合疗十周年总结

合疗十周年总结

富平县第二人民医院

庆祝新型农村合作医疗制度实施十周年宣传月工作总结

一月来，我院在县合疗办的领导下，在全院职工的共同努力下，大家创造性开展工作，克服各种困难，圆满完成了4月份合疗宣传工作。具体的工作主要体现在以下几个方面：

一、统一思想，加强领导。

为了全面落实新农合宣传月活动，使新农合在我院健康有序的发展。医院高度重视。一是统一思想，提高认识，号召全院职工以“庆祝新型农村合作医疗制度实施十周年宣传月”活动为契机，扎实的开展好新农合工作，使之能够更好的服务我院周边群众，为他们切实解决看病难，看病贵的问题。二是成立宣传月活动领导小组，院长为组长，分管院长为副组长，组员由各科室领导组成。从组织上保证了宣传月活动的顺利实施。三是动员全院职工共同参与，为了这项工作更好的开展，不留死角，不留漏洞。医院先后的召开了院委会、中层会，再召开全院职工大会。这样一来，统一了大家思想，从思想和组织上实行了双保险。

二、创造性开展工作。

为了提高广大群众对新农合知识的知晓率，调动广大群众的参与热情，医院根据当地实际情况，医院位于县城城西，前身为南关地段医院，县医院力量较强，周边群众大部分都首选县医院进行诊疗。这样一来，造成了他们在县医院小病大养，花钱明显增多，看病时间明显延长。针对这些情况，我院多措并举，实行差异化宣传，针对弱势群体作为宣传重点，再利用我院为乡镇卫生院，报销比例大，从住院费用上少入手进行宣传；再从常见病方面加强医疗水平，尽量使疾病在我院疗效好、花费少。我院先后制定了宣传牌，要求合疗科及各相关科室都要有相关宣传内容。在镇村两旁刷写醒目、永久性的墙体标语，在人口密集的街道，在人流量较大的交通要道，悬挂如：“参加新农合，看病不用愁”，“看病治疗有难，合作医疗分忧”等宣传横幅。编印富平县第二人民医院惠民政策简介，宣传如合规费用300元以上，设置起付线为80元，起付线以上补助比例为95%。持香港关怀行动卡的住院患者，费用可全免。全县白内障患者实行免费手术治疗，特殊材料（进口晶体除外），确保每个入院病人，每个病房都要有宣传单，床头实行一对一宣传。要求医护人员是医院病人合疗政策宣传的第一责任人，另外我院利用集会，设立合疗政策咨询，利用义诊发放宣传单。

三、组织学习，强化培训。

医院要求常年进行合疗知识学习培训，一是要求全员职工统一学习培训，并要求每人做笔记。二是要求各个科室组织学习培训，培训时要有详细资料，具体记录，否则无效。发放绩效工资根据情况予以扣除。三是开展合疗知识竞赛，优胜者予以重奖，另外在院内实行定期合疗知识考试，这样一来进一步激发和提高医务人员工资热情，执行政策水平。另外促使服务向合疗适宜、安全、有效、节约的方面发展。四、加强监督，确保落实。

为了使整个宣传工作不走形式，医院成立以院长为组长，主管

院长为副组长，各科室负责为成员，为成员的督查组。采取随机和不打招呼的方式。到宣传点和患者及家属进行座谈，走访群中的形式，对于不重视，弄虚作假，走过程，敷衍了事的个人和科室进行通报批评。另外宣传活动结束后，相关科室要进行总结交流，以便今后更好的开展工作。

总之，我院在宣传月活动中，做出了一定的成绩，但与其他医院相比还有差距。所以在今后工作中发挥长处，吸取不足。在成绩面前不骄傲，在缺陷面前不气馁。力争要把我院新农合推向一个跟高的水平。

