秩和比法和聚类分析在医疗质量评价中的综合应用

成柠

【摘要】 应用加权秩和比法和聚类分析法对某三甲医院33个住院病区2016年的医疗工作质量指标进行综合评价，将其分为四档，通过方差分析发现各组间差异明显，分档结果合理。

【关键词】加权秩和比法；聚类分析；综合评价

随着医院信息系统的发展，各项数据已成为医院信息的重中之重，这些数字资源不仅包含了医院的日常诊疗记录，还包含了所有住院病人的数据和信息。要提高医院的医疗水平和管理水平，就要将这些信息资源加以利用，为医院的发展提供依据。

1 资料和方法

1.1 数据来源

本文的数据来源于某三甲医院2016年住院病区工作报表，选取代表医疗工作质量的11项指标，分别为：治愈好转率、病死率、入出院诊断符合率、三日确诊率、临床与病理符合率、病床周转次数、病床使用率、平均住院日、人均出院人次、人均实占床日数、人均创造收入。其中代表诊疗质量的指标有：治愈好转率、病死率、入出院诊断符合率、三日确诊率、临床与病理符合率；代表工作效率的指标有：病床周转次数、病床使用率、平均住院日；代表工作数量的指标有：人均出院人次、人均实占床日数；代表财务水平的指标为人均创造收入。

1.2 研究方法

利用加权秩和比法和聚类分析方法分别对某三甲医院2016年33个住院病区的医疗工作质量进行综合评价，为医院客观评价住院病区的工作情况提供数据支撑。

2 质量评价结果

2.1 加权秩和比法

秩和比是一个综合指标，具有0~1连续变量的特征，在一个n行m列的矩阵中，通过秩代换，得到一个无量纲的统计量，就是秩和比。秩和比法综合了多项指标的信息，可以代表不同单位多个指标的综合水平，RSRw值越接近1越优。秩和比法以非参数法为基础，对指标的选择无特殊要求，适用于各种评价对象。

第一步，将某医院33个住院病区作为样本，编号分别为X1、X2、X3…,X33，对2016年各住院病区的11项指标进行编秩，其中病死率和平均住院日为低优指标，其他指标均为高优指标。

第二步，由五名临床与医院管理专家共同讨论确定这11个指标的权重W，见表1。

表1 各指标的权重

指标	治愈好转率（%）	病死率（%）	入出院诊断符合率（%）	三日确诊率（%）	临床与病理符合率（%）	病床周转次数	病床使用率（%）	平均住院日	人均出院人次（人）	人均创造收入（元）	人均实占床日数
权重	0.081	0.034	0.031	0.082	0.012	0.123	0.127	0.131	0.122	0.136	0.121

计算加权秩和比RSRw，根据公式Error: Reference source not found，对各住院病区的加权秩和比进行计算，结果如表2：

表2 各病区的RSRw值

病区	RSRw	病区	RSRw
X1	0.5359	X18	0.6116
X2	0.4186	X19	0.6185
X3	0.5644	X20	0.5725
X4	0.3759	X21	0.4031
X5	0.6496	X22	0.6824
X6	0.4441	X23	0.5530
X7	0.3488	X24	0.6711
X8	0.5579	X25	0.4267
X9	0.2534	X26	0.6625
X10	0.3443	X27	0.4426
X11	0.2585	X28	0.5505
X12	0.3394	X29	0.5973
X13	0.4192	X30	0.4491
X14	0.3680	X31	0.5058
X15	0.6337	X32	0.7053
X16	0.5940	X33	0.8925
X17	0.5495

第三步，根据RSR的分布，计算回归方程。将X1-X33的RSRw值由小到大排列起来，计算频率及向下累计频率，通过查阅百分数与概率单位对照表，求出对应概率单位Y。

并将数据导入spss19.0进行回归分析，得到的回归方程为RSRw=-0.196+0.14Y，Error: Reference source not found，该模型具有显著的统计意义。

