濰坊醫(yī)學(xué)院“健康山東”重大社會風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測與治理協(xié)同創(chuàng)新中心（261053） 李望晨 李 超 崔慶霞 張利平

兩類建模思想在社區(qū)護(hù)理績效綜合評價(jià)方案設(shè)計(jì)中的比較研究*

濰坊醫(yī)學(xué)院“健康山東”重大社會風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測與治理協(xié)同創(chuàng)新中心（261053） 李望晨 李 超 崔慶霞 張利平△

目的立足護(hù)理工作績效評價(jià)問題，在兩類思想下設(shè)計(jì)模型方案，探討理論依據(jù)、實(shí)施流程和適用條件的差異。方法建立績效考核指標(biāo)體系，以9所社區(qū)機(jī)構(gòu)為載體設(shè)計(jì)多種模型方案。預(yù)設(shè)等級、經(jīng)典域和節(jié)域，用物元分析法對機(jī)構(gòu)依次獨(dú)立評判；指標(biāo)預(yù)處理后以三種傳統(tǒng)方法制定“集結(jié)指標(biāo)”，機(jī)構(gòu)間進(jìn)行相對排序。結(jié)果物元分析法依賴指標(biāo)分類標(biāo)準(zhǔn)，據(jù)此對每個(gè)機(jī)構(gòu)評判優(yōu)劣水平；傳統(tǒng)方法要納入9所機(jī)構(gòu)，多指標(biāo)集結(jié)后比較相對名次。結(jié)論傳統(tǒng)集結(jié)算法體現(xiàn)“多指標(biāo)合成、多對象排序”功能，物元分析法體現(xiàn)“分類標(biāo)準(zhǔn)、關(guān)聯(lián)計(jì)算、單對象評判”功能。綜合評價(jià)研究須拓寬方案設(shè)計(jì)的新思路。

績效評價(jià) 集結(jié)算法 物元分析 排序 評判

護(hù)理績效綜合評價(jià)對于優(yōu)化衛(wèi)生機(jī)構(gòu)運(yùn)營效率和形成激勵機(jī)制有決策意義，有必要比較傳統(tǒng)評價(jià)方法原理，引入新的評價(jià)方法，探討若干方法原理、流程、條件和結(jié)果形式，在實(shí)證檢驗(yàn)比較的基礎(chǔ)上論證其應(yīng)用價(jià)值。

對象資料

本文圍繞護(hù)理績效考核綜合評價(jià)問題［1］，以文獻(xiàn)復(fù)習(xí)、理論分析和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)為立足點(diǎn)，形成指標(biāo)條目池，借助Delphi法對指標(biāo)體系實(shí)施優(yōu)化、修繕。專家共有27名，來自護(hù)理管理、護(hù)理科研、臨床護(hù)理、醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)院管理等領(lǐng)域，均有高級職稱，而且經(jīng)驗(yàn)豐富、資歷高、責(zé)任心強(qiáng)和依從好。在初始指標(biāo)體系草稿基礎(chǔ)上組織專家進(jìn)行問卷調(diào)研，逐步篩選和優(yōu)化指標(biāo)。專家用Likert量表對指標(biāo)的重要性打分，更換或刪除指標(biāo)并增補(bǔ)若干新指標(biāo)。三輪征詢后確定一級維度3個(gè)：人力素養(yǎng)c1、過程效率c2、工作效果c3，細(xì)分為二級指標(biāo)15個(gè)：千人口護(hù)士數(shù)c11、護(hù)醫(yī)比c12、理論與技能測量分c13、培訓(xùn)學(xué)習(xí)落實(shí)率（%）c14；老年健康建檔率（%）c21、慢病建檔率（%）c22、居民健康建檔率（%）c23、重點(diǎn)人群保健服務(wù)率（%）c24、健康教育活動數(shù)c25、殘疾康復(fù)指導(dǎo)率（%）c26、家庭護(hù)理服務(wù)數(shù)c27；護(hù)理服務(wù)滿意率（%）c31、健康知識通曉率（%）c32、護(hù)理投訴數(shù)c33和護(hù)理差錯數(shù)c34。最后用層次分析法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。

以護(hù)理績效綜合評價(jià)指標(biāo)體系和測評數(shù)據(jù)為算例載體，嘗試將不同思想、多種方法進(jìn)行方案比較。對9所社區(qū)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)15項(xiàng)指標(biāo)逐項(xiàng)測評，匯總基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資料見表1。

