董圣潔 施貞夙 李國紅
1上海交通大學公共衛(wèi)生學院,上海,200025;2上海交通大學中國醫(yī)院發(fā)展研究院衛(wèi)生技術評估研究所,上海,200025
醫(yī)療過錯是指發(fā)生在醫(yī)療領域中的侵權行為,醫(yī)療機構需對其過錯行為承擔責任[1]。國家衛(wèi)健委發(fā)布的《關于進一步加強患者安全管理工作的通知》指出:“患者安全事關人民群眾生命和健康,是醫(yī)療管理的核心”。雖然近年來我國醫(yī)療可及性和質量提高顯著[2],但是醫(yī)療過錯相關訴訟數量并未減少反而增勢迅猛。根據中國裁判文書網統(tǒng)計,2017年全國醫(yī)療損害責任糾紛審結案件數量較2016年增長了9.2%。此外,潛在的醫(yī)療訴訟風險還影響醫(yī)生的診療行為,使其隱瞞不良事件或出現防御性醫(yī)療等,這與“以患者為中心”的理念背道而馳。本研究以醫(yī)療過錯為分析對象,應用文獻計量學中主題詞共現聚類分析方法,總結當前研究熱點,以期為相關領域研究提供參考。
本研究以“Malpractice”為主題詞,在PubMed數據庫中檢索2013年1月1日至2018年6月15日發(fā)表的相關文獻,共獲得2332篇。檢索時間為2018年6月22日。
共詞聚類分析是一種文獻計量學方法,主要原理是統(tǒng)計主題詞在同一篇文獻中出現的次數。聚類分析將距離較近的主題詞聚集在一起,形成多個概念相互獨立的類團,分析類團的專業(yè)內涵,從而反映出詞與詞之間的親疏關系。本文采用“主要主題詞+副主題詞”方式對頻次進行排序;采用一種基于齊普夫定律的新方法[3],并使用詞頻g指數法進行驗證[4];對高頻主題詞進行共現分析,生成詞篇矩陣;結合聚類樹狀圖和專業(yè)知識分析近5 年醫(yī)療過錯領域研究熱點。
本研究將文獻題錄導入書目信息共現挖掘系統(tǒng)(BICOMB)[5],統(tǒng)計文獻的發(fā)表年份、發(fā)表期刊、主題詞等信息,利用SPSS20.0進行聚類分析。
2013-2018年以醫(yī)療過錯為主題詞發(fā)表的文獻有2332篇,其中2013年發(fā)表571篇,2014年613篇,2015年482篇,2016年424篇,2017年229篇,2018年截止6月15日發(fā)表了13篇。
近5年共有119類期刊刊登了5 篇或5篇以上醫(yī)療過錯相關文獻。其中最多的是BMJ,共刊登274篇(11.68%),其次是American Journal of Roentgenology39篇(1.66%);Journal of Healthcare Risk Management30篇(1.28%);JAMA和Journal of Medical Economics均為27篇(1.15%)。期刊來源國家排在前3位的分別是美、英、德國。其中,美國期刊共刊登1054篇(45.26%);英國623篇(26.75%);德國204篇(8.76%)。中國期刊8篇(0.34%),排名第18位。
以醫(yī)療過錯為主題詞檢索,提取的“主要主題詞+副主題詞”為3109個。研究結果表明詞頻概率與對應次序乘積的均值與0.1無統(tǒng)計學差異(P>0.063),此時對應的高頻詞個數為63、頻次≥17。此外,詞頻g指數法驗證結果為 61 個高頻詞、頻數≥18,與以上結果較為一致。對63個高頻主題詞進行排序,其總呈現頻次為3759次,占主題詞總頻次的38.9%,見表1。
表1 高頻詞詞頻統(tǒng)計(部分)
主題詞聚類分析結果見圖1。
2.4.1 醫(yī)療過錯法律規(guī)制相關研究。研究內容包括梳理發(fā)展歷程、剖析改革原因、系統(tǒng)理論探討、具體制度實踐及評估等。如Paik等研究發(fā)現美國醫(yī)療損害責任體制大致經歷了從對賠償金封頂等保守措施,到替代訴訟,再向健康法庭回歸的改革過程[6]。在化解矛盾的共同價值目標下,研究者們提出了多元化的醫(yī)療過錯解決思路及制度,如Vandersteegen等研究顯示醫(yī)療損害無過失補償機制能夠幫助減少人均衛(wèi)生費用[7];又如Seabury等研究表明非經濟損失賠償限額(noneconomic damages caps)制度為醫(yī)方減少了15%的賠償金額[8]。盡管國內外很多方面存在差異,但是基于醫(yī)療風險及醫(yī)療過錯訴訟基本特點的普遍性,國外醫(yī)療損害責任制度的改革內容及趨勢仍對我國有一定的借鑒意義。
2.4.2 醫(yī)療過錯防范對策相關研究。研究內容包括防范理論探討、風險管理機制設計、干預措施設計及評估等。醫(yī)療機構主要通過采取多種有效措施,積極開展保障患者安全干預項目。如Pettker等介紹了美國耶魯紐黑文醫(yī)院通過規(guī)范護理、改善團隊合作與溝通、優(yōu)化監(jiān)督和質量審查來改進醫(yī)療質量,結果表明項目實施的5年內,產科醫(yī)療訴訟案件明顯減少,賠償金額下降了近一半[9]。國家層面上主要通過不斷完善患者安全相關管理制度體系,從系統(tǒng)、整體層面避免醫(yī)療過錯導致的不良事件,如Mello和Studdert認為需要建立醫(yī)療過錯監(jiān)測管理系統(tǒng)[10],基于數據的系統(tǒng)分析,優(yōu)化醫(yī)療服務流程、防范醫(yī)療過錯。
