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***医疗废物处置缺口分析三***

更新日期:2016/8/1  来源于:www.hbjnzt.com  作者:  点击次数:
表格1 2004年天津市主要各区大医院的分布统计表


各具体指标项目的分布情况:
表格2 2004年天津市医疗单位具体情况调查统计表[7]

由上表格可见,天津市各主要医院的分布是比较均匀的,因此,我们按照社会统计学的方法,采取典型性调查的方式,对天津市30所不同分区、不同经营性质的医疗机构进行了问卷调查。
这里需要重点说明的是30所代表性医疗机构的选取工作:
首先,水平选择----从各种性质的医疗机构在各个区内的分布情况看,在综合性医院、小型卫生院、其他诊所机构上,基本上各个区内的分布是比较均匀的,所以我们只需按照各种性质的医疗机构在总体中所占的比重,选择相应的数量,至于究竟在哪个区内选择是没有关系的。但是,从专科医院的数量上来看,和平区内的专科医院的数量远远超过于其他各区,其在总体中的作用是不能忽视的,所以,我们在专科医院的选取上一定要注重和平区这个特殊的辖区。
根据各种性质医疗机构的组合比例,我们确定应该分别选择3家综合性医院、3家专科医院、6家小型卫生院及18家其他诊所机构作为我们的样本组合。
其次,垂直选择----在基本确定了各种性质医疗机构的数量以后,我们还需要对各种性质的医疗机构的规模进行简单的分类,进行具体选择。如综合性医院:我们可以按照职工人数或者平均每天患者人数近似排列顺序,分为三个层次:高层次综合性医院、中层次综合性医院、低层次综合性医院,然后,分别从三个层次中各选择中间一个作为研究的样本。同理,眼科医院、小型卫生院及其他诊所的选取也采用了近似的方法。
最后,经过不断的粗略调查和综合各方面的消息,我们最终确定了天津市第一中心医院、天津市眼科医院、天津市代谢医院、天津市滨海医院、天津市第二附属医院、天津市妇产医院、天津市公安医院、天津市结核病医院、天津市河西医院、天津医院、天津市天河医院、南开大学校医院、天津市小白楼卫生院、天津市胸科医院等30家代表性医疗机构组成了我们的回归样本。
我们一共发放了1000份调查问卷,回收了860份,其中有效问卷为752份,回收率为86%,有效率为:75.2%。[8]
现选取各代表性的医院,将其调查结果列举如下:
表格3 天津市4家代表性医院2004年的调查报告

从图表中的数据,我们可以看出,在四家不同的医院垃圾日产量上,有着很明显的不同。
第二步,根据我们所得到的数据,我们应用计量模型,分别用不同的变量对医疗垃圾的日产量作回归,看其拟合程度及相关系数的显著性检验。我们定义:
① 医疗垃圾日产量Yit,这里i代表每一家医疗机构,t代表被调查的医疗机构在第t年度的平均医疗垃圾日产量。因为医疗垃圾是一个在时间上很难具体划分的指标,所以我们在采用panel data的时候,不能采用按照每天或者月份来作为衡量的t指标,只能采用每年度内的平均日产量来进行估计,为了使系数更加明显我们在计入模型时采用千克为单位,在统计总量时再转化为以吨为单位。
② 门诊人数Xit1,前面的理论部分已说明,医院的门诊部门是一个产生医疗垃圾的重要部门,因此,门诊人数应该作为一个很好的解释变量。其次,作为门诊人数,每天可能都会有较大的浮动,我们不可能根据每天的变化作为衡量指标,这与我们进行计量摸型的最终目的是不相吻合的,所以我们仍然采用在该年度内,单个医疗机构的平均每日门诊人数作为自变量指标。
③ 病床数与使用率的乘积(有效病床数)Xit2,在理论部分中,我们已经指出医院的病床数是一个很好的变量,同时,病床的使用率作为另一个反映医院真实就诊情况的变量也具有很重要的意义。但是如果我们直接用这两个变量分别作为自变量回归的话,并不具有很好的解释能力,因为我们都知道,真正的病床使用量才应该是我们需要的回归自变量,所以,我们对获得的原始数据进行了第一次加工,提出了有效病床数这个变量,并且定义: 
有效病床数=总病床数×病床使用率
此外,这里的有效病床数t的选取同样定义为年均每日有效病床数的含义。
④ 职工人数Xit3 ,从上面医疗垃圾的介绍可以知道,医疗垃圾的产生一方面来自于病人就诊过程中所产生的医药垃圾,另一方面来自于医院本身所拥有的医护人员或者在职人员产生的人为垃圾,因此,为了更全面的完善模型,我们引入了职工人数这个解释变量,而且使用其年均在职职工人数。
⑤ 关于αit的假设,由的因变量为医疗垃圾的日产量,自变量为门诊人数、有效病床数、职工人数,如果自变量同时为零时,考虑因变量结果也应该为零,而不应该有任何的偏差,所以这里假设αit=0,αi =0,αt =0,当然也就省去了考虑其为random effect or fixed effect 的步骤。