劉紅海，王 巍

1華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院醫(yī)藥衛(wèi)生管理學(xué)院，湖北武漢，430030；2華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬武漢中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院信息中心，湖北武漢，430022

醫(yī)院門(mén)診是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),高效準(zhǔn)確的預(yù)約診療制度有利于控制門(mén)診病人等候時(shí)間[1]。我國(guó)大型三甲醫(yī)院門(mén)診普遍存在患者數(shù)量眾多、候診時(shí)間長(zhǎng)的情況[2]。為此,政府不斷出臺(tái)文件推廣、完善預(yù)約診療制度。2009年,在原衛(wèi)生部發(fā)布的《關(guān)于在公立醫(yī)院施行預(yù)約診療服務(wù)工作的意見(jiàn)》指導(dǎo)下,預(yù)約診療制度推進(jìn)工作正式在全國(guó)啟動(dòng)。經(jīng)過(guò)兩年經(jīng)驗(yàn)積累,預(yù)約診療制度于2011年初步形成,隨后在2015-2021年間進(jìn)一步被完善和推廣。在原國(guó)家衛(wèi)生計(jì)生委辦公廳、國(guó)家中醫(yī)藥管理局2015年發(fā)布的《進(jìn)一步改善醫(yī)療服務(wù)行動(dòng)計(jì)劃實(shí)施方案(2015-2017年)的通知》和2017年發(fā)布的《進(jìn)一步改善醫(yī)療服務(wù)行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》文件中,預(yù)約診療制度要求不斷提高,實(shí)施范圍從三級(jí)醫(yī)院普及至二級(jí)醫(yī)院,預(yù)約時(shí)段由1小時(shí)精確至30分鐘。《國(guó)家衛(wèi)生健康委辦公廳關(guān)于2021年度全國(guó)三級(jí)公立醫(yī)院績(jī)效考核國(guó)家監(jiān)測(cè)分析情況的通報(bào)》顯示,2021年全國(guó)三級(jí)公立醫(yī)院門(mén)診患者平均預(yù)約診療率為60.52%,較2020年增加3.92個(gè)百分點(diǎn)。系列政策支持下,我國(guó)三級(jí)醫(yī)院預(yù)約診療率逐年上漲,但短期內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)全國(guó)三級(jí)、二級(jí)醫(yī)院患者全部預(yù)約就診,現(xiàn)場(chǎng)掛號(hào)患者比例仍較高。因此,針對(duì)我國(guó)三甲醫(yī)院門(mén)診就診患者較多的情況,有必要設(shè)計(jì)和優(yōu)化分時(shí)段預(yù)約診療制度,進(jìn)一步分流就診患者[3]。2022年6月國(guó)家衛(wèi)生健康委辦公廳印發(fā)《醫(yī)療機(jī)構(gòu)門(mén)診質(zhì)量管理暫行規(guī)定》提出,醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)根據(jù)就診量變化動(dòng)態(tài)調(diào)整各掛號(hào)途徑號(hào)源投放量。

相比一般預(yù)約掛號(hào)和傳統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)掛號(hào),分時(shí)段預(yù)約診療更具優(yōu)越性[4-5]。國(guó)內(nèi)外對(duì)于優(yōu)化門(mén)診預(yù)約診療和減少門(mén)診患者等待時(shí)間探索出了很多可行的方法和理論。其中,在醫(yī)院管理領(lǐng)域中有代表性的是流程再造理論,運(yùn)用該理論對(duì)門(mén)診預(yù)約容量進(jìn)行分配,實(shí)現(xiàn)流程重新整合,可以縮短患者等待時(shí)間[6]。但已有研究無(wú)論是考慮存在取消預(yù)約情形的門(mén)診預(yù)約能力分配策略[7],還是基于排隊(duì)論或病人成本最小原則的預(yù)約容量研究[8-9],都處于理論階段,而不是應(yīng)用醫(yī)院真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。部分研究采用動(dòng)態(tài)仿真模擬也僅使用現(xiàn)場(chǎng)掛號(hào)數(shù)據(jù)建立模型[10-11],不能充分代表分時(shí)段預(yù)約真實(shí)情況。國(guó)外雖有較多預(yù)約仿真模擬的研究,但我國(guó)現(xiàn)場(chǎng)掛號(hào)患者仍占一定比例,患者就預(yù)約診療環(huán)境不同,并不能直接適用于國(guó)內(nèi)醫(yī)院,故運(yùn)用真實(shí)數(shù)據(jù)來(lái)模擬我國(guó)患者就診流程,探索較為合適的預(yù)約號(hào)源分配方案具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

