Срок пребывания: Статья 5. Временное пребывание иностранных граждан в Российской Федерации 

Содержание

Статья 5. Временное пребывание иностранных граждан в Российской Федерации 

КонсультантПлюс: примечание.

Течение сроков временного пребывания приостанавливается с 15.03.2020 до истечения 90 суток с даты снятия временных ограничений на транспортное сообщение с иностранным государством (Указы Президента РФ от 18.04.2020 N 274, от 15.06.2021 N 364).1. Срок временного пребывания иностранного гражданина в Российской Федерации определяется сроком действия выданной ему визы, за исключением случаев, предусмотренных настоящим Федеральным законом.(в ред. Федерального закона от 19.05.2010 N 86-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

Срок временного пребывания в Российской Федерации иностранного гражданина, прибывшего в Российскую Федерацию в порядке, не требующем получения визы, не может превышать девяносто суток суммарно в течение каждого периода в сто восемьдесят суток, за исключением случаев, предусмотренных настоящим Федеральным законом, а также в случае, если такой срок не продлен в соответствии с настоящим Федеральным законом. При этом непрерывный срок временного пребывания в Российской Федерации указанного иностранного гражданина не может превышать девяносто суток.

(в ред. Федеральных законов от 28.12.2013 N 389-ФЗ, от 30.12.2015 N 466-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

Срок временного пребывания в Российской Федерации иностранного гражданина, прибывшего в Российскую Федерацию в порядке, не требующем получения визы, и являющегося высококвалифицированным специалистом, и срок временного пребывания в Российской Федерации членов его семьи определяются сроком действия разрешения на работу, выданного такому высококвалифицированному специалисту в соответствии со статьей 13.2 настоящего Федерального закона.(абзац введен Федеральным законом от 20.03.2011 N 42-ФЗ)

КонсультантПлюс: примечание.

С 01.09.2021 в п. 2 ст. 5 вносятся изменения (ФЗ от 30.12.2020 N 517-ФЗ). См. будущую редакцию.

КонсультантПлюс: примечание.

С 01.09.2021 в п. 2 ст. 5 вносятся изменения (ФЗ от 01.07.2021 N 270-ФЗ). См. будущую редакцию.2. Временно пребывающий в Российской Федерации иностранный гражданин обязан выехать из Российской Федерации по истечении срока действия его визы или иного срока временного пребывания, установленного настоящим Федеральным законом или международным договором Российской Федерации, за исключением случаев, когда на день истечения указанных сроков ему продлены срок действия визы или срок временного пребывания, либо ему выданы новая виза, или разрешение на временное проживание, или вид на жительство, либо у него приняты заявление и иные документы, необходимые для получения им разрешения на временное проживание в порядке, предусмотренном статьей 6.1 настоящего Федерального закона, либо у него принято заявление о выдаче уведомления о возможности приема в гражданство Российской Федерации иностранного гражданина, признанного носителем русского языка в соответствии со статьей 33.1 Федерального закона от 31 мая 2002 года N 62-ФЗ «О гражданстве Российской Федерации», или заявление о выдаче вида на жительство, либо федеральным органом исполнительной власти в сфере внутренних дел принято ходатайство работодателя или заказчика работ (услуг) о привлечении иностранного гражданина к трудовой деятельности в качестве высококвалифицированного специалиста или заявление работодателя или заказчика работ (услуг) о продлении срока действия разрешения на работу, выданного такому высококвалифицированному специалисту в соответствии со статьей 13.2 настоящего Федерального закона, либо ходатайство образовательной организации, в которой иностранный гражданин обучается по очной или очно-заочной форме по основной профессиональной образовательной программе, имеющей государственную аккредитацию, или ходатайство федеральной государственной образовательной организации, в которой иностранный гражданин обучается на подготовительном отделении или подготовительном факультете по дополнительной общеобразовательной программе, обеспечивающей подготовку иностранных граждан к освоению основных профессиональных образовательных программ на русском языке (далее — подготовительный факультет федеральной государственной образовательной организации), о продлении срока временного пребывания в Российской Федерации такого иностранного гражданина.

(см. текст в предыдущей редакции)

КонсультантПлюс: примечание.

В период с 15.03.2020 по 30.09.2021 включительно не принимаются решения о сокращении срока временного пребывания, за исключением случаев, предусмотренных Указами Президента РФ от 18.04.2020 N 274, от 15.12.2020 N 791, от 15.06.2021 N 364).3. Срок временного пребывания иностранного гражданина в Российской Федерации может быть соответственно продлен либо сокращен в случаях, если изменились условия или перестали существовать обстоятельства, в связи с которыми ему был разрешен въезд в Российскую Федерацию. Срок временного пребывания иностранного гражданина в Российской Федерации сокращается в случае принятия в отношении его в установленном порядке решения о неразрешении въезда в Российскую Федерацию, а также в иных случаях, предусмотренных федеральным законом.(в ред. Федеральных законов от 23.07.2013 N 224-ФЗ, от 28.12.2013 N 386-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

4. Решение о продлении либо сокращении срока временного пребывания иностранного гражданина в Российской Федерации принимается федеральным органом исполнительной власти, ведающим вопросами иностранных дел, или федеральным органом исполнительной власти в сфере внутренних дел или его территориальными органами.

(см. текст в предыдущей редакции)

Порядок принятия решения о продлении либо сокращении срока временного пребывания иностранного гражданина в Российской Федерации устанавливается соответственно федеральным органом исполнительной власти, ведающим вопросами иностранных дел, и федеральным органом исполнительной власти в сфере внутренних дел.

(абзац введен Федеральным законом от 24.11.2014 N 357-ФЗ; в ред. Федерального закона от 27.12.2018 N 528-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

5. Срок временного пребывания иностранного гражданина продлевается при выдаче иностранному гражданину разрешения на работу либо при продлении срока действия разрешения на работу в соответствии со статьей 13.2 или 13.5 настоящего Федерального закона.(в ред. Федерального закона от 24.11.2014 N 357-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

Срок временного пребывания в Российской Федерации иностранного гражданина продлевается при выдаче иностранному гражданину патента, при продлении срока действия патента или при переоформлении патента в соответствии со статьей 13.3 настоящего Федерального закона, за исключением случаев, предусмотренных настоящим Федеральным законом.(в ред. Федерального закона от 24.11.2014 N 357-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

Абзац утратил силу с 1 января 2015 года. — Федеральный закон от 24.11.2014 N 357-ФЗ.

(см. текст в предыдущей редакции)

Не допускается продление срока временного пребывания иностранного гражданина в соответствии с абзацами первым — третьим настоящего пункта для иностранных граждан, прибывших в Российскую Федерацию в порядке, не требующем получения визы, и осуществляющих трудовую деятельность в соответствии со статьей 13.3 настоящего Федерального закона, если в соответствии с межправительственными соглашениями о взаимных безвизовых поездках граждан такие иностранные граждане для въезда в Российскую Федерацию в целях осуществления трудовой деятельности свыше сроков, установленных такими межправительственными соглашениями, обязаны получать визу.(в ред. Федерального закона от 24.11.2014 N 357-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

В случае, если срок действия имеющегося у иностранного гражданина патента не был продлен либо выданный ему патент был аннулирован, данный иностранный гражданин в случае истечения срока его временного пребывания в Российской Федерации обязан выехать из Российской Федерации.

(абзац введен Федеральным законом от 24.11.2014 N 357-ФЗ)(п. 5 в ред. Федерального закона от 19.05.2010 N 86-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

6. Срок временного пребывания в Российской Федерации иностранного гражданина, прибывшего в Российскую Федерацию и поступающего на военную службу по контракту, устанавливается в порядке, определяемом Правительством Российской Федерации.(п. 6 введен Федеральным законом от 11.11.2003 N 141-ФЗ)

КонсультантПлюс: примечание.

С 01.09.2021 в абз. 1 п. 7 ст. 5 вносятся изменения (ФЗ от 30.12.2020 N 517-ФЗ). См. будущую редакцию.

КонсультантПлюс: примечание.

С 01.09.2021 в абз. 1 п. 7 ст. 5 вносятся изменения (ФЗ от 01.07.2021 N 270-ФЗ). См. будущую редакцию.

7. Срок временного пребывания в Российской Федерации иностранного гражданина, прибывшего в Российскую Федерацию в целях обучения и поступившего в образовательную организацию для получения образования по очной или очно-заочной форме по основной профессиональной образовательной программе, имеющей государственную аккредитацию, продлевается до окончания срока обучения данного иностранного гражданина по очной или очно-заочной форме в указанной образовательной организации. Срок временного пребывания в Российской Федерации иностранного гражданина, обучающегося на подготовительном факультете федеральной государственной образовательной организации, продлевается до окончания срока обучения данного иностранного гражданина по очной или очно-заочной форме по основной профессиональной образовательной программе, имеющей государственную аккредитацию, в указанной образовательной организации.

(в ред. Федерального закона от 31.12.2017 N 493-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

КонсультантПлюс: примечание.

С 01.09.2021 абз. 2 п. 7 ст. 5 излагается в новой редакции (ФЗ от 30.12.2020 N 517-ФЗ). См. будущую редакцию.

Срок временного пребывания в Российской Федерации иностранного гражданина, прибывшего в Российскую Федерацию в целях обучения и поступившего в образовательную организацию для получения образования по очной или очно-заочной форме по основной профессиональной образовательной программе, имеющей государственную аккредитацию, в случае перевода данного иностранного гражданина в той же образовательной организации с одной образовательной программы, имеющей государственную аккредитацию, на другую образовательную программу, имеющую государственную аккредитацию, в том числе образовательную программу другого уровня, продлевается до окончания срока обучения данного иностранного гражданина по очной или очно-заочной форме в указанной образовательной организации.

(в ред. Федерального закона от 31.12.2017 N 493-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

КонсультантПлюс: примечание.

С 01.09.2021 абз. 3 п. 7 ст. 5 излагается в новой редакции (ФЗ от 30.12.2020 N 517-ФЗ). См. будущую редакцию.

Срок временного пребывания в Российской Федерации иностранного гражданина, прибывшего в Российскую Федерацию в целях обучения и поступившего в образовательную организацию для получения образования по очной или очно-заочной форме по основной профессиональной образовательной программе, имеющей государственную аккредитацию, в случае перевода данного иностранного гражданина в другую образовательную организацию для продолжения обучения по очной или очно-заочной форме по основной профессиональной образовательной программе, имеющей государственную аккредитацию, продлевается до окончания срока обучения данного иностранного гражданина по очной или очно-заочной форме по основной профессиональной образовательной программе, имеющей государственную аккредитацию, в образовательной организации, в которую он переводится для продолжения обучения. Срок временного пребывания в Российской Федерации иностранного гражданина, завершившего обучение на подготовительном факультете федеральной государственной образовательной организации, в случае его приема на обучение по очной или очно-заочной форме по основной профессиональной образовательной программе, имеющей государственную аккредитацию, в другую образовательную организацию продлевается до окончания срока обучения данного иностранного гражданина по указанной образовательной программе в образовательной организации, в которую он принят.

(в ред. Федерального закона от 31.12.2017 N 493-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

Образовательная организация, в которой проходит обучение иностранный гражданин, указанный в абзаце первом, втором или третьем настоящего пункта, обязана обратиться в территориальный орган федерального органа исполнительной власти в сфере внутренних дел с ходатайством о продлении срока временного пребывания в Российской Федерации данного иностранного гражданина не позднее чем за двадцать дней до окончания срока его временного пребывания в Российской Федерации.(в ред. Федерального закона от 27.12.2018 N 528-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

КонсультантПлюс: примечание.

С 01.09.2021 в абз. 5 п. 7 ст. 5 вносятся изменения (ФЗ от 30.12.2020 N 517-ФЗ). См. будущую редакцию.

Срок временного пребывания в Российской Федерации иностранного гражданина, завершившего обучение по очной или очно-заочной форме по основной профессиональной образовательной программе, имеющей государственную аккредитацию, может быть продлен на срок до тридцати календарных дней с даты отчисления данного иностранного гражданина из образовательной организации в связи с завершением им обучения по указанной основной профессиональной образовательной программе в целях поступления данного иностранного гражданина для обучения по очной или очно-заочной форме в той же или иной образовательной организации по основной профессиональной образовательной программе другого уровня, имеющей государственную аккредитацию.

Срок временного пребывания иностранного гражданина, указанного в абзаце пятом настоящего пункта, может быть продлен до тридцати календарных дней по ходатайству данного иностранного гражданина либо образовательной организации, в которой данный иностранный гражданин обучался по очной или очно-заочной форме, или образовательной организации, в которой данный иностранный гражданин будет продолжать обучение по очной или очно-заочной форме, поданному в территориальный орган федерального органа исполнительной власти в сфере внутренних дел.(в ред. Федерального закона от 27.12.2018 N 528-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

Отметка о продлении срока временного пребывания иностранному гражданину, прибывшему в Российскую Федерацию в целях обучения в порядке, не требующем получения визы, проставляется в миграционной карте.

Образовательная организация, в которой обучается иностранный гражданин, указанный в абзаце первом, втором, третьем или пятом настоящего пункта, обязана уведомлять территориальный орган федерального органа исполнительной власти в сфере внутренних дел о завершении или прекращении обучения данного иностранного гражданина в указанной образовательной организации в течение трех рабочих дней с даты его отчисления.(в ред. Федерального закона от 27.12.2018 N 528-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

Форма и порядок подачи указанного в абзаце восьмом настоящего пункта уведомления устанавливаются федеральным органом исполнительной власти в сфере внутренних дел.(в ред. Федерального закона от 27.12.2018 N 528-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

Завершение или прекращение обучения иностранного гражданина в образовательной организации является основанием для сокращения срока временного пребывания данного иностранного гражданина в Российской Федерации, если иное не предусмотрено настоящим Федеральным законом.

(п. 7 в ред. Федерального закона от 30.12.2015 N 466-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

8. Срок временного пребывания в Российской Федерации иностранного гражданина, приглашенного в Российскую Федерацию в рамках инвестиционного соглашения о реализации инвестиционного проекта на территории Дальневосточного федерального округа, заключенного с иностранной компанией, представителем или работником которой является указанный иностранный гражданин, резидентом территории опережающего социально-экономического развития, расположенной на территории Дальневосточного федерального округа, или резидентом свободного порта Владивосток, сокращается в случае завершения либо прекращения (расторжения) указанного инвестиционного соглашения, если отсутствуют иные основания временного пребывания иностранного гражданина в Российской Федерации.

Правила въезда и пребывания в России | Консульский отдел

ВНИМАНИЕ! В СВЯЗИ С ПАНДЕМИЕЙ КОРОНАВИРУСА COVID-19 В УСЛОВИЯ ВЪЕЗДА В РОССИЮ ВНЕСЕНЫ ИЗМЕНЕНИЯ! ПОДРОБНЕЕ ЗДЕСЬ

Общие правила пребывания в России
Памятка для казахстанских студентов в России
Особенности пересечения белорусско-российской границы гражданами Республики Казахстан
Что нужно знать гражданину Республики Казахстан при поездке в Россию,

а также транзите через Россию в Украину
(полезные советы)

1. Вопрос: Каков порядок въезда в Российскую Федерацию?

Ответ: Для въезда в Россию гражданину Казахстана необходимо иметь:

— для взрослых – национальный паспорт или удостоверение личности гражданина Республики Казахстан;
— для детей до 16 лет – свидетельство о рождении или национальный паспорт.

Гражданам Казахстана для въезда в Россию виза не нужна. При пересечении казахстанско-российской границы граждане Казахстана обязательно должны оформить миграционную карту с отметкой о дате въезда, которая становится документом, подтверждающим законное право на временное пребывание в России в течение 90 дней. Миграционная карта оформляется только в пунктах пропуска через государственную границу России.

2. Вопрос: Каковы правила пребывания граждан Республики Казахстан в Российской Федерации?

Ответ: Граждане Республики Казахстан, временно пребывающие на территории России сроком не более 30 дней, освобождаются от обязанности регистрации (постановки на учет по месту пребывания) в территориальных органах Управления по вопросам миграции МВД РФ (УВМ МВД РФ).

Срок временного пребывания исчисляется с даты въезда гражданина Республики Казахстан на территорию России, подтвержденной миграционной картой с отметкой органов пограничного контроля, проставляемой при въезде на территорию России.

В случае пребывания гражданина Республики Казахстан на территории России свыше 30 дней, указанный гражданин обязан зарегистрироваться (встать на учет по месту пребывания) в территориальных органах УВМ МВД РФ. Для этого, принимающая сторона лично, либо по почте должна уведомить территориальный орган УВМ МВД РФ о прибытии гражданина Республики Казахстан. В качестве принимающей стороны могут выступать юридические лица, граждане России или иностранные граждане, постоянно проживающие в России. От гражданина Казахстана требуется предъявить принимающей стороне, национальный паспорт или удостоверение личности, а также миграционную карту с отметкой органа пограничного контроля о въезде в Россию. Общий срок пребывания не может превышать 90 дней.

Гостиницы, дома отдыха, пансионаты и тому подобные учреждения, должны уведомить территориальные органы УВМ МВД РФ о прибытии иностранного гражданина в течение одних суток с момента поселения иностранного гражданина.

Отрывную часть бланка уведомления о прибытии с проставленной специальной отметкой, принимающая сторона обязана отдать иностранному гражданину.

Обращаем Ваше внимание: без постановки на миграционный учёт, пребывание иностранного гражданина на территории России становится незаконным.Находясь на территории России, гражданину Казахстана необходимо постоянно иметь при себе национальный паспорт или удостоверение личности, а также документы, свидетельствующие о законности его пребывания (миграционная карта, отрывной талон бланка уведомления с отметками территориального органа УВМ МВД РФ или почтового отделения) и предъявлять их по требованию сотрудников миграционной службы или внутренних дел России. Рекомендуется отдельно держать копию паспорта.

Просим принять во внимание, что Посольство Республики Казахстан в Российской Федерации не имеет полномочий ставить граждан Казахстана на миграционный учет. Государственным органом, уполномоченным принимать иностранных граждан на миграционный учёт, является УВМ МВД РФ.

3. Вопрос: Что необходимо сделать по истечении срока временного пребывания?

Ответ: Гражданин Казахстана может пребывать на территории России до 90 дней со дня въезда. Он обязан выехать из России по истечении срока его временного пребывания. Перед тем, как покинуть место временного пребывания, гражданин Казахстана должен отдать принимающей стороне, отрывной талон бланка уведомления с отметками территориального органа УВМ МВД РФ или почтового отделения. Принимающая сторона в течение двух рабочих дней после убытия иностранного гражданина обязана направить данный талон в территориальный орган УВМ МВД РФ (снятие иностранного гражданина с миграционного учёта).

4. Вопрос: Как продлить временное пребывание?

Ответ: Продлить временное пребывание в России возможно, если работодатель заключил трудовой договор с гражданином Казахстана на срок более 90 дней.

Срок временного пребывания может быть продлен на срок действия заключенного договора, но не более чем на один год, исчисляемый со дня въезда в Россию, о чем ставится соответствующая отметка в миграционной карте.

Чтобы оставаться в России на более длительное время, необходимо получить разрешение на временное проживание сроком до трех лет. Для этого, пока не истек срок временного пребывания, необходимо подать специальное заявление в территориальный орган УВМ МВД РФ. При получении разрешения на временное проживание, гражданину Казахстана необходимо оформить регистрацию по месту временного проживания и проходить ежегодную перерегистрацию. Также ежегодно необходимо уведомлять о своем проживании в России территориальный орган УВМ МВД РФ по месту получения разрешения на временное проживание.

5. Вопрос: Какую ответственность несет иностранный гражданин за нарушение правил пребывания в России?

Ответ: Если иностранный гражданин нарушает правила въезда, пребывания или трудоустройства на территории России, то он может быть подвергнут большому штрафу, депортации или административному выдворению за пределы России.

Должностные лица, работодатели, а также иные лица, которые пригласили иностранного гражданина, несут ответственность за нарушение своих обязательств в отношении соблюдения правил пребывания и трудоустройства иностранного гражданина, предусмотренных законодательством Российской Федерации.

6. Вопрос: Что нужно делать в случае утраты документов?

Ответ: Если во время пребывания в России гражданин Казахстана потерял национальный паспорт или удостоверение личности, ему необходимо обратиться в ближайшее консульское учреждение Республики Казахстан в Российской Федерации для получения свидетельства на возвращение в Республику Казахстан.

Рекомендуется сделать ксерокопии всех документов и хранить их в надежном месте, так как наличие ксерокопии паспорта или удостоверения личности гражданина Республики Казахстан ускорит идентификацию и получение им свидетельства на возвращение в Республику Казахстан или восстановление национального паспорта Республики Казахстан через консульские учреждения Республики Казахстан в Российской Федерации (если гражданин, выписан из Казахстана на постоянное место жительство в Россию).

Если гражданин Казахстана утерял миграционную карту или отрывной талон бланка уведомления, ему необходимо обратиться с письменным заявлением об утере в территориальный орган УВМ МВД РФ, где после соответствующей проверки он может получить дубликаты документов.

7. Вопрос: Кто должен состоять на консульском учёте в Посольстве Республики Казахстан в Российской Федерации?

Ответ: Если гражданин Казахстана выехал в Россию на постоянное место жительство, ему необходимо встать на консульский учёт (в национальном паспорте проставляется штамп о принятии на консульский учёт). Если гражданин Казахстана прибыл временно на учёбу или работу, то он может встать на временный консульский учёт (выдаётся консульская справка). На временном консульском учёте могут состоять все граждане Казахстана, прибывающие в Россию на срок более шести месяцев.

8. Вопрос: Какие проблемы возникают у граждан Казахстана, направляющихся в Украину транзитом через Россию?

