基于模糊层次分析法的医疗质量综合评价模型

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1、基于模糊层次分析法的医疗质量综合评价模型【摘要】在阐述模糊层次分析法理论的基础上,运用其对某三级医院的医疗质量进行综合评价。实践表明,模糊层次分析法具有一定可操作性和实用性。【关键词】AHP;医疗质量;模糊综合评价医疗质量是医院生存和发展的前提,是医院管理工作的核心。目前许多学者已尝试通过各种评价方法对医院医疗质量进行了综合评价,如直接综合法、秩和比法以及TOPSIS法等等。这些研究方法从不同的角度,通过不同的数据处理方法对医院医疗质量进行综合评价,但同时存在一定的不足。本研究从讨论模糊层次法原理及评价过程出发,并将

2、其应用到某个具体实例,验证了其科学合理性。 1方法原理及评价过程  层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求,将所包含的因素进行分类,一般按目标层、准则层和子准则层排列,构成一个层次结构,对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重,这样层层分析下去,直到最后一层,给出所有因素相对于总目标而言,按重要性程度的一个排序。其主要特征是,它合理地将定性与定量决策结合起来,按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法,其特点是

3、评价结果不是绝对地肯定或否定,而是以一个模糊集合来表示。本文采用将层次分析法和模糊综合评价法相结合用于医疗质量评价,步骤如下。  1.1建立指标集  假设医疗质量(U)由m个影响因素构成,而每一个因素又由若干个二级因素构成,一级指标设为(u1,u2,…um),二级指标设为(ui1,ui2,…u),i=1,2,…,m。  1.2建立评语集  按照评价因素的等级值相应地采用评语集合,根据评价指标体系,建立评价集,本研究对医疗质量的评价分为很好、好、一般、差4个等级,记为V={v1,v2,v3,v4}。  1.3确定各因素

4、权重  运用层次分析法确定权重集ax=1n∑(A),即评价因素Ui以隶属度rir属于评价等级vj;再把各因素评价的隶属度向量组合得模糊隶属度矩阵R。  1.6模糊综合评价  把模糊评价矩阵R与各因素的权重矩阵  …………  rn1rn2…rnm  2应用实例  以十堰市某三级医院为例,选取了一些代表性强、独立性好、灵敏度高能反映医院疾病诊断质量、疾病治疗效果、病床利用情况等方面的9项指标建立如表1所示的指标体系。  请专家分别对因素和指标两两比较,得到因素层权重向量为:A=(0.32,0.40,0.28);指标层权重

5、向量为:A1=(0.54,0.30,0.16),A2=(0.30,0.22,0.28),A3=(0.60,0.40)。  根据该医院2007年12个月内各评价因素在其评价等级标准范围内的频数分配建立二级指标模糊隶属度矩阵R′j为:  R′1=0.820.1800   0.910.0900  0.800.2000  R′2=0.300.400.200.10  0.200.600.200.00  0.200.500.200.10  0.400.300.200.10  R′3=00.500.300.20  00.450.4

6、00.15  对诊断质量U1进行评价R1=W1oR′1=(0.84,0.16,0.00,0.00),同理,可对治疗效果U2、病床利用u3分别进行评价:  R2=(0.29,0.43,0.20,0.08)  R3=(0.00,0.48,0.34,0.18)  通过对诊断质量、治疗效果、病床利用的评价,可以得出准则层的评价矩阵R07:  R07=0.840.160.000.00  0.290.430.200.08  0.000.480.340.18  结合准则层的权重系数,可进一步对医疗质量进行综合评价:  Q07=Wo

7、R07=(0.38,0.36,0.18,0.08)  类似地,2006年该医院医疗质量综合评价为:  R06=0.780.220.000.00  0.270.450.200.08  0.000.480.340.18  Q06=WoR06=(0.36,0.38,0.18,0.08)  我们可以看到,2006年医院医疗质量综合评价的结果以“好”这一评判等级的隶属度最高,但是,2007年医院医疗质量综合评价的结果以“很好”这一评判等级的隶属度最高。因此,2007年的医疗质量要好于2006年。  表1医疗质量评价指标体系(略

8、)  3讨论  确立合理的权重向量是进行综合评判的关键。对一个复杂的问题,每个因素在综合评判中的地位和重要性是各不相同的,为了得到正确的评价结果,必须确定各指标合理权重。本研究利用AHP建立了各种影响因素指标权重集,避免了确定权重时的主观片面性。  模糊评价过程中应注意运算形式的合理选用。模糊综合评判中常见的有5种不同的运算形式,并且都具有各自

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