基于DEA的火神山医院医疗资源配置效率分析

刘 旭,郭玉峰,于伯洋,唐碧菡,张鹭鹭*,刘 斌

(1.海军军医大学卫生勤务学系，上海 200433； 2.海军军医大学教务处，上海 200433；3. 火神山医院，武汉 430100;4. 北部战区总医院，沈阳 110016； 5．海军军医大学，上海 200433)

新型冠状病毒肺炎疫情是一次重大突发公共卫生事件，对我国医疗卫生体系提出重大挑战。武汉火神山新冠肺炎专科医院(以下简称火神山医院)自筹建至今，刷新10天内完成医院初步建设、24小时完成1 400名医务人员快速集结的闪电速度，实现“提高收治率治愈率、降低感染率病亡率、医护人员零感染”的目标。本文旨在对火神山医院医疗资源配置相对效率进行量化评估，探索数据包络分析方法在应急医疗资源配置领域的应用，为未来突发公共卫生事件的应急医疗管理提供循证决策依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源火神山医院共开设19个病区，其中感染一至八科共16个病区，另开设2个重症医学病区和1个综合病区。为了保证评价对象之间的同质性，本研究以火神山医院普通病房共16个病区为研究对象(以下分别用A，B，C，…，P表示)。收集火神山医院2月4日至3月31日期间收治患者情况以及16个病区医疗资源(包括床位、人力、设备、成本消耗)等数据。

1.2 研究方法数据包络分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)是根据多项投入指标和多项产出指标，利用线性规划，对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种运筹学定量分析方法。国内外学者对于DEA应用于评价卫生组织效益的优越性已达成共识，特别是用于分析医院的资源配置和服务产出[1-2]。DEA的优点在于，可对具有多个投入指标和多个产出指标的同类决策单元(Decision Making Units, DMU)相对效率进行综合评价，无需具体的生产函数，并且能够测量低效率单元改进的方向和程度，为决策者提供直接的辅助决策信息。火神山医院普通病区具有相同类型的投入指标和产出指标，符合运用DEA的基本要求。

1.3 评估模型DEA模型包括CCR模型(假设规模报酬不变)、BCC模型(假设规模报酬可变)、C2WH模型(锥比率的数据包络模型)、柯布道格拉斯模型等。基于“规模报酬可变”(Variable Return to Scale，VRS)假设的 BCC 模型，可在判断各 DMU 技术和规模两方面是否同时有效的基础上，测算评价对象在现有规模下的纯技术效率(Pure-Technical Efficiency，PTE)，得出相对无效科室的投入冗余值与产出不足值。同时，考虑到火神山医院在投入的人财物等各类资源上受到客观限制的实际，故本研究采用以产出为导向(测量在投入不变的条件下可按比例增加多少产出)的 BCC 模型开展实证研究，通过数据包络分析程序 DEAP 2.1 进行计算。

2 结 果

2.1 指标选取遵循DEA方法指标选取的基本原则：①数据充分反映各病区医疗效率评价的实质且可获得性强;②较好的可靠性和可度量性;③绝对指标与相对指标搭配合理且以绝对指标为主; ④评价指标总数应小于评价单位数目的一半[3]。通过回顾国内医院 DEA 评价代表性研究案例、专家咨询、头脑风暴的方法，确定各病区实际展开床位数、医生数量、护士数量、总费用共4个投入指标，治愈出院人数、平均住院日(倒数)2个产出指标。16个普通病区的投入、产出指标数值如表1 所示。

表1 火神山医院各普通病区运营效率投入产出指标情况

2.2 综合效率评价16个病区的综合效率、纯技术效率和规模效率平均值分别为0.925、0.996和0.929。评价结果如表2所示。其中4个病区的综合效率为1，即同时实现技术有效和规模有效，DEA 有效的比率为25%。这些病区代表最佳决策单元，构成火神山医院所有病区的生产前沿面。其余病区综合效率小于 1，未能同时达到技术有效和规模有效，存在投入过剩或产出不足的技术问题，或存在现有规模偏大或偏小的问题。

从PTE上看，除了4个DEA有效病区外，C、E、H、I、J、L、N、O、P等9个病区同样达到技术有效。从规模效率上看，所有的12个非DEA有效病区均处于规模报酬递增状态，提示运营规模偏小。

2.3 非DEA有效病区的投影分析根据被评价对象在生产前沿面上的“投影”，可测算各病区各项投入产出指标实际值与理论目标值之间的差距，从而为有效改进提供明确的标准。非DEA有效的12个病区投影分析结果显示，未达到技术有效的科室，均存在产出不足或投入冗余，投影分析结果具体给出各科室通过技术上改进后可达到的目标。如表3所示，通过提高病区自身的管理及运营水平，在保持现有的产出情况下，可节约总费用194 642.495元，减少医生2人，护士12人。在现有投入资源下，部分病区可缩短平均住院日0.176～1.450天。

