LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu thu thập, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình nghiên cứu khác TP.Hồ Chí Minh, ngày tháng Tác giả luận văn ĐỖ VĂN LẮM năm 2018 MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG DANH MỤC BIỂU ĐỒ CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Tính cấp thiết đề tài 1.3 Mục tiêu nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Kết cấu đề tài CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Các khái niệm 2.1.1 Khái niệm an toàn bệnh nhân 2.1.2 Sự cố y khoa 2.1.3 Nguyên nhân lỗi chăm sóc sức khỏe 2.1.4 Khái niệm văn hóa an tồn bệnh nhân 11 2.2 Lược khảo số nghiên cứu khảo sát văn hóa an tồn bệnh nhân sử dụng câu hỏi (hospsc) 16 2.3 Phân tích số tổn thất sai sót y khoa tác động đến kinh tế gia đình xã hội 17 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 20 3.1 Xây dựng thang đo nghiên cứu 22 3.2 Mơ hình kiểm định khác biệt thành phần văn hóa an tồn bệnh nhân theo chức danh nghề nghiệp, thời gian làm việc khoa, thời gian làm việc bệnh viện, thu nhập, thời gian làm việc bệnh viện(giờ/tuần) chức vụ 23 3.3 Dữ liệu 28 3.3.1 Các định nghĩa 28 3.3.2 Cỡ mẫu nghiên cứu 28 3.3.3 Phương pháp tiến hành 29 3.4 Hoạt động liên quan đến văn hóa an tồn bệnh nhân Bệnh viện Truyền Máu Huyết Học 29 CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 31 4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu 31 4.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo văn hóa an toàn bệnh nhân phép kiểm định Cronbach’s Alpha (CA) 37 4.3 Đánh giá giá trị thang đo phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) 40 4.4 Thống kê mô tả xác định văn hóa an tồn bệnh nhân Bệnh viện Truyền Máu Huyết Học TP Hồ Chí Minh 42 4.5 Kết phân tích hồi quy 58 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 65 5.1 Kết luận 65 5.2 Hàm ý sách 65 5.3 Hạn chế đề tài 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC PHỤ LỤC DANH MỤC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT AHRQ: Agency for Healthcare Research and Quality WHO: World Health Organization IOM: Institute of Medicine ATBN: An toàn bệnh nhân NVYT: Nhân viên y tế EFA : Exploratory Factor Analysis KMO: Hệ số KMO- Kaiser Meyer Olkin SUR: Seemingly Unrelated Regression SPSS: Statistical Package for the Social Sciences QAHC: The Quality in Australian Health Care BV TMHH TP.HCM: Bệnh Viện Truyền Máu Huyết Học Thành Phố Hồ Chí Minh ASA : Hiệp hội Bác sĩ gây mê Hoa Kỳ HOSPSC: Hospital Survey on Patient Safety Culture SYT: Sở Y tế HCM : Hồ Chí Minh DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: Phịng ngừa, rào cản bảo vệ Bảng 2.2: Tỉ lệ tai biến số nước Bảng 3.3: Mô tả biến hàm hồi quy Bảng 4.2: Kết chạy cronbach’s alpha Bảng 4.3: Kết kiểm định KMO and Bartlett’s Test Bảng 4.4: Kết ma trận nhân tố EFA xoay Bảng 4.5 : Mức độ ATBN góc nhìn nhân viên Bảng 4.6: Quan điểm tổng quát an tồn bệnh nhân Bảng 4.7: Phản hồi thơng tin sai sót Bảng 4.8: Tổ chức học tập-cải tiến liên tục Bảng 4.9: Làm việc nhóm khoa/ phịng Bảng 4.10: Khơng trừng phạt có sai sót Bảng 4.11: Nhân Bảng 4.12: Bàn giao ca trực chuyển bệnh Bảng 4.13: Giao tiếp cởi mở Bảng 4.14: Hỗ trợ quản lý an toàn bệnh nhân Bảng 4.15: Làm việc theo liên khoa/phòng Bảng 4.16: Quan điểm hành động ATBN người quản lý Bảng 4.17: Tần suất báo cáo cố Bảng 4.5.1: Khung phân tích văn hóa an tồn bệnh nhân sau hiệu chỉnh Bảng 4.5.2 : Kết hồi quy mô hình nghiên cứu DANH MỤC BIỂU ĐỒ Biểu đồ 4.1.1 : Đặc điểm tuổi nhóm nghiên cứu Biểu đồ 4.1.2 : Giới tính