诱发随机游走并降低医院运营效率的隐藏混沌因素

对La Fuenfría医院(LFH)的运营参数，如住院患者、每日入院和出院人数，针对全院及各医院服务单元(此处简称“服务”)进行了研究。数据用于构建运营参数值序列及其变化。对序列进行了常规统计分析和分形维数分析。统计分析表明数据不服从高斯(即“正态”)分布，因此选择非参数统计分析来描述数据。发现每日入院序列和各服务在院患者序列属于一种称为随机游走(Rw)的随机序列。Rw是下一时刻发生($y_{t+\Delta t}$)取决于当前发生($y_{t}$)加随机变量($\epsilon$)的序列，即$y_{t+\Delta t}= y_t + \epsilon$。用参数或非参数统计分析的Rw可模拟类似季节变化或虚假趋势的循环与漂移。总体上，LFH的入院患者Rw由每日出院与入院之间的时间间隔决定。决定LFH Rw的因素被发现是每日入院与出院之差。分析表明出院被入院以某种随机延迟替代，且该随机差值决定LFH的Rw。住院患者的每日差值与入院和出院的每日差值遵循相同的统计分布。这些表明，如果最小化入院与出院的每日差值，即一名患者出院时立即有另一名入院，则入院患者数波动更小，空床数减少，从而优化医院服务。