Page 19 - 2019年1月第30卷第2期

w 12 ＝0.148 1， w 13 ＝0.293 0， w 11 ＝0.239 4， w 12 ＝0.100 8， 4.3 步骤3
E 3
E 3
E 2
E 2
w 13 ＝0.659 8。 根据公式（12）对由不同评价主体（同级医院、上级
E 3
（E q ）（i）
表 3 评价主体 E2 （上级监管机构）对第一家医疗机构 监管机构、患者）给出的二级指标评价值τ jh 和二级指
H1的评价结果 标权重值w jh 进行集结，得到一级指标评价值τ j （E q ）（i） 为：
E q
Tab 3 Evaluation results of the first medical institu- τ 1 （E 1 ）（1） ＝{0.283 7，0.324 8，0.370 5，0.298 7，0.283 7，0.383 6，
tion H1 by subject E2 （superior regulation de- 0.312 4，0.351 9，0.395 6，0.326 7，0.365 4，0.408 3，0.344 0，
partment） 0.381 7，0.423 5，0.357 7，0.394 6，0.435 5，0.304 9，0.344 8，
（E 2 ）
指标U jh 自然语言变量值 犹豫模糊数 0.389 1，0.319 4，0.358 5，0.401 9，0.332 7，0.371 0，0.413 5，
U11 {s1，s2，s3} {0.1，0.2，0.3} 0.346 7，0.384 2，0.425 8，0.363 5，0.400 0，0.440 5，0.376 7，
{s5，s6} {0.5，0.6}
U12
{s4，s5} {0.4，0.5} （E 1 ）（1） ＝{0.554 2，0.558 2，0.636 9，
U13 0.412 5，0.452 2}； τ 2
表 4 评价主体 E3 （患者）对第一家医疗机构 H1的评价 0.554 2，0.573 6，0.577 5，0.652 8，0.656 0，0.596 3，0.600 0，
结果 0.671 2，0.674 3}； τ 3 （E 1 ）（1） ＝{0.100 0，0.200 0}； τ 4 （E 1 ）（1） ＝
Tab 4 Evaluation results of the first medical institu- （E 1 ）（2）
{0.500 0，0.600 0}； τ 1 ＝{0.324 9，0.335 2，0.369 4，
tion H1 by subject E3 （patient） 0.379 1，0.344 9，0.367 8，0.388 1，0.409 4，0.354 9，0.377 4，
（E 3 ）
指标U jh 自然语言变量值 犹豫模糊数 （E 1 ）（2） ＝{0.740 0，0.742 4，0.753 9，
0.397 5，0.418 5}； τ 2
{s3，s4} {0.3，0.4}
U11
{s5} {0.5} （E 1 ）（2） ＝{0.100 0，0.200 0}；
U12 0.756 1，0.770 6，0.772 7}； τ 3
{s7，s8，s9} {0.7，0.8，0.9}
U13 （E 1 ）（2） （E 2 ）（1） ＝{0.267 4，0.305 5，
τ 4 ＝{0.300 0，0.400 0}； τ 1
表 5 评价主体 E1 （同级医院）对第二家医疗机构 H2的
0.314 1，0.349 8，0.363 4，0.396 6，0.291 3，0.328 1，0.336 4，
评价结果 （E 2 ）（2）
0.370 9，0.384 1，0.416 1}； τ 1 ＝{0.305 8，0.355 7，
Tab 5 Evaluation results of the second medical institu-
0.305 8，0.382 6，0.336 4，0.384 1，0.334 7，0.305 8，0.370 9，
tion H2by subject E1 （same level hospital）
（E 3 ）（1）
0.416 2，0.397 2，0.440 5}； τ 1 ＝{0.613 1，0.703 9，
（E 1 ）
指标U jh 自然语言变量值 犹豫模糊数
（E 3 ）（2）
{s2} {0.2} ＝{0.578 1，
U11 0.812 6，0.627 1，0.714 7，0.819 4}； τ 1
{s2，s3} {0.2，0.3}
U12 0.600 0，0.651 0，0.669 2}。
{s5，s6} {0.5，0.6}
U13 E q
{s3，s4，s5} {0.3，0.4，0.5} 由于本文假设 3 个评价主体的一级指标权重w j 相
U14
{s5，s6} {0.5，0.6} （E q ）（i）
U21 为一级指标集成加权综合评价值。
等，所以τ j
{s8} {0.8}
U22
{s5，s6，s7} {0.5，0.6，0.7} 4.4 步骤4
U23
{s1，s2} {0.1，0.2}
U31 根据公式（15）可得到关于评价主体权重的综合犹
{s3，s4} {0.3，0.4}
U41
豫模糊评价值，本文设 E1、E2、E3的权重为λ＝（0.4，0.4，
表 6 评价主体 E2 （上级监管机构）对第二家医疗机构
0.2），最终得到两家被评价医疗机构 H1、H2的综合评价
H2的评价结果
（E 1 ）
（E 2 ）
值Y i 、 Y i 。根据公式（16）计算 H1、H2的总评价分数
Tab 6 Evaluation results of the second medical institu-
S（T1 ）＝1.203 3＞S（T2 ）＝1.166 8。根据总评价分数 S
tion H2 by subject E2 （superior regulation de-
（T1 ）的高低，可判定医疗机构H1的合理用药水平高于医
partment）
疗机构H2。
（E 2 ）
指标U jh 自然语言变量值 犹豫模糊数 5 结语
{s2，s3} {0.2，0.3}
U11
{s6，s7} {0.6，0.7}
U12 为了提高医疗机构合理用药水平，笔者建立了一种
{s3，s4，s5} {0.3，0.4，0.5}
U13
新的合理用药评价模型，在这个评价模型中，采用360度
表 7 评价主体 E3 （患者）对第二家医疗机构 H2的评价
反馈评价法分别从3个不同评价主体（上级监管机构、同
结果
级医院、患者）对医疗机构的合理用药进行评价，使评价
Tab 7 Evaluation results of the second medical institu- 结果更加全面；而且，根据不同评价主体分别构建不同
tion H2 by subject E3 （patient）
的评价指标体系，设定同一层次评价主体下各个指标的
（E 3 ）
指标U jh 自然语言变量值 犹豫模糊数 权重并进行犹豫模糊数的集结和加权，得到各评价主体
{s5，s6} {0.5，0.6}
U11
{s6} {0.6} 的综合评价值，再将所有评价主体的评价结果进行综合
U12
{s6，s7} {0.6，0.7}
U13 得到总评价得分，最后根据总评价得分来对医疗机构的
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