运用加权TOPSIS法综合评价医疗质量.doc

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1、运用加权TOPSIS法综合评价医疗质量【摘要】　　目的：了解医院近10年医疗工作综合质量情况，并给予正确评价，为医院管理工作提供有意义的参考。方法：运用加权TOPSIS法（逼近理想解排序法），从效率质量、诊断质量、治疗质量3方面，对我院1996～2005年10年的10项常用指标进行综合评价和分析。结果：评价结果与医院实际情况相符，在10年当中2005年最好，1999年最差。结论：TOPSIS法具有计算简便、结果合理、应用灵活的特点，运用于综合评价医疗质量有很好的科学性。【关键词】TOPSIS法综合评价　医疗质量　　AComprehensiveEvaluationinHospitalWor

2、kbyWeightedTOPSIS　　AbstractObjective:ToevaluatethemedicaladministrationanditsqualityofmedicalservicewithweightedTOPSIS,providingsignificantreferenceforthehospital.Methods:Acomprehensiveevaluationwasmadeinthreeaspects:qualityofefficiency,diagnosisandtreatment,from1996to2005in10items.Results:Itwast

3、hebestintheyearof2005andworstin1999,whichshowedtherealsituationofthehospital.Conclusions:　TOPSISisreallyacalculated,flexiblyusedandreasonablemethodinevaluationthatissuitablefordifferentdegreesofhospitalstobeappliedwith.KeywordsTOPSIS；comprehensiveevaluation；medicalquality　　医院工作具有多系统和多层次的特殊性，医疗质量

4、管理工作更是其中一个多因素多指标的复杂系统。如何正确评价医疗质量是确保和改善医疗工作的关键，只有对其进行正确的评价，才能确定其功能并提出相应的改进方法。因此，在对医院工作评价时，必须使用多指标综合评价方法，才能比较全面地反映医院工作情况［1］。作者运用加权TOPSIS法从效率质量、诊断质量、治疗质量3方面，对我院1996～2005年10年的10个常用指标进行分析，旨在能对医疗工作质量进行全面的、正确的综合评价，为医院的管理工作提供参考。　　1资料来源本研究所采用资料来源于本院医疗信息科1996～2005年医院工作报表，数据真实可靠。　　2方法与结果　　2.1指标确立与权重确定5参考相关文

5、献［2，3］从反映效率质量、诊断质量、治疗质量3方面来确立10项常用指标。通过医院临床专家对10项指标进行综合评价、分析，并根据各指标的重要性进行权重评估，最后确定各指标权重。　　2.1.1效率质量指标(0.20)　　病床使用率（0.04）（X1）、出院者平均住院日（0.04）（X2）、日均门急诊诊疗人次（0.10）(X3）、月均出院人数(0.02)（X4）。　　2.1.2诊断质量指标（0.45）　　入出院诊断符合率（0.25）（X5）、手术前后诊断符合率(0.10)(X6）、住院者三日确诊率(0.10)(X7）。　　2.1.3治疗质量指标(0.35)　　重危病人抢救成功率(0.07)(

6、X8）、病死率（0.10）(X9）、治愈好转率(0.18)(X10）。权向量W=（0.04,0.04,0.10,0.02,0.25,0.10,0.10,0.07,0.10,0.18）2.1.41996～2005年10项指标原始数据见表1。表11996～2005年我院10项质量指标完成情况（略）　　2.2TOPSIS法　　2.2.1建立原始数据矩阵　　将原始数据指标值进行趋势性变换,把反向指标化为正向指标,对绝对数反向指标使用倒数法（1/X），对相对数反向指标使用差值法（1-X），这里对X2用倒数法，对X9使用差数法，得数据矩阵（倒数乘以100）［2］。　　2.2.2建立规范化矩阵　　采用

7、公式Zij=Xij／∑10i=1X2ij，i=1，2，…，10；j=1，2，…，10。将数据无量纲化处理，得规范化矩阵，数据矩阵记为：Z=(Zij)。　　2.2.3确定理想解和负理想解Z+=(ai1max、ai2max，…，ai10max)Z-=(ai1min，ai2min，…，ai10min)aijmax、aijmin分别为规范化矩阵中各组的最大、最小值，组成正、负理想解：Z+=（0.338，0.374，0.131，0.407，0