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化解中国家庭医生制度面临的问题，必须先破除盲目追求数字增长率。（视觉中国/图）
一则我国有5亿家庭医生的新闻掀起社会舆论热议。国家卫计委回应：5亿的签约数字没有问题，但&家庭医生不是私人医生&。
然而，这一制度在实施过程中，硬性指标的层层分解下压，给基层医疗机构带来了巨大的工作压力。&代签约&&只签约不服务&成了常态，&小病在社区，大病跑三甲&的美好愿景屡遭困境。
家庭医生火了。火的不是这份职业，而是与之相关的一组数据。
12月18日，新华社刊发消息称&我国超5亿人有了自己的家庭医生&。截至2017年11月底，家庭医生的人群覆盖率超过35%，重点人群覆盖率超过65%。
这一消息让许多看病只知道往大医院跑的网友大吃一惊&&那么多人拥有家庭医生了？我又拖了国家后腿吗？随后的两天时间，网络上出现各种各样的议论。
12月20日，国家卫计委通过官方微信&健康中国&回应：5亿的签约数字没有问题。数据是自2017年5月起，各地通过国家专门的信息系统报送家庭医生签约服务进展数据，以县（市、区）为单位进行填报，省级进行汇总，报送到国家卫生计生委的。
卫计委在回应中特别强调，&家庭医生不是私人医生。&中国的家庭医生主要包括基层医疗卫生机构的注册全科医生（含助理全科医生和中医类别全科医生），以及具备能力的乡镇卫生院医师和乡村医生等。
家庭医生签约是实现分级诊疗的关键。&看病到三甲&，既不利于均衡医疗资源，也不利于控制医疗费用。通过家庭医生签约服务，国家希望转变医疗卫生服务模式，实现分级诊疗。
然而，这一制度在实施过程中，硬性指标的层层分解下压，给基层医疗机构带来了巨大的工作压力。南方周末记者了解到，一些地方&代签约&&只签约不服务&成了常态，&小病在社区，大病跑三甲&的美好愿景遭遇困境。
&注水&的签约数据
卫计委发布的数据显示，从今年9月－12月，有关家庭医生的数据一下子从3.2亿到4.3亿，再涨到如今的5亿。数字涨幅之迅速，也引起的网友的吐槽。
陕西省山阳县卫计局副局长徐毓才揣测：网友更多是年轻人，他们不是家庭医生签约服务的重点人群，可能大部分都没有签约。
但他亦表示，5亿的数据也许是真实的，但上报的数据未必真实，&不排除为了完成任务，基层造了假资料，上报了假数据。&
2017年末，正是一个关键的时间节点。2016年6月，国务院医改办、国家卫生计生委等七部门联合印发了《关于推进家庭医生签约服务的指导意见》。《意见》规定，到2017年，家庭医生签约服务覆盖率要达到30%以上。老年人、孕产妇、儿童、残疾人以及高血压、糖尿病等慢性疾病患者属于&重点人群&，签约服务覆盖率要达到60%以上。对于贫困人口，更是要争取全覆盖。
&越是落后偏远地区，人口流动率越高，想要完成贫困人口100％的签约率，太难了。&徐毓才感叹。
但不完成不行。徐毓才透露，签约率不达标，一是通不过上级考核，&还可能被约谈，补助资金也会缩水。&
任务层层分解下压甚至加码，最终压在了基层医疗工作者身上。一位家庭医生告诉南方周末记者，他所在的社区卫生服务中心，公共卫生科只有10人，却要覆盖11万居民。&相当于一个家庭医生要负责一万多人。&
操作也相当复杂&&建立居民健康档案、随访、录入居民体检信息。遇上高血压、糖尿病等重点人群，还需不断随访、录入。
签约率的重压之下，造假很难避免。11月30日，安徽省六安市霍邱县卫计委官网公布，在范桥镇万前村进行的家庭医生签约随机抽查过程中发现，七户贫困户中，有两户不认识签约医生，贫困户家中看不到签约协议。
处罚的结果是，万前村卫生室的主要负责人被暂停执业三个月，并扣除万前村2017年农村家庭医生签约服务30％的补助经费。
2017年，国家基本公共卫生服务补助经费标准为人均50元，为城乡居民提供12类基本公共卫生服务，其中也包括了家庭医生签约服务，各地划拨标准不同。
这笔资金，也成了一些基层卫生医疗机构眼中的&香饽饽&。社科院经济所公共政策研究室特约研究员贺滨透露，只要能够证明签约，财政就划拨资金，&哪怕不提供任何服务。&于是，造假资料骗取财政补助的现象出现了。
签约质量待提高