本研究采用離散事件模擬模型(discrete event simulation,DES)[12],以武漢市某三甲醫(yī)院分時(shí)段預(yù)約診療真實(shí)數(shù)據(jù)建立普通門(mén)診分時(shí)段預(yù)約掛號(hào)仿真模型,在固定醫(yī)生排班及工作效率的情況下,探索大型醫(yī)院簡(jiǎn)單可行的號(hào)源分配方式,為我國(guó)大型醫(yī)院對(duì)分時(shí)段預(yù)約診療現(xiàn)場(chǎng)號(hào)源數(shù)和線上號(hào)源數(shù)科學(xué)分配提供借鑒,以減少普通門(mén)診患者候診時(shí)間,并為號(hào)源分配相關(guān)研究提供參考。

1 資料來(lái)源與方法

1.1 資料來(lái)源

醫(yī)院信息系統(tǒng)(hospital information system,HIS)中的數(shù)據(jù)反映了患者在預(yù)約掛號(hào)流程中的實(shí)際狀態(tài),而仿真模擬方法能夠通過(guò)構(gòu)建模型對(duì)醫(yī)院的服務(wù)能力進(jìn)行抽象模擬。本研究選取武漢市某三級(jí)甲等綜合醫(yī)院皮膚科普通門(mén)診數(shù)據(jù),通過(guò)HIS系統(tǒng)獲得2019年3月患者編號(hào)、掛號(hào)方式、預(yù)約時(shí)段、報(bào)道時(shí)間、就診時(shí)間、醫(yī)生編號(hào)等就診信息,基于真實(shí)數(shù)據(jù)構(gòu)建分時(shí)段預(yù)約掛號(hào)仿真模型。該院皮膚科具備患者流量大、坐診醫(yī)生多的特點(diǎn),醫(yī)生無(wú)明顯空閑,且接診完所有掛號(hào)患者后才結(jié)束工作,可有效減少模型偏倚?；颊邟焯?hào)方式分為兩類:①現(xiàn)場(chǎng)掛號(hào)指在醫(yī)院現(xiàn)場(chǎng)掛號(hào)的患者,主要包含窗口、自助機(jī)等;②線上預(yù)約掛號(hào)指未在醫(yī)院現(xiàn)場(chǎng)掛號(hào)的患者,主要包含微信、支付寶、掛號(hào)網(wǎng)、電話預(yù)約及健康武漢APP等。

1.2 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)篩選與清理:①對(duì)掛號(hào)方式、預(yù)約時(shí)段、報(bào)道時(shí)間、就診時(shí)間、醫(yī)生編號(hào)等關(guān)鍵信息缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行排除,以減少患者達(dá)到、醫(yī)生接診模擬誤差;②對(duì)半日就診人數(shù)偏離1.5倍四分位數(shù)間距的醫(yī)生進(jìn)行排除,以減少醫(yī)生遲到、早退、臨時(shí)手術(shù)等異常情況影響;③排除專家號(hào)號(hào)源數(shù)據(jù)、周末號(hào)源數(shù)據(jù)。經(jīng)清洗后獲得35430條預(yù)約掛號(hào)就診過(guò)程數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

將預(yù)約容量的變化作為研究主體,結(jié)合中國(guó)大型醫(yī)院實(shí)際診療流程,根據(jù)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)設(shè)置環(huán)境參數(shù),構(gòu)建離散事件模擬模型,并仿真不同干預(yù)情境,評(píng)估效果并篩選優(yōu)化。

1.3.1 門(mén)診診療流程離散事件模擬模型構(gòu)建。DES是一種通過(guò)模擬個(gè)體隨時(shí)間變化的健康狀況、事件經(jīng)歷以及這些事件對(duì)他們健康狀態(tài)、醫(yī)療資源使用等的影響,以進(jìn)行衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估的建模方法[12]。模型構(gòu)建主要參考Anthony等人提出的模擬方法[13],采用動(dòng)態(tài)仿真模擬中的離散事件仿真模擬方法,結(jié)合中國(guó)大型醫(yī)院普通門(mén)診實(shí)際單隊(duì)列多服務(wù)臺(tái)診療流程,構(gòu)建出動(dòng)態(tài)仿真模型和簡(jiǎn)化模擬流程。見(jiàn)圖1。

