多项式logistic回归分析在患者就诊行为影响因素研究中的应用

目的应用多项式ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析患者选择就诊单位的影响因素中一是探讨该方法在卫生服务研究中的适宜性；二是研究影响中国城乡患者选择就诊单位的因素。方法影响城市患者选择就诊单位的最主要因素是医疗保障制度和居民健康状况，农村则主要为经济收入和疾病严重程度。结论城市改革重点应放在医疗保障制度和社区卫生服务，农村则要建立健全合作医疗保障制度。由于影响就诊行为的因素是多方面的。

门诊退号现象的Logistic回归分析

目的:探索医院门诊患者的退号率、退号规律、影响退号的主要因素,从而采取相应的措施。方法:通过研究某三甲医院2008年上半年的门诊数据,对影响患者退号的主要因素进行Logistic回归分析,并对所有数据分析采用SPSS12.0进行处理。结果:该院的门诊患者退号率为7.1%,与国内其他医院的患者退号率相当。患者退号主要与门诊收费体制、年龄、所挂号别、就诊次数有关,与挂号员挂号熟练度、患者性别、是否急诊患者无关。结论:通过采取提高挂号人员医学素质,改进预诊分诊制度,启用电子分诊系统等措施可以降低门诊患者的退号率。

基于logistic回归模型分布下的候诊时间对比分析

目的探讨对门诊候诊时间的对比分析方法。方法采集HIS系统数据库门诊病人候诊时间数据，运用SPSS统计分析软件建立候诊时间与候诊成功率之间的拟合回归函数模型，根据模型绘制回归曲线图，依据所建拟合函数模型和回归曲线图，结合候诊平均数、中位数等常规统计指标对医院门诊候诊时间进行对比分析。结果运用建立的拟合函数模型和常规统计指标对比分析门诊候诊时间，结果一致，模型建立有效，评价合理。结论函数模型指标和常规指标均能反映门诊候诊时间，两者结合，能取长补短，相互印证，可全面、综合、直观地评价不同医院的门诊候诊时间，是分析门诊候诊时间的一种新方法。

华东某地区军队人员门诊服务利用及影响因素分析

目的 :分析影响军队人员门诊服务利用的主要因素 ,推进军队卫生服务建设。 方法 :采用多阶段分层整群抽样的方法对抽取的华东某地区 2 30 0名军队人员进行健康询问调查 (收回有效问卷 2 187份 ,有效率 95 .0 9% ) ,利用 L ogistic回归模型对军队人员门诊服务利用影响因素进行分析。 结果 :该地区军队人员的两周患病就诊率是 5 6 .36 % ,疾病的严重程度是影响门诊服务利用的最主要因素 ,年购药自付费用 >10 0 0元、年龄 5 5岁及以上、最愿意就诊的医疗机构选择和对部队医疗机构供药的满意度等因素对两周患病就诊率有较大影响。结论 :应加大对基层卫生力量的投入 ,加强部队基层卫生机构的建设 ,以便进一步提高门诊服务的利用率。

威海市居民生活方式与门诊服务利用关系

目的了解威海市居民生活方式与门诊服务利用的关系。方法采用分层整群随机抽样方法,抽取15岁及以上居民18867人,利用自制调查问卷进行访谈式调查;采用SPSS13.0软件对数据进行描述性分性、χ2检验和Logistic回归分析。结果调查对象的2周患病率为8.99%,2周就诊率为3.89%;有良好生活方式的居民2周就诊率较低。经Logistic回归分析,影响门诊服务利用的主要因素为生活方式中吸烟情况和卫生习惯等。结论居民生活方式对门诊服务利用的影响明显,应通过健康教育和社区宣传,改善居民的生活方式。

基于深度信念网络的医院门诊量预测

有效的医院门诊量预测是现代医院对医疗资源实现智能化管理的重要前提之一。现有的医院门诊量预测方法大多针对的是单一的数据集,缺少对数据的充分挖掘和深入分析。为此,提出一种基于深度信念网络的医院门诊量预测方法,用深度信念网络对医院各科室的门诊量数据进行无监督学习,完成对门诊量数据的特征提取,挖掘各科室门诊量数据间的相互关系,在网络的顶层叠加一个逻辑回归层并将提取出的数据特征作为输入来预测各科室未来的门诊量。仿真实验结果表明,基于深度学习的预测模型可以得到较高的门诊量预测精度,是一种可行且有效的预测方法。

广州市城区居民两周患病及就诊状况分析

目的了解广州市城区居民卫生服务需求和利用情况,为更好地制定卫生资源配置政策提供依据。方法采用2003年全国第三次卫生服务调查中广州市城区有关居民健康状况、居民卫生服务需求和利用情况等资料进行分析。结果广州市城区居民的两周患病率为149.5‰,是否患慢性病是最主要的影响因素;两周就诊率为161.1‰,家庭人均收入是最主要的影响因素。两周患病率和两周就诊率均比1998年第二次卫生服务调查降低。结论居民卫生服务的需要量和门诊服务利用均出现下降,后者幅度较前者大。居民对门诊卫生服务的需求受到约束和抑制。降低慢性病患病率,提高居民收入及医疗保障水平有利于提高居民的健康水平。

