾病。病種1-腦血管疾病、病種2-冠心病、病種3-糖尿病、病種4-膽結石伴膽囊炎、病種5-椎間盤疾病、病種6-闌尾炎,調查病人的社會經濟特征、疾病特征、診療質量等22個指標。建立單病種費用與住院天數的多元逐步回歸分析模型,對影響人均住院費用的因素進行了分析。本研究選取的住院天數、入院病情、年齡、性別、費別、診斷符合、治療結果7種因素,通過人均住院費用與多影響因素間的多元逐步回歸分析可知,影響單病種人均住院費用的因素,按作用大小排列在前三位的上表所示,住院天數是各病種的首要影響因素。通過對病種費用與人均住院天數的關系做方差分析可知,雖然各單病種費用的影響因素各不相同,但/住院天數0是各病種的首要影響因素,即:住院天數越長,住院費用越高。說明/住院天數0是影響大多數病種住院費用增高的主要和共同因素,且影響強度較大。由此可見,縮短無效住院天數是控制單病種住院費用增高的有效措施。此舉要以確保良好的疾病診療效果為前提。

2.2綜合評價技術在醫院管理決策的應用研究

2.2.1應用TOPSIS法對醫院醫療工作質量和工作效率進行綜合評價TOPSIS法是系統工程中有限方案多目標決策分析中常用的決策方法。結合我院三年來六項主要醫療指標完成情況進行了綜合評價。旨在探討綜合評價方法在醫院信息挖掘和醫療質量管理中的應用,促進醫院整體管理水平的提高。研究結果依據所求C值,排列出最好年度與最差年度,結果與我院實際情況完全相符。TOPSIS法評價醫院醫療工作較為直觀、可靠。它不僅運算簡便,對數據的分布、樣本含量、指標多少不做嚴格的限制,在醫療工作績效評價中有很好的靈活性和實用性,建議此法可作為醫院工作績效評價的常用手段。并適合在不同級別的醫院推廣應用。

2.2.2應用層次分析加權法對護理工作進行綜合評價在眾多綜合評價方法中,引入層次分析加權法對護理工作中數量指標和質量指標進行評價,篩選出臨床科室護理工作中有代表性的兩大類17項主要指標建立指標體系和目標樹圖。結果發現,護理工作完成好的科室,醫療工作也相應地走在前面,而護理工作完成差的科室,醫療工作分值也較低。由此反映出醫院工作的內容和結構的復雜性及多變性,它們是相互干預、相互滲透、相互影響的。提示在抓好護理工作效率的同時,抓好護理工作質量,只有兩者有機地相結合,才能提高醫院整體護理工作水平[3]。

2.2.3醫技科室綜合效益縱向評價針對醫技科室長期以來存在的評價指標零亂、不連貫等造成數據信息不易挖掘等問題,我們選取了12項具有代表性和可靠性的指標,引入秩和比法解決了醫技科室指標評價的難題,在充分考慮到指標的集中性和離散性的情況下,消除異常值的干擾,消除了醫技科室指標無標準值的問題,避免了單一指標評價的片面性和主觀性。通過對醫技科室的主要指標進行綜合評價,評價結果與實際情況完全符合,是實際工作的真實反映。該方法使用靈活、直觀、分辨力強,為醫技科室績效評價尋找出一種新的方法。

2.3預測技術在醫院管理決策的應用研究

2.3.1醫院感染的趨勢季節模型預測及動態分析本專題采用趨勢季節模型預測法來挖掘醫院感染變化的規律和特點,力求從理論上預測今后院內感染發生數。通過對醫院七年來院內感染的預測分析,說明院內感染有時間高峰,預測值較接近實際值。它表明趨勢季節模型適用于對院內感染的預測和預報。引用趨勢季節模型預測法對具有連續性和周期性的指標進行信息挖掘,兼顧了趨勢性和季節性,對預防院內感染的發生是一種有效的方法,它既可以統計過去,有可以預測未來,值得對此類資料進行推廣應用[4]。

2.3.2腫瘤科住院人數的時間序列預測及動態分析為尋求并掌握腫瘤科住院人數的季節變化規律,本研究引用時間序列法對腫瘤科住院人數進行預測,將腫瘤病人及時安排入院,并得到合理的診斷和治療提供科學依據。時間序列預測法是利用時間序列資料進行短期預測的一種方法。要點是根據過去按時間順序已經發生的實際,通過數學方法加工整理后,推測出未來值。對資料的索取和要求比較單一,只需變量本身的原始數據。以我院3年來腫瘤科住院人數為數據挖掘依據,將住院人數的原始資料按月為單位排序,發現住院人數變化趨勢呈逐年上升的同時,有兩個周期性波動,資料的季節性特征非常明顯。引用時間序列法,建立預測模型:Xi=(ai+bixi)Kli,從理論上預測下一年度腫瘤科住院人數,并對3年來的腫瘤病人收治情況進行動態分析,研究結果說明此方法在醫院臨床科室指標管理中有著較好的適用性。住院人數指標是反映一個醫院的醫療技術水平的綜合指標,各個醫院因專業特色和專科重點不同,在各個時期制定的工作計劃也截然不同,時間序列預測法就是適合為醫院制定中、短期規劃提供依據。

2.3.3應用灰色模型對門診急診接診人數分析預測以10年來門急診接診人數為基礎,采用灰色系統(1.1)模型進行建模運算、擬合比較、誤差分析、外推預測等,通過擬合模型對今后幾年接診人數進行預測分析。為了提高預測的準確性,減少預測值的相對誤差,計算實測值和預測值的最大誤差和最小誤差。結果顯示,原始數據擬合效果好,模型精度高,外推預測值是可信的。使用灰色模型方法預測門急診人數的優點是此方法對樣本容量和概率分布沒有嚴格的要求,在實踐中應用有良好的適應性和可行性。為今后工作計劃的制定提供及醫院決策提供科學依據。

本研究始終堅持以醫院科學管理為前提,緊緊抓住醫院病案服務并保障于臨床一線這條主線,將國際上普遍認可的門類龐雜的數理統計學中諸多定量分析方法引入醫院科學管理和常規病案信息挖掘工作中,將傳統的病案信息定期統計改為定期與不定期相結合,由單純的事后期末數據累加改為事前的預測與咨詢、事中的監督與控制、事后的評價與反饋為一體,實現病案信息管理的時時監控和評價結果的及時反饋等病案信息管理監督功能。用數據的形式來說明醫療工作運營現狀,尋找差距。把病案信息的服務功能落實到醫療工作的各個環節,實現/在病案管理理論上有新的突破,在病案管理方法上有新的對策0,確保醫院病案信息挖掘經常化、評價模型自動化。總之,軍隊醫院醫療服務的對象不僅僅是平時本地區的醫療衛生需求,同時還承擔著所在區域的反恐、維穩、突發事件及自然災害等諸多醫療衛生保障任務。只有明確了醫院的職責和任務,不斷改進醫院管理模式,提高醫院管理和醫療救治水平,提醒并規范醫務人員的診治行為,用最有限的衛生資源為社會提供最大化的醫療服務。今后要更好地促進數理統計方法在醫院科學管理中的推廣應用,為醫療體制改革和醫院科學管理提供基礎性研究和理論保障。

作者：嚴金燕鄒劍李文艷嚴紅艷單位：蘭州軍區烏魯木齊總醫院新疆軍區機關門診部