Ответ: Если граждане Казахстана направляются в Украину на постоянное жительство, то в национальном паспорте им необходимо иметь украинскую визу, полученную в Посольстве Украины в Казахстане. Данные детей до 16 лет должны быть вписаны в национальные паспорта родителей или они должны иметь собственные национальные паспорта и украинскую визу. Если граждане Казахстана направляются в Украину на срок не более трех месяцев, то украинская виза не нужна.

Просим принять во внимание, что по свидетельству о рождении в Украину детей не пропускают. По законодательству Республики Казахстан, национальный паспорт можно оформлять в Казахстане с любого возраста.

Во всех случаях поездок детей с родственниками им необходимо заранее в Казахстане оформить национальный паспорт и согласие родителей на выезд ребенка из Казахстана.

9. Вопрос: Какие проблемы возникают у граждан Казахстана, прибывающих на постоянное жительство в Россию?

Ответ: Граждане Казахстана, выезжающие на постоянное жительство в Россию, обязаны получать разрешение на выезд и листок убытия в управлении миграционной полиции по месту жительства в Казахстане. При этом миграционная полиция проставляет в национальном паспорте штамп «разрешен выезд на пмж в Россию» и печать миграционной полиции, а также выдает листок убытия на пмж в Россию с проставленными штампом и печатью. Наиболее распространенные проблемы – отсутствие печати управления миграционной полиции в листке убытия, разночтения в документах.

Обращаем внимание: данные свидетельства о рождении и национального паспорта должны совпадать. Если заключали или расторгали брак, то фамилия в национальном паспорте должна соответствовать фамилии по браку. Рекомендуем оформлять национальные паспорта всем детям независимо от возраста.

10. Вопрос: Что делать, если срок действия паспорта гражданина РК истек? Можно ли продлить срок действия паспорта?

Ответ: В соответствии с Законом РК «О документах удостоверяющих личность» от 29 января 2013 г., срок действия паспорта не продлевается. Если Вы выехали в Российскую Федерацию на ПМЖ, то необходимо собрать документы для оформления нового паспорта (список размещен в подразделе «Документирование» данного сайта) и сдать в Консульский отдел Посольства РК либо в консульские учреждения РК в РФ.

Путин продлил сроки пребывания мигрантов в России до середины 2021 года :: Общество :: РБК

Фото: Сергей Ведяшкин / АГН «Москва»

Сроки временного пребывания или постоянного проживания мигрантам в России продлили до 15 июня 2021 года из-за пандемии коронавирусной инфекции. Соответствующий указ президента Владимира Путина опубликован на официальном сайте правовой информации.

Как прошла очередная пресс-конференция президента. Фоторепортаж

Документ «замораживает» до указанной даты сроки добровольного выезда из России иностранцев, в отношении которых принято решение об административном выдворении. Он также разрешает свободно покидать страну зарубежным тем гражданам, у кого после 14 марта 2020 года истек срок годности документов, удостоверяющих личность. Выезд разрешен, если иностранцы собираются вернуться на родину, не следуя транзитом через территорию других государств.

Путин из-за пандемии продлил сроки пребывания иностранцев в России

Весной Путин на фоне пандемии COVID-19 принял ряд послаблений для иностранных граждан. Последним разрешили оставаться в России до 15 июня включительно без продления визы и других документов, по которым они въехали в страну. В течение этого времени работодателям также позволили нанимать иностранцев без разрешения на работу в России.

Путин продлил срок временного пребывания мигрантов в России

В России продлевается мораторий на выдворение иностранных граждан — согласно указу президента Владимира Путина, мигранты смогут пребывать в стране до 30 сентября включительно. Как и прежде, послабления не касаются лиц, представляющих угрозу национальной безопасности государства или освободившихся из мест заключения.

Как объяснили в пресс-службе Кремля, продление моратория на выдворение мигрантов связано с «обеспечением санитарно-эпидемиологического благополучия населения».

Указ о послаблениях для иностранных рабочих вступил в силу с началом пандемии — тогда транспортное сообщение с некоторыми странами, откуда прибывали мигранты, было ограничено, что делало проблематичной их депортацию с территории Российской Федерации. С тех пор указ был неоднократно продлен, последний срок истекал как раз 15 июня (исключение составлял только Узбекистан, для граждан которого дедлайн на узаконивание своего пребывания в России продлили до 30 июня).

Новый указ, подписанный Путиным сегодня, вступит в силу 16 июня и будет действовать до 30 сентября 2021 года включительно.

На этот срок, как и прежде, в отношении иностранных граждан, находящихся в России незаконно, не применяются соответствующие санкции и решения об их депортации или выдворении из страны. Они также имеют право обратиться в местное МВД с целью урегулирования своего правового статуса или самостоятельно покинуть страну. Кроме прочего, приостанавливается срок действия документов мигрантов, дающих право на нахождение в России, — то есть в этот период не может закончиться действие визы или вида на жительство.

Работодателям в свою очередь дается право заключать трудовые и гражданско-правовые договоры с мигрантами из стран, входящих в состав Евразийского экономического союза, вплоть до 31 декабря. Цели пребывания иностранных рабочих в России не будут иметь значения.

Как и в предыдущих случаях, послабления не относятся к лицам, освободившимся из мест лишения свободы, а также угрожающим национальной безопасности России — в частности, поддерживающим терроризм или принимающим участие в незаконных митингах, говорится в документе.

Вопрос с выдворением мигрантов из России стал активно обсуждаться в апреле. Тогда МВД призвало правительства стран СНГ провести агитационную работу среди своих граждан с целью организации их вывоза с российской территории. Заместитель главы ведомства Александр Горовой в ходе заседания Межпарламентской ассамблеи Содружества указывал на то, что на тот момент в стране незаконно пребывало более 1 млн нелегалов (лидируют по численности граждане Узбекистана и Таджикистана, следом идут жители Украины, Азербайджана, Киргизии, Армении, Молдавии и Казахстана).

В случае неисполнения требования, которое действовало бы до 15 июня, российское министерство предупреждало о возможном выдворении нелегалов своими силами с запретом на въезд в страну.

«Если мы с вами эту численность до 15 июня не уберем, как того подразумевает указ президента, эти люди будут подвергнуты наказанию вплоть до выдворения и закрытия границ. Мне бы хотелось, чтобы вы в своих государствах посредством работы со СМИ, блогерами провели агитационную работу», — говорил Горовой.

По данным МВД, с марта 2020 года, когда обострилась эпидемиологическая ситуация из-за коронавируса, Россию не покинули около 1,6 млн мигрантов, которые уже не имеют законного права на пребывание в стране. Со вступлением в силу первых послаблений правовой статус урегулировали только 400 тыс. иностранных граждан, около 450 человек были в конечном счете депортированы специальными рейсами.

Ситуация с выдворением мигрантов из России, вполне вероятно, усугубит нехватку рабочей силы для осуществления строительных проектов, о которой заявил пресс-секретарь президента России Дмитрий Песков незадолго до продления льготного периода для иностранцев.

«Это действительно проблема, и на стройках рабочих рук не хватает, дефицит остро ощущается. И действительно, сейчас перегрузка всей системы, это требует мобилизации дополнительных усилий от наших миграционщиков. Это известно, и им тоже это известно, они принимают необходимые меры», — утверждал Песков.

Путин продлил до 30 сентября срок временного пребывания мигрантов в России без санкций — Агентство городских новостей «Москва»

Путин продлил до 30 сентября срок временного пребывания мигрантов в России без санкций

15.06 13:29

Теги: Мигранты , Путин , Визы , иностранцы

Президент РФ Владимир Путин подписал указ о мерах по урегулированию положения иностранцев в РФ на фоне COVID-19, документом, в частности, продлен до 30 сентября 2021 года срок временного пребывания мигрантов в России без санкций. Об этом сообщил сайт Кремля.

«До 30 сентября 2021 года включительно в отношении иностранных граждан и лиц без гражданства, находящихся на территории РФ, <…> не принимаются решения об административном выдворении за пределы РФ в форме принудительного выдворения за пределы Российской Федерации, об административном выдворении за пределы Российской Федерации в форме контролируемого самостоятельного выезда из РФ, о депортации или передаче иностранному государству в соответствии с международным договором Российской Федерации о реадмиссии, решения о неразрешении въезда в Российскую Федерацию или нежелательности пребывания (проживания) в Российской Федерации, о сокращении срока временного пребывания в Российской Федерации», — говорится в сообщении.

Отмечается, что исключением являются иностранные граждане и лица без гражданства, освобождаемые из мест лишения свободы, или нарушившие законодательство о государственной границе РФ, или создающие угрозу национальной безопасности РФ, в том числе выступающие за насильственное изменение основ конституционного строя РФ, или оказывающих содействие в совершении террористических (экстремистских) актов либо совершающих их, иными действиями поддерживающие террористическую (экстремистскую) деятельность, или посягающих на общественный порядок и общественную безопасность, в том числе участвующих в несанкционированных собрании, митинге, демонстрации, шествии или пикетировании.

Помимо этого иностранные граждане и лица без гражданства, прибывшие в РФ до 15 марта 2020 года и не имеющие по состоянию на 16 июня 2021 года законных оснований для пребывания (проживания) в РФ, вправе до 30 сентября включительно обратиться в территориальные органы МВД с составленным в произвольной форме заявлением об урегулировании их правового положения либо выехать за пределы России.

Также согласно указу приостанавливается с 16 июня до 31 декабря 2021 года включительно течение сроков временного или постоянного проживания в Российской Федерации иностранных граждан и лиц без гражданства, находящихся в Российской Федерации, сроков, на которые иностранные граждане и лица без гражданства зарегистрированы по месту жительства, а также сроков действия удостоверений беженца и свидетельств о предоставлении временного убежища на территории Российской Федерации.

Рубрика: Политика

Ссылка на материал: https://www.mskagency.ru/materials/3122021

Истек срок действия указа, продлявшего пребывание иностранцев в России

https://ria.ru/20210615/inostrantsy-1737004519.html

Истек срок действия указа, продлявшего пребывание иностранцев в России

Истек срок действия указа, продлявшего пребывание иностранцев в России — РИА Новости, 15.06.2021

Истек срок действия указа, продлявшего пребывание иностранцев в России

Срок действия указа президента России Владимира Путина, продляющий сроки временного пребывания иностранцев в России в связи с коронавирусом, истекает 15 июня… РИА Новости, 15.06.2021

2021-06-15T00:18

2021-06-15T00:18

2021-06-15T00:24

распространение коронавируса

общество

россия

коронавирус covid-19

коронавирус в россии

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdn24.img.ria.ru/images/07e4/03/1f/1569402293_0:202:3072:1930_1920x0_80_0_0_3a60ce266b31ade51004204ceb9b71fa.jpg

МОСКВА, 15 июн — РИА Новости. Срок действия указа президента России Владимира Путина, продляющий сроки временного пребывания иностранцев в России в связи с коронавирусом, истекает 15 июня 2021 года.Документ продлевал до 15 июня этого года сроки временного пребывания, временного или постоянного проживания иностранных граждан и лиц без гражданства в России, а также сроки, на которые они были поставлены на учет по месту пребывания, если они истекали раньше.Кроме того, согласно указу, до 15 июня в России могли остаться иностранцы и люди без гражданства, в отношении которых принято решение о выдворении из страны и которым нельзя возвращаться в РФ или нежелательно находиться здесь.В этот же срок не принимались решения об административном выдворении за пределы России, депортации или передаче иностранному государству в соответствии с международным договором о реадмиссии, решения о сокращении срока временного пребывания, о лишении статуса беженца, временного убежища, об аннулировании ранее выданных виз, выдаче разрешений на работу, патентов, разрешений на временное проживание, видов на жительство, свидетельств участника Государственной программы. Это не касалось иностранцев, выходящих из тюрем, нарушивших российские законы и создающие угрозы нацбезопасности страны.В апреле российское МВД потребовало от стран СНГ до 15 июня забрать всех своих нелегальных мигрантов из России, коих в стране набралось уже более 1 миллиона. После 15 июня, обещали в ведомстве, они уже не смогут без последствий для себя выйти из тени.

https://ria.ru/20210607/migranty-1735921487.html

россия

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2021

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdn21.img.ria.ru/images/07e4/03/1f/1569402293_201:0:2932:2048_1920x0_80_0_0_4d2c65add6d2866389e43d1528bdc337.jpg

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

общество, россия, коронавирус covid-19, коронавирус в россии

00:18 15.06.2021 (обновлено: 00:24 15.06.2021)

Истек срок действия указа, продлявшего пребывание иностранцев в России

МОСКВА, 15 июн — РИА Новости. Срок действия указа президента России Владимира Путина, продляющий сроки временного пребывания иностранцев в России в связи с коронавирусом, истекает 15 июня 2021 года.

Документ продлевал до 15 июня этого года сроки временного пребывания, временного или постоянного проживания иностранных граждан и лиц без гражданства в России, а также сроки, на которые они были поставлены на учет по месту пребывания, если они истекали раньше.

7 июня, 00:40

Раскрыты новые требования к трудовым мигрантам

Кроме того, согласно указу, до 15 июня в России могли остаться иностранцы и люди без гражданства, в отношении которых принято решение о выдворении из страны и которым нельзя возвращаться в РФ или нежелательно находиться здесь.

В этот же срок не принимались решения об административном выдворении за пределы России, депортации или передаче иностранному государству в соответствии с международным договором о реадмиссии, решения о сокращении срока временного пребывания, о лишении статуса беженца, временного убежища, об аннулировании ранее выданных виз, выдаче разрешений на работу, патентов, разрешений на временное проживание, видов на жительство, свидетельств участника Государственной программы. Это не касалось иностранцев, выходящих из тюрем, нарушивших российские законы и создающие угрозы нацбезопасности страны.

В апреле российское МВД потребовало от стран СНГ до 15 июня забрать всех своих нелегальных мигрантов из России, коих в стране набралось уже более 1 миллиона. После 15 июня, обещали в ведомстве, они уже не смогут без последствий для себя выйти из тени.

Порядок пребывания иностранцев в России могут изменить

Для некоторых категорий иностранных граждан предлагают упростить порядок пребывания в России. Также для тех, кто находится в нашей стране более 90 дней в год, хотят ввести обязательную дактилоскопию и медосмотр. Такой законопроект Госдума приняла в первом чтении 23 марта.  

По словам замглавы МВД Игоря Зубова, документ совершенствует систему регулирования порядка временного пребывания в России определённых категорий иностранных граждан. Предлагается внести изменения в условия продления сроков временного пребывания. «Для иностранных граждан, осуществляющих трудовую деятельность без разрешения на работу и патента, и членов их семей, порядок пребывания будет определяться исходя из срока действия трудового или гражданско-правового договора», — пояснил Игорь Зубов.

Если договор заключён на неопределённый срок, то период пребывания может быть продлён на срок до одного года с даты въезда в Россию. При этом количество продлений не ограничивается. Такой подход уже применяют в отношении граждан государств ЕАЭС.

Для иностранцев, которые являются членами семей граждан РФ или постоянно проживают в России, срок их временного пребывания будут продлять до одного года с даты въезда в страну, сообщил Игорь Зубов. В настоящее время на них распространяется общий порядок пребывания в России, предполагающий беспрепятственное нахождение в стране 90 суток. После этого они должны выехать за пределы России и въехать вновь, и в связи с этим поступало большое количество жалоб.

Для участников государственной программы по оказанию содействия добровольному переселению в Россию соотечественников и членов их семей срок временного пребывания будет распространяться на весь период действия свидетельства участника программы. Сейчас на соотечественников также распространяется общий порядок пребывания в стране до получения вида на жительство, отметил Зубов.

Согласно законопроекту, все иностранные граждане, въехавшие в Россию в безвизовом порядке и находящиеся на её территории свыше 90 суток суммарно в течение года, будут обязаны сфотографироваться, пройти дактилоскопическую регистрацию и медицинское освидетельствование.

Если эти люди прибыли в Россию работать, то они должны пройти указанные процедуры в течение 30 дней с момента въезда. Делать фото и дактилоскопию будет полиция при содействии предприятий, находящихся в ведении МВД России, а также уполномоченные организации в Москве. Если медицинский осмотр показал, что иностранец болен опасными заболеваниями, то ему могут запретить въезд в Россию или признать его нахождение в стране нежелательным. Если же иностранцы уклоняются от указанных требований, то срок их временного пребывания в России сократят.   

При этом планируют определить перечни лиц, которые «по гуманным соображениям и на основе взаимности» не будут подлежать фотографированию, дактилоскопии и медицинскому освидетельствованию, отметил Зубов. В частности, это будут дипломаты, недееспособные или ограниченные в дееспособности люди, несовершеннолетние и пенсионеры.

Также читайте о том, какие законы вступают в силу в августе.

Подход к статистическому анализу и интеллектуальному анализу данных

PLoS One. 2018; 13 (4): e01.

, Концептуализация, Написание — первоначальный проект, 1, , Формальный анализ, 2, 3, , Методология, 1 , Управление проектом, 1 , Надзор, # 2, * и, Надзор, Написание — просмотр и редактирование # 1, *

Хёнён Бэк

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Минсу Чо

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

3 Школа менеджмента, Ульсанский национальный институт науки и технологий, Ульсан, Южная Корея

Сеок Ким

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Хи Хван

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Минсок Сонг

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

Суён Ю

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Такеру Абэ, редактор

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

3 Школа инженерии управления, Ульсанский национальный институт науки и технологий, Ульсан, Южная Корея

Городской университет Йокогамы, ЯПОНИЯ

# Участвовал в равных долях.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

‡ Эти авторы также внесли равный вклад в эту работу и являются первыми авторами.

Поступила 30.07.2017; Принято 2 апреля 2018 г.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника. другими статьями в PMC.
Заявление о доступности данных

Существуют этические ограничения на обмен данными, поскольку институциональный совет по наблюдению больницы Бунданг Сеульского национального университета, который одобрил это исследование, не одобрил публичное хранение данных. Хотя все данные ЭУЗ, использованные в этом исследовании, были обезличены, они были получены из конфиденциальных медицинских записей, с которыми следует безопасно обращаться. Кроме того, есть вероятность, что данные могут быть объединены с другими источниками данных и деидентифицированы.Данные доступны по запросу в Комитете по доступу к данным / этике Института больницы Сеульского национального университета Бунданг (SNUBH) для исследователей, которые соответствуют критериям доступа к конфиденциальным данным (контакт: gro.hbuns@3878hjh).

Реферат

Предпосылки

Продолжительность пребывания (LOS) является важным показателем эффективности управления больницей. Сокращение количества дней пребывания в стационаре приводит к снижению риска инфекций и побочных эффектов лекарств, повышению качества лечения и увеличению прибыли больницы за счет более эффективного управления койками.Целью этого исследования было определить, какие факторы связаны с продолжительностью пребывания в больнице, на основе электронных медицинских карт, чтобы более эффективно управлять пребыванием в больнице.

Материалы и методы

Объекты исследования были взяты из базы данных пациентов, поступивших в третичную университетскую больницу в Южной Корее в период с января по декабрь 2013 года. Пациенты были проанализированы по следующим трем категориям: описательный и исследовательский анализ, анализ структуры процесса с использованием методов интеллектуального анализа данных, а также статистического анализа и прогнозирования LOS.

Результаты

В целом 55% (25 228) пациентов были выписаны в течение 4 дней. В отделении восстановительной медицины (RH) был самый высокий средний показатель LOS — 15,9 дней. Из всех состояний, диагностированных более 250 раз, диагнозы I63.8 (инфаркт мозга, средняя мозговая артерия), I63.9 (инфаркт территории средней мозговой артерии) и I21.9 (инфаркт миокарда) были связаны с самым длительным средним пребыванием в больнице. и высокое стандартное отклонение. Пациенты с этими состояниями также чаще переводились в отделение RH для реабилитации.Ряд переменных, таких как перевод, время задержки выписки, частота операций, частота диагностики, серьезность, уровень койки и тип страховки в значительной степени коррелировали с LOS.

Выводы

Точное понимание факторов, связанных с LOS, и прогрессивные улучшения в обработке и мониторинге могут позволить более эффективное управление LOS у стационарных пациентов.

Введение

Продолжительность пребывания в больнице (LOS) является важным показателем использования медицинских услуг, который используется для оценки эффективности управления больницей, качества ухода за пациентами и функциональной оценки.Снижение LOS было связано со снижением риска оппортунистических инфекций и побочных эффектов лекарств, а также с улучшением результатов лечения и более низкими показателями смертности. Кроме того, более короткое пребывание в больнице снижает бремя оплаты медицинских услуг и увеличивает текучесть койко-мест, что, в свою очередь, увеличивает рентабельность больниц при одновременном снижении общих социальных затрат. [1, 2]

Предыдущие исследования изучали эффективное лечение LOS. Большинство из них касались субъектов, стратифицированных по состоянию или отделению приема, например, пациенты, госпитализированные в специализированные отделения, такие как психиатрические отделения [3] или отделения интенсивной терапии (ОИТ) [4, 5]; пациенты с переломом бедра [6] или перенесшие операцию на коронарной артерии [7]; или те, кто поступил с конкретным диагнозом, например, сердечная недостаточность [1, 8] или заболевание легких [9].

LOS среди пациентов с одним и тем же заболеванием или перенесших один и тот же тип хирургического вмешательства может различаться из-за сложных факторов, связанных с индивидуумом, или из-за различных потоков процессов в разных организациях или различий в медицинской практике. По этой причине [10], чтобы понять, какие факторы связаны с LOS, все действия в рамках общего процесса приема пациентов следует анализировать с разных точек зрения.

