基于LASSO算法的门诊医疗服务改进研究
郝一炜1
万钢2
李晶2
1.首都医科大学附属北京地坛医院 北京 100015;中国人民大学统计学院北京 1008722.首都医科大学附属北京地坛医院 北京 100015
摘要：目的 门诊患者满意度影响因素较多,改进门诊服务的工作中难以有针对性地进行整改.针对这一问题,借助统计学方法 工具提出解决方案.方法 基于北京某医院满意度调查数据,通过R语言编程进行机器学习,利用LASSO算法筛选对门诊满意度影响较大的因素,结合这些因素的满意度评分,确定门诊服务改进方向.结果 LASSO算法从问卷量表中的15个因素中提取出9个门诊满意度高影响因素,其中候诊时间和挂号缴费服务的满意度较低,应当着重予以整改.结论 LASSO算法能够挖掘提升患者满意度的关键因素,为管理者提供科学的政策指导.
关键词：门诊服务患者满意度改进服务最小绝对值压缩选择模型
分类号：R197.323.2(卫生事业管理（保健组织与事业）)
资助基金：首都医科大学附属北京地坛医院萌芽项目(DT-MY201616)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 56-58 )
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