nhóm nghiên cứu Biểu đồ 4.1.3 : Đặc điểm nghề nghiệp nhóm nghiên cứu Biểu đồ 4.1.4 : Tiếp xúc bệnh nhân nhóm nghiên cứu Biểu đồ 4.1.5 : Thâm niên cơng tác Bệnh viện Biểu đồ 4.1.6 : Thời gian làm việc nhóm nghiên cứu Biểu đồ 4.1.7 : Chức vụ nơi cơng tác nhóm nghiên cứu Biểu đồ 4.1.8 : Thu nhập nhân viên Biểu đồ 4.1.9 : ATBN nhóm nghiên cứu Biểu đồ 4.1.10 Báo cáo cố nhóm nghiên cứu CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề Theo nghiên cứu Viện Y khoa Mỹ ( Institute of Medicine : IOM , 2000) báo cáo Hoa Kỳ ước tính có khoảng 44.000 đến 98.000 người Mỹ tử vong năm sai sót y khoa mà lẽ tránh được, cao tai nạn xe giới (43.458), ung thư vú (42.297) AIDS (16.516) (Kohn, 2000) Báo cáo ước tính mức độ thiệt hại bao gồm: thiệt hại thu nhập , khả lao động chi phí chăm sóc sức khỏe khoảng 29 tỉ USD năm, chưa kể đến tổn thương người thân Nghiên cứu Úc cho thấy 18.000 người tử vong 50.000 bệnh nhân tàn tật sai sót y khoa gây năm Năm 2000 báo cáo Bộ Y tế Anh ước tính tác dụng phụ xảy khoảng 10% trường hợp nhập viện , 850.000 kiện bất lợi năm Ở Anh, khoảng 10% bệnh nhân nhập viện chịu thiệt hại tác dụng phụ năm (Health, 2000) Nghiên cứu Canada ước tính tỉ lệ sai sót y khoa đến 7.5%, ước tính từ 9.000 -24.000 bệnh nhân tử vong năm, mà số phịng tránh Một nghiên cứu khác bệnh viện Canada cho thấy tỉ lệ sai sót y khoa 12,7% phần ba số phịng ngừa Năm 1995, tổ chức nghiên cứu chất lượng chăm sóc sức khỏe Úc QAHCS (The Quality in Australian Health Care) công bố cho thấy tần suất sai sót y khoa 16.6% số bệnh nhân nhập viện ( Wilson, 1995 ) Ở nước ta, chưa có nghiên cứu cụ thể Tuy nhiên, chấp nhận tỉ lệ tai nạn 7% ( tần số trung bình Mỹ, Úc, Canada Âu châu ), với tổng số bệnh nhân điều trị nội trú 7.050.000 ( số liệu Bộ Y tế năm 2003), ước tính hàng năm số bệnh nhân trải qua “tai nạn” y khoa nước ta 493.500 trường hợp và, theo kinh nghiệm Mỹ ( khoảng 14% “tai nạn” y khoa dẫn đến tử vong) ước tính nước ta có khoảng 67.000 bệnh nhân bị chết “oan” hàng năm 15.300 người bị thương tật vĩnh viễn Đó số tử vong lớn, chiếm khoảng 15% tổng số tử vong nước ( khoảng 437.000 tử vong) Tuy nhiên, ước tính thấp thực tế, chưa tính đến số bệnh nhân điều trị ngoại trú ( khoảng 5.511.000 bệnh nhân Theo cục quản lý khám chữa bệnh – Bộ Y tế (2015 ) Báo cáo kết luận hệ thống sai lầm, tiến trình, điều kiện làm việc nguyên nhân dẫn đến sai sót y khoa Tại Việt Nam, liên tiếp vụ sai sót y khoa xảy khiến bệnh nhân bất an nằm viện, số trường hợp điển hình như: Tại bệnh viện Đa khoa Cần Thơ xảy vụ sai sót y khoa nghiêm trọng Theo đó, bệnh nhân Nguyễn Thị Mỹ Phương (Châu Giang, Hậu Giang) chẩn đoán viêm ruột thừa mổ lại cắt u nang buồng trứng chẩn đốn nhầm Trước đó, tháng 6/2016, bé Phạm Thành Luân (6 tuổi, Hồng Lĩnh, Hà Tĩnh) gia đình đưa vào BV 115 Nghệ An để mổ lấy đinh sau phẫu thuật nắn xương trụ tay phải Tuy nhiên, bác sĩ phẫu thuật không kiểm tra lại mà mổ tay trái bé Luân, phát việc Hay cách chưa lâu, anh Lê Văn Giang (Cái Răng, Cần Thơ) nhập viện Lao Phổi Thành Phố Cần Thơ tràn khí màng phổi bên phổi trái định mổ đặt ống bên phổi trái Tuy nhiên, Bác sĩ xem nhầm phim nên mổ nhầm phổi bên phải phải mổ lại vv Những sai sót gây nên tổn thất lớn cho bệnh nhân Hay gần vụ sai sót y khoa nghiêm trọng xảy bệnh viện Đa Khoa Hòa Bình khiến bệnh nhân tử vong mà nguyên nhân theo quan chức nhận định nguồn nước cung cấp cho việc lọc thận, chạy thận nhân tạo, thiết bị bảo dưỡng đưa vào hoạt động khơng kiểm định quy trình (Theo báo kinh tế đô thị, 2016) Năm 2004, WHO đưa nghị an toàn