В этом исследовании данные электронных медицинских карт (EHR) и технология интеллектуального анализа данных использовались для анализа всех журналов событий, введенных между поступлением и выпиской пациента.Это позволило нам тщательно изучить вопросы, касающиеся больничных процессов, которые влияют на фактическую LOS, а также другие связанные факторы. Целью этого исследования было определить методологию, которую можно было бы применить, чтобы помочь больницам более эффективно управлять продолжительностью пребывания в стационаре.

Материалы и методы

Данные и предварительная обработка

Данные журнала, зарегистрированные в период с января по декабрь 2013 г., были извлечены из электронной записи больницы общего профиля для анализа факторов, коррелирующих с продолжительностью пребывания в больнице.Субъектами были пациенты, госпитализированные (и выписанные) в 2013 г. Извлеченный журнал событий показан в.

Таблица 1

Типы и атрибуты данных журнала событий.

Тип события Атрибут
Информация о пациенте Идентификатор пациента, идентификатор случая, код диагноза (первичный диагноз), название диагноза (первичный диагноз), код отделения (выданный диагноз), серьезность, Страховой код, стоимость госпиталя
Прием Идентификатор случая, Указанная дата госпитализации, Плановая дата госпитализации, Фактическая дата госпитализации, Код отделения, Идентификатор врача, Уровень койки
Хирургия Идентификатор случая, Дата операции, Код операции , Название хирургии, идентификатор хирурга, отделение хирурга
Процедура Идентификатор случая, дата выдачи, идентификатор исполнителя, отдел исполнителя, код процедуры, название процедуры
Передача Идентификатор случая, дата передачи, дата запроса / аннулирование дата, код отдела до перевода, код отдела после перевода, класс койки после перевода
Консультация Идентификатор случая, идентификатор запрашивающего врача, идентификатор запрошенного врача, код отделения, дата консультации, дата ответа
Антибиотики Идентификатор случая, дата начала, дата окончания, код антибиотика, название антибиотика
Выписка Случай Идентификационный номер, указанная дата выписки, идентификатор врача, код отделения, фактическая дата выписки

За полный 2013 год мы собрали 53 965 пациентов, за исключением 745 и 1029 пациентов, которые находились в больнице в первый и последний день год соответственно.Кроме того, не было указано даты выписки для двух субъектов, и 8 295 пациентов получили дневное хирургическое вмешательство, которое не требует госпитализации. Они также были удалены из набора анализируемых целевых субъектов. Вкратце, из 53 965 пациентов 8 419 пациентов были исключены из-за повторной госпитализации из-за неожиданных событий (122), отсутствия даты выписки (2) и дневного хирургического вмешательства (8 295). Наконец, были проанализированы данные 45 546 человек. Для точного анализа данных были исключены следующие данные: данные, которые предположительно были введены неправильно, например, даты платежных накладных, записанные до даты поступления или после даты выписки; даты завершения перевода, зарегистрированные до даты поступления; и процедуры, выполненные после установленной даты.

Настоящее исследование было одобрено (IRB № B-1409 / 268-107) Советом по институциональному надзору больницы Бунданг Сеульского национального университета, который отказался от информированного согласия пациентов. Все данные EHR, предоставленные исследователям для этого исследования, были деидентифицированы.

Методы анализа

Методы анализа, использованные в исследовании, показаны и разделены на следующие категории: описательный и исследовательский анализ, анализ структуры процессов с использованием методов интеллектуального анализа процессов, а также статистический анализ и прогноз для LOS.Описательный и исследовательский анализ стремится понять с разных сторон текущие обстоятельства, окружающие больницу LOS. Мы включили в эту категорию анализа три подробных пункта анализа: анализ эффективности для LOS, анализ LOS в соответствии с диагнозом и анализ для долгосрочной госпитализации.

Таблица 2

Методы анализа.

9015 9 Анализ шаблонов процессов с использованием методов анализа процессов
Категория анализа Элементы анализа Цель и метод
Описательный и исследовательский анализ Анализ производительности для LOS ■ Цель: понять общую производительность LOS статистика основных данных с использованием базового анализа производительности [11] из процесса интеллектуального анализа данных
Анализ LOS в соответствии с диагностикой ■ Цель: определить разницу LOS для каждого диагноза
■ Метод: Измерение производительности на основе z-показателя [ 12] и проведение сравнительного анализа
Анализ для пациентов, находящихся в длительной госпитализации ■ Цель: понять особенности пациентов, находящихся в длительной госпитализации, и их отличия от обычных стационарных пациентов
■ Метод: построение кластеров на основе пациентов LOS и проведение сравнительного анализа производительности
Анализ LOS с точки зрения шаблонов передачи ■ Цель: исследовать различия LOS в зависимости от того, был ли шаблон передачи выполнен или нет, и каждого шаблона передачи
■ Метод: обнаружение шаблонов передачи с использованием анализ паттернов [13] из процесса добычи
Статистический анализ и прогноз для LOS Получение коррелированных факторов на LOS ■ Цель: понять ключевые факторы, которые коррелируют с LOS
■ Метод: проведение статистического анализа с использованием T-теста и ANOVA [14]
Построение прогностической модели LOS пациентов ■ Цель: прогнозирование LOS пациентов
■ Метод: построение модели прогнозирования с использованием таких методов машинного обучения, как регрессионный анализ [15]

Во-первых, анализ производительности для LOS использует базовый метод анализа производительности [11] в процессе min ing и измеряет базовую статистику дней, проведенных в больнице.Это включало анализ общего распределения дней госпитализации, а также корреляцию между количеством пациентов в каждом отделении и количеством дней госпитализации.

Во-вторых, анализ LOS в соответствии с диагнозом с использованием Z-показателей [12] для анализа различий в LOS по диагнозу. Мы постулировали, что анализ абсолютной LOS для всех диагнозов имеет ограниченную ценность, поскольку существуют значительные различия в требуемой LOS в зависимости от конкретных диагнозов. Чтобы преодолеть это ограничение, относительная LOS была измерена и сравнена путем получения стандартной оценки каждого диагноза на основе среднего значения и стандартного отклонения LOS для каждого отделения.Это демонстрируется следующим образом (1) [12]:

Standardscore (Z — Score) = наблюдаемое LOS — ожидаемое значение низкого стандартного отклонения от LoS

(1)

Анализ длительной госпитализации с целью определения характеристик пациентов, находящихся в длительной госпитализации. С этой целью мы использовали статистический анализ для наблюдения за кластеризацией пациентов и применили анализ производительности к каждой группе, чтобы выявить различия между группами.

Вторая категория анализа — это анализ структуры процессов с использованием методов анализа процессов для анализа связи между схемой перевода и количеством дней госпитализации.Мы использовали метод анализа паттернов [13] для извлечения паттерна передачи, и этот метод предлагает информацию о производительности, такую ​​как частота каждого паттерна, среднее необходимое время и среднее требуемое время.

Третья категория анализа — это статистический анализ и прогноз LOS, определяющий основные факторы, коррелирующие с LOS, и прогнозирование LOS на основе идентифицированных факторов. Для этой цели методы статистического анализа [14] включали тест Стьюдента t и дисперсионный анализ (ANOVA), а также методы работы машины [15], такие как регрессионный анализ.

Наш подход был проанализирован с помощью фреймворка ProM [16] и научных инструментов Python с открытым исходным кодом, Scikit-learn [17]. Фреймворк ProM — это программное обеспечение с открытым исходным кодом для анализа процессов, которое предоставляет множество функций анализа. Мы использовали базовый анализ производительности и метод анализа шаблонов из структуры ProM. Что касается статистического анализа, мы использовали модуль Python Scikit-learn, который предоставляет широкий спектр методов машинного обучения.

Структура анализа LOS

При объединении всех вышеперечисленных элементов, используя данные журнала EHR, мы выполнили предварительную обработку данных и проанализировали данные в соответствии с LOS. Мы также разработали структуру анализа LOS, которая включает в себя общий поток модели, которая может прогнозировать LOS пациента. Структура анализа LOS визуально представлена ​​в.

Структура анализа LOS.

На этапе подготовки данных мы извлекли данные журнала EHR. Процесс предварительной обработки данных повысил качество данных для получения значимых результатов анализа.На этапе анализа данных было выполнено четыре типа анализа: анализ эффективности LOS, анализ схем передачи LOS, анализ LOS в соответствии с диагнозом и анализ длительной госпитализации. Результаты анализа были значимыми, поскольку они выявили связь между LOS и другими элементами данных, а также помогли понять ключевые факторы, коррелирующие с продолжительностью пребывания в больнице на этапе прогнозирования. На этапе прогнозирования основные факторы, коррелирующие с количеством дней пребывания, были определены с помощью анализа данных и статистического анализа на основе журналов.Затем была разработана модель для оценки количества дней госпитализации на основе полученных факторов.

Результаты

Анализ эффективности для LOS

Анализируя данные за 2013 год, госпитализированные пациенты выписывались в среднем около 7 дней, а диапазон продолжительности пребывания в больнице был довольно широким (то есть межквартильный диапазон: 2,0–8,0). Подробная информация о значениях, связанных с LOS, представлена ​​в. Кроме того, что касается распределения LOS, примерно 55% (25 228) госпитализированных пациентов были выписаны в течение 4 дней, и из этих пациентов примерно 20% (8969) были выписаны из больницы на второй день госпитализации. .

Таблица 3

Краткая информация о продолжительности пребывания госпитализированных пациентов.

Метрическая система Значение
Среднее значение 7,0
Медиана 4,0
Минимальный межквартильный диапазон (т.е., IQR) 0 (т.е. пациенты были выписаны в тот же день)
Максимум 243.0

Кроме того, по отделам был проведен детальный анализ продолжительности пребывания. представляет диаграмму продолжительности пребывания в больнице для каждого отделения. Неожиданные записи, то есть выбросы, были удалены на графике для эффективного сравнительного анализа.

Распределение продолжительности пребывания.

(a) Общая продолжительность пребывания. (b) Продолжительность пребывания в больнице по отделениям.

Средняя продолжительность пребывания в стационаре в реабилитационной медицине составляла 14 дней; 10 дней на психоневрологию; 9 дней при приеме в гериатрический центр; и 8 дней для внутренних болезней, инфекционных болезней.Кроме того, IQR пребывания в больнице составлял 11,50 (т.е. 5,0–16,50) дней для нейропсихиатрии; и 10 (т.е. 4,0–14,0) дней для внутренних болезней и инфекционных заболеваний.

На основе анализа среднего и межквартильного размаха (т. Е. IQR) LOS в каждом отделении пациенты были разделены на три группы. Обратите внимание, что IQR означает статистическую дисперсию распределения. показывает результаты анализа по среднему и IQR LOS по отделу.

Результаты анализа по среднему и IQR LOS по отделам.

На основе анализа среднего и IQR LOS мы определили, что существует положительная корреляция между двумя показателями. Как бы то ни было, среднее значение LOS было выше, и общая дисперсия LOS тоже была выше. Учитывая эту тенденцию, мы разделили отделы на три группы следующим образом.

  • Группа A — Среднее значение и IQR LOS: низкий

  • Группа B — Среднее значение и IQR LOS: высокий

  • Группа C — Среднее значение и IQR LOS: значительно высокий

Во-первых, Группа A была группой с относительно более низким IQR и средним LOS, чем в других отделах.В группу вошли пациенты, проходившие курс лечения в области радиологии (DR), офтальмологии (OT) или акушерства и гинекологии (OG) среди других. Было замечено, что эти отделения в группе А преуспевают в содержании своих пациентов с краткосрочным и низкодисперсным пребыванием. Таким образом, это была оценена как группа со значительно низкой потребностью в улучшении. Группа B включала относительно более высокий IQR и средний показатель LOS, чем в других отделах. Центр клинической нейробиологии (CNSC), нефрология внутренней медицины (IMN) и внутренняя медицина аллергии (IMA) проявили эту черту и были отмечены как отделения, которым необходимо улучшить свое стационарное лечение.Было установлено, что в этих отделах средний LOS был близок к среднему по всем отделам, то есть 6,01 дня. Однако у некоторых пациентов LOS был значительно выше, чем у других; таким образом, это привело к несколько завышенному значению IQR. Таким образом, мы пришли к выводу, что существует необходимость систематического управления процессом оказания медицинской помощи конкретным пациентам. Наконец, Группа C характеризовалась значительно более высокими средними показателями и IQR продолжительности пребывания в больнице. Реабилитационная медицина (RH), нейропсихиатрия (NP), внутренние инфекционные заболевания (IMI), гериатрический центр (GC) были включены в группу C, и для выявления проблем, которые могут вызвать длительную LOS, требовался подробный анализ характеристик пациента.

LOS в соответствии с диагнозом

Диагноз был основным фактором, коррелирующим с количеством дней лечения [18]. LOS определяется разными переменными и зависит от конкретного диагноза. Среднее значение LOS для каждого диагноза по МКБ-10, выставленного каждым отделением, было преобразовано в Z-балл, а затем проанализировано. Код МКБ-10 состоит из первых трех символов для обозначения категории диагноза, следующих трех символов (символы с третьего по шестой) для представления дополнительных деталей, включая соответствующую этиологию, анатомическое расположение или степень тяжести, и седьмой символ для расширения.показано распределение стандартных диагностических баллов по каждому отделению. Такие диагнозы, как J44.9 (хроническая обструктивная болезнь легких), T82.7 (инфекция сосудистого трансплантата), T04.3 (раздавливание нескольких областей нижних конечностей), M00.99 (неуточненный септический артрит), Z93.8 ( состояние еюностомии) часто дают более высокие стандартные баллы по сравнению с другими диагнозами даже в той же области медицины.

Распределение стандартного отклонения диагноза по отделениям.

Среди часто встречающихся диагнозов, которые регистрировались более 250 раз, диагноз — I63.8 (инфаркт мозга, средняя мозговая артерия) (среднее значение: 13,42 и IQR: 5–17) и I63,9 (инфаркт территории средней мозговой артерии) (среднее значение: 13,96 и IQR: 5–19,5) были связаны с более высоким средним и межквартильный размах для LOS.

Все два вышеупомянутых диагноза связаны с инфарктом, и подробный анализ предоставленной медицинской помощи показал, что пациенты часто переводились в RH для реабилитационной терапии, а также были случаи, когда на конкретном пациенте выполнялось несколько хирургических вмешательств.Считается, что такие случаи могли сыграть роль в влиянии на средний LOS, а также на его межквартильный диапазон.

показывает продолжительность пребывания в больнице для 30 основных заболеваний, когда все диагностические коды МКБ-10 были объединены в категорию уровня с 3 цифрами. Категория диагноза F30-F39 (Расстройства настроения [аффективные] расстройства оказались наивысшим средним и межквартильным диапазоном для LOS (Среднее значение: 13,53 и IQR: 6–17,5) с умеренной частотой).

Таблица 4

Продолжительность пребывания в больнице по названию классификации частых болезней (топ-30).

K80-K87 суставов и артерий I70-I79 9045 90450 9015 9015 9015 9015 O80-O84160600 902–6 50 0 J4710 905 6 травмы от колена и голени 9045 Анализ пациентов с длительной госпитализацией

Выписка из стационара на длительный срок является одним из основных показателей, которым активно управляет больница, поскольку более короткое пребывание в больнице напрямую связано с увеличением доходов больницы за счет увеличения текучести кадров в больнице, а также увеличения дневной средняя стоимость медицинской помощи.Обычно «пациенты длительного пребывания в стационаре» определяются как пациенты, находящиеся в стационаре более 30 дней.

Пациенты были разделены на три группы в соответствии с LOS: A (менее 7 дней), B (7 дней и более и менее 30 дней) и C (30 дней и более). Примерно 3% (1327 человек) всех пациентов находились в длительном стационаре в группе C.Показывает, что по сравнению с пациентами с более коротким LOS, у долгосрочных стационарных пациентов значительно выше процент хирургических пациентов (54,26%), переведенных пациентов (41 .97%) и пациентов, получающих лечение антибиотиками (92,31%), а также большее количество хирургических вмешательств (2,01 случая), антибиотиков (116,55 случая) и процедур (385,99 случая) на пациента, а также большее количество процедур на человека в сутки (7,96 случая).

Таблица 5

Сравнение разной продолжительности пребывания в больнице.


Классификация болезней Кол-во пациентов Продолжительность пребывания (дни)
Среднее значение Med IQR C Макс. C97 Злокачественные новообразования 6952 8,72 6 3–11 0 207
D00-D09 Новообразования in situ60 7.56 4 3–9 0 182
I60-I69 Цереброваскулярные заболевания 1934 12,50 7 4–6 209 9015 9015 Заболевания желчного пузыря, желчевыводящих путей и поджелудочной железы 1543 5,99 3 2–7 0 77
I70-I79 артерии и артерии 1542 6.62 2,5 1–9 0 207
I20-I25 Ишемическая болезнь сердца 1177 4,08 2 2–6 N40-N51 Болезни мужских половых органов 1073 3,36 1 1–4 0 72
D37-D48 9045 Неопределенное или неизвестное поведение 5.34 3 3–6 0 114
M60-M79 Нарушения мягких тканей 1007 8,03 6 4–9 0 116156 0–9 0 Z40-Z54 Лица, обращающиеся за медицинской помощью по поводу определенных процедур и медицинской помощи 965 3,69 3 2–4 0 28
M30-M36 Системные нарушения соединительной ткани 883 8.29 7 4–11 0 53
D10-D36 Доброкачественные новообразования 869 3,73 2 Роды847 4.07 3 2–5 0 61
J20-J22 Другие острые инфекции нижних дыхательных путей 677 677

6 4–10 0 114
K35-K38 Заболевания аппендикса 635 4.48 3 2–6 N80-N98 Невоспалительные заболевания женских половых путей 564 3,59 3 3–3 0 65
I26-I28 Болезни легких и легочного кровообращения 530 5.56 2 1–4 0 142
J30-J39 Другие болезни верхних дыхательных путей 502 2,46 2
M80-M94 Остеопатии и хондропатии 484 9,66 5 5–9 0 243
9045 9015 9015
Хронические заболевания нижних отделов органов дыхания 2.91 2 2–2 0 88
R50-R69 Общие симптомы и признаки 459 4,86 ​​ 3 1–5
H65-H75 Заболевания среднего уха и сосцевидного отростка 407 3,92 3 3–4 1 35
E45-E14 Сахарный диабет .40 4 3–4 1 45
G40-G47 Эпизодические и пароксизмальные расстройства 389 5,11 3
G50-G59 Расстройства нервов, нервных корешков и сплетений 386 5,11 3 2–5 0 87
S80-S89 383 6.11 4 3–6 1 128
N10-N16 Тубулоинтерстициальные заболевания почек 380 7.04 5 3–6
F30-F39 Расстройства настроения [аффективные] 331 13,53 11 6–17,5 0 73
K55-K64 10.12 6 3–12 1213
A15-A19 Туберкулез 328 7,15 4 3–7
41,97
Позиции A
(до 7 дней)
B
(7 ~ 30 дней)
C
(30 дней
или более)
Номер пациента (N)
( в процентах,%)
31,250
(69.00)
12,969
(28,00)
1,327
(3,00)
Средняя продолжительность жизни (в днях) 3,03 12,23 48,51
606 907 907 54,26
Операций на пациента (случаев) 1,01 1,13 2,10
Пациенты, переведенные (%) 0,75 12,35
54.98 77,86 92,31
Антибиотики на пациента (случаи) 7,57 24,78 116,55
Антибиотики на пациента в день (случаи) 2,506 2,506 9015
Процедур на пациента (случаи) 22,87 84,54 385,99
Процедур на человека в день (случаи) 7,55 6,91 7.96

С увеличением LOS пациенты подвергаются более высокому риску инфекций, и соответственно увеличивается использование антибиотиков широкого спектра действия. Использование антибиотиков широкого спектра действия может привести к развитию устойчивости к лекарствам и другим серьезным побочным эффектам. По этой причине ряд антибиотиков считается антибиотиками ограниченного применения и отпускается по ограниченному рецепту. В этом исследовании соотношение антибиотиков ограниченного применения, вводимых 1000 случайно выбранным пациентам (12.79%) был выше, чем в группе A (0,7%) или группе B (2,99%) (значение P <0,001).

Анализ LOS с точки зрения схем перевода

Перевод был определен как смена отделения, требуемая состоянием пациента, и один из факторов, связанных с обработкой госпитализированных пациентов.

Анализ количества дней пребывания в стационаре на основе схемы перевода показал, что из всех пациентов 5,25% (2392) переведенных в среднем провели в больнице на 17 дней больше, чем те, кто не был переведен.Было наибольшее количество случаев перевода пациентов в отделения RH и IMH, и из них пациенты были переведены из CNSC (среднее значение: 29,56 и IQR: 21,25–34,00) и SPC (среднее значение: 34,08 и IQR: 23,25–2). 42.00) до RH имели самый высокий межквартильный размах, а также средний LOS. LOS по схеме передачи показаны на.

Таблица 6

Продолжительность пребывания в стационаре по схеме перевода.

