5. Data and resultsData for this st

5. Data and results
Data for this study are collected from the MOPH and the hospitals. The sample covers all 92 public
regional and general hospitals operating in the provincial areas of Thailand. The study is restricted to
these hospitals because they share similar operating environment, and this will help ensure that all the
B. Watcharasriroj, J.C.S. Tang / Journal of High Technology Management Research 15 (2004) 1–16 9
hospitals have the same production frontier and all efficiency variation results from differences in
managerial performance.
In this study, the inputs (xi) are the number of physicians, nurses, and beds. These inputs are
traditional inputs for producing hospital services. The ideal output for hospital is change in health status.
Because direct measurement of change in health status is impractical, intermediate outputs of health
services are generally used in most studies as proxy to outputs. Recently, there has been an attempt to
account for input differential between the intermediate outputs of hospitals by weighting hospital outputs
by medical case-mix index2 (e.g., Burgess & Wilson, 1996) and the diagnosis-related groups3 (DRGs)
(e.g., Magnussen, 1996). Sharkey, Dehaemer, and Horn (1993) suggest that case-mix differences have an
important impact on resource consumption, and output measurement is only meaningful when case-mix
differences are taken into consideration. The use of case-mix or DRGs weighting is, however, limited in
some areas and presently far from complete especially in developing countries including Thailand. When
such indexes are absent, output specifications of hospital production model should reflect the degree of
severity and resource intensiveness (Al-Shammari, 1999). In this study, the intermediate outputs ( yr) are
average outpatients per day, average inpatients per day, and number of surgical operations per year; they
are assumed to relate to improvement in health status particularly applicable to public hospitals, which
are nonprofit organizations (Pauly & Redisch, 1973). The choice of inputs and outputs in hospital
efficiency are similar to the works done by Al-Shammari (1999).
Hospitals in the sample consist of 29 large hospitals and 63 small hospitals using the number of beds
as criterion as this is the most common measure of size for hospitals. Large hospitals normally have at
least 500 beds. Hospitals with less than 500 beds are classified as small hospitals. This criterion is used
by MOPH to distinguish regional from general hospitals.
IT variable (Xi) of the Tobit model (Eq. (2)) refers to the investment in the patient medical record
(PMR) system, which is regarded as the fundamental system significantly affecting the activities of the
hospital production process (OHCA, 2001). The PMR system is a computerized PMR management
system that electronically maintains information of patient’s health status and health care and provides
access of such information to parties involved in the patient care. The investment in the PMR system
includes servers, work stations, networks, software, printers, scanners, bar codes, and uninterruptible
power supply. Table 1 summarizes descriptive statistics of the variables by hospital size, i.e., large and
small hospitals. From the mean values of input and output variables, on average, large hospitals use
larger amount of inputs to produce higher amount of outputs. Further, large hospitals have, on average,
higher IT investment.
The analysis starts with calculating the three efficiency measures for each hospital using the linear
programming problem (Eq. (1)). These measures include the efficiency measure for the sample as a
whole (Pooled), the efficiency measure when the sample is partitioned (Separate), and a comparison of
the pooled and separate efficiency measures (Pooled/Separate). Statistics of these efficiency measures

