背景 我国老龄化程度不断加深,居民医疗与养老服务的需求与日俱增.探讨医养结合服务如何高效率、高质量发展,对积极应对人口老龄化具有重要的现实意义.目的 评价北京市养老机构的医养结合服务效率,为改善养老机构医养结合服务效率、优化资源配置提供参考依据.方法 2018 年 5 月对北京市养老机构现场调查.采用数据包络分析(DEA)的产出导向的BCC模型,对北京市 62 家养老机构医养结合服务的综合效率、纯技术效率、规模效率分别进行评价.投入指标包括:机构床位数、医务人员数、养老护理员(护工)人员数.产出指标包括:完全失能/重度障碍老人数量、部分失能/中轻度障碍老人数量、自理老人数量.结果 北京市 62 家养老机构医养结合服务综合效率、纯技术效率、规模效率中,DEA有效单元比例分别占12.903%、35.484%、12.903%,综合效率、纯技术效率、规模效率平均值分别为 0.599、0.788、0.760.其中,规模报酬不变的占 12.903%,规模效益递减的占 70.968%,规模效益递增的占 16.129%.结论 所调查的北京市养老机构医养结合服务综合效率偏低,存在资源浪费、供需不匹配的现象.建议养老机构科学定位目标群体,提供精准服务,合理计算入住容量,推进医疗机构与养老机构的服务合作,而政府要继续贯彻相关扶持政策的进一步落地.

目的:了解新疆某三甲医院2016—2021年科研投入—产出效率的整体发展情况及动态变化趋势，为优化医院科研配置，提高科研效率提供参考和依据。方法:采用数据包络分析(DEA)方法的BCC模型结合Malmquist指数法进行分析评价。结果:6年内临床科室综合技术效率平均值均未达到1。2016—2021年临床科室全要素生产率不稳定，呈升降交替变化，总体呈下降趋势，波动范围在0.749~1.140之间。结论:医院临床科室科研效率整体不高，医院应实施多层面科研评价，形成科研动态评价体系，合理优化并监督科研资源的投入及利用，完善科研管理制度，提升科研人员科研意识，促进科研人员技术进步，进而提升科研效率。

目的:应用数据包络分析法(DEA)对医院科室科研绩效的考核指标体系进行评估。方法:在已构建的医院科室科研绩效考核指标体系三级指标赋值的基础上计算科室的相关数据，以科研项目、人才队伍和科研平台为投入指标，以论文、获奖、专利、出版专著、行业规范指南和成果转化为产出指标，以科室为评价单元，运用数据包络分析法软件评价科室科研绩效考核评估结果、投入冗余量和产出不足量等。结果:25个科室的平均综合技术效率值为0.404 8，平均技术效率值为0.837 1，平均规模效率值0.428 3，其中7个科室总体有效，17个科室技术有效，7个科室规模有效。结论:以上分析结果可为科室科研发展提供参考依据，医院在构建合理人才梯队，给予充分科研时间的基础上，应进一步优化并完善科室科研绩效考核指标体系和分级管理办法。

目的:探究S高校附属医院重症医学专业在"十三五"期间科研效率的静态和动态趋势。方法:根据2016至2020年北京市S高校16家附属医院重症医学专业的科研数据来源，选取科研投入经费、参与科研医师人数作为投入评估指标，以科学引文索引（SCI）论文、中国科学引文数据库（CSCD）论文、硕博士培养人数作为产出评估指标，构建重症医学专业科研效率评价指标体系，运用SPSS 23.0软件进行描述性资料统计，分别运用DEAP 2.1软件的数据包络分析法（DEA）-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型对其2016至2020年的科研效率进行静态和动态评价。结果:①在2016至2020年S高校16家附属医院的重症医学专业的科研技术效率（TE）差异很大，但纯技术效率（PTE）、规模效率（SE）均在较好的水平，且连续5年有6~11家附属医院重症医学专业保持DEA有效。②动态分析显示其2016至2020年科研全要素生产率指数（TFP）呈先上升后下降再提升的趋势，均值为0.985；技术效率变化指数（TEC）呈下降又上升趋势；技术进步变化指数（TC）呈缓慢上升又下降趋势，均值为0.953。而TEC、纯技术效率变化指数（PTEC）和规模效率变化指数（SEC）的均值均在1以上，可见科研创新TFP的增长更多地取决于技术效率指数。结论:S高校附属医院重症医学专业科研效率的"收益效应"和"追赶效应"明显，但未显现"增长效应"，虽然实现了"十三五"期间的科研效率的明显提升，但科技创新和国际学术影响力方面仍有较大的提升空间。

