数字经济对乡村医疗资源配置效率的影响

数字经济的蓬勃发展为传统产业创新发展注入了强大动力,数字医疗便是其中之一。从数字产业化和产业数字化两个维度构建了数字经济发展综合指数,采用DEA-Malmquist指数分别测算乡镇卫生院和村卫生室医疗资源配置效率,基于2011—2021年中国29个省份的面板数据,实证分析了数字经济对乡村医疗资源配置效率的影响。研究发现:数字经济显著促进了乡镇卫生院医疗资源配置效率的提升,但对村卫生室医疗资源配置效率的提升不显著;数字经济对城镇化发展水平高和医疗财政投入高的地区的乡镇卫生院医疗资源配置效率的提升作用更大;就机制而言,产业结构升级和技术创新是数字经济影响乡镇卫生院医疗资源配置效率的两个渠道。研究结论为乡村医疗资源配置效率的提升提供了一个新视角。

我国基层医疗卫生资源配置效率及影响因素研究

[目的]通过研究我国基层医疗卫生资源配置效率及其影响因素,为提高我国基层医疗卫生资源配置效率提供参考。[方法]选择基层医疗卫生机构中的机构人员数、床位数、机构数为投入指标,诊疗人次数、入院人次数为产出指标,农村居民人均可支配收入、城镇化率、执业(助理)医生数、地区生产总值为环境指标,利用三阶段DEA-Tobit模型对我国基层医疗卫生2012-2021年的数据进行静态分析和回归分析。[结果]农村居民人均可支配收入、城镇化率、执业(助理)医生数、地区生产总值对我国基层医疗卫生资源影响显著;在剔除环境变量和随机干扰的影响后,我国基层医疗卫生资源综合效率、纯技术效率、规模效率的均值降幅分别为8.5%、1.8%、8.7%,资源投入和产出不相匹配;SFA回归分析显示,执业(助理)医生数是影响综合效率值的显著因素。[结论]各地区基层医疗机构卫生资源配置存在明显差异,人才短缺和经济发展水平制约了基层医疗卫生资源配置效率。政府应通过宏观调控加大对基层、边远地区和紧缺医学专业人才的培养扶持力度,缩减城乡、地区、专业之间人才资源配置差距。

民族地区医疗卫生资源配置效率:空间差异、动态演进与影响因素研究

基于健康中国战略背景,测算民族地区医疗卫生资源配置效率的全要素生产率,衡量民族地区医疗卫生资源配置的差异来源及演变态势。从区域差异、动态变化层面对医疗卫生配置效率进行多维分解,利用LSDVC检验影响因素。研究发现:民族地区医疗卫生资源配置效率的全要素生产率呈现逐年增长趋势,整体上表现出明显的“南高北低”空间格局;民族地区医疗卫生资源配置效率的差距主要由西南和西北区域内差异造成,区域内部的差异仍持续扩大,西北内部极化较为明显,组间差异有所削减;LSDVC-2结果显示,人口密度、人口老龄化和财政转移支付对医疗卫生资源配置水平具有显著的影响。我国民族地区医疗卫生资源配置效率整体显著提高,但配置效率赶超表现较差,区域内部差异仍旧扩大,需要重视区域发展不均衡问题,规避增长陷阱,注重区域层面医疗卫生资源结构的因地制宜,实施推动医疗卫生资源均等化的务实举措。

基于数据包络分析的北京市医疗资源配置效率研究

目的:分析北京市医疗资源配置效率,为北京市开展医疗资源规划提供科学依据。方法:采用数据包络分析法与Malmquist模型对北京市不同级别医院效率进行分析。结果:静态效率分析显示,一、二级医院的资源投入有待增加,三级医院资源配置效率相对较好。投影值结果显示,当前郊区的一级医院和三级医院资源产出需进一步增加,而城区应进一步增加二级医院产出并减少三级医院的诊疗负担。动态效率分析显示,2011—2020年各级别医院全要素生产率处于波动状态,但在2019—2020年显著下降。结论:2010—2020年北京市医疗资源配置总量不断提高,投入产出效率不断优化。未来应进一步协调中心城区与远郊区县医疗资源配置的关系,重点优化医疗资源疏解承载地区配置效率。

基于三阶段DEA基层医疗卫生机构服务效率评价

目的:分析2013-2020年基层医疗卫生机构服务效率,探究环境因素对技术效率产生的影响,提出相关政策建议。方法:利用三阶段数据包络分析法(DEA)模型和Malmquist指数对31个省(直辖市、自治区)基层医疗卫生机构相关数据,在剔除人均地区生产总值、人口密度、总抚养比和政府卫生支出影响后,评价其效率。结果:三阶段DEA测算得出基层医疗卫生机构服务效率综合效率、纯技术效率、规模效率分别为0.837、0.948、0.882,综合效率地区排名表现为中部(0.946)>东部(0.919)>西部(0.764)>东北(0.638),Malmquist指数测得2013-2020年基层医疗卫生服务体系生产效率整体上呈现下降趋势。结论:基层医疗卫生资源配置不均衡,各地区基层医疗机构医技与管理水平差距较大,医疗水平较低的地区应通过改善人才培养与医疗资源配置以优化基层医疗卫生服务体系。

