分时段预约模式对口腔患者拥堵候诊的影响.docx
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1、目录引言11 材料与方法11.1 资料11.2 方法21.3 技术实现22 结果23 讨论3致谢4参考文献5分时段预约模式对口腔患者拥堵候诊的影响姓名 学号摘要本论文运用临床数据仓库中的大数据集成服务平台系统,对分时段预约模式对口腔患者拥堵候诊的影响进行探索。采集了2015年与2016年的口腔复诊患者的候诊时间,并按照年份将其分成两组,分别成为第一、第二组。第一组的63960个病例采用的是传统的预约模式,第二组的70897个病例采用的是分时段预约模式,对得到的信息进行处理,结果显示:第一组,也就是2015年采用传统预约模式的口腔患者候诊的平均时间为112 min;第二组,也是2016年采用分时
2、段预约模式的患者候诊的平均时间为74.52 min。t检验的概率值为0.21,第一组与第二组的总体均值形成了显著的差异。可得出结论:分时段预约模式可较大的缩短口腔患者的候诊时间,大大的缓解了口腔患者拥堵候诊的现象。关键词:分时段;预约模式;口腔患者;拥堵候诊;影响引言看病难一直以来都是困扰着老百姓以及卫生行政主管部门的一个顽疾问题,长期是各打医院都在努力想要解决的难题之一。相关的研究表明,候诊时间较长严重影响患者对医院服务的满意度。改进旧的预约挂号模式,减少患者的候诊时间,提升患者的就医体验等,依旧有众多的任务需要完成。上海某交通大学第九附属医院,作为国家的三级甲等医院,单天的就诊量突破了一万
3、人次,其中,口腔专科作为该医院的特色,一共有十四个独立的科室,为上海周边甚至全国的口腔患者提供口腔医疗上的服务,怎样科学高效的解决口腔患者看病候诊时间较长的难题已经迫在眉睫。2014 年下半年开始,该医院废弃了传统的预约模式,试用分时段预约模式,除急诊之外,所有的口腔门诊均可进行分时段的预约挂号;在临床数据仓库的临床数据平台的基础之上,引入了口腔科患者就诊序列优化模型,对分时段预约就诊实现了精细化管理。本论文对分时段预约模式与旧的预约模式进行了比较,分析出了分时段预约模式与传统预约模式的差异,需求有效解决候诊时间长的预约模式。1 材料与方法1.1 资料研究对象是口腔科室之中二级科目的口腔患者,
4、分别采集口腔患者的候诊时间。资料来自于2015年10-11月以及2016年10-11月两个时间段内的12个口腔科室的医院信息收集系统的数据。从信息收集系统的数据统计结果可以看出口腔科室的就诊患者的候诊时间的相关信息,包括医生的接诊时间以及挂号的具体时间等。医生的接诊时间减去患者的挂号时间,就等于口腔患者的候诊时间,单位用分钟表示。1.2 方法分组纳入标准:第一组为2015年10-11月期间的口腔患者,第二组是2016年10-11月期间,科室优化就诊序列分时段预约的口腔就诊患者。选用统计工具对搜集来的数据进行了查询,并选择了SPSS软件对独立的样本进行了t 检验,置信的区间是百分之九十五,P小于
5、百分之五时代表具有显著性的差异。1.3 技术实现第一个阶段,因为临床的数据来源于大数据集成平台,对口腔科医生不同治疗项目需要的时间进行了规律性的测算,包括收集医生在口腔门诊诊疗活动之中的不同项目的诊疗时间有关的数据,分析并且研究了不同作息时间、节假日以及季节对治疗不同项目所需要时间的均值情况。选择数理统计的方法,把不同医生的诊疗项目以及接诊能力相结合,可分为几种典型的治疗时间区别,有短时间、较短时间、长时间与较长时间等区别。第二个阶段,对分时段的预约容量以及口腔科的诊室的诊疗项目进行了优化。首先,分析并计算了不同门诊服务的医疗资源最大负荷,接着,规划启发式的算法,对瓶颈资源的口腔患者门诊序列进
6、行优化,明确对应的分时段预约容量;然后,运用计算机智能优化算法,运用制造领域的parallel machine序列优化方法,对医疗服务项目的容量以及序列进行优化,于临床数据的仓库以及后端的逻辑层引接优化序列算法的引擎。选择采用多层次的数据技术架构,把在线的临床业务数据库的实时数据复制到中间的数据库,再通过ETL技术建立有关临床数据的仓库,接着选取预约优化算法引擎需要的数据,进而组成专题的数据库,接入优化算法的引擎,以便于能够为界面层提供相应的数据服务。多层数据架构也会降低不同数据间存在的耦合度,大大的降低了大数据运算以及抓取对众多在线业务系统有效性能的冲击作用。2 结果第一组(2015年组)的
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