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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:顏振榮
論文名稱:門診預約病患約診時間與實際看診時間之分析
論文名稱(外文):Analysis of waiting time variance for outpatient appointment system
指導教授:許光宏許光宏引用關係
指導教授(外文):Kuang-Hung Hsu
學位類別:碩士
校院名稱:長庚大學
系所名稱:醫務管理學研究所
學門:商業及管理學門
學類:醫管學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:93
中文關鍵詞:預約掛號候診時間預測模型建立迴歸分析服務品質
外文關鍵詞:reservationwaiting timepredictionmodel establishmentregression analysisservice quality
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預約制度的優劣影響醫院的服務品質,而決定預約系統成敗的重要關鍵,在於預測的準確性。醫療服務因為就診病患之多樣性與疾病的不確定性,容易造成醫院排程之失調,影響醫院預約看診時間的可靠性,本研究運用過去看診之資料,探討影響看診時間之各項因素,並透過統計學的迴歸分析方法,建立預測看診時間之模型,作為醫院管理者改善候診時間之參考。
本研究自某醫學中心的門診預約掛號及看診系統中,抽樣了26個專科的807,439筆門診病患就診資料,經由運算獲得病患的候診時間及診療時間,進而以線性及非線性模型來分析。針對三個不同的依變項(看診時間點、診療時間、平均診療時間),透過四個不同的模型,分別與七個自變項包括:序號、科別、看診時段(上午、下午、晚上)、星期別、各診總看診人數、醫師職級、醫師年資進行分析,研究結果如下:
模型一:以看診時間點為依變項,分析結果顯示序號及看診人次是影響看診時間點最重要的因素(R2 =0.843);但實際應用結果,本模型需針對不同看診人次分別進行迴歸分析,即不同之看診人次使用不同之計算公式,才能提高模型之適用性及預測準確度。
模型二:以病患診療時間為依變項,分析結果顯示看診人次會影響診療時間(R2R2 =0.074);且每增加一位病患,診療時間就減少0.065分鐘。由於不同病患之診療時間變異極大(4.50±3.58分;平均值±標準差),造成模型解釋度過低。
模型三:以單次門診總時間除以看診人次得到平均診療時間為依變項,採線性迴歸方法分析,結果看診人次及科別是影響平均診療時間重要因素(R2 =0.678 );但以實際資料試算結果,看診人次與平均診療時間並非線性關係。
模型四:將平均診療時間針對科別及時段別作線性迴歸調整後之資料,建立平均診療時間與看診人次之非線性模型,使用SPSS統計軟體之曲線估計分析後,以乘冪模式之解釋度最高(R2 =0.713 ),得到平均診療時間為 (看診人次)-0.67。
結論為模型四之非線性迴歸預測看診時間點之準確度及適用性最佳,可實際運用於醫院之管理。
Patient waiting time is one of the most important factors associated with service quality of a health care institute. The key objective of a reservation system is to improve service quality by increasing accuracy of prediction on patient waiting time. Scheduling of outpatient waiting time is generally a tough issue in medical centers because the diversity and complicity of diseases as well as the uncertainty involved in diagnosis and treatment upon service. This study aims to investigate factors affecting the patient waiting time and therefore to establish models for prediction.
The study has collected samples from outpatient department so that the patient waiting time can be analyzed with linear regression models and nonlinear mathematical methods. The sample size of this analysis was 807,439 included in 26 professional departments. Three different dependent variables (time upon examination, total patient/physician contact time per case, and averaged patient/physician contact time per section) were analyzed through four models. Seven predictors including scheduling orders, professional divisions, shifts of outpatient visiting (morning, afternoon, and night), days in week, total number of patients, professionalism of physician, and years being as attending physician were found to be useful in constructing models. There were four major models incurred from the analyses.
1. Model One: with the point of clinical time as the dependent variable, analysis results indicate factors of scheduling orders and total number of patients are two most significant factors that affect the point of clinical time (R2 =0.843); however, in practical application, this model shall be respectively given the regression analysis depending on various numbers of outpatients to upgrade its applicability and prediction accuracy.
2. Model Two: with the clinical duration by out-patient as the dependent variable, analysis results show that the number of the outpatients will affect the clinical duration (R2 =0.074); for every one additional outpatient, the clinical duration is reduced by 0.065 minutes and the interpretation of this mode stays too low since there is an extremely large variation of the clinical duration by outpatient (4.50  3.58 minutes).
3. Model Three: the average clinical duration given for each outpatient solved as the quotient of having the total hours of a single clinical divided by the number of the outpatients is used as the dependent variable, the analysis results point out that clinical number of outpatients and the division of the clinic are two factors that affect the averaged clinical duration (R2 =0.678); however, clinical number of outpatients versus averaged clinical duration is not of a linear relation according to the trial run of the practical data.
