门诊收费信息化对提升就医体验的影响分析

张菁芳，李佳承，罗万春，陈俊国，任家顺

(1.第三军医大学新桥医院，重庆 400037；2.第三军医大学学员旅11营，重庆 400038；

3.第三军医大学生物医学工程系数学教研室，重庆 400038；4.第三军医大学基础部，重庆 400038)



·经验交流·

门诊收费信息化对提升就医体验的影响分析

张菁芳1，李佳承2，罗万春3，陈俊国4，任家顺1

(1.第三军医大学新桥医院，重庆 400037；2.第三军医大学学员旅11营，重庆 400038；

3.第三军医大学生物医学工程系数学教研室，重庆 400038；4.第三军医大学基础部，重庆 400038)

目的 对门诊收费信息化对提升就医体验的影响效果与因素进行分析。方法 以西南地区某三级甲等医院为例通过独立样本t检验判断信息化手段优化前后的门诊预约、挂号、缴费3个环节人次的变化，并利用主成分分析和熵值法对比9种不同的预约方式对门诊预约总量影响的差异。结果 信息化手段优化之后，医院门诊的患者预约、挂号及缴费人次有显著提高(P<0.05或P<0.01)；并且挂号网、医院网站、电信114预约对于门诊患者预约人次改变影响较大 ；中国银行预约对于门诊预约敏感性稍高于其他路径。结论 如果能够通过对敏感指标的重点投入，达到改善就医环境，提高就医体验的作用，对医院门诊量的影响会进一步提高。

信息化；门诊收费；就医体验；主成分分析；熵值法

随着互联网+的普及，信息化技术已逐渐成为人们医疗信息获取的重要渠道[1-3]。门诊收费是医院财务的重要窗口部门，其服务质量和工作效率直接影响到医院的形象。收费贯穿整个门诊就诊过程，主要体现在预约、挂号、缴费3个环节上。围绕“改善就医环境、提高就医体验”的目标，运用信息化手段对门诊收费进行优化十分重要。本研究通过对比信息化手段优化前后的门诊预约、挂号、缴费3个环节人次的变化，尤其是对于预约挂号方面上所运用的多种互联网+ 方式的横向趋势的对比，进一步分析门诊收费信息化对提升就医体验的影响[4-6]。

1 资料与方法

1.1 数据来源 本研究选用的是西南医院2011年5月20日至2015年8月17日患者预约、挂号、缴费3个方面总单数的周统计数据。其中，本院2014年5月20日启动门诊自助机完成预约、挂号及缴费功能，共统计传统模式158周，自助机辅助模式66周；另外，本院自2015年1月1日起，新增包括门诊自助机预约、网站预约、114电话预约在内的9种新型财务收费路径，共统计信息化辅助模式34周。

1.2 方法

1.2.1 独立样本t检验 为判断新的预约、挂号以及缴费方式下医院门诊量与传统方式下医院门诊数量是否存在差异，本研究选用独立样本t检验进行样本的均值比较。独立样本t检验要求被比较的两个样本彼此独立，即没有配对关系。要求两个样本均呈正态分布。对于满足要求的两个样本，在应用独立样本t检验时，首先应该对方差齐性进行检验。若F值的伴随概率P<0.05，说明方差不齐，否则(P>0.05)说明方差齐性。再根据方差是否齐性，选用不同的计算公式计算t值，并根据t值的伴随概率P判断两样本是否存在显著性差异。独立样本t检验的具体原理和计算公式详见参考文献[6]。

(1)

dj=1-ej

(2)

信息效用值e越大，表示指标越重要，对于评价的重要性越大。所以，最后得到第j项指标的权重W：

(3)

1.3 统计学处理

数据处理及主成分分析法用数学软件SPSS 19.0完成，熵值法的模型建立与实现用数学软件MATLAB R2009a编程完成。

2 结 果

2.1 独立样本t检验 在增加自助机挂号和缴费条件下，本院的日门诊量是显著增加的。并且多种预约方式也促进该三甲医院日预约量显著增加。为分析哪种预约方式对日预约量影响最为明显，见图1、表1。

A：预约的正态性检验 B：挂号的正态性检验 C：缴费的正态性检验。

图1 样本数据正态性检验(Q - Q图)

2.2 预约方式影响程度的分析 本研究以2014年5月20日至2015年8月17日每周各预测方式总单数为基础，分析不同方式对于门诊预约总量的影响程度，见图2。

2.3 主成分分析法的结果 将9种预约方式作为评价单元，利用SPSS 19.0对其进行主成分分析。按照特征根大于1即提取为主成分的原则，提取出2个因子作为主成分因子，见表2、图3。

图2 9种预约方式预约比例统计图

成分初始因子成分特征根所占百分比(%)累积(%)因子提取结果特征根所占百分比(%)累积(%)1287012.74177.38677.386287012.74177.38677.386261335.45316.53893.92461335.45316.53893.924310464.4412.82196.746---45271.6031.42198.167---53204.6590.86499.031---62575.8740.69599.726---7939.9090.25399.979---877.1410.021100.000---90.7400.000100.000---

图3 主成分分析法成分碎石图

主成分分析法提取的因子中，每一载荷量表示主成分与该变量的相关系数(见表3)。9种评价指标中提取的第一主成分对变量的影响最大，而在这一主成分中，各评价指标的因子载荷排序为：挂号网(X4)、医院网站(X3)、电信114(X5)、医院窗口(X1)、亚德(X7)、医院自助机(X2)、12320平台(X8)、联通114(X6)、中国银行(X9)。

