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目的 通过分析循环系统疾病患者住院时间超过30天的影响因素,探讨缩短该类疾病平均住院日的措施,为提高医疗质量水平、合理利用医疗资源提供依据.方法 提取北京市某三级甲等医院2016年循环系统疾病出院患者的住院病案首页信息,将循环系统疾病患者定义为主诊断为I00-I99的出院患者,将住院天数≥30天定义为超长住院日,运用多因素logistic回归分析,探索循环系统疾病出院患者超长住院日的影响因素.结果 2016年循环系统疾病出院患者的平均住院日为10.88天,其中超长住院日患者218例,若剔除这些超长住院日患者,平均住院日可缩短1.76天.运用卡方检验对患者基本信息和就诊信息的15个变量进行单因素分析,确定将有统计学意义的10个变量纳入多因素logistic回归分析,最终分析得出年龄、婚姻、入院途径、住院次数、是否手术、是否有31天内再住院计划对循环系统疾病患者超长住院日的影响具有统计学意义(P<0.05).结论 对于循环系统疾病的住院患者应关注高龄患者、急诊入院患者、首次住院患者、有31天内再住院计划患者.在保证围手术期患者安全的同时,也应高度关注非手术患者.此外,应加强超长住院日患者管理,加强预警机制,针对重点科室和病种加强管理;大力发展医联体,积极开展转诊工作,合理利用医疗资源.

作者:赵欣

来源:中国病案 2017 年 18卷 12期

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作者:
赵欣
来源:
中国病案 2017 年 18卷 12期
标签:
超长住院日 影响因素 多因素logistic回归分析 Over-long hospitalization days Influencing factors Logistic regression
目的 通过分析循环系统疾病患者住院时间超过30天的影响因素,探讨缩短该类疾病平均住院日的措施,为提高医疗质量水平、合理利用医疗资源提供依据.方法 提取北京市某三级甲等医院2016年循环系统疾病出院患者的住院病案首页信息,将循环系统疾病患者定义为主诊断为I00-I99的出院患者,将住院天数≥30天定义为超长住院日,运用多因素logistic回归分析,探索循环系统疾病出院患者超长住院日的影响因素.结果 2016年循环系统疾病出院患者的平均住院日为10.88天,其中超长住院日患者218例,若剔除这些超长住院日患者,平均住院日可缩短1.76天.运用卡方检验对患者基本信息和就诊信息的15个变量进行单因素分析,确定将有统计学意义的10个变量纳入多因素logistic回归分析,最终分析得出年龄、婚姻、入院途径、住院次数、是否手术、是否有31天内再住院计划对循环系统疾病患者超长住院日的影响具有统计学意义(P<0.05).结论 对于循环系统疾病的住院患者应关注高龄患者、急诊入院患者、首次住院患者、有31天内再住院计划患者.在保证围手术期患者安全的同时,也应高度关注非手术患者.此外,应加强超长住院日患者管理,加强预警机制,针对重点科室和病种加强管理;大力发展医联体,积极开展转诊工作,合理利用医疗资源.