妇幼卫生保健工作综合评价方法组合分析与实证探讨*

张利平 井 淇 唐云锋 李望晨

潍坊医学院“健康山东”重大社会风险预测与治理协同创新中心(261053)

妇幼卫生保健工作综合评价方法组合分析与实证探讨*

张利平 井 淇 唐云锋△李望晨△

潍坊医学院“健康山东”重大社会风险预测与治理协同创新中心(261053)

妇幼卫生保健工作在医疗卫生事业及健康保障体系中有重要地位[1]，各地卫生管理部门十分重视监测、督导、检查和评审，推进信息系统管理，实时监测运行状态并发布实测数据。妇幼卫生保健工作需要从定性研讨和定量分析结合角度寻求决策依据。就妇幼卫生保健工作综合评价问题来说，传统方法套用较为多见，将多种方法比较及组合分析少见，系统科学或管理工程等交叉新方法引入滞后。因此，有必要以妇幼卫生保健工作实际为案例载体，将传统经典方法与交叉学科新方法用于模型设计，从原理算法阐述、结论解读分析和适用目标导向等多重环节进行讨论，探索组合建模途径设计，为妇幼卫生保健质量考评工作者借鉴，也为卫生综合评价问题提供应用参考。

案例问题

1.对象资料 以下侧重于方法学应用比较研究，指标体系构建以相关文献作为参照，经论证以后确定指标c1～c10：产后访视率c1、住院分娩率c2、新法接生率c3、孕产死亡率c4、高危产妇比重c5、建卡率c6、系统管理率c7、产前检查率c8，这些指标以百分比(%)为单位；新生儿筛检率c9、出生缺陷率c10，指标以1/万为单位。以某市所辖县妇幼卫生保健工作实际为例设计评价模型，八个县以字母“O1～O8”表示。数据见表1。

表1 原始指标数据

将表1中数据看成矩阵形式(cij)n×m，那么行数(代表每个县)=8、列数(代表每个指标)=10。在妇幼卫生工作质量评价指标体系中，指标方向不尽一致，有些属于高优指标、有些属于低优指标，没有中优指标。高优指标取值越大则评价越好，低优指标取值越大则评价越差，中优指标是指取值为某个中间值时评价最好，越大或越小则越远离中间值、评价越不好。经分析，c1、c8和c10为低优指标，这些指标可考虑用线性化处理，即100-c，其中c为待转化指标。最后再对指标c1～c10采用线性无量纲化公式进行预处理，结果见表2。

2.权重制定 各指标在妇幼保健工作质量综合评价中作用有大小之分，这种差异可以从两个方面体现。其一，妇幼保健工作领域专家根据行业经验表现为指标偏好认识，可在两两比较基础上给出主观判断运算，这类权重又称为主观权重，以层次分析法为代表，操作较为复杂，借助软件便于实现。其二，在多个对象关于多个属性组成的综合评价问题中，每个属性下所有对象数据分布离散或变异有区别，属性变异大时重要性高、权重数值较大，这类权重又称为客观权重，以信息熵法为代表完成实施流程。

两种权重连乘基础上归一化为组合权重，给出指标体系c1～c10权重：

主观权重:0.1059,0.0907,0.1002,0.1134,0.0945,0.0870,0.1115,0.0964,0.0964,0.1040;

客观权重:0.0600,0.0910,0.0120,0.0760,0.0630,0.0530,0.1620,0.0790,0.2710,0.1320;

组合权重:0.0632,0.0821,0.0120,0.0857,0.0592,0.0458,0.1797,0.0758,0.2599,0.1365。

模型实证

1.集结排序传统途径

(1)加权求和法 基本途径是将指标数据资料经预处理后消除单位或量纲，指标测量值与权重直接相乘、所有指标相加为综合值并据此排序，该法最简单。八个县O1～O8加权综合值结果依次为0.3983,0.3072,0.4564,0.6244,0.3251,0.7684,0.8294,0.6472，由此确定八个县相对名次为6,8,5,4,7,2,1,3。

表2 规范化指标数据

须说明，秩和比法与加权求和法类似，是将所有指标值按大小顺序编排为秩次，然后将秩次而非原始数据加权合成，但秩次相比原始数据会损失程度信息，此处不作讨论。

(2)TOPSIS法 经文献检索，该法在卫生综合评价问题中多见应用。该法需要在群体对象中虚拟构造理想对象，并将每个对象以指标数值向量表示，利用向量间距离知识计算每个对象与之远近程度，依次进行相对比较、择优或排序，过程结果易直观理解。

对于八个县妇幼卫生保健工作来说，各县妇幼卫生保健工作质量指标规范化数据按每个指标取最优值、最劣值，虚拟构造出理想最优县、理想最劣县，即以两个极端情形为参照，计算每个县与理想最优县、理想最劣县加权距离和贴近度，并进行排序。

线性预处理后构造理想“最优县”(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)、理想“最劣县”(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)。计算与理想“最优县”距离分别为0.442,0.457,0.578,0.694,0.422,0.820,0.838,0.745;与理想“最劣县”距离分别为0.632,0.594,0.422,0.232,0.528,0.136,0.043,0.261。得出贴近度分别为0.412,0.435,0.578,0.749,0.444,0.858,0.952,0.741。八个县O1～O8按贴近度值相对名次为8,7,5,3,6,2,1,4。

