基于系统动力学建模的普通门诊分时段预约诊疗研究

发布时间：2020-07-19 00:59

【摘要】：国内大型三甲综合性医院普遍存在门诊人满为患,患者看病就诊时间过于集中,人流量分布不均造成的候诊时间长、就诊看病时间短、医务人员的满负荷工作的情况。传统的就诊模式已不适合当下患者的实际就医需求,上级相关政府管理部门多次提出要开展预约挂号服务,也将普通门诊要全面推行分时段预约作为主要政策内容和要求。目前人们看病难、挂号难的现象虽有所缓解,但患者就医的无序性、随意性淡化了预约服务的根本优势与改革成效。门诊分时段预约诊疗服务是一项存在交互作用、动态变化的复杂研究,需要多角度、多方位进行综合性、动态性的分析。本研究利用系统动力学理论和方法为基础,门诊患者就医流程为研究主线,明确核心影响因素,基于某大型三甲综合性医院皮肤科普通门诊患者就医高峰时段医生实行弹性工作制的历史数据构建基础模型,进行不同的管理政策干预试验模拟仿真,形成固定接诊医生数量、固定医生工作时间的全现场挂号与分时段预约挂号的干预模型,并比较基础模型与政策干预模型的优劣。结合目前各大医院普通门诊运行的现实情况,以部分分时段预约的情况作为主要研究对象是论文基于系统动力学研究的创新点,干预仿真证实部分分时段预约对缓解患者高峰时段长时间候诊情况有明显作用。只要预约比例达到一定程度,用更少的医生劳动力整体上就能起到和实行弹性工作制管理行为同样的应用效果。不断提高患者预约挂号就诊的比率是有效推行预约诊疗服务的重要保证,在预约挂号比率达不到一定水平要求的情况下,对医生工作时间和工作人数进行了合理的分配干预,设计了特定部分预约比例情况下最优化的分时段预约诊疗服务的量化仿真模型,运行效果良好,在公平就医的基础上,减少了医生的工作时间、节省患者非医疗等候时间。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R197.3
【图文】：

主要变量,患者,阶段,系统动力学

15图3.1-2 患者就医阶段与主要变量图3.2. 普通门诊就医的系统动力学流图系统动力学流图是系统动力学模型构建的基础。用图的形式描述系统变量之间相互影响和相互作用的关系[69]，联结了关键变量（决策的杠杆作用点）与其周围其他变量的关系，可以区分变量的性质，用直观的符号刻画系统要素之间的逻辑关系[70]，明确系统的反馈形式和控制规律，属于系统动力学定性研究的一部分。对普通门诊分时段预约诊疗的研究，重点还是在于对患者就医过程中实际就诊时间与非医疗候诊时间的影响。根据上文对就医不同阶段的总结分析，系统动力学模型将在此基础上构建，在STELLA8.1的软件平台上绘制出系统动力学流图，详见图3.2-1。图中矩形符号（称为栈）表示积累器

分布图,门诊就医,流程系统,流图

16图3.2-1 普通门诊就医流程系统流图3.3. 普通门诊就医的高峰时段数据选择分析以 2015-2017 年某三甲综合性医院皮肤科普通门诊就诊数据进行处理、筛选患者就医峰值情况的历史数据作为代表，用以构建符合就医高峰时段情况的系统数学模型。3.3.1. 皮肤科普通门诊人次情况2015 年-2017 年皮肤科普通门诊人次、门诊占比及同比情况见表 3.3.1-1。普通门诊人次数量大并仍呈现逐年增长的趋势，同时普通门诊目前仍是三甲医院门诊结构占比重要的组成部分（普通门诊人次占比=普通门诊人次/门诊总人次；普通门诊人次同比=（本年普通门诊人次-去年普通门诊人次）/本年普通门诊人次）。表3.3.1-1 某科室普通门诊人次、占比、同比情况皮肤科门诊人次门诊人次占比（%）同比情况（%）2015年 232930 77.46 /2016 年 244210 66.47 4.842017 年 266947 67.73 9.313.3.2. 皮肤科普通门诊人次月分布分析根据 2015 年-2017 年皮肤科每月普通门诊就诊人次数据作月就诊人次分布图，详见图 3.3.2-1。由图中可以看出，普通门诊人次月分布呈现一定规律，其中3 月、7 月、12 月均为各年就诊人次出现高峰的月份，而 1 月、2 月、10 月就诊

科室,门诊人次,情况,患者

图 3.3.2-1 某科室普通门诊就诊人次月分布情况3.3.3. 皮肤科普通门诊人次日分布分析根据普通门诊人次月分布分析，3 月是各年出现就诊高峰情况较突出的月份，2017 年 3 月也是月分布图的最高峰值情况，现选择 2017 年 3 月患者就诊人次峰值的一周数值情况进行数据分析作日就诊分布图，详见图 3.3.3-1。由图中可以看出，日门诊人次分布呈现一定规律，周一、周二就诊患者人次较多，随后逐日递减，同时普遍上午患者多于下午患者。图 3.3.3-1 某科室普通门诊就诊人次日分布情况

【参考文献】