[发明专利]基于失能老人照护需求的前景灰靶屋照护服务质量评估法

权利要求书

1.基于失能老人照护需求的前景灰靶屋照护服务质量评估法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、建立失能老人照护服务质量灰靶屋；

步骤二、确定照护需求和照护服务属性的关联矩阵；

步骤三、确定不同类型失能老人照护服务质量评价矩阵；

步骤四、构建失能老人照护服务质量“前景-灰靶屋”决策模型。

2.根据权利要求1所述的基于失能老人照护需求的前景灰靶屋照护服务质量评估法，其特征在于：所述步骤一具体包括以下步骤：

(1)搭建失能老人照护服务质量灰靶屋

失能老人照护服务质量灰靶屋由左墙、天花板、屋顶、房间和地下室组成，在对失能老人照护服务质量进行评估时，对各照护服务属性设置灰靶，根据灰靶决策模型计算某失能类型老人在各照护服务属性下的照护情况是否中靶；

左墙表示失能老人照护需求指标和照护需求指标重要度；天花板表示照护服务属性；房间表示失能老人需求指标与照护服务属性指标间的关联矩阵；屋顶表示照护属性之间的相关性；地下室表示不同类型失能老人照护服务质量评估矩阵；

(2)建立失能老人照护服务质量灰靶屋模型，设：

失能老人照护需求指标集为D，D＝{d₁,d₂,…,d_m}；

照护需求指标权重集为W，W＝{ω₁,ω₂,…,ω_m}；

照护服务属性集为S，S＝{s₁,s₂,…,s_n}；

照护服务属性重要度为H，H＝{h₁,h₂,…,h_n}；

照护需求与照护服务属性之间的关联矩阵为R，R＝(r_ij)_m×n；

失能老人类型为O，O＝{o₁,o₂,…,o_l}；

不同类型失能老人照护服务质量评估矩阵为A，A＝(a_ij)_l×n。

3.根据权利要求1所述的基于失能老人照护需求的前景灰靶屋照护服务质量评估法，其特征在于：所述步骤二具体包括以下步骤：

(1)建立照护需求和照护服务属性的指标体系

(2)确定失能老人照护需求与照护服务属性关联矩阵

照护需求与照护服务属性间的关联矩阵R＝(r_ij)_m×n中，关联系数r_ij表示照护属性s_i对照护需求d_j的贡献程度，由专家打分法给出，按照0-10分进行打分；

(3)失能老人照护服务属性重要度计算

考虑失能老人照护服务属性的重要度，对照护服务属性在各照护需求下的重要度及两者之间的关联矩阵进行集结，由H′＝W·R得出照护服务属性集成重要度，其中，

对h'_j(j＝1,2,…,n)进行归一化处理，得到

此式建立在的基础上，

若则由h'_j≥0,j＝1,2,…,n可知，所有照护服务属性重要度均为0，即建立的照护服务属性体系不存在，则需重新调研获取数据；若采集的照护服务属性设置合理，则均满足

4.根据权利要求1所述的基于失能老人照护需求的前景灰靶屋照护服务质量评估法，其特征在于：所述步骤三具体包括以下步骤：

根据对不同类型失能老人在不同照护服务属性下所做工作的到位程度，采用专家打分法，按照0到10的级别进行打分，确定不同类型失能老人照护服务质量评价矩阵A＝(a_ij)_l×n，具体赋值时：

对于效益型指标，主动精准识别及照护计划制定和照护服务监管，工作做的越到位，赋值越大，越接近于10分；

对于成本型指标，照护服务成本控制，投入成本越高，赋值越大，越接近于10分；

对于区间型指标，照护资源配置，根据配置量进行赋值，配置量越大，赋值越大。

5.根据权利要求1所述的基于失能老人照护需求的前景灰靶屋照护服务质量评估法，其特征在于：所述步骤四具体包括以下步骤：

设评估决策者对各照护服务属性的期望灰靶向量为评估决策者对各照护服务属性的表现值有一个心理期望灰靶，心理期望灰靶是一个区间，设第j个照护服务属性的期望灰靶为

对于效益型指标，期望灰靶的下限值是关键心理参考界点；

对于成本型指标，则期望灰靶的上限值是关键心理参考界点；

对于区间型指标，设期望灰靶为称期望灰靶的期望点，是心理参考界点；

(1)基于评估决策者期望灰靶的前景价值函数

①如为效益性指标：

以为参考点，若满足灰靶，则评估决策者的心理感知表示为收益，价值函数表达为

若不满足灰靶，则评估决策者的心理感知表示为损失，价值函数表达为

②如为成本型指标：

以为参考点，若满足灰靶，则评估决策者的心理感知表示为收益，价值函数表达为

若不满足灰靶，则评估决策者的心理感知表示为损失，价值函数表达为

③关于区间型指标

由于为期望灰靶中的理想界点，则此照护服务属性的三角白化权函数为

设若落入灰靶，则此时评估决策者的心理感知表示为收益，价值函数表达为

若在灰靶之外，则此时评估决策者的心理感知表示为损失，价值函数表达为

以上公式(1)-(8)式中，i＝1,2,…,l；j＝1,2,…,n；

(2)标准化前景价值函数

定义1前景价值标准化公式如下

定理1标准化后的前景价值满足以下条件：

①无量纲；

②照护服务属性值越接近决策者期望灰靶，则越大；照护服务属性值越背离决策者期望灰靶，则越小；

③

(3)综合前景价值

设评估决策者收益或损失时，前景权重函数分别为π⁺(h_j)和π^-(h_j)，则失能老人类型o_i的综合前景值为正前景值与负前景值之和；

将从小到大顺序，得到

其中

定理2综合前景值V_i(i＝1,2,…,m)满足以下条件：

①V_i无量纲；

②越接近评估决策者期望灰靶，V_i越大；

③V_i∈[-1,1]，

如果综合前景值V_i∈[-1,0]，则属于脱靶；

如果综合前景值V_i∈[0,1]，则属于中靶；

如果中靶，则通过比较综合前景值的大小来比较不同类型失能老人照护服务质量的优劣。