您的账号已在其他设备登录,您当前账号已强迫下线,
如非您本人操作,建议您在会员中心进行密码修改

确定
收藏 | 浏览181 | 下载0

目的 分析四川省某三甲综合医院2016年度超长住院日患者的分布特征及影响因素,探讨缩短平均住院日的措施,为提高医院医疗质量和社会经济效益提供参考.方法 回顾性收集四川省某三甲医院2016年度119 296例出院患者病案首页资料,将出院患者住院日的第99位百分位数(P99=40d)定义为超长住院日,对1 293例超长住院日患者的性别、年龄、出院科室、疾病分类、住院费用等进行统计分析,采用Logistic回归模型分析超长住院日的相关影响因素.结果 2016年度全院出院患者119 296例,超长住院日(≥40 d)患者1 293例,占1.09%.全年全院住院日几何均数为7.52 d,其中超长住院日几何均数为42.24 d.超长住院日患者中,男性776例(60.02%)、女性517例(39.98%);60岁以上老年人占50.27%.前5位科室依次为:肿瘤科(22.35%)、神经内科(16.78%)、肾内科(13.69%)、骨科(9.51%)、呼吸内科(9.20%),主要疾病谱为:肿瘤(24.36%)、神经系统疾病(14.69%)、泌尿生殖系统疾病(12.84%)、呼吸系统疾病(9.67%)和影响健康状态和与保健机构接触因素(8.89%)等病种.超长住院日患者中40 ~ 49 d住院日患者占比最高(46.33%).多因素LJogistic回归分析显示,男性、住院期间转科、手术、医疗费用支付方式为医保(相较于自费)、出院转归为好转(相较于

作者:王瓴;钱邦富

来源:现代预防医学 2018 年 45卷 2期

知识库介绍

临床诊疗知识库该平台旨在解决临床医护人员在学习、工作中对医学信息的需求,方便快速、便捷的获取实用的医学信息,辅助临床决策参考。该库包含疾病、药品、检查、指南规范、病例文献及循证文献等多种丰富权威的临床资源。

详细介绍
热门关注
免责声明:本知识库提供的有关内容等信息仅供学习参考,不代替医生的诊断和医嘱。

收藏
| 浏览:181 | 下载:0
作者:
王瓴;钱邦富
来源:
现代预防医学 2018 年 45卷 2期
标签:
住院病人 超长住院日 分布特点 Logistic回归分析 Inpatients Extra long hospitalization days Distribution characteristics Logistic regression analysis
目的 分析四川省某三甲综合医院2016年度超长住院日患者的分布特征及影响因素,探讨缩短平均住院日的措施,为提高医院医疗质量和社会经济效益提供参考.方法 回顾性收集四川省某三甲医院2016年度119 296例出院患者病案首页资料,将出院患者住院日的第99位百分位数(P99=40d)定义为超长住院日,对1 293例超长住院日患者的性别、年龄、出院科室、疾病分类、住院费用等进行统计分析,采用Logistic回归模型分析超长住院日的相关影响因素.结果 2016年度全院出院患者119 296例,超长住院日(≥40 d)患者1 293例,占1.09%.全年全院住院日几何均数为7.52 d,其中超长住院日几何均数为42.24 d.超长住院日患者中,男性776例(60.02%)、女性517例(39.98%);60岁以上老年人占50.27%.前5位科室依次为:肿瘤科(22.35%)、神经内科(16.78%)、肾内科(13.69%)、骨科(9.51%)、呼吸内科(9.20%),主要疾病谱为:肿瘤(24.36%)、神经系统疾病(14.69%)、泌尿生殖系统疾病(12.84%)、呼吸系统疾病(9.67%)和影响健康状态和与保健机构接触因素(8.89%)等病种.超长住院日患者中40 ~ 49 d住院日患者占比最高(46.33%).多因素LJogistic回归分析显示,男性、住院期间转科、手术、医疗费用支付方式为医保(相较于自费)、出院转归为好转(相较于