黃俊梓，張 策

0 引言

門診藥房是醫(yī)院藥學部門對外的窗口，保證門診藥房的工作質(zhì)量，對提高患者對門診藥房的滿意度具有十分積極的意義。因此，建立一套門診藥房工作質(zhì)量評價體系十分重要，這對于促進醫(yī)院藥學發(fā)展、保證服務(wù)質(zhì)量、增強機構(gòu)競爭力、提高患者滿意度、保證門診藥房的可持續(xù)發(fā)展，具有至關(guān)重要的作用。因子分析是構(gòu)建這套評價體系的有利工具，首先，因子分析可以從多個原始指標的相關(guān)關(guān)系入手，找出支配這種關(guān)系的有限個不可觀察的潛在變量，之后，可以用這些潛在變量來解釋原始指標的作用結(jié)果，這實際上是一種降維的過程，將復(fù)雜的指標體系進行簡化，更容易看清事物的本質(zhì)，并利于監(jiān)控。本文分析門診藥房2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過因子分析[1]找到影響門診藥房工作質(zhì)量的潛在因素，以期建立一套完善的門診藥房工作質(zhì)量評價體系，為門診藥房工作質(zhì)量的考評提供理論依據(jù)，并持續(xù)改進門診藥房的工作質(zhì)量[2]。

1 對象與方法

1.1 研究指標 通過藥學專家的商討及參考相關(guān)文獻，最后確定10個指標為研究指標，分別為醫(yī)院門診2013年每月“總處方數(shù)”、“干診處方數(shù)”、“患者退藥數(shù)”、“總麻醉處方數(shù)”、“患者咨詢?nèi)藬?shù)”、“日平均在崗人次”、“自動發(fā)藥機發(fā)藥數(shù)”、“處方點評中不合理處方比例”、“調(diào)劑幾近錯誤數(shù)”、“藥品不良反應(yīng)記錄數(shù)”，作為因子分析的研究指標，來考察門診藥房的工作質(zhì)量[3],所選指標兼顧了研究結(jié)果和專家意見，涵蓋處方調(diào)配、退藥、特殊藥品管理、患者用藥咨詢、門診藥房自動化等各個方面，具有較好的代表性。

1.2 研究方法 采用因子分析方法進行數(shù)據(jù)的計算，提取公因子，并通過“四次方最大旋轉(zhuǎn)”得到正交變換矩陣，通過因子旋轉(zhuǎn)，改變信息量在不同因子上的分布，以明確公因子的實際意義，使所得的結(jié)果更容易解釋[4]。因子旋轉(zhuǎn)后與旋轉(zhuǎn)前的因子載荷陣相比較，比較旋轉(zhuǎn)是否對因子載荷起到了明顯的分離作用，通過綜合比較，賦予各因子實際意義[5]，來作為門診藥房工作質(zhì)量綜合評價體系的相關(guān)指標，計算全年的門診質(zhì)量評分情況，并對數(shù)據(jù)結(jié)果進行分析。

1.3 統(tǒng)計學方法 相關(guān)數(shù)據(jù)分析采用SPSS 13.0統(tǒng)計軟件包完成，分析方法主要為因子分析。

2 結(jié)果

2.1 基本數(shù)據(jù) 2013年考評指標的全年數(shù)據(jù)，共確定10個研究指標，如表1所示。

表1 因子分析的研究指標

2.2 因子分析過程 采用KMO檢驗和Bartlett球形檢驗進行因子分析適用性檢驗。KMO檢驗統(tǒng)計量值為0.800，Bartlett球形檢驗的統(tǒng)計量值為2 756.8，P<0.001，兩項檢驗的結(jié)果表明，原始變量適合做因子分析。通過公因子的提取，得出各因子的“特征值”和“累積方差貢獻率”[6]，如表2所示。

表2 因子分析結(jié)果中各因子的特征值和累積方差貢獻率

因子提取的方法采用主成分分析法，旋轉(zhuǎn)方法采用方差最大正交旋轉(zhuǎn)。前3個因子特征值>1，累積貢獻率已經(jīng)達到85.69%，故考慮提取前 3 個公因子。這3個因子在各變量中的共同度都在0.5以上(總處方數(shù)0.977，患者退藥數(shù)0.944，干診處方數(shù)0.979，總麻醉處方數(shù)0.948，患者咨詢?nèi)藬?shù)0.966，日平均在崗人次0.844，自動發(fā)藥機發(fā)藥數(shù)0.977，不合理處方數(shù)0.860，調(diào)劑幾近錯誤數(shù)0.982，藥品不良反應(yīng)記錄數(shù)0.978)，表示每個條目的方差均可由公因子解釋。為方便對各因子進行解釋，對公因子進行方差最大正交旋轉(zhuǎn)，根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣結(jié)果確定各因子的實際意義并進行命名，如表3所示。