圖1 仿真模擬流程

聚焦于合理分配分時(shí)段預(yù)約診療線上號(hào)源容量以減少患者預(yù)約后平均等待時(shí)間,故診療流程終點(diǎn)為醫(yī)生完成患者第一次接診,不考慮患者是否取藥或檢查等后續(xù)流程,且固定醫(yī)生坐診數(shù)量、效率等參數(shù)。患者達(dá)到分診臺(tái)報(bào)道或通過(guò)醫(yī)院信息系統(tǒng)(自助機(jī)、窗口等)出號(hào)即進(jìn)入排隊(duì),叫號(hào)方式服從先到先得。其中,門(mén)診患者預(yù)約后平均等待時(shí)間=∑(進(jìn)入診室診療的時(shí)鐘時(shí)間-到達(dá)分診臺(tái)或通過(guò)信息系統(tǒng)報(bào)道的時(shí)鐘時(shí)間)/預(yù)約診療人次數(shù);醫(yī)生工作效率=醫(yī)生人數(shù)*每位醫(yī)生坐診時(shí)間/預(yù)約診療人次數(shù)。

1.3.2 診療流程仿真參數(shù)估算。①患者達(dá)到模式參數(shù)估計(jì)。在皮膚科普通門(mén)診分時(shí)段預(yù)約中,患者報(bào)到時(shí)間7∶30-18∶00按半小時(shí)分為1段,共21段。通過(guò)雙因素方差分析,各星期之間、各時(shí)段之間患者平均到達(dá)人數(shù)均有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P<0.05)。但3月份線上預(yù)約患者和現(xiàn)場(chǎng)預(yù)約患者相同星期、時(shí)段之間,患者達(dá)到人數(shù)均符合泊松分布(P>0.05),其泊松參數(shù)λ為其平均值。由此,可得3月份患者各星期各時(shí)段到達(dá)平均人數(shù),并將平均人數(shù)取整設(shè)置為泊松參數(shù)λ,得三月份線上預(yù)約患者到達(dá)模式和三月現(xiàn)場(chǎng)預(yù)約患者到達(dá)模式。②醫(yī)生工作模式及資源參數(shù)估計(jì)。在皮膚科普通門(mén)診分時(shí)段預(yù)約中,醫(yī)生規(guī)定工作時(shí)間為8∶00-12∶00、14∶00-17∶30,并按半天排班。根據(jù)醫(yī)院真實(shí)數(shù)據(jù),可得3月各星期上、下午坐診醫(yī)生人數(shù)以及每醫(yī)生平均接診患者人數(shù)。由于17∶30以后僅有部分醫(yī)生處于就診狀態(tài),為精確獲得醫(yī)生工作效率,17∶30以后接診的患者在計(jì)算醫(yī)生效率時(shí)剔除。根據(jù)以上數(shù)據(jù),對(duì)坐診醫(yī)生數(shù)及其工作效率做單樣本K-S檢驗(yàn),得出其醫(yī)生數(shù)服從泊松分布(P>0.05),醫(yī)生工作效率符合均勻分布(P>0.05)。故同月份同星期數(shù)的上午每名醫(yī)生工作效率相同,下午每名醫(yī)生工作效率相同,且其工作效率符合均勻分布,得3月醫(yī)生坐診人數(shù)及工作效率。

1.3.3 仿真模擬與研究過(guò)程。按圖1在Simul8 2019軟件中建立仿真模型:①運(yùn)行模型,設(shè)置模擬時(shí)段、患者到達(dá)和醫(yī)生工作模式,生成模擬數(shù)據(jù);②驗(yàn)證模型,整理模擬數(shù)據(jù)及醫(yī)院實(shí)際數(shù)據(jù),通過(guò)時(shí)間差異驗(yàn)證動(dòng)態(tài)仿真模型可行性;③情景模擬,通過(guò)實(shí)際情況,設(shè)置不同預(yù)約號(hào)源分配優(yōu)化策略,再次模擬;④評(píng)估效果,通過(guò)不同情景下患者等待時(shí)間比較,評(píng)估容量分配效果,選擇優(yōu)化策略。