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

5. ข้อมูลและผลการมีการรวบรวมข้อมูลสำหรับการศึกษานี้จาก MOPH และโรงพยาบาล ตัวอย่างครอบคลุมทั้งหมด 92 สาธารณะโรงพยาบาลภูมิภาค และทั่วไปที่ปฏิบัติการในพื้นที่จังหวัดของประเทศไทย การศึกษามีจำกัดโรงพยาบาลเหล่านี้เนื่องจากพวกเขาใช้ระบบปฏิบัติการที่คล้ายกัน และช่วยให้แน่ใจว่าทั้งหมดB. Watcharasriroj ถัง J.C.S. / วารสารวิจัยเทคโนโลยีการจัดการ 15 (2004) 1 – 16 9มีโรงพยาบาลชายแดนผลิตเดียวกันและผลลัพธ์ทั้งหมดของการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพจากความแตกต่างในจัดการประสิทธิภาพการทำงานในการศึกษานี้ อินพุต (ซี) มีจำนวนแพทย์ พยาบาล และเตียง เหล่านี้จะอินพุตแบบดั้งเดิมการผลิตพยาบาล การแสดงผลเหมาะสำหรับโรงพยาบาลคือการ เปลี่ยนแปลงในสถานะสุขภาพเนื่องจากวัดโดยตรงจากการเปลี่ยนแปลงสถานะสุขภาพทำไม่ได้ ระดับปานกลางผลสุขภาพบริการทั่วไปใช้ในการศึกษาส่วนใหญ่ที่เอาต์พุต เมื่อเร็ว ๆ นี้ มีความพยายามบัญชีสำหรับการป้อนข้อมูลส่วนต่างระหว่างผลของโรงพยาบาลโดยน้ำหนักผลโรงพยาบาลกลางโดยทางการแพทย์กรณีผสม index2 (เช่น Burgess & Wilson, 1996) และ groups3 ที่เกี่ยวข้องกับการวินิจฉัยโรค (DRGs)(เช่น Magnussen, 1996) Sharkey, Dehaemer และฮอร์น (1993) แนะนำว่า มีความแตกต่างกรณีผสมการผลกระทบสำคัญที่ปริมาณการใช้ทรัพยากร และการวัดผลผลิตจะมีประโยชน์เมื่อกรณีผสมความแตกต่างจะนำมาพิจารณา การใช้กรณีผสมหรือน้ำหนัก DRGs อย่างไรก็ตาม จำกัดบางพื้นที่และปัจจุบัน ไกลสมบูรณ์โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเทศกำลังพัฒนารวมทั้งประเทศไทยด้วย เมื่อมีดัชนีดังกล่าว ข้อกำหนดผลลัพธ์ของแบบจำลองการผลิตพยาบาลควรสะท้อนให้เห็นระดับของความรุนแรงและทรัพยากร intensiveness (Al-Shammari, 1999) ในการศึกษานี้ เป็นผลระดับกลาง (ปี)ส่องกล้องเพื่อวินิจฉัยเฉลี่ยต่อวัน inpatients เฉลี่ยต่อวัน และจำนวนการดำเนินการผ่าตัดต่อปี พวกเขาสันนิษฐานที่เกี่ยวข้องกับการปรับปรุงสถานะสุขภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับโรงพยาบาลกลาง ซึ่งเป็นองค์กรไม่แสวงผลกำไร (Pauly & Redisch, 1973) ทางเลือกของอินพุตและเอาท์พุตในโรงพยาบาลประสิทธิภาพจะคล้ายกับการทำงานโดยอัล-Shammari (1999)ในตัวอย่างประกอบด้วยโรงพยาบาลขนาดใหญ่ที่ 29 และโรงพยาบาลขนาดเล็ก 63 ใช้จำนวนเตียงเป็นเงื่อนไขเช่นนี้มีมากที่สุดทั่วไปวัดขนาดสำหรับโรงพยาบาล โรงพยาบาลขนาดใหญ่โดยมีอย่างน้อย 500 เตียง มีจัดโรงพยาบาลน้อยกว่า 500 เตียงเป็นโรงพยาบาลขนาดเล็ก ใช้เกณฑ์นี้โดย MOPH แยกภูมิภาคจากโรงพยาบาลทั่วไปมันผันแปร (ซี) รุ่น Tobit (Eq. (2)) หมายถึงการลงทุนในเวชระเบียนผู้ป่วยระบบ (PMR) ซึ่งถือเป็นระบบพื้นฐานที่มีผลต่อกิจกรรมของ การกระบวนการผลิตโรงพยาบาล (OHCA, 2001) ระบบ PMR เป็นจัดการ PMR ที่คอมพิวเตอร์ระบบที่รักษาข้อมูลของสถานะสุขภาพและการดูแลสุขภาพของผู้ป่วย และให้ทางอิเล็กทรอนิกส์การเข้าถึงข้อมูลดังกล่าวแก่บุคคลที่เกี่ยวข้องในการดูแลผู้ป่วย การลงทุนในระบบ PMRมีเซิร์ฟเวอร์ งาน เครือข่าย ซอฟต์แวร์ เครื่องพิมพ์ สแกนเนอร์ บาร์ โค้ด และไฟฟ้าแหล่งจ่ายไฟ ตารางที่ 1 สรุปสถิติเชิงพรรณนาของตัวแปรตามขนาดโรงพยาบาล เช่น ขนาดใหญ่ และโรงพยาบาลขนาดเล็ก จากค่าเฉลี่ยของอินพุท และเอาท์พุทตัวแปร โดยเฉลี่ย ขนาดใหญ่ใช้จำนวนมากเพื่อผลิตยอดสูงของเอาต์พุต มีโรงพยาบาลขนาดใหญ่ เพิ่มเติม เฉลี่ยการลงทุนมันสูงการวิเคราะห์เริ่มต้น ด้วยการคำนวณประสิทธิภาพมาตรการสามสำหรับแต่ละโรงพยาบาลโดยใช้เส้นตรงเขียนปัญหา (Eq. (1)) เหล่านี้รวมถึงการวัดประสิทธิภาพสำหรับตัวอย่างเป็นการทั้งหมด (Pooled), การวัดประสิทธิภาพเมื่อตัวอย่างมีพาร์ติชันแยก), และการเปรียบเทียบpooled และแยกประสิทธิภาพของมาตรการ (Pooled แยก) สถิติของมาตรการเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