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216 | 下载344

目的:分析超长住院日患者的分布特征与影响因素,探讨缩短平均住院日的措施,为提高医疗机构的经济效益与社会效益提供参考。方法提取北京市某三甲医院2014年度37337例出院患者病案首页信息,以住院日≥42天为标准找出381例超长住院日患者,分析其的性别构成、年龄、住院日、出院科室和 ICD-10疾病名称的分布情况,通过 Logistic 回归分析确定超长住院日的影响因素。结果381例超长住院日患者中男性患者比例高于女性,平均年龄65.53岁,平均住院日为72.19天,出院科室构成比前5名的科室依次为神经内科、普外科、特需医疗部、急诊科和神经外科,ICD 病种构成比前5名的疾病为循环系统疾病、肿瘤、神经系统疾病、呼吸系统疾病和影响健康状态和与保健机构接触的因素。经多分类变量的回归分析,年龄、住院期间是否转科、离院方式、是否为特需患者、是否进行手术和 ICD-10疾病名称对超长住院日的影响具有统计学意义(P 均<0.05)。结论上级卫生行政管理部门和医疗机构应加强医联体建设,疏通转诊渠道,积极开展临床路径,加快实施 DRGs 预定额付费制。医疗机构还应加强对住院超过30天患者的管理,建立预警机制,针对重点科室、重点病种加强监管,多管齐下缩短平均住院日。

作者:徐锡武;窦婧婧;宋景晨;白雪娟

来源:中国病案 2016 年 17卷 6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:216 | 下载:344
作者:
徐锡武;窦婧婧;宋景晨;白雪娟
来源:
中国病案 2016 年 17卷 6期
标签:
超长住院日 分布特征 影响因素 Logistic 回归分析 Over-long hospitalization days Distribution characteristics Influencing factors Logistic regression analysis
目的:分析超长住院日患者的分布特征与影响因素,探讨缩短平均住院日的措施,为提高医疗机构的经济效益与社会效益提供参考。方法提取北京市某三甲医院2014年度37337例出院患者病案首页信息,以住院日≥42天为标准找出381例超长住院日患者,分析其的性别构成、年龄、住院日、出院科室和 ICD-10疾病名称的分布情况,通过 Logistic 回归分析确定超长住院日的影响因素。结果381例超长住院日患者中男性患者比例高于女性,平均年龄65.53岁,平均住院日为72.19天,出院科室构成比前5名的科室依次为神经内科、普外科、特需医疗部、急诊科和神经外科,ICD 病种构成比前5名的疾病为循环系统疾病、肿瘤、神经系统疾病、呼吸系统疾病和影响健康状态和与保健机构接触的因素。经多分类变量的回归分析,年龄、住院期间是否转科、离院方式、是否为特需患者、是否进行手术和 ICD-10疾病名称对超长住院日的影响具有统计学意义(P 均<0.05)。结论上级卫生行政管理部门和医疗机构应加强医联体建设,疏通转诊渠道,积极开展临床路径,加快实施 DRGs 预定额付费制。医疗机构还应加强对住院超过30天患者的管理,建立预警机制,针对重点科室、重点病种加强监管,多管齐下缩短平均住院日。