cho bệnh nhân, kêu gọi quốc gia thành viên phối hợp với WHO ý tới vấn đề an toàn cho bệnh nhân Sự thiết lập nhấn mạnh tầm quan trọng an tồn cho bệnh nhân chăm sóc sức khỏe Chương trình Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) nhằm mục đích phối hợp, chia kiến thức, phổ biến, hỗ trợ đẩy nhanh việc cải tiến an toàn bệnh nhân toàn giới Mặc dù chuyên gia Y tế tán thành nguyên tắc “Trước hết không làm tổn hại đến bệnh nhân”, bệnh nhân bị tổn hại hành động trực tiếp gián tiếp nhân viên y tế Hoạt động chuyên gia y tế bị ảnh hưởng nhiều yếu tố, bao gồm văn hóa tổ chức, thái độ lực cá nhân, thành phần đội làm việc, vật chất, thiết kế hệ thống quy trình làm việc tổ chức Bệnh Viện Truyền Máu Huyết Học TP Hồ Chí Minh chuyên khoa hàng đầu chẩn đoán điều trị bệnh máu ác tính Bệnh viện trãi qua 42 năm hoạt động có phịng chức năng, khoa thuộc khối lâm sàng, khoa thuộc khối cận lâm sàng, phận thuộc Ngân hàng tế bào gốc Có tổng cộng khoảng 500 nhân Nhưng vấn đề văn hóa an tồn bệnh nhân quan tâm sao? Vì người viết chọn đề tài “ Nghiên cứu văn hóa an tồn bệnh nhân Bệnh Viện Truyền Máu Huyết Học TP.Hồ Chí Minh” từ đưa số khuyến nghị để cải tiến, nâng cao chất lượng phục vụ tốt cho bệnh nhân 1.2 Tính cấp thiết đề tài Văn hóa an tồn bệnh nhân mục tiêu quan trọng hệ thống chăm sóc Y tế Việc khảo sát văn hóa an tồn bệnh nhân giúp lãnh đạo Bệnh viện biết thực trạng an toàn bệnh nhân bệnh viện yếu tố tác động đến văn hóa an tồn bệnh nhân , nhằm phát huy điểm mạnh cải tiến điểm yếu, từ giúp cán Y tế nâng cao nhận thức, tầm quan trọng văn hóa an toàn bệnh nhân bệnh viện Truyền Máu Huyết Học TP.HCM 1.3 Mục tiêu nghiên cứu Xác định nhân tố ảnh hưởng đến văn hóa an tồn bệnh nhân bối cảnh Bệnh Viện Truyền máu Huyết Học TP.HCM Đo lường mức độ ảnh hưởng nhân tố tác động đến an tồn bệnh nhân Hình thành hàm ý sách 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: “ Văn hóa an tồn bệnh nhân” Bệnh Viện Truyền Máu Huyết Học TP Hồ Chí Minh Đối tượng khảo sát: Nhân viên y tế gồm (Bác Sĩ, dược sĩ, hộ lý, kỹ thuật viên , điều dưỡng…) Bệnh Viện Truyền Máu Huyết Học TP.Hồ Chí Minh Phạm vi nghiên cứu: Phạm vi không gian: Luận văn tiến hành nghiên cứu văn hóa an tồn bệnh nhân TP Hồ Chí Minh Phạm vi thời gian: Nghiên cứu thực thời gian từ 01/2017 đến 06/2017 1.5 Phương pháp nghiên cứu Sử dụng nghiên cứu định lượng , dùng câu hỏi HSPSC ( Hospital Survey on Patient Safety Culture) AHRQ chuẩn hóa sang tiếng việt Sở Y tế khuyến cáo sử dụng khảo sát văn hóa an tồn bệnh nhân Phương pháp thống kê mô tả để xác định thực trạng văn hóa an tồn bệnh nhân Bệnh Viện từ làm tảng hỗ trợ cho kết phương pháp định lượng Qua đó, xây dựng hàm hồi quy dường không liên quan-SUR) với biến phụ thuộc văn hóa an tồn bệnh nhân, biến độc lập ( biến giải thích) gồm thành phần ( chức danh nghề nghiệp, thời gian làm việc khoa, thời gian làm việc bệnh viện, thu nhập, thời gian làm việc bệnh viện(giờ/tuần) chức vụ Mã hóa liệu thu thập nhập liệu vào phần mềm STATA 13.0, SPSS 16.0 Microsoft Excel 2010 để tiến hành phân tích thống kê liệu khảo sát Tiếp đến sử dụng phép kiểm định Cronbach’s Alpha phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) để đánh giá độ tin cậy câu hỏi, xác định độ giá trị phân biệt giá trị hội tụ 1.6 Kết cấu đề tài Chương 1: Tổng quan đề tài Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Chương 4: Kết nghiên cứu bàn luận Chương 5: Hàm ý sách kết luận outreg2 using model1.doc, alpha(0.01,0.05,0.10) symbol(***,**,*) bdec(4) appe > nd ctitle(modelf6) model1.doc dir : seeout estat vif Variable | VIF 1/VIF -+ -x33 | 6.24 0.160270 x32 | 5.17 0.193410 x43 | 5.14 0.194561 x42 | 4.77 0.209444 x23 | 3.93 0.254726 x44 | 3.82 0.261684 x22 | 3.34 0.299696 x34 | 3.12 0.320281 x35 | 2.68 0.372851 x13 | 2.42 0.413103 x24 | 2.36 0.424089 x14 | 2.32 0.431115 x36 | 2.30 0.435692 x25 | 2.07 0.483253 x12 | 1.92 0.521293 x16 | 1.45 0.689191 x52 | 1.41 0.709932 x26 | 1.41 0.710931 x55 | 1.19 0.840958 x51 | 1.19 0.841368 x15 | 1.17 0.851432 x54 | 1.06 0.947256 -+ -Mean VIF | 2.75 reg f6 x12 x13 x14 x15 x16 x22 x23 x24 x25 x26 x32 x33 x34 x35 x36 x42 x43 x > 44 x51 x52 x54 x55 , robust Linear regression Number of obs = F( 21, 250 227) = Prob > F = R-squared = 0.1015 Root MSE = 88777 -| f6 | Robust Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -x12 | 0128241 2127308 0.06 0.952 -.4063554 4320036 x13 | 3320092 1682115 1.97 0.050 0005535 6634649 x14 | 2222771 179956 1.24 0.218 -.1323207 576875 x15 | -.4477949 2116406 -2.12 0.035 -.8648262 -.0307636 x16 | 3561114 2228136 1.60 0.111 -.082936 7951587 x22 | 3676516 2251369 1.63 0.104 -.0759738 8112771 x23 | 3578159 2419654 1.48 0.141 -.1189696 8346015 x24 | 5933369 3205123 1.85 0.065 -.0382228 1.224897 x25 | 3931504 376764 1.04 0.298 -.3492517 1.135552 x26 | -.2400609 5383054 -0.45 0.656 -1.300775 8206534 x32 | -.6255171 2500656 -2.50 0.013 -1.118264 -.1327704 x33 | -.4023286 2526406 -1.59 0.113 -.9001491 0954919 x34 | -.6133559 2958858 -2.07 0.039 -1.19639 -.030322 x35 | -.6963248 4006114 -1.74 0.084 -1.485717 0930677 x36 | -1.00755 4134527 -2.44 0.016 -1.822245 -.1928537 x42 | 2673479 2366237 1.13 0.260 -.198912 7336078 x43 | 356398 2351031 1.52 0.131 -.1068655 8196615 x44 | 2127999 2600842 0.82 0.414 -.2996882 725288 x51 | 5823201 3817343 1.53 0.129 -.1698757 1.334516 x52 | 1310877 2725077 0.48 0.631 -.4058804 6680558 x54 | -.1996518 2079637 -0.96 0.338 -.6094379 2101344 x55 | -.0657791 2758456 -0.24 0.812 -.6093244 4777663 _cons | 2.441993 2934927 8.32 0.000 1.863674 3.020311 - outreg2 using model1.doc, alpha(0.01,0.05,0.10) symbol(***,**,*) bdec(4) appe > nd ctitle(modelf6-r) model1.doc dir : seeout reg f7 x12 x13 x14 x15 x16 x > 44 x51 x52 x54 x55 x22 x23 x24 x25 x26 x32 x33 x34 x35 x36 x42 x43 Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 22, 250 227) = 1.16 Model | 14.3141197 22 650641806 Prob > F = 0.2895 Residual | 127.7076 227 562588547 R-squared -+ -Total | 142.02172 249 570368353 = 0.1008 Adj R-squared = 0.0136 Root MSE 75006 = -f7 | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -x12 | -.3797636 242184 -1.57 0.118 -.8569799 0974526 x13 | 0501486 1501776 0.33 0.739 -.2457719 3460691 x14 | 3104391 1623598 1.91 0.057 -.009486 6303642 x15 | 5150781 4097253 1.26 0.210 -.2922731 1.322429 x16 | 0136901 2210626 0.06 0.951 -.421907 4492872 x22 | 0688304 1771816 0.39 0.698 -.2803006 4179614 x23 | 1761176 1995865 0.88 0.378 -.2171616 5693969 x24 | 0106436 2748869 0.04 0.969 -.5310128 5522999 x25 | 1802584 3192266 0.56 0.573 -.4487678 8092846 x26 | 8610313 6315544 1.36 0.174 -.3834275 2.10549 x32 | 0465484 2304838 0.20 0.840 -.407613 5007098 x33 | -.1753811 2418764 -0.73 0.469 -.6519912 301229 x34 | -.3060397 2900165 -1.06 0.292 -.8775084 265429 x35 | -.0001661 3271283 -0.00 1.000 -.6447625 6444302 x36 | -.1152883 3361989 -0.34 0.732 -.7777581 5471814 x42 | -.0301786 2176096 -0.14 0.890 -.4589717 3986145 x43 | 0479025 2195288 0.22 0.827 -.3846722 4804772 x44 | -.1094207 2354402 -0.46 0.643 -.5733485 3545071 x51 | -.698618 8193562 -0.85 0.395 -2.313134 