从肿瘤科医生的角度理解癌症护理服务的质量和效率

《Journal of Healthcare Quality Research》：Understanding quality and efficiency of cancer care services from oncologist's perspective

提升癌症护理服务质量需分析效率影响因素。本研究融合 crisp 和 stochastic DEA 技术与模糊 AHP 层次分析法，基于土耳其81个省份的癌症护理过程、服务质量、区域发展水平及癌症死亡率等指标，发现欠发达地区效率最低，并提出政策优化建议。

　　

S. Cinaroglu|B. Saylan|S. Zarars?z

哈切特佩大学，经济与管理科学学院（FEAS）医疗管理系副教授，土耳其安卡拉贝伊特佩06800

摘要

研究目标

提高重症监护服务的质量需要了解影响其效率的各种因素。本研究从肿瘤学专业人士的角度出发，结合清晰决策分析（CRISP-DEA）和随机决策分析（STOCHASTIC-DEA）技术，并采用完全排序的DEA-AHP方法，提出了一种新的理解癌症服务质量和效率的方式。

研究方法

我们的分析基于对土耳其81个省的癌症护理服务效率的评估，评估指标包括癌症护理流程、癌症护理质量、整体医疗质量、省份发展水平以及癌症死亡率。通过结合模糊AHP权重的DEA-AHP集成模型，发现位于贫困地区省份的癌症护理服务效率最低。利用地理空间数据，这种协调的清晰决策分析和随机决策分析方法有助于更好地理解癌症服务的效率，并能够捕捉到癌症护理效率的变化动态。

研究结果

研究结果表明，癌症护理服务效率最低的省份主要集中在欠发达地区。

结论

癌症政策制定者和肿瘤学专业人士应考虑癌症护理服务的效率动态，这有助于通过利用空间差异来更深入地理解癌症服务的效率。

引言

规划癌症护理服务对于确保患者能够获得高质量的医疗服务至关重要。在土耳其，改善对癌症等昂贵慢性疾病的协调和持续监测显得尤为必要。土耳其的全面医疗改革计划为弱势群体带来了诸多好处，包括加大对医疗设施和技术能力的投资、提升初级护理的协调性和可及性，以及加强癌症护理的技术能力。¹根据全球癌症观察组织（GLOBOCAN）2022年的数据，土耳其每年约有240,013例新发癌症病例。²土耳其卫生部（MoH）于2008年推出了首个癌症控制计划。³此后，卫生部与国际癌症控制联盟（UICC）、国内非政府组织（NGOs）及专业机构展开了合作。⁴自2010年代以来，政府制定了新的指导方针和法规，各方参与度以及公众和医疗界的认知也有所提高。⁵2008至2013年间，土耳其经历了癌症管理的初步阶段，政策制定者频繁关注癌症治疗、姑息治疗、肥胖预防和烟草控制等问题。³2010年，卫生部启动了Palliaturk计划，这一举措成为制定国家姑息治疗策略的关键时刻，促成了国家癌症咨询委员会与所有相关方的合作。⁵2015年，卫生部推出了姑息治疗护理证书项目。2017年，卫生部公共卫生局下设了家庭与姑息治疗部门。⁶2014年成立了国家癌症研究所，旨在加强土耳其各地癌症治疗的组织、管理和规划。⁷作为土耳其癌症管理计划的第一阶段，2011至2015年间，土耳其在50个省级中心建立了肿瘤治疗和诊断中心（TDCO）及综合性肿瘤中心（COC）。截至2017年，全国共有14个COC和32个TDCO。⁸2021年，卫生部发布了新的癌症控制计划。⁹

本研究采用混合清晰决策分析和随机决策分析技术，结合多种输入和输出指标，并整合了传统的、经过偏差校正的以及完全排序的DEA-AHP效率分析方法，同时运用了模糊化的AHP权重标准。

具体而言，本研究将涵盖以下关键内容：

• (i)
  这是首次在DEA-AHP完全排序过程中考虑肿瘤学专业人士意见的癌症护理服务效率研究；
• (ii)
  尽管欠发达地区重症监护质量的不平等程度较低，但本研究通过使用多准则决策分析（MCDA）技术提高了跨省份癌症护理效率分析的实证稳健性；
• (iii)
  多种输入和输出指标的组合有助于全面评估癌症护理情况，不仅包括癌症护理流程的指标，还考虑了癌症护理质量和省份的发展水平以及护理效果；
• (iv)
  结合肿瘤学专家意见的传统决策分析和随机决策分析方法，有助于从肿瘤学专业人士的角度更深入地理解重症监护服务的效率；
• (v)
  为重症监护政策制定者提供政策建议。

方法部分

方法论描述

多准则决策分析（MCDA）是一组用于分析具有冲突标准的决策问题的成熟技术。^{10, 11}虽然MCDA本身并不旨在产生最优决策，但它有助于深入理解问题并找到最佳解决方案。此外，MCDA为医疗决策中的透明度提供了有用工具。¹²

描述性统计

表3展示了来自土耳其81个省的研究变量的基本统计信息，包括平均值、中位数和标准差。

传统决策分析和偏差校正决策分析结果

表4比较了使用200次自助法迭代得出的传统效率和偏差校正效率得分。值得注意的是，76%的省份在传统效率评估中被认为是高效的。然而，根据偏差校正后的效率得分，没有一个省份在癌症护理方面是高效的。

讨论

本研究采用了结合模糊加权输入和输出指标的DEA-AHP模型的清晰决策分析和随机决策分析技术，来评估癌症护理服务的效率。加权排序有助于评估者选择更优的方案。这种融合模糊AHP和DEA的混合方法可以有效弥补各模型的局限性，有助于做出更合理的决策。

结论

研究结果表明，贫困地区集中的地区的癌症护理服务效率最低。本研究通过结合癌症护理服务效率与整体医疗质量和癌症护理指标，为深入理解医疗肿瘤学专业人士的观点提供了新的视角。

利益冲突

无利益冲突声明。