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        電子病歷、營養評估……各專業質控目標改進要關注這些策略!

        2023-3-17

        近日,國家衛生健康委發布2023年各專業質控工作改進目標,明確了40個專業的45個目標的改進策略。CDSreport從與電子病歷、評估等相關的指標出發,選擇了9個指標進行質量改進的簡要分析。

        01

        病歷相關指標

        加強病歷內涵質控

        病歷/病案作為多個數據統計的歸口,是現代醫院管理的核心,國家對電子病歷的使用和數據質量管理也投以更多關注。在此次印發的各專業改進目標中,有3個指標與病歷/病案管理有關:病案首頁主要診斷編碼正確率、手術相關記錄完整率、門診電子病歷使用率。

        在這3個指標中,“手術相關記錄完整率”是監測醫療行為記錄符合率的指標,主要監測醫院手術患者的手術醫囑、術前討論結論、手術記錄等手術相關內容的完整性與一致性。該指標的質控對強化手術過程和痕跡管理,規范手術行為等有重要意義,其計算公式與說明在2021年版病案管理質量控制指標中已有明確說明(見下圖),引導醫院做好指標的統計分析。

        截自:病案管理質量控制指標(2021年版)

        根據《2021年國家醫療服務與質量安全報告》,“手術相關記錄完整率”在各級各類醫院中的表現不算差,均值達到91%以上(三級綜合醫院最低:91.98%,委屬委管醫院最高:99.78%)。此次新納入到病案管理專業年度改進目標,說明該指標仍有一定改進空間,醫院應強化臨床醫生基本功訓練,不斷提升病歷內涵質量。另一方面,準確的手術記錄有助于判斷手術編碼的合理性,為DRG/DIP分組打好基礎。

        “提高病案首頁主要診斷編碼正確率”對醫院的重要性不言而喻,2021年國家首次發布十大醫療質量安全改進目標時,將其納為目標之一,以目標為導向使2021年全國哨點醫院的該指標比率較2020年提升了10.51%。在取得一定成效后,2022年依然作為病案管理專業目標繼續推進。

        值得一提的是,在該指標2023年版的核心策略中,對醫務人員提出了更高的要求。如2021年版的建議是“提高醫務人員準確填寫主要診斷和編碼的能力”,2023年版則提出“持續提高醫務人員對病案首頁規范填寫、準確編碼和數據質控的能力。強化臨床醫生基本功訓練,確保首頁診治信息與病歷內容一致”。管理的范圍更加廣泛,也更強調病案數據質控能力。

        “提高門診電子病歷使用率”同樣已連續兩年納入門診專業改進目標,以保證患者診療信息的完整性和連續性。在2023年目標中,首次給出了該指標改進的核心策略,包括優化門診電子病歷信息系統、制定不同學科不同病種門診電子病歷結構化模板等6個方面,其中一點是“加強電子病歷書寫內涵質控,提高書寫規范性”??梢?,“病歷內涵質控”將是病歷類指標改進的共同策略。

        02

        評估類指標

        為一線提供便捷的分層工具

        使用評估工具科學評估患者病情,是疾病規范化診療的基礎。據CDSreport不完全統計,45個專業目標中,與評估類相關的主要包括“提高住院患者營養評估率、提高腫瘤治療前臨床 TNM 分期評估率”等6個目標(見下表)。

        醫院評估類指標執行的不理想,主要源自于醫護人員對指南認知度不足、評估工作繁瑣耗時、診療過程中難以把握評估時機等。如“住院患者營養評估率”,患者的營養狀態是決定術后康復速度的重要因素,在入院、術后、住院滿7天等節點的營養評估可作為制訂營養支持計劃的依據。然而,2018年NCIS全國抽樣調查數據顯示,中國住院患者的平均營養篩查率僅為18.97%。

        比如“提高感染性休克集束化治療完成率”,醫護人員要及時識別相關患者并給予規范治療,需要使用SOFA(序貫性器官衰竭評分)評估表篩查高風險患者,做好膿毒癥的早期識別與診斷。但由于SOFA評估體系繁瑣,涉及呼吸系統、血液系統等器官的11項變量,臨床難以實現準確而持續的評估。此外,關系“癌癥疼痛規范化治療”的疼痛綜合評估,也涉及多種疼痛評估工具的認知與使用。

        因此,做好評估類指標的質量改進,有兩個重要的核心策略,其一是醫療機構為一線醫師提供方便使用的危險分層工具,如“非ST段抬高型急性冠脈綜合征患者危險分層完成率”中的建議;“住院患者營養評估率” 也提出規范營養科專業人員應用評估技術和儀器。

        其二是規范診療路徑,加強評估過程管理,如“提高住院患者營養評估率”建議醫療機構理順從營養篩查-評估-診斷-治療的臨床營養診療路徑,“提高腫瘤治療前臨床TNM分期評估率”建議加強分期評估過程管理,規范評估流程。

        評估類指標的數據源主要是患者病歷,在大數據時代下,此類指標的執行很適合借力于AI的數據分析能力。通過將相關評估表嵌入智能系統或運用算法建立預測模型,在醫療活動過程中挖掘患者數據中的相應變量自動完成評估/分期工作,能夠有效解決臨床評估意識不足、效率低下等難題,提高臨床診療規范性,推動醫療質量的持續改進。

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