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＂住院患者出院后０－３１天非預(yù)期再住院率＂是衡量醫(yī)院醫(yī)療質(zhì)量安全的重要負(fù)性指標(biāo)，也是《三級醫(yī)院評審標(biāo)準(zhǔn)（２０２５年版）》的監(jiān)測指標(biāo)之一。該指標(biāo)反映醫(yī)療機構(gòu)在患者診療、康復(fù)及出院管理中的潛在問題，但醫(yī)院在準(zhǔn)確識別、分析及降低非預(yù)期再住院率方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)。
目前，醫(yī)院在管理該指標(biāo)時主要存在三個難點：一是缺乏統(tǒng)一的界定標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致＂非預(yù)期再住院＂與＂計劃性再住院＂容易混淆；二是傳統(tǒng)人工上報方式效率低、漏報誤報率高，且無法實現(xiàn)實時監(jiān)測；三是再住院原因復(fù)雜，可能涉及診療質(zhì)量、患者依從性、家庭支持等多方面因素，難以精準(zhǔn)定位改進(jìn)方向。這些問題的存在使得醫(yī)院難以及時干預(yù)和持續(xù)優(yōu)化該指標(biāo)。
本文探討如何借助信息化手段構(gòu)建智能監(jiān)測體系，提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，并推動質(zhì)量改進(jìn)閉環(huán)管理。
１．指標(biāo)定義與核心區(qū)分
非預(yù)期再住院是指患者出院后３１天內(nèi)因相同或相關(guān)疾病非計劃性再次入院，其核心特征在于非預(yù)期性和可預(yù)防性。非預(yù)期性通常由診療缺陷、并發(fā)癥或管理疏漏導(dǎo)致，如術(shù)后感染、藥物不良反應(yīng)、出院隨訪不足等；可預(yù)防性則強調(diào)通過優(yōu)化臨床路徑、加強出院評估和隨訪能夠降低發(fā)生率。
需要注意的是，單純由患者經(jīng)濟困難、家庭照護(hù)缺失等非醫(yī)療因素導(dǎo)致的再住院，若無法通過醫(yī)療干預(yù)改善，則不計入＂可預(yù)防性＂統(tǒng)計范疇，但仍應(yīng)納入總再住院率的計算，以確保數(shù)據(jù)完整性。降低非預(yù)期再住院率不僅能減輕患者負(fù)擔(dān)，還能優(yōu)化醫(yī)療資源利用，提升醫(yī)院整體運營效率。
２．智能監(jiān)測流程設(shè)計
（１）規(guī)范判定標(biāo)準(zhǔn)與分析機制：醫(yī)院需制定明確的《非預(yù)期再住院判定規(guī)則》，參考國家政策要求，排除計劃性再住院（如雙側(cè)手術(shù)、規(guī)律放化療等），重點關(guān)注相同或相關(guān)診斷的再入院病例。同時，建立多學(xué)科分析機制（ＭＤＴ），由臨床醫(yī)師、護(hù)士、藥師、社工、質(zhì)控專員等組成團(tuán)隊，對高頻再住院病例（如再住院率超過科室歷史基線２倍標(biāo)準(zhǔn)差）或嚴(yán)重不良事件啟動根因分析（ＲＣＡ），制定針對性改進(jìn)措施。
（２）構(gòu)建智能監(jiān)測平臺：通過對接ＨＩＳ、ＥＭＲ、隨訪系統(tǒng)等，實現(xiàn)患者出院診斷、醫(yī)囑和隨訪記錄的實時采集。平臺應(yīng)具備兩大核心功能：
?風(fēng)險預(yù)測模型：基于機器學(xué)習(xí)算法，整合患者基礎(chǔ)疾?。ㄈ纾茫瑁幔颍欤螅铮钪笖?shù)）、診療操作（如手術(shù)類型）、社會因素（如家庭支持）等變量，提前識別出院后３１天內(nèi)再住院高風(fēng)險患者，輔助臨床開展早期干預(yù)（如加強隨訪頻次）。
?非預(yù)期再住院判定規(guī)則庫：對已發(fā)生的再住院病例，通過專家共識建立的規(guī)則庫自動判定是否屬于＂非預(yù)期＂，例如：感染、藥物相關(guān)問題、慢性病惡化等醫(yī)療相關(guān)因素納入統(tǒng)計，而計劃性治療（如腎透析、化療療程）或單純社會因素導(dǎo)致的再住院予以排除。
平臺采用＂臨床上報＋系統(tǒng)自動篩查＂的雙通道機制，既鼓勵醫(yī)生主動填報，又通過數(shù)據(jù)比對標(biāo)記疑似漏報病例，最后由質(zhì)控人員復(fù)核確認(rèn)，形成閉環(huán)管理。
３．?dāng)?shù)據(jù)準(zhǔn)確性與持續(xù)優(yōu)化
（１）數(shù)據(jù)治理與模型迭代：為確保判定準(zhǔn)確性，需統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（如ＩＣＤ診斷編碼、結(jié)構(gòu)化隨訪記錄），并通過多源數(shù)據(jù)交叉驗證（如醫(yī)囑、護(hù)理記錄、隨訪信息）減少偏差。預(yù)測模型需動態(tài)優(yōu)化，例如針對老年患者提升＂家庭支持不足＂的權(quán)重，或結(jié)合臨床反饋細(xì)化＂藥物相關(guān)問題＂的判定標(biāo)準(zhǔn)，以提高模型的適應(yīng)性和精準(zhǔn)度。
（２）人工復(fù)核與倫理合規(guī)：系統(tǒng)篩查結(jié)果需經(jīng)質(zhì)控人員二次審核，重點關(guān)注高風(fēng)險患者非預(yù)期再住院或低風(fēng)險患者異常再住院等極端案例。同時，涉及患者隱私的數(shù)據(jù)（如獨居、低收入）需匿名化處理，符合《個人信息保護(hù)法》要求。
（３）持續(xù)改進(jìn)機制：每月生成分析報告，運用柏拉圖、魚骨圖等工具定位關(guān)鍵問題（如術(shù)后感染管理不足、出院宣教缺失），并將典型案例納入醫(yī)務(wù)人員培訓(xùn)。通過控制圖監(jiān)測干預(yù)措施的效果，實現(xiàn)＂分析－改進(jìn)－評估＂的閉環(huán)管理。
通過信息化手段，醫(yī)院可逐步構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、智能化的非預(yù)期再住院管理體系，最終實現(xiàn)醫(yī)療質(zhì)量提升與患者安全保障的雙重目標(biāo)。
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