2.4 熵值法的结果 权重大小排序分别是：中国银行(X9)、12320平台(X8)、挂号网(X4)、亚德(X7)、电信114(X5)、医院网站(X3)、联通114(X6)、医院窗口(X1)、医院自助机(X2)，见表4。

表3 旋转成分因子载荷矩阵

表4 熵值法计算评价指标权重

3 讨 论

门诊收费方式的差异，一方面直接影响综合医院门诊财务收入情况，另一方面也能够影响患者进行医疗行为的方便程度。随着信息化设备的不断提升，互联网+ 的广泛普及，更多的服务路径逐渐应用于医疗行业，特别是在应用于门诊服务路径之后，医院门诊量较传统模式下有显著提升，患者也可以通过更加方便、快捷的方式完成预约、挂号以及缴费等一系列过程。

本文就信息化手段下门诊收费服务的差异比较及影响因素分析，可以得到如下结论：(1)独立样本t检验的结果表明(表1)，新增门诊自助机服务之后，门诊量较传统模式有显著提高(P<0.01)。具体分析其原因主要是自助机能有效减少患者在门诊窗口的排队时间，提高服务效率；(2)主成分分析法的结果表明(表3)，在现有数据条件下，挂号网(X4)、医院网站(X3)、电信114(X5)是对医院门诊预约量影响最为突出的3个指标，说明患者在预约时更倾向于选择这3种预约方式，具体分析其原因主要是互联网和手机通讯为患者提供了更加方便，快捷的方式，更减少了必须前往医院预约的麻烦。(3)虽然在主成分析法中，传统的医院窗口(X1)影响程度也相对较高，但却同时存在被其他服务路径逐渐取代的优势，具体原因与(2)相同。(4)熵值法的结果表明(表4)，中国银行(X9)、12320平台(X8)、挂号网(X4)是9种指标中权重最突出的3项指标，结合指标的变异系数来看，尤其是中国银行(X9)指标敏感性最高，本文认为如果能够通过对敏感指标的重点投入，达到改善就医环境，提高就医体验的作用，对于医院门诊量的影响会进一步提高。

本研究以数据分析入手，用数学建模的方法对门诊挂号、缴费、预约3个门诊收费内容在运用信息化手段前后进行比对分析，并着重对预约挂号9类有代表性的信息化手段进行对比趋势分析。分析的是信息化手段下不同门诊收费方法对综合医院门诊量的影响问题。根据文献中提供的资料[ 11 - 13 ]，对于医院而言，传统的医疗服务模式已不能适应患者的就医需求，为建设一个“以患者为中心”的医院服务系统，利用信息化手段优化门诊服务模式，能显著提高服务效率，是当前中国的医疗环境进行重要改革的重要举措，坚持信息惠民，坚持服务利民，推出合理有效的信息化服务方案，切实提升患者就医体验。

[1]Brunett PH,Dipiero A,Flores C,et al.Use of a voice and video internet technology as an alternative to in-person urgent care clinic visits[J].J Telemed Telecare,2015,21(4):219-226.

[2]Kalckreuth S,Trefflich F,Rummel-Kluge C.Mental health related Internet use among psychiatric patients:a cross-sectional analysis[J].BMC Psychiatry,2014,14(12):368.

[3]雷祎，赵云龙，李葆华，等．北京市42所医院门诊预约挂号现状调查[J]．中国医院管理，2015，35(7)：40-41．

[4]Moon BC,Chang H.Technology acceptance and adoption of innovative smartphone uses among hospital employees[J].Healthc Inform Res,2014,20(4):304-312.

[5]Sousa P,Fonseca H,Gaspar P,et al.Usability of an internet-based platform (Next.Step) for adolescent weight management[J].J Pediatr (Rio J),2015,91(1):68-74.

[6]Kowalski C,Kahana E,Kuhr K,et al.Changes over time in the utilization of disease-related internet information in newly diagnosed breast cancer patients 2007 to 2013[J].J Med Inter Res,2014,16(8):e195.

[7]赵丽，朱永明，付梅臣，等．主成分分析法和熵值法在农村居民点集约利用评价中的比较[J]．农业工程学报，2012，28(7)：235-242．

[8]卢纹岱．SPSS统计分析[M]．4版．北京：电子工业出版社，2012．

[9]韩晓明，王金国，石照耀．基于主成分分析和熵值法的高校科技创新能力评价[J]．河海大学学报(哲学社会科学版)，2015，17(2)：83-88．

[10]陈思旭，徐磊，寸艳萍，等．公务员招聘方案的数学模型[J]．重庆职业技术学院学报，2005，14(4)：147-150．

[11]Vanzetta M,Vellone E,Dal Molin A,et al.Communication with the public in the health-care system:a descriptive study of the use of social media in local health authorities and public hospitals in Italy[J].Annali dell′Istituto superiore di sanita,2014,50(2):163-170.

[12]Odlum M,Gordon P,Camhi E,et al.Exploring factors related to the adoption and acceptance of an internet-based electronic personal health management tool (EPHMT) in a low income,special needs population of People living with HIV and AIDS in New York City[J].Stud Health Technol Inform,2014,201(2):145-152.

[13]张丽，董丹，王彪．利用信息化手段提升门诊诊疗服务水平[J]．中国数字医学，2014，9(6)：65-66,70．

张菁芳(1979-)，博士，高级会计师，主要从事社会医学与卫生事业管理方面的研究。

10.3969/j.issn.1671-8348.2016.31.037

R197.38

B

1671-8348(2016)31-4424-03

2016-04-01

2016-05-15)