4. Model Four: a non-lineal model is established for the clinical number of outpatient vs. averaged clinical duration based on the data after having respectively given linear retrogression adjustment of the averaged clinical duration in terms of division and time frame, then the SPSS statistical software curve is used for estimate and analysis, the highest interpretation is found with the power model (R2 =0.713) to yield an average clinical duration of 55 x (clinical number of outpatient)-0.67.
It is therefore concluded that a non-linear model was fitted to predict waiting time as shown in Model Four. This predicting model shows optimal accuracy and applicability, Which is applicable in future hospital administration.
第一章 前言 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第二章 文獻探討 4
第一節 服務業的特性 4
第二節 候診時間滿意度 6
第三節 預約制度 8
第四節 預約系統之運用 11
第五節 預約模型之研究 13
第六節 失約之影響及改善對策 19
第三章 研究方法 25
第一節 模型建構前提 25
第二節 研究架構 26
第三節 研究假設 27
第四節 研究變項操作型定義 28
第五節 研究材料 30
第四章 研究結果 32
第一節 描述性統計分析結果 32
第二節 診療時間各變項之預測模型 38
第五章 討論 74
第六章 結論與建議 78
第一節 研究結論 78
第二節 建議 79
參考文獻 81
表 目 錄
表 4- 1各科門診診數、人次、診療時間、每診看診人次統計表 34
表 4- 2各時段門診診數、人次、診療時間、每診看診人次統計表 35
表 4- 3各職級醫師門診診數、人次、診療時間、每診看診人次統計表 36
表 4- 4不同看診人數之門診診數、人次、診療時間統計表 36
表 4- 5各年資主治醫師門診診數、人次、診療時間、每診看診人次統計表 37
表 4- 6看診時間與各變項迴歸分析係數統計表(模型一) 45
表 4- 7看診時間與各變項迴歸分析係數統計表(模型一續) 46
表 4- 8各序號病患看診時間與預約時間差異統計表 47
表 4- 9各序號病患看診時間與預約時間差異統計表 48
表 4- 10看診時間與各變項迴歸分析係數統計表(模型二) 51
表 4- 11看診時間與各變項迴歸分析係數統計表(模型二續) 52
表 4- 12不同看診人次與平均診療時間統計表 53
表 4- 13看診時間與各變項迴歸分析係數統計表(模型三) 54
表 4- 14看診時間與各變項迴歸分析係數統計表(模型三續) 55
表 4- 15各科別迴歸係數統計表 56
表 4- 16各序號看診時間與預約時間比較表(30人) 57
表 4- 17各序號看診時間與預約時間比較表(50人) 58
表 4- 18各序號看診時間與預約時間比較表(70人) 59
表 4- 19各科之平均診療時間實際值與預測值比較表(模型三) 60
表 4- 20不同門診人次之平均診療時間實際值與預測值比較表(模型三) 61
表 4- 21不同門診人次之平均診療時間實際值與預測值比較表(模型三續) 62
表 4- 22SPSS曲線估計各項統計值彙總表 65
表 4- 23各科之平均診療時間實際值與預測值比較表(模型四) 66
表 4- 24不同門診人次之平均診療時間實際值與預測值比較表(模型四) 67
表 4- 25 模型四不同門診人次之平均診療時間實際值與預測值比較表(續) 68
表 4- 26模型三、四各科之平均診療時間實際與預測值差異比較表 69
表 4- 27模型三、四不同門診人次之平均診療時間實際與預測值差異比較表 70
表4-28模型三、四不同門診人次之平均診療時間實際與預測值差異比較表(續) 71
表 4- 29各序號看診時間與預約時間比較表(70人) 73
圖目錄
圖4- 1各序號病患看診時間與預約時間差異統計圖 48
圖4- 2各序號病患看診時間與預約時間差異統計表 49
圖4- 3不同看診人次與看診時間趨勢圖 50
圖4- 4看診人次與診療時間趨勢圖 50
圖4- 5各科平均診療時間實際值與預測值比較圖(模型三) 63
圖4- 6不同門診人次之平均診療時間實際值與預值比較圖(模型三) 64
圖4- 7平均診療時間之實際與預測差異值統計圖 64
圖4- 8看診人次與平均診療時間趨勢圖 65
圖4- 9各科平均診療時間實際值與 預測值比較圖(模型四) 72
圖4- 10不同看診人次平均診療時間實際值與 預測值比較圖(模型四) 72
參考文獻
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