9158985 x52 | 3285157 2745123 1.20 0.233 -.2124026 8694339 x54 | -.2082814 2195259 -0.95 0.344 -.6408506 2242877 x55 | 2410099 3135639 0.77 0.443 -.3768582 8588779 _cons | 3.659799 265772 13.77 0.000 3.136103 4.183495 - outreg2 using model1.doc, alpha(0.01,0.05,0.10) symbol(***,**,*) bdec(4) appe > nd ctitle(modelf7) model1.doc dir : seeout estat vif Variable | VIF 1/VIF -+ -x33 | 6.24 0.160270 x32 | 5.17 0.193410 x43 | 5.14 0.194561 x42 | 4.77 0.209444 x23 | 3.93 0.254726 x44 | 3.82 0.261684 x22 | 3.34 0.299696 x34 | 3.12 0.320281 x35 | 2.68 0.372851 x13 | 2.42 0.413103 x24 | 2.36 0.424089 x14 | 2.32 0.431115 x36 | 2.30 0.435692 x25 | 2.07 0.483253 x12 | 1.92 0.521293 x16 | 1.45 0.689191 x52 | 1.41 0.709932 x26 | 1.41 0.710931 x55 | 1.19 0.840958 x51 | 1.19 0.841368 x15 | 1.17 0.851432 x54 | 1.06 0.947256 -+ -Mean VIF | 2.75 reg f7 x12 x13 x14 x15 x16 x22 x23 x24 x25 x26 x32 x33 x34 x35 x36 x42 x43 x > 44 x51 x52 x54 x55 , robust Linear regression Number of obs = F( 21, 250 227) = Prob > F = R-squared = 0.1008 Root MSE = 75006 -| f7 | Robust Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -x12 | -.3797636 2222165 -1.71 0.089 -.8176346 0581073 x13 | 0501486 1467463 0.34 0.733 -.2390105 3393077 x14 | 3104391 1401589 2.21 0.028 0342602 5866181 x15 | 5150781 2733826 1.88 0.061 -.023614 1.05377 x16 | 0136901 2275757 0.06 0.952 -.4347408 462121 x22 | 0688304 2150364 0.32 0.749 -.3548924 4925531 x23 | 1761176 256831 0.69 0.494 -.32996 6821953 x24 | 0106436 3216751 0.03 0.974 -.6232073 6444944 x25 | 1802584 3432578 0.53 0.600 -.4961207 8566375 x26 | 8610313 6694772 1.29 0.200 -.4581531 2.180216 x32 | 0465484 2091398 0.22 0.824 -.3655552 4586521 x33 | -.1753811 2509389 -0.70 0.485 -.6698486 3190864 x34 | -.3060397 2659498 -1.15 0.251 -.8300856 2180062 x35 | -.0001661 2768829 -0.00 1.000 -.5457554 5454231 x36 | -.1152883 4685236 -0.25 0.806 -1.0385 8079232 x42 | -.0301786 2351934 -0.13 0.898 -.49362 4332628 x43 | 0479025 2374738 0.20 0.840 -.4200325 5158375 x44 | -.1094207 2497493 -0.44 0.662 -.6015441 3827026 x51 | -.698618 2834046 -2.47 0.014 -1.257058 -.1401778 x52 | 3285157 2805624 1.17 0.243 -.2243239 8813553 x54 | -.2082814 3239386 -0.64 0.521 -.8465925 4300297 x55 | 2410099 2884712 0.84 0.404 -.3274139 8094336 _cons | 3.659799 2561626 14.29 0.000 3.155038 4.164559 - outreg2 using model1.doc, alpha(0.01,0.05,0.10) symbol(***,**,*) bdec(4) appe > nd ctitle(modelf7-r) model1.doc dir : seeout reg f8 x12 x13 x14 x15 x16 x22 x23 x24 x25 x26 x32 x33 x34 x35 x36 x42 x43 x > 44 x51 x52 x54 x55 Source | SS df MS -+ Number of obs = F( 22, 250 227) = 1.02 Model | 14.2874228 22 649428308 Prob > F = 0.4451 Residual | 145.055327 227 639010251 R-squared = 0.0897 Adj R-squared = 0.0014 Root MSE 79938 -+ -Total | 159.34275 249 639930722 = f8 | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -x12 | 2993112 2581095 1.16 0.247 x13 | x14 | -.2092857 8079081 0812915 160053 0.51 0.612 -.234088 396671 060918 1730362 0.35 0.725 -.2800446 4018806 x15 | 0209703 4366679 0.05 0.962 -.8394705 8814111 x16 | 5341519 2355992 2.27 0.024 0699109 9983929 x22 | 2848651 1888327 1.51 0.133 -.087224 6569541 x23 | 2191349 2127109 1.03 0.304 -.2000054 6382753 x24 | 0186798 2929629 0.06 0.949 -.5585946 5959542 x25 | -.0172273 3402182 -0.05 0.960 -.6876168 6531622 x26 | -.2437552 673084 -0.36 0.718 -1.570047 1.082536 x32 | -.0057543 2456399 -0.02 0.981 -.4897803 4782717 x33 | 0814336 2577816 0.32 0.752 -.4265173 5893844 x34 | 0253369 3090873 0.08 0.935 -.5837103 6343841 x35 | -.2712978 3486395 -0.78 0.437 -.9582813 4156857 x36 | -.2859974 3583066 -0.80 0.426 -.9920296 4200348 x42 | 2504959 2319191 1.08 0.281 -.2064937 7074854 x43 | 2700394 2339645 1.15 0.250 -.1909804 7310592 x44 | 2149979 2509222 0.86 0.392 -.2794367 7094325 x51 | 98326 8732352 1.13 0.261 -.7374233 2.703943 x52 | 0572102 2925636 0.20 0.845 -.5192775 633698 x54 | 2633663 2339614 1.13 0.261 -.1976475 7243802 x55 | -.4073631 3341831 -1.22 0.224 -1.065861 2511345 _cons | 2.268401 2832486 8.01 0.000 1.710268 2.826533 - outreg2 using model1.doc, alpha(0.01,0.05,0.10) symbol(***,**,*) bdec(4) appe > nd ctitle(modelf8) model1.doc dir : seeout estat vif Variable | VIF 1/VIF -+ -x33 | 6.24 0.160270 x32 | 5.17 0.193410 x43 | 5.14 0.194561 x42 | 4.77 0.209444 x23 | 3.93 0.254726 x44 | 3.82 0.261684 x22 | 3.34 0.299696 x34 | 3.12 0.320281 x35 | 2.68 0.372851 x13 | 2.42 0.413103 x24 | 2.36 0.424089 x14 | 2.32 0.431115 x36 | 2.30 0.435692 x25 | 2.07 0.483253 x12 | 1.92 0.521293 x16 | 1.45 0.689191 x52 | 1.41 0.709932 x26 | 1.41 0.710931 x55 | 1.19 0.840958 x51 | 1.19 0.841368 x15 | 1.17 0.851432 x54 | 1.06 0.947256 -+ -Mean VIF | 2.75 reg f8 x12 x13 x14 x15 x16 x22 x23 x24 x25 x26 x32 x33 x34 x35 x36 x42 x43 x > 44 x51 x52 x54 x55 , robust Linear regression Number of obs = F( 21, 250 227) = = Prob > F R-squared = 0.0897 Root MSE = 79938 -| f8 | Robust Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -x12 | 2993112 2191319 1.37 0.173 -.1324816 731104 x13 | 0812915 1629058 0.50 0.618 -.2397093 4022924 x14 | 060918 159865 0.38 0.704 -.2540912 3759272 x15 | 0209703 3987613 0.05 0.958 -.7647767 8067174 x16 | 5341519 2316117 2.31 0.022 0777682 9905356 x22 | 2848651 1795227 1.59 0.114 -.068879 6386092 x23 | 2191349 2114707 1.04 0.301 -.1975616 6358314 x24 | 0186798 2777164 0.07 0.946 -.5285518 5659115 x25 | -.0172273 3078571 -0.06 0.955 -.6238503 5893957 x26 | -.2437552 4378927 -0.56 0.578 -1.106609 6190989 x32 | -.0057543 2176642 -0.03 0.979 -.434655 4231464 x33 | 0814336 2435158 0.33 0.738 -.3984068 561274 x34 | 0253369 278273 0.09 0.928 -.5229916 5736654 x35 | -.2712978 3309848 -0.82 0.413 -.9234933 3808976 x36 | -.2859974 3584715 -0.80 0.426 -.9923546 4203598 x42 | 2504959 2684266 0.93 0.352 -.2784306 7794223 x43 | 2700394 2753952 0.98 0.328 -.2726184 8126973 x44 | 2149979 282844 0.76 0.448 -.3423376 7723334 x51 | 98326 2901991 3.39 0.001 4114315 1.555088 x52 | 0572102 2045814 0.28 0.780 -.3459111 4603316 x54 | 2633663 2084164 1.26 0.208 -.1473118 6740445 x55 | -.4073631 221946 -1.84 0.068 -.844701 0299747 _cons | 2.268401 293578 7.73 0.000 1.689914 2.846887 - outreg2 using model1.doc, alpha(0.01,0.05,0.10) symbol(***,**,*) bdec(4) appe > nd ctitle(modelf8-r) model1.doc dir : seeout reg f9 x12 x13 x14 x15 x16 x22 x23 x24 x25 x26 x32 x33 x34 x35 x36 x42 x43 x > 44 x51 x52 x54 x55 Source | SS df MS Number of obs = -+ F( 22, 250 227) = 1.39 Model | 13.4899762 22 613180737 Prob > F = 0.1197 Residual | 100.067783 227 440827239 R-squared = 0.1188 Adj R-squared = 0.0334 Root MSE 66395 -+ -Total | 113.55776 249 456055259 = -f9 | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -x12 | 2242709 21438 1.05 0.297 -.1981584 6467002 x13 | -.2237195 1329364 -1.68 0.094 -.4856667 0382277 x14 | -.0364608 14372 -0.25 0.800 -.3196568 2467351 x15 | -.437985 3626867 -1.21 0.228 -1.152648 276678 x16 | -.2847338 1956834 -1.46 0.147 -.6703221 1008544 x22 | 291836 1568402 1.86 0.064 -.0172129 6008849 x23 | -.0160691 1766729 -0.09 0.928 -.3641978 3320595 x24 | -.2270721 