基于多元回归模型的临床工程人员配置方案研究.pdf
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1、Correspondingauthor:XUDa-wei.E-mail:.Hosmo临床工程BME&ClinMed,May2023,Vol.27,No.3367生物医学工程与临床2 0 2 3年5月第2 7 卷第3期网络出版时间:2 0 2 3-0 4-2 3316:31:455D0I:10.13339/ki.sglc.20230420.020网络出版地址:https:/ 家三级以上医疗机构临床工程部门进行横截面调查研究,以临床工程人员配置数量为因变量,技术工作时长、开放床位数、设备数量、出院病人数和服务率为自变量,进行Spearman秩相关性分析并采用逐步向前回归法建立多元回归模型。结果相关
2、性分析显示人员配置数量与技术工作时长(r=0.840,P0.01)开放床位数(r=0.890,P0.01)和设备数量(r=0.846,P0.01)显著正相关,多元回归分析结果显示其标准化回归系数分别为12.782、3.339 和2.346,且方程的决定系数R2=0.837,表明该模型的预测精度较强。结论通过提供一个预测工具来制定医疗机构临床工程人员配置水平的新准则,对医疗机构临床工程人员配置测算具有一定的适用性。关键词:多元回归分析;临床工程学;人员配置;医疗设备中图分类号:R197.32文献标识码:B文章编号:10 0 9-7 0 9 0(2 0 2 3)0 3-0 36 7-0 6Anal
3、ysis of allocation number of clinicalI engineering staffing in medical institutes based on multiple regressiondelSHEN Hui,XU Da-wei?(1.The Peoples Hospital of Xinghua,Taizhou225700,Jiangsu,China;2.Tumorpital of Shaanxi Province,Xian710061,Shaanxi,China)Abstract:Objective To estimate the staffing num
4、bers of clinical engineers in medical institutions based on multiple regres-sion model,and provide methodological basis for the establishment and improvement of reasonable staffing in medical institu-tions.Methods A cross-sectional study was conducted on the clinical engineering departments of 52 te
5、rtiary medical insti-tutions in J province.The number of clinical engineers was dependent variable,and technical management hours,assignedbeds,number of devices,number of discharged patients and service rate were independent variables.Spearman rank correla-tion analysis was performed,and multiple re
6、gression models were established by stepwise forward regression.Results TheSpearmans rho correlation analysis showed that number of clinical engineers were statistically significant correlated with totaltechnology management hours(r=0.840,P 0.01),total assigned beds(r=0.890,P 0.01),and total number
7、of devices(r=0.846,P 0.01).The results of multiple regression analysis showed that the standardized regression coefficients were 12.782,3.339 and 2.346,respectively.The determination coefficient of the equation R?=0.837 indicated the strong power of predictionaccuracy.Conclusion It is demonstrated t
8、hat the novel criteria for allocation level of clinical engineering personnel in medicalinstitutions are formulated by prediction tools,which has certain applicability for calculation of clinical engineering personnel al-location in medical institutions.Key words:multiple regression analysis;clinica
