在我国，尤其是在大型综合性公立医院，医疗资源需求远大于供给，"看病难、住院难"问题突出^[1,2,3]。出院量作为医院工作绩效及医院管理的重要指标，对医院经济效益和社会效益有着重要意义；在我国分级诊疗制度尚未得到有效落实的初级阶段，出院量的精细化管理对于缓解"看病难、住院难"问题，在一定程度上发挥着积极作用^[4,5]。笔者利用青岛大学附属医院2013年1月至2016年12月的出院量等数据资料，综合探讨了出院量的影响因素及变动趋势，从而为出院量的精细化管理提供参考。

本研究相关分析的结果显示出院量与平均开放床位数、病床使用率、病床周转次数、平均病床工作日、工作天数及门急诊量呈显著正相关，与平均住院日呈显著负相关。该结果可能会让医院管理者认为这些因素都会影响出院量，但进一步自变量的两两相关分析显示部分的自变量间也存在显著的相关性，特别是病床使用率、病床周转次数及平均病床工作日间存在很强的两两相关性（r值均>0.85 ），平均最高气温与平均最低气温间也存在很强的相关性（r=0.983 ），提示这些变量存在明显的共线性，可通过提取其主成分消除该影响并降低变量维度。主成分分析结果显示病床使用率、病床周转次数及平均病床工作日共提取一个主成分，该主成分可解释3个变量93.45%的信息，用以综合反映病床使用效率；平均最高气温与平均最低气温共提取一个主成分，该主成分可解释两个变量99.15%的信息，用以综合反映气温因素。以出院量为因变量，以平均住院日、平均开放床位数、病床使用效率（主成分得分）、工作天数、气温因素（主成分得分）及门急诊量为自变量，进行逐步线性回归分析，结果显示平均开放床位数、病床使用效率、工作天数及平均住院日是出院量的显著影响因素，其中平均开放床位数越多、病床使用效率越高、工作天数越多，出院量越多；平均住院日越短，出院越多。然而，在这4个显著影响因素中，平均开放床位数及工作天数是相对固定的：（1）国家卫生健康委发布的《医疗机构设置规划指导原则（2016-2020年）》强调，各地要严格调控公立医院总体规模和单体规模，新设置的省办及以上综合医院床位数原则上不超过1500张；因此，靠扩大医院开放床位数来增加医院出院量的措施，日后将难以奏效。（2）国家法定工作天数也是相对固定的，会因为年份改变而略有不同，但并不为医院所能控制。这样，提高床位使用效率以及降低平均住院日，就成为综合医院加强出院量精细化管理的重点。

床位使用效率主要包括病床使用率、病床周转次数及平均病床工作日3个重要指标，该医院的平均床位使用率已超过100%，平均病床工作日已超过30 d，均提示该两项指标已处于饱和状态，进一步增加病床周转次数将成为提高出院量的关键环节。李锦华等^[6]认为病床周转次数是出院量最重要的影响因素。本研究相关分析显示平均住院日与病床周转次数存在中等强度的负相关性（r=-0.577），提示综合医院可采取以降低平均住院日为核心的综合措施来增加病床周转次数：（1）推进加速康复外科（ERAS），国外有研究报道将直肠癌快速康复方案应用于妇科肿瘤手术患者，住院时间显著缩短（从7 d缩短到5 d，P<0.001）^[7]；（2）推广日间手术诊疗模式，多项研究认为日间手术可缩短平均住院日，加快病床周转次数，无形中扩大了医院的病床规模^[8,9,10]；（3）实施入院准备中心多项研究显示成立入院准备中心将入院检查前移可明显缩短平均住院日，进而增加病床周转次数^[11,12,13]；（4）成立医疗联合体，实现医疗资源纵向整合，三级综合医院积极下转慢病管理和康复期患者将是大势所趋^[14]。

出院量的趋势性分析显示该院出院量呈现明显的长期上升趋势，提示了降低平均住院日、增加病床周转次数的重要性。出院量的季节性分析显示每年2月份为出院量最低谷，可能与2月份工作天数少及春节假期有关；每年从10月份起出院量增加迅猛，以12月份为最高峰，提示医院应提前做好第四季度出院管理准备工作，以及对出院量精准预测的重要性。本研究综合探讨了多种指数平滑模型及ARIMA模型，最终确定了Winters加法指数平滑模型为最优预测模型，并对2017年1 ~3月份的出院量进行了预测，MRFE为3.87%。刘珍文等^[15]应用指数平滑技术对出院量进行预测，发现Winters加法指数平滑模型相对无季节模型及乘法模型MRFE最小，为2.23%。值得注意，不同医院实际运营及出院规律不同；因此需要结合实际，出院量数据探讨适合各自医院的最优预测模型。应用预测模型可为出院量精细化管理提供参考，如医院采取提高出院量的措施后，若实际出院量超过预测量95%CI上限，则提示措施有效；若低于预测量95%CI下限，则提示措施不利；若位于95%CI内，则提示无效或需要更多时间观察措施效果。