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: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: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:拟建立一套医院青年科技人才科研绩效评价指标体系和评价方法，为管理部门在评价、选拔优秀青年科技人才及制定个体化培养方案等方面提供可靠数据。方法:本文应用文献分析法、专家咨询法、层次分析法和数据包络分析法，对医院青年科技人才的科研绩效进行评价。结果:回顾性地收集北京大学肿瘤医院45周岁以下主系列高级职称的青年科技人才2015—2019年的科研相关数据，运用指标体系及其权重，对他们的规模效率和技术效率等进行分析，并提出改进措施，达到以评促改的目的。结论:该方法实现了对医院青年科技人才个体的有效评价，同时有利于提升科研管理水平，实现科技创新投入与产出匹配的良性循环。

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:评价不同质量浓度的5-氟尿嘧啶联合曲安奈德治疗瘢痕疙瘩的临床效果。方法:2018年3月—2019年3月，将福建医科大学附属协和医院整形外科接诊的29例患者31个瘢痕疙瘩、平潭综合实验区医院皮肤科接诊的11例患者20个瘢痕疙瘩、福州市仓山迪娅医疗美容门诊部接诊的9例患者9个瘢痕疙瘩纳入此前瞻性随机对照研究，其中男27例、女22例，年龄（30±9）岁。将瘢痕疙瘩按随机数字表法分为低质量浓度组（19个瘢痕疙瘩，17例患者）、中质量浓度组（21个瘢痕疙瘩，19例患者）、高质量浓度组（20个瘢痕疙瘩，17例患者），分别采用质量浓度为0.5、5.0、12.5 mg/mL的5-氟尿嘧啶联合曲安奈德注射治疗，每4周注射1次，共3次。首次治疗前及末次治疗后3个月，采用温哥华瘢痕量表（VSS）评价瘢痕疙瘩外观、采用视觉模拟评分法（VAS）评定瘢痕疙瘩疼痛和瘙痒程度，并计算治疗前后的评分差值。末次治疗后6个月，采用疗效满意度评价量表行患者疗效满意度评分。记录治疗期间不良反应。末次治疗后1年随访，统计瘢痕疙瘩复发率。对数据行 χ2检验、单因素方差分析、配对样本 t检验、LSD- t检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis秩和检验、Fisher确切概率法检验。 结果:首次治疗前，3组瘢痕疙瘩外观VSS评分相近（ F=0.039， Ｐ>0.05）；末次治疗后3个月，低质量浓度组瘢痕疙瘩外观VSS评分明显高于中质量浓度组及高质量浓度组（ t=2.267、4.086， P<0.05或 P<0.01）。末次治疗后3个月，低质量浓度组、中质量浓度组、高质量浓度组瘢痕疙瘩外观VSS评分均较首次治疗前明显降低（ t=18.222、44.272、22.523， P<0.01）。低质量浓度组瘢痕疙瘩治疗前后外观VSS评分差值明显低于中质量浓度组与高质量浓度组（ t=-4.096、-6.357， P<0.01），中质量浓度组瘢痕疙瘩治疗前后外观VSS评分差值明显低于高质量浓度组（ t=-2.368， P<0.05）。首次治疗前，3组瘢痕疙瘩疼痛和瘙痒VAS评分相近（ χ2=0.149， P>0.05）；末次治疗后3个月，低质量浓度组瘢痕疙瘩疼痛和瘙痒VAS评分明显高于中质量浓度组及高质量浓度组（ Z=2.191、4.386， P<0.05或 P<0.01），中质量浓度组瘢痕疙瘩疼痛和瘙痒VAS评分明显高于高质量浓度组（ Z=2.276， P<0.05）。末次治疗后3个月，中质量浓度组和高质量浓度组瘢痕疙瘩疼痛和瘙痒VAS评分均较首次治疗前明显降低（ Z=-3.904、-3.844， P<0.01）。低质量浓度组瘢痕疙瘩治疗前后疼痛和瘙痒VAS评分差值明显低于中质量浓度组与高质量浓度组（ Z=-4.265、-6.104， P<0.01）。末次治疗后6个月，高质量浓度组瘢痕疙瘩对应患者疗效满意度评分为（88±8）分，明显高于中质量浓度组的（76±8）分和低质量浓度组的（60±8）分（ t=-3.820、-6.675， P<0.01），中质量浓度组瘢痕疙瘩对应患者疗效满意度评分明显高于低质量浓度组（ t=-2.984， P<0.05）。3组瘢痕疙瘩治疗期间仅疼痛差异明显（ P<0.01）。末次治疗后1年随访，高质量浓度组瘢痕疙瘩复发率明显低于低质量浓度组（ χ2=8.313， P<0.01），中质量浓度组瘢痕疙瘩复发率与低质量浓度组、高质量浓度组相近（ χ2=3.536、0.577， P>0.05）。 结论:高质量浓度的5-氟尿嘧啶联合曲安奈德治疗瘢痕疙瘩后，症状改善明显，患者治疗满意度增加，无明显不良反应且疗效持久，较中、低质量浓度的5-氟尿嘧啶整体效果好，值得临床推广。