第四步，分档次评价。根据常用分档情况下对应的概率单位probit值进行分档，可将33个住院病区的医疗质量情况分为三档、四档，情况如表3、表4：

表3 排序及分档（三档）

等级	Y值	RSRw值	分档
1	6~	0.6496~	X33、X32、X22、X24、X26、X5
2	4~	0.3680~	X15、X19、X18、X29、X16、X20、X3、X8、X23、X28、X17、X1、X31、X30、X6、X27、X25、X13、X2、X21、X4、X14
3	4以下	0.3489以下	X7、X10、X12、X11、X9

表4 排序及分档（四档）

等级	Y值	RSRw值	分档
1	6.5~	0.6824~	X22、X32、X33
2	5~	0.5495~	X17、X28、X23、X8、X3、X20、X16、X29、X18、X19、X15、X5、X26、X24
3	3.5~	0.3394~	X12、X10、X7、X14、X4、X21、X2、X13、X25、X27、X6、X30、X31、X1
4	3.5以下	0.2585以下	X9、X11

采用levene’s方差齐性检验对不同等级的RSRw估计值进行单因素方差分析，P<0.05为差异有统计学意义，结果如下：

单因素方差分析结果显示，若将33个住院病区分为三档，Error: Reference source not found=46.47，P=0.00<0.05；若将33个住院病区分为四档，Error: Reference source not found=56.17，P=0.00<0.05。两种分档均具有统计学意义，而且各档间两两比较的结果也表示差异具有统计学意义，但是Error: Reference source not found，表示分为四档时组间差异更大，所以表5的排序及分档更为合理。

2.2 聚类分析法

聚类分析是将观察值依据某些数量特征加以归类。基本原则是：通过对描述事物特征的各种数量表现的分析比较，将性质相近的事物归为一类，而将性质差别较大的归在不同类，所以同类事物之间的性质差别较小，类与类之间事物的性质差别较明显。

系统聚类是聚类分析诸多方法中用的最多的一种，它的基本思路是：各样本自成一类，将距离最近的两个样本并成一类，然后计算类与类之间的距离，并将距离最近的两类合并成一类，如果类的个数大于一，则继续合并类，直到所有样本归为一类。

为了消除各原始指标量纲不同产生的影响，需对其进行Z-score标准化处理，然后用spss19.0进行聚类分析，采用系统聚类方法，ward聚类法，平方euclidean距离。得到树状图，见图1。

图1 聚类分析的树状图

表5 聚类结果（三类）

分类	病区
1	X11、X27、X30、X10、X9、X14、X4、X7
2	X21、X32、X20、X16、X17、X22、X23、X19、X28、X12、X24、X15、X26、X13、X31、X8、X3、X29、X2、X1、X6、X25、X18、
3	X33、X5

表6 聚类结果（四类）

分类	病区
1	X11、X27、X30、X10、X9、X14、X4、X7
2	X21、X32、X20、X16、X17、X22、X23、X19、X28、X12、X24、X15、X26、X13、X31、X8、X3、X29、X2、X1、X6、X25、X18、
3	X33
4	X5

3 讨论

聚类分析的思想是将指标相近的对象合并为一组，确保组内差异小，组间差异大。聚类分析所选取的指标依赖于主观判断，增加或者删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响。聚类分析综合利用其数据相似性及差异来进行分组，可能会损失部分直接信息，如数据的高低优性质，而高低优变量的预先判断可能对区分变量性质有实质性的影响，并会影响最终结果。

加权秩和比法以非参数法为基础，对指标的选择无特殊要求，适用于各种评价对象。在编秩前，将各项指标分为高优指标和低优指标，可以直接判断观测对象的性质，但是它只能看出分级程度是否有差别，不能进一步分析具体的差别情况。加权秩和比法所计算的RSRw主要取决于指标值的排序秩次，而与秩次之间的差异程度无关，可以消除异常数据的干扰，合理的解决指标值为零时在统计处理中的困惑。

秩和比法的不足：一是在指标值转化为秩次时损失了原始指标值蕴藏的定量信息，对原是定量指标的信息利用不充分；二是最终得到的RSRw值，反映的是综合秩次的差距，而不是各评价单位间实际的差距；三是当RSRw值实际上不符合正态分布时，分档归类的结果与实际情况会有偏差。

统计方法的结果只能作为一个参考，具体的情况还要与医院的发展方向、目标、各科室的技术水平等相结合，主客观指标相结合。

参考文献：

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