某市智慧健康驿站提升运行质量策略研究
Study on the Strategy of Improving Operation Quality of a City’s Smart Health House
DOI: 10.12677/MM.2022.1211196, PDF, HTML, XML, 下载: 246  浏览: 420 
作者: 秦 彦:上海市健康促进中心社区卫生管理部,上海;潘新锋, 毕 媛:上海市健康促进中心,上海;韩 伟:上海市奉贤区疾病预防控制中心,上海
关键词: 智慧健康驿站规范运行健康服务质量管理Smart Health House Standardized Operation Health Service Quality Management
摘要: 为了寻找提升驿站运行质量与效率的较优策略,在文献研究的基础上,于2022年现场调查某市智慧健康驿站运行情况。首先建立了质量指标体系及评价方案,采用整群抽样法开展调查,描述性分析法分析得分,频数统计法汇总存在问题,并采用Pearson相关系数分析。结果某市212家驿站平均标准总得分(77.66 ± 18.39)分,运行保障(34.91 ± 4.92)分,规范运行(10.78 ± 3.90)分,服务利用(14.60 ± 11.50)分,服务产出及附加分(17.36 ± 4.27)分。存在的主要问题是部分驿站能动性不足,健康自评、国民体质自测、日均服务利用不足;每周正常运行天数少、设备强检证书不全等,其中存在较为显著的相关性。通过对驿站运行质量问题的量化分析,得出需要优化管理机制及服务路径,针对存在问题协同改进相关因素、充实服务内涵才能尽快提升驿站运行质量。
Abstract: In order to find the optimal strategy to improve the operation quality and efficiency of Smart Health House, based on literature research, the operation of Smart Health House in a city was investigated on site in 2022. Firstly, the quality index system and evaluation scheme were established. Cluster sampling method was used to carry out the survey, descriptive analysis method was used to analyze the scores, frequency statistics method was used to summarize the problems, and Pearson correlation coefficient was used to analyze. Results: The average standard score of 212 Smart Health House in a city was (77.66 ± 18.39), (34.91 ± 4.92), (10.78 ± 3.90), (14.60 ± 11.50), (17.36 ± 4.27). The main problems are the lack of initiative of some Smart Health Houses, the lack of self-assessment of health, self-assessment of national physique, and the lack of daily service utilization. The number of normal operation days per week is less, and the strong inspection certificate of equipment is not complete, among which there is a significant correlation. Through the quantitative analysis of the operation quality problems of Smart Health House, it is concluded that it is necessary to optimize the management mechanism and service path, improve the relevant factors according to the existing problems, and enrich the service connotation to improve the operation quality of Smart Health House as soon as possible.
文章引用:秦彦, 潘新锋, 韩伟, 毕媛. 某市智慧健康驿站提升运行质量策略研究[J]. 现代管理, 2022, 12(11): 1509-1516. https://doi.org/10.12677/MM.2022.1211196

1. 引言

根据《健康中国“2030”规划纲要》,为了让老百姓真正享受家门口的健康自我管理服务,2019、2020年某市政府开展智慧健康驿站实事项目建设。驿站作为健康支持环境之一和落实社区健康服务举措的有效平台,可进一步整合基本公共卫生服务职能,加强多领域协作,共同预防健康综合问题。前提条件是首先需要保证驿站的运行规范化、服务同质化,提升驿站运行质量。

