CN111524586A - 规范计算医疗质量控制指标的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了规范计算医疗质量控制指标的方法，涉及医疗信息化的技术领域，包括指标定义准确解读；根据国家有关规范性文件解析指标名称的含义，用标准无误的术语描述指标中所指代的具体内涵；计算公式拆解；将计算公式中所有需要进行演算的子指标进行分解，直至最小颗粒为不需要计算或简单计算就可以获取的基础数据；整理统计口径；明确基础数据过滤条件，完善基础数据的分类描述；计算结果；将指标的计算公式建成计算模型，并向数据平台抓取符合统计口径的所需的基础数据，计算出结果。指标由数据平台建立模型后直接生成，省去人工计算，避免了计算误差。以此来控制指标计算的准确性，为促进医院医疗质量的改善提供了精准的指标结果。

Description

规范计算医疗质量控制指标的方法
技术领域
本发明涉及医疗信息化的技术领域，尤其涉及规范计算医疗质量控制指标的方法。
背景技术
恰当的指标应用在医院管理当中，可以起到促进医疗管理与控制工作的规范化、专业化、标准化、精细化；利用指标结果分析，可以促进医院医疗质量的提升。
当前对于医疗质量控制指标的计算，需要应用到大量复杂的医疗数据，还需要将指标信息中存在的各种问题利用卫生统计技术进行优化处理，才能得到真实准确的指标结果。但同一指标从不同系统获得的数据由于定义、口径和计算方法不一致，导致结果偏离实际，产生误差。
发明内容
为此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，从而提供规范计算医疗质量控制指标的方法，。
为了实现上述目的，本发明提供了规范计算医疗质量控制指标的方法，包括
S1、指标定义准确解读；根据国家有关规范性文件、医院实地调研以及临床研究，解析指标名称的含义，对指标名称做准确的解读，并且用标准无误的术语描述指标中所指代的具体内涵和明确的价值描述；
S2、计算公式拆解；将计算公式中所有需要进行演算的子指标进行分解，直至最小颗粒为不需要计算或简单计算就可以获取的基础数据；
S3、整理统计口径；明确基础数据过滤条件，完善基础数据的分类描述；
S4、计算结果；将指标的计算公式建成计算模型，并向数据平台抓取符合统计口径的所需的基础数据，计算出结果。
进一步地，整理统计口径，明确基础数据过滤条件，完善基础数据的分类描述，还包括以下步骤：
A、明确指标来源，阅读国家有关医疗质量管理相关指导文件以及医疗相关专业文献，明确该指标下统计口径的含义；
B、归纳出基本的统计口径标准；
C、与医院的实际工作情况进行对比，并与负责相关统计工作的医务人员进行调研工作，核实统计口径的标准；
D、对核实无误的统计口径进行记录，为后续的基础数据抓取工作提供筛选条件。
进一步地，整理统计口径，明确基础数据过滤条件，完善基础数据的分类描述，还包括以下步骤：对有争议的统计口径，继续寻求更高层级的校验对象，通过开展研讨工作，对比统计口径和实际情况，从而确定统计口径。
进一步地，还包括步骤：
S5、对得到的计算结果进行校验；将当前结果与历史数据进行比对，判断偏差是否处于允许的范围内，若是，则数据具有准确性，若不是，则根据基础数据的完整性、准确性、唯一性进行核查，若基础数据层面均未找到问题所在，则重新核查统计口径是否存在误差。
进一步地，在数据平台中，通过SQL语句添加关系字段，用于做分类展示时基础数据的筛选条件。
进一步地，所述关系字段包括但不限于时间字段、病人标识字段、科室字段。
本发明提供的规范计算医疗质量控制指标的方法，通过对指标定义的准确解读，对计算公式拆解，然后整理统计口径，在数据平台中建立计算模型，并且抓取符合条件的基础数据输入计算模型中，计算出结果，并对结果进行核验。并且指标由数据平台建立模型后直接生成，省去人工计算，避免了计算误差。以此来控制指标计算的准确性，为促进医院医疗质量的改善提供了精准的指标结果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式的技术方案，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对发明作进一步详细说明。
图1为本发明中的整体流程示意图；
图2为本发明中统计口径确定流程示意图；
图3为本发明中指标计算结果校验流程示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“正面”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1-图3所示，规范计算医疗质量控制指标的方法，包括
