患者住院超30天的原因分析及应对策略

目的:分析患者住院超30天的具体原因以及影响因素,采取针对性措施减少住院超30天患者人数,缩短平均住院日,节约医疗资源。方法:从东台市人民医院HIS系统中统计2023年全年住院超30天患者相关信息,对数据进行描述性分析和探索性分析。结果:影响患者住院超30天的因素中,疾病原因占大部分,患者自身原因占比较小,性别、年龄、合并症、是否手术是重要影响因素。结论:医院应提升技术能力,重点加强外科科室的管理,更多关注年龄较大、病情较重、合并症多的患者。医方应采取措施,合理利用医疗资源,提高医疗服务质量和医院管理效率,以减少住院超30天患者数量,缩短平均住院日。

某三甲医院住院超过30天患者分布特征及影响因素分析

目的 分析某三甲医院2019—2022年患者住院超30天的分布特点及影响因素,为控制超长住院日提供参考依据。方法 通过收集某三甲综合医院2019—2022全部出院病案首页数据,对其中1 826例住院超过30天的患者特点进行描述性分析,然后对单因素分析中有显著性意义的因素纳入Logistic回归模型,探究住院超30天患者分布特征和影响因素。结果 1 826例住院超30天的患者的男女比例为1.6∶1,住院超过30天的患者中45~59岁患者最多,前三位的出院科室为血液内科、胃肠外科、肿瘤科,疾病集中在肿瘤、影响健康状态和与保健机构接触的因素、损伤、中毒和外因的某些其他后果。Logistic回归分析显示性别,年龄,手术,付款方式,抢救,病例分型,入院途径是患者住院超30天的影响因素。结论 医疗机构应构建多学科综合诊疗模式、积极推进临床路径、单病种管理,落实推进分级诊疗制度,建立相关的预警制度,推广加速康复外科理念,实现对住院日的管控,合理配置医疗资源。

某院766例住院超30天患者原因分析

目的分析住院患者超30天住院的原因,寻求合理且有效的卫生资源利用对策。方法利用EXCEL对超30天住院患者原因及构成比进行分析。结果病种原因导致超长住院的占比最高,其次为恢复期患者、转科做进一步治疗患者、术后并发症患者、诊断不明确患者等。

迭代型方法在住院超30天患者管理决策中的应用研究

参考医院住院超30天患者管理的相关规范及文献,遵循迭代型方法的设计思路,结合信息技术,将其应用于医院住院超30天患者的管理决策。通过比较应用前后住院超30天患者人数占出院总人数的比例,可以看出:迭代型方法在医院住院超30天患者管理决策中的应用有效降低了住院超30天患者人数占出院总人数的比例,符合医疗管理的需求,有利于实现医疗质量的持续性改进。

某院711例住院时间超30天患者原因分析

目的分析某院711例住院时间超30天患者的原因并提出对策,提高医疗资源使用效率。方法采集某三甲医院2013年1月-6月住院时间超过30天的患者信息,并对其超长原因及构成比进行分析。结果疾病自身原因是住院时间超30天的主要原因,其次是并发症、慢病、社会因素、发现新的疾病、医疗纠纷、工伤事故等。结论加强双向转诊和分级诊疗、加强围手术期管理、严格控制医院感染、加强卧床病人的护理等是减少住院时间超30天患者的重要途径。

焦点管理循环模式在住院超30天患者管理中的应用

目的探讨焦点管理循环(FOCUS-PDCA)模式降低医院住院超30天患者比例的应用效果。方法运用FOCUS-PDCA循环程序进行根因分析,控制管理。使用Excel 2010建立数据库,进行数据描述及制图,运用SPSS 18.0进行数据分析。结果住院超30天患者的主要原因为病情复杂、药物不良反应和医生重视程度不够。实施管理后,住院超30天患者比例从2.19%下降到1.26%,已达到目标值。结论使用FOCUS-PDCA管理可有效降低住院超30天患者比例,促进医疗资源的合理化使用。