(3)灰色关联法 借鉴灰色理论，每个对象按指标取最优值并组成向量，针对妇幼卫生保健工作质量评价问题，在八个县中虚拟构造理想“最优县”，引入灰色关联系数及关联度，寻求每个县与理想“最优县”关联度。如果某县与其关联度越大则说明“向量几何结构越相似”，各县经关联度计算后寻求相对排序，解释起来也很形象直观。经线性化预处理，构造理想“最优县”(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)，计算每个县与“最优县”灰关联系数，见表3。

表3 灰色关联系数

将八个县分别与“最优县”加权计算合成为灰色关联度，据此相对排序。这些县灰色关联度分别为0.4694,0.4655,0.5534,0.6347,0.4593,0.7751,0.7689,0.6842，八个县O1～O8相对名次为6,7,5,4,8,1,2,3。

以上三种方法在卫生综合评价工作中表现出代表性，其共同点是将所有县数据关于指标预处理，在信息降维集结思想的基础上寻求某类“综合指标”，不必对各指标预先制定优劣标准，而是将所有对象综合集结以后，将相对排序位次作为最终评价结果。

2.评判分类新途径——可拓学法

以可拓学法代表的等级评判思想备受关注，与传统集结排序思想不同，须提前制定指标优劣标准，预先划分类别等级，在指标优劣标准基础上合成，关于这些等级依次综合评判[2-3]。不再是群体对象集结排序，而是关于标准进行分类并独立用于模型设计。

以上案例中考虑将八个县O1～O8关于指标c1～c10组成规范化矩阵。针对每个指标设定五个等级：“较差N1”,“合格N2”,“中等N3”,“良好N4”和“优秀N5”。根据妇幼卫生保健工作确定每个指标关于每个等级的分类取值范围，即经典域，总体范围即节域Np，这类标准经预先设定并固定下来，须在专家群体研讨基础上充分论断。

鉴于每个县关于每个指标给出实测值，将指标测量值关于所有等级和节域计算关联系数。以某个县为例，将各指标与每个等级关联系数加权合成为该县与每个等级的关联度，关联度越大则表示与该等级越密切。每个等级赋值并与关联度合成特征值，如等级赋值为1,2,3,4,5，特征值介于1～5且为实数，如3.78介于3～4，即“4-、良好偏下水平”。最终依据特征值对该县妇幼卫生保健工作质量进行精确评判、分类。

须说明，指标虽有量纲差异、高优或低优差异，但是经典域及关联系数转化中已充分考虑这类信息合成特点，与集结排序算法不同，不必去作指标正向或无量纲处理。

针对妇幼保健工作质量指标，经实际工作论证得到经典域(N1～N5)和节域(Np)，见表4。

须说明，经典域就是从指标优劣角度考虑，关于不同等级而等距切分出若干取值范围。若给定指标实测值，根据相应指标经典域，可以由公式将其转化为与每个等级的关联系数。以O8县为例，将所有指标测量值关于等级转化为关联系数，见表5。

表4 指标体系的经典域和节域

表5 O8县与各等级的关联系数

由此合成关联度-0.442,-0.497,-0.341,-0.303,-0.480，经归一化处理为0.283,0,0.807,1,0.091。前面提到将等级赋值1～5，可与关联度合成为特征值3.280，即3+，说明该县“中等偏上”。类似地，对八个县O1～O8依次独立建模，关于等级计算关联度，见表6。

表6 八个县O1～O8的可拓关联度

计算八个县“O1～O8”特征值:2.042,2.381,3.325,3.524,3.125,2.466,2.433,3.280；将其分别解读为某等级水平:“合格偏上”,“合格偏上”,“中等偏上”,“良好偏下”,“中等偏上”,“合格偏上”,“合格偏上”,“中等偏上”。根据每个县等级值即可进行分类、择优或排序。八个县O1～O8相对名次为6,7,5,4,8,1,2,3。

讨 论

综合评价方法在卫生领域中得到普遍关注，有必要对其建模验证、比较讨论和组合分析，以妇幼卫生保健工作质量为例实证探讨。途径一，实数点值测度为基础的传统方法，强调在多个对象群体参与下，将资料集结为综合指标(如总和、距离、贴近度、关联度)，据此相对排序或择优。途径二，以可拓学法为例，首先划分优劣等级，并由专家研判各指标关于等级取值范围，不必信息集结或预处理，而是针对待评对象，将指标测评值转化为等级关联系数并加权合成特征值，用于优劣精确比较，该法适于单对象独立建模分析，特征值适于评判分类，也适于排序或择优，说明从两种途径上都有优势讨论意义。

TOPSIS、灰色关联法在“集结排序”视角下有代表性。可拓学法从“独立分类”视角下提供新途径。方法以理论程序、算法原理和评价目的为导向，实际资料特点、算法难易程度、信息利用充分性、待评对象为多个还是单个、评判标准(如经典域)是否须提前研制、是否为多对象排序择优、是否仅为单对象评判分类等也是须关注方面。

[1] 邓妍,郭海强.TOPSIS法评价全国各省2013年孕产妇保健工作质量.中国卫生统计,2015,32(4):686-687.

[2] 李望晨.可拓关联分析法在医疗质量综合评价建模设计中的应用.中国卫生事业管理,2014,(9):652-653,658.

[3] 张利平,王春平,李望晨.基于物元分析法的疾控机构卫生应急能力综合评判建模研究.中国卫生事业管理,2015,(7):489-492.

教育部人文社科基金(15YJCZH087);山东自然科学基金(ZR2017BG022);山东社科规划项目(16DGLJ12)；潍坊医学院公派教师访学项目(2016-25)

△通信作者

郭海强)