目的:基于三阶段数据包络分析测算2009—2019年我国31个省份医院的运行效率，为提升我国医院运行效率和推动公立医院高质量发展提供参考。方法:资料来源于中国卫生健康统计年鉴、复旦大学中国综合医院排行榜等。将2009—2019年我国31个省份医院数量、卫生技术人员数和床位数作为投入指标，医院诊疗人次数、出院人次数、住院手术人次数、优势专科声誉得分和科研学术得分作为产出指标，政府卫生支出、人均国内生产总值、人口密度和三级甲等医院数占比作为环境变量，运用三阶段数据包络分析测算医院运行效率和规模收益。结果:环境变量影响我国医院运行效率( P<0.05)，剔除其影响后，2009—2019年我国31个省份医院运行综合效率、纯技术效率和规模效率均值分别为0.703、0.961和0.726。其中，4个省份的医院规模效益不变，26个省份递增，1个省份递减。 结论:纯技术效率是提升我国医院运行效率的主要因素，而规模效率偏低会影响医院运行效率的提高，多数省份医院的规模效率有较大提升空间。为进一步提升我国医院运行效率，笔者建议医院应在注重质量的基础上实现规模扩张，推动优质医疗资源均衡分布，发挥社会、经济和环境变量的积极作用。

目的:分析多院区医院肿瘤科的运行效率，为科室合理配置资源，提升效率提供参考。方法:某三级甲等医院为实行一体化管理的多院区公立医院，本研究以其肿瘤科为研究对象，将该科位于不同院区的9个病区作为决策单元。自医院的病案管理系统、疾病诊断相关分组管理系统和医院信息系统中提取肿瘤科2020—2022年的相关数据，运用超效率数据包络分析(DEA)及Malmquist指数模型评价肿瘤科在不同时间段和不同决策单元的效率变化情况，并通过投影值分析识别未达到规模报酬固定病区的投入冗余率和产出不足率。选取医务人员总数和实际占用总床日数为投入指标，病床使用率、出院人次和病例组合指数为产出指标。结果:2020—2022年肿瘤科超效率值>1的病区分别有0、2、4个，总体效率逐步增高。2022年，S3、S4、S7和S9病区的超效率值分别为1.001、1.005、1.113和1.112，均达到规模报酬固定；其他5个病区的投入冗余率均为0，但存在产出不足，其中S5和S8病区的病床使用率应在现有基础上分别提高5%和4%，S1和S8病区的年出院人次应分别增加24%和1%，S2和S6病区的年度病例组合指数应分别增加21%和20%。2020—2021年，肿瘤科的Malmquist指数为0.959，2021—2022年则升至1.030，且各病区的Malmquist指数均>1。结论:通过实施多院区一体化管理，肿瘤科的运行效率得到了全面提升。采用超效率DEA-Malmquist指数模型评价科室运行效率具有实践意义。

目的:评价某三级医院学科科研效率现状及动态变化，提出学科科研发展建议。方法:采用数据包络分析方法中的BCC模型及Malmquist指数模型对某三级医院35个学科2015—2017年的科研效率进行静态及动态分析。结果:某三级医院2015—2017年每年DEA有效的学科分别为10个、16个和10个，内科、外科和医技学科3年平均科研效率分别为0.62、0.71和0.74。与2015年相比，2017年全要素生产率指数为1.30，提高30%，以纯技术效率上升为主；3年科研效率整体上升的学科23个，下降的学科12个。结论:某三级医院科研效率整体呈上升趋势，学科科研效率参差不齐，对科研效率无效或呈下降发展趋势的学科，重点从提高管理、培养人才、提升科研技术和增加产出等角度提升科研效率。