对某院2014年住院超30天病人的回顾性分析

目的：对2014年住院超过30天的出院病人进行回顾性分析，为医疗管理部门加强平均住院日管理提供参考。方法收集某院住院超30天出院病案首页信息，应用Excel 2007进行描述性统计分析。结果住院超30天患者主要集中在骨外科、脑外科以及老年人群，分布病种主要是损伤与中毒、循环系统疾病和肿瘤。结论医院加强重点科室、疾病、人群的管理，严控导致住院日延长的各种因素，制定相关措施，缩短平均住院日。

基于DRGs的某三甲医院住院超30天病例分析

目的:研究住院超30天患者的分布形态与特点,寻找导致超长住院的影响因素,提出相应的管理建议。方法:基于DRG分组后的某三甲医院2019-2020年病案首页共190793条数据,将患者分为≦30天组与>30天组,对比两组患者性别、年龄、DRG治疗方式、疾病疑难系数(RW)以及总费用与日均费用的分布情况,同时进行单因素与多因素Logistic统计推断,探索发现降低住院日的契机。结果:两组住院日分布均呈现严重右拖尾,两组性别、年龄、DRG治疗方式、RW、总费用与日均费用均有显著性差异(P<0.001),男性、高龄、RW增加均会导致住院超30天的风险增大,相对于操作组,手术组与内科组患者更可能住院超过30天。结论:医院应加大分级诊疗力度、积极推进日间放化疗,同时注意医患沟通,与卫健委等部门合力提升医疗资源利用率,提升全民健康水平。

浅谈H医院住院超30天运营管理策略

目的随着医疗改革的深入推进,H医院需要在医院运营管理方面探索新的发展方向。缩短平均住院日是H医院提高运转效率、提升经济效益、探索发展出路的关键路径。方法住院超30天患者对全院整体平均住院日的延长影响巨大,因此本文运用统计学方法,结合SPSS工具,对住院超30天患者对全院平均住院日的影响进行分析。结果单纯依靠H医院传统的方式缩短平均住院日已经非常困难,减少住院超30天患者会使医院整体平均住院日大大缩短,同时对经济效益和经营效率的提升会有帮助。结论对住院超30天患者的管理是缩短平均住院日的一个重要方向,在对住院超30天的患者进行管理时,重点方向是将平均住院日靠后的患者压缩至接近于30天。

北京市某三甲医院住院超30天患者影响因素分析

目的通过分析北京市某三甲医院住院超30天的患者特征及影响因素,为降低研究医院平均住院日提供数据支持。方法筛选该研究医院2022年1月1日到2023年6月30日出院患者住院超30天患者891例,单因素分析采用卡方检验,利用Logistic回归分析进行多因素研究,以是否住院超30天为因变量。结果住院超30天患者住院天数主要集中在31天~40天,排前三位的出院科室分别是神经外科(274例)、普通外科(130例)、神经内科(89例);住院超30天患者主要诊断是神经系统疾病169例(18.97%),其中癫痫患者比例最高10.77%;不同年龄分层中,10岁~19岁组内住院超30天出院患者比例最高2.17%;单因素分析,年龄、性别、婚姻状况、患者来源、入院途径、是否入ICU和手术与住院是否超30天相关(P<0.05);多因素分析,年龄0~19岁,年龄≥80岁,男性患者、未婚患者、外埠患者、急诊入院患者、入ICU患者、手术患者等均是住院超30天患者的危险因素,OR值均大于1(P<0.05)。结论年龄、性别、婚姻状况、患者来源、入院途径、是否入ICU和手术是该研究医院住院超30天的影响因素,医疗管理应针对重点年龄层、科室、病种,为降低重点科室和病种平均住院日提供数据支持。