&作为主管局，对我们的工作没有做好表示深深的歉意。&2017年11月，电视问政节目&公述民评&第三场&健康城市怎么建&现场，杭州市卫计委主任滕建荣向在座所有民评代表致歉。
这场节目曝光了杭州家庭医生&一人签约近千名社区住户，签完之后再无联系&等现状。而这正是家庭医生签约中最为常见问题。
国家卫计委也在回应中承认，&签约服务质量不高&，一些基层医疗卫生机构向居民提供的签约服务针对性不强，以居民健康需求为导向的个性化签约服务不足，居民获得感不强。
对此，广东省卫计委原副主任廖新波认为，家庭医生签约需要的不是&应景的指标完成&，而是服务约定。否则，&就算100%签约了，有意义吗？&
目前，我国城镇居民基本医疗保险强调&社区首诊&制度&&普通门诊就医须到选定的社区医院首诊，再转到医保定点医院，否则医保费无法报销。
分级诊疗的初衷是通过不同级别的医疗机构承担不同疾病的治疗，合理配置医疗资源、促进基本医疗卫生服务均等化。但基层却出现了&接不住&的窘境。
社区卫生服务中心的药品品种有限，患者在&大医院&看过病后，想要再次配药，基层医疗机构却无法供应。社区卫生服务中心以配药和慢性病咨询为主，&要是没药，我去社区干吗呢？&贺滨说。
家庭医生构成复杂，服务质量也是问题。&说是慢病管理，基层有时根本管不了。&贺滨感叹，特别是村医，很多无法提供相对标准的服务。他举例，当老年人出现血压波动，一些家庭医生根本无法判断原因，以致于不敢给患者调药。
我国家庭医生和西方大不同
一提到&家庭医生&，大多数人的概念是上门诊病的医生。但在中国，家庭医生一般不上门服务。
按照中国版的家庭医生制度，针对不同年龄段、不同病种人群的健康教育和健康管理才是主要服务。签约后，家庭医生提供包括常见病和多发病的健康咨询、疾病诊疗、就医路径指导和转诊预约等服务。
但这样的要求对基层医生来说，却被看做是&额外任务&。
河南省一位不愿透露姓名的社区医生说：&我所理解的全科医生，是将大量时间用于对服务对象的健康管理，而不是去治病，所以我担心做全科医生会影响自己的收入，也不认同全科医疗服务模式&。还有医学生表示，上课听老师讲全科医学，感觉太难了，面太宽，什么都得学，不如学某一专科，压力小一些。如果毕业后参加规范化培训，我宁愿选择专科，而不是全科。
家庭医生，也叫全科医生，并不是一个新概念。在发达国家，这一制度已经发展的非常成熟，推广家庭医生是社会发展的必然趋势。在英国，如果你搬到一个新地方，首先要做两件事情：一是去银行开个账户，二是在当地给自己找个家庭医生；英国国民医疗保健服务基本原则是：全民享有、免费医疗、按需服务。
英国是全世界实行&家庭医生&（General Practioner ，简称GP ）制度最严格的国家之一。每位英国居民必须签约一名GP，所有的医疗卫生服务需求必须首先向GP提出。只有当GP认为必要，才会签发转诊单，将疑难杂症患者转诊给专科医院进一步诊治。患者后续的康复、随访又会被转回GP手中。
&不同于中国，在英国的医疗体系中，家庭医生不仅是把门人，还相当于指路人。&国家卫计委卫生发展研究中心一位研究员告诉南方周末记者，家庭医生扮演着&first contact&（第一接触）的角色，带领患者进入专业的医疗体系。若缺少这一环节，患者会根据自己的主观判断乱投医，影响诊疗效果。
在英国，高水平的医学教育体系、规范的毕业后职业培训，使得家庭医生具备相当高的整体素质。想要成为一名家庭医生，医学生在五年的医学教育毕业后，还必须参加为期两年的Foundation（基础培训），获得医师的职业资质。之后，家庭医生需要参加为期三年的全科医师培训，经过考核获得资质，才具备独立开业行医的资格。
&短期之内，国内的家庭医生很难提高技术水平，不妨先加强与居民的沟通、建立信任感。&在前述国家卫计委卫生发展研究中心人士看来，社区健康服务不仅包含疾病的专业治疗，也应该提供人文关怀、政策介绍等社会支持性工作。&也许技术不行，但居民知道你不会乱开药、能及时转诊。&
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医生理应获得与其技术劳务价值相称的报酬与收入，医疗服务价格原则上应当尽可能市场化；对受管制...
