三级公立医院绩效考核数据监测系统设计与实现

详细阐述三级公立医院绩效考核数据监测系统设计与实现,包括开发需求、基本功能和运行成效,指出该系统的应用可有效提高数据提取效率,为三级公立医院绩效考核数据监测和指标上报提供坚实的信息支撑。

国家药品和医疗服务价格监测信息系统接口的设计与实现

目的:根据《国家卫生计生委办公厅关于做好国家药品和医疗服务价格监测信息系统建设工作的通知》(国卫办财务函〔2018〕170号)的要求,天津市宝坻区人民医院作为天津市首批样本医院,完成国家药品和医疗服务价格监测信息系统的数据上传工作。方法:数据上传系统通过调用监测信息系统提供的标准WebService接口,上传医院业务数据到监测信息系统。结果:按时完成了监测信息系统要求的数据上传工作。结论:数据上传系统部署简单,操作容易,可以及时准确地自动采集和上传数据,完成医院业务数据上传工作。

2019—2020年天津市宝坻区人民医院Ⅰ类切口手术围手术期预防性应用抗菌药物的合理性分析

目的分析2019—2020年天津市宝坻区人民医院Ⅰ类切口手术围手术期预防性应用抗菌药物现状,为提高围手术期抗菌药物合理使用提供参考依据。方法从天津市宝坻区医院信息系统中调取2019年1月1日—2020年12月31日Ⅰ类切口手术出院患者病历10507例,对围手术期预防用药情况进行分析,每月随机抽样50份病历进行专项点评,总结点评情况。结果10507例Ⅰ类切口手术患者中,2375例预防性使用抗菌药物,抗菌药物预防性使用率为22.60%;使用率最高的科室为骨科(42.04%),使用率最低的科室为泌尿外科(1.24%);抗菌药物品种选择排名第一的为头孢唑林钠,构成比为86.32%;用药疗程≤24 h的有1821例(占76.67%),>48 h的有106例(占4.47%);抽样点评1200例Ⅰ类切口患者病历,合理用药1185例(占98.75%),不合理用药15例(占1.25%),主要涉及疗程不适宜(超过24 h且无理由,占比46.67%)、品种不适宜(占比40.00%)。结论天津市宝坻区人民医院Ⅰ类切口手术围手术期预防性应用抗菌药物的使用基本合理。

基于ETL技术的医院质控数据库系统设计与实现

针对公立医院三级绩效考核数据采集分散、数据统计公式和标准不规范、内容反馈和呈现不直观等问题,本文构建了基于数据仓库(ETL)技术的医院质控数据库系统,主要包括时间维度与科室维度下的数据字典、指标分类、数据录入、报告展示、对比输出等内容。依托大数据分析,通过Kettle分别由HIS、LIS、PACS、EMR、卫生统计、OA等信息系统提取数据,将其加工、整理后存储到质控数据库,并开发设计B/S架构的医院质控数据库系统,对质控数据进行统一管理。最终实现及时准确的提取、加工、整理质控指标数据的目的,旨在为院领导决策、职能处室和临床科室提供准确有效的数据支持。

2018年天津市宝坻区人民医院住院患者特殊使用级抗菌药物的使用情况分析

目的分析天津市宝坻区人民医院住院患者特殊使用级抗菌药物的使用情况,为临床合理应用特殊使用级抗菌药物提供参考依据。方法从医院信息系统调取天津市宝坻区人民医院2018年1~12月使用特殊使用级抗菌药物出院患者的基本信息,分析患者性别、年龄、用药频次、销售金额及构成比、用药总量、用药频度(DDDs)等情况。结果特殊使用级抗菌药物应用年龄较多的前两个年龄段为60~74、75~89岁;使用频次最高的为美罗培南(915例),构成比为68.39%;2018年特殊使用级抗菌药物的销售金额为430.78万元,构成比为41.87%;特殊使用级抗菌药物中美罗培南的使用频率、销售金额、总消耗量、DDDs及排序均为首位。结论 2018年天津市宝坻区人民医院特殊使用级抗菌药物的使用基本合理,但仍需要进一步加强管理。

基于天津市某三甲医院的病案首页数据质量与DRGs评测分析

目的分析某院DRGs分组入组病案首页数据的质量缺陷,提出持续改进措施,进一步提高病案首页质量和DRGs入组率等。方法从某公立三甲医院2020年上报的病案首页数据共21 482份,通过平台数据分析和人工复核的方式进行回顾性分析,对缺陷问题归类统计和分析,提出持续改进措施。结果入组的21 270份数据中,DRGs组数405组,代表疾病治疗难度的CMI值为1.01,时间消耗指数为0.64,费用消耗指数为0.86,低风险死亡病例为2,覆盖临床科室共计22个,由病案首页编码问题导致DRGs异常费用病案达5648例。结论该院的住院病案首页质量有待提高,应积极采取持续改进措施,为进一步实施按诊断相关组预付费制提供准确的数据支持。

三种数学模型预测医院门急诊就诊人次数的价值比较

目的探索数学模型对医院门急诊就诊人次的预测效果,以期得到最佳的预测模型,更好的提升门急诊资源配置效能。方法收集天津市某三级甲等综合性医院2009~2019年医院门急诊就诊数据,构建NARNN、LSTM和SARIMA模型,采用2009年1月~2018年12月的数据用于模型的训练和测试,以2019年1~12月数据为预测集,比较三种模型的预测效果。结果NARNN、LSTM和SARIMA模型在MAPE上的结果分别为8.22%,4.32%和3.55%,在SMAPE上的结果分别为8.37%,4.33%和3.58%,LSTM和SARIMA的预测效果优于NARNN,其中SARIMA模型在4个指标上的结果均优于LSTM和NARNN,对门急诊人次数拟合和预测效果较好。结论三种数学模型均能对门急诊人次数据进行有效预测,其中SARIMA模型预测该院门急诊就诊人次的效果最优,可为决策提供预测数据支持。