Logistic回归和决策树模型在手术患者住院超30天影响因素分析中的应用

目的分析影响手术患者住院超30天的主要因素,促进医疗质量持续改进。方法调取某医院胃肠外科2019年1月1日-2021年12月31日手术患者病案,筛选三级和四级手术患者,年龄≥14岁,采用系统抽样加整群抽样选择一组病例,通过回顾性调查356名患者病案信息,应用SPSS 20.0软件进行分析,采用单因素分析、二元logistic回归和决策树回归分析影响住院超30天主要因素。结果二元Logistic回归结果显示术后并发症(OR=5.565)、危急值(OR=3.285)、术前住院天数≥7天(OR=1.264)、手术时间长≥180分钟(OR=2.678)、输血(OR=2.903)是患者住院超30天独立影响因素。决策树分析结果显示影响住院超30天的因素术前为住院天数≥7天、输血、术后并发症、危急值、低蛋白血症。2种模型AUC(ROC曲线下面积)为89%和80.4%(P<0.001),模型预测具有一定准确性。结论2种模型结果具有一定互补性,作为预测住院患者住院超30天具有一定准确性和实际意义。医院应重点关注恶性肿瘤与有腹部手术史患者,通过提升医疗技术水平,优化服务流程,强化围手术期管理,降低并发症的发生率,从而降低患者住院日及住院费用。

2826例住院超30天患者影响因素分析

目的 分析某医院住院超30天患者分布特征及其影响因素,为缩短平均住院日提供参考。方法收集2017年1月1日-2021年12月31日某院出院患者住院病案首页数据共204170例,应用Excel对检索导出的数据进行整理、分类,对其中超30天住院日患者的分布特征进行统计描述;采用χ^(2)检验比较患者基本情况,采用多因素logistic回归模型分析超30天住院日患者住院期间可干预的影响因素。结果 该院住院日超30天患者共2826例;超30天患者住院中位数为40天;住院天数集中在31~40天、41~50天,分别占比50.57%和25.12%;年龄主要为老年人(构成占比为53.26%)。出院科室前五位依次是肿瘤科、骨科、神经外科、康复医学科、普通外科;疾病类别前五位分别是影响健康状态和与保健机构接触的因素(Z00-Z99)、损伤、中毒和外因的某些其他后果(S00-T98)、循环系统疾病(I00-I99)、肿瘤(C00-D48)、呼吸系统疾病(J00-J99)。多因素Logistic回归分析显示转科、疑难危重、手术、院内感染、合并症数量、DIP实施是住院超30天的重要影响因素。结论 患者住院期间转科、疑难危重、手术、发生院内感染、多个合并症等均增加超长住院风险;医院应加强医疗质量管理,减少超30天住院患者数量、缩短平均住院日。

某骨伤科手术患者住院超30天影响因素分析

目的 分析某骨伤科手术患者住院超30天影响因素,探讨缩短平均住院日的措施。方法 采用回顾性研究方法,应用Microsoft Office Excel 2016和SPSS 26.0,对某院出院日期在2018年1月1日-2022年12月31日期间的745例住院日超30天骨伤科手术患者病例信息进行统计学描述,在文献研究和问卷调查基础上,通过卡方检验和Logistic回归分析研究住院日超30天骨科手术患者影响因素。结果 纳入研究对象25 041例,其中住院超30日患者745例(2.98%),男女比例1.48:1,41~60岁最多(39.2%),其次是61~80岁(35.4%)。住院日超30天骨伤科手术患者比例逐年下降,具有统计学意义,Z=61.285,P<0.001。二分类Logistic逐步回归分析结果显示,男性、年龄、县内患者、急诊入院、转科、术前等待日0天和≥3、出院诊断≥3个、手术治疗费>3000元、胫骨骨折、股骨骨折、跟骨骨折、腰椎间盘突出是住院日超30天的危险因素。结论 医院应加强手术管理,缩短术前等待日,强化医患沟通,完善转诊制度和流程,优化病种诊疗方案,加强双向转诊,建立住院日超30日患者预警报告制度,缩短平均住院日。

