全部商品分類
＂住院患者出院后０－３１天非預期再住院率＂是衡量醫院醫療質量安全的重要負性指標，也是《三級醫院評審標準（２０２５年版）》的監測指標之一。該指標反映醫療機構在患者診療、康復及出院管理中的潛在問題，但醫院在準確識別、分析及降低非預期再住院率方面仍面臨諸多挑戰。
目前，醫院在管理該指標時主要存在三個難點：一是缺乏統一的界定標準，導致＂非預期再住院＂與＂計劃性再住院＂容易混淆；二是傳統人工上報方式效率低、漏報誤報率高，且無法實現實時監測；三是再住院原因復雜，可能涉及診療質量、患者依從性、家庭支持等多方面因素，難以精準定位改進方向。這些問題的存在使得醫院難以及時干預和持續優化該指標。
本文探討如何借助信息化手段構建智能監測體系，提高數據準確性，并推動質量改進閉環管理。
１．指標定義與核心區分
非預期再住院是指患者出院后３１天內因相同或相關疾病非計劃性再次入院，其核心特征在于非預期性和可預防性。非預期性通常由診療缺陷、并發癥或管理疏漏導致，如術后感染、藥物不良反應、出院隨訪不足等；可預防性則強調通過優化臨床路徑、加強出院評估和隨訪能夠降低發生率。
需要注意的是，單純由患者經濟困難、家庭照護缺失等非醫療因素導致的再住院，若無法通過醫療干預改善，則不計入＂可預防性＂統計范疇，但仍應納入總再住院率的計算，以確保數據完整性。降低非預期再住院率不僅能減輕患者負擔，還能優化醫療資源利用，提升醫院整體運營效率。
２．智能監測流程設計
（１）規范判定標準與分析機制：醫院需制定明確的《非預期再住院判定規則》，參考國家政策要求，排除計劃性再住院（如雙側手術、規律放化療等），重點關注相同或相關診斷的再入院病例。同時，建立多學科分析機制（ＭＤＴ），由臨床醫師、護士、藥師、社工、質控專員等組成團隊，對高頻再住院病例（如再住院率超過科室歷史基線２倍標準差）或嚴重不良事件啟動根因分析（ＲＣＡ），制定針對性改進措施。
（２）構建智能監測平臺：通過對接ＨＩＳ、ＥＭＲ、隨訪系統等，實現患者出院診斷、醫囑和隨訪記錄的實時采集。平臺應具備兩大核心功能：
?風險預測模型：基于機器學習算法，整合患者基礎疾病（如Ｃｈａｒｌｓｏｎ指數）、診療操作（如手術類型）、社會因素（如家庭支持）等變量，提前識別出院后３１天內再住院高風險患者，輔助臨床開展早期干預（如加強隨訪頻次）。
?非預期再住院判定規則庫：對已發生的再住院病例，通過專家共識建立的規則庫自動判定是否屬于＂非預期＂，例如：感染、藥物相關問題、慢性病惡化等醫療相關因素納入統計，而計劃性治療（如腎透析、化療療程）或單純社會因素導致的再住院予以排除。
平臺采用＂臨床上報＋系統自動篩查＂的雙通道機制，既鼓勵醫生主動填報，又通過數據比對標記疑似漏報病例，最后由質控人員復核確認，形成閉環管理。
３．數據準確性與持續優化
（１）數據治理與模型迭代：為確保判定準確性，需統一數據標準（如ＩＣＤ診斷編碼、結構化隨訪記錄），并通過多源數據交叉驗證（如醫囑、護理記錄、隨訪信息）減少偏差。預測模型需動態優化，例如針對老年患者提升＂家庭支持不足＂的權重，或結合臨床反饋細化＂藥物相關問題＂的判定標準，以提高模型的適應性和精準度。
（２）人工復核與倫理合規：系統篩查結果需經質控人員二次審核，重點關注高風險患者非預期再住院或低風險患者異常再住院等極端案例。同時，涉及患者隱私的數據（如獨居、低收入）需匿名化處理，符合《個人信息保護法》要求。
（３）持續改進機制：每月生成分析報告，運用柏拉圖、魚骨圖等工具定位關鍵問題（如術后感染管理不足、出院宣教缺失），并將典型案例納入醫務人員培訓。通過控制圖監測干預措施的效果，實現＂分析－改進－評估＂的閉環管理。
通過信息化手段，醫院可逐步構建標準化、智能化的非預期再住院管理體系，最終實現醫療質量提升與患者安全保障的雙重目標。
注：文章來源于網絡，如有侵權，請聯系刪除
