任月榮 劉辰龍 王平

病歷回收一直是各醫(yī)療機(jī)構(gòu)中病案管理的重要基礎(chǔ)工作之一，也是病歷信息管理的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)[1-2]。在病歷歸檔過程中經(jīng)常會產(chǎn)生大量的后滯單頁，這不僅容易造成病歷二次歸檔的錯誤率，還會影響患者病歷復(fù)印的完整性[3]，也會影響編碼工作人員進(jìn)行國際疾病分類（international classification of diseases，ICD）編碼的準(zhǔn)確性[4-5]。在疾病診斷相關(guān)分類（diagnosis related groups，DRGs）背景下，我市醫(yī)療保險患者的出院結(jié)算日期逐漸縮短[6-7]，住院病歷回收時限也相應(yīng)減少，病歷歸檔產(chǎn)生后的滯單頁逐漸增多。想要兼顧短時間內(nèi)病歷回收的完整性和時效性，就要弄清對病歷后滯單頁產(chǎn)生的影響因素[8-9]。

1 資料與方法

1.1 一般資料

采集北京市某三甲醫(yī)院2018年5月—2020年5月10個科別的后滯單頁數(shù)、病房負(fù)責(zé)歸檔人員類型、出院人數(shù)和48 h回收率數(shù)據(jù)，使用SPSS 26.0軟件建立數(shù)據(jù)庫。根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出，各科室月后滯單頁均值與月出院人數(shù)均值10個科室分別為：泌尿外科1（331，331）、泌尿外科2（276，314）、普通外科3（311，270）、普通外科4（303，558）、胸外科（498，104）、呼吸內(nèi)科（270，236）、消化內(nèi)科（446，221）、血液科（233，323）、腎內(nèi)科（118，223）、心內(nèi)科（116，299）。其中，普通外科3、胸外科、呼吸內(nèi)科、消化內(nèi)科4個科室月后滯單頁均值比出院人數(shù)均值多，造成病歷管理二次返工壓力顯而易見。

1.2 研究方法

采用雙向隊(duì)列研究方法，對2018年同科室歷史數(shù)據(jù)與2019年和2020年前瞻數(shù)據(jù)運(yùn)用描述性統(tǒng)計(jì)分析，多個獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)，對數(shù)轉(zhuǎn)換，多元線性回歸分析建模的方法進(jìn)行描述及分析。

1.3 觀察指標(biāo)

病歷后滯單頁影響因素分析，設(shè)因變量為后滯單頁數(shù)，自變量科別（X1）為啞變量，量化代碼賦值：X1_1泌尿外科1=1，0；X1_2泌尿外科2=1，0；X1_3普通外科3=1，0；X1_4普通外科4=1，0；X1_5胸外科=1，0；X1_6呼吸內(nèi)科=1，0；X1_7消化內(nèi)科=1，0；X1_8血液科=1，0；X1_9腎內(nèi)科=1，0；X1_10心內(nèi)科=1，0。病房負(fù)責(zé)歸檔人員類型（X2）為啞變量，量化代碼賦值：X2_1主治醫(yī)生=1，0；X2_2住院醫(yī)生=1，0；X2_3護(hù)士站=1，0；出院人數(shù)（X3）和48 h回收率（X4）賦值以具體數(shù)值為準(zhǔn)。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 26.0軟件對各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，采用非參數(shù)檢驗(yàn)對各影響因素和后滯單頁數(shù)之間進(jìn)行Kruskal-WallisH檢驗(yàn)、Spearman檢驗(yàn)相關(guān)性分析，影響因素建立多元線性回歸模型，找出影響后滯單頁數(shù)的主要因素，P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。運(yùn)用殘差累計(jì)概率圖檢驗(yàn)回歸方程擬合條件，所有點(diǎn)越接近對角線擬合效果越好、回歸模型R2檢驗(yàn)方程的擬合優(yōu)度，R2值越接近1方程解釋百分比越高、膨脹因子VIF＜5說明變量間的共線性較弱。

2 結(jié)果

2.1 自變量與后滯單頁數(shù)相關(guān)性檢驗(yàn)

