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做好统计工作促进医院管理
医院统计是医院管理的重要组成部分，为医院的经营决策提供可靠依据，在医院的经济运行中发挥着信息、咨询和监督三大职能。围绕医院的发展，医院的统计工作应如何开展才能更好地为医院管理服务，充分显示统计工作的魅力，已是摆在医院统计工作者面前的新课题。
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医院卫生统计数据质量的影响因素及处理对策探讨
目的 探讨医院卫生统计数据质量的影响因素及处理对策.方法 统计出现质量问题的卫生统计数据,分析其具体影响因素并提出针对性的解决方案.结果 医院卫生统计数据质量的影响因素主要有三种,分别为:统计数据填写缺乏规范性和统一性;统计人员专业水平不高,培训管理制度不完善;对卫生统计工作的价值认识不足.其中,对卫生统计工作的价值认识不足是主要的影响因素,占据了有质量问题数据的57.67%.结论 应当认真分析各种可能影响医院卫生统计数据质量的影响因素并提出针对性的解决方法,尤其需要加强卫生统计工作价值的宣传教育.
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精神卫生中心卫生统计数据质量影响因素分析
目的:对影响精神卫生中心的卫生统计数据质量的因素进行分析,寻找相应的解决措施,从而提高精神卫生中心的统计数据质量.方法:对目前已经统计好的关于精神卫生中心的卫生数据的质量进行分析,寻找影响统计质量的因素并探讨解决的方法.结果:影响精神卫生中心卫生统计数据的质量的因素主要有:对卫生统计工作的重视程度不够、统计技术的信息化程度不够、统计数据的制度不够标准和准确、统计人员的专业素质不到位等四个方面的因素.其中对精神卫生中心卫生统计工作的重视程度低是影响统计数据质量的主导因素,约占总体有问题统计数据总量的46.1%.结论:应仔细寻找分析对精神卫生中心卫生统计数据质量造成一定影响的各种因素,并研究探讨出相应的解决方案,提高卫生统计数据的质量.其中主要的是应该加大对精神卫生中心卫生数据统计工作的宣传力度,提高大家对卫生统计工作的重视程度.
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关于卫生统计发展革新的研究
卫生系统是一个庞大繁杂的系统,又是一个精细的系统,繁杂是因为拥有庞大的参与人群与人们的日常生活息息相关,每一个人都有可能成为其中的一名参与者,这么庞大的系统各种信息相互交织,所以繁杂.精细是因为,卫生系统是一个专门的系统,它服务的对象是人,更为确切的说是患者,直接关系到患者的生死,因此又是一种精细的系统,面对这种情况,如何才能将这个既庞大又精细的系统做到井然有序呢?这就需要将统计学运用到卫生系统中.卫生统计很早就有,比如对患者病情的登记,这就是一种卫生统计,随着新技术的应用,计算机网络系统更多的应用到了卫生统计中,给卫生统计发展带来了新的机遇,本文将介绍我国卫生统计发展的革新,对于日常的工作中会有一定的借鉴意义.
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浅谈卫生统计质量管理与控制
随着社会不断的发展,人们生活水平不断的提高,人们对于环境卫生、食品卫生、医疗卫计局要求及关注程度也越来越高,而卫生统计在卫生管理工作中具有重要的作用,本文就对卫生统计工作的质量管理与控制进行分析总结.
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加强卫生统计工作提高医院管理水平
卫生统计工作是对医院实行科学管理,监督整个医疗卫生活动的重要手段,是医院管理者制定政策和计划的主要依据.然而,当前卫生统计工作存在一些问题,随着医院现代化管理的发展,我们必须加强统计队伍建设,提高卫生统计人员素质,进一步改进工作方法,建立健全统计法制,形成一整套合理有效的卫生统计管理模式,使卫生统计数据真正地应用于医院管理中来,提高医院管理水平.
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探究卫生统计数据质量中的不足和改善措施
社会卫生事业和所有的人存在紧密的联系,因此促进中国卫生事业的进一发展,提升当前卫生统计数据的质量尤为关键.而要想保证卫生统计数据的真实有效性,就需要将质量管理由被动变为主动,在确保卫生统计工作顺利进行的前提下,能够获得进一步的发展与提升,这能够为以后的统计工作的有效进行奠定良好的基础.本文主要介绍了当前卫生统计数据工作出现的问题,并以此为基础提出了一些改善措施,如提升卫生统计工作者的综合素养等.
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探究卫生统计数据质量在医院管理中的作用
对于医院的管理来讲,卫生统计数据起到了极其重要的作用,而且数据质量会对现代医院管理的决策产生直接的影响.所以,在统计医院卫生数据时,应使统计数据质量得以保障,这样才可提升医院整体的管理水平.
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浅谈如何做好医院卫生统计工作
卫生统计工作能够帮助医院管理者做出正确的管理决策,为医院制定发展战略提供参考依据.本文首先分析了当前卫生统计工作现状和不足,为做好医院的卫生统计工作,建议医院应加强信息化建设,建立完善的数据质量控制管理体系,加强对单位人员培训.同时医院管理层应切实提高对卫生统计工作重要的认识,严格落实数据录入和统计质量管理目标,以便更有效的挖掘信息数据应用于医院医疗服务质量的整体提升,显著增强医院竞争力.
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评价医院网络数据质量优劣原则和方法的探讨
本文针对医院网络模式下数据资源不断扩大,信息量与日俱增,动态数据急剧变化的状况,探讨了评价网络数据质量优劣应遵循的原则和方法.
