急诊室里的等候:人们为什么排队等候或者一走了之

在一间咖啡店里,当你无意中听到隔着5个人排在你前面的一位顾客点了一杯不加鲜奶油、加一份糖浆的无咖啡因淡味摩卡咖啡时,他点的东西可能足以让你放弃排队、走出咖啡店。但是,如果在不同的背景下,你面对的并不是一杯手工制作的饮料,而是关乎你的健康——甚至性命攸关的情境,你会怎么做呢?

沃顿商学院运营与信息管理教授克里斯蒂安·特维施(Christian Terwiesch)和威斯康辛大学麦迪逊分校(University of Wisconsin-Madison)教授、不久前从沃顿商学院博士研究生毕业的罗伯特·J.拜特(Robert J. Batt),在一篇题为《耐心等待:急诊室放弃排队的实证研究》(Waiting Patiently: An Empirical Study of Queue Abandonment in an Emergency Department)的论文中,对人们面临这种进退两难处境时的行为方式的影响因素进行了分析探讨。特维施谈到,他们认为,迫使急诊室候诊患者等待还是离去的因素一直被人忽视,尽管这些因素会导致严重的后果。

“人们的这一决策过程在各种服务中都是个相当重要的环节,因为当消费者没有得到服务就离开时,你就丧失了收入。”他谈到。“但对医疗保健行业来说,这还会产生人们很不愿意看到的结果,因为他来到医院就说明他的身体多少有些问题,可如果因为糟糕的服务没得到诊治就打道回府,谁知道回家后会发生什么事情呢?胸痛可能是比肌肉拉伤严重得多的问题。”

这项研究源于特维施的职业兴趣和在运营管理方面的专业学识,此外,他自己也曾是急诊室的一位患者,他想给院方提出一些反馈意见。这篇论文的两位作者研究了18万患者在一个大城市主要医疗系统的急诊室就诊的详细数据。他们在这项研究中谈到,放弃排队,也称为“放弃”(reneging),是人们对人类行为了解很少的一个方面。不过特维施和拜特的研究表明,使人放弃的因素不只是等候时间,还包括等候期间的队伍长度以及觉察到的队伍流动情况——换句话说,患者会对自己的期望进行无意识的计算。

急诊室尤为有趣的一个事实是,患者会根据自己观察到的情况决定自己的等候时间,即便他们在观察时错失了很多重要证据,或者有很多误导性的重要证据。在一个急诊室的候诊区,可资利用的信息通常比患者通过客服中心电话获得的信息更完整,但不如在一间超市排队时获得的信息更全面。

举例来说,自行来到(而不是被急救车运到)急诊室的患者,会被急诊室根据“急诊严重指数”(Emergency Severity Index,简称ESI)鉴别归类,指数从1(最严重)到5(最不严重)不等,指数决定了他们多久会得到诊治。一位病人不知道其他病人的急诊严重指数是多少,通常也不知道自己的急诊严重指数高低。这让人们很难看到希望的曙光,至少很难猜测到底还需等待多久轮到自己。

评估人员的存量和流动

这项研究推断,患者会观察和考虑两个因素:“存量变量”(stock variables)和“流动变量”(flow variables)。存量变量指在候诊室等候的患者数量,这个数字具有较高优先级(因为某些更严重的疾病是一目了然的),以及后来到达的患者人数。流动变量是指排队人数减少的数量、新到患者的速度以及最近一小时早到患者得到诊治的人数。

通过分析15万患者就诊的时间戳数据,论文的两位作者得出了四个重要结论:第一,对病情中等的患者来说,观察到排队患者的增多,会将他们放弃排队的可能性增加0.5个百分点;第二,对进入和走出候诊室患者的观察对他们是否放弃排队也有影响,新到患者增多会增加他们放弃排队等候的可能性,而患者离开则会使这种可能性减小;第三,患者会对其他病人的情况进行推断(尽管这种判断可能有缺陷),看到一位病情更严重的患者到来,会将他们放弃排队等候的可能性增加一个百分点,而一位病情不严重的患者的到来,则不会产生这种效果。

最后,这项研究还表明,“诊断测试”等早期诊治工作会将患者放弃排队的可能性降低1.8个百分点——尽管进行这样一项测试对等候时间没有什么影响。

同时身兼宾夕法尼亚大学伦纳德·戴维斯卫生经济研究院(Penn's Leonard Davis Institute for Health Economics)高级研究员的特维施谈到,尽管他认为患者对被“插队”——也就是因为另一位病人先于自己得到诊治而增加了排队人数的情况——会很敏感,但人们反应的严重程度还是让他感到意外。“我想,我们都知道,患者并不是很理性的,但人们对有人排到你前面、先于你得到诊治的反应还是让我们感到吃惊。这种情况对人们是走是留的愿望具有强烈的影响。它的影响不只是让你不高兴,有人插队到你前面这种小事还会影响到人们做出攸关生死的决定的过程。”

