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入院率を上げるための未入院理由の把握と優先度の考え方【パレート図を活用】

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やること、やらないことを決める

病院の平均入院患者数(入院稼働)を増やそうとか、維持しようってとき「入院率」って、かなり大切な指標になります。

 

というのも、入院率が高ければ、入院相談の件数が、比較的、少なくても入院数を確保できますし、また、入院数が確保できれば、病床回転率が上がり、日当点を上げたりできるからです。

こんな感じで。

  • 入院数 30人=相談件数 60件×入院率 50%
  • 入院数 30人=相談件数 40件×入院率 75%
  • 入院数 30人=相談件数 90件×入院率 33%
日当点が上がるかどうかは、届出している施設基準によります。

 

そこで、この記事では、「入院率を上げるための未入院理由の把握と優先度の考え方」について、まとめておきます。

 

こんな人に読んでいただけると嬉しいです。

  • 病院の入院稼働が上がらなくて困っている
  • 病院の経営管理を担当している
  • 地域連携を担当している
この記事で紹介している方法は、あくまでも僕がやっているやり方です。それを、備忘録的にまとめています。

未入院理由の把握と優先度は、パレート図を使うとわかりやすい

入院につながらなかった理由(未入院理由)は、特定の項目に集中することが多いです。

なので、未入院理由の種類としては、結構、限られてくると思います。

 

そんなとき、パレート図を使うと「どの項目に注力するべきか?(優先度)」が、パッと見てわかるのでオススメです。

こんな感じです。(数字は適当です)

未入院理由(パレート図)

お役に立てないかもしれませんが、使えそうなら使ってください。(一応、置いておきます)

パレート図(エクセル)無料ダウンロード

pareto-chart-excel-minyuuin

パレート図の見方

未入院理由(パレート図)説明

  • 青色の棒グラフが、未入院になった件数を表しています。
  • 緑色の折れ線グラフが、累積比率を表しています。
  • 下のA~Oが、入院につながらなかった理由(未入院理由)です。

 

このパレート図からわかるのは、

  • Aという未入院理由が、40件あり、全体の約32%を占めている
  • A~Dの未入院理由が、全体の約80%を占めている
  • 全15項目の未入院理由のうち、A~Dの4つ(約26%)の未入院理由に集中している

ってことです。

パレート図を使って、優先度を把握する

このパレート図から、入院率を改善するために、施策を考えていきます。

入院率を上げるには、入院につながらなかった理由(未入院理由)を入院につなげられるようにする必要があります。

もちろん、すべての理由に対して改善が行えるなら、入院率は「100%」となるため、ただただ最高ですが、はっきりってそんなの不可能です。

 

なので、「やりやすさ(改善のしやすさ)」と「効果」から、改善する項目を選択していきます。

つまり、優先度を設定するってことです。

 

それでは、まずは、パレート図から効果が最大化する「改善するべき項目」を選択していきます。

 

繰り返しになりますが、このパレート図からわかるのは、

  • Aという未入院理由が、40件あり、全体の約32%を占めている
  • A~Dの未入院理由が、全体の約80%を占めている
  • 全15項目の未入院理由のうち、A~Dの4つ(約26%)の未入院理由に集中している

ってことです。

 

これらのことから、効果の最大化を考えると、

  • Aの未入院理由が改善できれば、40件の入院数を増やすことができる
  • A~Dの未入院理由が改善できれば、約80%の未入院を改善することができる

ってことになります。

つまり、「効果的に改善を行うなら、A~Dに注力したほうがいい」ってことです。

未入院理由(パレート図)活用のしかた

 

あとは、「改善が簡単に行えるのか?」が問題になります。

これは、「2×2マトリクス」という方法で判断すると、簡単です。

こんなやつです。

2×2マトリクス(最適な打ち手を選択する)

 

たとえば、未入院理由のA~Dが次のような理由だとします。

  1. 病状的に診れない
  2. 受入れスピード
  3. 患者・家族からの断り
  4. 金銭的問題
ここでは抽象的な理由としていますが、必要に応じて、具体的な理由でパレート図をつくってみてもいいと思います。

 

で、A~Dの理由を、「2×2マトリクス」で判断してみます。

未入院理由 改善のしやすさ 効果 優先度
A ×
B
C
D × ×

 

Aは、効果が一番高いですが、「病状的に診れない」は、医師の判断に委ねられている部分が大きいので、改善しづらいです。

医師を採用(入替)するっていうのも、なかなか厳しいですし。

 

Bは、効果も高く、院内の入院受入の仕組みを変えればいいので、改善もしやすいと思います。

 

Cは、効果は少し落ちますが、「患者・家族が、なぜ断ったのか?」を特定できれば、改善できる部分があるかと思います。

 

Dについては、効果も低く、患者さんの金銭問題を病院で解決するのは困難です。

 

こんな感じで、優先度を設定していきます。

こうすることで、可能な範囲で、「最小限の力で、最大限の効果を得る」ってことができるようになります。

 

結果、Bの未入院理由を改善することが、一番効果的ということになります。

まとめ

ここで、「パレート図をつかった、未入院理由の把握と優先度の考え方」について、おさらいです。

  • 優先度は、「やりやすさ(改善のしやすさ)」と「効果」で判断する
  • パレート図で、効果を判断する
  • 「2×2マトリクス」で、改善のしやすさを含めて、判断する

 

入院率の改善は、入院稼働に直接的に影響が出るので、未入院理由の把握と改善を行うことは、病院経営において、すっごく重要なことです。

だからといって、「なんでもかんでも改善だ~」っていうのは、生産性という概念が、ちょっと足りない気がします。

 

つまり、改善効果が少ないものに、限られた経営資源(人的資源など)を投下するのは、もったいないってことです。

 

そんなとき、ある程度、優先度を設定し、「やる・やらない」を決めるっていうのは大切なことだと思います。

ぜひ、「パレート図」と「2×2マトリクス」を活用して、組織の生産性を高めてみてください。

 

最後までお読みいただき、ありがとうございます。

 

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こう

医療・介護業界で経営管理の仕事をしながら、ブログ「まいぼた」を書いています。

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