10 7–613 901 9015C -> Реабилитационная медицина (RH)0 8 Clinical Center (CN Neuroscience) 90–24 63

Предметы
Кол-во пациентов Продолжительность пребывания (дни)
Среднее Среднее IQR Мин. Макс. не передано 43,154 6.08 4,0 2–7 0 243
Пациенты, переведенные 2,392 23,12 17,0 10–2906 91 Центр клинической неврологии (CNSC) -> Реабилитационная медицина (RH) 294 29,56 27 21,25–34 7 148
Внутренняя медицина Гастроэнтерология (IMG) — GS ) 251 16.73 12 8–20 2 110
Респираторный центр (РЦ) -> Внутренняя медицина Гематология (IMH) 169 11,33 0 67
Центр лечения заболеваний суставов и реконструкции (JRC) -> Реабилитационная медицина (RH) 71 25.08 22 18–28,5 4 87
62 34.08 28 23,25–42 11 88
Медицина внутренних органов Гастроэнтерология (IMG) -> Медицина внутренних органов Гематология (IMH) 55 11,55 9 44
Общая хирургия (GS) -> Внутренняя гематология (IMH) 46 15,33 11 8–19.75 3 59
-> Гематология внутренних болезней (IMH) 41 14.93 13 9–18 3 56
Общая хирургия (GS) -> Пластическая и реконструктивная хирургия (PS) 37 14.16 10 8–612 61
Внутренняя медицина Нефрология (IMN) -> Урология (UR) 22 13,59 10,5 7–20 6 31 IM
> Общая хирургия (GS) 22 18.27 16,5 10–24,75 5 43
Сердечно-сосудистый центр (CVC) -> Респираторный центр (RC) 21 19,48 1745
Общая хирургия (GS) -> Внутренняя медицина Гастроэнтерология (IMG) 20 17,35 12 9–21,25 5 46

коррелированные факторы LOS показывает результаты анализа между LOS и различными переменными госпитализации: время, необходимое для перевода, задержка выписки, частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, тяжесть, уровень койки и тип страхования.

Таблица 7

Переменные, связанные с продолжительностью пребывания в больнице.

23456 201555 Время разгрузки 901 ) 9045 –8 901 60 4 .000 9045 197 или более .81 0,00156 246 9015 901
Позиция Тип Номер% Продолжительность пребывания (дни) P-значение
Среднее Среднее Std IQ
Время передачи 1 ) менее 2 дней 178 46.97 14,01 10 12,79 7–17 2 85 <0,001
2 или более дней 53,03 11–27,75 4 205
Итого 379 100,00 18,70 13 19,11 8–23 2 2 менее 1 дня 38,166 83.80 6,96 4 9,94 2–8 0 243 0,031
1–2 дня 7,137 15,67 15,66 15,66 1 148
2 или более дней 243 0,53 5,54 3 6,51 3–5 2 100.00 6,98 4 9,76 2–8 0 243
Частота операций 0 26,145 57,4 906 8,345 8,3 0 193 <0,001
1 18,286 40,20 6,97 4 8,41 3–8 2 2.00 21,25 15 20,02 10–24 1 205
3 или более 182 0,40 5045 9064 9045 9045 9045 9045 39,5 243
Итого 45,546 100,00 6,98 4 9,76 2–8 0 2431 9045 9015 9015 9015 3,33 2 2,31 2–4 2 6 <0,001
1 41,696 91,55 907 4,7 0 243
2 3,477 7,63 14,53 9 16,50 4–20 0 38,24 32 31,84 16–50 1 213
Всего 45,546 100,00 6,98 9045 6,98 4 9045 6,98 2 243
Уровень серьезности Общий 31,840 69,9 6,56 4 9,79 2–7 060 30.1 7,94 5 9,62 3–9 0 197
Всего 45,546 100,00 6,98 9045 6 4 4 243
Слой слоя Верхний сорт 24,870 38,17 2,90 2 3,98 1–3 0 99 61.83 5,84 4 7,23 2–7 0 178
Итого 65,151 100,00 4,72 9045 1 1 905 178
Вид страхования Медицинское страхование 43,704 95,37 6,92 4 9,73 2–8 0 243 901.001
Несчастный случай на производстве 74 0,16 14,19 8 17,08 4,25–15 1 83
Медицинская помощь6 6 10,56 3–11 0 120
Медицинские исследования 90 0,20 8,84 3 10.60 2–13 0 48
Самостоятельная оплата 418 0,91 5,52 3,5 6,48 2–6 0 346 0,76 12,22 7 15,73 4–13 0 128
Всего 45,824 100,00 906 96082 2–8 0 243

Пациенты, которым требовалось 2 или более дней для перевода, имели большее количество дней госпитализации (среднее: 23,99 и IQR: 11,00–27,75), чем пациенты с LOS ниже 2 дня (среднее значение: 14,01 и IQR: 7,00–17,00). Время выписки пациентов показало, что пациенты, которым требовалось 1-2 дня (среднее значение: 7,12 и IQR: 3,00-8,00), имели более высокий показатель LOS, чем пациенты, которым требовался 1 день или меньше (среднее значение: 6,96 и IQR: 2,00-8,00) или 2 дня или более ( Среднее значение: 5,54 и IQR: 3.00–5.00). Пребывание в больнице, основанное на частоте хирургических вмешательств, показало, что пациенты, перенесшие 3 или более хирургических вмешательств, имели самый длительный LOS (Среднее значение: 50,30 и IQR: 23,00–64,00) по сравнению с пациентами, не перенесшими операции (Среднее значение: 6,17 и IQR: 2,00–7,00), 1 вмешательство (Среднее: 6,97 и IQR: 3,00–8,00) или 2 вмешательства (Среднее: 21,25 и IQR: 10,00–24,00). С точки зрения диагноза, пациенты с 3 и более диагнозами пребывали в стационаре дольше всего (среднее значение: 38,24 и IQR: 16,00–50,00) по сравнению с пациентами без диагноза (среднее значение: 3,14).33 и IQR: 2,00–4,00), 1 диагноз (Среднее значение: 6,07 и IQR: 2,00–7,00), 2 диагноза (Среднее значение: 14,53 и IQR: 4,00–20,00).

Пациенты, получавшие интенсивную терапию (среднее значение: 7,94 и IQR: 3,00–9,00), с большей вероятностью имели более длительный LOS, чем те, у кого его не было (среднее значение: 6,56 и IQR: 2,00–7,00), и пациенты в палатах общего профиля (среднее значение: 5,84). и IQR: 2,00–7,00) с большей вероятностью оставались в больнице дольше, чем пациенты в палатах старших классов (среднее значение: 2,90 и IQR: 1,00–3,00). Анализ пребывания в больнице по типу страхования показал, что госпитализации, связанные с несчастными случаями на производстве, медицинской помощью, медицинскими исследованиями и автомобилями, происходили реже, чем госпитализации по медицинскому страхованию, хотя LOS был относительно выше.Все переменные были статистически значимыми. (P <0,05)

Построение прогнозной модели LOS пациента

В этом разделе представлена ​​модель для прогнозирования количества дней в больнице на основе значимых переменных, проанализированных выше. Для разработки модели был проведен множественный регрессионный анализ. В качестве независимых переменных использовались следующие пять переменных: частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, частота перевода пациентов, степень тяжести и тип страховки. LOS использовалась как зависимая переменная.Кроме того, мы разделили данные на обучающий и тестовый набор данных, чтобы измерить точность модели; 80% и 20% данных стали обучающими и тестовыми данными соответственно. предоставляет результат множественного регрессионного анализа. Все пять переменных были статистически значимыми и, следовательно, коррелировали с прогнозом продолжительности пребывания в больнице. В регрессионной модели из набора обучающих данных R 2 было 0,267, и продолжительность госпитализации рассчитывалась следующим образом: LOS (дни) = 2.72 + 2,70 * (частота операций) + 2,46 * (частота диагностики) + 11,65 * (номер перевода) + 1,02 * (степень тяжести) — 0,80 * (вид страховки). В результате измерения точности с помощью тестового набора данных мы определили, что средняя абсолютная ошибка модели составляет 4,68.

Таблица 8

Построена модель прогнозирования продолжительности пребывания в больнице.

156 906 906
Позиции β SE t Значение P
Константа 2.72 0,29 9,50 <0,001
Частота операций 2,70 0,07 39,70 <0,001
Частота диагноза
9045
Частота передачи 11,65 0,20 57,20 <0,001
Серьезность (Y = 1) 1,02 0.10 10,32 <0,001
Тип страхования (медицинское страхование = 1) -0,80 0,22 -3,59 <0,001

Кроме того, мы провели дальнейший анализ модель для определения того, находится ли конкретный пациент в стационаре на длительный срок. Как мы уже говорили ранее, мы определили длительно находящихся в стационаре пациентов, которые пролежали в больнице 30 и более лет. Что касается этого анализа, для построения модели использовался случайный лес, а для измерения точности было выполнено разделение данных на 80% для обучения и 20% для тестового набора данных.В результате выяснилось, что точность классификационной модели составляет 0,9732. То есть у модели было достаточно возможностей для классификации длительно госпитализированных пациентов. Кроме того, относительная важность каждой особенности, частота переноса была самой высокой и составила 41,40%, в то время как частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, серьезность и тип страхования составляли 28,44%, 24,13%, 4,77% и 1,26% соответственно.

Обсуждение

Это исследование было направлено на анализ связи между данными событий EHR и LOS у стационарных пациентов с использованием статистического анализа и технологии анализа данных процесса, чтобы определить, какие факторы коррелируют с LOS.

Среди переведенных пациентов средняя продолжительность пребывания в больнице была увеличена на 17 дней по сравнению с теми, кто не был переведен. Среднее количество дней пребывания в стационаре (и стандартное отклонение) было самым высоким среди пациентов, переведенных из CNSC и SPC в RH. Кроме того, среди диагнозов МКБ-10, которые регистрировались более 250 раз, три наиболее часто встречающихся диагноза были связаны с инфарктом. Детальный анализ медицинской помощи показал, что большинство этих пациентов были переведены в РЗ для реабилитации.Аналогичное распределение пациентов по диагнозу наблюдалось между пациентами, переведенными из CNSC и из SPC в RH.

Инсульт, на который приходится большинство случаев инфаркта головного мозга, требует различных методов реабилитационного лечения, таких как физическая, речевая и профессиональная терапия, из-за большого разнообразия симптомов, возникающих в зависимости от локализации повреждения в головном мозге. . Хотя LOS был увеличен, увеличение времени реабилитации было связано с увеличением функционального восстановления.[19, 20]

Когда диагностические коды МКБ-10 классифицируются по трехзначному уровню, одно из психических расстройств, аффективные расстройства настроения показывают наивысшее среднее значение для LOS. Были изучены факторы, влияющие на LOS у психиатрических пациентов. [21, 22] Поскольку психиатрические пациенты имеют разные факторы госпитализации в соответствии с личными характеристиками, кажется, что необходимо найти эффективные способы управления LOS, анализируя различные личные характеристики и пути лечения. среди психиатрических больных.

Анализ данных о переводе пациентов и диагностических данных показал, что LOS был высоким среди пациентов, которые были переведены в RH. Было вероятно, что вторичные проблемы, вызванные первичным заболеванием, с большей вероятностью коррелируют с LOS. Клинические пути (CP) [23], основанные на фактических данных и стандартизированные практические руководства разрабатываются и применяются для повышения качества медицинской помощи и снижения LOS как при заболеваниях, так и при хирургических вмешательствах. Возможно, потребуется разработать стандартизированное и оптимизированное практическое руководство для вторичного реабилитационного лечения (для улучшения функций), которое будет использоваться при РЗ.Сообщается, что использование эффективных программ реабилитации влияет на снижение затрат на госпитализацию, а также снижает LOS. [24]

Длительная госпитализация более 30 дней была связана с более высоким процентом хирургических операций и передачей, а также с ограничением использования антибиотиков по сравнению с другими пациентами. Очень важно управлять показателями использования антибиотиков для надлежащего и эффективного управления качеством медицинской помощи. [25] Хотя антибиотики важны для лечения и профилактики заболеваний, их длительное использование может привести к развитию лекарственной устойчивости с серьезными последствиями для здоровья.Это также может увеличить LOS и медицинские расходы. [26] Следовательно, использование противомикробных препаратов также должно контролироваться и контролироваться соответствующим образом.

Кроме того, это исследование показало, что следующие факторы коррелировали с LOS: время перевода, время задержки выписки, частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, тяжесть состояния пациента, уровень койки и тип страховки. В большинстве исследований, изучающих факторы, связанные с продолжительностью госпитализации, участвовали субъекты, страдающие определенными заболеваниями или типами хирургических вмешательств, ограничивая связанные факторы индивидуальными характеристиками пациентов.Например, исследование детской астмы [27] показало, что переменными, коррелирующими с LOS пациента, были возраст, пол, ожирение и хроническое заболевание. В предыдущем исследовании, в котором изучались субъекты, перенесшие радикальную цистэктомию, пол, возраст и осложнения были связаны с пребыванием в больнице [28]. Важно отметить, что такие переменные, как характеристики пациента, не могут быть улучшены за счет изменений в больничной практике. В этом исследовании учитывались все пациенты, госпитализированные в больницу, а не ограничивались участники в зависимости от состояния здоровья или типа операции.Таким образом, были выявлены переменные, которые могут улучшить общую систему обработки данных и движения в больнице.

На основании важных результатов этого исследования были рекомендованы стратегии улучшения процесса перевода и выписки во всей больнице. Более того, ожидается, что эффективное лечение LOS возможно при постоянных усилиях по ведению пациентов, подвергающихся частым хирургическим вмешательствам, с множественными диагнозами и с тяжелыми состояниями.

В этом исследовании были некоторые ограничения, которые необходимо устранить.Во-первых, анализ процесса лечения пациентов, коррелирующий с LOS, был основан на данных из одной больницы. Поскольку существуют различия между больницами в процессе госпитализации и планах лечения, возможность обобщения была ограничена, и важно собирать и анализировать данные из нескольких больниц. Более того, анализ данных в основном ограничивался основными случаями госпитализации системы EHR; общие характеристики отдельных пациентов и факторы окружающей среды больницы не учитывались при анализе.LOS также может быть связан с месяцем года или днем ​​недели приема / выписки, например, прием в пятницу не выписывается до понедельника из-за отсутствия старшего персонала в выходные дни.

Несмотря на эти ограничения, это исследование проанализировало LOS на основе объективных данных EHR, которые включали все медицинские события для каждого стационарного пациента, а не для некоторых конкретных пациентов. Важно отметить, что это исследование представляет ценность, поскольку в нем проанализированы факторы, коррелирующие с LOS, и определены решения, позволяющие сократить это время.

В будущих исследованиях, связанных с пребыванием в больнице, может потребоваться сбор данных с множественным распределением, а также общих характеристик отдельных субъектов, их факторов окружающей среды, а также сезонных факторов и факторов даты / времени, которые не рассматривались в этом исследовании.

Выводы

В этом исследовании мы проанализировали различные переменные, коррелирующие с LOS, используя данные EHR при поступлении. Мы рассмотрели, как улучшить ведение ЛОС среди стационарных пациентов.

Исследования продолжительности пребывания в больнице важны, потому что они помогают больницам более эффективно управлять своими ресурсами и пациентами.В частности, определение факторов, связанных с LOS, для точного прогнозирования и управления количеством дней пребывания в стационаре, может быть полезным с точки зрения управления ресурсами больницы и может позволить разработать клинический путь, полезный для стационарного лечения.

На основе переменных, выявленных в этом исследовании, может потребоваться улучшить финансовую структуру больниц и разработать институциональные подходы для снижения стоимости медицинских услуг пациентов, способствуя эффективному использованию ресурсов больницы и сокращая продолжительность пребывания в больнице с помощью системы. при условии постоянного контроля.Отказ от ненужного пребывания в больнице — это стратегия сокращения общих национальных медицинских расходов.

Благодарности

Эта работа была частично поддержана Национальным исследовательским фондом Кореи (NRF), финансируемым Министерством образования, науки и технологий (№NRF-2016R1C1B2016346), и частично поддержана Программой развития биологических и медицинских технологий NRF, финансируемый правительством Кореи, Министерством науки и ИКТ (MSIT) (№NRF-2017M3A9B6062319).

Заявление о финансировании

Эта работа была частично поддержана Национальным исследовательским фондом Кореи (NRF), финансируемым Министерством образования, науки и технологий (No.NRF-2016R1C1B2016346) и частично при поддержке Программы развития био- и медицинских технологий NRF, финансируемой правительством Кореи, Министерством науки и ИКТ (MSIT) (№ NRF-2017M3A9B6062319). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Доступность данных

Существуют этические ограничения на совместное использование данных, поскольку Совет по институциональному надзору больницы Бунданг Сеульского национального университета, одобривший это исследование, не одобрил опубликование данных.Хотя все данные ЭУЗ, использованные в этом исследовании, были обезличены, они были получены из конфиденциальных медицинских записей, с которыми следует безопасно обращаться. Кроме того, есть вероятность, что данные могут быть объединены с другими источниками данных и деидентифицированы. Данные доступны по запросу в Комитете по доступу к данным / этике Института больницы Сеульского национального университета Бунданг (SNUBH) для исследователей, которые соответствуют критериям доступа к конфиденциальным данным (контакт: gro.hbuns@3878hjh).

Список литературы

1.Bueno H, Ross JS, Wang Y, Chen J, Vidan MT, Normand SL и др. Тенденции в отношении продолжительности пребывания и краткосрочных результатов среди пациентов Medicare, госпитализированных по поводу сердечной недостаточности, 1993–2006 гг. Джама. 2010. 303 (21): 2141–7. Epub 2010/06/03. DOI: 10.1001 / jama.2010.748; Идентификатор PubMed Central PMCID: PMCPmc3020983. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 2. Роттер Т., Родственник Л., Джеймс Э., Мачотта А., Гот Х, Уиллис Дж. И др. Клинические пути: влияние на профессиональную практику, исходы для пациентов, продолжительность пребывания и больничные расходы.Кокрановская база данных Syst Rev.2010; (3): Cd006632 Epub 2010/03/20. DOI: 10.1002 / 14651858.CD006632.pub2. [PubMed] [Google Scholar] 3. Шарма А., Данн В., О’Тул С., Кеннеди Х.Г. Виртуальное учреждение: поперечная продолжительность пребывания в койках общей взрослой и судебной психиатрии. Международный журнал систем психического здоровья. 2015; 9 (1): 25. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 4. Кападохос Т., Ангелопулос Э., Василеиадис I, Нанас С., Котаниду А., Карабинис А. и др. Детерминанты длительного пребывания в отделении интенсивной терапии у пациентов после кардиохирургических вмешательств: проспективное обсервационное исследование.Журнал грудных болезней. 2017; 9 (1): 70 DOI: 10.21037 / jtd.2017.01.18 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 5. Лю Х, Давод Й, Воннапархоун А., Шафи А., Ду Л., Ю Дж. У. и др. Влияние стационарной паллиативной помощи на здоровье, продолжительность пребывания и внутрибольничную смертность в отделениях интенсивной и не интенсивной терапии: систематический обзор и метаанализ. Паллиативная и поддерживающая терапия. 2017: 1–12. [PubMed] [Google Scholar] 7. Galas FR, Almeida JP, Fukushima JT, Osawa EA, Nakamura RE, Silva CM и др.Переливание крови при кардиохирургии является фактором риска увеличения продолжительности пребывания взрослых пациентов в стационаре. Журнал кардиоторакальной хирургии. 2013; 8 (1): 54. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 8. Форакер Р.Э., Роуз К.М., Чанг П.П., Сучиндран С.М., Макнил А.М., Розамонд В.Д. Продолжительность пребывания в больнице по поводу сердечной недостаточности: когорта риска атеросклероза в сообществах (ARIC): 1987–2005 гг. Журнал качества здравоохранения. 2014; 36 (1): 45–51. DOI: 10.1111 / j.1945-1474.2012.00211.x [PubMed] [Google Scholar] 9.Альшабанат А, Оттерштаттер М.К., Син Д.Д., Дорога Дж., Ремпель С., Бернс Дж. И др. Влияние комплексной программы ведения пациентов с ХОБЛ на продолжительность пребывания в больнице и частоту повторной госпитализации. Международный журнал хронической обструктивной болезни легких. 2017; 12: 961 DOI: 10.2147 / COPD.S124385 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 10. Геммель П., Вандаэле Д., Тамбер В. Ориентация на больничный процесс (HPO): разработка инструмента измерения. Тотальное управление качеством. 2008. 19 (12): 1207–17. [Google Scholar] 11.van der Aalst WM, Reijers HA, Weijters AJ, van Dongen BF, De Medeiros AA, Song M, et al. Анализ бизнес-процессов: промышленное приложение. Информационные системы. 2007. 32 (5): 713–32. [Google Scholar] 13. Чо М, Сон М, Ю С., редакторы. Систематическая методология анализа амбулаторных процессов на основе анализа процессов. Азиатско-Тихоокеанская конференция по управлению бизнес-процессами; 2014: Springer. [Google Scholar] 14. Сан Л.С., Ли Дж., Миллер Т.Л., Салорио С., Бирн М.В., Беллинджер Д.К. и др. Связь между однократным воздействием общей анестезии в возрасте до 36 месяцев и нейрокогнитивными исходами в более позднем детстве.Джама. 2016; 315 (21): 2312–20. DOI: 10.1001 / jama.2016.6967 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 16. Ван Донген Б.Ф., де Медейрос AKA, Вербик Х., Вейтерс А., Ван дер Аалст В.М., редакторы. Фреймворк ProM: новая эра в поддержке инструментов для интеллектуального анализа данных Международная конференция по применению и теории сетей Петри; 2005: Springer. [Google Scholar] 17. Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A, Michel V, Thirion B, Grisel O и др. Scikit-learn: машинное обучение на Python. Журнал исследований машинного обучения.2011; 12 (октябрь): 2825–30. [Google Scholar] 18. Хантли Д.А., Чо Д.В., Кристман Дж., Чернански Дж. Г. Прогнозирование продолжительности пребывания в психиатрической больнице неотложной помощи. Психиатрические службы. 1998. [PubMed] [Google Scholar] 19. Ng YS, Tan K, Chen C, Senolos GC, Chew E, Koh G. Предикторы острого, реабилитационного и общей продолжительности пребывания в остром инсульте: проспективное когортное исследование. Анналы Медицинской академии, Сингапур. 2016; 45 (9): 394 [PubMed] [Google Scholar] 20. Вонг Дж. С., Брукс Д., Мэнсфилд А. Влияют ли падения во время стационарной реабилитации после инсульта на продолжительность пребывания, функциональный статус и место выписки? Архивы физической медицины и реабилитации.2016; 97 (4): 561–6. DOI: 10.1016 / j.apmr.2015.12.005 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 21. Форнаро М., Ясеволи Ф., Новелло С., Фуско А., Анастасия А., Де Берардис Д. и др. Предикторы продолжительности госпитализации среди повторно госпитализированных пациентов с устойчивым к лечению биполярным расстройством. Журнал аффективных расстройств. 2018; 228: 118–24. DOI: 10.1016 / j.jad.2017.12.009 [PubMed] [Google Scholar] 22. Синдзё Д., Тачимори Х., Сакураи К., Охнума Т., Фуджимори К., Фусими К. Факторы, влияющие на длительную продолжительность пребывания у психиатрических пациентов в Японии: ретроспективное обсервационное исследование.Психиатрия и клиническая неврология. 2017; 71 (8): 542–53. DOI: 10.1111 / pcn.12521 [PubMed] [Google Scholar] 24. Грутер В., Пибер К., Штайнер И., Хайн С., Хисмайр Дж. М., Патерностро-Слуга Т. Может ли ранняя реабилитация в отделении общего профиля после пребывания в отделении интенсивной терапии сократить продолжительность пребывания в больнице выживших в критическом состоянии?: Рандомизированное контролируемое исследование. Американский журнал физической медицины и реабилитации. 2017. [PubMed] [Google Scholar] 25. Ван Даален Ф., Принс Дж., Опмер Б., Бурмеестер М., Виссер С., ван Хест Р. и др.Влияние контрольного списка антибиотиков на продолжительность пребывания в больнице и соответствующее использование антибиотиков у взрослых пациентов, получающих антибиотики внутривенно: рандомизированное исследование ступенчатого клина. Клиническая микробиология и инфекции. 2017. [PubMed] [Google Scholar] 26. Каллен М.С., Принс Дж. М.. Систематический обзор показателей качества для надлежащего использования антибиотиков у госпитализированных взрослых пациентов. Отчеты об инфекционных заболеваниях. 2017; 9 (1). [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 28. Пицак EJ, Hwang W-T, Malkowicz SB, Guzzo TJ.Факторы, влияющие на продолжительность пребывания после радикальной цистэктомии: значение для лечения рака и периоперационного ведения. Анналы хирургической онкологии. 2014; 21: 4383 DOI: 10.1245 / s10434-014-3877-1 [PubMed] [Google Scholar]

Подход к статистическому анализу и анализу данных

PLoS One. 2018; 13 (4): e01.

