■ 龐 成王 怡趙曉娟劉愛民
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病歷質(zhì)控與法律研究熱點的共詞聚類分析
■ 龐 成①王 怡①趙曉娟①劉愛民①
病歷 法律 質(zhì)量控制 共詞聚類
目的:使用聚類分析法,對數(shù)據(jù)庫中有關(guān)病歷質(zhì)控與法律方面的研究進行數(shù)據(jù)挖掘,以期幫助相關(guān)研究與決策者認知前沿熱點理論和實踐。方法:利用中國知網(wǎng)期刊數(shù)據(jù)庫進行法律與病歷質(zhì)控主題詞檢索,進行共詞矩陣的相關(guān)分析。結(jié)果:43個高頻關(guān)鍵詞從檢索所得的451篇相關(guān)文獻中篩選出來,并從高頻共詞聚類分析中分離出7個類團。結(jié)論:大數(shù)據(jù)上發(fā)現(xiàn)關(guān)于病歷質(zhì)量控制與法律的研究雖日趨漸熱,但“廣度寬而深不足”,7個類團涵蓋帶教指導(dǎo)、管理對策、缺陷分析、醫(yī)療糾紛、標準體系、電子監(jiān)控、護理病歷。
【Key words】medical record, law, quality control, co-word cluster analysis
【Abstract】Objectives: By using cluster analysis, this research reveals the hotspots relating law and medical record quality control. Methods: Retrieve information from database of CNKI with law and medical record quality control, then do the statistics of frequency, and then the cluster analysis. Results: 451 articles were retrieved and 43 main keywords were recognized, 7 clusters were formed by cluster analysis. Conclusions: The researches of relationship between medical record quality control and law is becoming the hotspot. The coverage is relative widespread but not deepening. The 7 clusters focus on topics as mentor, management methods, defects analysis, dispute, standards, electronic monitoring, and nurse record.
Author's address:Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Science& Peking Union Medical College, No.1,Shuaifuyuan, Dongcheng District, Beijing, 100730, PRC.
近十年來,醫(yī)療糾紛數(shù)量激增[1]。在新環(huán)境、新常態(tài)下,病歷的書寫質(zhì)量如何保證在醫(yī)療、教學(xué)、科研、管理、費用核算中持續(xù)發(fā)揮作用,且兼顧糾紛處理中形成證據(jù)所需的基本條件,是相關(guān)管理者的工作重點和困難之處。本研究的目的是推動相關(guān)研究與決策者對前沿熱點理論和實踐的認知,挖掘數(shù)據(jù)庫中病歷質(zhì)控與法律方面的相關(guān)研究,利用文獻計量學(xué)的方法為從事病歷質(zhì)控的醫(yī)務(wù)管理人員擬訂質(zhì)控方案提供幫助。
檢索數(shù)據(jù)庫以中國知網(wǎng)期刊數(shù)據(jù)庫為基準。該數(shù)據(jù)庫以覆蓋國內(nèi)期刊最全、范圍最廣而著稱,而且專業(yè)復(fù)合檢索功能強大。復(fù)合檢索策略為:(1)年代檢索策略:YE=“1991-2015”;(2)主題詞檢索策略:(SU=“病案書寫”O(jiān)R SU=“病歷書寫”) AND (SU=“質(zhì)量”O(jiān)R SU=“質(zhì)控”) AND (SU=“法律”)。
本研究于2016年1月11日進行了該復(fù)合檢索,共獲得文獻451篇,關(guān)鍵詞1311個。 在“bicomb2.0”[2]中導(dǎo)入書目信息中的標題、作者、關(guān)鍵詞、工作單位、期刊名、出版時間。再對關(guān)鍵詞進行人工初篩:例如“病歷”和“病案”等的同義詞合并;刪除“天津市”等地名人名一類關(guān)鍵詞。初篩后共剩余189個關(guān)鍵詞。再分別對451篇文獻進行外部特征分析,包括:年代情況統(tǒng)計、作者發(fā)文情況統(tǒng)計分析,并聚類分析高頻關(guān)鍵詞。
3.1 外部特征分析
從趨勢上看,病歷質(zhì)控與法律相關(guān)的研究在經(jīng)歷了1991-2001年的平穩(wěn)發(fā)展后,從2002年開始后的十年急速增長,達到峰值年份時,近49 篇/年(2011)。而2012年后雖發(fā)文數(shù)量有下降趨勢,但每年發(fā)文總量不低,仍有很高的關(guān)注度,如圖1。作者發(fā)文情況相關(guān)領(lǐng)域內(nèi),雖關(guān)注度很高,但單一作者的研究持續(xù)性水平較差——“廣度寬而深不足”。
3.2 病歷質(zhì)控與法律相關(guān)熱點高頻關(guān)鍵詞