表2 基于BCC模型的综合效率、纯技术效率与规模效率评价结果

表3 非DEA有效病区的投入产出投影分析

3 讨 论

3．1 量化评估为应急医疗管理提供循证决策依据在自然灾害、突发公共卫生事件等应急情况下，国家、军队以维护人民群众生命健康为首要目标，大规模动员医疗资源参与救援行动，往往存在一定的资源不足与浪费并存的问题[4]。目前医疗资源配置研究多关注平时状态下的配置效率，多数决策单元为不同地域的同级别医院或同一医院的不同时期、规模和性质相似的临床科室[5-6]。关于应急抽组的医疗队、医院等机构医疗资源配置效率研究较少。DEA方法不用借助回归函数，不要求对投入和产出指标赋予权重，避免权重分配时评价者主观判断对评价结果的影响，是目前医院及科室相对效率评价较为普遍和客观的方法之一。前期课题组曾采用DEA方法对玉树地震应急医疗队配置效率进行评估，发现62支医疗队的综合效率、纯技术效率和规模效率均有一定损失，且应急医疗队的类别来源、快速反应能力以及床工比等与配置效率的优劣直接相关[7]。采用DEA方法，开展医疗资源配置效率评估，能够同时测算医疗机构的纯技术效率和规模效率，可为下一步提升医疗管理效率提供量化分析与决策参考。

3.2 评估指标应兼顾原则性和评估对象的特殊性本研究的DMU，即火神山医院16个普通病区，符合数据包络分析理论中对决策单元选取的同质性原则，具有同样的外部环境、目标、任务、投入产出指标等。在指标选取上，多数医院、科室运营效率研究建议使用医护人员数量、年总支出、固定资产(设备)总额、床位数等作为投入指标，年业务收入、年出院人次( 或总诊疗人次) 、床位使用率等作为产出指标[8-9]。考虑到火神山医院的特殊性，在选择产出指标时，重点考虑医疗效率和社会效益，而不纳入医疗业务收入等经济效益指标，并将平均住院日(取倒数)作为衡量医疗效率的产出指标[10]。也有研究[11]提出应将承担课题数、获得科研成果数、病例严重程度(构成比例)等纳入产出指标。但由于本研究数据收集的时间较短(57天)，多数科研绩效指标尚无明确数据，而相关的固定资产(设备)总额、病例严重程度等指标因数据收集标准不够统一或数据信息不全，均未纳入分析。

3.3 纯技术效率普遍较高 肯定了应急医疗管理工作成效从小汤山医院到火神山医院，军地密切协同在抗疫行动中发挥重要作用。火神山医院的快速组建和投入使用引起世界范围内的广泛关注和赞誉。本研究DEA分析结果显示，火神山医院综合效率、纯技术效率和规模效率总体较好。其中纯技术效率(PTE)反映的是DMU 在最优规模时投入要素的生产效率，是受到管理和技术等因素影响的生产效率。评价结果中16个病区PTE平均值达到0.996，表示各病区投入基本上能达到接近最好的产出结果。这一结果充分肯定火神山医院应急医疗管理成效。此次军队抽组的1 400名医护人员来自海、陆、空、联勤保障部队等。医院领导班子和机关各部均来自不同单位，磨合期短。尽管按照大单位隶属关系划分病区，但各病区的医护人员又来自不同的医院，甚至不同科室、不同专业，只有部分医护人员有从事传染病、呼吸系统疾病和重症监护工作经验，这与2003年小汤山医院组建之初的状况极为类似[12]。基于既往经验和研究结论，火神山医院在各病区配齐配足医护技专业力量，建立“医院-科室-病区”三级质控体系,完善各类医疗管理制度，优化管理和医疗救治关键技术流程,举办多项技术设备操作培训，仅经过短期(2月2日至2月4日两天内)的快速磨合，大部分病区在初期就形成井然有序的医疗秩序，表现出高效的协同配合和快速的应急反应能力。

3.4 规模效率结果验证力量抽组应“早期足量”的配置原则规模效率反映的是实际规模与最优生产规模的差距，也是影响病区综合效率值的一个重要因素。由本研究分析结果可以看出，16个病区均处于规模报酬不变或者规模报酬递增的状态，说明火神山医院的整体规模效率较高，部分病区已达到最佳生产规模状态。对于处于规模报酬递增状态的12个病区，可以适当地扩大病区规模，以提高医疗服务能力与产出。该结果与前期针对军队卫勤力量参加抗击SARS、抗震救灾等救援行动的研究中获得的卫勤力量抽组应“首用精兵、早期足量”的配置原则相一致[13]，也充分验证此次火神山医院着眼应收尽收、扩大收容政策的合理性。建院之初，火神山医院在原设计的 829 张床位基础上，通过应急加床和自主研发使用设备带增氧分流调节装置，使全院床位扩大到1 020张，扩容23%[14]，同时创下2月10日单日收容入院421人的大批量患者集中收容纪录。通过扩大收容、规范医疗和加速周转，保障火神山医院的医疗资源配置整体的科学、合理和高效，证实在突发公共卫生事件应急救援中抽调足量专业力量实施集中救治工作的必要性与有效性。