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        非計劃再住院的統(tǒng)計及其SAS實現(xiàn)

        2022-08-01 09:50:42王清亮張永媛李向一
        中國醫(yī)院統(tǒng)計 2022年3期
        關鍵詞:數(shù)據(jù)庫

        王清亮 張永媛 李向一 韓 輝

        山東大學齊魯醫(yī)院,250012 山東 濟南

        再住院是指同一患者在同一醫(yī)院因與前一次住院相同或相關疾病而造成的重復住院[1],包括計劃內和非計劃再住院2種情況。因非計劃再住院與醫(yī)療質量密切相關,所以更受關注,統(tǒng)計時間范圍通常為患者出院后30 d內或31 d內[2-4]。原國家衛(wèi)生部辦公廳發(fā)布的《三級綜合醫(yī)院醫(yī)療質量管理與控制指標(2011版)》(衛(wèi)辦醫(yī)政函〔2011〕54號)將非計劃再住院納入其中,并將統(tǒng)計時間范圍限定為患者出院31 d內[5]。在美國,2003—2004年大約五分之一的醫(yī)療保險受益人在出院后30 d內再次住院,其中大約90%為非計劃再住院,2004年非計劃再住院帶來的醫(yī)療保險支出約為174億美元[6]。2017—2020年國家醫(yī)療服務與質量安全數(shù)據(jù)抽樣調查結果顯示,2019年我國二級及以上公立醫(yī)院的出院31 d內非計劃再住院率為2.92%,高于2017年和2018年同期[7-8]。所以,要嚴格控制非計劃再住院率,加強對其數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析與應用。然而,數(shù)據(jù)統(tǒng)計的科學化和標準化是統(tǒng)計結果充分應用的前提。雖然目前各醫(yī)院病案統(tǒng)計或信息部門都可以對非計劃再住院進行統(tǒng)計分析,但由于對內涵的理解和實際統(tǒng)計操作過程存在不同程度差異,導致統(tǒng)計結果的可靠性和可比性不高。本文旨在進一步明確出院31 d內非計劃再住院的統(tǒng)計內涵,建立科學、標準的統(tǒng)計流程。

        1 非計劃再住院的統(tǒng)計內涵

        出院31 d內非計劃再住院的統(tǒng)計按時間分段可以劃分為出院當天、2~15 d和16~31 d內非計劃再住院,包括人次和率的統(tǒng)計?,F(xiàn)有資料中,僅在國家衛(wèi)生健康委自2015年開始每年組織開展的國家醫(yī)療服務與質量安全數(shù)據(jù)抽樣調查工作中對出院31 d內非計劃再住院人次給出了詳細統(tǒng)計標準:(1)同一醫(yī)院,同一患者;(2)病案首頁中“是否有出院31 d內再住院計劃”項目的填寫為無或空;(3)前一次出院和本次出院主要診斷ICD-10疾病編碼亞目(即疾病編碼前5位,含小數(shù)點)相同;(4)排除出院主要診斷和其他診斷ICD-10疾病編碼為Z51.0(放射治療療程)、Z51.1(腫瘤化學治療療程)、Z51.2(其他化學治療)和Z51.8(其他特指治療)的患者[1]。非計劃再住院率=非計劃再住院人次/(同期出院患者總人次-死亡患者人數(shù))×100%[5]。但如果非計劃再住院患者中有死亡患者,則應包括在分母中,所以此時分母應校正為:同期出院患者總人次-死亡患者人數(shù)+非計劃再住院死亡患者人數(shù)。

        2 非計劃再住院人次的SAS統(tǒng)計流程

        2.1 導入Excel病案首頁數(shù)據(jù)

        病案首頁數(shù)據(jù)按照國家衛(wèi)生統(tǒng)計信息網(wǎng)絡直報系統(tǒng)中,衛(wèi)健統(tǒng)4表要求的格式規(guī)范進行錄入。見表1。