某三级综合医院住院超30天患者分布特征及影响因素分析

目的分析超长住院日患者分布特征及影响因素,为降低患者平均住院日提供数据参考。方法从江苏省泰州市某三级医院病案管理系统中调取2018年1月1日-2021年11月30日253973例出院患者信息,对住院时间>30天的5105例超长住院日患者的分布特征进行统计描述,采用Logistic回归模型分析超长住院日的影响因素。结果253973例出院患者住院天数为7(4,12)天,其中超长住院日患者住院天数为39(33,49)。超长住院患者以60岁以上年龄组最多(66.82%);医保患者占92%;疾病类别主要为损伤中毒(24.37%)、呼吸循环系统疾病(21.19%)、影响健康状态和与保健机构接触的因素(18.35%)及肿瘤(15.49%)等;多因素Logistic回归结果显示,性别、年龄、住院次数、术前住院天数、入院方式、付款方式、危重、转科、手术及病种均是住院超30天的影响因素(P<0.05)。结论高龄、转科、危重、多次入院、病种等是某院住院超30天的影响因素,管理层应针对重点人群、病区、病种,有针对性地采取措施降低平均住院日。

儿童住院超30天影响因素分析及对策

目的分析儿童住院超30天的影响因素并提出相应的对策,提高医疗资源使用率。方法收集2015年1月-12月住院时间超30天的患儿信息,采用多元逐步回归分析儿童住院超30天的影响因素。结果调查对象中男性所占比例高于女性,男性占64.29%,女性占35.71%。年龄主要集中在婴儿期,占49.57%。疾病构成中排名前5位的分别为肿瘤、先天性畸形与变形和染色体异常、起源于围生期疾病、神经系统疾病和呼吸系统疾病。影响儿童住院超30天的影响因素有病种、月龄、是否转科、是否手术。其中,住院天数与是否转科、是否手术呈正相关,与月龄呈负相关,差异有统计学意义。结论提高医疗质量和诊疗水平;加强母亲孕期保健,减少早产;完善院内会诊、转诊制度等是减少住院时间超30天的重要途径。

928例老年患者住院超30天回顾性分析

目的 分析三甲医院老年患者住院超30天的住院特征,为提高老年患者医疗服务质量、缩短医院平均住院日提供依据。方法 在江西省某三甲医院His系统中检索2020年1月1日-2020年12月31日住院时间超过30天、年龄60岁及以上的患者住院病案首页信息,共提取928例。结合临床科室上报的“住院时间超过30天的患者上报表”相关信息,包括患者基本信息、入院时间、入住科室、目前诊断、住院超30天原因、下一步诊疗计划等,利用SPSS软件进行统计分析。结果 928例老年住院超30天患者男女比例为1.95:1,平均年龄70.71岁,住院天数主要集中在31岁~40天、41岁~50天,平均住院天数为45.8天,例数最多的前10位出院科室依次是神经外科、烧伤科、骨科、普外科、神经内科、呼吸与危重症医学科、重症医学科、老年医学科、肿瘤科、康复科;从疾病构成上看,肿瘤占比最高,占26.83%。结论 应采取有效措施对老年住院超30天患者重点管理,针对主要年龄段人群、重点科室和重点病种进行监管,发展MDT诊疗模式,开展临床路径,加强医联体建设,科学合理地缩短老年患者平均住院时间。

981例住院超30天患者分布及影响因素分析

目的分析患者住院时间超30天的影响因素,为控制超长住院日提供参考依据。方法通过医院病案首页系统提取2020年1月1日-2020年12月31日期间住院天数超过30天的981例出院患者作为研究对象,采用住院时间超过30天患者信息上报表收集患者住院超30天的原因,应用χ^(2)检验和多因素Logistic回归分析住院时间超过30天的影响因素。结果住院超30天患者中男性359人(36.6%),女性622人(63.4%);平均年龄34.23±18.06岁,平均住院日42.97±0.46天;长期康复治疗需要、病情疑难和危重、等待第三方付费是各科室住院超30天患者的主要原因。入院途径、入院情况、转科情况、抢救次数、手术操作情况、医疗付款方式是患者住院超过30天的影响因素。结论医院应加强对住院时间超过30天患者的管理,重视高危因素人群管理,降低患者无效住院天数;落实医改政策,引导患者及时转院,降低住院费用;提高疑难危重病例的诊疗水平,规范诊疗行为,缩短医院平均住院日。