扩展阅读：拟合总结

直线拟合：

回归统计

MultipleRRSquareAdjustedRSquare标准误差观测值方差分析回归分析残差总计

Intercept

0.3672240.1348540.10863714.15244

35

Significance

dfSSMSFF

11030.2671030.2675.1438370.03336609.619200.2915347639.886

Coefficients标准误差tStatP-value

9.8211135.8556121.6772140.10295

1.14.1881481.8466242.2680030.03

Upper

Lower95%95%-2.0922221.734450.4311647.945132

多项式拟合：

yb0b1xb2x+bnx2n

一、Excel进行拟合

1、多项式最高方次不超过6

可采用添加趋势线的方法．首先将待拟合数据输入Excel表格，插入散点图或折线图然后将鼠标指针移到散点图中数据点，右击键，选择添加趋势线（在菜单栏的图表菜单中选择添加趋势线）．在出现的对话框类型卡中选定多项式曲线拟合，具体用几阶可在拟合的过程中看那一种拟合的效果最佳。在选项卡中选定显示公式和R平方值选项，根据实际情况确定是否设置截距值．按“确定”按钮立即得到拟合多项式及决定系数检验：

值。

越大，曲线拟合的越好。

如何单变量求解？

2、多项式超过6时yb0b1xb2x2+bnxn设x1=x,x2=x

2

,x3=x3x9=x9

化为多元线性拟合

二、多元线性回归：y=byb0b1x1b2x2b3x3

点击“工具”“数据分析”“回归”“确定”--，在“Y值输入区域”填入y值，在X输入区域“填入多个x变量。--”确定“。

结果：

回归统计MultipleRRSquareAdjustedRSquare标准误差观测值方差分析回归分析残差

0.3745660.1402990.08656814.32656

35

Significance

dfSSMSFF

21071.872535.93592.6111320.089034326568.014205.25总计

Intercept

347639.886

Coefficients

2.336209

1.14.7866024.81.666739标准误差tStatP-value

17.649920.1323640.8955252.2937522.08680.0449583.70201*0.4502260.655583

Upper

Lower95%95%-33.615538.287920.1143829.458823-5.873999.20747

Multiple：相关系数R，越接近1越好。RSquare：R的平方F越大越好。

Coefficients所在一列表示回归系数，依次是

b0b1b2

二、matlab拟合（最小二乘拟合）1、

直线拟合

直线拟合时可先做剔除异常点

首先把数据复杂在文本文档中（txt）。导入数据：fileimportdata找到文本文档---next---finish。

程序：

x=data(:,1);%第一列y=data(:,2);%第二列plot(x,y,"r+")%画散点图%画残差分布图、参数求解、检验X=[ones(size(x),1),x];

[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);figure

b,bint,stats,rcoplot(r,rint)

ResidualCaseOrderPlot65432Residuals10-1-2-3-45101520CaseNumber253035

红色的为异常点，把这些点剔除，再重新做一次。

b=

2.0975-----b00.0351-----b1bint=

1.37502.8201*.00740.0628stats=

0.16336.63520.01451.5225模型：Y=b0+b1x检验：

（1）复相关系数R的平方=stats的第一个数，越接近1越好。（2）F为stats的第二个数，越大越好。（3）P为为stats的第三个数，很小才行2、多项式拟合

首先把数据复杂在文本文档中（txt）。导入数据：fileimportdata找到文本文档---next---finish。程序：

x=data(:,1);%第一列y=data(:,2);%第二列

p=polyfit(x,y,n)%其中n为阶数，可自己设定

zi=linspace(1,20,100);

w=size(zi)

z=polyval(p,zi);%求预测的y值xlabel("x轴名称")ylabel("y轴名称")

plot(x,y,’o’,zi,z,’k:’)%画原散点图和预测的折线图

legend("原始数据","n阶曲线")

title("图的名称")

s=sqrt(sum((y-z).^2)./(w-2))%求剩余标准差,w为数据的长度

结果：

模型：y=p(1)xn+p(2)xn-1++p(n)x+p(n+1)

检验：S越小图形越好。 2插值问题

在应用领域中，由有限个已知数据点，构造一个解析表达式，由此计算数据点之间的函数值，称之为插值。一、一元插值一元插值是对一元数据点(xi,yi)进行插值。

1．线性插值：由已知数据点连成一条折线，认为相临两个数据点之间的函数值就在这两点之间的连线上。一般来说，数据点数越多，线性插值就越精确。

调用格式：yi=interp1(x,y,xi,’linear’)%线性插值zi=interp1(x,y,xi,’spline’)%三次样条插值wi=interp1(x,y,xi,’cubic’)%三次多项式插值

