基于因子聚類分析的門診患者爽約影響因素研究_周穎〔摘要〕文章以中國某大型公立醫院HIS系統中提取的2014年11月相關數據作為樣本數據，首先運用因子分析法“K型聚類”然后利用的方法將4個主因子分為3類，找到爽約患者將影響患者爽約的8個因素提煉為4個主特征因子，的特征，并得到如下結論：預約提前期和預約方式對門診患者爽約的影響最大，醫院管理者應從該兩類因素入手對患者爽約進行早期干預。〔關鍵詞〕爽約；因子分析；聚類分析；門診〔〔中圖分類號〕Ｒ197文獻標識碼〕A〔4663（2016）01－22－03文章編號〕1004-Studyingonthefactorstoinfluencetheoutpatients'noshowbehaviorsbasedonfactoranalysisandclusteringanaly-DatacollectedfromHISsystemofacomprehensivehospitalinNov．2014wasfirstlyanalyzedwithfactoranalysisetal．//TheChineseHealthServiceManagement．sis．/ZhouYing，Abstractmethodtoextractfourmainfactorsfromeightfactorsinfluencingtheoutpatients'noshowbehaviors，whichwereclassifiedinthreecategorieswith“K-typecluster”．Basedonwhich，itcanbeconcludedthatthefactorsofperiodandpatternofappointmenthadmostwhichshouldbeearlyintervened．significantinfluenceonoutpatients'noshowbehaviors，Author'saddressKeyword1引言BusinessSchool，SichuanUniversity，Chengdu，P．Ｒ．China．noshow；factoranalysis；clusteringanalysis；outpatient．還有文獻認為預約提前期是影響患者爽約的主要因〔12〕、〔13〕。Bean和Talaga〔8〕認為患者的爽約可以通過預約提素前期、醫生的專業程度以及患者的年齡、性別來預測。Glowacka以患者的特征和預約系統為基礎建立了一個模型來預測不同患者群體的爽約率。Tseng此外，發現初診患者的爽約率遠遠高于復診。Dove和Schneider〔16〕，Bean和Talaga〔7〕都發現過去爽約過的人，〔17〕再次爽約的可能性會更大。George和Ｒubin從患者的爽約率、到達和爽約次數分析得出了相同的結果，同時他們還發現〔18〕自費患者爽約的可能性更高。但Goldman卻認為支付方式〔19〕一。Kruse和Ｒohland研究了性別特征對患者爽約的影響。Hon等〔6〕發現男性患者的爽約率較高。Bean和Talaga〔8〕〔7〕發現當預約提前期超出7天時，男性的爽約率會變高。又有文獻研究表明年齡是影響患者爽約的另一顯著因素。Deyo和Inui〔9〕，Fen－YuTseng〔10〕認為，年輕患者具有較高的爽約率。Goldman等〔11〕也發現老年患者的爽約率較低，但80歲本文以我國某大型公立醫院門診為例對患者爽約行為進行研究。數據總體是該醫院門診部2014年11月份的206821“年齡”、“性別”、“預約方式”、“科例患者數據，提取字段包括以上患者的爽約率較高。*基金項目：國家自然科學基金重點項目“醫療服務中的資源調度與優化研究”（編號：71131006），“考慮病人需求國家自然科學基金面上項目（編號：71172197），“基于VMI的藥品供應鏈結構層級優化研究”（編號：14ZB0419）；的醫院資源計劃于控制優化策略研究”四川省教育廳科研項目“大數據驅動的環境與智慧醫療健康全社會資源管理研究”（編號：71532007）國家自然科學基金重點項目·22·”、“醫生職稱”、“初診/復診”、“出診時段”、“預約日室名稱”、“就診日期”，期通過分析得到影響患者爽約的8個因素，并表1變量量化規則變量量化規則制定其量化規則。見表1。變量及其量化表變量說明量化規則+=1“一級專家”“教授”+=2“二級專家”“副教授”年齡患者實際年齡醫生職稱=3“三級專家”=4“四級專家”=5“主治醫師”=6“其它”初診/復診初診=1復診=2=1“電信114”=2“窗口預約”預約方式=3“診間預約+復診”=4“網上預約”=5“銀行”科室名稱就診時間=1“上午”=2“下午”=1“耳鼻喉”=2“眼科”=3“消化內科”=4“神經內科”……預約提前期患者就診日期－患者預約日期性別=1“女”=2“男”3.2基于因子分析的患者爽約影響因素研究本文采用SPSS（19.0）作為統計分析工具，采用軟件中的間、初診/復診、科室歸為第2類，醫生職稱歸為第3類；年齡、性別歸為第4類。因子分析得到的主因子的現實意義可解釋為：第1類因子為預約特征，第2類因子為患者就醫特征，第3類因子為醫生特征，第4類因子為患者屬性特征。見表5。表40．63616554.910280．000影響因素預約方式預約提前期就診時間初診/復診科室醫生職稱年齡性別1－0．7010．692－0．0960．387－0．186－0．0840．0360．047“分析/降維/因子分析”程序，對原始變量作KMO和Bartlett的球形度檢驗。見表2。表2KMO和Bartlett的檢驗近似卡方Bartlett的球形度檢驗dfSig．Meyer-Olkin度量取樣足夠度的Kaiser-旋轉成分矩陣成分20．1190．0810．6680．6160．547－0．1040．077－0．0883－0．075－0．174－0．0890．154－0．0400．7500．156－0．0484－0．321－0．303－0．