在医生眼里的小病，可能在患者眼里是大事。由于健康知识的匮乏，患者很难准确辨识疾病的大小，可...
“让人们意识到，有时即使意外发生在医院也救不回来，这个事实挺好的。人们要有意识地停止将医生...
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我知道我的工作目录里面是没有d-mum-0111.txt，但是到哪下这个呢？
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当你面对一个艰难的问题时，你是根据什么来进行抉择？直觉？还是遵从内心？难道是喜欢抛硬币？这些方法可能偶尔会给你正确的方法，但它们的有效性相比数据是不够真实的。那么，让我们来挖掘出最有效的方法。作为设计师，我们可以利用数据来改善我们的设计。
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我们需要不拘一格的自主权，和我们考虑的数据一样。对我们来说，这不仅仅是数字，在我们看似平常的一些数据，甚至能让传统数据科学家屈服。
举个例子，社交软件注册时需要询问新用户用一些形容词（标签）来描述他们的个性，传统的分析师可能不喜欢这样的数据，因为他们不容易量化。但对设计师来说，这些数据可以避免做一些无用功。
理解好“为什么”才能让我们创造更佳的用户体验。
毕竟，我们经常面临各种各样的挑战，因此我们拥有艺术和科学数据分析方面转变思维的权利。
有2类主要数据是我们考虑的方向：
定量数据（Quantitative data）
定性数据（Qualitative data）
定量数据（Quantitative data）
大数据！数字！图表和图形！
简单地说，定量数据是关于“谁（Who）”、“什么时候（When）”、“什么（What）”和“在哪里（Where）”的数值数据。
思考Google Analytics（著名互联网公司Google为网站提供的数据统计服务），思考人口统计分析数据。
这种类型的信息是与设计师高度相关的，归根结底，了解用户是开始设计前 要做的先行步骤，这至少也能解决一个问题。
定性数据（Qualitative data）
定性数据最好的定义为非数字信息，是关于“如何（How）”和“为什么（Why）”。
用户为什么会选择你的产品？他们是怎么使用的呢？用户如何感知你的产品？
定性数据是更难想象得到的，但它仍然可以在你的设计过程中发挥关键作用。例如，只要看看微博的热门话题，就能轻松找到能够用户关注的范围广度，并挖掘任何你想要的关键字。
知道了大家关注什么这就是非常棒的信息，但是想象一下他们为什么会关注这些话题，以及对我们又有什么帮助，或者更好的是：如何才能更加满足他们？
理解好“为什么”能让我们为用户创造更多的参与体验，从而增加我们的产品或服务的整体价值。
不要只在意数据，心里还要有一个特定的目标。
如何在设计中充分利用数据
现在，我们已经掌握了一些对我们设计师有用的数据，让我们谈谈如何实际利用数据来完成目标和取悦用户。
以一个问题开始
数据在外行看了似乎势不可挡。谁没有在Google Analytics迷失或晕头转向过？如果你带着特定的目标去挖掘相关信息，你会很容易得到，原来还有这么迷人的东西可以看！
要专注于你的思绪，以一个问题开始数据分析。你渴望找到什么？千万不要只着眼于看看数据，在脑海中要先有一个明确的目标。
我发现我经常问的几个问题：
是什么影响了新登录页面的跳出率？
如何改变banner影响转化率?
