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摘要
目的门诊患者满意度影响因素较多,改进门诊服务的工作中难以有针对性地进行整改。针对这一问题,借助统计学方法工具提出解决方案。方法基于北京某医院满意度调查数据,通过R语言编程进行机器学习,利用LASSO算法筛选对门诊满意度影响较大的因素,结合这些因素的满意度评分,确定门诊服务改进方向。结果 LASSO算法从问卷量表中的15个因素中提取出9个门诊满意度高影响因素,其中候诊时间和挂号缴费服务的满意度较低,应当着重予以整改。结论 LASSO算法能够挖掘提升患者满意度的关键因素,为管理者提供科学的政策指导。
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单位中国人民大学; 首都医科大学附属北京地坛医院