為防止關(guān)聯(lián)性較弱的自變量進(jìn)入回歸方程，在因變量后滯單頁數(shù)呈現(xiàn)偏態(tài)分布的情況下，采用非參數(shù)檢驗(yàn)的方法對各影響因素和后滯單頁數(shù)之間是否存在相關(guān)進(jìn)行分析。由表1看出，后滯單頁數(shù)與科別、病房負(fù)責(zé)人類型、出院人數(shù)、48 h回收率等研究因素間均存在顯著性相關(guān)（P＜0.05）。在進(jìn)入回歸分析前，對后滯單頁數(shù)進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)換，在數(shù)據(jù)近似呈現(xiàn)正態(tài)分布的情況下進(jìn)行回歸分析。

表1 后滯單頁影響因素非參檢驗(yàn)結(jié)果

2.2 多元線性回歸分析

由影響后滯單頁數(shù)P＜0.05的相關(guān)因素，建立多元線性回歸方程：

由回歸方程可知，科別、病房負(fù)責(zé)歸檔人員類型、出院人數(shù)是影響后滯單頁數(shù)的主要因素。表2結(jié)果顯示，方程的多重相關(guān)系數(shù)R=0.754，后滯單頁數(shù)與各影響因素的總體相關(guān)程度為0.754，說明后滯單頁數(shù)與自變量相關(guān)度比較高；回歸方程擬合優(yōu)度R2=0.569，調(diào)整后R2=0.551，此回歸方程解釋百分比相對較高，擬合優(yōu)度相對較好；F=31.866，P=0.000，拒絕原假設(shè)，說明回歸方程成立?；貧w方程中的回歸系數(shù)所對應(yīng)的顯著性均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），說明自變量與因變量之間有明顯的線性關(guān)系，有較強(qiáng)的解釋能力；膨脹因子VIF值均小于5，說明這些變量之間共線性相對較弱。由圖1殘差累積概率圖可以看出，所有點(diǎn)都相對接近對角線，認(rèn)為殘差是正態(tài)的。可以運(yùn)用模型對后滯單頁數(shù)進(jìn)行預(yù)測，以提前做好人員調(diào)配。

表2 回歸模型摘要

3 討論與建議

3.1 影響因素討論

對影響因素的討論，從不同科別影響因素情況、不同病房負(fù)責(zé)歸檔人員類型影響因素情況、出院人數(shù)影響因素情況和回收率影響因素情況幾個方面進(jìn)行討論分析，具體如下。

3.1.1 不同科別影響因素情況 由表1看出，科別與后滯單頁Kruskal-WallisH檢驗(yàn)的χ2=99.068，P=0.000，科別與后滯單頁之間存在顯著相關(guān)性。分析科別對后滯單頁影響的原因，外科系統(tǒng)由于病理報(bào)告遲歸、取檢結(jié)果人員不明確、患者病理欠費(fèi)等原因造成后滯單頁數(shù)較多。內(nèi)科系統(tǒng)由于鏡檢報(bào)告病房單獨(dú)登記留存影響歸檔時間、取送檢結(jié)果管理存在缺陷、操作記錄使用單獨(dú)系統(tǒng)等原因造成后滯單頁數(shù)較多，對病案管理工作造成一定影響。

3.1.2 不同病房負(fù)責(zé)歸檔人員類型影響因素情況 病房負(fù)責(zé)歸檔人員類型與后滯單頁Kruskal-WallisH檢驗(yàn)的χ2=46.744，P=0.000，病房負(fù)責(zé)歸檔人員類型與后滯單頁之間存在顯著相關(guān)性。本研究10個科別中泌尿外科2、普通外科3、普通外科4、呼吸內(nèi)科、心內(nèi)科、消化內(nèi)科都是主治醫(yī)師負(fù)責(zé)；泌尿外科1、胸外科都是護(hù)士站負(fù)責(zé)；血液科、腎內(nèi)科都是院總負(fù)責(zé)。主治醫(yī)師由于手術(shù)和出診等事務(wù)較多，對后滯單頁及時歸檔產(chǎn)生較大影響；護(hù)士站雖然有24 h值班，但輪崗輪班交接時存在交接誤差情況，導(dǎo)致后滯單頁不能及時歸檔管理；院總管理床位能較全面的了解患者具體情況，后滯單頁歸檔較為及時全面。

