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合療十周年總結(jié)

網(wǎng)站:公文素材庫 | 時(shí)間:2019-05-28 19:59:11 | 移動端:合療十周年總結(jié)

合療十周年總結(jié)

富平縣第二人民醫(yī)院

慶祝新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度實(shí)施十周年宣傳月工作總結(jié)

一月來,我院在縣合療辦的領(lǐng)導(dǎo)下,在全院職工的共同努力下,大家創(chuàng)造性開展工作,克服各種困難,圓滿完成了4月份合療宣傳工作。具體的工作主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

一、統(tǒng)一思想,加強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)。

為了全面落實(shí)新農(nóng)合宣傳月活動,使新農(nóng)合在我院健康有序的發(fā)展。醫(yī)院高度重視。一是統(tǒng)一思想,提高認(rèn)識,號召全院職工以“慶祝新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度實(shí)施十周年宣傳月”活動為契機(jī),扎實(shí)的開展好新農(nóng)合工作,使之能夠更好的服務(wù)我院周邊群眾,為他們切實(shí)解決看病難,看病貴的問題。二是成立宣傳月活動領(lǐng)導(dǎo)小組,院長為組長,分管院長為副組長,組員由各科室領(lǐng)導(dǎo)組成。從組織上保證了宣傳月活動的順利實(shí)施。三是動員全院職工共同參與,為了這項(xiàng)工作更好的開展,不留死角,不留漏洞。醫(yī)院先后的召開了院委會、中層會,再召開全院職工大會。這樣一來,統(tǒng)一了大家思想,從思想和組織上實(shí)行了雙保險(xiǎn)。

二、創(chuàng)造性開展工作。

為了提高廣大群眾對新農(nóng)合知識的知曉率,調(diào)動廣大群眾的參與熱情,醫(yī)院根據(jù)當(dāng)?shù)貙?shí)際情況,醫(yī)院位于縣城城西,前身為南關(guān)地段醫(yī)院,縣醫(yī)院力量較強(qiáng),周邊群眾大部分都首選縣醫(yī)院進(jìn)行診療。這樣一來,造成了他們在縣醫(yī)院小病大養(yǎng),花錢明顯增多,看病時(shí)間明顯延長。針對這些情況,我院多措并舉,實(shí)行差異化宣傳,針對弱勢群體作為宣傳重點(diǎn),再利用我院為鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院,報(bào)銷比例大,從住院費(fèi)用上少入手進(jìn)行宣傳;再從常見病方面加強(qiáng)醫(yī)療水平,盡量使疾病在我院療效好、花費(fèi)少。我院先后制定了宣傳牌,要求合療科及各相關(guān)科室都要有相關(guān)宣傳內(nèi)容。在鎮(zhèn)村兩旁刷寫醒目、永久性的墻體標(biāo)語,在人口密集的街道,在人流量較大的交通要道,懸掛如:“參加新農(nóng)合,看病不用愁”,“看病治療有難,合作醫(yī)療分憂”等宣傳橫幅。編印富平縣第二人民醫(yī)院惠民政策簡介,宣傳如合規(guī)費(fèi)用300元以上,設(shè)置起付線為80元,起付線以上補(bǔ)助比例為95%。持香港關(guān)懷行動卡的住院患者,費(fèi)用可全免。全縣白內(nèi)障患者實(shí)行免費(fèi)手術(shù)治療,特殊材料(進(jìn)口晶體除外),確保每個(gè)入院病人,每個(gè)病房都要有宣傳單,床頭實(shí)行一對一宣傳。要求醫(yī)護(hù)人員是醫(yī)院病人合療政策宣傳的第一責(zé)任人,另外我院利用集會,設(shè)立合療政策咨詢,利用義診發(fā)放宣傳單。