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

對各因子進行命名，根據(jù)0.5原則，因子1在多數(shù)指標上都有較大載荷，這些指標包括總處方數(shù)、患者退藥數(shù)、干診處方數(shù)、麻醉處方數(shù)、自動發(fā)藥機發(fā)藥數(shù)，該因子主要體現(xiàn)藥品調(diào)劑情況，故命名為“處方調(diào)配因子”；因子2在患者咨詢?nèi)藬?shù)、日平均在崗人次和不合理處方數(shù)上有較大載荷，這些因子與藥學服務(wù)相關(guān)，故命名為“藥學服務(wù)因子”；因子3只在藥品不良反應(yīng)記錄數(shù)上具有載荷，所以命名為“藥品不良反應(yīng)發(fā)生因子”。與因子旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣相比較，說明該旋轉(zhuǎn)對因子載荷起到了明顯的分離作用，使各因子具有較明確的專業(yè)意義。

2.3 評價體系的建立 為準確反映出門診的綜合服務(wù)質(zhì)量，將各公因子方差貢獻率所占總比作為各公因子的權(quán)重系數(shù)，從而得到門診服務(wù)質(zhì)量綜合評價的公式為：F=(45.05 F1+25.76 F2+11.92 F3)/83.18，即F=0.542 F1+0.310 F2+0.143 F3。通過各因子得分，帶入本公式，可以計算各月門診的綜合服務(wù)質(zhì)量評分，對門診工作質(zhì)量做出合理的考評，如表4所示。

表4 門診服務(wù)質(zhì)量各月綜合評分

3 討論

3.1 因子提取的意義 本研究通過10個研究項目的考察，充分利用因子分析的方法，最終找出影響門診藥房工作質(zhì)量的3個因子，即“處方調(diào)配因子”、“藥學服務(wù)因子”和“藥品不良反應(yīng)發(fā)生因子”來反映總體的門診工作質(zhì)量。這3個因子對門診工作質(zhì)量評價的累積貢獻率達到83.18%，即83.18%的總方差可以由這3個潛在因子進行解釋，這為門診藥房工作質(zhì)量評價的確立提供了較好的理論依據(jù)[7]。

在本次因子分析中，“藥品發(fā)放的自動化”在因子1中的載荷較大[8]，說明這是影響處方調(diào)配的一個關(guān)鍵，利用更加先進的調(diào)劑方式和手段，提高發(fā)藥的速度和準確率，將藥師從繁雜的調(diào)劑工作中解放出來，對于提高門診藥房工作質(zhì)量具有十分積極的意義。另外，從數(shù)據(jù)的結(jié)果看，如何通過提高前臺工作人員的藥學服務(wù)水平，提高在崗人員的數(shù)量和質(zhì)量，提供更加全面的藥學服務(wù)，也是提高門診藥房工作質(zhì)量的重要一環(huán)。

3.2 根據(jù)因子分析結(jié)果考察門診工作 把因子分析的結(jié)果帶入門診服務(wù)質(zhì)量綜合評價的公式得出醫(yī)院藥房12個月的工作質(zhì)量評分，從結(jié)果可以看出得分不夠穩(wěn)定(表4)，有一定的波動，特別是下半年評分較低，經(jīng)過回顧性分析，認為這和自動發(fā)藥機進入調(diào)試階段，影響了機器發(fā)藥數(shù)量，從而影響了門診的發(fā)藥質(zhì)量有關(guān)，這從另一個側(cè)面證明了自動化發(fā)藥對門診藥房工作質(zhì)量的重要影響，并說明這種指標體系對系統(tǒng)的變化有著較高的靈敏性，有利于發(fā)現(xiàn)問題。

總之，通過因子分析的方法，可以建立一套體系完備的門診藥房工作質(zhì)量評價體系[9-10]，通過質(zhì)量評價系統(tǒng)的評分，對工作質(zhì)量進行考評，找出工作中的不足，以持續(xù)提升門診藥房的工作質(zhì)量。

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