1.3.4 基本假設(shè)與情景設(shè)置。模型基本假設(shè)為:①同月份同星期數(shù)同一個(gè)時(shí)間段內(nèi)患者達(dá)到符合泊松分布;②同月份同星期數(shù)的上午每名醫(yī)生工作效率相同且符合均勻分布;③同月份同星期數(shù)的下午每名醫(yī)生工作效率相同且符合均勻分布;④線上預(yù)約掛號(hào)患者到達(dá)時(shí)間與其線上預(yù)約時(shí)段密切相關(guān);⑤現(xiàn)場(chǎng)預(yù)約患者到達(dá)時(shí)間與醫(yī)院網(wǎng)上號(hào)源分布無(wú)關(guān)。

基于研究假設(shè)設(shè)計(jì)的號(hào)源分配情景如下。

情景1:全預(yù)約制度,線上、現(xiàn)場(chǎng)共用同一號(hào)源,號(hào)源全部釋放。

情景2:限制等待最高峰期上升趨勢(shì)時(shí)間段15∶30-16∶00線上預(yù)約號(hào)源為0,此時(shí)間段線上預(yù)約號(hào)源均勻分布于下午其他線上時(shí)間段。

情景3:限制等待最高峰期上升趨勢(shì)時(shí)間段15∶30-16∶00線上預(yù)約號(hào)源為0,此時(shí)間段線上預(yù)約號(hào)源按限制前各時(shí)段患者達(dá)到人數(shù)比例,等比例分布于下午其他時(shí)間段。

情景4:限制等待最高峰期上升趨勢(shì)時(shí)間段15∶30-16∶00線上預(yù)約號(hào)源為0,此時(shí)間段線上預(yù)約號(hào)源全部分布于等待高峰下降趨勢(shì)段16∶30-17∶00。

情景5:限制等待最高峰時(shí)間段16∶00-16∶30線上預(yù)約號(hào)源為0,此時(shí)間段線上預(yù)約號(hào)源均勻分布于下午其他線上時(shí)間段。

情景6:限制等待上升趨勢(shì)和最高峰時(shí)間段15∶30-16∶30線上預(yù)約號(hào)源為0,此時(shí)間段線上預(yù)約號(hào)源均勻分布于下午其他線上時(shí)間段。

2 結(jié)果

2.1 分時(shí)段預(yù)約診療總體情況

2019年3月,武漢市某三甲醫(yī)院皮膚科普通門(mén)診每日約接診患者1687人,現(xiàn)場(chǎng)預(yù)約患者比例為55.12%,預(yù)約后平均等待時(shí)間為15.08分鐘,是平均就診時(shí)間5.95分鐘的2.53倍,線上預(yù)約患者平均候診時(shí)間小于現(xiàn)場(chǎng)預(yù)約患者。見(jiàn)表1。

表1 分時(shí)段預(yù)約診療總體情況

2.2 線上預(yù)約患者預(yù)約時(shí)段與到達(dá)時(shí)段關(guān)聯(lián)情況

根據(jù)醫(yī)院門(mén)診數(shù)據(jù),線上預(yù)約患者59.09%在預(yù)約時(shí)段報(bào)道,32.49%在前一個(gè)時(shí)段報(bào)道,99.49%在提前3個(gè)時(shí)段或遲到2個(gè)時(shí)段之間。見(jiàn)圖2。

圖2 不同預(yù)約時(shí)間段線上預(yù)約患者到達(dá)時(shí)間的95%置信區(qū)間

2.3 分時(shí)段預(yù)約診療仿真結(jié)果

2.3.1 以預(yù)約診療的實(shí)際情況進(jìn)行仿真。從仿真模擬結(jié)果看,患者實(shí)際平均等待時(shí)間與模擬等待時(shí)間差異較小,且經(jīng)配對(duì)t檢驗(yàn),兩者無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P>0.05)。這說(shuō)明以離散事件模擬模型仿真中國(guó)醫(yī)院分時(shí)段預(yù)約診療流程切實(shí)可行。見(jiàn)表2。

