• 【现货速发】混合型门诊预约策略研究
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【现货速发】混合型门诊预约策略研究

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作者曹萍萍

出版社经济日报出版社

ISBN9787802579415

出版时间2016-05

装帧平装

开本16开

定价48元

货号23975048

上书时间2024-11-24

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
前言

                                                                                                          前 言

 

    混合型门诊预约能够同时处理具有较长预约提前期和较短预约提前期两类患 者的预约请求, 可以有效地提高患者的满意程度, 因此被越来越多的医疗机构所采 用。 而在现实的门诊预约中, 患者往往具有多种行为因素, 如在提出预约请求时会 对就诊时间和就诊医生提供自己的选择、 在就诊之前取消先前的预约、 以及在就诊 当天夹约等。 因此, 在混合型门诊预约问题的研究中考虑患者行为因素, 提出具有 针对性的混合型门诊预约策略, 具有重要的理论意义和现实意义。
本书是曹萍萍在导师唐加福教授的指导下, 攻读博士学位期间取得的相关研 究成果的总结, 是国家创新研究群体科学基金资助项目( 71021061 ) 的重要组成部 分。 对考虑患者行为因素的混合型门诊预约问题进行了探讨与研究, 主要完成了 以下几个方面的研究工作:
( 1) 给出了考虑患者行为因素的混合型门诊预约问题的描述及一般研究框架。 为了明确考虑患者行为因素的混合型门诊预约问题的研究体系, 本书依据考虑的 患者行为因素的差异, 分别对考虑患者夹约行为的混合型门诊预约问题、 考虑患者 取消预约行为的混合型门诊预约问题、 同时考虑患者夹约和取消预约行为的混合 型门诊预约问题和考虑患者选择行为的混合型门诊预约问题进行了分析与描述。 进一步地, 为了解决考虑患者行为因素的混合型门诊预约问题, 给出了该问题的一 般研究框架。
( 2) 提出了考虑患者夹约行为的混合型门诊预约策略。 这方面的工作主要包 括两个方面: ①提出了一个医生环境下考虑患者夹约行为的混合型门诊预约策略。 该策略采用超额预订的方式来降低患者的夹约行为对门诊收益的负面影响, 通过 确定与夹约概率相关的提前预约患者的预约数量, 来决策是否接受提前预约 患者的预约请求;    ②     提出了多个医生环境下考虑患者夹约行为的混合型门诊预约混合型门诊顶约策略研究策略。   该策略通过确定对应于每位医生的提前预约患者的预约数量的上界
(       此上界与爽约概率及预约状态均相关)      ,      来决策是否接受提前预约患者对某位医 生的预约请求。
( 3) 提出了考虑患者取消预约行为的混合型门诊预约策略。 这方面的工作主 要包括两个方面: ①提出了一个医生环境下考虑患者取消预约行为的混合型门诊 预约策略。 该策略通过建立并求得期望收益模型的解析解, 确定出对应于各个提 前预约时段的提前预约患者的预约数量, 以此来决策在任意提前预约时段是 否接受提前预约患者的预约请求; ② 提出了多个医生环境下考虑患者取消预约行 为的混合型门诊预约策略。 该策略首先建立具有多个医生的期望收益模型, 然后 通过证明该模型的相关性质求得模型的解析解, 从而确定出各个提前预约时段中 对应于每位医生的提前预约患者的预约数量, 以此来处理任意提前预约时段 内提前预约患者对某位医生的预约请求。
( 4) 提出了同时考虑患者爽约和取消预约行为的混合型门诊预约策略。 这方 面的工作主要包括两个方面: ①提出了同时考虑患者爽约和取消预约行为的混合 型门诊预约策略。 该策略首先建立同时考虑患者爽约和取消预约行为的门诊期望 收益模型, 然后通过求得该模型的解析解, 确定出对应于每个提前预约时段的提前 预约患者的预约数量, 以此来决策是否接受提前预约患者的预约请求; ② 给 出了模型参数对预约策略的影响分析。 通过对模型参数的灵敏度分析, 确定出模 型中各参数对预约策略的影响程度。
( 5) 提出了考虑患者选择行为的混合型门诊预约策略。 这方面的工作主要包 括两个方面: ①提出了一个医生环境下考虑患者选择行为的混合型门诊预约策略。 该策略采用离散选择模型来刻画患者对就诊时间的选择行为, 通过建立和求解存 在患者选择行为的期望收益模型来确定提前预约患者的预约数量, 以此来决 策是否接受提前预约患者的预约请求; ② 提出了多个医生环境下考虑患者选择行 为的混合型门诊预约策略。   该策略同时考虑了患者对就诊时间和就诊医生的选择 行为, 通过确定对应于每位医生的提前预约患者的预约数量的上界, 来决策是 否接受提前预约患者对某位医生的预约请求。
本书提出的混合型门诊预约策略也可扩展应用于现实中其他一些需要考虑顾 客行为因素的混合型预约问题中。 书中所提策略在理论和方法层面上对混合型预 约问题的研究提供了一些借鉴和指导,  并为相关研究的扩展与应用奠定了一定的基础。本书的研究成果是在我的恩师   -  唐加福教授的悉心指导与帮助下获得的。    可以说,  本书的出版,  既得益于导师的学术思想,  也凝结了他的心血与汗水。     师恩如 水,  终生难忘!在本书付梓之际,  我对恩师唐加福教授表达由衷的感激之情!
在本书的撰写过程中, 得到了许多专家、 学者的帮助和指导, 使本书涉及的研 究工作能够顺利开展并终完成, 这里一并表示感谢! 本书涉及的研究工作还得 到了国家自然科学基金项目( 71503266) 的资助。本书的一些内容是探索性的研究成果, 由于作者水平有限, 书中难免存在不妥 以及疏漏之处,  敬请同行专家给予批坪指正。