9、l engineering;staff allocation;medical device临床工程师是将临床医学基础、工程和管理等知识应用于医疗保健服务中,从而支持和改善患者治疗和护理的专业人员!。随着现代医疗服务对相关医疗设备的依赖程度越来越高,医疗机构对临床工程人员的需求也越来越大 2 4。中国医师协会临床工程师协会在2 0 2 0 年发布的中国临床工程师职业发展规划研究报告中指出,与其他专业技术人员相比,临床工程人员的配置数量少。同年,在三级综合医院评审标准中对于医学装备的管理,也明确提出了合理配置临床工程人员的要求,但迄今为止中国还没有广泛接受或准确的模型来确定临床工程部门人员的配置数
10、量。医疗机构中临床工程人员配置数量取决于人员职责的范围和深度,最常见的人员配置标准是医院的业务发展,床位数量、医疗设备的数量和价值及工作作者单位:1.兴化市人民医院,江苏泰州2 2 57 0 0;2.陕西省肿瘤医院医学装备部,陕西西安7 10 0 6 5作者简介:沈慧(19 9 0 一),女,江苏扬州市人,硕士,主管技师,主要从事医疗设备全生命周期管理方面的研究工作。电话:18 8 6 10 32 2 2 5。E-mail:sh_。基金项目:江苏省医院协会医院管理创新基金项目(JSYGY-3-2020-756)通信作者:续大伟(19 8 2 一),男,山西襄汾人,本科,副主任技师,主要从事医疗
11、设备的参数论证、维护保养、质量控制和升级改造等方面的研究。电话:0 2 9-8 52 7 6 0 7 2。E-mail:。版权保护,不得翻录。BME&Clin Med,May 2023,Vol.27,No.3368生物医学工程与临床2 0 2 3年5月第2 7 卷第3期量等实际情况 6 9 ,而没有考虑各配置标准指标共同影响的结果,势必会造成人员配置的不均衡 10 。笔者采用横断面调查的研究方法,获取医疗机构及其临床工程部门的基本特征,通过多元回归分析探讨临床工程人员配置水平的影响因素,深入了解各决定因素对临床工程人员配置数量的影响程度,得出医疗机构临床工程人员配置数量的预测模型1材料与方法1
12、.1实验材料以J省三级以上医疗机构临床工程部门为调查对象,综合考虑临床工程人员配置标准 10 13,结合中国医师协会开展的“中国临床工程师执业情况调研”的基础上 5,实验重新设计了临床工程部门人员配置需求的调研问卷,包括医疗机构的基本情况(如医院等级、开放床位数、出院病人数、医疗设备固定资产总值、医疗设备数量、年度内部维护成本和年度外部维护成本等),临床工程部门的基本情况(如临床工程人员数量、是否进行外包托管和技术工作时长等)。并于2021年11月至2 0 2 2 年3月采用“问卷星”的方式在线进行横断面调查,1.2方法1.2.1模型的建立对调查问卷的基本信息进行梳理和分组,以临床工程人员配置
13、数量为因变量,技术工作时长、开放床位数、设备数量、出院病人数和服务率为自变量,采用逐步向前回归法建立多元回归方程,首先引人开放床位数变量构建模型1,然后通过引人其余变量设备数量和技术工作时长构建模型2。通过确定当引人或从模型1中删除新变量时常数项是否发生显著变化,从而评估新变量对模型2 的影响。其中技术工作时长、开放床位数、设备数量、出院病人数、服务率和临床工程人员数量都是不需要特殊运算转换的数值型变量。由于结果变量配置数量相对于设备数量、出院病人数和技术工作时长数值较小,同时这些变量与结果变量临床工程人员配置数量的离散图呈现持续增加的趋势 4,为了消除异方差,需对各自变量进行对数转换1.2.
14、2统计学方法所有的统计分析均使用SPSS26.0进行,检验的显著性水平为设定P5表示共线性,则需将该变量从模型中剔除 14。残差的自相关性采用DurbinWatson检验 15,在k=3,=0.01时,DurbinWatson的临界值du=1.60。使用ShapiroWilk正态分布检验残差的正态性,以P0.05表示呈正态分布。采用解释方差(即R)检验多元回归方程模型的预测精度,当模型的R0.7时,表明模型具有较强的预测能力2结果2.1问卷调查结果累计给6 0 家医疗机构发放问卷6 0 份,回收有效问卷52 份,问卷的有效回收率为8 6.6 7%。采用C*Power3.1.9.7软件估算样本量
15、114,鉴于该领域以往实证研究的稀缺性和有效性,为了保守起见选择中等效应量。在效应量为0.3时,为了达到0.8 的统计功效(在=0.05时),评估得到的样本量为2 9 个,即至少需要2 9 个临床工程部门,说明实验研究的样本量满足调查要求。如表1所示为J省三级以上医疗机构和临床工程部门的基本情况,从表中可以看出各变量的标准偏差较大,说明所调研的医疗机构具有多样性和代表性。其中9 2.31%以上的记录表明医疗机构采用基于内部模式的临床工程模式,此变量没有统计测量标准差数据,因此多元回归分析模型中没有包括临床工程部门模式变量2.2相关性分析结果临床工程人员数量和技术工作时长、开放床位数、设备数量、