, Концептуализация, Написание — первоначальный проект, 1, , Формальный анализ, 2, 3, , Методология, 1 , Управление проектом, 1 , Надзор, # 2, * и, Надзор, Написание — просмотр и редактирование # 1, *

Хёнён Бэк

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Минсу Чо

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

3 Школа менеджмента, Ульсанский национальный институт науки и технологий, Ульсан, Южная Корея

Сеок Ким

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Хи Хван

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Минсок Сонг

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

Суён Ю

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Такеру Абэ, редактор

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

3 Школа инженерии управления, Ульсанский национальный институт науки и технологий, Ульсан, Южная Корея

Городской университет Йокогамы, ЯПОНИЯ

# Участвовал в равных долях.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

‡ Эти авторы также внесли равный вклад в эту работу и являются первыми авторами.

Поступила 30.07.2017; Принято 2 апреля 2018 г.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника. другими статьями в PMC.
Заявление о доступности данных

Существуют этические ограничения на обмен данными, поскольку институциональный совет по наблюдению больницы Бунданг Сеульского национального университета, который одобрил это исследование, не одобрил публичное хранение данных. Хотя все данные ЭУЗ, использованные в этом исследовании, были обезличены, они были получены из конфиденциальных медицинских записей, с которыми следует безопасно обращаться. Кроме того, есть вероятность, что данные могут быть объединены с другими источниками данных и деидентифицированы.Данные доступны по запросу в Комитете по доступу к данным / этике Института больницы Сеульского национального университета Бунданг (SNUBH) для исследователей, которые соответствуют критериям доступа к конфиденциальным данным (контакт: gro.hbuns@3878hjh).

Реферат

Предпосылки

Продолжительность пребывания (LOS) является важным показателем эффективности управления больницей. Сокращение количества дней пребывания в стационаре приводит к снижению риска инфекций и побочных эффектов лекарств, повышению качества лечения и увеличению прибыли больницы за счет более эффективного управления койками.Целью этого исследования было определить, какие факторы связаны с продолжительностью пребывания в больнице, на основе электронных медицинских карт, чтобы более эффективно управлять пребыванием в больнице.

Материалы и методы

Объекты исследования были взяты из базы данных пациентов, поступивших в третичную университетскую больницу в Южной Корее в период с января по декабрь 2013 года. Пациенты были проанализированы по следующим трем категориям: описательный и исследовательский анализ, анализ структуры процесса с использованием методов интеллектуального анализа данных, а также статистического анализа и прогнозирования LOS.

Результаты

В целом 55% (25 228) пациентов были выписаны в течение 4 дней. В отделении восстановительной медицины (RH) был самый высокий средний показатель LOS — 15,9 дней. Из всех состояний, диагностированных более 250 раз, диагнозы I63.8 (инфаркт мозга, средняя мозговая артерия), I63.9 (инфаркт территории средней мозговой артерии) и I21.9 (инфаркт миокарда) были связаны с самым длительным средним пребыванием в больнице. и высокое стандартное отклонение. Пациенты с этими состояниями также чаще переводились в отделение RH для реабилитации.Ряд переменных, таких как перевод, время задержки выписки, частота операций, частота диагностики, серьезность, уровень койки и тип страховки в значительной степени коррелировали с LOS.

Выводы

Точное понимание факторов, связанных с LOS, и прогрессивные улучшения в обработке и мониторинге могут позволить более эффективное управление LOS у стационарных пациентов.

Введение

Продолжительность пребывания в больнице (LOS) является важным показателем использования медицинских услуг, который используется для оценки эффективности управления больницей, качества ухода за пациентами и функциональной оценки.Снижение LOS было связано со снижением риска оппортунистических инфекций и побочных эффектов лекарств, а также с улучшением результатов лечения и более низкими показателями смертности. Кроме того, более короткое пребывание в больнице снижает бремя оплаты медицинских услуг и увеличивает текучесть койко-мест, что, в свою очередь, увеличивает рентабельность больниц при одновременном снижении общих социальных затрат. [1, 2]

Предыдущие исследования изучали эффективное лечение LOS. Большинство из них касались субъектов, стратифицированных по состоянию или отделению приема, например, пациенты, госпитализированные в специализированные отделения, такие как психиатрические отделения [3] или отделения интенсивной терапии (ОИТ) [4, 5]; пациенты с переломом бедра [6] или перенесшие операцию на коронарной артерии [7]; или те, кто поступил с конкретным диагнозом, например, сердечная недостаточность [1, 8] или заболевание легких [9].

LOS среди пациентов с одним и тем же заболеванием или перенесших один и тот же тип хирургического вмешательства может различаться из-за сложных факторов, связанных с индивидуумом, или из-за различных потоков процессов в разных организациях или различий в медицинской практике. По этой причине [10], чтобы понять, какие факторы связаны с LOS, все действия в рамках общего процесса приема пациентов следует анализировать с разных точек зрения.

В этом исследовании данные электронных медицинских карт (EHR) и технология интеллектуального анализа данных использовались для анализа всех журналов событий, введенных между поступлением и выпиской пациента.Это позволило нам тщательно изучить вопросы, касающиеся больничных процессов, которые влияют на фактическую LOS, а также другие связанные факторы. Целью этого исследования было определить методологию, которую можно было бы применить, чтобы помочь больницам более эффективно управлять продолжительностью пребывания в стационаре.

Материалы и методы

Данные и предварительная обработка

Данные журнала, зарегистрированные в период с января по декабрь 2013 г., были извлечены из электронной записи больницы общего профиля для анализа факторов, коррелирующих с продолжительностью пребывания в больнице.Субъектами были пациенты, госпитализированные (и выписанные) в 2013 г. Извлеченный журнал событий показан в.

Таблица 1

Типы и атрибуты данных журнала событий.

Тип события Атрибут
Информация о пациенте Идентификатор пациента, идентификатор случая, код диагноза (первичный диагноз), название диагноза (первичный диагноз), код отделения (выданный диагноз), серьезность, Страховой код, стоимость госпиталя
Прием Идентификатор случая, Указанная дата госпитализации, Плановая дата госпитализации, Фактическая дата госпитализации, Код отделения, Идентификатор врача, Уровень койки
Хирургия Идентификатор случая, Дата операции, Код операции , Название хирургии, идентификатор хирурга, отделение хирурга
Процедура Идентификатор случая, дата выдачи, идентификатор исполнителя, отдел исполнителя, код процедуры, название процедуры
Передача Идентификатор случая, дата передачи, дата запроса / аннулирование дата, код отдела до перевода, код отдела после перевода, класс койки после перевода
Консультация Идентификатор случая, идентификатор запрашивающего врача, идентификатор запрошенного врача, код отделения, дата консультации, дата ответа
Антибиотики Идентификатор случая, дата начала, дата окончания, код антибиотика, название антибиотика
Выписка Случай Идентификационный номер, указанная дата выписки, идентификатор врача, код отделения, фактическая дата выписки

За полный 2013 год мы собрали 53 965 пациентов, за исключением 745 и 1029 пациентов, которые находились в больнице в первый и последний день год соответственно.Кроме того, не было указано даты выписки для двух субъектов, и 8 295 пациентов получили дневное хирургическое вмешательство, которое не требует госпитализации. Они также были удалены из набора анализируемых целевых субъектов. Вкратце, из 53 965 пациентов 8 419 пациентов были исключены из-за повторной госпитализации из-за неожиданных событий (122), отсутствия даты выписки (2) и дневного хирургического вмешательства (8 295). Наконец, были проанализированы данные 45 546 человек. Для точного анализа данных были исключены следующие данные: данные, которые предположительно были введены неправильно, например, даты платежных накладных, записанные до даты поступления или после даты выписки; даты завершения перевода, зарегистрированные до даты поступления; и процедуры, выполненные после установленной даты.

Настоящее исследование было одобрено (IRB № B-1409 / 268-107) Советом по институциональному надзору больницы Бунданг Сеульского национального университета, который отказался от информированного согласия пациентов. Все данные EHR, предоставленные исследователям для этого исследования, были деидентифицированы.

Методы анализа

Методы анализа, использованные в исследовании, показаны и разделены на следующие категории: описательный и исследовательский анализ, анализ структуры процессов с использованием методов интеллектуального анализа процессов, а также статистический анализ и прогноз для LOS.Описательный и исследовательский анализ стремится понять с разных сторон текущие обстоятельства, окружающие больницу LOS. Мы включили в эту категорию анализа три подробных пункта анализа: анализ эффективности для LOS, анализ LOS в соответствии с диагнозом и анализ для долгосрочной госпитализации.

Таблица 2

Методы анализа.

9015 9 Анализ шаблонов процессов с использованием методов анализа процессов
Категория анализа Элементы анализа Цель и метод
Описательный и исследовательский анализ Анализ производительности для LOS ■ Цель: понять общую производительность LOS статистика основных данных с использованием базового анализа производительности [11] из процесса интеллектуального анализа данных
Анализ LOS в соответствии с диагностикой ■ Цель: определить разницу LOS для каждого диагноза
■ Метод: Измерение производительности на основе z-показателя [ 12] и проведение сравнительного анализа
Анализ для пациентов, находящихся в длительной госпитализации ■ Цель: понять особенности пациентов, находящихся в длительной госпитализации, и их отличия от обычных стационарных пациентов
■ Метод: построение кластеров на основе пациентов LOS и проведение сравнительного анализа производительности
Анализ LOS с точки зрения шаблонов передачи ■ Цель: исследовать различия LOS в зависимости от того, был ли шаблон передачи выполнен или нет, и каждого шаблона передачи
■ Метод: обнаружение шаблонов передачи с использованием анализ паттернов [13] из процесса добычи
Статистический анализ и прогноз для LOS Получение коррелированных факторов на LOS ■ Цель: понять ключевые факторы, которые коррелируют с LOS
■ Метод: проведение статистического анализа с использованием T-теста и ANOVA [14]
Построение прогностической модели LOS пациентов ■ Цель: прогнозирование LOS пациентов
■ Метод: построение модели прогнозирования с использованием таких методов машинного обучения, как регрессионный анализ [15]

Во-первых, анализ производительности для LOS использует базовый метод анализа производительности [11] в процессе min ing и измеряет базовую статистику дней, проведенных в больнице.Это включало анализ общего распределения дней госпитализации, а также корреляцию между количеством пациентов в каждом отделении и количеством дней госпитализации.

Во-вторых, анализ LOS в соответствии с диагнозом с использованием Z-показателей [12] для анализа различий в LOS по диагнозу. Мы постулировали, что анализ абсолютной LOS для всех диагнозов имеет ограниченную ценность, поскольку существуют значительные различия в требуемой LOS в зависимости от конкретных диагнозов. Чтобы преодолеть это ограничение, относительная LOS была измерена и сравнена путем получения стандартной оценки каждого диагноза на основе среднего значения и стандартного отклонения LOS для каждого отделения.Это демонстрируется следующим образом (1) [12]:

Standardscore (Z — Score) = наблюдаемое LOS — ожидаемое значение низкого стандартного отклонения от LoS

(1)

Анализ длительной госпитализации с целью определения характеристик пациентов, находящихся в длительной госпитализации. С этой целью мы использовали статистический анализ для наблюдения за кластеризацией пациентов и применили анализ производительности к каждой группе, чтобы выявить различия между группами.

Вторая категория анализа — это анализ структуры процессов с использованием методов анализа процессов для анализа связи между схемой перевода и количеством дней госпитализации.Мы использовали метод анализа паттернов [13] для извлечения паттерна передачи, и этот метод предлагает информацию о производительности, такую ​​как частота каждого паттерна, среднее необходимое время и среднее требуемое время.

Третья категория анализа — это статистический анализ и прогноз LOS, определяющий основные факторы, коррелирующие с LOS, и прогнозирование LOS на основе идентифицированных факторов. Для этой цели методы статистического анализа [14] включали тест Стьюдента t и дисперсионный анализ (ANOVA), а также методы работы машины [15], такие как регрессионный анализ.

Наш подход был проанализирован с помощью фреймворка ProM [16] и научных инструментов Python с открытым исходным кодом, Scikit-learn [17]. Фреймворк ProM — это программное обеспечение с открытым исходным кодом для анализа процессов, которое предоставляет множество функций анализа. Мы использовали базовый анализ производительности и метод анализа шаблонов из структуры ProM. Что касается статистического анализа, мы использовали модуль Python Scikit-learn, который предоставляет широкий спектр методов машинного обучения.

Структура анализа LOS

При объединении всех вышеперечисленных элементов, используя данные журнала EHR, мы выполнили предварительную обработку данных и проанализировали данные в соответствии с LOS. Мы также разработали структуру анализа LOS, которая включает в себя общий поток модели, которая может прогнозировать LOS пациента. Структура анализа LOS визуально представлена ​​в.

Структура анализа LOS.

На этапе подготовки данных мы извлекли данные журнала EHR. Процесс предварительной обработки данных повысил качество данных для получения значимых результатов анализа.На этапе анализа данных было выполнено четыре типа анализа: анализ эффективности LOS, анализ схем передачи LOS, анализ LOS в соответствии с диагнозом и анализ длительной госпитализации. Результаты анализа были значимыми, поскольку они выявили связь между LOS и другими элементами данных, а также помогли понять ключевые факторы, коррелирующие с продолжительностью пребывания в больнице на этапе прогнозирования. На этапе прогнозирования основные факторы, коррелирующие с количеством дней пребывания, были определены с помощью анализа данных и статистического анализа на основе журналов.Затем была разработана модель для оценки количества дней госпитализации на основе полученных факторов.

Результаты

Анализ эффективности для LOS

Анализируя данные за 2013 год, госпитализированные пациенты выписывались в среднем около 7 дней, а диапазон продолжительности пребывания в больнице был довольно широким (то есть межквартильный диапазон: 2,0–8,0). Подробная информация о значениях, связанных с LOS, представлена ​​в. Кроме того, что касается распределения LOS, примерно 55% (25 228) госпитализированных пациентов были выписаны в течение 4 дней, и из этих пациентов примерно 20% (8969) были выписаны из больницы на второй день госпитализации. .

Таблица 3

Краткая информация о продолжительности пребывания госпитализированных пациентов.

Метрическая система Значение
Среднее значение 7,0
Медиана 4,0
Минимальный межквартильный диапазон (т.е., IQR) 0 (т.е. пациенты были выписаны в тот же день)
Максимум 243.0

Кроме того, по отделам был проведен детальный анализ продолжительности пребывания. представляет диаграмму продолжительности пребывания в больнице для каждого отделения. Неожиданные записи, то есть выбросы, были удалены на графике для эффективного сравнительного анализа.

Распределение продолжительности пребывания.

(a) Общая продолжительность пребывания. (b) Продолжительность пребывания в больнице по отделениям.

Средняя продолжительность пребывания в стационаре в реабилитационной медицине составляла 14 дней; 10 дней на психоневрологию; 9 дней при приеме в гериатрический центр; и 8 дней для внутренних болезней, инфекционных болезней.Кроме того, IQR пребывания в больнице составлял 11,50 (т.е. 5,0–16,50) дней для нейропсихиатрии; и 10 (т.е. 4,0–14,0) дней для внутренних болезней и инфекционных заболеваний.

На основе анализа среднего и межквартильного размаха (т. Е. IQR) LOS в каждом отделении пациенты были разделены на три группы. Обратите внимание, что IQR означает статистическую дисперсию распределения. показывает результаты анализа по среднему и IQR LOS по отделу.

Результаты анализа по среднему и IQR LOS по отделам.

На основе анализа среднего и IQR LOS мы определили, что существует положительная корреляция между двумя показателями. Как бы то ни было, среднее значение LOS было выше, и общая дисперсия LOS тоже была выше. Учитывая эту тенденцию, мы разделили отделы на три группы следующим образом.

  • Группа A — Среднее значение и IQR LOS: низкий

  • Группа B — Среднее значение и IQR LOS: высокий

  • Группа C — Среднее значение и IQR LOS: значительно высокий

Во-первых, Группа A была группой с относительно более низким IQR и средним LOS, чем в других отделах.В группу вошли пациенты, проходившие курс лечения в области радиологии (DR), офтальмологии (OT) или акушерства и гинекологии (OG) среди других. Было замечено, что эти отделения в группе А преуспевают в содержании своих пациентов с краткосрочным и низкодисперсным пребыванием. Таким образом, это была оценена как группа со значительно низкой потребностью в улучшении. Группа B включала относительно более высокий IQR и средний показатель LOS, чем в других отделах. Центр клинической нейробиологии (CNSC), нефрология внутренней медицины (IMN) и внутренняя медицина аллергии (IMA) проявили эту черту и были отмечены как отделения, которым необходимо улучшить свое стационарное лечение.Было установлено, что в этих отделах средний LOS был близок к среднему по всем отделам, то есть 6,01 дня. Однако у некоторых пациентов LOS был значительно выше, чем у других; таким образом, это привело к несколько завышенному значению IQR. Таким образом, мы пришли к выводу, что существует необходимость систематического управления процессом оказания медицинской помощи конкретным пациентам. Наконец, Группа C характеризовалась значительно более высокими средними показателями и IQR продолжительности пребывания в больнице. Реабилитационная медицина (RH), нейропсихиатрия (NP), внутренние инфекционные заболевания (IMI), гериатрический центр (GC) были включены в группу C, и для выявления проблем, которые могут вызвать длительную LOS, требовался подробный анализ характеристик пациента.

LOS в соответствии с диагнозом

Диагноз был основным фактором, коррелирующим с количеством дней лечения [18]. LOS определяется разными переменными и зависит от конкретного диагноза. Среднее значение LOS для каждого диагноза по МКБ-10, выставленного каждым отделением, было преобразовано в Z-балл, а затем проанализировано. Код МКБ-10 состоит из первых трех символов для обозначения категории диагноза, следующих трех символов (символы с третьего по шестой) для представления дополнительных деталей, включая соответствующую этиологию, анатомическое расположение или степень тяжести, и седьмой символ для расширения.показано распределение стандартных диагностических баллов по каждому отделению. Такие диагнозы, как J44.9 (хроническая обструктивная болезнь легких), T82.7 (инфекция сосудистого трансплантата), T04.3 (раздавливание нескольких областей нижних конечностей), M00.99 (неуточненный септический артрит), Z93.8 ( состояние еюностомии) часто дают более высокие стандартные баллы по сравнению с другими диагнозами даже в той же области медицины.

Распределение стандартного отклонения диагноза по отделениям.

Среди часто встречающихся диагнозов, которые регистрировались более 250 раз, диагноз — I63.8 (инфаркт мозга, средняя мозговая артерия) (среднее значение: 13,42 и IQR: 5–17) и I63,9 (инфаркт территории средней мозговой артерии) (среднее значение: 13,96 и IQR: 5–19,5) были связаны с более высоким средним и межквартильный размах для LOS.

Все два вышеупомянутых диагноза связаны с инфарктом, и подробный анализ предоставленной медицинской помощи показал, что пациенты часто переводились в RH для реабилитационной терапии, а также были случаи, когда на конкретном пациенте выполнялось несколько хирургических вмешательств.Считается, что такие случаи могли сыграть роль в влиянии на средний LOS, а также на его межквартильный диапазон.