        表1 2019年某醫(yī)院出院患者信息

        proc import datafile=′文件存儲路徑文件名1.xlsx′out=a

        dbms=xlsx replace;

        run;/*導入文件名字為文件名1的Excel格式病案首頁數(shù)據(jù),輸出SAS數(shù)據(jù)庫名字為a*/

        2.2 數(shù)據(jù)整理

        data b;

        set a;

        rysj1=input(rysj,yymmdd10.);

        cysj1=input(cysj,yymmdd10.);

        format rysj1 cysj1 yymmdd10.;/*因為導入的Excel病案首頁數(shù)據(jù)中入院時間和出院時間這2個日期變量的格式為文本格式,故將其轉變?yōu)榭捎糜谟嬎愕娜掌诟袷?,并賦予新的變量名,定義具體日期格式*/

        sjbdm=substr(jbdm,1,5);/*使用substr函數(shù)截取出院主要診斷ICD-10疾病編碼前5位(含小數(shù)點)。注意,使用該函數(shù)時小數(shù)點也算作1位數(shù)*/

        run;

        2.3 數(shù)據(jù)清理(剔除不符合統(tǒng)計標準的數(shù)據(jù))

        data c;

        set b;

        if sfzzyjh=2 then delete;/*剔除病案首頁中“是否有出院31 d內再住院計劃”填寫為“2”的患者*/

        if prxmatch(′/z51.0|z51.1|z51.2|z51.8/′,jbdm)^=0 then delete;/*此處也可以用sjbdm這個變量名*/

        array a(15)jbdm1-jbdm15;/*使用array數(shù)組函數(shù)批量調用規(guī)則命名的SAS變量,即15個出院其他診斷變量名*/

        do i=1 to 15;

        if prxmatch(′/z51.0|z51.1|z51.2|z51.8/′,a(i))^=0 then delete;

        end;/*此部分程序的主要目的是剔除出院主要診斷(jbdm)和其他診斷(jbdm1-jbdm15)ICD-10疾病編碼為Z51.0、Z51.1、Z51.2和Z51.8的患者。使用prxmatch正則表達式函數(shù)對診斷中特定的疾病編碼進行判斷,如符合條件,則賦值為1,刪除該患者數(shù)據(jù),否則賦值為0,保留該患者數(shù)據(jù)。這里只保留了15個出院其他診斷,可根據(jù)實際情況調整數(shù)量*/

        drop i;

        run;

        由于病案號是唯一的,即使患者多次住院,也使用相同的病案號,故可用病案號作為患者身份識別碼。除此之外,也可以使用身份證號碼,但是患者住院時無法提供身份證號碼的情況普遍存在,比如暫未辦理戶口的嬰幼兒患者、社會救助的無法確定身份的患者等。所以,建議使用病案號。

        2.4 篩選非計劃再住院患者人次

        proc sort data=c;

        by bah cysj1;

        run;/*對數(shù)據(jù)庫c按病案號和出院時間進行排序*/

        data d;

        set c;

        by bah;

        first=first.bah;

        last=last.bah;

        if first+last=2 then delete;/*此處表達式計算結果為2,表明fisrt=1和last=1在同一個觀測中,意味著該患者僅有1次住院,故將其刪除,保留下來的為存在2次及以上非計劃再住院的患者*/

        drop first last;

        rysj1lag=lag(rysj1);

        cysj1lag=lag(cysj1);

        sjbdmlag=lag(sjbdm);/*為計算本次非計劃再住院的入院時間與前一次出院時間的間隔天數(shù),使用lag函數(shù)將入、出院時間數(shù)據(jù)列進行滯后處理,并生成新的數(shù)據(jù)列,賦予新的變量名,以使前一次入、出院時間與本次非計劃再住院的數(shù)據(jù)處在同一個觀測中。同時,對出院主要診斷(ICD-10疾病編碼亞目)數(shù)據(jù)列進行滯后處理,以判斷本次非計劃再住院的出院主要診斷與前一次出院主要診斷是否相同*/

        format cysj1lag rysj1lag yymmdd10.;

