衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)：第十一章 衛(wèi)生資源優(yōu)化配置3

1、第十一章 衛(wèi)生資源優(yōu)化配置(3)第三節(jié) 衛(wèi)生資源配置方法衛(wèi)生服務(wù)需要量法 指根據(jù)人群健康狀況及其變化趨勢(shì)所提出的衛(wèi)生服務(wù)需要量，根據(jù)服務(wù)需要量再轉(zhuǎn)換成衛(wèi)生資源需要量。該方法不考慮社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況、人口特征、衛(wèi)生服務(wù)可及性、醫(yī)療保障制度以及疾病特征等影響因素，僅反映居民對(duì)衛(wèi)生服務(wù)的客觀需要，也可以由專(zhuān)業(yè)人員根據(jù)經(jīng)驗(yàn)提出服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。衛(wèi)生服務(wù)需要量可以通過(guò)適當(dāng)樣本的衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查獲取,包括當(dāng)?shù)厝罕娀疾÷?、年需要住院率等?衛(wèi)生服務(wù)需求量法: 考慮到衛(wèi)生服務(wù)的利用受到多種因素的影響，導(dǎo)致居民對(duì)衛(wèi)生服務(wù)的需要難以完全轉(zhuǎn)化為衛(wèi)生服務(wù)需求。 采用衛(wèi)生服務(wù)利用率作為已滿(mǎn)足的有效需求的基礎(chǔ)，在規(guī)劃時(shí)還要考慮未滿(mǎn)足的需求

2、（潛在需求）。衛(wèi)生服務(wù)需求量可以通過(guò)適當(dāng)樣本的衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查獲取,包括當(dāng)?shù)厝罕娀疾÷省芍芫驮\率、年實(shí)際住院率等。服務(wù)目標(biāo)法: 首先制訂衛(wèi)生服務(wù)產(chǎn)出量目標(biāo)，再具體轉(zhuǎn)換成為衛(wèi)生資源需要量。該方法的關(guān)鍵是確定各級(jí)各類(lèi)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、各專(zhuān)業(yè)科室提供的衛(wèi)生服務(wù)量，或者衛(wèi)生設(shè)備配置的目標(biāo)，然后，根據(jù)不同專(zhuān)業(yè)人員工作量標(biāo)準(zhǔn)，或衛(wèi)生設(shè)備人員配置標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算相應(yīng)人員或設(shè)備需要量。 衛(wèi)生資源人口比值法衛(wèi)生資源人口比值法公式為：資源的需要人口選用比值優(yōu)點(diǎn)：此法信息需要量較少，成本低，僅用于那些結(jié)構(gòu)比較單純，衛(wèi)生服務(wù)需要量比較穩(wěn)定的指標(biāo)。缺點(diǎn)：僅考慮人口因素，未涉及社會(huì)經(jīng)濟(jì)、技術(shù)和生物醫(yī)學(xué)的發(fā)展變化，衛(wèi)生狀況以及人群健康

3、水平等因素，且應(yīng)區(qū)別流動(dòng)人口與常住人口對(duì)資源需要量的差異。 地圖法:是近年發(fā)展起來(lái)的預(yù)測(cè)衛(wèi)生人力、設(shè)備的新方法,它的優(yōu)點(diǎn)是直觀、簡(jiǎn)單易行。首先繪制地區(qū)地圖,標(biāo)上規(guī)劃區(qū)域內(nèi)所有受益人群和覆蓋區(qū)域,制定合理的、可以達(dá)到的衛(wèi)生服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。衡量相應(yīng)的醫(yī)療設(shè)施的布局的合理性,重新調(diào)整各醫(yī)療設(shè)施的布局和規(guī)模,使其達(dá)到合理,結(jié)合衛(wèi)生人力、設(shè)備配置標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行配置。 專(zhuān)家咨詢(xún)法:是應(yīng)用最為廣泛的一種方法,包括專(zhuān)家會(huì)議法和Delphy法。專(zhuān)家可以是有名望的學(xué)者、權(quán)威,也可能是一般的群眾或衛(wèi)生工作人員,應(yīng)根據(jù)所預(yù)測(cè)變量性質(zhì)決定專(zhuān)家的選擇。由專(zhuān)家根據(jù)服務(wù)類(lèi)型,評(píng)定可能提供給人群的有效資源(包括人力資源)、分配和服務(wù)效益