S1、指标定义准确解读；根据国家有关规范性文件、医院实地调研以及临床研究，充分解析指标名称的含义，从概念、原则、评价流程、评价内容多个方面对指标进行深入解读，并且用标准无误的术语描述指标中所指代的具体内涵和明确的价值描述。
S2、计算公式拆解；将计算公式中所有需要进行演算的子指标进行分解，直至最小颗粒为不需要计算或简单计算就可以获取的基础数据。
S3、整理统计口径；对基础数据进行统计口径的处理，明确基础数据过滤条件，完善基础数据的分类描述。
S4、计算结果；将指标的计算公式建成计算模型，并向数据平台抓取符合统计口径的所需的基础数据，计算出结果。
S5、对得到的计算结果进行校验；将当前结果与历史数据进行比对，判断偏差是否处于允许的范围内，若是，则数据具有准确性，若不是，则根据基础数据的完整性、准确性、唯一性进行核查，若基础数据层面均未找到问题所在，则重新核查统计口径是否存在误差。
在判断偏差是否处于允许的范围内时，可以通过人为主观判断。结合当前医院的整体情况与历史数据所对应的时刻医院的整体情况进行判断，情况越相近，计算的结果数值应当越接近，当两个结果的偏差达到一定量时，需要对计算过程和数据进行核查。或可以向系统预设一个结果数值范围，判断计算结果是否落在结果数值范围中，若不是，则需要对计算过程和数据进行核查。
在步骤S3、整理统计口径；对基础数据进行统计口径的处理，明确基础数据过滤条件，完善基础数据的分类描述中。具体的统计口径整理方法如下：A、明确指标来源，阅读国家有关医疗质量管理相关指导文件以及医疗相关专业文献，明确该指标下统计口径的含义；B、归纳出基本的统计口径标准；C、与医院的实际工作情况进行对比，并与负责相关统计工作的医务人员进行调研工作，核实统计口径的标准；D、对核实无误的统计口径进行记录，为后续的基础数据抓取工作提供筛选条件；E、对有争议的统计口径，继续寻求更高层级的校验对象，通过开展研讨工作，对比统计口径和实际情况，从而确定统计口径。更高层级的校验对象可以是医院专家组、指标统计的领导小组等。
在数据平台中，可通过SQL语句添加关系字段，用于做分类展示时寄出数据的筛选条件。关系字段包括但不限于时间字段、病人标识字段、科室字段等。当选择了关系字段后，点击结果计算即可计算出在当前字段下指标的统计结果。且关系字段可单个选择，也可以多个关系字段共同分别选择，有利于计算效率。
需要指出的是，统计口径和关系字段虽然都是对数据进行筛选，但二者有着本质区别。统计口径是对基础数据合规性限制，即筛选出符合定义条件的基础数据，而关系字段是在符合统计口径内的基础数据，基于不同场景分类时而创建的条件。
本实施例中，通过对指标定义的准确解读，对计算公式拆解，然后整理统计口径，在数据平台中建立计算模型，并且抓取符合条件的基础数据输入计算模型中，计算出结果，并对结果进行核验。并且指标有数据平台建立模型后直接生成，省去人工计算，避免了计算误差。以此来控制指标计算的准确性，为促进医院医疗质量的改善提供了精准的指标结果。
结合一个实际指标，指标名称为：ICU患者预计病死率。
首先对指标的定义进行充分的理解，实际含义为：一段时间内，ICU收治患者预计病死率的总和与同期ICU收治患者总数的比值。
然后分解计算公式，通过分解和扩展公式以满足临床工作的需求，将公式的分子分母进一步细分，根据不同维度的汇总将所有细分科室。病种或是类型进行区分，扩展指标的广度。ICU患者预计病死率的标准公式：
Figure BDA0002466247280000061
通过拆解后，可以得知分母为观察期间所有接受ICU诊疗的患者人数，计算方法则为直接将统计期间内判断为有ICU入科的所有患者。分子ICU收治患者预计病死率总和，需要计算单个ICU收治患者预计病死率(R)。其计算公式如下：ln(R/1-R)＝-3.517+(APACHEⅡ评分×0.146)+0.603(仅限于急诊手术后患者)+患者入ICU的主要疾病得分，ln是以自然对数e为底的对数函数。APACHEⅡ评分为疾病为重程度，APACHEⅡ评分和患者入ICU的主要疾病得分均有对应的分值表，可按表获得APACHEⅡ评分和患者入ICU的主要疾病得分的数值。根据R的就算公式，令X＝-3.517+(APACHEⅡ评分×0.146)+0.603(仅限于急诊手术后患者)+患者入ICU的主要疾病得分。
则
Figure BDA0002466247280000071
