# متوسط زمن انتظار المريض (Average Patient Wait Time)

> متوسط الوقت من تسجيل وصول المريض حتى بدء تقديم الخدمة الفعلية له (فرز الطوارئ، دخول العيادة، بدء الفحص).

- **المجال:** الرعاية الصحية (Healthcare)
- **الوحدة:** دقيقة
- **تكرار القياس:** يومي / أسبوعي
- **الاتجاه المرغوب:** أقل أفضل
- **النوع:** قائد (Leading)
- **الرابط:** https://kpihub.co/k/hc-wait-time

## الهدف

قياس انسيابية تدفق المرضى وكفاءة الجدولة والتوظيف. والانتظار هو أول ما يحكم به المريض على المنشأة كلها.

## لماذا هو مهم

- أقوى محدد منفرد لرضا المرضى في العيادات والطوارئ في معظم الدراسات
- في الطوارئ ليس رفاهية: طول الانتظار يرتبط بتدهور الحالات الحرجة ومغادرة مرضى قبل الفحص
- مرآة صادقة لمواءمة الجدولة مع الطلب الفعلي ساعة بساعة

## المعادلة

```
Avg Wait = Σ(Service Start Time − Arrival Time) ÷ Patients
```

اعرض معه الشريحة المئوية 90 (P90)، فالمتوسط يخفي ذيل المعاناة الطويل، والذيل هو من يكتب الشكاوى.

## مثال محسوب

عيادات اليوم: 180 مريضًا بإجمالي انتظار 6,300 دقيقة. الحساب: 6,300 ÷ 180 = 35 دقيقة متوسطًا (وP90 = 75 دقيقة، وهنا العمل الحقيقي).

## النطاق الاسترشادي

عيادات خارجية دون 30 دقيقة جيد؛ فرز الطوارئ للحالات العاجلة يقاس بالدقائق وفق سلم الفرز المعتمد لا بمتوسط عام.

## تحليل الاتجاه

- ذروة متكررة بنفس الساعات = خلل قوالب الجدولة لا سوء حظ. أعد توزيع المواعيد
- ارتفاع تدريجي مع ثبات الطلب يشير لتسرب في الطاقة (غياب أطباء، أعطال أجهزة، خطوات جديدة بالمسار)
- راقب معه نسبة المغادرين قبل الخدمة (LWBS)، فارتفاعهما معًا نزيف إيراد وسمعة وخطر سريري

## أسئلة تشخيصية

- أين ينقضي الانتظار فعلًا: قبل التسجيل، بعد التسجيل، أم بين خطوات المسار؟
- ما نسبة مواعيد الذروة الممنوحة فوق الطاقة الحقيقية للعيادة؟
- كم مريضًا يغادر قبل الخدمة يوميًا وماذا نخسر بهم إيرادًا وخطرًا؟

## نصائح عملية

- أعد تصميم قوالب المواعيد على منحنى الوصول الفعلي بالساعة، لا على قالب موحد طوال اليوم
- أعلن زمن الانتظار المتوقع للمريض لحظيًا، لأن الانتظار المعلوم أخف نفسيًا بكثير من المجهول
- طبّق مسارًا سريعًا (Fast-track) للحالات البسيطة كي لا تقف خلف الحالات المعقدة

## العرض المناسب

- مصفوفة حرارية: الساعة × اليوم لمتوسط الانتظار بكل عيادة
- خط يومي للمتوسط وP90 معًا
- هيستوجرام توزيع الانتظار مع عتبة الهدف ملونة

## تحذيرات وفخاخ

- الاعتماد على المتوسط وحده: 35 دقيقة متوسطًا قد تعني نصف المرضى في 10 دقائق ونصفهم في ساعة
- تجميل الرقم بتسجيل «بدء خدمة» شكلي (إدخال الغرفة ثم انتظار الطبيب داخلها) يخدع المؤشر لا المريض
- ضغط السرعة بلا ضبط جودة يحوّل العيادة لخط تفتيش سريع بلا إنصات، فراقب معه الرضا

## أثر التغيير

- خفض الانتظار يرفع الرضا فورًا وهو أسرع مؤشر استجابة للتحسين في المنظومة كلها
- تقليص LWBS في الطوارئ يستعيد إيرادًا مفقودًا ويغلق ثغرة خطر قانوني وسريري
- انسيابية التدفق ترفع طاقة العيادات بنفس الأطباء، أي مرضى أكثر بلا ساعات إضافية

## احسبه في أداتك

### Excel

```excel
=AVERAGE(Visits[ServiceStartTime] - Visits[ArrivalTime]) * 1440
```

### Power BI (DAX)

```dax
Avg Wait (min) =
AVERAGEX (
    Visits,
    DATEDIFF ( Visits[ArrivalTime], Visits[ServiceStartTime], MINUTE )
)
```

### Tableau

```
AVG( DATEDIFF('minute', [Arrival Time], [Service Start Time]) )
```

### SQL

```sql
SELECT AVG(DATEDIFF(MINUTE, arrival_time, service_start_time) * 1.0) AS avg_wait_min
FROM visit
WHERE visit_date BETWEEN :from_date AND :to_date;
-- Postgres: AVG(EXTRACT(EPOCH FROM (service_start_time - arrival_time)) / 60)
```

---

المصدر: [KPIHub](https://kpihub.co/k/hc-wait-time) · مرجع عربي مجاني لمؤشرات الأداء.