表2 患者到達(dá)醫(yī)院后實(shí)際候診時(shí)間及模擬候診時(shí)間

圖3顯示7∶00起不同時(shí)間平均候診人數(shù)和患者等待高峰,患者等待高峰隨星期不同有差異性變化,例如星期二等待高峰在于16∶00左右,周四等待高峰則在10∶00之后?？傮w上,工作日候診人數(shù)在10∶30-11∶00和16∶00-16∶30達(dá)到高峰。

圖3 星期一至星期五候診人數(shù)隨時(shí)間變化的模擬結(jié)果

2.3.2 分時(shí)段預(yù)約號(hào)源容量分配情景仿真。武漢市某三甲醫(yī)院皮膚科普通門(mén)診采用分時(shí)段全預(yù)約模式。全預(yù)約制度下,醫(yī)院只控制每個(gè)時(shí)段號(hào)源總數(shù),線上、現(xiàn)場(chǎng)共用一個(gè)號(hào)源數(shù)據(jù)庫(kù)并全部開(kāi)放,未分配各掛號(hào)途徑號(hào)源投放量。線上預(yù)約和現(xiàn)場(chǎng)預(yù)約容量分配則指部分預(yù)約模式,對(duì)線上、現(xiàn)場(chǎng)號(hào)源投放量進(jìn)行分配。情景仿真主要分為3步:提出假設(shè)、情景設(shè)計(jì)、情景仿真及比較。其中,假設(shè)及情景設(shè)計(jì)見(jiàn)方法部分。

2.3.2.1 情景仿真模擬結(jié)果。以模擬效果最好的3月的星期二為例進(jìn)行情景仿真。情景1為現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)仿真結(jié)果,患者預(yù)約后等待時(shí)間15.58 分鐘。情景仿真結(jié)果顯示,情景2、情景4患者預(yù)約后等待時(shí)間分別減少6.08分鐘(39.02%)、5.86分鐘(37.61%),情景3、情景5、情景6患者等待時(shí)間未明顯減少。見(jiàn)表3。

表3 線上號(hào)源預(yù)約容量不同分配情景下的仿真結(jié)果

2.3.2.2 不同情景的仿真結(jié)果比較。從患者候診時(shí)間看,控制上升趨勢(shì)時(shí)間段線上號(hào)源(情景2)比直接控制高峰期(情景5)效果好,控制的號(hào)源均勻分布于各時(shí)間段(情景2)比等比例分配(情景3)或直接分配于患者人數(shù)少的時(shí)間段(情景4)效果更好,單獨(dú)高峰時(shí)間段控制(情景2)比多峰同時(shí)控制(情景6)效果更好。因此,號(hào)源調(diào)控的最優(yōu)策略是將患者等候人數(shù)上升趨勢(shì)中的單個(gè)高峰時(shí)間段,均勻分配至其他時(shí)段中。

3 討論

3.1 分時(shí)段預(yù)約診療號(hào)源分配策略有助于優(yōu)化門(mén)診流程

分時(shí)段預(yù)約診療在一定程度上緩解了傳統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)掛號(hào)或粗放式預(yù)約掛號(hào)模式下患者密集到達(dá)導(dǎo)致的等候高峰[5],減少了患者等待時(shí)間[14]。本研究發(fā)現(xiàn),武漢市某三甲醫(yī)院皮膚科普通門(mén)診分時(shí)段預(yù)約診療患者候診時(shí)間仍遠(yuǎn)大于就診時(shí)間,削峰作用有限,這與既往研究結(jié)果類似[15-16]。醫(yī)院流程再造理論可以分析原有工作流程,識(shí)別核心程序和輔助程序,從患者角度出發(fā),對(duì)原有流程重新整合,提高工作效率及質(zhì)量[17]。在流程再造理論的基礎(chǔ)上,采用離散事件模擬方法探索線上、線下號(hào)源調(diào)整策略,進(jìn)一步緩解分時(shí)段預(yù)約患者候診高峰,以減少患者候診時(shí)間,是本研究的理論基礎(chǔ)。

