2.3. Data analysesWe first calculat

2.3. Data analyses
We first calculated the average yearly generation rate and the average daily weight per bed for infectious and general wastes by the type of medical establishment. Types and quantities of waste generated from medical establishments may vary with the medical specialties and their waste management practices (Pruจ ss et al., 1999; UNEP, 2002). Data analysis measured the potential factors associated with the amount of waste production, such as the capacity of services and the medical specialties provided by the medical establishment. It has been statistically justified that the type of medical establishment affects the production of infectious and general waste. Multiple variable regression analysis was applied to predict the factors associated with waste generation. The amount of infectious waste and the number of inpatients can be associated with the total number of beds and bed occupancy. Reimbursement from the NHI to individual medical establishments could be an interesting indicator reflecting the capacity of services provided. Therefore, factors including NHI payment, total number of beds, rate of bed occupancy, number of beds for infectious diseases, number of outpatients per day and amount of waste recycled (in Tons) were included in the multivariate model to examine their association with waste production.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.3. ข้อมูลวิเคราะห์เราต้องคำนวณอัตราเฉลี่ยปีสร้าง และน้ำหนักรายวันเฉลี่ยต่อเตียงทั่วไป และโรคติดเชื้อขยะตามชนิดของแพทย์ ชนิดและปริมาณของขยะที่สร้างขึ้นจากแพทย์อาจแตกต่างกันกับอาหารทางการแพทย์และการปฏิบัติการจัดการของเสีย (Pruจ ss et al., 1999 UNEP, 2002) วิเคราะห์ข้อมูลประเมินปัจจัยอาจเกี่ยวข้องกับจำนวนการผลิตเสีย เช่นกำลังการผลิตและความเชี่ยวชาญทางการแพทย์โดยการจัดตั้งทางการแพทย์ มันได้ถูกทางสถิติชิดชนิดของแพทย์มีผลต่อการผลิตของเสียติดเชื้อ และทั่วไป วิเคราะห์การถดถอยตัวแปรหลายใช้ทำนายปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการสร้างขยะ จำนวนของเสียติดเชื้อและจำนวนของ inpatients สามารถเชื่อมโยงกับจำนวนเตียงและนอนพัก ชำระเงินคืนจากนีนี่ให้แพทย์แต่ละอาจเป็นตัวบ่งชี้ที่น่าสนใจที่สะท้อนให้เห็นถึงกำลังการผลิตของบริการ ดังนั้น ปัจจัยต่าง ๆ รวมถึงชำระเงินนีนี่ จำนวนเตียงทั้งหมด อัตราเข้าพักเตียง จำนวนเตียงสำหรับโรคติดเชื้อ จำนวน outpatients ต่อวันและปริมาณของขยะรีไซเคิล (เป็นตัน) รวมอยู่ในรูปแบบตัวแปรพหุการตรวจสอบการเชื่อมโยงกับการผลิตเสีย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.3 วิเคราะห์ข้อมูลโดย
ก่อนอื่นเราคำนวณอัตราการเกิดเป็นประจำทุกปีเฉลี่ยและน้ำหนักเฉลี่ยต่อวันต่อเตียงสำหรับขยะติดเชื้อและทั่วไปตามประเภทของสถานพยาบาล ชนิดและปริมาณของเสียที่เกิดจากสถานประกอบการทางการแพทย์ที่อาจแตกต่างกันที่มีความเชี่ยวชาญทางการแพทย์และการจัดการของเสียของพวกเขา (พรุจ SS et al, 1999;. UNEP, 2002) การวิเคราะห์ข้อมูลที่วัดปัจจัยที่อาจเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับปริมาณการผลิตของเสียเช่นความสามารถในการให้บริการและความเชี่ยวชาญทางการแพทย์โดยสถาบันการแพทย์ มันได้รับการพิสูจน์ทางสถิติว่าประเภทของสถานพยาบาลส่งผลกระทบต่อการผลิตติดเชื้อและเสียทั่วไป การวิเคราะห์การถดถอยหลายตัวแปรที่ถูกนำมาใช้ในการทำนายปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการเกิดของเสีย ปริมาณของขยะติดเชื้อและจำนวนผู้ป่วยในสามารถเชื่อมโยงกับจำนวนรวมของการเข้าพักเตียงและเตียง การชำระเงินคืนจาก NHI กับสถานประกอบการทางการแพทย์ของแต่ละคนอาจจะเป็นตัวบ่งชี้ที่น่าสนใจสะท้อนให้เห็นถึงความสามารถในการให้บริการ ดังนั้นปัจจัยรวมทั้ง NHI ชำระเงินจำนวนเตียงอัตราการเข้าพักเตียงจำนวนเตียงสำหรับโรคติดเชื้อจำนวนของผู้ป่วยนอกต่อวันและปริมาณของเสียกลับมาใช้ใหม่ (ตัน) กำลังถูกรวมไว้ในรูปแบบหลายตัวแปรเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ของพวกเขากับขยะ การผลิต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.3 การวิเคราะห์ข้อมูล
เราคำนวณเฉลี่ยปีละรุ่น และอัตราเฉลี่ยทุกวัน น้ำหนักต่อเตียงติดเชื้อและของเสียทั่วไป โดยประเภทของสถานประกอบการทางการแพทย์ ชนิดและปริมาณของเสียที่เกิดจากสถานประกอบการทางการแพทย์อาจแตกต่างกันกับผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์และแนวทางการจัดการของเสีย ( พรู . . . SS et al . , 1999 ; UNEP , 2002 )การวิเคราะห์ข้อมูลการวัดปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับปริมาณของการผลิตของเสีย เช่น ความจุของบริการและการแพทย์ อาหาร โดยสถานประกอบการทางการแพทย์ มันได้ถูกทางธรรมว่า ชนิดของสถานประกอบการทางการแพทย์ที่มีผลต่อการผลิตมูลฝอยและขยะทั่วไปการวิเคราะห์การถดถอยหลายตัวแปรที่ใช้ทำนายปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการผลิตของเสีย ปริมาณมูลฝอยติดเชื้อและจำนวนผู้ป่วยใน สามารถเกี่ยวข้องกับจำนวนของเตียง และพักนอน เบิกจาก นีเพื่อชมเชยแพทย์แต่ละคนอาจจะสะท้อนให้เห็นถึงความสามารถของตัวบ่งชี้ที่น่าสนใจให้บริการ . ดังนั้นปัจจัย ได้แก่ นีการชําระเงิน จำนวนเตียง อัตราครองเตียง จำนวนเตียง สำหรับโรคติดเชื้อ จำนวนผู้ป่วยนอกต่อวันและปริมาณของขยะรีไซเคิล ( ตัน ) ถูกรวมอยู่ในรูปแบบหลายตัวแปรที่จะศึกษาความสัมพันธ์ของพวกเขาผลิตของเสีย .