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)在以下幾個方面：

一、統(tǒng)一思想，加強領(lǐng)導。

為了全面落實新農(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，提高認識，號召全院職工以“慶祝新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度實施十周年宣傳月”活動為契機，扎實的開展好新農(nóng)合工作，使之能夠更好的服務我院周邊群眾，為他們切實解決看病難，看病貴的問題。二是成立宣傳月活動領(lǐng)導小組，院長為組長，分管院長為副組長，組員由各科室領(lǐng)導組成。從組織上保證了宣傳月活動的順利實施。三是動員全院職工共同參與，為了這項工作更好的開展，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，從思想和組織上實行了雙保險。

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?shù)貙嶋H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，周邊群眾大部分都首選縣醫(yī)院進行診療。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，看病時間明顯延長。針對這些情況，我院多措并舉，實行差異化宣傳，針對弱勢群體作為宣傳重點，再利用我院為鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院，報銷比例大，從住院費用上少入手進行宣傳；再從常見病方面加強醫(yī)療水平，盡量使疾病在我院療效好、花費少。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)費用300元以上，設(shè)置起付線為80元，起付線以上補助比例為95%。持香港關(guān)懷行動卡的住院患者，費用可全免。全縣白內(nèi)障患者實行免費手術(shù)治療，特殊材料（進口晶體除外），確保每個入院病人，每個病房都要有宣傳單，床頭實行一對一宣傳。要求醫(yī)護人員是醫(yī)院病人合療政策宣傳的第一責任人，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、組織學習，強化培訓。

醫(yī)院要求常年進行合療知識學習培訓，一是要求全員職工統(tǒng)一學習培訓，并要求每人做筆記。二是要求各個科室組織學習培訓，培訓時要有詳細資料，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，另外在院內(nèi)實行定期合療知識考試，這樣一來進一步激發(fā)和提高醫(yī)務人員工資熱情，執(zhí)行政策水平。另外促使服務向合療適宜、安全、有效、節(jié)約的方面發(fā)展。四、加強監(jiān)督，確保落實。

為了使整個宣傳工作不走形式，醫(yī)院成立以院長為組長，主管

院長為副組長，各科室負責為成員，為成員的督查組。采取隨機和不打招呼的方式。到宣傳點和患者及家屬進行座談，走訪群中的形式，對于不重視，弄虛作假，走過程，敷衍了事的個人和科室進行通報批評。另外宣傳活動結(jié)束后，相關(guān)科室要進行總結(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)合推向一個跟高的水平。

擴展閱讀：擬合總結(jié)

直線擬合：

回歸統(tǒng)計

MultipleRRSquareAdjustedRSquare標準誤差觀測值方差分析回歸分析殘差總計

Intercept

0.3672240.1348540.10863714.15244

35

Significance

dfSSMSFF

11030.2671030.2675.1438370.03336609.619200.2915347639.886

Coefficients標準誤差tStatP-value

9.8211135.8556121.6772140.10295

1.14.1881481.8466242.2680030.03

Upper

Lower95%95%-2.0922221.734450.4311647.945132

多項式擬合：

yb0b1xb2x+bnx2n

一、Excel進行擬合

1、多項式最高方次不超過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，插入散點圖或折線圖然后將鼠標指針移到散點圖中數(shù)據(jù)點，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。在選項卡中選定顯示公式和R平方值選項，根據(jù)實際情況確定是否設(shè)置截距值．按“確定”按鈕立即得到擬合多項式及決定系數(shù)檢驗：

值。

越大，曲線擬合的越好。

如何單變量求解？

2、多項式超過6時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x變量。--”確定“。

結(jié)果：

回歸統(tǒng)計MultipleRRSquareAdjustedRSquare標準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

Intercept

347639.886

Coefficients

2.336209

1.14.7866024.81.666739標準誤差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

直線擬合時可先做剔除異常點

首先把數(shù)據(jù)復雜在文本文檔中（txt）。導入數(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+")%畫散點圖%畫殘差分布圖、參數(shù)求解、檢驗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，把這些點剔除，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：

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

首先把數(shù)據(jù)復雜在文本文檔中（txt）。導入數(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:’)%畫原散點圖和預測的折線圖

legend("原始數(shù)據(jù)","n階曲線")

title("圖的名稱")

s=sqrt(sum((y-z).^2)./(w-2))%求剩余標準差,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：S越小圖形越好。 2插值問題

在應用領(lǐng)域中，由有限個已知數(shù)據(jù)點，構(gòu)造一個解析表達式，由此計算數(shù)據(jù)點之間的函數(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(xi,yi)進行插值。

1．線性插值：由已知數(shù)據(jù)點連成一條折線，認為相臨兩個數(shù)據(jù)點之間的函數(shù)值就在這兩點之間的連線上。一般來說，數(shù)據(jù)點數(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’)%三次多項式插值

說明：yi、zi、wi為對應xi的不同類型的插值。x、y為已知數(shù)據(jù)點。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xi=0.25時的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","線性點","三次樣條","三次多項式")要得到給定的幾個點的對應函數(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(x,y,z)構(gòu)造見世面函數(shù)求出插值點數(shù)據(jù)(xi,yi,zi)。

一、單調(diào)節(jié)點插值函數(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是兩個獨立的向量，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x變化時，z的第i行與y的第i個元素相關(guān)，當y變化時z的第j列與x的第j個元素相關(guān)。如果沒有對x,y賦值，則默認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)地形選點測量坐標數(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);%加密橫坐標數(shù)據(jù)到50個yi=linspace(0,6,80);%加密縱坐標數(shù)據(jù)到60個[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)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：用隨機數(shù)據(jù)生成地貌圖再進行插值程序：

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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