показывает продолжительность пребывания в больнице для 30 основных заболеваний, когда все диагностические коды МКБ-10 были объединены в категорию уровня с 3 цифрами. Категория диагноза F30-F39 (Расстройства настроения [аффективные] расстройства оказались наивысшим средним и межквартильным диапазоном для LOS (Среднее значение: 13,53 и IQR: 6–17,5) с умеренной частотой).

Таблица 4

Продолжительность пребывания в больнице по названию классификации частых болезней (топ-30).

K80-K87 суставов и артерий I70-I79 9045 90450 9015 9015 9015 9015 O80-O84160600 902–6 50 0 J4710 905 6 травмы от колена и голени 9045 Анализ пациентов с длительной госпитализацией

Выписка из стационара на длительный срок является одним из основных показателей, которым активно управляет больница, поскольку более короткое пребывание в больнице напрямую связано с увеличением доходов больницы за счет увеличения текучести кадров в больнице, а также увеличения дневной средняя стоимость медицинской помощи.Обычно «пациенты длительного пребывания в стационаре» определяются как пациенты, находящиеся в стационаре более 30 дней.

Пациенты были разделены на три группы в соответствии с LOS: A (менее 7 дней), B (7 дней и более и менее 30 дней) и C (30 дней и более). Примерно 3% (1327 человек) всех пациентов находились в длительном стационаре в группе C.Показывает, что по сравнению с пациентами с более коротким LOS, у долгосрочных стационарных пациентов значительно выше процент хирургических пациентов (54,26%), переведенных пациентов (41 .97%) и пациентов, получающих лечение антибиотиками (92,31%), а также большее количество хирургических вмешательств (2,01 случая), антибиотиков (116,55 случая) и процедур (385,99 случая) на пациента, а также большее количество процедур на человека в сутки (7,96 случая).

Таблица 5

Сравнение разной продолжительности пребывания в больнице.


Классификация болезней Кол-во пациентов Продолжительность пребывания (дни)
Среднее значение Med IQR C Макс. C97 Злокачественные новообразования 6952 8,72 6 3–11 0 207
D00-D09 Новообразования in situ60 7.56 4 3–9 0 182
I60-I69 Цереброваскулярные заболевания 1934 12,50 7 4–6 209 9015 9015 Заболевания желчного пузыря, желчевыводящих путей и поджелудочной железы 1543 5,99 3 2–7 0 77
I70-I79 артерии и артерии 1542 6.62 2,5 1–9 0 207
I20-I25 Ишемическая болезнь сердца 1177 4,08 2 2–6 N40-N51 Болезни мужских половых органов 1073 3,36 1 1–4 0 72
D37-D48 9045 Неопределенное или неизвестное поведение 5.34 3 3–6 0 114
M60-M79 Нарушения мягких тканей 1007 8,03 6 4–9 0 116156 0–9 0 Z40-Z54 Лица, обращающиеся за медицинской помощью по поводу определенных процедур и медицинской помощи 965 3,69 3 2–4 0 28
M30-M36 Системные нарушения соединительной ткани 883 8.29 7 4–11 0 53
D10-D36 Доброкачественные новообразования 869 3,73 2 Роды847 4.07 3 2–5 0 61
J20-J22 Другие острые инфекции нижних дыхательных путей 677 677

6 4–10 0 114
K35-K38 Заболевания аппендикса 635 4.48 3 2–6 N80-N98 Невоспалительные заболевания женских половых путей 564 3,59 3 3–3 0 65
I26-I28 Болезни легких и легочного кровообращения 530 5.56 2 1–4 0 142
J30-J39 Другие болезни верхних дыхательных путей 502 2,46 2
M80-M94 Остеопатии и хондропатии 484 9,66 5 5–9 0 243
9045 9015 9015
Хронические заболевания нижних отделов органов дыхания 2.91 2 2–2 0 88
R50-R69 Общие симптомы и признаки 459 4,86 ​​ 3 1–5
H65-H75 Заболевания среднего уха и сосцевидного отростка 407 3,92 3 3–4 1 35
E45-E14 Сахарный диабет .40 4 3–4 1 45
G40-G47 Эпизодические и пароксизмальные расстройства 389 5,11 3
G50-G59 Расстройства нервов, нервных корешков и сплетений 386 5,11 3 2–5 0 87
S80-S89 383 6.11 4 3–6 1 128
N10-N16 Тубулоинтерстициальные заболевания почек 380 7.04 5 3–6
F30-F39 Расстройства настроения [аффективные] 331 13,53 11 6–17,5 0 73
K55-K64 10.12 6 3–12 1213
A15-A19 Туберкулез 328 7,15 4 3–7
41,97
Позиции A
(до 7 дней)
B
(7 ~ 30 дней)
C
(30 дней
или более)
Номер пациента (N)
( в процентах,%)
31,250
(69.00)
12,969
(28,00)
1,327
(3,00)
Средняя продолжительность жизни (в днях) 3,03 12,23 48,51
606 907 907 54,26
Операций на пациента (случаев) 1,01 1,13 2,10
Пациенты, переведенные (%) 0,75 12,35
54.98 77,86 92,31
Антибиотики на пациента (случаи) 7,57 24,78 116,55
Антибиотики на пациента в день (случаи) 2,506 2,506 9015
Процедур на пациента (случаи) 22,87 84,54 385,99
Процедур на человека в день (случаи) 7,55 6,91 7.96

С увеличением LOS пациенты подвергаются более высокому риску инфекций, и соответственно увеличивается использование антибиотиков широкого спектра действия. Использование антибиотиков широкого спектра действия может привести к развитию устойчивости к лекарствам и другим серьезным побочным эффектам. По этой причине ряд антибиотиков считается антибиотиками ограниченного применения и отпускается по ограниченному рецепту. В этом исследовании соотношение антибиотиков ограниченного применения, вводимых 1000 случайно выбранным пациентам (12.79%) был выше, чем в группе A (0,7%) или группе B (2,99%) (значение P <0,001).

Анализ LOS с точки зрения схем перевода

Перевод был определен как смена отделения, требуемая состоянием пациента, и один из факторов, связанных с обработкой госпитализированных пациентов.

Анализ количества дней пребывания в стационаре на основе схемы перевода показал, что из всех пациентов 5,25% (2392) переведенных в среднем провели в больнице на 17 дней больше, чем те, кто не был переведен.Было наибольшее количество случаев перевода пациентов в отделения RH и IMH, и из них пациенты были переведены из CNSC (среднее значение: 29,56 и IQR: 21,25–34,00) и SPC (среднее значение: 34,08 и IQR: 23,25–2). 42.00) до RH имели самый высокий межквартильный размах, а также средний LOS. LOS по схеме передачи показаны на.

Таблица 6

Продолжительность пребывания в стационаре по схеме перевода.

10 7–613 901 9015C -> Реабилитационная медицина (RH)0 8 Clinical Center (CN Neuroscience) 90–24 63

Предметы
Кол-во пациентов Продолжительность пребывания (дни)
Среднее Среднее IQR Мин. Макс. не передано 43,154 6.08 4,0 2–7 0 243
Пациенты, переведенные 2,392 23,12 17,0 10–2906 91 Центр клинической неврологии (CNSC) -> Реабилитационная медицина (RH) 294 29,56 27 21,25–34 7 148
Внутренняя медицина Гастроэнтерология (IMG) — GS ) 251 16.73 12 8–20 2 110
Респираторный центр (РЦ) -> Внутренняя медицина Гематология (IMH) 169 11,33 0 67
Центр лечения заболеваний суставов и реконструкции (JRC) -> Реабилитационная медицина (RH) 71 25.08 22 18–28,5 4 87
62 34.08 28 23,25–42 11 88
Медицина внутренних органов Гастроэнтерология (IMG) -> Медицина внутренних органов Гематология (IMH) 55 11,55 9 44
Общая хирургия (GS) -> Внутренняя гематология (IMH) 46 15,33 11 8–19.75 3 59
-> Гематология внутренних болезней (IMH) 41 14.93 13 9–18 3 56
Общая хирургия (GS) -> Пластическая и реконструктивная хирургия (PS) 37 14.16 10 8–612 61
Внутренняя медицина Нефрология (IMN) -> Урология (UR) 22 13,59 10,5 7–20 6 31 IM
> Общая хирургия (GS) 22 18.27 16,5 10–24,75 5 43
Сердечно-сосудистый центр (CVC) -> Респираторный центр (RC) 21 19,48 1745
Общая хирургия (GS) -> Внутренняя медицина Гастроэнтерология (IMG) 20 17,35 12 9–21,25 5 46

коррелированные факторы LOS показывает результаты анализа между LOS и различными переменными госпитализации: время, необходимое для перевода, задержка выписки, частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, тяжесть, уровень койки и тип страхования.

Таблица 7

Переменные, связанные с продолжительностью пребывания в больнице.

23456 201555 Время разгрузки 901 ) 9045 –8 901 60 4 .000 9045 197 или более .81 0,00156 246 9015 901
Позиция Тип Номер% Продолжительность пребывания (дни) P-значение
Среднее Среднее Std IQ
Время передачи 1 ) менее 2 дней 178 46.97 14,01 10 12,79 7–17 2 85 <0,001
2 или более дней 53,03 11–27,75 4 205
Итого 379 100,00 18,70 13 19,11 8–23 2 2 менее 1 дня 38,166 83.80 6,96 4 9,94 2–8 0 243 0,031
1–2 дня 7,137 15,67 15,66 15,66 1 148
2 или более дней 243 0,53 5,54 3 6,51 3–5 2 100.00 6,98 4 9,76 2–8 0 243
Частота операций 0 26,145 57,4 906 8,345 8,3 0 193 <0,001
1 18,286 40,20 6,97 4 8,41 3–8 2 2.00 21,25 15 20,02 10–24 1 205
3 или более 182 0,40 5045 9064 9045 9045 9045 9045 39,5 243
Итого 45,546 100,00 6,98 4 9,76 2–8 0 2431 9045 9015 9015 9015 3,33 2 2,31 2–4 2 6 <0,001
1 41,696 91,55 907 4,7 0 243
2 3,477 7,63 14,53 9 16,50 4–20 0 38,24 32 31,84 16–50 1 213
Всего 45,546 100,00 6,98 9045 6,98 4 9045 6,98 2 243
Уровень серьезности Общий 31,840 69,9 6,56 4 9,79 2–7 060 30.1 7,94 5 9,62 3–9 0 197
Всего 45,546 100,00 6,98 9045 6 4 4 243
Слой слоя Верхний сорт 24,870 38,17 2,90 2 3,98 1–3 0 99 61.83 5,84 4 7,23 2–7 0 178
Итого 65,151 100,00 4,72 9045 1 1 905 178
Вид страхования Медицинское страхование 43,704 95,37 6,92 4 9,73 2–8 0 243 901.001
Несчастный случай на производстве 74 0,16 14,19 8 17,08 4,25–15 1 83
Медицинская помощь6 6 10,56 3–11 0 120
Медицинские исследования 90 0,20 8,84 3 10.60 2–13 0 48
Самостоятельная оплата 418 0,91 5,52 3,5 6,48 2–6 0 346 0,76 12,22 7 15,73 4–13 0 128
Всего 45,824 100,00 906 96082 2–8 0 243

Пациенты, которым требовалось 2 или более дней для перевода, имели большее количество дней госпитализации (среднее: 23,99 и IQR: 11,00–27,75), чем пациенты с LOS ниже 2 дня (среднее значение: 14,01 и IQR: 7,00–17,00). Время выписки пациентов показало, что пациенты, которым требовалось 1-2 дня (среднее значение: 7,12 и IQR: 3,00-8,00), имели более высокий показатель LOS, чем пациенты, которым требовался 1 день или меньше (среднее значение: 6,96 и IQR: 2,00-8,00) или 2 дня или более ( Среднее значение: 5,54 и IQR: 3.00–5.00). Пребывание в больнице, основанное на частоте хирургических вмешательств, показало, что пациенты, перенесшие 3 или более хирургических вмешательств, имели самый длительный LOS (Среднее значение: 50,30 и IQR: 23,00–64,00) по сравнению с пациентами, не перенесшими операции (Среднее значение: 6,17 и IQR: 2,00–7,00), 1 вмешательство (Среднее: 6,97 и IQR: 3,00–8,00) или 2 вмешательства (Среднее: 21,25 и IQR: 10,00–24,00). С точки зрения диагноза, пациенты с 3 и более диагнозами пребывали в стационаре дольше всего (среднее значение: 38,24 и IQR: 16,00–50,00) по сравнению с пациентами без диагноза (среднее значение: 3,14).33 и IQR: 2,00–4,00), 1 диагноз (Среднее значение: 6,07 и IQR: 2,00–7,00), 2 диагноза (Среднее значение: 14,53 и IQR: 4,00–20,00).

Пациенты, получавшие интенсивную терапию (среднее значение: 7,94 и IQR: 3,00–9,00), с большей вероятностью имели более длительный LOS, чем те, у кого его не было (среднее значение: 6,56 и IQR: 2,00–7,00), и пациенты в палатах общего профиля (среднее значение: 5,84). и IQR: 2,00–7,00) с большей вероятностью оставались в больнице дольше, чем пациенты в палатах старших классов (среднее значение: 2,90 и IQR: 1,00–3,00). Анализ пребывания в больнице по типу страхования показал, что госпитализации, связанные с несчастными случаями на производстве, медицинской помощью, медицинскими исследованиями и автомобилями, происходили реже, чем госпитализации по медицинскому страхованию, хотя LOS был относительно выше.Все переменные были статистически значимыми. (P <0,05)

Построение прогнозной модели LOS пациента

В этом разделе представлена ​​модель для прогнозирования количества дней в больнице на основе значимых переменных, проанализированных выше. Для разработки модели был проведен множественный регрессионный анализ. В качестве независимых переменных использовались следующие пять переменных: частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, частота перевода пациентов, степень тяжести и тип страховки. LOS использовалась как зависимая переменная.Кроме того, мы разделили данные на обучающий и тестовый набор данных, чтобы измерить точность модели; 80% и 20% данных стали обучающими и тестовыми данными соответственно. предоставляет результат множественного регрессионного анализа. Все пять переменных были статистически значимыми и, следовательно, коррелировали с прогнозом продолжительности пребывания в больнице. В регрессионной модели из набора обучающих данных R 2 было 0,267, и продолжительность госпитализации рассчитывалась следующим образом: LOS (дни) = 2.72 + 2,70 * (частота операций) + 2,46 * (частота диагностики) + 11,65 * (номер перевода) + 1,02 * (степень тяжести) — 0,80 * (вид страховки). В результате измерения точности с помощью тестового набора данных мы определили, что средняя абсолютная ошибка модели составляет 4,68.

Таблица 8

Построена модель прогнозирования продолжительности пребывания в больнице.

156 906 906
Позиции β SE t Значение P
Константа 2.72 0,29 9,50 <0,001
Частота операций 2,70 0,07 39,70 <0,001
Частота диагноза
9045
Частота передачи 11,65 0,20 57,20 <0,001
Серьезность (Y = 1) 1,02 0.10 10,32 <0,001
Тип страхования (медицинское страхование = 1) -0,80 0,22 -3,59 <0,001

Кроме того, мы провели дальнейший анализ модель для определения того, находится ли конкретный пациент в стационаре на длительный срок. Как мы уже говорили ранее, мы определили длительно находящихся в стационаре пациентов, которые пролежали в больнице 30 и более лет. Что касается этого анализа, для построения модели использовался случайный лес, а для измерения точности было выполнено разделение данных на 80% для обучения и 20% для тестового набора данных.В результате выяснилось, что точность классификационной модели составляет 0,9732. То есть у модели было достаточно возможностей для классификации длительно госпитализированных пациентов. Кроме того, относительная важность каждой особенности, частота переноса была самой высокой и составила 41,40%, в то время как частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, серьезность и тип страхования составляли 28,44%, 24,13%, 4,77% и 1,26% соответственно.

Обсуждение

Это исследование было направлено на анализ связи между данными событий EHR и LOS у стационарных пациентов с использованием статистического анализа и технологии анализа данных процесса, чтобы определить, какие факторы коррелируют с LOS.

Среди переведенных пациентов средняя продолжительность пребывания в больнице была увеличена на 17 дней по сравнению с теми, кто не был переведен. Среднее количество дней пребывания в стационаре (и стандартное отклонение) было самым высоким среди пациентов, переведенных из CNSC и SPC в RH. Кроме того, среди диагнозов МКБ-10, которые регистрировались более 250 раз, три наиболее часто встречающихся диагноза были связаны с инфарктом. Детальный анализ медицинской помощи показал, что большинство этих пациентов были переведены в РЗ для реабилитации.Аналогичное распределение пациентов по диагнозу наблюдалось между пациентами, переведенными из CNSC и из SPC в RH.

Инсульт, на который приходится большинство случаев инфаркта головного мозга, требует различных методов реабилитационного лечения, таких как физическая, речевая и профессиональная терапия, из-за большого разнообразия симптомов, возникающих в зависимости от локализации повреждения в головном мозге. . Хотя LOS был увеличен, увеличение времени реабилитации было связано с увеличением функционального восстановления.[19, 20]

Когда диагностические коды МКБ-10 классифицируются по трехзначному уровню, одно из психических расстройств, аффективные расстройства настроения показывают наивысшее среднее значение для LOS. Были изучены факторы, влияющие на LOS у психиатрических пациентов. [21, 22] Поскольку психиатрические пациенты имеют разные факторы госпитализации в соответствии с личными характеристиками, кажется, что необходимо найти эффективные способы управления LOS, анализируя различные личные характеристики и пути лечения. среди психиатрических больных.

Анализ данных о переводе пациентов и диагностических данных показал, что LOS был высоким среди пациентов, которые были переведены в RH. Было вероятно, что вторичные проблемы, вызванные первичным заболеванием, с большей вероятностью коррелируют с LOS. Клинические пути (CP) [23], основанные на фактических данных и стандартизированные практические руководства разрабатываются и применяются для повышения качества медицинской помощи и снижения LOS как при заболеваниях, так и при хирургических вмешательствах. Возможно, потребуется разработать стандартизированное и оптимизированное практическое руководство для вторичного реабилитационного лечения (для улучшения функций), которое будет использоваться при РЗ.Сообщается, что использование эффективных программ реабилитации влияет на снижение затрат на госпитализацию, а также снижает LOS. [24]

Длительная госпитализация более 30 дней была связана с более высоким процентом хирургических операций и передачей, а также с ограничением использования антибиотиков по сравнению с другими пациентами. Очень важно управлять показателями использования антибиотиков для надлежащего и эффективного управления качеством медицинской помощи. [25] Хотя антибиотики важны для лечения и профилактики заболеваний, их длительное использование может привести к развитию лекарственной устойчивости с серьезными последствиями для здоровья.Это также может увеличить LOS и медицинские расходы. [26] Следовательно, использование противомикробных препаратов также должно контролироваться и контролироваться соответствующим образом.

Кроме того, это исследование показало, что следующие факторы коррелировали с LOS: время перевода, время задержки выписки, частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, тяжесть состояния пациента, уровень койки и тип страховки. В большинстве исследований, изучающих факторы, связанные с продолжительностью госпитализации, участвовали субъекты, страдающие определенными заболеваниями или типами хирургических вмешательств, ограничивая связанные факторы индивидуальными характеристиками пациентов.Например, исследование детской астмы [27] показало, что переменными, коррелирующими с LOS пациента, были возраст, пол, ожирение и хроническое заболевание. В предыдущем исследовании, в котором изучались субъекты, перенесшие радикальную цистэктомию, пол, возраст и осложнения были связаны с пребыванием в больнице [28]. Важно отметить, что такие переменные, как характеристики пациента, не могут быть улучшены за счет изменений в больничной практике. В этом исследовании учитывались все пациенты, госпитализированные в больницу, а не ограничивались участники в зависимости от состояния здоровья или типа операции.Таким образом, были выявлены переменные, которые могут улучшить общую систему обработки данных и движения в больнице.

На основании важных результатов этого исследования были рекомендованы стратегии улучшения процесса перевода и выписки во всей больнице. Более того, ожидается, что эффективное лечение LOS возможно при постоянных усилиях по ведению пациентов, подвергающихся частым хирургическим вмешательствам, с множественными диагнозами и с тяжелыми состояниями.

В этом исследовании были некоторые ограничения, которые необходимо устранить.Во-первых, анализ процесса лечения пациентов, коррелирующий с LOS, был основан на данных из одной больницы. Поскольку существуют различия между больницами в процессе госпитализации и планах лечения, возможность обобщения была ограничена, и важно собирать и анализировать данные из нескольких больниц. Более того, анализ данных в основном ограничивался основными случаями госпитализации системы EHR; общие характеристики отдельных пациентов и факторы окружающей среды больницы не учитывались при анализе.LOS также может быть связан с месяцем года или днем ​​недели приема / выписки, например, прием в пятницу не выписывается до понедельника из-за отсутствия старшего персонала в выходные дни.

Несмотря на эти ограничения, это исследование проанализировало LOS на основе объективных данных EHR, которые включали все медицинские события для каждого стационарного пациента, а не для некоторых конкретных пациентов. Важно отметить, что это исследование представляет ценность, поскольку в нем проанализированы факторы, коррелирующие с LOS, и определены решения, позволяющие сократить это время.

В будущих исследованиях, связанных с пребыванием в больнице, может потребоваться сбор данных с множественным распределением, а также общих характеристик отдельных субъектов, их факторов окружающей среды, а также сезонных факторов и факторов даты / времени, которые не рассматривались в этом исследовании.