某院2020年老年患者住院超30天Logistic回归分析

目的 通过分析老年患者住院超30天的影响因素,为医院决策者合理利用资源,缩短平均住院日提供科学依据。方法 通过电子病历系统提取2020年1月1日-2020年12月31日年龄大于等于60岁的老年患者住院病案首页信息,共计24205人次,将住院天数>30天作为超长住院日,对老年患者进行Logistic回归分析,找出其影响因素。结果 老年患者24205人次,其中,住院超30天410人次,男女比1.68:1;老年患者超30天的系统疾病排前三位是肿瘤(27.80%)、循环系统疾病(22.68%)、损伤、中毒和外因的某些其他后果(14.88%);多因素Logistic回归分析结果显示,影响老年患者超30天的危险因素依次是发生感染、一级/特级护理天数、发生转科、有手术、有其他疾病,而参保是保护因素(P<0.05)。结论重点病种、发生感染、一级/特级护理天数、发生转科、有手术、有其他疾病的老年患者住院时间长,医院应根据提出针对性的建议,有效缩短老年患者住院天数。

某医院2017年-2019年骨科住院超30天患者分布特征及影响因素分析

目的分析某医院骨科住院超30天患者的分布特征和影响因素,为缩短平均住院日提供临床依据。方法从医院信息系统调取某院2017年1月1日-2019年12月31日25879例骨科住院患者信息,运用Excel2013和SPSS22.0软件,通过回顾性分析及Logistic回归模型探究住院超30天患者分布特征和影响因素。结果751例骨科住院超30天患者的平均住院日为46.47天,男性与女性比例为1.69:1,主要通过门急诊入院(92%),付费方式以城镇职工医保与全自费为主,疾病集中于损伤、中毒和外因、肌肉骨骼系统和结缔组织疾病与肿瘤。多因素Logistic回归分析显示性别、年龄、住院次数、入院途径、危重、转科、手术次数、病种是骨科患者住院超30天的影响因素。结论医疗机构通过建立预警机制,落实院科两级管理,加强重点病种与围术期管理,优化转诊流程,实现对住院日的管控,合理配置医疗资源。

结直肠癌手术患者住院超30天影响因素

目的 分析结直肠恶性肿瘤手术患者住院超30天影响因素,为合理控制住院天数提供参考依据。方法 选取某三甲医院2015年1月1日-2019年12月31日出院的结直肠癌恶性肿瘤首次手术的1093病例作为研究对象,其中住院超30天患者作为研究组,未超30天患者作为对照组,收集19个可能影响住院超30天的因素,采用SPSS20.0统计学软件进行单因素分析及多因素Logistic回归分析。结果 单因素分析结果显示不同性别、医疗付费方式、入院途径、术前住院天数、手术级别、手术方式、合并高血压、合并糖尿病、合并心脏病、有无抢救、是否造口、是否输血、是否非计划再次手术、有无并发症组间比较有差异;经多因素Logistics回归分析,术前住院天数≥7天(OR=4.462)、手术方式(OR=1.914)、合并高血压(OR=2.076)、输血(OR=1.915)、并发症(OR=4.282)、非计划再次手术(OR=16.364)是住院超30天的独立影响因素。结论术前住院天数≥7天、开腹手术、患者合并高血压、输血、术后并发症和非计划再次手术是住院超30天的影响因素,应重点关注。建议强化结直肠手术患者围手术期管理,降低住院天数,减轻患者痛苦,减少住院花费。