三、組織學(xué)習(xí),強(qiáng)化培訓(xùn)。

醫(yī)院要求常年進(jìn)行合療知識學(xué)習(xí)培訓(xùn),一是要求全員職工統(tǒng)一學(xué)習(xí)培訓(xùn),并要求每人做筆記。二是要求各個(gè)科室組織學(xué)習(xí)培訓(xùn),培訓(xùn)時(shí)要有詳細(xì)資料,具體記錄,否則無效。發(fā)放績效工資根據(jù)情況予以扣除。三是開展合療知識競賽,優(yōu)勝者予以重獎(jiǎng),另外在院內(nèi)實(shí)行定期合療知識考試,這樣一來進(jìn)一步激發(fā)和提高醫(yī)務(wù)人員工資熱情,執(zhí)行政策水平。另外促使服務(wù)向合療適宜、安全、有效、節(jié)約的方面發(fā)展。四、加強(qiáng)監(jiān)督,確保落實(shí)。

為了使整個(gè)宣傳工作不走形式,醫(yī)院成立以院長為組長,主管

院長為副組長,各科室負(fù)責(zé)為成員,為成員的督查組。采取隨機(jī)和不打招呼的方式。到宣傳點(diǎn)和患者及家屬進(jìn)行座談,走訪群中的形式,對于不重視,弄虛作假,走過程,敷衍了事的個(gè)人和科室進(jìn)行通報(bào)批評。另外宣傳活動結(jié)束后,相關(guān)科室要進(jìn)行總結(jié)交流,以便今后更好的開展工作。

總之,我院在宣傳月活動中,做出了一定的成績,但與其他醫(yī)院相比還有差距。所以在今后工作中發(fā)揮長處,吸取不足。在成績面前不驕傲,在缺陷面前不氣餒。力爭要把我院新農(nóng)合推向一個(gè)跟高的水平。

擴(kuò)展閱讀:擬合總結(jié)

直線擬合:

回歸統(tǒng)計(jì)

MultipleRRSquareAdjustedRSquare標(biāo)準(zhǔn)誤差觀測值方差分析回歸分析殘差總計(jì)

Intercept

0.3672240.1348540.10863714.15244

35

Significance

dfSSMSFF

11030.2671030.2675.1438370.03336609.619200.2915347639.886

Coefficients標(biāo)準(zhǔn)誤差tStatP-value

9.8211135.8556121.6772140.10295

1.14.1881481.8466242.2680030.03

Upper

Lower95%95%-2.0922221.734450.4311647.945132

多項(xiàng)式擬合:

yb0b1xb2x+bnx2n

一、Excel進(jìn)行擬合

1、多項(xiàng)式最高方次不超過6

可采用添加趨勢線的方法.首先將待擬合數(shù)據(jù)輸入Excel表格,插入散點(diǎn)圖或折線圖然后將鼠標(biāo)指針移到散點(diǎn)圖中數(shù)據(jù)點(diǎn),右擊鍵,選擇添加趨勢線(在菜單欄的圖表菜單中選擇添加趨勢線).在出現(xiàn)的對話框類型卡中選定多項(xiàng)式曲線擬合,具體用幾階可在擬合的過程中看那一種擬合的效果最佳。在選項(xiàng)卡中選定顯示公式和R平方值選項(xiàng),根據(jù)實(shí)際情況確定是否設(shè)置截距值.按“確定”按鈕立即得到擬合多項(xiàng)式及決定系數(shù)檢驗(yàn):

值。

越大,曲線擬合的越好。

如何單變量求解?

2、多項(xiàng)式超過6時(shí)yb0b1xb2x2+bnxn設(shè)x1=x,x2=x

2

,x3=x3x9=x9

化為多元線性擬合

二、多元線性回歸:y=byb0b1x1b2x2b3x3

點(diǎn)擊“工具”“數(shù)據(jù)分析”“回歸”“確定”--,在“Y值輸入?yún)^(qū)域”填入y值,在X輸入?yún)^(qū)域“填入多個(gè)x變量。--”確定“。

結(jié)果:

回歸統(tǒng)計(jì)MultipleRRSquareAdjustedRSquare標(biāo)準(zhǔn)誤差觀測值方差分析回歸分析殘差

0.3745660.1402990.08656814.32656

35

Significance

dfSSMSFF

21071.872535.93592.6111320.089034326568.014205.25總計(jì)