        diff=rysj1-cysj1lag;/*計算本次非計劃再住院的入院時間與前一次出院時間的間隔天數(shù)*/

        run;

        data e;

        set d;

        by bah;

        if first.bah then diff=.;/*由于前面已按患者病案號和出院時間排序,所以數(shù)據(jù)庫中同一患者的第1條信息代表其第1次住院,故將該患者第1條信息中的間隔天數(shù)重置為缺失值*/

        if sjbdmlag=sjbdm and diff<31 and diff^=.;/*篩選出2次出院主要診斷相同且間隔天數(shù)為30 d之內的患者*/

        if diff=0 then group=1;

        else if diff ge 1 and diff le 14 then group=2;

        else if diff ge 15 and diff le 30 then group=3;/*按照出院當天、2~15 d、16~31 d進行分組統(tǒng)計*/

        run;

        proc export data=e

        outfile=′文件存儲路徑文件名2.xlsx′

        dbms=xlsx replace;

        run;/*輸出出院31 d內非計劃再住院人次數(shù)據(jù)庫*/

        2.5 統(tǒng)計非計劃再住院率

        proc sql;

        create table work.b1 as

        select count(bah)as n

        from work.b;

        run;/*利用proc sql過程步,以病案號作為統(tǒng)計變量,從前面的b數(shù)據(jù)庫中統(tǒng)計出院患者總人次n,并將結果輸出到新的數(shù)據(jù)庫b1*/

        create table work.b2 as

        select count(bah)as n1

        from work.b

        where lyfs=′5′;

        run;/*統(tǒng)計出院患者總人次中的死亡患者人數(shù)n1,并將結果輸出到新的數(shù)據(jù)庫b2*/

        create table work.e1 as

        select count(bah)as n2

        from work.e;

        run;/*從前面的e數(shù)據(jù)庫中統(tǒng)計出院31 d內非計劃再住院人次n2,并將結果輸出到新的數(shù)據(jù)庫e1*/

        create table work.e2 as

        select count(bah)as n3

        from work.e

        where lyfs=′5′;

        run;/*統(tǒng)計出院31 d內非計劃再住院人次中的死亡患者人數(shù)n3,并將結果輸出到新的數(shù)據(jù)庫e2*/

        quit;

        data f;

        merge b1 b2 e1 e2;/*將4個新生成的數(shù)據(jù)庫橫向合并,以便于計算出院31 d內非計劃再住院率*/

        percent1=n2/(n-n1)*100;/*未對分母進行校正的非計劃再住院率*/

        percent2=n2/(n-n1+n3)*100;/*對分母進行校正后的非計劃再住院率*/

        run;

        2.6 統(tǒng)計案例

        采用以上SAS統(tǒng)計程序,對2016—2019年某三甲醫(yī)院出院31 d內非計劃再住院情況進行統(tǒng)計分析,結果顯示該醫(yī)院出院31 d內非計劃再住院率總體呈下降趨勢,年均下降32.37%;出院當天、2~15 d和16~31 d非計劃再住院率總體上均呈不同程度下降趨勢,見表2。通過多人分別采取不同方法編程統(tǒng)計、手工統(tǒng)計等途徑驗證,此SAS程序的統(tǒng)計結果與實際情況一致。此外,采用校正后的分母對非計劃再住院率進行計算,由于出院患者總人次數(shù)較大,在統(tǒng)計結果精確到小數(shù)點后2位的情況下,結果無變化。