表1 9所機(jī)構(gòu)護(hù)理工作績效考核指標(biāo)觀測數(shù)據(jù)一覽

建模方案

評價(jià)方法適用條件和復(fù)雜度不同，信息利用和原理功能有差異，須在問題特點(diǎn)和目的導(dǎo)向下設(shè)計(jì)合適方案。其中，傳統(tǒng)思想多用大量對象相對排序方式（如綜合評分、TOPSIS［2］和灰色關(guān)聯(lián)［3］），不考慮劃分指標(biāo)的優(yōu)劣標(biāo)準(zhǔn)，將所有指標(biāo)數(shù)據(jù)集結(jié)為“綜合指標(biāo)”并據(jù)此排序。除傳統(tǒng)排序思想外，也可預(yù)先制定指標(biāo)優(yōu)劣劃分標(biāo)準(zhǔn)，探索綜合評判新思路。物元分析法［4－5］先設(shè)定若干等級，將指標(biāo)關(guān)于等級變化區(qū)間科學(xué)地切分為經(jīng)典域，將指標(biāo)實(shí)測值轉(zhuǎn)化為關(guān)聯(lián)系數(shù)，加權(quán)合成為關(guān)聯(lián)度與特征值。

1．物元分析法

篩選指標(biāo)c1，c2，…，cm，劃分s個(gè)等級。以指標(biāo)ci為例，劃分經(jīng)典域Xji＝＜aji，bji＞，以及節(jié)域Xpi＝＜api，bpi＞，滿足

如果待評對象為P0，已知指標(biāo)ci觀測值為xi，那么關(guān)聯(lián)函數(shù)轉(zhuǎn)化公式Kj（xi）：

預(yù)設(shè)“較差”，“合格”，“中等”，“良好”，“優(yōu)秀”共五個(gè)等級，根據(jù)實(shí)際情況，由組織者從不同屬性指標(biāo)變化范圍出發(fā)，科學(xué)制定經(jīng)典域，最終結(jié)果見表2。

表2 每個(gè)指標(biāo)依次關(guān)于各等級的經(jīng)典域

根據(jù)層次分析（AHP）法從不同層次給予指標(biāo)間內(nèi)涵兩兩比較，生成判斷矩陣，得到一級指標(biāo)的權(quán)重及其隸屬二級指標(biāo)的權(quán)重，再繼續(xù)計(jì)算組合權(quán)重。以機(jī)構(gòu)H1為例，指標(biāo)實(shí)測值與經(jīng)典域結(jié)合，測量值轉(zhuǎn)化為關(guān)聯(lián)系數(shù)，見表3。

表3 指標(biāo)、權(quán)重、機(jī)構(gòu)H1實(shí)測值及其轉(zhuǎn)化后的關(guān)聯(lián)系數(shù)

將關(guān)聯(lián)系數(shù)逐層加權(quán)合成后計(jì)算關(guān)聯(lián)度。將優(yōu)劣等級依次用5、4、3、2、1表示“主要的刻度值”。將各等級關(guān)聯(lián)度經(jīng)線性歸一化后，逐級計(jì)算特征值（即該對象優(yōu)劣的精確刻度），可據(jù)此評判各維度綜合優(yōu)劣。結(jié)果見表4。

表4 各種維度情況下的評判結(jié)果

同理，將其余機(jī)構(gòu)獨(dú)立納入綜合評判建模方案，將各指標(biāo)數(shù)據(jù)與經(jīng)典域結(jié)合，指標(biāo)觀測值轉(zhuǎn)化為關(guān)聯(lián)系數(shù)以及加權(quán)合成關(guān)聯(lián)度，由關(guān)聯(lián)度計(jì)算特征值，評判各維度情況，詳細(xì)實(shí)施過程省略。僅從整體狀況視角依次給出9所機(jī)構(gòu)的等級關(guān)聯(lián)度、特征值和評判結(jié)果，見表5。