目的:探索膀胱平滑肌细胞在外力牵拉作用下功能改变过程中关键基因和通路的作用。方法:运用生物信息学的方法，包括不同表达分析(DEA)、基因本体(GO)/京都基因与基因组百科全书(KEGG)、激酶和转录因子富集分析、基因富集分析(GSEA)、蛋白互作网络(PPI)等，对编号为GSE1595的基因芯片进行分析筛选出相应的关键基因，随后通过构建小鼠膀胱出口梗阻(BOO)及膀胱出口梗阻解除模型和膀胱平滑肌细胞牵拉实验，通过抽签法将小鼠分为对照组，牵拉组和牵拉+释放组，每组8只C57小鼠，提取相应RNA后进行反转录，随后进一步进行运用独立样本 t检验及曼-惠特尼 U检验进行分析验证。 结果:通过DEA分析共筛选出321个目的基因，其中有180个上调基因和141个下调基因，GO分析显示上调基因主要富集在蛋白去甲基化，调控其他基因表达和代谢过程，而下调基因主要富集在多细胞生物发育、细胞分化和Notch信号通路等。并最终筛选出乳腺癌易感基因1(BRCA1)，周期蛋白依赖激酶抑制因子1B(CDKN1B)，拟南芥驱动蛋白2B基因(KAT2B)，前列腺素内过氧化物酶2(PTGS2)，S期激酶相关蛋白1(SKP1)这五个关键基因。并且发现在细胞实验中发现与对照组比较，牵拉膀胱细胞组BRCA1，KAT2B，PTGS2以及SKP1表达高于对照组(BRCA1为1.336比1.000， t＝4.221， P<0.05；PTGS2为1.338比1.000, t＝4.222， P<0.05)；KAT2B为1.581比1.000， t＝2.863， P<0.05；SKP1为1.466比1.000， t＝4.300， P<0.05)，差异均有统计学意义。在小鼠动物模型中，通过进行外科手术操作，成功造模膀胱梗阻模型，使小鼠膀胱持续充盈牵拉，并随后解除梗阻。进一步检验发现，牵拉组BRCA1，KAT2B以及PTGS2表达高于对照组(BRCA1为1.332比1.000， t＝9.421， P<0.05；KAT2B为1.363比1.000， t＝2.478， P<0.05；PTGS2为2.211比1.000， t＝3.403， P<0.05)，差异均有统计学意义，牵拉组CDKN1B和SKP1表达低于对照组(CDKN1B为0.856比1.000， t＝2.451， P<0.05；SKP1为0.669比1.000， t＝6.814， P<0.05)，差异均有统计学意义。而解除梗阻后，解除梗阻组BRCA1，CDKN1，BKAT2B以及PTGS2表达低于牵拉组(BRCA1为0.625比1.332, t＝11.710， P<0.05；CDKN1B为0.598比0.856, t＝3.397， P<0.05；KAT2B为0.928比1.363, t＝2.943， P<0.05；PTGS2为0.511比2.211， t＝4.735， P<0.05)，差异均有统计学意义。 结论:外力牵拉会导致膀胱平滑肌细胞出现相应的基因改变，另发现一系列可能参与BOO过程的目的基因。

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。