对现有智慧健康驿站相关文献进行梳理,归纳驿站存在意义、居民需求、发展瓶颈和相关建议 [1] [2] [3] [4] [5]:① 存在意义:具有推动分级诊疗模式的施行、融合智慧理念完善健康城市建设、完善数字平台应用与管理、促进健康服务供给侧改革等意义;② 居民需求:基本体征自检自测项目中,居民需求顺序为血压、血糖、心血管功能自检项目;健康自评项目中,需求顺序为心理健康、老年人健康、疾病风险预警;驿站的建设地点需求顺序为在医院等周边机构内、居委会/村委会、街道/乡镇;驿站的人力资源需求顺序为健康管理师、运动体育指导员;驿站的功能需求顺序为健康检测服务、社区慢病管理、健康咨询及指导服务;③ 发展瓶颈:存在服务模式单一、设备利用率不高、人员配置不合理、信息化建设滞后、信息存在孤岛效应、数据来源未完全统一标准、数据处理能力亟待提升等发展瓶颈;④ 相关建议:为强化政府主导工作、明晰相关部门职责、加强社会参与管理、加大财政投入力度、突破传统运营模式、扩大健康服务领域、规范运行管理、提升服务效率、建立数据标准机制、提升信息化建设能力、加强核心技术研究、深化构建物联网与物联智慧网态体系等。

为有效提升某市智慧健康驿站运行质量,在文献研究的基础上,于2021年5月14日~12月9日,整群抽取某市智慧健康驿站(市级)为研究对象。2021年某市共有219家市级智慧健康驿站,其中79家(36.07%)位于城区,140家位于郊区(63.93%)。对212家驿站开展调查,另有7家驿站因为站点装修、重新选址、移交管理主体等原因申请暂时关闭,故不纳入。具体分布情况见表1

Table 1. The distribution of Smart Health House in a city

表1. 某市智慧健康驿站分布情况

2. 现场调查

根据《某市智慧健康驿站运行质控标准(2021版)》(简称《标准》)及文献研究结果,依据“结构–过程–结果”评估模型、“结果链”逻辑框架,从投入资源、过程质量管理和结果质量输出3个层面确定评价框架,采用专题讨论法(于2020年3月组建20名来自某市卫生、健康管理、体育、信息化条线的专家小组)与层次分析法,初步建立了包括4个一级指标、13个二级指标的智慧健康驿站运行质量指标体系及评价方案 [6],相关指标及分值见表2

Table 2. Smart Health House operation quality index and score in a city (unit: cent)

表2. 某市智慧健康驿站运行质量指标及分值(单位:分)

各区组建4~6人的专家组,包括卫生、体育、信息化条线专家,按方案相互调研。内容为各区落实《标准》及存在问题的自查整改情况。专家组对照指标,导出系统数据、听取各区汇报、查阅现场资料(证书、记录、文件等)、逐条逐项打分、记录得分情况,时间范围为2021年5月14日~12月9日。在调查开始前,对各区就《标准》及调查方案开展培训,并对各区前期发现问题提供针对性项目清单。在调查过程中,服务支持组每日在“调查专家微信群”中实时解答专家疑问,并定期发布集中答疑文件。

采用Excel 2016软件进行数据清洗,SPSS22.0进行统计分析;正态分布的定量资料以均数 ± 标准差( x ¯ ± s )表示 [7] [8],定性资料以相对数表示;组间比较采用Cruskal-Wallis秩和检验,以P < 0.05为差异有统计学意义。

3. 调查结果

某市212家驿站总分最高分109.90分,最低分11.00分,平均标准总分(77.66 ± 18.39)分,平均得分率70.60%;总分区间符合正态分布(平均值77.66,标准差18.386,N = 212),可见本次调查指标及分值设定是较为合理的 [9] [10] [11] [12]。1) 运行保障维度:平均得分(34.91 ± 4.92)分,平均得分率91.87%,其中125家(58.96%)得满分。2) 规范运行维度:平均得分(10.78 ± 3.90)分,平均得分率77.03%,其中89家(41.98%)得满分。3) 服务利用维度:平均得分(14.60 ± 11.50)分,平均得分率40.55%,其中2家(0.94%)得满分。4) 服务产出及附加分维度:平均得分(17.36 ± 4.27)分,平均得分率78.92%,其中50家(23.58%)得满分。一级指标得分情况见表3

Table 3. Score of first-level index of operation quality of Smart Health House in a city (mean x ¯ ± s ) (unit: cent)

表3. 某市智慧健康驿站运行质量一级指标得分情况( x ¯ ± s ) (单位:分)