2433284 -0.93 0.352 -.7065434 2523992 x25 | 0147762 2825776 0.05 0.958 -.5420344 5715868 x26 | -1.389398 5590486 -2.49 0.014 -2.490986 -.2878099 x32 | -.2445034 2040231 -1.20 0.232 -.6465247 1575178 x33 | -.0179205 2141077 -0.08 0.933 -.4398132 4039722 x34 | 0399225 2567211 0.16 0.877 -.4659385 5457836 x35 | -.0693996 2895722 -0.24 0.811 -.6399928 5011936 x36 | 1080211 2976015 0.36 0.717 -.4783935 6944357 x42 | -.0784692 1926269 -0.41 0.684 -.4580346 3010961 x43 | -.0426779 1943257 -0.22 0.826 -.4255907 3402349 x44 | 2049497 2084104 0.98 0.326 -.2057166 6156161 x51 | 1.094486 7252897 1.51 0.133 -.3346754 2.523647 x52 | -.1259758 2429969 -0.52 0.605 -.6047936 3528421 x54 | 1263744 1943232 0.65 0.516 -.2565335 5092823 x55 | -.1863044 2775651 -0.67 0.503 -.7332378 3606291 _cons | 2.681125 2352599 11.40 0.000 2.217552 3.144697 - outreg2 using model1.doc, alpha(0.01,0.05,0.10) symbol(***,**,*) bdec(4) appe > nd ctitle(modelf9) model1.doc dir : seeout estat vif Variable | VIF 1/VIF -+ -x33 | 6.24 0.160270 x32 | 5.17 0.193410 x43 | 5.14 0.194561 x42 | 4.77 0.209444 x23 | 3.93 0.254726 x44 | 3.82 0.261684 x22 | 3.34 0.299696 x34 | 3.12 0.320281 x35 | 2.68 0.372851 x13 | 2.42 0.413103 x24 | 2.36 0.424089 x14 | 2.32 0.431115 x36 | 2.30 0.435692 x25 | 2.07 0.483253 x12 | 1.92 0.521293 x16 | 1.45 0.689191 x52 | 1.41 0.709932 x26 | 1.41 0.710931 x55 | 1.19 0.840958 x51 | 1.19 0.841368 x15 | 1.17 0.851432 x54 | 1.06 0.947256 -+ -Mean VIF | 2.75 reg f9 x12 x13 x14 x15 x16 x22 x23 x24 x25 x26 x32 x33 x34 x35 x36 x42 x43 x > 44 x51 x52 x54 x55 , robust Linear regression Number of obs = F( 21, 250 227) = Prob > F = R-squared = 0.1188 Root MSE = 66395 -| f9 | Robust Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -x12 | 2242709 1858036 1.21 0.229 -.1418495 5903913 x13 | -.2237195 1400575 -1.60 0.112 -.4996985 0522595 x14 | -.0364608 1473119 -0.25 0.805 -.3267343 2538127 x15 | -.437985 1865933 -2.35 0.020 -.8056613 -.0703087 x16 | -.2847338 1684838 -1.69 0.092 -.616726 0472583 x22 | 291836 179563 1.63 0.105 -.0619874 6456594 x23 | -.0160691 2081471 -0.08 0.939 -.4262167 3940784 x24 | -.2270721 2325979 -0.98 0.330 -.685399 2312549 x25 | 0147762 3040677 0.05 0.961 -.58438 6139324 x26 | -1.389398 3772021 -3.68 0.000 -2.132663 -.6461329 x32 | -.2445034 1783409 -1.37 0.172 -.5959188 1069119 x33 | -.0179205 1958615 -0.09 0.927 -.4038596 3680187 x34 | 0399225 2089178 0.19 0.849 -.3717435 4515886 x35 | -.0693996 2772543 -0.25 0.803 -.6157207 4769214 x36 | 1080211 3494729 0.31 0.758 -.5806045 7966467 x42 | -.0784692 2160144 -0.36 0.717 -.504119 3471805 x43 | -.0426779 2223402 -0.19 0.848 -.4807925 3954368 x44 | 2049497 224119 0.91 0.361 -.2366698 6465693 x51 | 1.094486 2579118 4.24 0.000 5862785 1.602693 x52 | -.1259758 2001383 -0.63 0.530 -.5203421 2683906 x54 | 1263744 1596078 0.79 0.429 -.188128 4408768 x55 | -.1863044 137691 -1.35 0.177 -.4576204 0850116 _cons | 2.681125 211858 12.66 0.000 2.263665 3.098584 - outreg2 using model1.doc, alpha(0.01,0.05,0.10) symbol(***,**,*) bdec(4) appe > nd ctitle(modelf9-r) model1.doc dir : seeout end of do-file log off name: log: log type: paused on: C:\Users\DELL\Desktop\ket qua 26_10_2017\Results_26_10_2017.smcl smcl 26 Oct 2017, 18:27:15 VARIABLES Chức danh Nghề nghiệp Dược sỹ Nữ hộ sinh/ điều dưỡng Kỹ thuật viên Hộ lý Khác Thời gian Làm việc khoa 1-5 năm 6-10 năm 11-15 năm 16-20 năm Trên 21 năm Thời gian Làm việc Tại bệnh viện 1-5 năm 6-10 năm 11-15 năm 16-20 năm Trên 21 năm Thu nhập Hàng tháng 5- 10 triệu 10-15 triệu (1) modelf1 (2) modelf1-r (3) modelf2 (4) modelf2-r (5) modelf3 (6) modelf3-r (7) modelf4 (8) modelf4-r (9) modelf5 (10) modelf5-r -0.0936 (0.239) -0.0230 -0.0936 (0.193) -0.0230 -0.6690*** (0.221) -0.0359 -0.6690*** (0.241) -0.0359 -0.8175*** (0.150) -0.0338 -0.8175*** (0.172) -0.0338 -0.7510*** (0.126) 0.0174 -0.7510*** (0.173) 0.0174 -0.3231* (0.167) 0.1261 -0.3231* (0.176) 0.1261 (0.148) -0.0056 (0.160) 0.0621 (0.405) -0.0690 (0.218) 0.1022 (0.175) 0.3556* (0.197) -0.1457 (0.272) 0.3369 (0.315) 0.7331 (0.624) 0.2417 (0.228) 0.0901 (0.239) 0.0974 (0.286) 0.2213 (0.323) 0.0026 (0.332) -0.2347 (0.215) -0.2266 (0.217) (0.139) -0.0056 (0.143) 0.0621 (0.343) -0.0690 (0.204) 0.1022 (0.197) 0.3556* (0.209) -0.1457 (0.271) 0.3369 (0.299) 0.7331** (0.364) 0.2417 (0.227) 0.0901 (0.231) 0.0974 (0.265) 0.2213 (0.282) 0.0026 (0.333) -0.2347 (0.176) -0.2266 (0.185) (0.137) -0.0836 (0.148) 0.1631 (0.373) -0.2094 (0.201) -0.2133 (0.161) 0.1413 (0.182) -0.1335 (0.251) 0.3148 (0.291) 0.2365 (0.576) 0.0306 (0.210) -0.1097 (0.220) -0.1539 (0.264) -0.2108 (0.298) 0.0590 (0.306) 0.2668 (0.198) 0.2092 (0.200) (0.130) -0.0836 (0.138) 0.1631 (0.199) -0.2094 (0.181) -0.2133 (0.137) 0.1413 (0.158) -0.1335 (0.189) 0.3148 (0.265) 0.2365 (0.398) 0.0306 (0.170) -0.1097 (0.178) -0.1539 (0.196) -0.2108 (0.332) 0.0590 (0.219) 0.2668 (0.219) 0.2092 (0.225) (0.093) -0.2199** (0.100) -0.0879 (0.253) -0.1713 (0.136) -0.0672 (0.109) -0.0135 (0.123) -0.0120 (0.170) -0.0484 (0.197) -0.1032 (0.390) -0.1926 (0.142) -0.1219 (0.149) -0.2067 (0.179) -0.1962 (0.202) -0.0565 (0.208) -0.0583 (0.134) 0.0307 (0.136) (0.094) -0.2199* (0.115) -0.0879 (0.139) -0.1713 (0.129) -0.0672 (0.094) -0.0135 (0.106) -0.0120 (0.148) -0.0484 (0.178) -0.1032 (0.206) -0.1926 (0.124) -0.1219 (0.126) -0.2067 (0.163) -0.1962 (0.215) -0.0565 (0.156) -0.0583 (0.108) 0.0307 (0.110) (0.078) -0.0800 (0.085) -0.0556 (0.214) -0.1124 (0.115) 0.0168 (0.092) 0.0081 (0.104) -0.0807 (0.143) 0.0367 (0.167) 0.2437 (0.330) -0.1742 (0.120) -0.1075 (0.126) -0.0852 (0.151) -0.1459 (0.171) -0.0030 (0.176) -0.0331 (0.114) -0.0387 (0.115) (0.097) -0.0800 (0.104) -0.0556 (0.152) -0.1124 (0.148) 0.0168 (0.114) 0.0081 (0.135) -0.0807 (0.149) 0.0367 (0.185) 0.2437 (0.228) -0.1742 (0.112) -0.1075 (0.135) -0.0852 (0.156) -0.1459 (0.181) -0.0030 (0.145) -0.0331 (0.159) -0.0387 (0.161) (0.103) 0.0243 (0.112) -0.0919 (0.282) -0.0468 (0.152) -0.0237 (0.122) -0.0857 (0.137) -0.0687 (0.189) 0.0681 (0.220) 0.6844 (0.435) 0.0955 (0.159) 0.2076 (0.167) 0.1301 (0.200) 0.0806 (0.225) 0.1917 (0.231) -0.1294 (0.150) -0.1461 (0.151) (0.113) 0.0243 (0.125) -0.0919 (0.123) -0.0468 (0.154) -0.0237 (0.131) -0.0857 (0.131) -0.0687 (0.135) 0.0681 (0.198) 0.6844*** (0.208) 0.0955 (0.167) 0.2076 (0.148) 0.1301 (0.164) 0.0806 (0.199) 0.1917 (0.169) -0.1294 (0.149) -0.1461 (0.153) Trên 15 triệu Thời gian Làm việc Bệnh viện (giờ/tuần) < 20 20-39 60-79 Trên 100 Constant Observations R-squared -0.1447 (0.233) -0.8034 (0.809) 0.3280 (0.271) 0.1513 (0.217) 0.0336 (0.310) 2.9600*** (0.263) -0.1447 (0.207) -0.8034*** (0.283) 0.3280** (0.145) 0.1513 (0.209) 0.0336 (0.264) 2.9600*** (0.194) 0.1562 (0.215) -0.4427 (0.747) 0.3332 (0.250) 0.2852 (0.200) -0.1872 (0.286) 3.6614*** (0.242) 250 0.080 250 0.080 250 0.127 0.1562 (0.234) -0.4427 (0.309) 0.3332* (0.196) 0.2852** (0.144) -0.1872 (0.295) 3.6614*** (0.230) -0.0030 (0.145) -0.2317 (0.506) 0.1224 (0.169) 0.1114 (0.136) -0.1532 (0.194) 4.1292*** (0.164) 250 250 0.127 0.210 Standard errors in parentheses *** p