Выводы

В этом исследовании мы проанализировали различные переменные, коррелирующие с LOS, используя данные EHR при поступлении. Мы рассмотрели, как улучшить ведение ЛОС среди стационарных пациентов.

Исследования продолжительности пребывания в больнице важны, потому что они помогают больницам более эффективно управлять своими ресурсами и пациентами.В частности, определение факторов, связанных с LOS, для точного прогнозирования и управления количеством дней пребывания в стационаре, может быть полезным с точки зрения управления ресурсами больницы и может позволить разработать клинический путь, полезный для стационарного лечения.

На основе переменных, выявленных в этом исследовании, может потребоваться улучшить финансовую структуру больниц и разработать институциональные подходы для снижения стоимости медицинских услуг пациентов, способствуя эффективному использованию ресурсов больницы и сокращая продолжительность пребывания в больнице с помощью системы. при условии постоянного контроля.Отказ от ненужного пребывания в больнице — это стратегия сокращения общих национальных медицинских расходов.

Благодарности

Эта работа была частично поддержана Национальным исследовательским фондом Кореи (NRF), финансируемым Министерством образования, науки и технологий (№NRF-2016R1C1B2016346), и частично поддержана Программой развития биологических и медицинских технологий NRF, финансируемый правительством Кореи, Министерством науки и ИКТ (MSIT) (№NRF-2017M3A9B6062319).

Заявление о финансировании

Эта работа была частично поддержана Национальным исследовательским фондом Кореи (NRF), финансируемым Министерством образования, науки и технологий (No.NRF-2016R1C1B2016346) и частично при поддержке Программы развития био- и медицинских технологий NRF, финансируемой правительством Кореи, Министерством науки и ИКТ (MSIT) (№ NRF-2017M3A9B6062319). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Доступность данных

Существуют этические ограничения на совместное использование данных, поскольку Совет по институциональному надзору больницы Бунданг Сеульского национального университета, одобривший это исследование, не одобрил опубликование данных.Хотя все данные ЭУЗ, использованные в этом исследовании, были обезличены, они были получены из конфиденциальных медицинских записей, с которыми следует безопасно обращаться. Кроме того, есть вероятность, что данные могут быть объединены с другими источниками данных и деидентифицированы. Данные доступны по запросу в Комитете по доступу к данным / этике Института больницы Сеульского национального университета Бунданг (SNUBH) для исследователей, которые соответствуют критериям доступа к конфиденциальным данным (контакт: gro.hbuns@3878hjh).

Список литературы

1.Bueno H, Ross JS, Wang Y, Chen J, Vidan MT, Normand SL и др. Тенденции в отношении продолжительности пребывания и краткосрочных результатов среди пациентов Medicare, госпитализированных по поводу сердечной недостаточности, 1993–2006 гг. Джама. 2010. 303 (21): 2141–7. Epub 2010/06/03. DOI: 10.1001 / jama.2010.748; Идентификатор PubMed Central PMCID: PMCPmc3020983. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 2. Роттер Т., Родственник Л., Джеймс Э., Мачотта А., Гот Х, Уиллис Дж. И др. Клинические пути: влияние на профессиональную практику, исходы для пациентов, продолжительность пребывания и больничные расходы.Кокрановская база данных Syst Rev.2010; (3): Cd006632 Epub 2010/03/20. DOI: 10.1002 / 14651858.CD006632.pub2. [PubMed] [Google Scholar] 3. Шарма А., Данн В., О’Тул С., Кеннеди Х.Г. Виртуальное учреждение: поперечная продолжительность пребывания в койках общей взрослой и судебной психиатрии. Международный журнал систем психического здоровья. 2015; 9 (1): 25. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 4. Кападохос Т., Ангелопулос Э., Василеиадис I, Нанас С., Котаниду А., Карабинис А. и др. Детерминанты длительного пребывания в отделении интенсивной терапии у пациентов после кардиохирургических вмешательств: проспективное обсервационное исследование.Журнал грудных болезней. 2017; 9 (1): 70 DOI: 10.21037 / jtd.2017.01.18 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 5. Лю Х, Давод Й, Воннапархоун А., Шафи А., Ду Л., Ю Дж. У. и др. Влияние стационарной паллиативной помощи на здоровье, продолжительность пребывания и внутрибольничную смертность в отделениях интенсивной и не интенсивной терапии: систематический обзор и метаанализ. Паллиативная и поддерживающая терапия. 2017: 1–12. [PubMed] [Google Scholar] 7. Galas FR, Almeida JP, Fukushima JT, Osawa EA, Nakamura RE, Silva CM и др.Переливание крови при кардиохирургии является фактором риска увеличения продолжительности пребывания взрослых пациентов в стационаре. Журнал кардиоторакальной хирургии. 2013; 8 (1): 54. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 8. Форакер Р.Э., Роуз К.М., Чанг П.П., Сучиндран С.М., Макнил А.М., Розамонд В.Д. Продолжительность пребывания в больнице по поводу сердечной недостаточности: когорта риска атеросклероза в сообществах (ARIC): 1987–2005 гг. Журнал качества здравоохранения. 2014; 36 (1): 45–51. DOI: 10.1111 / j.1945-1474.2012.00211.x [PubMed] [Google Scholar] 9.Альшабанат А, Оттерштаттер М.К., Син Д.Д., Дорога Дж., Ремпель С., Бернс Дж. И др. Влияние комплексной программы ведения пациентов с ХОБЛ на продолжительность пребывания в больнице и частоту повторной госпитализации. Международный журнал хронической обструктивной болезни легких. 2017; 12: 961 DOI: 10.2147 / COPD.S124385 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 10. Геммель П., Вандаэле Д., Тамбер В. Ориентация на больничный процесс (HPO): разработка инструмента измерения. Тотальное управление качеством. 2008. 19 (12): 1207–17. [Google Scholar] 11.van der Aalst WM, Reijers HA, Weijters AJ, van Dongen BF, De Medeiros AA, Song M, et al. Анализ бизнес-процессов: промышленное приложение. Информационные системы. 2007. 32 (5): 713–32. [Google Scholar] 13. Чо М, Сон М, Ю С., редакторы. Систематическая методология анализа амбулаторных процессов на основе анализа процессов. Азиатско-Тихоокеанская конференция по управлению бизнес-процессами; 2014: Springer. [Google Scholar] 14. Сан Л.С., Ли Дж., Миллер Т.Л., Салорио С., Бирн М.В., Беллинджер Д.К. и др. Связь между однократным воздействием общей анестезии в возрасте до 36 месяцев и нейрокогнитивными исходами в более позднем детстве.Джама. 2016; 315 (21): 2312–20. DOI: 10.1001 / jama.2016.6967 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 16. Ван Донген Б.Ф., де Медейрос AKA, Вербик Х., Вейтерс А., Ван дер Аалст В.М., редакторы. Фреймворк ProM: новая эра в поддержке инструментов для интеллектуального анализа данных Международная конференция по применению и теории сетей Петри; 2005: Springer. [Google Scholar] 17. Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A, Michel V, Thirion B, Grisel O и др. Scikit-learn: машинное обучение на Python. Журнал исследований машинного обучения.2011; 12 (октябрь): 2825–30. [Google Scholar] 18. Хантли Д.А., Чо Д.В., Кристман Дж., Чернански Дж. Г. Прогнозирование продолжительности пребывания в психиатрической больнице неотложной помощи. Психиатрические службы. 1998. [PubMed] [Google Scholar] 19. Ng YS, Tan K, Chen C, Senolos GC, Chew E, Koh G. Предикторы острого, реабилитационного и общей продолжительности пребывания в остром инсульте: проспективное когортное исследование. Анналы Медицинской академии, Сингапур. 2016; 45 (9): 394 [PubMed] [Google Scholar] 20. Вонг Дж. С., Брукс Д., Мэнсфилд А. Влияют ли падения во время стационарной реабилитации после инсульта на продолжительность пребывания, функциональный статус и место выписки? Архивы физической медицины и реабилитации.2016; 97 (4): 561–6. DOI: 10.1016 / j.apmr.2015.12.005 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 21. Форнаро М., Ясеволи Ф., Новелло С., Фуско А., Анастасия А., Де Берардис Д. и др. Предикторы продолжительности госпитализации среди повторно госпитализированных пациентов с устойчивым к лечению биполярным расстройством. Журнал аффективных расстройств. 2018; 228: 118–24. DOI: 10.1016 / j.jad.2017.12.009 [PubMed] [Google Scholar] 22. Синдзё Д., Тачимори Х., Сакураи К., Охнума Т., Фуджимори К., Фусими К. Факторы, влияющие на длительную продолжительность пребывания у психиатрических пациентов в Японии: ретроспективное обсервационное исследование.Психиатрия и клиническая неврология. 2017; 71 (8): 542–53. DOI: 10.1111 / pcn.12521 [PubMed] [Google Scholar] 24. Грутер В., Пибер К., Штайнер И., Хайн С., Хисмайр Дж. М., Патерностро-Слуга Т. Может ли ранняя реабилитация в отделении общего профиля после пребывания в отделении интенсивной терапии сократить продолжительность пребывания в больнице выживших в критическом состоянии?: Рандомизированное контролируемое исследование. Американский журнал физической медицины и реабилитации. 2017. [PubMed] [Google Scholar] 25. Ван Даален Ф., Принс Дж., Опмер Б., Бурмеестер М., Виссер С., ван Хест Р. и др.Влияние контрольного списка антибиотиков на продолжительность пребывания в больнице и соответствующее использование антибиотиков у взрослых пациентов, получающих антибиотики внутривенно: рандомизированное исследование ступенчатого клина. Клиническая микробиология и инфекции. 2017. [PubMed] [Google Scholar] 26. Каллен М.С., Принс Дж. М.. Систематический обзор показателей качества для надлежащего использования антибиотиков у госпитализированных взрослых пациентов. Отчеты об инфекционных заболеваниях. 2017; 9 (1). [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 28. Пицак EJ, Hwang W-T, Malkowicz SB, Guzzo TJ.Факторы, влияющие на продолжительность пребывания после радикальной цистэктомии: значение для лечения рака и периоперационного ведения. Анналы хирургической онкологии. 2014; 21: 4383 DOI: 10.1245 / s10434-014-3877-1 [PubMed] [Google Scholar]

Подход к статистическому анализу и анализу данных

PLoS One. 2018; 13 (4): e01.

, Концептуализация, Написание — первоначальный проект, 1, , Формальный анализ, 2, 3, , Методология, 1 , Управление проектом, 1 , Надзор, # 2, * и, Надзор, Написание — просмотр и редактирование # 1, *

Хёнён Бэк

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Минсу Чо

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

3 Школа менеджмента, Ульсанский национальный институт науки и технологий, Ульсан, Южная Корея

Сеок Ким

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Хи Хван

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Минсок Сонг

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

Суён Ю

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Такеру Абэ, редактор

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

3 Школа инженерии управления, Ульсанский национальный институт науки и технологий, Ульсан, Южная Корея

Городской университет Йокогамы, ЯПОНИЯ

# Участвовал в равных долях.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

‡ Эти авторы также внесли равный вклад в эту работу и являются первыми авторами.

Поступила 30.07.2017; Принято 2 апреля 2018 г.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника. другими статьями в PMC.
Заявление о доступности данных

Существуют этические ограничения на обмен данными, поскольку институциональный совет по наблюдению больницы Бунданг Сеульского национального университета, который одобрил это исследование, не одобрил публичное хранение данных. Хотя все данные ЭУЗ, использованные в этом исследовании, были обезличены, они были получены из конфиденциальных медицинских записей, с которыми следует безопасно обращаться. Кроме того, есть вероятность, что данные могут быть объединены с другими источниками данных и деидентифицированы.Данные доступны по запросу в Комитете по доступу к данным / этике Института больницы Сеульского национального университета Бунданг (SNUBH) для исследователей, которые соответствуют критериям доступа к конфиденциальным данным (контакт: gro.hbuns@3878hjh).

Реферат

Предпосылки

Продолжительность пребывания (LOS) является важным показателем эффективности управления больницей. Сокращение количества дней пребывания в стационаре приводит к снижению риска инфекций и побочных эффектов лекарств, повышению качества лечения и увеличению прибыли больницы за счет более эффективного управления койками.Целью этого исследования было определить, какие факторы связаны с продолжительностью пребывания в больнице, на основе электронных медицинских карт, чтобы более эффективно управлять пребыванием в больнице.

Материалы и методы

Объекты исследования были взяты из базы данных пациентов, поступивших в третичную университетскую больницу в Южной Корее в период с января по декабрь 2013 года. Пациенты были проанализированы по следующим трем категориям: описательный и исследовательский анализ, анализ структуры процесса с использованием методов интеллектуального анализа данных, а также статистического анализа и прогнозирования LOS.

Результаты

В целом 55% (25 228) пациентов были выписаны в течение 4 дней. В отделении восстановительной медицины (RH) был самый высокий средний показатель LOS — 15,9 дней. Из всех состояний, диагностированных более 250 раз, диагнозы I63.8 (инфаркт мозга, средняя мозговая артерия), I63.9 (инфаркт территории средней мозговой артерии) и I21.9 (инфаркт миокарда) были связаны с самым длительным средним пребыванием в больнице. и высокое стандартное отклонение. Пациенты с этими состояниями также чаще переводились в отделение RH для реабилитации.Ряд переменных, таких как перевод, время задержки выписки, частота операций, частота диагностики, серьезность, уровень койки и тип страховки в значительной степени коррелировали с LOS.

Выводы

Точное понимание факторов, связанных с LOS, и прогрессивные улучшения в обработке и мониторинге могут позволить более эффективное управление LOS у стационарных пациентов.

Введение

Продолжительность пребывания в больнице (LOS) является важным показателем использования медицинских услуг, который используется для оценки эффективности управления больницей, качества ухода за пациентами и функциональной оценки.Снижение LOS было связано со снижением риска оппортунистических инфекций и побочных эффектов лекарств, а также с улучшением результатов лечения и более низкими показателями смертности. Кроме того, более короткое пребывание в больнице снижает бремя оплаты медицинских услуг и увеличивает текучесть койко-мест, что, в свою очередь, увеличивает рентабельность больниц при одновременном снижении общих социальных затрат. [1, 2]

Предыдущие исследования изучали эффективное лечение LOS. Большинство из них касались субъектов, стратифицированных по состоянию или отделению приема, например, пациенты, госпитализированные в специализированные отделения, такие как психиатрические отделения [3] или отделения интенсивной терапии (ОИТ) [4, 5]; пациенты с переломом бедра [6] или перенесшие операцию на коронарной артерии [7]; или те, кто поступил с конкретным диагнозом, например, сердечная недостаточность [1, 8] или заболевание легких [9].

LOS среди пациентов с одним и тем же заболеванием или перенесших один и тот же тип хирургического вмешательства может различаться из-за сложных факторов, связанных с индивидуумом, или из-за различных потоков процессов в разных организациях или различий в медицинской практике. По этой причине [10], чтобы понять, какие факторы связаны с LOS, все действия в рамках общего процесса приема пациентов следует анализировать с разных точек зрения.

В этом исследовании данные электронных медицинских карт (EHR) и технология интеллектуального анализа данных использовались для анализа всех журналов событий, введенных между поступлением и выпиской пациента.Это позволило нам тщательно изучить вопросы, касающиеся больничных процессов, которые влияют на фактическую LOS, а также другие связанные факторы. Целью этого исследования было определить методологию, которую можно было бы применить, чтобы помочь больницам более эффективно управлять продолжительностью пребывания в стационаре.

Материалы и методы

Данные и предварительная обработка

Данные журнала, зарегистрированные в период с января по декабрь 2013 г., были извлечены из электронной записи больницы общего профиля для анализа факторов, коррелирующих с продолжительностью пребывания в больнице.Субъектами были пациенты, госпитализированные (и выписанные) в 2013 г. Извлеченный журнал событий показан в.

Таблица 1

Типы и атрибуты данных журнала событий.

Тип события Атрибут
Информация о пациенте Идентификатор пациента, идентификатор случая, код диагноза (первичный диагноз), название диагноза (первичный диагноз), код отделения (выданный диагноз), серьезность, Страховой код, стоимость госпиталя
Прием Идентификатор случая, Указанная дата госпитализации, Плановая дата госпитализации, Фактическая дата госпитализации, Код отделения, Идентификатор врача, Уровень койки
Хирургия Идентификатор случая, Дата операции, Код операции , Название хирургии, идентификатор хирурга, отделение хирурга
Процедура Идентификатор случая, дата выдачи, идентификатор исполнителя, отдел исполнителя, код процедуры, название процедуры
Передача Идентификатор случая, дата передачи, дата запроса / аннулирование дата, код отдела до перевода, код отдела после перевода, класс койки после перевода
Консультация Идентификатор случая, идентификатор запрашивающего врача, идентификатор запрошенного врача, код отделения, дата консультации, дата ответа
Антибиотики Идентификатор случая, дата начала, дата окончания, код антибиотика, название антибиотика
Выписка Случай Идентификационный номер, указанная дата выписки, идентификатор врача, код отделения, фактическая дата выписки

За полный 2013 год мы собрали 53 965 пациентов, за исключением 745 и 1029 пациентов, которые находились в больнице в первый и последний день год соответственно.Кроме того, не было указано даты выписки для двух субъектов, и 8 295 пациентов получили дневное хирургическое вмешательство, которое не требует госпитализации. Они также были удалены из набора анализируемых целевых субъектов. Вкратце, из 53 965 пациентов 8 419 пациентов были исключены из-за повторной госпитализации из-за неожиданных событий (122), отсутствия даты выписки (2) и дневного хирургического вмешательства (8 295). Наконец, были проанализированы данные 45 546 человек. Для точного анализа данных были исключены следующие данные: данные, которые предположительно были введены неправильно, например, даты платежных накладных, записанные до даты поступления или после даты выписки; даты завершения перевода, зарегистрированные до даты поступления; и процедуры, выполненные после установленной даты.

Настоящее исследование было одобрено (IRB № B-1409 / 268-107) Советом по институциональному надзору больницы Бунданг Сеульского национального университета, который отказался от информированного согласия пациентов. Все данные EHR, предоставленные исследователям для этого исследования, были деидентифицированы.

Методы анализа

Методы анализа, использованные в исследовании, показаны и разделены на следующие категории: описательный и исследовательский анализ, анализ структуры процессов с использованием методов интеллектуального анализа процессов, а также статистический анализ и прогноз для LOS.Описательный и исследовательский анализ стремится понять с разных сторон текущие обстоятельства, окружающие больницу LOS. Мы включили в эту категорию анализа три подробных пункта анализа: анализ эффективности для LOS, анализ LOS в соответствии с диагнозом и анализ для долгосрочной госпитализации.

Таблица 2

Методы анализа.

9015 9 Анализ шаблонов процессов с использованием методов анализа процессов
Категория анализа Элементы анализа Цель и метод
Описательный и исследовательский анализ Анализ производительности для LOS ■ Цель: понять общую производительность LOS статистика основных данных с использованием базового анализа производительности [11] из процесса интеллектуального анализа данных
Анализ LOS в соответствии с диагностикой ■ Цель: определить разницу LOS для каждого диагноза
■ Метод: Измерение производительности на основе z-показателя [ 12] и проведение сравнительного анализа
Анализ для пациентов, находящихся в длительной госпитализации ■ Цель: понять особенности пациентов, находящихся в длительной госпитализации, и их отличия от обычных стационарных пациентов
■ Метод: построение кластеров на основе пациентов LOS и проведение сравнительного анализа производительности
Анализ LOS с точки зрения шаблонов передачи ■ Цель: исследовать различия LOS в зависимости от того, был ли шаблон передачи выполнен или нет, и каждого шаблона передачи
■ Метод: обнаружение шаблонов передачи с использованием анализ паттернов [13] из процесса добычи
Статистический анализ и прогноз для LOS Получение коррелированных факторов на LOS ■ Цель: понять ключевые факторы, которые коррелируют с LOS
■ Метод: проведение статистического анализа с использованием T-теста и ANOVA [14]
Построение прогностической модели LOS пациентов ■ Цель: прогнозирование LOS пациентов
■ Метод: построение модели прогнозирования с использованием таких методов машинного обучения, как регрессионный анализ [15]

Во-первых, анализ производительности для LOS использует базовый метод анализа производительности [11] в процессе min ing и измеряет базовую статистику дней, проведенных в больнице.Это включало анализ общего распределения дней госпитализации, а также корреляцию между количеством пациентов в каждом отделении и количеством дней госпитализации.

Во-вторых, анализ LOS в соответствии с диагнозом с использованием Z-показателей [12] для анализа различий в LOS по диагнозу. Мы постулировали, что анализ абсолютной LOS для всех диагнозов имеет ограниченную ценность, поскольку существуют значительные различия в требуемой LOS в зависимости от конкретных диагнозов. Чтобы преодолеть это ограничение, относительная LOS была измерена и сравнена путем получения стандартной оценки каждого диагноза на основе среднего значения и стандартного отклонения LOS для каждого отделения.Это демонстрируется следующим образом (1) [12]:

Standardscore (Z — Score) = наблюдаемое LOS — ожидаемое значение низкого стандартного отклонения от LoS

(1)

Анализ длительной госпитализации с целью определения характеристик пациентов, находящихся в длительной госпитализации. С этой целью мы использовали статистический анализ для наблюдения за кластеризацией пациентов и применили анализ производительности к каждой группе, чтобы выявить различия между группами.

Вторая категория анализа — это анализ структуры процессов с использованием методов анализа процессов для анализа связи между схемой перевода и количеством дней госпитализации.Мы использовали метод анализа паттернов [13] для извлечения паттерна передачи, и этот метод предлагает информацию о производительности, такую ​​как частота каждого паттерна, среднее необходимое время и среднее требуемое время.

