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基于SPSS的病案首页相关信息统计分析研究

时间:2024-08-31

沈怡 赵爽 朱春龙

摘  要:本文基于SPSS22.0软件和Excel 2016软件,对2019年住院时间大于等于30d的住院患者住院首页的相关信息进行了统计分析,结果表明,超30d住院患者的住院天数主要集中在30~39d,平均住院天数为46d;年龄主要分布在60~69岁这一年龄组中;科室分布前三的分别是血液科、泌尿科、神经外科;疾病构成前三的分别是肿瘤、循环系统疾病和影响健康状态和保健机构接触的因素。建议医院管理部门应该针对超过30d住院患者进行管理,针对主要年龄段、重点科室以及重点病种应该建立监管体制,提高医疗质量,合理利用医疗资源。

关键词:超30d住院患者  医疗质量  医疗资源  住院天数

中图分类号:R197.32                          文献标识码:A                    文章编号:1674-098X(2020)12(b)-0121-03

Abstract: This paper is based on SPSS 22.0 and excel in 2016 software, the relevant information of inpatients with hospitalization time greater than or equal to 30 days in 2019 was statistically analyzed. The results showed that the hospitalization days of inpatients over 30 days were mainly concentrated in 30~39 days, with an average of 46 days; the age was mainly distributed in the age group of 60~69 years; the top three departments were hematology, Urology, Neurosurgery; diseases the top three factors are tumor, circulatory system diseases and factors affecting health status and health care institutions. It is suggested that the hospital management department should manage the inpatients over 30 days, establish the supervision system for the main age group, key departments and key diseases, improve the quality of medical treatment and make rational use of medical resources.

Key Words: Over 30 days hospitalized patients; Medical quality; Medical resources; Length of stay

出院患者平均住院时间作为评价一家医院工作技术水平和工作质量的重要指标之一,不仅可以反映医院的综合能力以及对于医院改革创新具有重要的意义。超长住院患者不仅减缓医院病房床位的流转率,增加患者的医疗经济负担,还造成了医疗资源的浪费。本文拟通过对某院2019年超30d住院患者进行系统的分析,得出超长住院患者的基本存在的共性和特征,为医院管理部门管理超长住院患者,为提高病床轮换率节省医疗资源,为减少病人的经济负担和疾病痛苦提供一定参考,对于完善医院管理提高医院总体实力具有重要作用。

1  研究数据

基于《上海市医疗机构病案统计医院管理系统》,筛选出2019年1月1日—2019年12月31日,住院天数大于30d的所有住院患者的基本信息,提取基本字段如图1所示。

2  统计分析

利用Microsoft Excel 2016和SPSS 22.0软件对2019年1月1日—2019年12月31日所有住院患者的住院天数、出院科室、年龄、疾病名称等指标进行分析。

2.1 住院时间超30d住院患者天数分布情况

2019年出院人数为129619人次,男性为63131人次,女性为66488人次,出院患者占用总床日数811808床日,全院平均住院時间为6.3d。其中超过30d住院患者人数为2018人次,男性为1320人次,女性为698人次,出院患者占用总床日数为92816床日,平均住院时间为46.0d,中位数为40d。超30d住院患者占全院出院人数的1.56%,其中30~39d住院患者最多,构成比占49.3%,其次是40~49d住院患者,构成此占21.4%,再次是50~59d住院患者,构成比占19.3%。

2.2 超30d住院患者年龄构成情况

超30d住院患者中,60~69岁年龄组例数最多,为462人次,占22.89%,其中男性为329人次,女性是329人次。位居第二的是大于≥80年龄组,占21.01%,其中男性为308人次,女性为116人次,50岁以上人群为296人次,占74.2%,男性为181人次,女性为115人次。

2.3 超30d 住院患者的科室分布情况

从科室分布情况可见,超30d的住院患者分布在前三的科室分别是血液科、泌尿科、神经外科,住院患者人数分别为361人次,278人次和142人次,这三个科室的全院构成比分别为17.9%,13.8%,7.0%,三个科室累积构成比占38.7%,其中血液科是所占比例最多的科室。见表2。