影响东营市城乡居民两周就诊概率的多因素分析

随着经济体制改革的深入发展 ,我国居民卫生服务的需求与利用发生了显著变化 ,我国城市卫生服务需求的增加与卫生服务的利用并不同步且出现患者未就诊率增加和医疗机构门诊利用率下降的复杂局面。该文利用logistic回归方法研究影响东营城乡居民就诊行为的主要因素 。

江苏省门诊患者利用中医药服务行为的影响因素探讨

目的:探讨江苏省门诊患者利用中医药服务行为的影响因素,为中医药服务的科学利用提供参考。方法:基于2018年《全国第六次卫生服务统计调查报告》中江苏省的相关数据,描述性分析江苏省1617例门诊患者利用中医药服务的一般情况及人群特征,采用单因素分析和多因素二元Logistic回归模型分析该省门诊患者利用中医药服务行为的影响因素。结果:在1617例调查对象中,有145例患者(9.0%)在门诊就诊时利用了中医药服务。单因素分析结果显示,年龄、文化程度、年收入、是否参加基本医疗保险、自觉伤病严重程度、是否有高血压、是否有糖尿病、是否有其他慢性病、首诊医疗机构均为江苏省门诊患者利用中医药服务行为的显著影响因素(P<0.05)。二元Logistic回归结果显示,65岁及以上、参加城镇职工基本医疗保险、患有高血压、首诊为基层医疗机构、中等收入、患有其他慢性病等变量为江苏省门诊患者利用中医药服务行为的显著影响因素(P<0.05)。结论:年龄、年收入、是否参加基本医疗保险、是否患有高血压或其他慢性病以及首诊医疗机构是江苏省门诊患者利用中医药服务行为的显著影响因素。江苏省门诊患者利用中医药服务的水平相对较低,中老年患者和慢性病患者对中医药服务的接受度较高,首诊在基层医疗机构的门诊患者更愿意接受中医药服务。

门诊药房调配内差影响因素分析及对策探讨

目的调查分析门诊药房处方调配内差现状及其影响因素,探讨防范对策,以降低调配差错率,保证用药安全。方法对2017年7月～10月门诊药房处方调配进行现场抽查,记录各种调配内差;并采用SPSS 24.0进行单因素χ2和多因素Logistic回归分析,提出相应改进措施。结果调配差错涉及处方116张,占调查总处方数的4.97%;调配差错的发生与药师职称、文化程度、时间段有关,而与教育背景无关;Logistic回归分析结果表明,学历、教育背景及职称是造成剂型、规格、同药同名差错相关的危险因素(P <0.05,OR> 1),教育背景还是药名相近差错的极危险因素(P<0.05,OR> 1)。结论调配内差与学历、教育背景及职称有直接的关系,有必要提高药学人员的综合素质,提高处方调配的准确性,以减少差错率。

基于Boruta算法的某专科医院门诊患者就诊行为分析

目的分析三级公立专科医院门诊患者就诊选择偏好,为优化医院门诊医疗资源配置,提升就医体验提供依据。方法采用方便抽样方法,选取2022年1—9月某三级公立口腔医院门诊患者进行问卷调查,问卷内容包括性别、年龄、居住地、受教育程度和就诊需求等。采用Logistic回归模型和Boruta算法分析影响患者首选三级公立专科医院就诊的因素。结果本研究共纳入19255例患者,首选三级公立专科医院就诊的患者13558例(70.41%),其中,21~45岁者9715例(71.65%),本地患者10015例(73.87%),选择治疗类项目者8278例(61.05%),来院就诊原因为医保报销者6442例(47.51%)。经Logistic回归分析,年龄、居住地、受教育程度、就诊需求、口腔保健习惯、口腔保健知识获取途径、互联网医院预问诊经历、月收入、家庭成员数和来院就诊原因是患者首选三级公立专科医院的影响因素;经Boruta算法分析,重要性排名前6位的因素分别为来院就诊原因(Z=126.66)、口腔保健习惯(Z=96.44)、口腔保健知识获取途径(Z=66.91)、就诊需求(Z=62.21)、年龄(Z=57.54)和居住地(Z=55.21)。结论本地患者和中青年患者倾向选择三级公立专科医院就诊,治疗类项目是三级公立专科医院吸引患者的主要业务类型。患者首选三级公立专科医院就诊的影响因素较多,其中来院就诊原因、口腔保健习惯、口腔保健知识获取途径和就诊需求是影响患者就诊行为的重要因素。

成都市公立医院门诊患者总体满意度及服务接触质量分析

目的了解成都市公立医院门诊患者服务接触质量,分析影响门诊患者总体满意度的因素。方法随机选取成都市4家典型公立医院,采取方便抽样对门诊患者进行调查,对收集到的变量进行描述性分析、χ^(2)检验、秩和检验和多因素二分类Logistic回归分析。结果成都市门诊患者女性多于男性,年龄集中在18~55岁;门诊总体满意度平均分为(4.11±0.76);影响门诊患者前三项主要因素为医生态度(OR=4.256)、医疗费用(OR=2.239)、就诊环境(OR=1.997)。结论医生态度和就诊环境越好,患者主观满意度越高;通过降低医疗费用、延长医生诊治时间和优化服务流程可以有效提升门诊满意度。