基于DEA的江苏省淮安市医疗资源配置效率研究

运用数据包络分析(DEA)法,采用相关性分析,DEA变量规模回归模型、Malmquist指数等动态与静态相结合的研究法对江苏省淮安市基层医疗卫生资源的配置效率进行全面研究。研究结果显示,2022年其基层医疗卫生机构的综合技术效率平均值为0.738,其中5个区县表现出DEA无效,暴露了资源配置中存在投入冗余问题。2017—2022年,其医疗卫生资源配置的全要素生产率平均值为0.970,年度数据在1.000附近波动,表明部分区县的医疗资源配置效率有待进一步提升。尽管淮安市的医疗资源配置效率总体处于可控范围,但仍需通过优化部分地区医疗机构卫生资源配置,发挥政府主导作用,持续关注医疗资源的投入产出比等对其进行科学合理的监测与规划,以促进其整体配置更高效。

中国医疗卫生系统管理和医疗效率研究——基于非期望产出和共享资源的两阶段网络DEA模型

深化医改是全面深化改革统筹推进的重要议题,当前的研究多集中在医疗卫生机构的管理运营效率上,很少同时考虑到医疗和医护人员的效率水平。因此,本文建立一个改进的非期望产出和共享资源的两阶段网络DEA模型,从管理效率和医疗效率两个层面对我国医疗卫生系统进行分析。研究结果表明:(1)我国当前整体医疗效率处于较高的水平,但管理效率仍有较大的进步空间;(2)东北部地区的管理效率与其他三个区域存在着较大的差距,仍需进一步提升各层非医护人员的管理和业务能力;(3)经济欠发达地区需因地制宜加大医疗资源投入,利用互联网、大数据、AI等先进的技术提高诊疗效率和人才培养质量。

我国农村医疗资源配置效率区域差异及收敛性分析

目的:分析我国农村医疗资源配置效率区域差异与收敛性特征,为优化农村医疗资源配置提供科学参考。方法:基于2009~2019年我国省际面板数据,采用超效率SBM模型对我国农村医疗资源配置效率进行测度,在此基础上运用Dagum基尼系数对其区域差异及来源进行分析,并通过变异系数和空间收敛模型检验其收敛特征。结果:我国农村医疗资源配置效率均值为0.719,存在明显的区域差异,超变密度差异(48.708%)是区域差异的主要来源;全国及三大区域农村医疗资源配置效率不存在明显的σ收敛,均存在绝对β收敛和条件β收敛趋势,不同因素对不同区域空间收敛速度有不同的调节效应。结论:我国应加强对农村地区医疗资源的倾斜力度,稳步缩小东中西部区域差异,增强农村医疗资源配置地区间的空间联动性,以提升农村医疗资源配置效率。

我国医疗卫生资源配置效率评价及区域差异分析

基于三阶段DEA模型和DEA-Malmquist动态指数方法,对2011—2020年我国除香港地区、澳门地区和台湾地区外的其他31个省(自治区、直辖市)的医疗卫生资源配置效率分别进行静态分析和动态分析,通过泰尔指数方法比较我国各地区医疗卫生资源配置全要素生产率的区域内差异和区域间差异.结果表明,剔除外部环境和随机扰动项后,2011—2020年我国医疗卫生资源配置综合技术效率的均值为0.8299,利用调整后投入计算的医疗卫生资源配置全要素生产率指数均值为0.948.由泰尔指数可以看出,我国各地区医疗服务发展不均衡,区域内泰尔指数贡献率过大.因此,政府应因地制宜,注重各省医疗卫生资源投入的公平性和均衡性,合理配置资源.

基于三阶段DEA和Malmquist指数的我国基层医疗卫生资源配置效率研究

目的:分析我国31个省(区、市)基层医疗卫生资源配置效率及其影响因素现状。方法:利用三阶段DEA模型对2020年数据进行静态分析,利用Malmquist指数对2016—2020年的数据进行动态分析。结果:目前我国基层医疗卫生资源配置效率总体较差,主要受技术进步制约;在剔除环境变量和随机干扰的影响后,2020年我国基层医疗卫生资源配置综合效率均值为0.702,5个省(区、市)的综合效率等于1;环境变量对资源配置效率影响显著,其中地区生产总值和人均可支配收入对资源配置效率提升有积极作用,政府卫生支出和65岁及以上人口占比对资源配置效率提升有负向影响;2016—2020年基层医疗卫生资源配置全要素生产率总体呈下降趋势。结论:政府应结合当地实际情况合理配置医疗卫生资源,加强基层医疗卫生机构网络体系建设;基层医疗卫生机构应重视人才队伍建设,并全面落实老年人服务优待政策。