说到急诊室就诊患者的明智做法时,特维施提出了如下建议:“我认为,知道了排在你前面的患者人数,并了解了就诊队伍的移动速度,你就可以很准确地估计等候时间了。这是我根据运营管理知识提出的答案。就医疗保健来说,我的答案是留在那里……因为你在得到诊治之前,做其他的任何事情都会将自己的生命置于危险之中。”

即便知道了自己的病情鉴别归类分数,也不一定有助于患者做出客观的判断。病情紧急的病人通常会很快得到诊治,但病情不怎么严重的患者也会很快得到诊治,因为医院有时候会启动一个单独的快速通道系统,这个系统由护理师构成,他们的职能不同于急诊室的人员。“病情中等的患者是最难处理的。如果你的病情鉴别归类分数是3分,那么,你就要等很长时间了。所以,还是带上一个下载了三部精彩影片的iPad吧。”特维施谈到。

就医院是否应该向患者披露更多信息的问题,这项研究没有表明自己的观点。如果一家医院认为患者“无法准确估计自己的候诊时间,那么,这家医院可能会选择隐瞒信息。”研究者在论文中写道。“美国急诊医师学会(American College of Emergency Physicians)的观点是,提供排队信息可能会带来‘意外后果’,并会导致需要得到诊治的患者在得到诊治之前离去。”

这篇论文指出,对开展这项研究的那家医院来说,它希望的是将放弃排队的人数减少到最低限度,对“寻求得到诊治的每一位患者负责”。不过,全美国的医院很快也会对这项研究感兴趣的。医疗保险和医疗补助中心(The Centers for Medicare & Medicaid Services)正准备要求各医院报告患者等候时间的中位数、留在候诊室和没有经过诊治就离开的患者等候时间的中位数等急诊室表现的数据。“最后会确立目标值,并会根据其表现与目标值的比较结果对医院给予补偿。所以说,只是为了达到目标水平,医院也会努力减少放弃排队现象。”这篇论文指出。

另外,虽然这项研究关注的是急诊室的排队现象,但其中的很多结论都可以应用到其他领域,特维施谈到。“毫无疑问,(这项研究的结论也)适用于见到人们排队的任何地方,在这些地方,一位消费者会根据其他消费者的移动情况来判断队伍的移动速度,比如,在超市、零售银行、游乐场等地方,无论是否高兴,我们的大脑都会试图做出心情复杂的是走是留的决定,所以,弄清环境状况以及人们做出决定的过程就是至关重要的了。”

改变系统

这项成果已经提交给《管理科学》(Management Science)杂志的研究,为急诊室候诊室环境的切实改革带来了希望。该研究成果已被提交给开展这项研究的那所医院的高管层和临床医生(不过特维施还不想透露那家医疗中心的名字)。下一步,他们将与医务人员展开合作,以建立一个预测等候时间的可靠系统。这一系统一旦建立完成,人们便会提出解决方案,那些方案将会被提交给一个独立的审查委员会审查,随之将开始试验。“(到时候)我们会回到(那家医院),并会完善修改他们制定的程序。”特维施谈到。

他还补充谈到,改善(就诊过程)还有其他方式:“比如,可以通过去除不确定性——也就是通过共享等候时间预测信息——而让候诊室更让人愉快。此外,你还可以提前一步,比如说,在高速公路边设置一个公告牌,患者抵达急诊室之前,就能从上面看到等候时间是35分钟的信息。另外,你还可以明确告知患者因等候而得到的好处。如果你能帮助他们认识到留下来的好处以及一走了之的代价,那么,结果将大不一样,因为你当然不希望某些患者离开。”

这项研究甚至为进行一项“安慰剂测试”提出了一种可能性——尽管不会有人批准进行这种试验。开始得到医疗照顾的患者(他们并不知道,那些医疗照顾的结果与其治疗没有什么关系。)会觉得医院对自已有了更多的投入,从而,离开的可能性更小。“他们会有一种‘现在我再也不能离开了’的感觉,(医院提供的医疗照顾)让他们觉得自己有留下来的义务。”他谈到。

无论采用什么方法,目的都是一样的:让等候的病人更耐心。这些方法会大大降低患有严重疾病的患者未经诊治就离开医院,但回家以后出现更严重后果的可能性。

“你可以想象一下类似餐馆提供的那种蜂鸣器的装置,餐厅工作人员会告诉你:等候座位的时间还有大约一小时,当蜂鸣器响起来时,请回到餐厅,我们到时候会为你提供服务。我想,你不妨去星巴克(Starbucks)喝杯咖啡。这是让等候时间变得更轻松的一种方式,也是让人更愉快的一种方式。”

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"急诊室里的等候:人们为什么排队等候或者一走了之." China Knowledge@Wharton. The Wharton School, University of Pennsylvania, [03 七月, 2013]. Web. [19 April, 2024] <https://www.knowledgeatwharton.com.cn/article/3513/>

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急诊室里的等候:人们为什么排队等候或者一走了之. China Knowledge@Wharton (2013, 七月 03). Retrieved from https://www.knowledgeatwharton.com.cn/article/3513/

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