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第1期 总第120期 南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）
2024年2月 Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） · 15 ·
Journal
抽取 5%的基层医疗机构［社区卫生服务中心（站）、 大，对于综合评价结果影响越大。反之越小。
诊所、乡镇卫生院、村卫生室等］作为调查对象。共 建立加权归一化决策矩阵。根据归一化处理
选取 8 313 家基层医疗卫生机构进行现场检查，按 后得到的决策矩阵和上述所得各指标的熵权，构建
照地理位置划分，皖北 3 696 家，皖中 2 944 家，皖南 加权归一化决策矩阵。
［6］
1 673 家 。皖北包括宿州、淮北、蚌埠、阜阳、淮南和 计算贴近程度及排序。计算各评价对象与最
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亳州6市；皖中包括合肥、六安、滁州和安庆4市；皖南 优解 A 和最劣解 A 的距离 D 、D 以及与最优解的
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［6］
包括黄山、芜湖、马鞍山、铜陵、宣城和池州6市 。按 相对接近程度 Ci，并根据 Ci 值大小进行排序。Ci 值
照机构类别划分，社区卫生服务中心（站）661家，乡镇 的下限为 0，上限为 1，且 Ci 值越接近 1，表明综合评
卫生院594家，村卫生室4 338家，其他机构（包括门诊 价越好；Ci值越接近0，表明综合评价越差 ［13］ 。
部、诊所等）2 720家。2021年5—10月，由卫生监督员 2. RSR法
按照传染病防治监督检查评价表，进行现场检查。 对初始数据进行编秩。对初始数据进行编秩
（二）评价指标 为 R，高优指标采取从小到大编秩，低优指标采取从
本研究选取传染病防治监督检查评价表中的 大到小编秩，指标相同的计算平均秩 。
［3］
法定传染病疫情报告监督检查内容作为评价指标， 计算 RSR 值和 Probit 值。结合 RSR 值得到 RSR
包括以下 5 项：①传染病疫情报告制度建立率（X1 ）； 分布值，求各指标的Probit 值 ［4］ 。
②门诊登记项目齐全率（X2 ）；③传染病报告卡和疫 计算 RSR 拟合值（RSRi）。以 RSR 分布值作为
情信息登记填写符合要求率（X3 ）；④瞒报、缓报和谎 因变量，Probit 值作为自变量，计算回归方程，得到
报传染病疫情信息未发生率（X4 ） ；⑤检验科和放 每个 RSR 值的模型拟合值，再根据 Probit 临界值代
［8］
射科设置阳性检验检测结果登记并记录率（X5 ） 。 入回归模型计算得到RSR临界值（拟合值，RSRi） 。
［9］
［4］
指标具体核算方式：X1=建立传染病疫情报告制度 分档排序。通过 RSR 拟合值、RSRi 进行区间比
的基层医疗卫生机构数/该项被检查的基层医疗卫 较，进而得到分档等级水平。分档等级数字越大表
生机构数；X2=门诊登记项目齐全的基层医疗卫生 示等级水平越高，即效应越好。根据 RSR 法最佳分
机构数/该项被检查的基层医疗卫生机构数；X3=传 档要求，拟将法定传染病疫情报告质量评价情况分
染病疫情登记和报告卡填写符合要求的基层医疗 为优秀、良好和一般三个等级，分别对应分档等级
卫生机构数/该项被检查的基层医疗卫生机构数； 数字3、2和1 。
［2］
X4=未发生瞒报、缓报和谎报传染病疫情的基层医 3. 熵权TOPSIS法与RSR法模糊联合
疗卫生机构数/该项被检查的基层医疗卫生机构数； 在熵权 TOPSIS 法与 RSR 法单独评价的基础上
X5=检验科和放射科设置阳性检验检测结果登记并 结合 FUZZY SET 理论进行综合评价 ［14］ ，设 Ci 与 RSR
记录的基层医疗卫生机构数/该项被检查的基层医 的权重比为 W1 ∶W2，求 W1Ci ∶W2RSR，并将比值设为
疗卫生机构数。 1∶0，0.1∶0.9，0.5∶0.5，0.9∶0.1 及 0∶1 五档，计算数值
［15］
［3］
（三）研究方法 并排序，依据“择多原则” 进行综合评价 。
运用 SPSS26.0 和 EXCEL2016 对数据进行处理，
二、结 果
率的比较采用卡方检验，P<0.05 为差异有统计学意
义。本研究采用熵权 TOPSIS 法和 RSR 法模糊联合 （一）基层医疗卫生机构法定传染病疫情报告
的方式对选取的指标进行统计分析 ［10］ ，并按照基层 基本情况
医疗卫生机构类别及所在地区对其法定传染病疫 总体上，99.30%（5 392/5 430）的基层医疗卫生
情报告质量进行评价。 机构建立了传染病疫情报告制度，门诊项目登记齐
1. 熵权TOPSIS法 全占 90.33%（3 783/4 188），69.68%（2 673/3 836）的
建立初始数据矩阵。收集整理初始数据，确定 机构传染病报告卡和疫情信息登记填写符合要求，
指标，建立初始数据矩阵 ［11］ 。 99.81%（6 202/6 214）的机构未发生瞒报、缓报和谎
对指标进行同趋势化及归一化处理。熵权 报传染病疫情信息，检验科和放射科设置阳性检验
［6］
TOPSIS 法要求所有指标的变化方向一致即是同趋 检测结果登记并记录占45.61%（1 076/2 359） 。
势化 ［12］ ，因本研究所选 5 个指标均为高优指标（该指 （二）法定传染病疫情报告质量综合评价
标数值越高表示越好），故省去同趋势化处理步 1. 安徽省不同地区基层医疗卫生机构法定传
骤。对数据矩阵进行无量纲化处理，建立归一化矩 染病疫情报告质量
阵，使指标之间具有可比性 。 皖南地区 0.78%的基层医疗卫生机构未建立传
［8］
采用熵权法计算指标权重。信息熵是指标所包 染病疫情报告制度，高于皖北地区（0.69%）和皖中
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含的信息量的均值，信息熵越小，说明该指标差异越 地区（0.66%），差异无统计学意义（χ =0.134，P=0.935）；
