目的通過住院患者相關歷史數據，建立 Logistic 回歸模型，識別患者入院排程決策的影響因素，并和現有排程規則進行對比，找出差異和不足。方法以 2016 年 1 月 1 日至 2016 年 12 月 31 日四川大學華西醫院呼吸科門診就診與申請入院的患者信息為基礎，對原始數據進行標準化處理，利用 R 軟件和 “glm 包”建立二元多因素 Logistic 回歸模型。結果經多因素 Logistic 回歸分析發現醫保類型、入院申請時間、等候時間、疾病類型和收治優先級這 5 個變量對患者入院排程的影響均有統計學意義。結論本研究構建的 Logistic 回歸模型結果對于患者入院排程具有良好的效果，有利于通過識別因素為入院排程提供決策支持。
患者優先級評價在國外研究和應用歷時較長，目前已屬于成熟理論并在實踐中廣泛應用。該文以“priority”“patients”“waiting list”“criteria”為主題詞檢索 Wiley Inter Science、Web of Science、Scopus Pub Med、The Cochrane Library、Science Direct、Springer、Jstor 數據庫（檢索時間截止至 2017 年 12 月），搜集對患者入院優先級評價的相關指標。此外檢索了相關引文及灰色文獻，并咨詢國內相關領域專家，以獲取較為全面的研究文獻。在此基礎上，該文闡述了患者入院優先級評價的概念，并從臨床指標、預期成效、社會因素 3 個維度對指標含義及應用國家進行了詳細描述，認為國外對患者入院優先級評價的研究及實施已相對較多。而在國內相關研究較少且不具有統一性，尚無成體系的患者相關優先級評價，需要在一定程度上借鑒國外成熟理論研究來建立起適合我國國情的入院優先級評價體系。