袁筱祺 趙英英

(上海市第一人民醫(yī)院醫(yī)務(wù)處 上海 200080)

1 引言

隨著按疾病診斷相關(guān)分組/按病種分值付費(diagnosis related groups / diagnosis-intervention packet，DRG/DIP)試點工作的不斷推動，住院病案在國家公立醫(yī)院績效考核中的比重逐年遞增。住院病案是診療過程中對住院患者檢驗檢查、診斷治療和預(yù)后轉(zhuǎn)歸等情況的醫(yī)療記錄，是醫(yī)療活動過程中的重要原始文件[1]。病案的內(nèi)涵質(zhì)量對醫(yī)院的醫(yī)療、研究、績效考核等方面有重要影響，推動公立醫(yī)院長久發(fā)展[2-3]。住院病案內(nèi)涵質(zhì)量是衡量醫(yī)院管理水平及醫(yī)師業(yè)務(wù)能力的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。質(zhì)量評價既包括病案整體的規(guī)范和格式的外在質(zhì)量，也包括內(nèi)涵質(zhì)量的控制。住院病案主要包含首頁、出院小結(jié)、入院記錄、首次病程記錄、病程記錄、護理文書、患者知情同意書以及各種檢驗檢查項目結(jié)果等電子文書，記錄患者在院期間全流程的診療經(jīng)過。內(nèi)涵質(zhì)量表現(xiàn)書寫者對疾病分析、臨床診療思維的邏輯性、診斷結(jié)論的正確性、各種檢驗檢查項目的精準(zhǔn)化、治療方法的合理性以及對疾病變化記錄的及時性。住院病案內(nèi)涵質(zhì)量主要針對除首頁之外的電子病案質(zhì)量進行把控，是住院病案的核心和精華。病案書寫質(zhì)量與臨床工作效率息息相關(guān)，影響住院病案內(nèi)涵質(zhì)量的因素比較復(fù)雜。

國內(nèi)外預(yù)測住院病案內(nèi)涵質(zhì)量的方法學(xué)研究差異較大，相關(guān)研究評價指標(biāo)具有多樣化。吳春雁等[4]從中醫(yī)住院病案角度切入，探索歸納中醫(yī)住院病案內(nèi)涵質(zhì)量缺陷，問題主要集中在中醫(yī)望聞切診、辨病辨證依據(jù)、中醫(yī)鑒別診斷、初步診斷、理法方藥一致性等8個方面。Trout K E等[5]利用流行病學(xué)參數(shù)分析和經(jīng)濟學(xué)方法評估住院病案質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)潛在問題病案。Mor S M等[6]利用住院病案記錄評估食品和水傳播監(jiān)測系統(tǒng)，再次強調(diào)住院病案內(nèi)涵質(zhì)量控制的重要性。

國內(nèi)主要關(guān)注住院病案首頁質(zhì)控，對住院病案內(nèi)涵質(zhì)量把控的相關(guān)研究較少。王珊等[7]研究發(fā)現(xiàn)住院病案首頁中前3位缺陷為患者基本信息、診療信息以及三級醫(yī)師質(zhì)控簽名，且不同級別醫(yī)院病案缺陷分布存在差異。倪如莉等[8]從不同醫(yī)院性質(zhì)角度切入，發(fā)現(xiàn)民營醫(yī)院和公立醫(yī)院住院病案首頁填寫缺陷差異主要體現(xiàn)在總體質(zhì)量、住院信息和診療信息方面。近年來，部分研究開始利用機器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建住院病案質(zhì)量評估模型。丁欣等[9]對住院病案首頁進行評估分類模型構(gòu)建，發(fā)現(xiàn)能夠有效降低問題發(fā)生率。

本研究通過調(diào)查上海市第一人民醫(yī)院經(jīng)專家及科室質(zhì)控員督查的住院病案等級及扣分指標(biāo)情況，探討影響住院病案內(nèi)涵質(zhì)量的因素，建立基于多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(multi-layer perception，MLP)的住院病案內(nèi)涵質(zhì)量預(yù)測模型，為公立醫(yī)院住院病案內(nèi)涵質(zhì)量的提升提供理論依據(jù)。

2 資料與方法

2.1 資料來源

在醫(yī)院病案質(zhì)量監(jiān)控信息系統(tǒng)中，查詢2022年6—11月住院終末病案，在每月病案中隨機抽取60～110份，剔除邏輯不規(guī)律及數(shù)據(jù)缺失的病案，共收集590份住院病案(涉及消化科、腎內(nèi)科、神經(jīng)內(nèi)科、心內(nèi)科等內(nèi)科，骨科、普外科、胸外科、眼科、心外科等外科)。首先由科室病案質(zhì)控員進行自我評價和修改。同時組建醫(yī)院專家組對住院病案分級評分?？鄯种笜?biāo)涉及出院小結(jié)、入院記錄、基本情況、三級查房、術(shù)前討論等。