求解R＝ex(1-R)＝ex-exR
R+exR＝ex，R(1+ex)＝ex,所以
Figure BDA0002466247280000072
重复以上计算，计算出每一位ICU患者的预计病死率(R)并求和，得到分子ICU收治患者预计病死率总和。
整理统计口径，ICU患者预计病死率经过计算公式分解后得到的最小的颗粒子指标为疾病危重程度(APACHEⅡ评分)和患者入ICU的主要疾病得分。本案例中的基础数据取值有标准的分值表，统计口径标准，按表取值即可。
计算结果，由数据平台建立计算模型，并向数据库中抓取某一时间段内的疾病危重程度(APACHEⅡ评分)和患者入ICU的主要疾病得分数值代入到计算模型中，得到单个ICU患者的预计病死率(R)，然后将所有的R值相加，等到分子分子ICU收治患者预计病死率总和，最后得到指标ICU患者预计病死率的数值。
ICU患者预计病死率是有时效性的，也就是说在获取疾病危重程度(APACHEⅡ评分)和患者入ICU的主要疾病得分的数值时需要添加时间关系字段，不同时间段得到的指标数值就不一样。
本实施例中，基础数据的来源需要基于医院各信息系统的基础数据库，通过数据平台打通医院各种数据库的壁垒，将复杂多变的临床医疗活动行为转变成计算机可以识别的、判断的标准语言，实现信息共享，同时整合所有数据的关联性，建立分类明确的标准信息库以及目录库。数据的整合工作可以通过病人标识码、病案号及各表的关联主键组合为一张事实表。因医院信息数据在各种系统中有重合的部分，经过实际调研得出最优的解决方法如下：1)临床信息系统(CIS)数据多为设备数据采集的源头，可作为较为准确的依据。2)以病案系统或HIS为主要索引，去联结相关系统数据进行汇总。3)无具体系统支撑的上报数据，可以通过国家、省、市级的上报平台进行系统接口设计获取数据。
根据医院实际情况以及指标结果的分布，新增多套适合医院的考核体系，可以满足多层面、多层级的考评要求；利用全面的点评模板也可以对指标进行横向纵向的多方面分析，便于医院对指标结果反映的实际情况，为改善做指引工作。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (6)

1.规范计算医疗质量控制指标的方法，其特征在于，包括
S1、指标定义准确解读；根据国家有关规范性文件、医院实地调研以及临床研究，解析指标名称的含义，对指标名称做准确的解读，并且用标准无误的术语描述指标中所指代的具体内涵和明确的价值描述；
S2、计算公式拆解；将计算公式中所有需要进行演算的子指标进行分解，直至最小颗粒为不需要计算或简单计算就可以获取的基础数据；
S3、整理统计口径；明确基础数据过滤条件，完善基础数据的分类描述；
S4、计算结果；将指标的计算公式建成计算模型，并向数据平台抓取符合统计口径的所需的基础数据，计算出结果。
2.根据权利要求1所述的规范计算医疗质量控制指标的方法，其特征在于,整理统计口径，明确基础数据过滤条件，完善基础数据的分类描述，还包括以下步骤：
A、明确指标来源，阅读国家有关医疗质量管理相关指导文件以及医疗相关专业文献，明确该指标下统计口径的含义；
B、归纳出基本的统计口径标准；
C、与医院的实际工作情况进行对比，并与负责相关统计工作的医务人员进行调研工作，核实统计口径的标准；
D、对核实无误的统计口径进行记录，为后续的基础数据抓取工作提供筛选条件。
3.根据权利要求2所述的规范计算医疗质量控制指标的方法，其特征在于,整理统计口径，明确基础数据过滤条件，完善基础数据的分类描述，还包括以下步骤：对有争议的统计口径，继续寻求更高层级的校验对象，通过开展研讨工作，对比统计口径和实际情况，从而确定统计口径。
4.根据权利要求1所述的规范计算医疗质量控制指标的方法，其特征在于,还包括步骤
S5、对得到的计算结果进行校验；将当前结果与历史数据进行比对，判断偏差是否处于允许的范围内，若是，则数据具有准确性，若不是，则根据基础数据的完整性、准确性、唯一性进行核查，若基础数据层面均未找到问题所在，则重新核查统计口径是否存在误差。
5.根据权利要求4所述的规范计算医疗质量控制指标的方法，其特征在于,在数据平台中，通过SQL语句添加关系字段，用于做分类展示时基础数据的筛选条件。
6.根据权利要求5所述的规范计算医疗质量控制指标的方法，其特征在于,所述关系字段包括但不限于时间字段、病人标识字段、科室字段。
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