目的:探讨(疾病)诊断相关分类(Diagnosis Related Groups,DRGs)支付模式在医院信息化系统建设中的应用效果。方法:前瞻性选取本院2020年3月-2021年9月8 572例住院病案首页资料为对照组,另选取同期9 732例为研究组。建设DRGs医院信息化系...目的:探讨(疾病)诊断相关分类(Diagnosis Related Groups,DRGs)支付模式在医院信息化系统建设中的应用效果。方法:前瞻性选取本院2020年3月-2021年9月8 572例住院病案首页资料为对照组,另选取同期9 732例为研究组。建设DRGs医院信息化系统,同时在应用DRGs支付模式过程中建立事前、事中、事后一体化信息综合监管控费体系,对比建设前后医疗服务质量、医疗服务效率及医疗费用管控能力。结果:研究组医疗服务质量、服务效率及费用管理能力均优于对照组(P <0.05)。结论:基于DRGs支付模式建设医院信息化体系,能够有效实现医疗费用的管控、提高医疗服务的质量及效率。展开更多
目的探究男性乳腺癌(male breast cancer,MBC)患者的预后因素,构建MBC患者生存预后列线图并预测3年和5年生存率。方法纳入监测、流行病学和最终结果(Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)癌症登记数据库的MBC患者,同时纳入...目的探究男性乳腺癌(male breast cancer,MBC)患者的预后因素,构建MBC患者生存预后列线图并预测3年和5年生存率。方法纳入监测、流行病学和最终结果(Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)癌症登记数据库的MBC患者,同时纳入川北医学院附属医院、遂宁市中心医院和德阳市人民医院的MBC患者,获取患者完整的临床基线资料及生存信息。以SEER数据库中患者数据作为训练集,3家医院中的患者数据作为验证集,通过单因素和多因素Cox回归分析确定与总生存期(overall survival,OS)相关的独立预后因素,并构建预测MBC患者3年及5年生存率的列线图,运用校准曲线、一致性指数(CI)、受试者工作特征曲线(ROC)和决策分析曲线来评估模型的准确程度和实际应用价值。结果共纳入3387名MBC患者,其中训练集3307例,验证集80例。通过对训练集进行单因素和多因素Cox回归分析后发现,诊断年龄、组织学分级、T分期、N分期、M分期、孕激素受体状态、手术、化疗和放疗是影响MBC患者OS的独立预后因素。将这些因素纳入并构建列线图模型并进行验证,训练集CI为0.711,验证集CI为0.787。训练集中,3年OS的AUC为0.744,5年OS的AUC为0.720;验证集中,3年OS的AUC为0.835,5年OS的AUC为0.858。ROC曲线表明模型区分能力较好,校准曲线显示模型预测性能良好,决策分析曲线表明模型的临床应用价值较高。结论开发的列线图为预测MBC患者的预后提供了一种可靠且实用的方法,有助于个性化治疗决策,改善患者的治疗效果。展开更多
文摘目的探究男性乳腺癌(male breast cancer,MBC)患者的预后因素,构建MBC患者生存预后列线图并预测3年和5年生存率。方法纳入监测、流行病学和最终结果(Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)癌症登记数据库的MBC患者,同时纳入川北医学院附属医院、遂宁市中心医院和德阳市人民医院的MBC患者,获取患者完整的临床基线资料及生存信息。以SEER数据库中患者数据作为训练集,3家医院中的患者数据作为验证集,通过单因素和多因素Cox回归分析确定与总生存期(overall survival,OS)相关的独立预后因素,并构建预测MBC患者3年及5年生存率的列线图,运用校准曲线、一致性指数(CI)、受试者工作特征曲线(ROC)和决策分析曲线来评估模型的准确程度和实际应用价值。结果共纳入3387名MBC患者,其中训练集3307例,验证集80例。通过对训练集进行单因素和多因素Cox回归分析后发现,诊断年龄、组织学分级、T分期、N分期、M分期、孕激素受体状态、手术、化疗和放疗是影响MBC患者OS的独立预后因素。将这些因素纳入并构建列线图模型并进行验证,训练集CI为0.711,验证集CI为0.787。训练集中,3年OS的AUC为0.744,5年OS的AUC为0.720;验证集中,3年OS的AUC为0.835,5年OS的AUC为0.858。ROC曲线表明模型区分能力较好,校准曲线显示模型预测性能良好,决策分析曲线表明模型的临床应用价值较高。结论开发的列线图为预测MBC患者的预后提供了一种可靠且实用的方法,有助于个性化治疗决策,改善患者的治疗效果。