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研究生:陳美礽
研究生(外文):Mei Reng Chen
論文名稱:建立醫院門診量預測模型--以地區醫院為例
論文名稱(外文):Establishing a forecasting model for outpatient volume--Based on a community hospital
指導教授:馬作鏹馬作鏹引用關係
指導教授(外文):Tsochiang Ma
學位類別:碩士
校院名稱:中國醫藥大學
系所名稱:醫務管理研究所
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:2005
畢業學年度:93
語文別:中文
論文頁數:96
中文關鍵詞:ARIMA單變量模型轉換函數模型介入函數模型門診合理量醫院總額預算自主管理
外文關鍵詞:univariate ARIMA Model、Transfer function Model、Intervention function Model、out-patient service reasonable quantity、hospi
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在醫療利用的範疇裡,研究者多半焦點置於醫療費用或個人醫療利用,鮮少以門診量為探究主題。本研究嘗試以嶄新的研究方式,利用時間數列分析技術,建立醫院門診量預測模型。本研究主要目的除了建立預測模型外,更想瞭解醫院特質及不同健保制度對門診量的影響,期望提供給衛生主管機關及醫院管理者決策之參考。
本研究以時間為主軸的回溯性研究,以中部某地區醫院為研究對象,收集民國八十九一月至九十三年十二月門診量數據,藉由ARIMA模型中的單變量模型、轉換函數模型、介入函數模型以進一步瞭解醫院特質(如:醫師數、醫師平均年齡、科別數、診次數)及政策因素(如:門診合理量、醫院總額預算、自主管理)對門診量的影響,並以SCA套裝軟體進行分析,研究結果如下:
一、單變量ARIMA模型結果顯示門診量與前一期相關最強,需列為主要考量。
二、轉換函數模型結果顯示醫師數及科別數的調整會反映在兩個月後的門診量,診次數為當期的效應,與醫師平均年齡無關。
三、介入函數模型結果顯示門診合理量及醫院總額預算的實施,並未抑制門診量,反而是衝量的結果。
四、由醫師數建立的轉換函數為最合適模型,但以單變量的預測效益最佳。
本研究結果對醫院建議有四點:
一、由預期的門診量,往前回推兩個月醫師數及科別數,可預先規劃人力調整及招募事宜。
二、在預期未來門診量是減少的趨勢,採取凍結人力、合併(減少)診次等資源投入之因應措施。
三、自主管理的成效在本研究結果雖無顯著,可能是觀察期僅半年所致,因此建議延長觀察時間至一年後再重新估算。
四、單一門診量的預測效益大於政策介入之影響,表示另有影響門診量的因素,值得深入探究。
對衛生主管機關建議有兩點:
一、強制執行家庭醫師及轉診制度,回歸分級醫療及取消門診合理量。
二、調整支付方式,以門診論病例計酬制(如:APGs)取代論量計酬。
In the field of medical utilization, most investigators focus on medical expense or individual medical utilization, only few studies had paid attention on OPD utilization. This study try to use a new methodology, time's sequence analyze technology to establish a hospital OPD volume forecasting model. We also try to verify the relationship between hospital characteristics, different health insurance coverages and OPD volume. These results will be valuable information to hospital managers and healthcare policy makers in decision making.
This study was a restrospective observational study between January 2000 and December 2004 in a mid-Taiwan regional hospital. Using SCA package software, univariate ARIMA model , transfer function model and intervention function model verified the relationships between hospital characteristics,(such as doctor number, doctor’s average age, department number, OPD number), policy factors (out-patient service reasonable quantity, hospital's global budget, hospital self-management) and OPD volume. The main results were
1.The result of single variable ARIMA revealed that outpatient volume is strongly correlated to previous OPD volume. Therefore it should be an appropriate model for OPD forecasting.
2.The result of transfer function model shows that the change of doctor number and department number have an impact on the OPD volume two months later. OPD number could influence the policy implemented by NHI, the OPD volume immediately, and doctor’s average age was not statistically significant related to OPD volume.
3.The result of intervention function model revealed that out-patient service reasonable quantity, and hospital's global budget, could not suppress the OPD volume. In the contrary, the OPD volume increased.
4.The transfer function based on doctor's number was the most fitted model, but single variable forecasting was more effective based on previous data.

The results of our study have some implication to hospital managers and healthcare policy makers.
For the hospital managers
1.Using the doctor’s number and department’s number two months ago could forecasting the OPD volume and adjust the manpower in advance.
2.If the forecasting of OPD volume was in a trend of decreasing, strategy of decrease resources investment, such as layout, replanning OPD number should be taken.
3.The effect of hospital self-management had no effect on OPD volume in this study. However, there was only 6 months duration. A longer observation period is warrant.
4.The forecasting result of univariate ARIMA is more effective than policy intervention. Some unknown influence factors may exist and need further investigation.
For the healthcare policy makers
1.Primary physician system and referral system should be performed tightly. Establish leveled medical system and abandon of reasonable OPD quantity.
2.Adjust the payment system, using OPD per person payment system instead of fee for service.
第一章 緒論
第一節 研究背景 --------------------------- 1
第二節 研究目的 --------------------------- 3
第二章 文獻探討
第一節 門診量預測的重要性 -------------------6
第二節 醫療服務利用之理論模式 ---------------8
第三節 預測的原理與選擇 -------------------28
第三章 研究設計與方法
第一節 研究對象與研究材料 -----------------36
第二節 研究架構與變項操作型定義------------37
第三節 分析方法及模型介紹 ----------------40
第四章 研究結果 ---------------------------53
第五章 討論 ------------------------------78
第六章 結論與建議
第一節 結論 --------------------------- 84
第二節 建議 --------------------------- 87
第三節 研究限制 ----------------------- 90
參考文獻 --------------------------------- 91
英文部分:

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