医院空间集聚性评价与预测：基于吸引力和Moran指数

"基于吸引力与Moran指数的医院空间集聚性评价及预测，通过社会网络分析2-模网络中的事件中间度衡量医院科室的吸引力，并利用Moran指数分析科室间空间自相关性，以构建科室人员集聚趋势的预测模型。" 在医疗领域，医院空间集聚性的研究对于优化医疗资源配置、提升医疗服务效率具有重要意义。本文由张玉坤和邓华共同撰写，他们运用社会网络分析中的2-模网络理论，对医院科室的吸引力进行了量化评估。2-模网络是一种特殊的网络结构，其中节点可以是两类不同的实体，如病人和科室，在这种网络中，科室与科室之间的连接并不直接存在，而是通过病人的就诊行为间接建立联系。 文章中提出的“事件中间度”指标，是从患者就诊数量以及科室在连接其他科室中所起的中介作用两方面综合评价科室的重要性。这种度量方法能更全面地反映出科室对病人的吸引力，不仅考虑了实际就诊的人数，还考虑了科室在网络中的位置和影响力，即科室在患者就医路径中的潜在作用。 接下来，作者运用Moran指数进行空间集聚性分析。Moran指数是地理学中常用的统计工具，用于检测空间数据的相似性或相关性。在这里，它被用来分析医院科室基于吸引力的空间自相关性，即科室之间的集聚程度是否受到其吸引能力的影响。通过对Moran指数的计算和分析，可以揭示医院内部科室的空间分布规律，帮助识别哪些科室可能存在高度的聚集现象，以及这种聚集现象的成因。 基于以上分析，作者进一步探讨构建预测科室间人员集聚趋势的模型。这样的模型能够预测未来的科室布局变化，为医院管理层提供决策依据，比如调整科室设置、优化服务流程、合理分配医疗资源等，以提升整体医疗服务质量。 关键词包括2-模网络、吸引力、事件中间度和Moran指数，这些关键词体现了研究的核心内容和技术手段。中图分类号为TB491，表明这是一篇关于技术方法和应用的研究，具体到医疗管理和医院运营的实践层面。 这篇论文通过对医院科室吸引力的创新性量化以及空间集聚性的深入分析，为医疗管理提供了新的视角和工具，对于理解医院内部的运作模式和优化医疗资源配置具有深远的理论和实践价值。