如表1所示,在“bicomb2.0”中將關(guān)鍵詞按頻次高低排序,顯示頻次最高的關(guān)鍵詞為“護理病歷”(116次)。將高頻關(guān)鍵詞的閾值設(shè)定為:(1)頻次≥8次;(2)占累積百分比的前75%,共獲得43個高頻關(guān)鍵詞用于矩陣生成,用于共詞聚類分析,見表2。
圖1 1991-2015年相關(guān)文章發(fā)表年代與數(shù)量分布
表1 1991-2015年病歷質(zhì)控與法律相關(guān)文獻主題詞頻次統(tǒng)計表
3.3 聚類分析結(jié)果
依據(jù)聚類分析“相似度在不同類團間應(yīng)盡量低,而在類團內(nèi)部則應(yīng)盡量高”的原則,本研究使用gcluto作為聚類工具,以Cosine作為相似性度量系數(shù),計算方法為重復(fù)二分法,進行反復(fù)聚類,最終將43×43的關(guān)鍵詞共線矩陣擬合為7個類團,詳見表3所示。
依據(jù)關(guān)鍵詞聚類的結(jié)果,再復(fù)習(xí)文獻資料,可將病歷質(zhì)控與法律相關(guān)研究的關(guān)注點概況為此7個方面。
4.1 加強法律意識培養(yǎng),有利于病歷質(zhì)量控制
實習(xí),是從學(xué)生向醫(yī)生角色轉(zhuǎn)變的重要必經(jīng)階段。帶教老師作為此階段醫(yī)學(xué)生所接觸的第一人,其闡述和解決臨床法律問題的形象,對醫(yī)學(xué)生往后的依法行醫(yī)起到示范作用,有利于書寫符合法律要求的病歷[3]。其他如PBL教學(xué)法,讓醫(yī)學(xué)生加深對病歷書寫與法律法規(guī)的理解,有利于病歷質(zhì)量控制工作的開展[4]。
4.2 法律框架下的病歷質(zhì)量管理對策
詳盡而具可執(zhí)行性的病歷質(zhì)量控制規(guī)范,是醫(yī)院規(guī)范管理中的重要一環(huán)。對于北京市非訴訟醫(yī)療糾紛的大樣本研究分析發(fā)現(xiàn),病歷書寫缺陷等非臨床醫(yī)療糾紛雖發(fā)生率較高,但亦同時明確指出只要合規(guī)管理,便能有效降低此類非醫(yī)療專業(yè)性缺陷的發(fā)生率[5]。故在現(xiàn)有法律框架下,設(shè)立適合于各自醫(yī)院特點的管理對策[6],有利于病歷質(zhì)控工作的開展。
表2 43×43關(guān)鍵詞共線矩陣
表3 聚類分析擬合情況
4.3 加強病歷書寫質(zhì)量缺陷分析,優(yōu)化質(zhì)量管理
缺陷分析是病歷質(zhì)控管理中最常用且最具經(jīng)濟學(xué)效率的管理方法,在缺陷分析基礎(chǔ)上經(jīng)由質(zhì)量控制小組[7]管理,或與PDCA管理法[8]、思維導(dǎo)圖[9]聯(lián)合使用,可有效提高病歷書寫質(zhì)量。
4.4 以醫(yī)療糾紛為出發(fā)點,制訂病歷質(zhì)控策略和措施
部分宣傳報道對醫(yī)療糾紛的溢出效應(yīng),使醫(yī)患關(guān)系形成了中國醫(yī)療前行的掣肘。而楊翔宇等[10]指出,通過真實案例和典型醫(yī)療事件,向臨床醫(yī)師詳細講授病歷質(zhì)控要點以及法律法規(guī),并進行針對性的病歷書寫教育,可順利有效地進行病歷質(zhì)控工作,減少醫(yī)患糾紛。
4.5 完善病歷質(zhì)控標準與體系
現(xiàn)階段,病歷質(zhì)控標準與體系,尤其是危重病歷的質(zhì)控標準與體系尚不完善。而病歷質(zhì)控發(fā)現(xiàn)的問題,又多集中于危重患者病程記錄中[11]。有研究提出,實際工作中,評價方法、反饋方式、管理風格、潛藏法律風險等均不同程度地影響病歷質(zhì)控效果,需通過認真思考與不斷實踐,形成基本而完整的病歷質(zhì)控“生態(tài)系統(tǒng)”,才能完成好病歷質(zhì)控工作,提升醫(yī)療質(zhì)量[12]。
4.6 利用電子病歷實現(xiàn)病歷質(zhì)量監(jiān)控與層級質(zhì)量管理
原有病歷質(zhì)控方式,多為質(zhì)控醫(yī)師的回顧性質(zhì)控,難以保證對當時病情或手術(shù)內(nèi)容記錄的準確、完整和真實[13]。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)不間斷實時質(zhì)控,第一時間將運行病歷中發(fā)現(xiàn)的問題進行反饋,敦促醫(yī)生及時改正,是提升運行病歷質(zhì)控效率、提升病歷質(zhì)量的有效方法[14]。
4.7 重視護理病歷書寫質(zhì)控與分析
護理記錄的重要性,在舊版《醫(yī)療事故處理條例》中得到確認后,在2015年新版條例中再次得到了重申。而如何做好護理記錄質(zhì)控,避免法律糾紛,也一直是病歷質(zhì)控與法律的研究熱點[15-17]。
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劉愛民:中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院WHO疾病分類中心&病案科主任
E-mail:lam_118@sina.com
Research on hotspots relating medical record quality control and laws by using co-word cluster analysis
PANG Cheng, WANG Yi, ZHAO Xiaojuan, LIU Aimin// Chinese Hospitals. -2016,20(7):53-55
①中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院,100730 北京市東城區(qū)帥府園1號
2016-04-05](責任編輯 王遠美)