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[目的]分析肿瘤专科医院超长住院患者超长住院日的形成原因,探讨缩短平均住院日的方法.[方法]收集四川省肿瘤医院2017年度56 948例出院患者(排除非医嘱出院患者)病案首页资料,对超长住院日(住院时间≥30d)患者的性别、年龄、疾病类型、出院科室、住院费用等分布特征进行统计分析,采用非条件Logistic回归模型分析超长住院日形成的相关影响因素.[结果]超长住院日患者2647例,占同期出院患者总人数的4.65%.全年出院患者住院日的几何均数为7.25d,超长住院日患者住院日的几何均数为42.42d.超长住院日患者以40~59岁年龄组最多(1403例,53.00%),其次为60~79岁年龄组(959例,36.23%),40~79岁中老年人群合计占89.23%.超长住院日患者主要集中在气管/支气管/肺恶性肿瘤(17.38%)、乳腺恶性肿瘤(17.34%)、宫颈恶性肿瘤(15.49%)、直肠恶性肿瘤(7.97%)和胃恶性肿瘤(5.48%)等病种,前10位病种合计占全部超长住院日患者疾病总数的77.56%;主要分布在放疗科(34.49%)、妇瘤科(21.38%)、腹部肿瘤内科(8.20%)、老年肿瘤内科(6.20%)、胸外科等科室(5.14%),前10位出院科室合计占全部超长住院日患者出院科室的90.18%.多因素Logistic回归分析显示,术后感染(OR=19.866)、住院期间转科(0R=16.314)、住院期间会诊(OR=2.

作者:吕青海;刘罡;周红艳;比确子拉;王欢;吴兰

来源:中国肿瘤 2019 年 28卷 3期

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作者:
吕青海;刘罡;周红艳;比确子拉;王欢;吴兰
来源:
中国肿瘤 2019 年 28卷 3期
标签:
肿瘤患者 超长住院日 肿瘤医院 Logistic回归模型
[目的]分析肿瘤专科医院超长住院患者超长住院日的形成原因,探讨缩短平均住院日的方法.[方法]收集四川省肿瘤医院2017年度56 948例出院患者(排除非医嘱出院患者)病案首页资料,对超长住院日(住院时间≥30d)患者的性别、年龄、疾病类型、出院科室、住院费用等分布特征进行统计分析,采用非条件Logistic回归模型分析超长住院日形成的相关影响因素.[结果]超长住院日患者2647例,占同期出院患者总人数的4.65%.全年出院患者住院日的几何均数为7.25d,超长住院日患者住院日的几何均数为42.42d.超长住院日患者以40~59岁年龄组最多(1403例,53.00%),其次为60~79岁年龄组(959例,36.23%),40~79岁中老年人群合计占89.23%.超长住院日患者主要集中在气管/支气管/肺恶性肿瘤(17.38%)、乳腺恶性肿瘤(17.34%)、宫颈恶性肿瘤(15.49%)、直肠恶性肿瘤(7.97%)和胃恶性肿瘤(5.48%)等病种,前10位病种合计占全部超长住院日患者疾病总数的77.56%;主要分布在放疗科(34.49%)、妇瘤科(21.38%)、腹部肿瘤内科(8.20%)、老年肿瘤内科(6.20%)、胸外科等科室(5.14%),前10位出院科室合计占全部超长住院日患者出院科室的90.18%.多因素Logistic回归分析显示,术后感染(OR=19.866)、住院期间转科(0R=16.314)、住院期间会诊(OR=2.