Intercept

347639.886

Coefficients

2.336209

1.14.7866024.81.666739標(biāo)準(zhǔn)誤差tStatP-value

17.649920.1323640.8955252.2937522.08680.0449583.70201*0.4502260.655583

Upper

Lower95%95%-33.615538.287920.1143829.458823-5.873999.20747

Multiple:相關(guān)系數(shù)R,越接近1越好。RSquare:R的平方F越大越好。

Coefficients所在一列表示回歸系數(shù),依次是

b0b1b2

二、matlab擬合(最小二乘擬合)1、

直線擬合

直線擬合時(shí)可先做剔除異常點(diǎn)

首先把數(shù)據(jù)復(fù)雜在文本文檔中(txt)。導(dǎo)入數(shù)據(jù):fileimportdata找到文本文檔---next---finish。

程序:

x=data(:,1);%第一列y=data(:,2);%第二列plot(x,y,"r+")%畫散點(diǎn)圖%畫殘差分布圖、參數(shù)求解、檢驗(yàn)X=[ones(size(x),1),x];

[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);figure

b,bint,stats,rcoplot(r,rint)

ResidualCaseOrderPlot65432Residuals10-1-2-3-45101520CaseNumber253035

紅色的為異常點(diǎn),把這些點(diǎn)剔除,再重新做一次。

b=

2.0975-----b00.0351-----b1bint=

1.37502.8201*.00740.0628stats=

0.16336.63520.01451.5225模型:Y=b0+b1x檢驗(yàn):

(1)復(fù)相關(guān)系數(shù)R的平方=stats的第一個(gè)數(shù),越接近1越好。(2)F為stats的第二個(gè)數(shù),越大越好。(3)P為為stats的第三個(gè)數(shù),很小才行2、多項(xiàng)式擬合

首先把數(shù)據(jù)復(fù)雜在文本文檔中(txt)。導(dǎo)入數(shù)據(jù):fileimportdata找到文本文檔---next---finish。程序:

x=data(:,1);%第一列y=data(:,2);%第二列

p=polyfit(x,y,n)%其中n為階數(shù),可自己設(shè)定

zi=linspace(1,20,100);

w=size(zi)

z=polyval(p,zi);%求預(yù)測的y值xlabel("x軸名稱")ylabel("y軸名稱")

plot(x,y,’o’,zi,z,’k:’)%畫原散點(diǎn)圖和預(yù)測的折線圖

legend("原始數(shù)據(jù)","n階曲線")

title("圖的名稱")

s=sqrt(sum((y-z).^2)./(w-2))%求剩余標(biāo)準(zhǔn)差,w為數(shù)據(jù)的長度

結(jié)果:

模型:y=p(1)xn+p(2)xn-1++p(n)x+p(n+1)

檢驗(yàn):S越小圖形越好。 2插值問題

在應(yīng)用領(lǐng)域中,由有限個(gè)已知數(shù)據(jù)點(diǎn),構(gòu)造一個(gè)解析表達(dá)式,由此計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的函數(shù)值,稱之為插值。一、一元插值一元插值是對一元數(shù)據(jù)點(diǎn)(xi,yi)進(jìn)行插值。

1.線性插值:由已知數(shù)據(jù)點(diǎn)連成一條折線,認(rèn)為相臨兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的函數(shù)值就在這兩點(diǎn)之間的連線上。一般來說,數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)越多,線性插值就越精確。

調(diào)用格式:yi=interp1(x,y,xi,’linear’)%線性插值zi=interp1(x,y,xi,’spline’)%三次樣條插值wi=interp1(x,y,xi,’cubic’)%三次多項(xiàng)式插值

說明:yi、zi、wi為對應(yīng)xi的不同類型的插值。x、y為已知數(shù)據(jù)點(diǎn)。例1:已知數(shù)據(jù):x0y.3.1.5.21.3.4.5.6.7.4.8.8.911.41.61.9.61.52求當(dāng)xi=0.25時(shí)的yi的值。程序:x=0:.1:1;

y=[.3.511.41.61.6.4.81.52];yi0=interp1(x,y,0.025,"linear")xi=0:.02:1;

yi=interp1(x,y,xi,"linear");zi=interp1(x,y,xi,"spline");wi=interp1(x,y,xi,"cubic");

plot(x,y,"o",xi,yi,"r+",xi,zi,"g*",xi,wi,"k.-")legend("原始點(diǎn)","線性點(diǎn)","三次樣條","三次多項(xiàng)式")要得到給定的幾個(gè)點(diǎn)的對應(yīng)函數(shù)值,可用:

xi=[0.25000.35000.4500]yi=interp1(x,y,xi,"spline")(二)二元插值

二元插值與一元插值的基本思想一致,對原始數(shù)據(jù)點(diǎn)(x,y,z)構(gòu)造見世面函數(shù)求出插值點(diǎn)數(shù)據(jù)(xi,yi,zi)。

