TOPSIS法与RSR法相结合对医院医疗质量的综合评价

徐雁苓

大连市中医医院

医疗质量是医院赖以生存的基础，是医院发展永恒的主题。随着卫生事业改革的不断深入，医疗质量越来越受到医院管理者的重视。在注重经济效益的同时，也应该有质量安全的保证。综合评价是衡量医院医疗质量的重要依据，因此，医疗质量的综合评价在医院管理中具有重要的地位。现以TOPSIS法与RSR法相结合对某院自2006年-2018年间的医疗质量进行综合评价，以期得出更合理的评价结果，为领导决策提供依据。

一、资料来源

（一）资料来源

所有数据采自某医院2006～2018年年报表，数据具有真实性、可靠性。

（二）指标的选择

选择业务收入（X1）（万元）、门诊量（X2）、入院人数（X3）、周转次数（X4）、病床使用率（X5）（%）、平均住院日（X6）、手术人数（X7）、有效率（X8）（%）、死亡率（X9）（%）、抢救成功率（X10）（%）作为分析指标。（见表一）

表一 2006～2018年医院主要工作指标一览表

二、方法与结果

（一）采用TOPSIS方法（Technique for order preference by similarity to ideal solution）、RSR法（即秩和比，rank sum ratio）。

（二）TOPSIS方法分析步骤

1.数据的同趋势化处理

将原始数据指标值进行同趋势性变换，把反向指标化为正向指标，对相对数反向指标使用差值法（1－X）,对绝对数反向指标使用倒数法（1/X）（倒数乘以100）。（见表二）

2.数据的归一化处理

由于不同的指标有不同的度量单位和测量空间，为了在同一个量纲体系下对不同的指标进行评价，需对原始数据进行归一化处理。处理方法如下：

3.确定评价结果的“最优”与“最劣”向量

TOPSIS综合评价没有以往的“既定标准”作为参考，故只有在自身向量内来确定最优和最劣的标准，作为分析比较时的参考。其最优向量的选择，是以归一化向量中每一评价指标的最大值作为最优向量，表示为。而是以归一化向量中每一评价指标的最小值作为最劣向量表示为

最优值向量和最劣值向量分别为：

表二 2006～2018年医院主要工作指标同趋势变换后数值

4.计算各评价对象与最优值和最劣值的距离

5.计算Ci向量，比较大小并排序

计算各年度指标值与最优值和最劣值的相对接近程度，见下表：

（三）利用RSR方法对Ci进行分析步骤

由Ci→频数f↓→秩号范围R→平均秩次R→累计频率R/n→Y(概率单位)。

TOPSIS法用于排序的相对于接近程度取值在0～1之间，分布同秩和比法中的RSR值，可进一步进行RSR法分析。根据Ci值大小排序，计算累计频数，查《百分数与概率单位对照表》，其所对应的概率单位Y，见下表。

Ci的分布及概率单位Y

经过相关和回归分析，Ci与概率单位Y具有高度线性关系r=0.9754,用Ci和Y

对各年份医疗工作质量进行上、中、下分档见下表。经Bartlett方差一致性检验，结果：λ2=3.6169，此值小于说明对比各档组内方差一致。进行各档间的显著性检验，结果：F=34.45，F0.05(2,10)=4.10,P＜0.05,说明各档间具有显著性差异及分档合理。Ci的排序与分档，分成3个等级，结果见下表。

Ci的排序与分档

三、分析与讨论

1.通过计算可见，2007年管理最佳，2006年最低。2011、2009、2008、2007年为上等，2006、2017、2018、2016年为下等，其余年份处于中等水平。2017、2018、2016年手术量的急骤下降导致综合评价结果不好。

2.医疗质量是一个多因素、多指标的复杂系统，靠单一的指标来进行评价其优劣，难免产生片面性，运用TOPSIS法能够全面、客观地反映医院各项指标的变化，它能从整体上，准确反映医院工作的各方面及总体运行情况，以便使医院管理者能够及时发现不足，找出差距、不断改进工作中存在的问题。

3.TOPSIS法将原始数据进行同趋势和归一化处理，消除了不同指标量纲的影响，使排序结果直观、可靠。RSR法是一种内涵丰富、灵活、实用的统计分析方法。为按质量好坏分档提供了定量依据。本次评价将TOPSIS法与RSR法相结合，通过对TOPSIS法的排序结果作RSR分析，既体质了TOPSIS法的特点，又增加了分档功能。弥补了TOPSIS法的不足，从而拓宽了TOPSIS法的运用范围。由于鉴别分类是综合评价的一个特殊环节，着重在分档分类比较上，突出统计上的推断性。可以看出，将TOPSIS法和RSR法相结合应用于医院医疗质量综合评价中，不仅对医院各年度的医疗运行情况进行排序，还对排序结果进一步分档，分出优劣。

4.随着办公软件的广泛应用，运用EXCEL对以上两种评价方法进行计算，将大大地简化计算过程，统计人员通过一次有效的评价，保存成计算模板，便可获得一劳永逸的效果。每次只要根据需要，变换指标及扩大运算的区域，即可完成不同的任务。