山西省200所二级及以上医院医院感染专职人员人力资源配置现状调查

目的了解山西省二级及以上医疗机构医院感染专职人员人力资源配置现状,为山西省医院感染管理专职人员人才队伍建设提供参考依据。方法2023年1月17日—2月4日采用便利抽样法对山西省二级及以上医院医院感染专职人员进行问卷调查。结果共调查200所医院284名医院感染专职人员,包括三级医院45所,二级医院155所,其中56所(28.0%)医院医院感染专职人员配置充足。不同等级、床位数医院医院感染专职人员配置充足率比较,差异有统计学意义(P<0.05),三级医院配置充足率优于二级医院,床位数为100~500张者配置充足率最低。医院感染专职人员以46~66岁(占50.4%)、女性(占94.4%)居多,专业背景以护理专业为主(占80.0%),学历硕士者仅占7.0%,高级职称占44.8%。虽医疗工作年限>20年者占61.6%,但医院感染工作年限<5年者却高达43.3%,已取得医院感染专职人员证书者占91.9%。结论山西省二级及以上医院医院感染专职人员配置不足、人员结构不合理,医疗机构应进一步加强医院感染专职人员人才队伍建设。

我国医疗卫生体系资源配置与利用效率研究

目的:分析当前医疗卫生体系中医院与基层医疗卫生机构资源配置情况,及其资源利用效率的差距,为优化资源配置和提升服务效率提供参考。方法:构建医疗资源配置均等程度评价指标,借鉴Herr模型构建效率评价指标体系,研究医院与基层医疗卫生机构间的效率差距,利用31省(市区)2009-2020年的面板数据,实证检验配置与效率的关系、医疗资源利用效率的影响因素。结果:整体来看,地区医疗资源配置失衡程度,东部最高,中部和西部次之,资源配置失衡导致医院与基层医疗卫生机构医疗资源利用效率存在差距,且并未随医疗改革而缩小,医疗技术人员配置和人口密度是影响利用效率的显著因素。结论:加强政府宏观调控,对医疗卫生资源配置做结构性调整,并在应对老龄化问题中统筹医疗资源配置专门机构。

我国医疗资源供给与利用效率的耦合协调发展研究

目的:分析新医改以来我国医疗资源供给与利用效率的耦合协调发展情况,为优化医疗资源配置提供参考。方法:通过耦合协调度模型、障碍度模型,分析医疗资源供给与利用效率的耦合协调发展及其阻碍因素。结果:我国医疗资源供给水平由落后于医疗资源利用效率到实现超越,但两者的耦合协调度有待进一步提高;人力资源利用效率和财力供给是耦合协调发展的主要障碍因素。结论:以利用效率为导向,加大医疗资源供给;充分考虑各地区差异,因地制宜优化医疗资源配置;加快落实分级诊疗,促进医疗资源供给与利用效率的协调发展。

医联体基层医疗卫生资源配置效应及优化路径研究

目的:研究医联体对基层医疗卫生资源配置效率的影响,并解释其内在作用机制,为医联体“强基层”提供优化路径。方法:运用DEA-Malmquist指数模型测算某直辖市基层医疗卫生资源配置效率的变动情况,并通过倾向得分匹配法(PSM)和双重差分模型(DID)实证分析医联体的基层医疗卫生资源配置效应及其影响因素。结果:某直辖市开展医联体试点工作区县的基层医疗卫生资源配置效率并未有效提升,即医联体政策效应不明显;政府支持力度、人力资源布局对基层医疗卫生资源配置效率存在显著的正向影响。结论:跨部门协作机制尚未建立、缺乏合理的利益分配机制、基层人才短缺的局面尚未改观等制约了医联体资源配置效应的发挥。应优化制度政策、加强部门合作、提高财政投入、加强人才培养提升医联体的政策效应。