圖1 醫(yī)療過錯聚類分析
2.4.3 醫(yī)患關系及溝通相關研究。研究內容包括醫(yī)方溝通技巧和態(tài)度、知情同意、患者參與決策等。涉及皺紋切除術和新生兒臂叢神經麻痹的醫(yī)療訴訟案例分析發(fā)現,術前告知不充分是醫(yī)方被起訴的最常見理由之一[11-12]。為規(guī)避告知不充分帶來的醫(yī)療過錯風險,醫(yī)患共同決策等新型決策模式正在成為醫(yī)療決策的主流方向,Durand等也證實了醫(yī)患共同決策有助于增強患者對醫(yī)務人員的信任、減少臨床決策失誤[13]。
2.4.4 醫(yī)療過錯賠償相關研究。研究內容包括賠償現況、防御性醫(yī)療及其影響、醫(yī)療損害責任體系成本等。醫(yī)療過錯賠償給醫(yī)療機構或醫(yī)生帶來直接或間接的經濟損失,Schaffer等的研究顯示美國醫(yī)療訴訟賠償金額由1992-1996年案均28.7萬美元增至2009-2014年案均35.3萬美元[14]。為規(guī)避潛在的賠償風險,防御性醫(yī)療行為被普遍采用,如Rothberg等研究中估算出部分防御性醫(yī)療費用、完全防御性醫(yī)療費用分別占其醫(yī)療總費用的13%和2.9%[15]。防御性醫(yī)療增大公眾醫(yī)療支出負擔,如Reschovsky等研究顯示醫(yī)療過錯恐懼指數與患者醫(yī)療費用呈正相關,主要原因是更多的住院和急性護理[16]。還有研究估算出包括防御性醫(yī)療在內的美國醫(yī)療損害責任體系年度總成本約為556億美元,占國家衛(wèi)生總費用的2.4%[17],如何合理控制醫(yī)療損害責任體制費用仍是個難題。
2.4.5 醫(yī)療過錯現狀及趨勢相關研究。研究內容包括分布特征、過錯成因、規(guī)避建議等。如Schaffer等研究發(fā)現近十幾年來美國醫(yī)療損害賠償率下降了55.7%,但平均賠償金額和賠償金額超過100萬美元的比例卻有所增加,最常見的起訴理由是誤診,普通外科和婦產科的醫(yī)療風險較高[14];又如Carroll等認為了解醫(yī)療訴訟案例包括家庭醫(yī)生科及內科在內的??撇町愑兄谥贫ǜ嗅槍π缘念A防措施[18-19]。
近5年醫(yī)療過錯年度發(fā)文總量平穩(wěn)中略有下降,但仍保持在較活躍的范圍。從發(fā)表期刊的國家來看,歐美國家占比較大,我國期刊的發(fā)文量相對較少,一方面PubMed庫收錄的中國期刊有限,另一方面國內學者更傾向于使用“Medical disputes”而不是“Malpractice”作為關鍵詞。從研究熱點來看,醫(yī)療過錯研究主要包括醫(yī)療過錯法律規(guī)制,醫(yī)療過錯防范對策,醫(yī)患關系及溝通,醫(yī)療過錯賠償和醫(yī)療過錯現狀及趨勢。其中以醫(yī)療過錯法律規(guī)制相關研究的主題詞最豐富、出現頻次最高,是該領域研究最重要的主題。從文獻具體內容來看,醫(yī)療過錯研究由醫(yī)療過錯現狀分析逐漸深入且更加關注醫(yī)療過錯預防機制,涵蓋了醫(yī)療過錯防范對策、立法對策、干預措施和管理對策等。
首先,目前我國醫(yī)療損害責任體制在解決醫(yī)療糾紛時往往表現不佳,可借鑒歐美發(fā)達國家的制度經驗,如無過錯賠償制度、第三方調解等訴訟替代方式等。進行制度探討的研究易忽略醫(yī)療過錯損害賠償責任泛化對醫(yī)療服務體系的不利影響,故我國的醫(yī)療損害責任體制應與醫(yī)療體制改革方案配套設計,以促進患者安全為目標。其次,國內外醫(yī)療過錯研究逐漸達成以提升患者安全為價值目標的共識,國內研究從國外患者安全文化及管理制度汲取經驗,綜述和理論研究偏多。但在醫(yī)療服務過程中,針對患者安全措施的循證實踐(如制定標準化流程等)更具有現實意義,可對患者安全措施的實施效果進行定量評估,并嘗試結合衛(wèi)生經濟領域分析方法,獲得更多的創(chuàng)新性研究成果。最后,國內大多數研究從某地區(qū)或某醫(yī)院的醫(yī)療過錯現狀描述、醫(yī)療過錯主體的認知情況、醫(yī)療過錯的防范理論等切入,而國外多數研究基于數據庫進行定量關聯(lián)分析。現階段應建立起國家層面的醫(yī)療過錯相關數據庫,進行基于大數據分析的醫(yī)療過錯管理和患者安全防控。
本研究也存在一些不足,如只納入了Pubmed數據庫,僅用“Malpractice”作為主題詞檢索,可能會遺漏小部分相關文獻。此外,共詞聚類分析雖然是探討學科熱點的常用方法,但揭示信息內容仍不夠全面。今后可結合專家咨詢法和共被引分析法等進行完善,更全面地了解醫(yī)療過錯研究熱點。