2.4 超30d住院患者疾病构成情况

从患者疾病构成分布情况来看,住院天数超过30d的疾病构成位居前三的分别是肿瘤、循环系统疾病和影响健康状态和保健机构接触的因素,患者人次分别为622人次,320人次和219人次,分别所占构成比为30.82%,15.86%,10.85%。见表3。

3  原因分析

3.1 超30d住院患者住院天数分布情况分析

从表1中可以得出,住院天数超过30d患者,住院天数在30~39d,40~49d,50~59d的患者是位居前三的,所占总比例为90%。经调查数据分析得出以下几点原因:疾病的确诊以及手术恢复时间较长,检查结果的滞后,术后并发症以及其他因素延迟出院,急危重症患者康复时间较长,转多个科室进行治疗等其他因素。针对以上因素影响住院天数延长,医院管理部门应该制定相应的解决方针和应对措施,使医疗资源合理分配以及最大化利用,提高医技科室的工作效率,缩短检查结果等待时间。

3.2 超30d住院患者年龄分布情况分析

老年人所占比重大。老年人随着年龄的增长,身体机能是下降,免疫力低,大多数老年人都会有慢性病。例如高血压、糖尿病等。本来年纪大,身体素质也较差,住院治疗或者手术之后,恢复较缓慢,容易反复,所以导致住院时间较长。这部分人大多是医保退休人员,享受医疗保险保障,往往长时间挂床住院或者康复治疗。

3.3 超30d住院患者科室分布情况分析

由表2可知,超30d住院患者科室位居前三位的科室分别是血液科、泌尿科、神经外科,全院构成此分别为17.9%、13.8%、7.0%,而血液科是所占人数最多的。主要原因是某院血液科治疗排名靠前,患者人数多,血液科主要是淋巴肿瘤、白血病、增生性贫血等恶性疾病,放化疗以及后期介入治疗花费时间较长,而对于淋巴癌和白血病患者治疗过程会导致自身免疫力较低影响接下来治疗进程,所以对于此类恶性疾病,应该早发现、早诊断、早治疗才是重中之重[6]。

3.4 超30d住院患者疾病构成情况分析

从表3可以看出,患者所占人数位列前三的疾病分别是肿瘤、循环系统疾病以及影响健康状态和保健机构接触的因素,分别占30.82%,15.86%,10.85%。肿瘤疾病所占比重委员首位,说明如今肿瘤疾病已经占据主要疾病首位,需要引起重视,定期体检,早发现,早治疗。而循环系统疾病多为脑梗死、脑出血以及冠心病等心血管疾病,患者多为老年人,并且多数具有慢性疾病,所以多种疾病累计会出现危重情况,多种并发症的治疗以及反复复发导致患者治疗时间延长。

4  对于超长住院的建议

(1)加强医院管理,提高医疗质量,合理利用医疗资源,提高医疗水平可以有效缩短住院患者的住院天数。

(2)调节好临床科室和化验医技科室的沟通,可以缩短不必要的时间,例如化验报告检测时间以及术前准备的时间。

(3)针对超过30d的患者应该有处理机制,如若超过30d应该有预警警示,对于超过30d的患者应该查明其住院时间偏长的原因,并采取一定的处理方案解决。

(4)对于住院天数超长的科室应该重点关注,制定一定的时间标准,使科室工作效率提高,从而缩短住院时间。

参考文献

[1] 文建珍.某院2018年超30d住院患者病案首页分析[J].现代医院,2019,19(11):1579-1581.

[2] 毛麗娜.住院超过30天患者分析[J].中国病案,2016,17(6):56-58.

[3] 张圆.2016年某三甲医院超长住院日分析[J].中国医院统计,2018,25(3):236-238.

[4] 凌爱芳.某院1740例超长住院日患者影响因素分析[J].中国卫生统计,2017,34(1):102-103.

[5] 于亚男.基于大规模病案首页数据的疾病合并关系分析研究[D].北京:北京交通大学,2018.

[6] 刘影.基于广西某大型三甲医院病案首页质量现状干预评价研究[D].南宁:广西医科大学,2017.

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