圖1 殘差累積概率圖（P-P圖）

3.1.3 出院人數(shù)影響因素情況 出院人數(shù)和后滯單頁數(shù)Spearman檢驗(yàn)的相關(guān)系數(shù)可以看出，出院人數(shù)與后滯單頁數(shù)成正比例相關(guān)。隨著病房周轉(zhuǎn)率日益提高，各科室的出院人數(shù)不斷攀升，許多科室的后滯單頁數(shù)比出院人數(shù)還要多。后滯單頁不僅造成了病歷回收的不完整，還造成了編碼人員進(jìn)行ICD編碼的二次返工，同時給掃描追加單頁和單頁順號后再次歸檔造成較大壓力，而且人員工作量化指標(biāo)很難測算，造成績效評價困擾。

3.1.4 回收率影響因素情況 通過多元線性回歸模型的建模元素可知，回收率不是后滯單頁產(chǎn)生的主要影響因素。以回收病歷太快為由，造成病歷不能及時歸檔或嚴(yán)重缺頁歸檔是不正常的現(xiàn)象[10]。在DRGs背景下，不能以回收病歷加快和結(jié)賬速度為由，拖延歸檔或缺陷歸檔病歷，避免后滯單頁的大量產(chǎn)生。

3.2 減少后滯單頁的建議

3.2.1 優(yōu)化病歷管理流程 針對出院人數(shù)較多的科室，采取每日回收后滯單頁，當(dāng)日收回當(dāng)日數(shù)字化處理。病房可根據(jù)數(shù)字化掃描件進(jìn)行登記、閱覽，減少病歷在病房滯留時間，有些單頁便可隨著病歷一并歸檔，減少后滯單頁的產(chǎn)生[11]。庫房管理人員可將掃描后的后滯單頁進(jìn)行兩日歸檔，減輕工作量提高工作效率。

3.2.2 完善電子病歷系統(tǒng) 統(tǒng)一和完善電子病歷系統(tǒng)，規(guī)范書寫手術(shù)記錄、操作記錄，避免造成病歷的出處不統(tǒng)一，標(biāo)準(zhǔn)不同而增加后滯頁的產(chǎn)生。在電子病歷系統(tǒng)中對編碼人員開放病理科報(bào)告權(quán)限，可縮短病案管理人員完善病理診斷時間，對欠費(fèi)未出病理報(bào)告的患者也不會影響其診斷編碼的完善。

3.2.3 專人專管，避免互相推脫 在病房設(shè)置專人進(jìn)行管理，責(zé)任到人。避免漏交、錯交和忘交等情況，以至后滯時間長而越積越多。住院醫(yī)師書寫病歷時對病歷的完整性更加了解，適合管理、修改和完善后滯單頁內(nèi)容，高級別醫(yī)師更適合以審核確認(rèn)相關(guān)內(nèi)容為主。

3.2.4 預(yù)估后滯單頁量，合理調(diào)配資源進(jìn)行績效考核 后滯單頁的產(chǎn)生是隨機(jī)狀態(tài)，預(yù)估后滯單頁量是重要環(huán)節(jié)之一。根據(jù)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的數(shù)據(jù)事先預(yù)估調(diào)配好人員，既能避免崗位工作壓力過大而出現(xiàn)錯誤，又能合理的按工作量來調(diào)配績效[12]。

綜上所述，通過對病歷后滯單頁影響因素分析和回歸模型的建立，找出了主要的影響因素為科別、病房負(fù)責(zé)人員類型和出院人數(shù)。采用多元線性回歸模型分析，不僅找出主要的影響因素，還可對后滯單頁量進(jìn)行預(yù)估，為合理調(diào)配和優(yōu)化醫(yī)療資源提供具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的數(shù)據(jù)支持。根據(jù)各影響因素提出優(yōu)化病歷管理流程、完善電子病歷系統(tǒng)、專人專管、預(yù)估后滯單頁量、合理調(diào)配資源進(jìn)行績效考核的具體建議。為增強(qiáng)病歷的完整性、減少后滯內(nèi)容提供參考。