2.2 研究方法

2.2.1 住院病案內(nèi)涵質(zhì)量評級 按照《住院病歷質(zhì)控評分標(biāo)準(zhǔn)》評級，主要質(zhì)控評分項目包括入院記錄、病程記錄、出院(死亡)記錄、輔助檢查、告知委托書、知情同意書、醫(yī)囑、病歷書寫要求8部分。終末病史的總分為100分，依據(jù)院內(nèi)住院病案質(zhì)量評定標(biāo)準(zhǔn)，將75分及以下歸為丙級病史，75～90分歸為乙級病史，90分以上歸為甲級病史，等級越高則住院病案內(nèi)涵質(zhì)量越高，匯總抽取病案及其評級信息形成住院病案數(shù)據(jù)庫。

2.2.2 主要參數(shù)指標(biāo)確定 按照7∶3的比例，采用隨機數(shù)字法分組，將整體數(shù)據(jù)庫隨機分為訓(xùn)練集樣本和測試集樣本。訓(xùn)練集樣本用于構(gòu)建多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，測試集樣本用于檢測構(gòu)建的模型效果。自學(xué)習(xí)多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練集樣本為有效數(shù)據(jù)樣本590份中的401份(68.0%)，檢驗集樣本為189份(32.0%)。模型結(jié)構(gòu)主要包括1個輸入層、1個隱藏層和1個輸出層[10]。本研究因變量是分類變量，采用循環(huán)調(diào)試方法確定最優(yōu)參數(shù)值，設(shè)置輸出層的激活函數(shù)是Softmax函數(shù)，隱藏層激活函數(shù)是雙曲正切函數(shù)。選擇調(diào)整后的共軛梯度算法作為模型優(yōu)化算法。鑒于多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，因此在利用訓(xùn)練集構(gòu)建好模型后，再通過測試集驗證模型。首先將測試集內(nèi)所有病案分組，而后對主要影響因素進行重要性檢驗。判斷預(yù)測效能時，將模型的預(yù)測準(zhǔn)確率、靈敏度、特異度、約登指數(shù)、受試者工作特征(receiver operator characteristic，ROC)曲線及曲線下面積(area under the curve，AUC)等作為主要的評估指標(biāo)。

2.2.3 多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建 基于多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成預(yù)測模型構(gòu)建，主要采用層狀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。主要構(gòu)建流程：首先確定納入模型的變量類型及賦值方式；其次通過模型節(jié)點選定、確定結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練樣本、訓(xùn)練參數(shù)等規(guī)定變量算法參數(shù)；利用反向傳播算法，初步構(gòu)建預(yù)測模型。結(jié)合測試集樣本再次測試泛化，最終構(gòu)建預(yù)測模型，見圖1。

圖1 多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

2.2.4 統(tǒng)計學(xué)方法 采用SPSS 27.0統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)分析。對扣分項目指標(biāo)等定性資料，采用χ2檢驗進行單因素分析初篩影響因素，作為輸入節(jié)點。采用Matlab軟件計算模型的預(yù)測準(zhǔn)確率、靈敏度、特異度、AUC、ROC曲線等預(yù)測指標(biāo)。

3 結(jié)果

3.1 納入研究基本特征

經(jīng)過科室質(zhì)控員自評和專家組考核評級，甲級病案440份，總甲級率為74.58%；乙級病案146份，總乙級率為24.75%；丙級病案4份，總丙級率為6.78%，見表1。

表1 住院病案基本特征[n(%)]

3.2 基于單因素的影響因素初篩

對于各扣分項目等定性資料，采用χ2檢驗和精確概率法統(tǒng)計分析。單因素顯著性結(jié)果，見表2，初步篩選出影響住院病案內(nèi)涵質(zhì)量效果評價的22項指標(biāo)(P<0.05)。

表2 住院病案內(nèi)涵質(zhì)量的單因素分析[n(%)]

3.3 住院病案內(nèi)涵質(zhì)量預(yù)測模型

3.3.1 建立基于MLP的住院病案內(nèi)涵質(zhì)量預(yù)測模型 因變量(輸出層)是住院病案不同等級變量，自變量(輸入層)是單因素分析中差異具有統(tǒng)計學(xué)意義的變量(共22個神經(jīng)元)；隱藏層包含7個神經(jīng)元；輸出層為甲級、乙級、丙級3個神經(jīng)元。

3.3.2 模型觀察預(yù)測準(zhǔn)確率 根據(jù)個案相對數(shù)目，按照7∶3的比例隨機分配至訓(xùn)練集和檢驗集。利用訓(xùn)練集搭建MLP模型，訓(xùn)練模型總體預(yù)測準(zhǔn)確率為89.0%。使用檢驗集驗證MLP模型，總體預(yù)測準(zhǔn)確率為90.5%，說明模型整體預(yù)測效能較好，見表3。

表3 多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測情況

按照儲集層住院病案等級分組，當(dāng)甲級住院病案作為預(yù)測目標(biāo)時，甲級住院病案的預(yù)測擬概率遠高于其他等級預(yù)測擬概率，說明甲級病案分類識別效果較好；當(dāng)乙級住院病案作為預(yù)測目標(biāo)時，乙級住院病案的預(yù)測擬概率遠高于其他等級預(yù)測擬概率，說明乙級病案分類識別效果較好。