二级指标中主要指标得分情况见表4

Table 4. Score of secondary index (main index) of operation quality of Smart Health House in a city (mean x ¯ ± s ) (unit: cent)

表4. 某市智慧健康驿站运行质量二级指标(主要指标)得分情况( x ¯ ± s ) (单位:分)

采用频数统计的方法,统计全市驿站指标存在问题的占比,将占比 × 指标分值(见表2),根据结果按严重程度进行排序(见表5)。

Table 5. Ranking of problems in indicators of operation quality of Smart Health House in a city

表5. 某市智慧健康驿站运行质量中指标存在问题排序

对全市驿站指标数据进行Pearson相关系数分析(见表6)。

Table 6. Correlation of index data in operation quality of Smart Health House in a city

表6. 某市智慧健康驿站运行质量中指标数据相关性

4. 情况分析

125家驿站(58.96%)运行保障得38分为满分,此项目遵守《标准》并认真准备的驿站易得分。其与规范运行、服务产出及附加分有较大相关性,是驿站运行质量与后续服务利用的重要基础。部分驿站的设备强检证书齐全率较低,影响驿站设备运行安全;部分驿站缺失较多运行经费保障相关文件;有10家驿站信息系统与HIS系统整合,却导致数据不能对接市平台;部分驿站数据被家医工作站调阅率为0%,导致异常数据没有推送至家医工作平台,从而不能对居民开展主动干预。

89家驿站(41.98%)规范运行得14分为满分,61家驿站(28.77%) < 8.4分,呈二级分化态势;其中每周正常运行天数全市平均4.37天,89家驿站(41.98%) < 5天;此项目日常运行严格规范的驿站较易得分,反之较难得分。规范运行与服务利用、服务产出及附加分有所相关,是后续服务利用基础之一。

134家驿站(63.21%)服务利用 < 21.6分,较多驿站利用不足。以月为周期,70家驿站基本体征自测日均服务利用人次数较少,102家驿站利用人数较少,国民体质自测服务日均利用与健康自评日均利用均较少。与《标准》中优化服务利用人群、服务项目结构的要求差距较大。83家驿站(39.15%)链接社区健康服务与资源 < 5项;其是驿站引入外部资源、发挥影响力的有效手段,应充分开展。同时,应在现有健康服务基础上,增加新的服务形式与种类,充实服务内涵,满足居民需要 [13]。

5. 提升策略

1) 协同优化质量。鉴于部分驿站存在整体薄弱环节,经多次协调改进有限,已不能在目前体系下单靠常规方法提升运行质量;需解决可能存在的机制性问题,争取领导重视,突出街镇主体作用,探索优化更有效的运行质量管理机制 [14];需拓展质量管理体系能力圈范围,协调所有可能的合作方如市级、区级卫生机构、外部机构、第三方企业等,共同探讨、群策群力提出适宜的路径与方法,多方协力重点推进薄弱环节的发展。对于存在不同问题的驿站,需精准分析每个主要问题的相关性因素,针对因素协同改进所有相关项目,并通过PDCA循环(计划–执行–检查–处理)持续提升服务质量与服务产出 [15]。

2) 移植有效路径。可学习先进榜样,如第12区某驿站在本次质控中排名第1,得109.9分。其探索构建“3 + N”健康管理模式,每月开展“健康管理达人”签到打卡、家庭医生签约日、中医便民服务等活动 [16],有效提升日均服务利用人次。可梳理分析类似的运行良好驿站的相关举措,组织开展专题培训,对照指标构建驿站运行路径SOP框架,可供其它驿站因地适宜模仿改造后移植运行。

3) 打造互联网健康场景。需根据居民健康需要在驿站打造种类多样的互联网健康服务场景,加强健康数据利用;同时建立签约居民慢病异常数据推送至家医进行主动干预、未签约居民引导签约服务的路径,以此为基础开展健康管理、发挥健康数据价值。

本文作者声明不存在任何与本稿件相关的利益冲突。

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