情景模擬仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn),將單個(gè)患者候診高峰上升趨勢(shì)時(shí)間段號(hào)源均勻分配至其他時(shí)間段是線上預(yù)約容量分配的較優(yōu)策略,能夠減少患者39%的預(yù)約后平均等待時(shí)間。從理論上看,該策略可能會(huì)降低醫(yī)生的服務(wù)利用率,但從情景仿真結(jié)果中不難看出,醫(yī)生基本能夠在工作時(shí)間內(nèi)結(jié)束工作。醫(yī)生資源利用率損失程度遠(yuǎn)小于患者候診時(shí)間減少幅度。相比增加排班人員削減候診高峰的方法[18],將單個(gè)患者候診高峰上升趨勢(shì)時(shí)間段號(hào)源均勻分配至其他時(shí)間段的號(hào)源分配策略,具備一定成本優(yōu)勢(shì),能夠作為傳統(tǒng)多訂策略、控制預(yù)約容量及限制預(yù)約周期長(zhǎng)度三種策略的有益補(bǔ)充[19-20]。

從實(shí)際上看,國(guó)家衛(wèi)生健康委2022年印發(fā)《醫(yī)療機(jī)構(gòu)門(mén)診質(zhì)量管理暫行規(guī)定》,提出動(dòng)態(tài)調(diào)整各掛號(hào)途徑號(hào)源投放量的要求。我國(guó)三級(jí)醫(yī)院線上預(yù)約診療率每年平均增長(zhǎng)約4%,現(xiàn)場(chǎng)掛號(hào)和預(yù)約掛號(hào)方式仍將長(zhǎng)期并存[21]。預(yù)約掛號(hào)和候診時(shí)間短的患者滿意度更高[22],采用號(hào)源分配策略,減少患者候診時(shí)間,提高患者滿意度,符合現(xiàn)實(shí)需求與政策導(dǎo)向。與此同時(shí),該分配策略簡(jiǎn)單可行且具備可移植性。通過(guò)從HIS系統(tǒng)導(dǎo)出規(guī)范數(shù)據(jù),按照固定模式計(jì)算和簡(jiǎn)單調(diào)試,并在系統(tǒng)中簡(jiǎn)單分配,即可在其他科室和醫(yī)院推廣[2]。

本研究還發(fā)現(xiàn),64%的線上預(yù)約患者在預(yù)約時(shí)間段或之后到達(dá),而合理的號(hào)源分配也可緩解患者遲到問(wèn)題[21]。因此,可在現(xiàn)場(chǎng)掛號(hào)患者比例較高的地區(qū)實(shí)施號(hào)源容量分配策略,減少患者遲到。但實(shí)施號(hào)源分配可能會(huì)導(dǎo)致線上、線下患者候診時(shí)間差距縮小,阻礙線上預(yù)約診療率的提升。且醫(yī)生工作效率略微降低,需要相關(guān)的政策對(duì)醫(yī)院進(jìn)行激勵(lì)。

3.2 削減候診高峰是醫(yī)院門(mén)診減少患者候診時(shí)間的關(guān)鍵

研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),武漢市某三甲醫(yī)院皮膚科普通門(mén)診患者候診人數(shù)上午總體偏鋸齒狀,而下午總體呈單峰狀。這與既往門(mén)診患者候診隊(duì)列上、下午均呈單峰趨勢(shì)的研究結(jié)果不完全相同[23],其主要原因可能是不同醫(yī)院的候診高峰特征并不相同。同時(shí),該研究近似擬合了患者隊(duì)列,在一定程度上減少了上午候診患者鋸齒狀分布程度。但是,兩者下午候診患者人數(shù)的分布仍然呈單峰狀分布,這說(shuō)明下午時(shí)段門(mén)診患者候診人數(shù)的單峰特征在不同醫(yī)院之間更具普適性。因此,醫(yī)院在選取干預(yù)時(shí)間點(diǎn)時(shí),可以著重點(diǎn)關(guān)注下午或單峰時(shí)間段。

真實(shí)數(shù)據(jù)模擬結(jié)果表明,星期一至星期五分時(shí)段預(yù)約患者候診人數(shù)大部分在10∶30-11∶00和16∶00-16∶30左右達(dá)到高峰,但星期五上午最高峰位于8∶00-8∶30,這可能是受節(jié)假日、天氣和季節(jié)的影響[24],同一醫(yī)院的高峰特征在一定時(shí)間段內(nèi)總體較為一致[16],但在部分工作日或不同季節(jié)分布可能會(huì)有所不同。情景模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn),直接限制高峰預(yù)約時(shí)間段、同時(shí)限制多個(gè)時(shí)間段或?qū)⑻?hào)源等比例分配至其他時(shí)間段,會(huì)削弱預(yù)約容量分配效果,這可能是號(hào)源分配后促使了新高峰的形成。因此,醫(yī)院選擇號(hào)源分配策略或采取干預(yù)措施的重點(diǎn)在于削減現(xiàn)有高峰,并預(yù)防新高峰的出現(xiàn)。

