某医院呼吸系统危重病例住院日影响因素分析

2020-11-10 01:46叶惠青
医药前沿 2020年20期
关键词:离院住院日危重

叶惠青

(广东省汕头市中心医院 广东 汕头 515031)

平均住院日是一个综合性的医院管理指标,缩短平均住院日能有效地提高医院的医疗管理效率[1]。随着环境和气候的变化,以及人们对健康生活越来越高的要求,呼吸系统病例在某院有逐年增多的趋势,而且呼吸系统疾病患者中的D 型患者比例也有逐年上升的趋势。D 型病例是指病情危重复杂,生命体征不稳定或有重要脏器功能衰竭,需做紧急处理的疑难危重病例。作为地区三甲医院,某医院承担着危重患者的主要诊疗工作,而危重患者的住院日往往大于普通患者,因此本文对呼吸系统危重患者住院日影响因素进行分析,通过对这个患者最多的病种的深入分析,为医院进一步缩短住院日提供参考。

1.资料与方法

1.1 一般资料

数据来源于广东省汕头市某三甲综合医院2018 年的病案首页,采集了3500 例ICD10 编码范围为J00-J99 的呼吸系统D 型病例的病案首页数据。

1.2 方法

采用回顾性调查方法,选取年龄、性别和付款方式等社会因素指标,以及入院病情、住院日、抢救次数、手术方式、离院方式和住院科室等疾病诊疗因素指标[2],以住院日为因变量,其他指标为自变量进行二分类Logistic 回归。统计分析软件采用SPSS22.0,以P <0.05 为差异有统计学意义。

2.结果

2.1 呼吸系统疾病住院日基本情况

3500 例呼吸系统危重病例的平均住院日为10.28 天,高于2018 年该院的平均住院日9.23 天。病例的住院日最小为1 天,最大为584 天,中位数为7 天,第80 百分位数为12 天。

2.2 住院日影响因素的Logistic 回归赋值

在对数据进行Logistic 回归分析前,对单因素分析有统计学意义的变量进行赋值,赋值情况如表3。本文对住院日的赋值以调查病例住院日的第80 百分位数12 天为界限[3]。

表1 住院日影响因素的Logistic 回归赋值

2.5 住院日影响因素的Logistic 回归分析

以住院日为因变量,单因素分析有统计学意义的指标为自变量进行Logistic 回归分析,结果如表4 所示。模型系数综合检验χ2=923.732,P=0.000,决定系数R2=0.379。分类变量的两两比较中年龄的对照组是≤14 岁组,付费方式的对照组是全自费,入院病情的对照组是“有”,手术方式的对照方式是无手术操作,离院方式的对照组是非医嘱离院,住院科室的对照组是儿科。

从表中可看出,年龄、付费方式、入院病情、抢救次数、手术方式和离院方式的回归系数都有显著的统计学意义,这些变量是影响住院日长短的主要因素。在与对照组的对比中,从住院日是否大于全部分析病例住院日第80 百分位数的危险性来看,年龄分组中,15 ~59 岁组和≥60 岁组大于≤14 岁组;付费方式分组中,居民医疗组小于全自费组,全公费组大于全自费组;入院病情分组中,入院病情为“无”的病例大于入院病情为“有”的病例;抢救次数分组中,抢救次数大于1 次的病例大于抢救次数小于1 次的病例;手术方式分组中,治疗性操作、诊断型操作和手术的病例大于无手术和操作的病例;离院方式分组中医嘱离院的病例大于非医嘱离院的病例。

表2 住院日影响因素的Logistic 回归分析

3.讨论

呼吸系统危重病例主要影响因素年龄的分析结果可见高龄患者住院日明显高于低龄组,这与高龄患者基础疾病多病情复杂有关,三甲医院可利用双向转诊机制,把康复期的高龄患者转到下级医疗机构,这样既有利于充分发挥社区医疗的作用,又有利于缓解三级医院床位紧张压力,降低平均住院日,为更多危重患者提供及时的医疗救助。

付费方式的分析可见全公费的住院日一般都较长,虽然公费病例数逐年减少,但是部分公费医疗患者,住院费用全部报销,病情稳定后仍不愿意转到下一级医院进行治疗,使医院处于被动地位,扰乱了正常的医疗秩序,占用了大量医疗资源[4-5]。加强对全公费医疗病例的管理,减少由于需方的过度利用和供方的过度诱导而引起患者住院日的增加有助于进一步缩短平均住院日[6]。

入院病情的分析可见入院病情为无的病例住院日明显高于其他情况。入院病情为无的病例很少,本次调查中只有16 例,这些病例主要是转科患者,常见的是入院治疗过程中并发肺部感染。因此重视病房环境管理,加强院内感染控制,是缩短住院日的有效措施。

在手术方式的分析中可看出,有手术的病例住院日较高。应该通过改进医技检查流程,确保在现有资源情况下,在不影响门诊病人检查效率的前提下,缩短术前住院日,将手术科室结果回报时间节点前移。通过细化围手术期的环节质量管理,提高手术质量,降低肺部感染等并发症的发生率,缩短术后恢复时间[7],有利于缩短手术患者的平均住院日。

综上所述,对呼吸系统危重病例住院日影响因素的深入分析,对医院提高医疗效率,提高患者满意度,提高医院的决策能力有重要的参考意义[8]。

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