4、,此法簡(jiǎn)便易行,高低收入的國(guó)家均可以使用。多元線性回歸法:影響衛(wèi)生人力配置的因素很多,包括經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等因素。多元線性回歸可以考慮多種因素,使用歷史資料來(lái)建立預(yù)測(cè)模型、估計(jì)參數(shù)和輸入值，結(jié)合當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)、社會(huì)條件來(lái)估計(jì)人力、設(shè)備需求數(shù)。 時(shí)間序列計(jì)算法ARIMA :目的在于分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)依時(shí)間變化的規(guī)律，以時(shí)間為綜合變量，綜合反映了曾經(jīng)發(fā)生過(guò)的所有影響因素間的因果關(guān)系和結(jié)構(gòu)關(guān)系，其結(jié)果是眾多因素“合力”作用的結(jié)果。ARIMA模型并不是和直線或曲線擬合一樣去直接尋找一條平滑線來(lái)擬合原始數(shù)據(jù)，而是充分考慮了不同時(shí)期的原始數(shù)據(jù)和既往預(yù)測(cè)誤差對(duì)將來(lái)值影響的方向及大小，因此，有比較高的擬合精度。此法簡(jiǎn)便,適用于

5、隨機(jī)波動(dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù),但是它必須具備若干個(gè)計(jì)算移動(dòng)平均值所需的實(shí)際值,適用于短期預(yù)測(cè)。醫(yī)院規(guī)劃模式法: 高歌、龔幼龍?jiān)诿绹?guó)Thoms L.Hall博士的研究基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)報(bào)表內(nèi)容的實(shí)際，結(jié)合了四種經(jīng)典方法，探討改進(jìn)了適用于衛(wèi)生人力需要量長(zhǎng)期宏觀觀測(cè)的醫(yī)院規(guī)劃模式法。具體方法是首先確定一定人口為一個(gè)預(yù)測(cè)塊,根據(jù)統(tǒng)計(jì)資料,確定一個(gè)醫(yī)院模式特征,然后調(diào)查各類(lèi)醫(yī)院每100張病床的出院人數(shù)、病床周轉(zhuǎn)率和每百?gòu)埐〈哺黝?lèi)衛(wèi)生人力、設(shè)備配備狀況,計(jì)算出每個(gè)模塊所有衛(wèi)生人力總數(shù)和內(nèi)部構(gòu)成比,并預(yù)測(cè)未來(lái)人口數(shù)及每千人口出院病人數(shù)計(jì)算未來(lái)所需的模塊數(shù),將此兩項(xiàng)相乘即得出未來(lái)人力需求量。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法：應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的C2GS2模型對(duì)多個(gè)衛(wèi)生機(jī)構(gòu)進(jìn)行技術(shù)有效性評(píng)價(jià),并應(yīng)用系統(tǒng)聚類(lèi)方法進(jìn)行技術(shù)有效性分型。在Cochran-Mantel-Haenszel2 檢驗(yàn)分析混雜因素Kruskal-Wallis H 檢驗(yàn)比較不同類(lèi)型衛(wèi)生機(jī)構(gòu)衛(wèi)生服務(wù)產(chǎn)出的基礎(chǔ)上,應(yīng)用Kruskal-Wallis H 檢驗(yàn)和相對(duì)比分析不同類(lèi)型衛(wèi)生機(jī)構(gòu)衛(wèi)生資源的數(shù)量和結(jié)構(gòu)