3.3.3 重要性變量輸出 預(yù)測模型對輸入層自變量的重要性排序，影響住院病案評為甲級的前5位重要獨立因素為手術(shù)安全核查表缺少手術(shù)開始前的勾選、首次主任查房分析討論欠妥(缺少鑒別診斷)、手術(shù)護理記錄單缺少送檢者簽名、三級查房內(nèi)容雷同(診斷依據(jù)缺少發(fā)病時間)、醫(yī)囑單缺少醫(yī)師手寫簽名。

3.3.4 模型預(yù)測效能 多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測效能較好。靈敏度為93.73%，特異度為78.22%，95%CI為0.928～0.951，截斷值為0.11，即當(dāng)截斷值≥0.11時，住院病歷為甲級病歷的可能性較大。繪制ROC曲線，檢驗變量選擇預(yù)測模型公式計算出的階段值，狀態(tài)變量選擇住院病案是否為甲級病案。AUC無限接近1，說明模型整體預(yù)測效能較好，見圖2。

圖2 總預(yù)測模型ROC曲線(左)/各質(zhì)控等級ROC曲線(右)

4 討論

4.1 影響住院病案內(nèi)涵質(zhì)量的重要獨立因素

本研究表明，多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在住院病案內(nèi)涵質(zhì)量預(yù)測中有較好的效能。揭示出影響住院病案評為甲級的5項重要因素。一是手術(shù)安全核查表填寫不完整。手術(shù)安全核查表的主要目的是確保一些必要術(shù)前程序的執(zhí)行，從而降低手術(shù)風(fēng)險和患者手術(shù)并發(fā)癥發(fā)生率[11]?；诖?，醫(yī)院應(yīng)該加強手術(shù)安全核查表在手術(shù)安全管理以及住院病案質(zhì)量控制中的應(yīng)用。在院內(nèi)規(guī)范手術(shù)安全核查表培訓(xùn)制度，完善核查表的監(jiān)督和核查制度，將其同步到住院病案內(nèi)涵中，盡可能地確保手術(shù)安全核查表的完整性和時效性。二是首次主任查房分析討論欠妥。與蔣鳳娟[12]研究結(jié)果一致，首次主任查房分析討論質(zhì)量對于住院病案內(nèi)涵質(zhì)量具有重要意義。三是手術(shù)護理記錄單缺送檢者簽名。手術(shù)室護理記錄單記錄住院患者在手術(shù)室期間所有護理項目，包括術(shù)前評估、手術(shù)用物評估、術(shù)中護理、術(shù)后物品清點、術(shù)后護理等環(huán)節(jié)的多個表單[13]。張曉然等[14]研究表明，將手術(shù)室護理記錄單系統(tǒng)化整理，可以在一定程度上減少護理記錄缺陷，保證住院病歷內(nèi)涵完整性及高質(zhì)量。四是三級查房內(nèi)容雷同。目前三級查房的缺陷主要集中在醫(yī)師對國內(nèi)外最新進展分析不充分[15]。五是醫(yī)囑單缺醫(yī)師手寫簽名。劉珺等[16]研究表明，應(yīng)用品管圈這一管理學(xué)方法可以有效降低醫(yī)囑處理缺陷發(fā)生率，促進醫(yī)療質(zhì)量。

4.2 應(yīng)用效果分析

本研究通過χ2檢驗和精確概率法等單因素分析初篩住院病案內(nèi)涵質(zhì)量的影響因素，進而利用MLP再篩重要獨立因素。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的靈敏度、特異度、準(zhǔn)確率、ROC曲線等各項評價指標(biāo)均較好。上海市第一人民醫(yī)院將該預(yù)測模型運用于住院病案內(nèi)涵質(zhì)量的影響因素篩選，查找出影響病案質(zhì)量的關(guān)鍵問題，運用重要性排序圖、雷達圖等可視化呈現(xiàn)給具體臨床科室、醫(yī)務(wù)處以及醫(yī)院管理層。相關(guān)科室針對病案內(nèi)涵中的關(guān)鍵問題采取針對性防范措施，定期培訓(xùn)，提升甲級病案率，降低問題病案發(fā)生率，最終提高住院病案內(nèi)涵質(zhì)量。本研究構(gòu)建的MLP模型緩解了傳統(tǒng)人工審查的壓力，也在一定程度上有效解決了臨床住院病案內(nèi)涵質(zhì)量審核的效率問題。

5 結(jié)語

本研究顯示基于MLP的評價模型具有較好的預(yù)測能力，為公立醫(yī)院住院病案質(zhì)量管理提供理論參考。本研究存在一定的局限性，例如研究樣本僅是上海市第一人民醫(yī)院住院病案數(shù)據(jù)，未進行多家醫(yī)院多中心、大樣本驗證，模型存在一定偏倚。后續(xù)將從擴大樣本量、新增影響因素等角度深入研究，迭代完善住院病案內(nèi)涵質(zhì)量預(yù)測模型。