浅谈设备管理系统在医疗设备管理中的作用

自国家成立专门的退役军人事务管理部门以来,退役军人医疗越来越受到社会各界的关注,在这样的背景下,优抚医院得以快速发展,医疗设备也得以逐年增加,原有医疗设备管理模式已经很难应对目前资产管理的现状,也无法形成完整的效益分析;设备管理系统将信息化运用于医疗设备管理全流程中,可以很好地解决设备从购置、验收、运营、报废全流程过程中信息化记录,可以随时查阅设备的相关信息,跟进设备的基本情况;可以做到采购流程的数字化体现,节约医院采购成本,实现采购的电子化管理;应用于医疗设备的资产管理可以方便地清查医院医疗设备资产;可以随时登记某一医疗设备的相关附属配件,更有利于设备的管理;使医院医疗设备管理更加规范化、更加人性化,也有利于一些相应政策的落地实施,资产管理一目了然也方便于应对各执法机关的检查;同时也有利于对某一医疗设备进行效益分析,为临床科室提供医疗设备效益分析的真实数据,为医院下一步发展提供强大的智慧支持。设备管理系统的产生和发展将会对医疗设备全周期管理提供强大的支持保障,也使得医院在发展的道路上更加便捷智能。

fsQCA组态视角下我国基层医疗卫生资源配置效率优化路径研究

目的研究优化我国基层医疗卫生资源配置效率的路径。方法采用数据包络分析法(DEA)测算我国31个省市基层医疗卫生资源配置效率,并通过模糊集定性比较分析法(fsQCA)得出高效率配置路径。结果2020年我国共有18个省市达到DEA相对有效,均值为0.861,达到资源高效率配置的路径有6条——经济驱动型(3条)、医疗保障型(2条)、政府投入型(1条)。结论我国基层医疗卫生资源配置效率整体上较好,但地区间差异显著,可根据各地实际情况采取不同的路径优化资源配置。

云计算与大数据技术在智慧医疗中的应用

随着云计算和大数据技术的快速发展,智慧医疗领域正逐渐受益于这些创新技术的应用。文中旨在探讨云计算与大数据技术在智慧医疗中的应用。首先,分析了云计算和大数据技术的基本概念和特点,接着重点探讨了云计算技术在智慧医疗中的应用,如电子病历管理等。然后,详细介绍了大数据技术在智慧医疗中的应用,如数据采集和存储技术、数据分析和挖掘等。最后,提出了云计算与大数据技术在智慧医疗中的应用策略,包括医疗数据安全和隐私保护、医疗资源调配和优化等。通过合理的应用策略,云计算和大数据技术有望在智慧医疗领域发挥更大的作用,提升医疗服务的质量和效率。

军队医疗资源配置系统效率模型构建与测算

目的:考核军队医疗资源配置系统效率。方法:采用数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)、随机前沿成本模型(stochastic frontier cost model,Frontier模型)与秩相关检验方法,对某区域内3个地区23所军队医院进行包括配置效率与技术效率的系统效率测算研究。结果:军队医疗资源服务量与负荷不足,总体服务量与负荷水平较低,与资源增长趋势相反;军队医疗资源微观技术效率、配置效率与系统效率低下,技术低效率与配置低效率存在一定的相关性,配置低效率是主要因素,医院技术低效率损失可由当地配置效率低下部分解释。医院的平均技术低效率损失为30.45％,总医院技术效率最高,平均低效率损失为23.56％;中心医院效率最低,平均低效率损失为33.33％;驻军医院平均低效率损失为28.63％。各医院的技术低效率损失分布在20％～40％之间。结论:加强军队医疗资源宏观配置布局与结构的合理性,是提高军队医疗资源配置效率、以及系统效率的主要措施。

医疗费用控制约束下医疗卫生资源配置绩效评价研究

目的:评价医疗费用控制约束下2004—2015年中国医疗卫生资源配置绩效。方法:基于医疗费用控制约束构建投入产出绩效评价指标体系,运用非期望产出的SBM模型对医疗卫生资源配置效率水平进行测度。结果:全国和区域层面按非期望产出的SBM模型测算的医疗卫生资源配置效率均显著低于传统CCR模型;全国和区域层面非期望产出冗余率和期望产出不足率远大于卫生资源投入冗余率;区域内部各省份医疗卫生资源配置效率损失的原因不尽相同。结论:传统DEA模型高估了中国卫生资源配置的绩效,且对其变化特征敏感性较弱;非期望产出冗余和期望产出不足是中国卫生资源配置绩效损失的主要原因。应建立"投入—期望产出—非期望产出"一体化的医疗卫生资源配置绩效评价指标体系,开发与之契合的评价技术;并建立医疗卫生资源配置绩效考核与评价、监督与反馈机制,健全区域医疗卫生规划政策内涵。

国内外医联体及分级诊疗构建模式对比与思考

国外医联体及分级诊疗在多年的实践经验推动下已成为相对先进、成熟、全面的医疗体系。而在国内,由于已形成的就医习惯与现实条件的双重制约,严格的分级诊疗制度难以一步到位。目前国内将医联体作为分级诊疗制度的载体,优化配置管理医疗资源、提高医疗服务效能、构建"小病在社区、大病在医院、康复回社区"的诊疗模式。通过对比国内外医疗体系及分级诊疗,借鉴相对先进、成熟、全面的实践经验对国内推进分级诊疗及医联体提出针对性建议。