说明：yi、zi、wi为对应xi的不同类型的插值。x、y为已知数据点。例1：已知数据：x0y.3.1.5.21.3.4.5.6.7.4.8.8.911.41.61.9.61.52求当xi=0.25时的yi的值。程序：x=0:.1:1;

y=[.3.511.41.61.6.4.81.52];yi0=interp1(x,y,0.025,"linear")xi=0:.02:1;

yi=interp1(x,y,xi,"linear");zi=interp1(x,y,xi,"spline");wi=interp1(x,y,xi,"cubic");

plot(x,y,"o",xi,yi,"r+",xi,zi,"g*",xi,wi,"k.-")legend("原始点","线性点","三次样条","三次多项式")要得到给定的几个点的对应函数值，可用：

xi=[0.25000.35000.4500]yi=interp1(x,y,xi,"spline")(二)二元插值

二元插值与一元插值的基本思想一致，对原始数据点(x,y,z)构造见世面函数求出插值点数据(xi,yi,zi)。

一、单调节点插值函数，即x,y向量是单调的。调用格式1：zi=interp2(x,y,z,xi,yi,’linear’)‘liner’是双线性插值(缺省)

调用格式2：zi=interp2(x,y,z,xi,yi,’nearest’)’nearest’是最近邻域插值

调用格式3：zi=interp2(x,y,z,xi,yi,’spline’)‘spline’是三次样条插值说明：这里x和y是两个独立的向量，它们必须是单调的。z是矩阵，是由x和y确定的点上的值。z和x,y之间的关系是z(i,:)=f(x,y(i))z(:,j)=f(x(j),y)即：当x变化时，z的第i行与y的第i个元素相关，当y变化时z的第j列与x的第j个元素相关。如果没有对x,y赋值，则默认x=1:n,y=1:m。n和m分别是矩阵z的行数和列数。

例2：已知某处山区地形选点测量坐标数据为：x=00.511.522.533.544.55

y=00.511.522.533.544.555.56海拔高度数据为：

z=8990878592919693908782929698999591898684828496989592908885848381858081828995969392898686828587989996978885828382858994959392918684888892939495898786838192929697989693958482818485858182808081859093958486819899989796958487808185828384879095868880828184858683828180828788899899979698949287其地貌图为：

对数据插值加密形成地貌图。程序：x=0:.5:5;y=0:.5:6;

z=[89908785929196939087829296989995918986848284969895929088858483818580818289959693928986868285879899969788858283828589949593929186848888929394958987868381929296979896939584828185858182808081859093958486819899989796958487808185828384879095868880828184858683828180828788899899979698949287];mesh(x,y,z)%绘原始数据图

xi=linspace(0,5,50);%加密横坐标数据到50个yi=linspace(0,6,80);%加密纵坐标数据到60个[xii,yii]=meshgrid(xi,yi);%生成网格数据zii=interp2(x,y,z,xii,yii,"cubic");%插值mesh(xii,yii,zii)%加密后的地貌图holdon%保持图形

[xx,yy]=meshgrid(x,y);%生成网格数据

plot3(xx,yy,z+0.1,’ob’)%原始数据用‘O’绘出

2、二元非等距插值

调用格式：zi=griddata(x,y,z,xi,yi,’指定插值方法’)插值方法有：linear%线性插值(默认)bilinear%双线性插值cubic%三次插值bicubic%双三次插值nearest%最近邻域插值例：用随机数据生成地貌图再进行插值程序：

x=rand(100,1)*4-2;y=rand(100,1)*4-2;z=x.*exp(-x.^2-y.^2);ti=-2:.25:2;

[xi,yi]=meshgrid(ti,ti);%加密数据zi=griddata(x,y,z,xi,yi);%线性插值mesh(xi,yi,zi)holdon

plot3(x,y,z,"o")

该例中使用的数据是随机形成的，故函数griddata可以处理无规则的数据。

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