        表2 某三甲醫(yī)院2016—2019年出院31 d內非計劃再住院統(tǒng)計分析 單位:%

        3 討論

        非計劃再住院是監(jiān)測醫(yī)療質量的重要負性指標之一,不僅會造成醫(yī)療資源的嚴重浪費,更會損害患者的身心健康,給患者及其家人帶來沉重的經(jīng)濟負擔。為減少由非計劃再住院造成的醫(yī)保基金損失,美國醫(yī)療保險和醫(yī)療補助中心(the centers formedicare&medicaid services,CMS)實施了再住院降低項目(hospital readmissions reduction program,HRRP),并在《社會保障法》中規(guī)定減少向醫(yī)院支付超額再住院費用,以推動醫(yī)院降低可避免的再住院率[9]。研究表明,通過加強隨訪、溝通、患者教育和改善醫(yī)療、護理服務等干預措施,13%~50%的非計劃再住院可以避免發(fā)生[2-3,10-11]。雖然我國的非計劃再住院率可能低于美國,但我國人口多,患者基數(shù)大,所以非計劃再住院患者人次仍然是個龐大的數(shù)字。我國尚無非計劃再住院造成的經(jīng)濟損失相關數(shù)據(jù),但非計劃再住院問題不容小覷。

        SAS統(tǒng)計軟件在國際上被譽為統(tǒng)計分析的標準軟件,近年來在病案管理和統(tǒng)計中的應用越來越廣泛。谷玉婷等[12]利用SAS的surveyselect隨機抽樣過程實現(xiàn)對病案的隨機抽查,幫助提高病案管理效率和質量。2020年8月,國家衛(wèi)生健康委發(fā)布《關于加強衛(wèi)生健康統(tǒng)計工作的指導意見》(國衛(wèi)規(guī)劃發(fā)〔2020〕16號),強調規(guī)范統(tǒng)計過程管理,增強統(tǒng)計數(shù)據(jù)的真實性、準確性、完整性[13]。本研究利用SAS 9.4版本建立了非計劃再住院的標準統(tǒng)計流程,統(tǒng)計程序經(jīng)過多次嚴格討論與多種方式驗證,能夠確保程序科學規(guī)范,統(tǒng)計結果真實可靠。陳美玲等[14]運用SQL對非計劃再住院進行查詢統(tǒng)計,但在剔除放化療患者方面,未說明是否主要診斷和其他診斷的放化療患者都被剔除,也未給出具體剔除的放化療患者的疾病編碼,所以其查詢統(tǒng)計結果和本SAS程序的統(tǒng)計結果可能存在差異。本文亦給出了非計劃再住院率的SAS統(tǒng)計程序。

        在非計劃再住院的應用上,注意以下幾方面:第一,根據(jù)定義,再住院是因與前一次住院相同或相關疾病而造成的重復住院,但目前對因相關疾病造成的再住院的統(tǒng)計還無法實現(xiàn),只能統(tǒng)計因相同疾病而造成的再住院;第二,可以根據(jù)臨床專業(yè)、病種、手術術種、疾病診斷相關組(DRGs)、患者的人口學或疾病特征等對非計劃再住院情況進行深入分析,充分挖掘數(shù)據(jù)價值,強化應用,輔助醫(yī)療管理和臨床決策;第三,年度出院患者中非計劃再住院人次不一定等于每月或每季度出院患者中非計劃再住院人次的總和,因為統(tǒng)計每月或每季度非計劃再住院人次時,數(shù)據(jù)庫僅包括當月或當季度的出院患者時,跨月或跨季度的非計劃再住院患者則未統(tǒng)計在內;第四,不同醫(yī)院間、不同專業(yè)間、不同病區(qū)間的非計劃再住院情況不宜直接比較,要充分考慮病種結構和疾病疑難危重程度等因素的影響,可以對CMI等主要影響因素進行校正或對數(shù)據(jù)進行標化后再比較,或根據(jù)DRGs進行比較分析[4,8];第五,病案首頁填寫的完整性和準確性,以及采用的ICD-10疾病編碼庫版本是數(shù)據(jù)統(tǒng)計結果真實可靠、可比的基礎,要不斷提高病案首頁填寫質量和標準化;第六,建議衛(wèi)生健康行政部門將出院31 d內非計劃再住院率納入醫(yī)院績效考核指標體系,推動醫(yī)院提高醫(yī)療技術水平,改善醫(yī)療服務,減輕患者經(jīng)濟負擔,節(jié)約醫(yī)療資源。

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