曹萍萍
2016 年 3 月于沈阳



导语摘要
      本书是一部探讨医院经营管理的书稿。随着我国医疗卫生体系的不断完善,无论是专科医院或是大型医院在医疗管理过程中均逐步开始实施门诊预约服务。混合型门诊预约能够同时处理具有较长预约提前期和较短预约提前期两类患者的预约请求,可以有效地提高门诊的运作效率和患者的满意程度,因此被越来越多的医疗机构所采用。开展混合型门诊预约策略的研究,不仅具有重要的学术价值,而且具有广阔的应用前景。本书将介绍作者近年来针对混合型门诊预约策略的主要研究成果。
      本书可以作为管理科学、决策科学和医疗管理等领域的研究人员和管理人员的参考书,也可作为高等院校相关专业研究生的参考书。

作者简介
     曹萍萍,中国刑事警察学院教师,管理学博士,毕业于东北大学管理科学与工程专业。主要研究方向:服务运作管理、应急管理等。近几年,在《系统工程理论与实践》、《系统工程学报》、《运筹与管理》、《系统科学与数学》等管理科学领域重要学术期刊上发表论文10余篇。作为项目负责人主持国家自然科学基金项目1项、辽宁省社会科学规划基金项目1项和中央高校基本科研业务费重大培育计划项目1项。

目录

目录


 


 


 


 


章   绪  论                                                                                     1


节   研究背景与选题依据                                                                          2





一、  门诊预约的兴起与发展



                    2





二、 门诊预约的现实需求、 应用现状与特征                                                      3





三、   门诊预约问题的研究现状分析



                 4





四、      研究考虑患者行为因素的混合型门诊预约策略的必要性



      5





第二节   研究目的与意义                                                                                 6


第三节   研究目标与研究内容                                                                          7





第四节  研究方法与技术路线



                    10





第五节  研究结论 第六节 本章小结



                         11


 


                         12





 





第二章  相关研究文献综述


节  文献检索情况概述



                     13


 


                     14





一、 文献检索范围分析                                                                                         14


二、 相关文献情况分析                                                                                         15





第二节  关于门诊预约问题的研究



                  16





一、 传统型门诊预约问题                                         &n

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