一、單調(diào)節(jié)點(diǎn)插值函數(shù),即x,y向量是單調(diào)的。調(diào)用格式1:zi=interp2(x,y,z,xi,yi,’linear’)‘liner’是雙線性插值(缺省)

調(diào)用格式2:zi=interp2(x,y,z,xi,yi,’nearest’)’nearest’是最近鄰域插值

調(diào)用格式3:zi=interp2(x,y,z,xi,yi,’spline’)‘spline’是三次樣條插值說明:這里x和y是兩個(gè)獨(dú)立的向量,它們必須是單調(diào)的。z是矩陣,是由x和y確定的點(diǎn)上的值。z和x,y之間的關(guān)系是z(i,:)=f(x,y(i))z(:,j)=f(x(j),y)即:當(dāng)x變化時(shí),z的第i行與y的第i個(gè)元素相關(guān),當(dāng)y變化時(shí)z的第j列與x的第j個(gè)元素相關(guān)。如果沒有對x,y賦值,則默認(rèn)x=1:n,y=1:m。n和m分別是矩陣z的行數(shù)和列數(shù)。

例2:已知某處山區(qū)地形選點(diǎn)測量坐標(biāo)數(shù)據(jù)為:x=00.511.522.533.544.55

y=00.511.522.533.544.555.56海拔高度數(shù)據(jù)為:

z=8990878592919693908782929698999591898684828496989592908885848381858081828995969392898686828587989996978885828382858994959392918684888892939495898786838192929697989693958482818485858182808081859093958486819899989796958487808185828384879095868880828184858683828180828788899899979698949287其地貌圖為:

對數(shù)據(jù)插值加密形成地貌圖。程序:x=0:.5:5;y=0:.5:6;

z=[89908785929196939087829296989995918986848284969895929088858483818580818289959693928986868285879899969788858283828589949593929186848888929394958987868381929296979896939584828185858182808081859093958486819899989796958487808185828384879095868880828184858683828180828788899899979698949287];mesh(x,y,z)%繪原始數(shù)據(jù)圖

xi=linspace(0,5,50);%加密橫坐標(biāo)數(shù)據(jù)到50個(gè)yi=linspace(0,6,80);%加密縱坐標(biāo)數(shù)據(jù)到60個(gè)[xii,yii]=meshgrid(xi,yi);%生成網(wǎng)格數(shù)據(jù)zii=interp2(x,y,z,xii,yii,"cubic");%插值mesh(xii,yii,zii)%加密后的地貌圖holdon%保持圖形

[xx,yy]=meshgrid(x,y);%生成網(wǎng)格數(shù)據(jù)

plot3(xx,yy,z+0.1,’ob’)%原始數(shù)據(jù)用‘O’繪出

2、二元非等距插值

調(diào)用格式:zi=griddata(x,y,z,xi,yi,’指定插值方法’)插值方法有:linear%線性插值(默認(rèn))bilinear%雙線性插值cubic%三次插值bicubic%雙三次插值nearest%最近鄰域插值例:用隨機(jī)數(shù)據(jù)生成地貌圖再進(jìn)行插值程序:

x=rand(100,1)*4-2;y=rand(100,1)*4-2;z=x.*exp(-x.^2-y.^2);ti=-2:.25:2;

[xi,yi]=meshgrid(ti,ti);%加密數(shù)據(jù)zi=griddata(x,y,z,xi,yi);%線性插值mesh(xi,yi,zi)holdon

plot3(x,y,z,"o")

該例中使用的數(shù)據(jù)是隨機(jī)形成的,故函數(shù)griddata可以處理無規(guī)則的數(shù)據(jù)。

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