表5 9所機(jī)構(gòu)獨(dú)立建模和對綜合績效評判結(jié)果

2．傳統(tǒng)集結(jié)算法

所有機(jī)構(gòu)關(guān)于指標(biāo)體系的觀測數(shù)據(jù)矩陣為（xij）9×15。對低優(yōu)指標(biāo)c33、c34進(jìn)行正向化預(yù)處理：xij＝（maxxij－xij）/（maxxij－minxij）；全部指標(biāo)進(jìn)行無量綱預(yù)處理yij＝（xij－minxij）/（maxxij－m inxij）。計(jì)算過程借助Excel軟件實(shí)現(xiàn)，轉(zhuǎn)化為預(yù)處理數(shù)據(jù)矩陣：（yij）9×15。

集結(jié)算法就是將高維指標(biāo)集結(jié)為單項(xiàng)指標(biāo)。將三種方法用于對9所機(jī)構(gòu)建立模型方案和相對排序。排序結(jié)果進(jìn)行等級相關(guān)分析，綜合評分法與TOPSIS法（0．983）、綜合評分與灰色法（0．933）、TOPSIS與灰色法（0．917），相關(guān)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0．001）。結(jié)果見表6。

表6 三種集結(jié)方法對9所機(jī)構(gòu)評價(jià)后排序結(jié)果

討 論

傳統(tǒng)思想是在多指標(biāo)測評數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，經(jīng)指標(biāo)正向、無量綱預(yù)處理后用集結(jié)算法尋求相對排序。具有“對象全部參與”、“指標(biāo)屬性集成”和“評價(jià)就是排序”等特點(diǎn)。綜合評判思想以物元分析法為代表，劃分等級后，對指標(biāo)制定經(jīng)典域和節(jié)域，在不同等級下將對象指標(biāo)測量值轉(zhuǎn)化為關(guān)聯(lián)系數(shù)，合成關(guān)聯(lián)度和特征值，據(jù)此評判對象優(yōu)劣。它有“等級標(biāo)準(zhǔn)下共度為關(guān)聯(lián)系數(shù)”、“特征值是評判結(jié)果”和“獨(dú)立實(shí)施于單對象”等特點(diǎn)。

本研究圍繞社區(qū)護(hù)理績效綜合評價(jià)，以多個(gè)機(jī)構(gòu)全體指標(biāo)觀測數(shù)據(jù)為載體，從兩種思路、將多種方法納入建模方案，逐步演示流程和列舉結(jié)果。方法選擇應(yīng)兼顧“標(biāo)準(zhǔn)量化可行性”、“指標(biāo)屬性復(fù)雜性”、“待評對象數(shù)目多少”、“相對排序或判別分類”等情形。若為完成大量同類機(jī)構(gòu)排名評比，許多指標(biāo)集結(jié)算法常用；若定位對機(jī)構(gòu)獨(dú)立評判優(yōu)劣時(shí)，物元分析法可用于建模方案。“分類考核、關(guān)聯(lián)計(jì)算、綜合評判”等思想也符合認(rèn)知規(guī)律，研究者可以突破“多指標(biāo)集結(jié)排序”思維定勢，引入系統(tǒng)的科學(xué)技術(shù)，積極拓寬方案的設(shè)計(jì)思路。

［1］胡艷寧，劉曉芳，龍秀紅．社區(qū)護(hù)理評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建研究．護(hù)士進(jìn)修雜志．2010，25（7）：586-588．

［2］許建強(qiáng)，李望晨，王成磊，等．基于組合熵權(quán)灰色關(guān)聯(lián)分析的醫(yī)療質(zhì)量綜合評價(jià)．中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2013，30（2）：247．

［3］李玉革，陳訪賢，岳一姬，等．TOPSIS法在新疆艾滋病綜合防治工作評價(jià)中的應(yīng)用．中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2014，31（4）：658-660．

［4］蔡文，楊春燕．可拓學(xué)的應(yīng)用研究及與推廣．?dāng)?shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識，2010，40（7）：214-220．

［5］宋盛淵，王清，孫濤，等．天津?yàn)I海新區(qū)地基土工程地質(zhì)分區(qū)的可拓學(xué)評價(jià)．東北大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，35（10）：1503．

（責(zé)任編輯：郭海強(qiáng)）

國家自然科學(xué)基金（81473071）；教育部人文社科課題14YJAZH101，15YJCZH087；山東自然科學(xué)基金ZR2015HL101；山東統(tǒng)計(jì)科研項(xiàng)目KT16230，KT16231；中華醫(yī)學(xué)會醫(yī)學(xué)教育項(xiàng)目2016ARW007

△通信作者：張利平