089－0．0730．4900．1080．7000．768KMO的值為0.636，由表2可知，大于0.5，因子分析可能得到較好的通過；Bartlett球形檢驗的Sig值為0.000，小于顯著性水平0.05，變量之間存在相關關系，適合做因子分析。在解釋的總方差表中（見表3），前4個因子的特征值大于1，且該4個因子的特征值之和占總特征值的56.771%，因此應提取前4個因子作為主因子。表3成分12345678合計1.2521.1571.1091.0230．9480．8950．8650．751表51累計%15.65230.11743.98656.77168.61579.80090.611100.000相關因素因子種類預約特征初始特征值方差的%15.65214.46513.86912.78511.84411.18510.8119.389主因子命名2患者就醫特征3醫生特征醫生職稱4患者屬性特征年齡、性別解釋總方差表預約方式、就診時間、初預約提前期診/復診、科室3.3基于聚類分析的患者爽約影響因素研究根據因子分析的計算結果，將患者預約狀態（正常/爽約）4個主因子作為輸入變量，記為（1/2），作為個案標記依據，將4個主因子特征值代入K－中心聚類分析模型，進行聚類分析，通過對每類中的樣本數據在Excel中進行歸納統計分析，得到以下的結果。見表6。根據旋轉后的載荷矩陣（見表4），預約方式、預約提前期在第一個主因子上的載荷值較大，可歸為第1類；同理，就診時表6各類患者特征表類別患者數量預約狀態（爽約率）“預約特征”“患者就醫特征”平均預約預約方式初診/復診科室就診時間提前期（天）“醫生特征”醫生職稱“患者屬性特征”平均年齡性別爽約等級·23·69.56%第1類741222.68%45.22%電信1146.3595.73%復診腫瘤等爽約率低的科室第2類903869.00%40.13%電信11431.18%電信11415.4998.78%復診73.52初診96.23%耳鼻喉等爽約率高的科室92.34%耳鼻喉等爽約率高的科室51.43%上午68.39%上午33.16%二級專家31.22%二級專家45.3889.79%女性52.05%男性A63.53%上午27.27%二級專家47.7378.34%男性C第3類423134.58%4.6831.68B“預約特征”、“患者就醫特征”、根據表6結果，各類患者在“醫生特征”“患者屬性特征”4個因素上的特征差異明顯。以及依據患者的上述4種特征的差異，可以判斷患者所屬類型。當該患者爽約的概率較高；當患者屬于C型時，患者屬于A型時，該患者的爽約概率較低；當患者屬于B型時，該患者的爽約概率居中。對于A型患者可以看出其具有預約提前期較長（15.49天）、多為女性（89.79%）的特征。因此，對于該類患者醫院應采取以下措施提醒患者及時就診：（1）強化信息提示，包括預約過程中的告知及就診前一天的提醒，電信114及醫院主頁、微郵件、推送信息于就診前一天提醒取號、就診時信分別以短信、間及地點；（2）銀醫預約渠道、自助機都實行預約實時支付，避一年內連續3次爽約者，系統納入免違約；（3）采取約束機制，違約的黑名單，取消其就診卡的預約功能，僅保留現場掛號功能。4結論本文以中國某大型醫院門診2014年11月患者數據為樣本，利用因子與聚類分析相結合的多元統計方法，探究影響爽約患者的主要特征，研究發現A類患者的爽約概率較高，該患者具有預約提前期較長、多為女性的特征，對于該類病人應采取相關措施干預降低其爽約的概率。〔參考文獻〕〔1〕劉姿，張秀蘭，唐澤華，等．預約掛號爽約患者情況調查與對策探2010，30（6）：1．討〔J〕．中國醫院管理，〔2〕MooreCG，WilsonWP，ProbstJC．Timeandmoney：effectsofno－showsatafamilypracticeresidencyclinic〔J〕．FamilyMedicine，2001，33（7）：522－527．〔3〕NadkarniMM，PhilbrickJT．Freeclinics：anationalstudy〔J〕．Ameri-canJournalofMedicineScience，2005，330（1）：25－31．〔4〕ＲustCT，GallupsNH，ClarkS，JonesDS，WilcoxWD，AdolescA．Patientappointmentfailuresinpediatricresidentcontinuityclinics〔J〕．PediatricAdolescentMedicine，2005，149（6）：693–695．〔5〕KruseGＲ，ＲohlandBM．Factorsassociatedwithattendanceatafirstappointmentafterdischargefromapsychiatrichospital〔J〕．PsychiatricService，2002，53（4）：473－476．〔6〕HonKL，MaTF．Issuesregardingnonattendanceatapediatricderma-tologycentre〔J〕．ClinicalandExperimentalDermatology，2002（27）：711－713．〔7〕BeanAG，TalagaJ．AppointmentBreaking：CausesandSolutions〔J〕．Journalofhealthcaremarketing，1992，4（12）：14－25．〔8〕BeanAG，TalagaJ．Predictingappointmentbreaking〔J〕．JournalHealthCareMark，1995，15（1）：29－34．〔9〕DeyoＲA，InuiTS．Dropoutsandbrokenappointments．Aliteraturer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