DS证据理论在医院医疗质量管理综合评价中的应用

卫生部医院管理研究所（100191） 詹磊磊 徐 笑 曾 琦

DS证据理论在医院医疗质量管理综合评价中的应用

卫生部医院管理研究所（100191） 詹磊磊 徐 笑 曾 琦

目的引入DS证据理论进行医疗质量评价，为医院管理者决策提供依据。方法以某医院工作质量为研究对象，建立二层评价指标体系，采用DS证据理论方法对该院2003-2007年医疗质量进行综合评价。结果评价结果与医院实际情况相符，即2006年最佳、2003年最差。结论DS证据理论能够正确处理医疗质量评价问题，相比传统TOPSIS方法扩充了评价结果的信息量，提供了多角度的分析信息，使评价结果更具有客观性、科学性和有效性。

证据理论 医疗质量 综合评价

在评价医院医疗质量时，TOPSIS方法是一种较为常用的分析方法［1］，但经典TOPSIS方法在方案综合评选中存在一些不足之处［2］，如距离理想解近的方案、也可能距离负理想解近，过程分析信息量较少等。对此，本文提出了基于DS证据理论的医院医疗质量管理综合评价方法，通过算例分析验证了方法的有效性，并与传统TOPSIS方法分析结果进行了比较。

DS证据理论又称Dempster-Shafer理论，该理论提供了一个能融合多个证据源证据的合成法则，为不确定性信息的表达和合成提供了有效的处理方法，目前在模式识别、武器效能评估等领域应用广泛。首先给出几个基本定义［3］：

设Θ为辨识框架，Θ包含的所有可能子集构成幂集2Θ。

定义1：基本概率分配函数m

设函数m是满足条件（i）、（ii）的映射：

（i）不可能事件的基本概率是0，即m（Φ）＝0；

（ii）2Θ中全部元素的基本概率和为1，即

则称m是2Θ上的基本概率分配函数（简称BPA函数），m（A）表示对命题A成立的信任程度。

定义2：信任函数Bel

对任意假设命题A，其信任函数Bel（A）定义为A中全部子集对应的基本概率之和，即

目前应用程序基本上分为4种模式，其中：第一种是需安装的Native APP模式；第二种是借助手机浏览器运行的网页应用(Web APP)模式；第三种是融合上述2种模式得到的混合模式(Hybrid APP)，这种APP虽然也需独立安装，但部分功能是借助内置浏览器Web页面运行的。近年来，随着移动应用用户的大量累积，有些移动应用本身转变成了应用平台，在此基础上发展出基于特定应用扩展方式的寄生模式，即无需独立安装新的应用，依赖于特定的应用环境运行，如支付宝应用和微信小程序等。表1为这些移动应用类型的对比[4-6]。

Bel（A）是对命题A成立的下限估计，表示对命题A成立的全部信任度。

定义3：似然函数Pl

-A是命题A的否命题，Pl（A）是命题A成立的上限估计，即命题A成立的最大乐观估计程度。

定义4：BPA函数组合规则

设m1和m2是同一识别框架Θ下的两个BPA函数，合成公式m＝m1⊕m2定义：

若k＝0，说明m1和m2冲突，无法合成。

资料来源

采用文献［4］所提供原始数据，如表1所示。

表1 某医院医疗质量管理综合评价采集数据

方 法

1.医疗质量管理综合评价指标体系构建

由表1可见，采集数据涉及10项评价指标。由医院管理专家进行指标分类，确定其中反映工作量的指标有：门急诊人次数（X1）、出院人数（X2）；反映医疗质量的指标有：治疗有效率（X3）、病死率（X4）、抢救成功率（X5）、入出院诊断符合率（X6）、三日确诊率（X7）；反映工作效率的指标有：病床使用率（X8）、平均住院日（X9）、病床周转次数（X10）。构建医院医疗质量管理综合评价两级指标体系。

2.确定各证据BPA函数

首先按年份建立识别框架｛Y1＝2003，Y2＝2004，Y3＝2005，Y4＝2006，Y5＝2007｝。为达到同趋势要求，对低优指标转换指标值［5］，将病死率（X4）以差值法转换为高优指标，将平均住院日（X9）以倒数转换为高优指标。

以各指标为分组，将转换后数据横向归一化，如表2所示。将X1和X2作为参与合成的证据BPA函数，采用DS证据理论进行合成，得到识别框架下“工作量”指标所对应证据的BPA函数，它可理解为：从“工作量”的角度看，各年份医疗质量高低分布情况。同理，可得“医疗质量”、“工作效率”指标所对应的BPA函数，见表3所示。

表2 归一化矩阵值

表3 合成结果

结 果

由表3见，医疗质量综合评价最高的年份是2006年（Y4），综合评价值为0.3216，其次为2007年（Y5），综合评价值0.2682，往后排序依次为2005年（Y3）、2004年（Y2）、2003年（Y1），分析结果与文献［4］采用TOPSIS方法得到的最终排序结果一致，与文献［4］在论述部分中描述的该医院业务发展轨迹实际情况相吻合，说明采用本文方法能够正确处理医院医疗质量管理综合评价问题，能够得到正确的最终评价结果。

在开展医院医疗质量管理情况综合评估时，不仅要了解综合排序情况，还需要从不同的角度深入了解医疗质量管理各项指标在不同年份的变化情况。从表3可见，工作量方面，该医院2007年工作量最大，2006年次之，2003、2004年工作量较小，其中2003年工作量最低，这与文献［4］在讨论部分描述的2003、2004年因“对全院病房进行内装修基础建设，直接影响了年度医疗工作完成，工作量明显减少”的实际情况是吻合的；医疗质量方面，该医院2006年达到最优，2003年为最低，与文献［4］讨论部分所描述“2006年该院开展‘医院管理年’活动进行医疗作风整顿，医疗质量明显提高”的实际情况也是吻合的，采用本文方法可以从数据分析中获得该结论；在工作效率方面，该医院2005年工作效率最高，2006年次之，2003年最低。由此可见，尽管最终综合评价结果是2006年最优，2007年次之，但不能由此认为2006年在“工作量”、“医疗质量”和“工作效率”三个方面均达到最优，2007年在三个方面的评价结果都低于2006年。文献［4］所用TOPSIS方法不能提供“工作量”、“医疗质量”和“工作效率”这些具体指标在不同年份的评估变化情况，采用本文方法则可以很好地获取到这些具体信息。

与文献［4］相比，本文方法同时可以避免出现“距离理想解近的方案、也可能距离负理想解近”等经典TOPSIS方法所存在的问题。

综上所述，DS证据理论能够作为一种评价医院阶段医疗工作质量的有效手段，在医疗质量管理评价领域具有良好的应用前景。

1.姚炯，丁丽萍.TOPSIS法综合评价我院2000-2009年医疗业务质量.中国卫生统计，2011，28（5）：597-598.

2.曾强林，李丹丹，白志勋，等.一种适用于临床决策分析中优指标的改进TOPSIS法.中国卫生统计，2012，29（5）：701-703.

3.Shafer GA.Mathematical Theory of Evidence.Princeton：Princeton University Press，1976：153-257.

4.吴爱雯.TOPSIS法对医院医疗质量管理的综合评价.中国卫生统计，2010，27（6）：619-620.

5.巩斌.TOPSIS方法在医疗质量综合评价中的应用.中国卫生统计，2010，27（2）：191-193.

（责任编辑：刘 壮）