16、出院病人数、服务率之间的相关系数矩阵如表2 所示,Spearman秩相关分析显示临床工程人员数量与技术工作时长、设备数量、开放床位数及出院病人数呈显著相关性,其相关系数分别为0.8 40.0.8 46、0.890、0.9 40,且P0.01。但出院病人数与技术工作时长、设备数量及开放床位数之间的Spearman秩相关系数大于临界值0.8,因此未将出院病人数纳人多元回归模型。而临床工程人员数量与服务率无相关性(r=0.212,P=0.131),故也未将服务率纳入多元回归模型2.3多元回归模型的结果表3为模型的多元回归分析结果,与模型1相比,模型2 的决定系数(R=0.837)增加了2 0.2%1
17、34.822+12.782 x人员配置数量369生物医学工程与临床2 0 2 3年5月第2 7 卷第3期BME&Clin Med,May 2023,Vol.27,No.3表1医疗机构和临床工程部门的基本情况Tab.1 Basic information of medical institutions and clinical engineering departments变量均值标准差医疗机构基本情况1.开放床位数/张2.061.19535.272.出院病人数/人88844.8623 401.423.设备数量(台)13 306.606 207.434.医疗设备固定资产总值/亿元10.464.9
18、35.年度内部维护成本万元/年562.65267.996.年度外部维护成本万元/年564.71153.847.服务率/%1.300.408.临床工程部门模式:采用基于内部模式的临床工程部门占比%92.31临床工程部门基本情况9.临床工程人员数量人12.523.9010.技术工作时长小时/年2.520.90366.14(1)行程时间/小时79.1916.81(2)安装、维护和监测设备小时2198.7227.54(3)继续教育培训/小时83.8625.70(4)设备预购评估小时68.02147.26(5)其他任务,比如信息技术任务小时91.1156.81一一表示该变量不适用于该统计量表2 各自变量
19、之间的Spearman秩相关分析Tab.2Spearman rank correlation analysis in independent variables指标临床工程人员数量技术工作时长设备数量开放床位数出院病人数服务率临床工程人员数量1.000技术工作时长+0.840*1.000设备数量+0.846*+0.687*1.000开放床位数+0.890*+0.755*+0.781*1.000出院病人数+0.940*+0.836*+0.801*+0.813*1.000服务率-0.212-0.084-0.275*0.273-0.1071.000*在P0.01水平(双侧)上相关性显著(R=0.20
20、2)。因此采用模型2 来分析临床工程人员配置数量的影响因素。从表3中进一步看出技术工作时长、开放床位数和设备数量与临床工程人员配置数量在统计学上呈现显著正相关(=12.782,P=0.001;=3.339,P=0.009;=2.346,P=0.001)。得到的多元回归方程为:ln(技术工作时长)+3.339 ln(开放床位数)+2.346 In(设备数量)(1)表3回归系数及显著性检验Tab.3Results of regression coefficient and significance test模型1模型2变量SEtPSEtP常数项-67.6148.595-7.8670.001-134
21、.82213.9419.6710.001开放床位数10.5551.1319.3300.0013.3391.2242.7280.009设备数量2.3460.6963.3720.001技术工作时长12.7822.4285.2650.001:回归系数;SE:标准偏差。模型1统计分析,ANOVA检验,F=87.055,P0.001,决定系数R2=0.635,DurbinWatson检验d=1.118。模型2 统计分析,ANOVA检验,F=82.009,P0.001,决定系数R2=0.837,DurbinWatson检验d=1.7112.4多元回归模型的检验如表3所示模型2 的ANOVA检验的F为82.
22、009,P 0.7),说明拟合度较好,即模型的预测精度较高。DurbinWatson检验统计量d=1.711da=1.60,可知该模型中残差不存在自相关 15。表4共线性统计及共线性诊断结果表明,技术工作时长、设备数量和开放床位数的VIF均小于5,条件指数均小于30,表明模型不存在多重共线性,模型回归有效 6 进一步使用ShapiroWilk检验残差的正态性,标准预测值和标准残差的显著性P值分别为0.314和0.083,均大于0.0 5,表明残差近似于正态曲线,满足模型假设。表4共线性统计及共线性诊断结果Tab.4Results of collinearity statistics and c
23、ollinearity diagnosis共线性统计共线性诊断变量容差VIF特征值条件指标常数项开放床位数设备数量技术工作时长常数项3.9981.0000.000.000.000.00开放床位数0.3982.5120.0025.5520.060.010.420.01设备数量0.4282.3390.00119.4860.050.850.470.00技术工作时长0.4352.3010.00120.5890.890.140.120.993讨论笔者研究旨在探讨临床工程人员配置方案,为此在52 家医疗机构的调研结果上建立了预测精度(R=0.837)很高的多元回归方程模型,这使得医疗机构管理者能够评估需要
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