目的:将疾病诊断相关分组(DRG)指标引入医院效率评价，分析DRG对效率值的调整效果，并对比分析数据包络分析(DEA)效率值与DRG效率指标的异同。方法:利用湖北省三级医院2017年和2018年的DRG试点数据及其他报表的相关数据，分别采用实际开放床位数、在职员工数、实际占用总床日和医疗收入为投入指标，采用总诊疗人次、出院人次、DRG权重和DRG组数为产出指标，组合不同指标建立7个模型，以Bootstrap-DEA效率评价方法计算医院效率。结果:以传统方法计算的效率值存在医院级别越高效率越低的现象，县属医院、市属医院、省属医院的效率值分别为0.83、0.74、0.71( P<0.01)。将DRG权重和组数作为产出指标进行DEA分析，县属医院、市属医院、省属医院的效率值分别为0.95、0.94、0.96( P＝0.20)。县属医院、市属医院、省属医院的DRG效率指数分别为1.42、1.11、1.00( P<0.01)，级别越高效率越低，而采用DEA计算的效率值则分别为0.84、0.82、0.86( P＝0.58)。 结论:以传统方法计算的效率值存在系统性偏差，会出现医院级别越高效率越低的现象。将DRG权重和组数作为产出指标进行DEA分析，可以有效校正这一偏差。研究结果为开展DRG管理下的医院效率评价提供了新的思路。

目的:在现有的主要医院排行榜基础上，结合医院投入信息，构建以效率为主要评价依据的排行榜。方法:采用超效率数据包络分析(DEA)法，以2018年59所综合医院开放床位数和在职员工数为投入指标，分别以同年复旦大学医院管理研究所的中国最佳医院排行榜和中国医学科学院医学信息研究所的中国医院科技量值中的总分、各分项评价为产出指标，建立了5个模型，根据所得效率值进行医院排行。结果:复旦排行榜和科技量值原始总分与医院床位的相关系数分别为0.08、0.09( P>0.05)，与人员的相关系数分别为0.34、0.39( P<0.01)。5个超效率DEA模型效率值与床位的相关系数依次为-0.37、-0.61、-0.71、-0.61、-0.61( P<0.01)，与人员的相关系数依次为-0.17、-0.37、-0.60、-0.39、-0.39( P<0.01)。与原始排名相比，在超效率DEA模型效率值排名中，京沪地区医院平均排名上升6.38位，非京沪地区医院排名平均降低4.37位，差异有统计学意义( P＝0.02)；其他不同类型医院的排名差值，差异无统计学意义。 结论:通过超效率DEA计算效率值，以医院床位数和人员数为投入指标，排行更加科学全面。研究结果可为合理引导患者有序就诊、引导医院走向健康发展模式提供思路。

目的:基于数据包络分析方法建立医院临床科室运行效率和资源配置的测算模型，为医院优化资源配置提供参考。方法:提取2021年1—12月某三级甲等公立医院32个临床科室住院患者的住院时间和护理等级等信息，对科室运行效率和投入冗余进行数据包络分析。将医师、护士和床位数量作为投入指标，运用K-means算法将患者按照医疗工作负荷水平分为3类，以3类患者数量为产出指标，建立BCC模型1，评价各临床科室投入资源转化为专业人力价值的效率；同时，以收治患者数量与医疗收入为产出指标，建立BCC模型2，评价各临床科室投入资源转化为经济收益的效率。结果:共纳入38 147例住院患者。从科室运行效率来看，14个科室在BCC模型1中总效率为1.000，10个科室在BCC模型2中总效率为1.000，8个科室在2个模型中的总效率均为1.000;从科室投入冗余来看，6个科室在BCC模型1中投入冗余较高，11个科室在BCC模型2中投入冗余较高，4个科室在2个模型中均存在较高的投入冗余。结论:本研究构建的测算模型能有效评价科室运行效率和投入冗余，有利于识别工作负荷较高且经济收益较低的科室，为医院合理配置科室医疗资源提供参考。