3.3 離散事件模擬模型有助于提升醫(yī)院門(mén)診便捷性

醫(yī)院門(mén)診就診過(guò)程是一個(gè)較為復(fù)雜的隊(duì)列系統(tǒng),而離散事件模擬是一種用于刻畫(huà)和分析排隊(duì)過(guò)程和隊(duì)列網(wǎng)絡(luò)的仿真方法[25],理論上能夠適用于醫(yī)院門(mén)診就診過(guò)程。本研究仿真發(fā)現(xiàn),普通門(mén)診分時(shí)段預(yù)約診療模擬結(jié)果和現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)較為切合,患者預(yù)約后平均候診時(shí)間相差較小,進(jìn)一步說(shuō)明了離散事件模擬在醫(yī)院門(mén)診系統(tǒng)的應(yīng)用具有理論可行性。同時(shí),相對(duì)于昂貴的直接實(shí)驗(yàn)法和復(fù)雜的系統(tǒng)仿真,離散事件模擬具備了決策樹(shù)模型和馬爾可夫模型不具備的動(dòng)態(tài)和系統(tǒng)性,需要數(shù)據(jù)少,并通過(guò)簡(jiǎn)單重復(fù)便能推廣與應(yīng)用[2],更加簡(jiǎn)潔且便于使用[26],具備較好實(shí)踐可行性。既往學(xué)者采用離散事件模擬仿真和評(píng)價(jià)了醫(yī)院門(mén)急診系統(tǒng)的擁擠程度[27],模型數(shù)據(jù)曲線總體趨勢(shì)與實(shí)際數(shù)據(jù)曲線吻合較好,并驗(yàn)證了視覺(jué)模擬評(píng)分和國(guó)家急診科擁擠度評(píng)分的評(píng)價(jià)效果,也證實(shí)了以上觀點(diǎn)。2023年3月,中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于進(jìn)一步完善醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系的意見(jiàn)》,要求醫(yī)院提升服務(wù)便捷性。除了醫(yī)院門(mén)急診系統(tǒng),離散事件模擬也可用于提高醫(yī)院手術(shù)室、檢查室及病床使用工作效率的研究[28-29],以提升醫(yī)院整體服務(wù)便捷性及工作效率。

因此,我國(guó)大型醫(yī)院在采用離散事件模擬優(yōu)化門(mén)診預(yù)約制度時(shí),也可以嘗試將其在更多的醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域中推廣,進(jìn)而持續(xù)優(yōu)化服務(wù)流程。但是,隨著醫(yī)院、患者或醫(yī)患雙方利益角度的變化,離散事件模擬得出的優(yōu)化方案也不完全相同[28]。各利益相關(guān)方應(yīng)依據(jù)優(yōu)化目標(biāo),選擇合適方案或干預(yù)措施。

本研究對(duì)中國(guó)大型醫(yī)院的分時(shí)段預(yù)約診療號(hào)源分配進(jìn)行研究和優(yōu)化,但要做出完全精確且符合實(shí)際的容量分配,預(yù)約時(shí)間段被限制后患者的選擇及其概率分布極為重要,而本研究簡(jiǎn)單默認(rèn)其仍符合原先分布。同時(shí),容量分配高峰限流,可以提高效率,但可能喪失部分患者和損失部分醫(yī)生資源,這可能與醫(yī)院利益沖突,而本研究并未討論相關(guān)成本。最后,本研究只納入已就診患者,并將數(shù)據(jù)缺失的患者進(jìn)行排除,仿真模擬模型可能有一定偏倚。

全預(yù)約制度轉(zhuǎn)變?yōu)榭茖W(xué)合理的部分預(yù)約制度還需要通過(guò)更多的相關(guān)研究進(jìn)行支持和探索。后續(xù)研究者可以在本研究的基礎(chǔ)上,向醫(yī)生資源配置、醫(yī)患雙方成本最小和限制后患者概率轉(zhuǎn)移矩陣等方面進(jìn)行探索。