用户在百度输入了什么关键词进而访问了我的网站？
哪种loading pages最流畅？
你怎么处理这些数据将取决于许多因素，以最后一个问题作为一个例子，很容易知道并怎样把这个应用到我们的设计决策中。
我们可以更好的确定我们的用户希望看到在我们的网站，什么样的图片和消息传递能真正和他们建立联系，以及如何在其他着陆页面强调我们的价值。
用真实数据建立模型
设计师经常用“完美”在数据模型中造假，如：
一行文字的正确长度，通常是根据设计师在脑海中的印象；
一个数字可能很棒很全面了，但现场输入却包含小数点；
通过精心的编辑和合成图像的裁切来达到理想的比例。
现实世界是不完美的，所以要结合真实的数据来设计，并且要知道当我们在建立数据模型时难免会遇到一些麻烦。
当设计师在模型中使用真实数据时，不得不面对同样的现实问题，意味着将会被最终设计结果和管理决策约束。
例如，假设你在设计一个新闻app，你可能会设计成2条3排以上的新闻实体模型，你想要的是不需要点击就能看完整片段的新闻。
在你的模型里，每条新闻的段数刚好，并且拥有6个小片段。注意：这样只能用作填充并适合你想要的设计布局。
当你去现实世界中测试它时，你会发现，你的布局看起来完全不一样，一些新闻由于不同的长度会撞到下面的折叠处。
你可以正确地推断，在app中这种冲突可能随时出现各种变量，如果不使用真正的客户数据，可能经常会遇到一些严重的格式错误，这会很伤害用户体验。
这就是为什么在设计过程中考虑实际数据是如此重要的原因，采用这种方法迫使设计师在建设实际产品的过程中能够理解最终用户。
你要做的最后一件事就是确保app或网站设计接近完成时不会在遇到意外，这样你辛辛苦苦的设计才能更加实用和完美。
A / B测试（A/B testing）
A/B测试是将数据分析应用到设计实践中的最有效方法。
Netflix是一家美国的在线影片租赁提供商，Netflix已经连续五次被评为顾客最满意的网站。Netflix通过a/b测试，用户在以不同角色登入网站时出现不同的页面。
你有转变成不同角色的用户来使用你的产品吗？假如电商网站的价格用绿色替代红色会做得更好吗？登陆页面的布局是怎么样的？
A/B测试是检验这些的最简单方法，这是一个简单的过程，在你运行测试中需要非常频繁使用的。
在同等条件下，用A/B测试法简单地改变同一个页面或app中的某个元素，并留下相同的，然后你分别测试两种情况，并得出相关的一些KPI指标。
A/B测试应该作为设计过程的一部分，完成第一个版本的设计将不再是最后一个步骤，你应该经常用你的设计做些数据测试！记住，我们要让数据而不是直觉来指导我们的决策。
语意差异调查
这是很难量化的东西，如“情绪”，但如果我们要创造真正令人难忘的用户体验少不了做这方面的工作。让用户填写调查问卷可以说是颇具有挑战性的，但提供的见解也是很有意义的。
如何让他们认真填写调查问卷可能取决于你特定的用户或者你与他们的关系怎样，但在一般情况下，我会建议你主要还是用常用的社交软件（如微信，QQ）去做这件事（国外通行用邮件通讯交流，我们国内主要用微信或者QQ）。
用社交软件开展问卷调查是能想到的最常用方法，并且有很好的理由，微信或QQ的参与度一般比其他渠道高得多，这是获得参与者注意的最简单而廉价的方式。
如果得不到反馈，可以考虑在填完问卷后给予一些奖励、奖赏措施，至少也要表达真诚的感谢，并引导到问卷中，充分解释这份问卷的重要性，以及你和你的团队是多么渴望得到他们的反馈意见。
回到主题，一个语意差异调查的目标是简单的：你提出了多个选项，并要求参与者对各种描述形容词的做出真实的选择，这些如果做好了会非常有效。
如果你要做一个标准的调查，问：
你认为你的经理是一个公平的人吗？
你问题中使用的形容词将会被参与者预先感觉到一种特定的方式。
另一方面，你可以尝试对问题进行一个更开放式的演示。如这样地:
以这种方式看待它，没有任何意义或臆断被传达，这里的目标是获得一个人 对主题的真实想法。
你可以进一步采取这个步骤，并删除一个中立的答案选项。这可能会迫使一些选择一个侧面，让你获得更深入的答案。
一款app的相关问题几乎是无止境的，你可以根据实际情况和需求从任何方向进行摸底。
也许你想得到访问者对主要登陆页面的意见；也许你想知道当用户第一次访问的内容要收费会有怎样的感想；或者，也许你想知道用户是否在通过点击“购买”的过程中受到某种引导。
你的产品注册流程的设计是否让他们参与进来了？为什么人们会从你的购物车中退出？当他们做这些的时候，他们的情绪是怎样的？
这些都是我们可以通过语意差调查来解决的问题。尝试着这样做调查，你会为得到的反馈结果而感到惊讶，以及知道如何更好地了解用户。
原文作者：Sam Warren
原文地址：http://blog.invisionapp.com/improve-design-with-data/。
翻译：陈节茂【微信公众号：茂趣创意】
来源：http://www.36dsj.com/archives/66297
本文来源于人人都是产品经理合作媒体@36大数据，作者@陈节茂
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问题对人有帮助，内容完整，我也想知道答案
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最新县及县以上行政区划代码（截止日）
(这个怎么爬下来)
各种开源程序,里面扒的(但是老旧)
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自己建库 如果上头不要求什么犄角旮旯都实时更新的话
key pkey 设计好库
用excel 数据打好, 对应数据库直接粘贴就行了
调用实时api 不自己建库
我找了一个这个不知道收费与否 方法提供给你了
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