Третья категория анализа — это статистический анализ и прогноз LOS, определяющий основные факторы, коррелирующие с LOS, и прогнозирование LOS на основе идентифицированных факторов. Для этой цели методы статистического анализа [14] включали тест Стьюдента t и дисперсионный анализ (ANOVA), а также методы работы машины [15], такие как регрессионный анализ.

Наш подход был проанализирован с помощью фреймворка ProM [16] и научных инструментов Python с открытым исходным кодом, Scikit-learn [17]. Фреймворк ProM — это программное обеспечение с открытым исходным кодом для анализа процессов, которое предоставляет множество функций анализа. Мы использовали базовый анализ производительности и метод анализа шаблонов из структуры ProM. Что касается статистического анализа, мы использовали модуль Python Scikit-learn, который предоставляет широкий спектр методов машинного обучения.

Структура анализа LOS

При объединении всех вышеперечисленных элементов, используя данные журнала EHR, мы выполнили предварительную обработку данных и проанализировали данные в соответствии с LOS. Мы также разработали структуру анализа LOS, которая включает в себя общий поток модели, которая может прогнозировать LOS пациента. Структура анализа LOS визуально представлена ​​в.

Структура анализа LOS.

На этапе подготовки данных мы извлекли данные журнала EHR. Процесс предварительной обработки данных повысил качество данных для получения значимых результатов анализа.На этапе анализа данных было выполнено четыре типа анализа: анализ эффективности LOS, анализ схем передачи LOS, анализ LOS в соответствии с диагнозом и анализ длительной госпитализации. Результаты анализа были значимыми, поскольку они выявили связь между LOS и другими элементами данных, а также помогли понять ключевые факторы, коррелирующие с продолжительностью пребывания в больнице на этапе прогнозирования. На этапе прогнозирования основные факторы, коррелирующие с количеством дней пребывания, были определены с помощью анализа данных и статистического анализа на основе журналов.Затем была разработана модель для оценки количества дней госпитализации на основе полученных факторов.

Результаты

Анализ эффективности для LOS

Анализируя данные за 2013 год, госпитализированные пациенты выписывались в среднем около 7 дней, а диапазон продолжительности пребывания в больнице был довольно широким (то есть межквартильный диапазон: 2,0–8,0). Подробная информация о значениях, связанных с LOS, представлена ​​в. Кроме того, что касается распределения LOS, примерно 55% (25 228) госпитализированных пациентов были выписаны в течение 4 дней, и из этих пациентов примерно 20% (8969) были выписаны из больницы на второй день госпитализации. .

Таблица 3

Краткая информация о продолжительности пребывания госпитализированных пациентов.

Метрическая система Значение
Среднее значение 7,0
Медиана 4,0
Минимальный межквартильный диапазон (т.е., IQR) 0 (т.е. пациенты были выписаны в тот же день)
Максимум 243.0

Кроме того, по отделам был проведен детальный анализ продолжительности пребывания. представляет диаграмму продолжительности пребывания в больнице для каждого отделения. Неожиданные записи, то есть выбросы, были удалены на графике для эффективного сравнительного анализа.

Распределение продолжительности пребывания.

(a) Общая продолжительность пребывания. (b) Продолжительность пребывания в больнице по отделениям.

Средняя продолжительность пребывания в стационаре в реабилитационной медицине составляла 14 дней; 10 дней на психоневрологию; 9 дней при приеме в гериатрический центр; и 8 дней для внутренних болезней, инфекционных болезней.Кроме того, IQR пребывания в больнице составлял 11,50 (т.е. 5,0–16,50) дней для нейропсихиатрии; и 10 (т.е. 4,0–14,0) дней для внутренних болезней и инфекционных заболеваний.

На основе анализа среднего и межквартильного размаха (т. Е. IQR) LOS в каждом отделении пациенты были разделены на три группы. Обратите внимание, что IQR означает статистическую дисперсию распределения. показывает результаты анализа по среднему и IQR LOS по отделу.

Результаты анализа по среднему и IQR LOS по отделам.

На основе анализа среднего и IQR LOS мы определили, что существует положительная корреляция между двумя показателями. Как бы то ни было, среднее значение LOS было выше, и общая дисперсия LOS тоже была выше. Учитывая эту тенденцию, мы разделили отделы на три группы следующим образом.

  • Группа A — Среднее значение и IQR LOS: низкий

  • Группа B — Среднее значение и IQR LOS: высокий

  • Группа C — Среднее значение и IQR LOS: значительно высокий

Во-первых, Группа A была группой с относительно более низким IQR и средним LOS, чем в других отделах.В группу вошли пациенты, проходившие курс лечения в области радиологии (DR), офтальмологии (OT) или акушерства и гинекологии (OG) среди других. Было замечено, что эти отделения в группе А преуспевают в содержании своих пациентов с краткосрочным и низкодисперсным пребыванием. Таким образом, это была оценена как группа со значительно низкой потребностью в улучшении. Группа B включала относительно более высокий IQR и средний показатель LOS, чем в других отделах. Центр клинической нейробиологии (CNSC), нефрология внутренней медицины (IMN) и внутренняя медицина аллергии (IMA) проявили эту черту и были отмечены как отделения, которым необходимо улучшить свое стационарное лечение.Было установлено, что в этих отделах средний LOS был близок к среднему по всем отделам, то есть 6,01 дня. Однако у некоторых пациентов LOS был значительно выше, чем у других; таким образом, это привело к несколько завышенному значению IQR. Таким образом, мы пришли к выводу, что существует необходимость систематического управления процессом оказания медицинской помощи конкретным пациентам. Наконец, Группа C характеризовалась значительно более высокими средними показателями и IQR продолжительности пребывания в больнице. Реабилитационная медицина (RH), нейропсихиатрия (NP), внутренние инфекционные заболевания (IMI), гериатрический центр (GC) были включены в группу C, и для выявления проблем, которые могут вызвать длительную LOS, требовался подробный анализ характеристик пациента.

LOS в соответствии с диагнозом

Диагноз был основным фактором, коррелирующим с количеством дней лечения [18]. LOS определяется разными переменными и зависит от конкретного диагноза. Среднее значение LOS для каждого диагноза по МКБ-10, выставленного каждым отделением, было преобразовано в Z-балл, а затем проанализировано. Код МКБ-10 состоит из первых трех символов для обозначения категории диагноза, следующих трех символов (символы с третьего по шестой) для представления дополнительных деталей, включая соответствующую этиологию, анатомическое расположение или степень тяжести, и седьмой символ для расширения.показано распределение стандартных диагностических баллов по каждому отделению. Такие диагнозы, как J44.9 (хроническая обструктивная болезнь легких), T82.7 (инфекция сосудистого трансплантата), T04.3 (раздавливание нескольких областей нижних конечностей), M00.99 (неуточненный септический артрит), Z93.8 ( состояние еюностомии) часто дают более высокие стандартные баллы по сравнению с другими диагнозами даже в той же области медицины.

Распределение стандартного отклонения диагноза по отделениям.

Среди часто встречающихся диагнозов, которые регистрировались более 250 раз, диагноз — I63.8 (инфаркт мозга, средняя мозговая артерия) (среднее значение: 13,42 и IQR: 5–17) и I63,9 (инфаркт территории средней мозговой артерии) (среднее значение: 13,96 и IQR: 5–19,5) были связаны с более высоким средним и межквартильный размах для LOS.

Все два вышеупомянутых диагноза связаны с инфарктом, и подробный анализ предоставленной медицинской помощи показал, что пациенты часто переводились в RH для реабилитационной терапии, а также были случаи, когда на конкретном пациенте выполнялось несколько хирургических вмешательств.Считается, что такие случаи могли сыграть роль в влиянии на средний LOS, а также на его межквартильный диапазон.

показывает продолжительность пребывания в больнице для 30 основных заболеваний, когда все диагностические коды МКБ-10 были объединены в категорию уровня с 3 цифрами. Категория диагноза F30-F39 (Расстройства настроения [аффективные] расстройства оказались наивысшим средним и межквартильным диапазоном для LOS (Среднее значение: 13,53 и IQR: 6–17,5) с умеренной частотой).

Таблица 4

Продолжительность пребывания в больнице по названию классификации частых болезней (топ-30).

K80-K87 суставов и артерий I70-I79 9045 90450 9015 9015 9015 9015 O80-O84160600 902–6 50 0 J4710 905 6 травмы от колена и голени 9045 Анализ пациентов с длительной госпитализацией

Выписка из стационара на длительный срок является одним из основных показателей, которым активно управляет больница, поскольку более короткое пребывание в больнице напрямую связано с увеличением доходов больницы за счет увеличения текучести кадров в больнице, а также увеличения дневной средняя стоимость медицинской помощи.Обычно «пациенты длительного пребывания в стационаре» определяются как пациенты, находящиеся в стационаре более 30 дней.

Пациенты были разделены на три группы в соответствии с LOS: A (менее 7 дней), B (7 дней и более и менее 30 дней) и C (30 дней и более). Примерно 3% (1327 человек) всех пациентов находились в длительном стационаре в группе C.Показывает, что по сравнению с пациентами с более коротким LOS, у долгосрочных стационарных пациентов значительно выше процент хирургических пациентов (54,26%), переведенных пациентов (41 .97%) и пациентов, получающих лечение антибиотиками (92,31%), а также большее количество хирургических вмешательств (2,01 случая), антибиотиков (116,55 случая) и процедур (385,99 случая) на пациента, а также большее количество процедур на человека в сутки (7,96 случая).

Таблица 5

Сравнение разной продолжительности пребывания в больнице.


Классификация болезней Кол-во пациентов Продолжительность пребывания (дни)
Среднее значение Med IQR C Макс. C97 Злокачественные новообразования 6952 8,72 6 3–11 0 207
D00-D09 Новообразования in situ60 7.56 4 3–9 0 182
I60-I69 Цереброваскулярные заболевания 1934 12,50 7 4–6 209 9015 9015 Заболевания желчного пузыря, желчевыводящих путей и поджелудочной железы 1543 5,99 3 2–7 0 77
I70-I79 артерии и артерии 1542 6.62 2,5 1–9 0 207
I20-I25 Ишемическая болезнь сердца 1177 4,08 2 2–6 N40-N51 Болезни мужских половых органов 1073 3,36 1 1–4 0 72
D37-D48 9045 Неопределенное или неизвестное поведение 5.34 3 3–6 0 114
M60-M79 Нарушения мягких тканей 1007 8,03 6 4–9 0 116156 0–9 0 Z40-Z54 Лица, обращающиеся за медицинской помощью по поводу определенных процедур и медицинской помощи 965 3,69 3 2–4 0 28
M30-M36 Системные нарушения соединительной ткани 883 8.29 7 4–11 0 53
D10-D36 Доброкачественные новообразования 869 3,73 2 Роды847 4.07 3 2–5 0 61
J20-J22 Другие острые инфекции нижних дыхательных путей 677 677

6 4–10 0 114
K35-K38 Заболевания аппендикса 635 4.48 3 2–6 N80-N98 Невоспалительные заболевания женских половых путей 564 3,59 3 3–3 0 65
I26-I28 Болезни легких и легочного кровообращения 530 5.56 2 1–4 0 142
J30-J39 Другие болезни верхних дыхательных путей 502 2,46 2
M80-M94 Остеопатии и хондропатии 484 9,66 5 5–9 0 243
9045 9015 9015
Хронические заболевания нижних отделов органов дыхания 2.91 2 2–2 0 88
R50-R69 Общие симптомы и признаки 459 4,86 ​​ 3 1–5
H65-H75 Заболевания среднего уха и сосцевидного отростка 407 3,92 3 3–4 1 35
E45-E14 Сахарный диабет .40 4 3–4 1 45
G40-G47 Эпизодические и пароксизмальные расстройства 389 5,11 3
G50-G59 Расстройства нервов, нервных корешков и сплетений 386 5,11 3 2–5 0 87
S80-S89 383 6.11 4 3–6 1 128
N10-N16 Тубулоинтерстициальные заболевания почек 380 7.04 5 3–6
F30-F39 Расстройства настроения [аффективные] 331 13,53 11 6–17,5 0 73
K55-K64 10.12 6 3–12 1213
A15-A19 Туберкулез 328 7,15 4 3–7
41,97
Позиции A
(до 7 дней)
B
(7 ~ 30 дней)
C
(30 дней
или более)
Номер пациента (N)
( в процентах,%)
31,250
(69.00)
12,969
(28,00)
1,327
(3,00)
Средняя продолжительность жизни (в днях) 3,03 12,23 48,51
606 907 907 54,26
Операций на пациента (случаев) 1,01 1,13 2,10
Пациенты, переведенные (%) 0,75 12,35
54.98 77,86 92,31
Антибиотики на пациента (случаи) 7,57 24,78 116,55
Антибиотики на пациента в день (случаи) 2,506 2,506 9015
Процедур на пациента (случаи) 22,87 84,54 385,99
Процедур на человека в день (случаи) 7,55 6,91 7.96

С увеличением LOS пациенты подвергаются более высокому риску инфекций, и соответственно увеличивается использование антибиотиков широкого спектра действия. Использование антибиотиков широкого спектра действия может привести к развитию устойчивости к лекарствам и другим серьезным побочным эффектам. По этой причине ряд антибиотиков считается антибиотиками ограниченного применения и отпускается по ограниченному рецепту. В этом исследовании соотношение антибиотиков ограниченного применения, вводимых 1000 случайно выбранным пациентам (12.79%) был выше, чем в группе A (0,7%) или группе B (2,99%) (значение P <0,001).

Анализ LOS с точки зрения схем перевода

Перевод был определен как смена отделения, требуемая состоянием пациента, и один из факторов, связанных с обработкой госпитализированных пациентов.

Анализ количества дней пребывания в стационаре на основе схемы перевода показал, что из всех пациентов 5,25% (2392) переведенных в среднем провели в больнице на 17 дней больше, чем те, кто не был переведен.Было наибольшее количество случаев перевода пациентов в отделения RH и IMH, и из них пациенты были переведены из CNSC (среднее значение: 29,56 и IQR: 21,25–34,00) и SPC (среднее значение: 34,08 и IQR: 23,25–2). 42.00) до RH имели самый высокий межквартильный размах, а также средний LOS. LOS по схеме передачи показаны на.

Таблица 6

Продолжительность пребывания в стационаре по схеме перевода.

10 7–613 901 9015C -> Реабилитационная медицина (RH)0 8 Clinical Center (CN Neuroscience) 90–24 63

Предметы
Кол-во пациентов Продолжительность пребывания (дни)
Среднее Среднее IQR Мин. Макс. не передано 43,154 6.08 4,0 2–7 0 243
Пациенты, переведенные 2,392 23,12 17,0 10–2906 91 Центр клинической неврологии (CNSC) -> Реабилитационная медицина (RH) 294 29,56 27 21,25–34 7 148
Внутренняя медицина Гастроэнтерология (IMG) — GS ) 251 16.73 12 8–20 2 110
Респираторный центр (РЦ) -> Внутренняя медицина Гематология (IMH) 169 11,33 0 67
Центр лечения заболеваний суставов и реконструкции (JRC) -> Реабилитационная медицина (RH) 71 25.08 22 18–28,5 4 87
62 34.08 28 23,25–42 11 88
Медицина внутренних органов Гастроэнтерология (IMG) -> Медицина внутренних органов Гематология (IMH) 55 11,55 9 44
Общая хирургия (GS) -> Внутренняя гематология (IMH) 46 15,33 11 8–19.75 3 59
-> Гематология внутренних болезней (IMH) 41 14.93 13 9–18 3 56
Общая хирургия (GS) -> Пластическая и реконструктивная хирургия (PS) 37 14.16 10 8–612 61
Внутренняя медицина Нефрология (IMN) -> Урология (UR) 22 13,59 10,5 7–20 6 31 IM
> Общая хирургия (GS) 22 18.27 16,5 10–24,75 5 43
Сердечно-сосудистый центр (CVC) -> Респираторный центр (RC) 21 19,48 1745
Общая хирургия (GS) -> Внутренняя медицина Гастроэнтерология (IMG) 20 17,35 12 9–21,25 5 46

коррелированные факторы LOS показывает результаты анализа между LOS и различными переменными госпитализации: время, необходимое для перевода, задержка выписки, частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, тяжесть, уровень койки и тип страхования.

Таблица 7

Переменные, связанные с продолжительностью пребывания в больнице.

23456 201555 Время разгрузки 901 ) 9045 –8 901 60 4 .000 9045 197 или более .81 0,00156 246 9015 901
Позиция Тип Номер% Продолжительность пребывания (дни) P-значение
Среднее Среднее Std IQ
Время передачи 1 ) менее 2 дней 178 46.97 14,01 10 12,79 7–17 2 85 <0,001
2 или более дней 53,03 11–27,75 4 205
Итого 379 100,00 18,70 13 19,11 8–23 2 2 менее 1 дня 38,166 83.80 6,96 4 9,94 2–8 0 243 0,031
1–2 дня 7,137 15,67 15,66 15,66 1 148
2 или более дней 243 0,53 5,54 3 6,51 3–5 2 100.00 6,98 4 9,76 2–8 0 243
Частота операций 0 26,145 57,4 906 8,345 8,3 0 193 <0,001
1 18,286 40,20 6,97 4 8,41 3–8 2 2.00 21,25 15 20,02 10–24 1 205
3 или более 182 0,40 5045 9064 9045 9045 9045 9045 39,5 243
Итого 45,546 100,00 6,98 4 9,76 2–8 0 2431 9045 9015 9015 9015 3,33 2 2,31 2–4 2 6 <0,001
1 41,696 91,55 907 4,7 0 243
2 3,477 7,63 14,53 9 16,50 4–20 0 38,24 32 31,84 16–50 1 213
Всего 45,546 100,00 6,98 9045 6,98 4 9045 6,98 2 243
Уровень серьезности Общий 31,840 69,9 6,56 4 9,79 2–7 060 30.1 7,94 5 9,62 3–9 0 197
Всего 45,546 100,00 6,98 9045 6 4 4 243
Слой слоя Верхний сорт 24,870 38,17 2,90 2 3,98 1–3 0 99 61.83 5,84 4 7,23 2–7 0 178
Итого 65,151 100,00 4,72 9045 1 1 905 178
Вид страхования Медицинское страхование 43,704 95,37 6,92 4 9,73 2–8 0 243 901.001
Несчастный случай на производстве 74 0,16 14,19 8 17,08 4,25–15 1 83
Медицинская помощь6 6 10,56 3–11 0 120
Медицинские исследования 90 0,20 8,84 3 10.60 2–13 0 48
Самостоятельная оплата 418 0,91 5,52 3,5 6,48 2–6 0 346 0,76 12,22 7 15,73 4–13 0 128
Всего 45,824 100,00 906 96082 2–8 0 243

Пациенты, которым требовалось 2 или более дней для перевода, имели большее количество дней госпитализации (среднее: 23,99 и IQR: 11,00–27,75), чем пациенты с LOS ниже 2 дня (среднее значение: 14,01 и IQR: 7,00–17,00). Время выписки пациентов показало, что пациенты, которым требовалось 1-2 дня (среднее значение: 7,12 и IQR: 3,00-8,00), имели более высокий показатель LOS, чем пациенты, которым требовался 1 день или меньше (среднее значение: 6,96 и IQR: 2,00-8,00) или 2 дня или более ( Среднее значение: 5,54 и IQR: 3.00–5.00). Пребывание в больнице, основанное на частоте хирургических вмешательств, показало, что пациенты, перенесшие 3 или более хирургических вмешательств, имели самый длительный LOS (Среднее значение: 50,30 и IQR: 23,00–64,00) по сравнению с пациентами, не перенесшими операции (Среднее значение: 6,17 и IQR: 2,00–7,00), 1 вмешательство (Среднее: 6,97 и IQR: 3,00–8,00) или 2 вмешательства (Среднее: 21,25 и IQR: 10,00–24,00). С точки зрения диагноза, пациенты с 3 и более диагнозами пребывали в стационаре дольше всего (среднее значение: 38,24 и IQR: 16,00–50,00) по сравнению с пациентами без диагноза (среднее значение: 3,14).33 и IQR: 2,00–4,00), 1 диагноз (Среднее значение: 6,07 и IQR: 2,00–7,00), 2 диагноза (Среднее значение: 14,53 и IQR: 4,00–20,00).

Пациенты, получавшие интенсивную терапию (среднее значение: 7,94 и IQR: 3,00–9,00), с большей вероятностью имели более длительный LOS, чем те, у кого его не было (среднее значение: 6,56 и IQR: 2,00–7,00), и пациенты в палатах общего профиля (среднее значение: 5,84). и IQR: 2,00–7,00) с большей вероятностью оставались в больнице дольше, чем пациенты в палатах старших классов (среднее значение: 2,90 и IQR: 1,00–3,00). Анализ пребывания в больнице по типу страхования показал, что госпитализации, связанные с несчастными случаями на производстве, медицинской помощью, медицинскими исследованиями и автомобилями, происходили реже, чем госпитализации по медицинскому страхованию, хотя LOS был относительно выше.Все переменные были статистически значимыми. (P <0,05)

Построение прогнозной модели LOS пациента

В этом разделе представлена ​​модель для прогнозирования количества дней в больнице на основе значимых переменных, проанализированных выше. Для разработки модели был проведен множественный регрессионный анализ. В качестве независимых переменных использовались следующие пять переменных: частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, частота перевода пациентов, степень тяжести и тип страховки. LOS использовалась как зависимая переменная.Кроме того, мы разделили данные на обучающий и тестовый набор данных, чтобы измерить точность модели; 80% и 20% данных стали обучающими и тестовыми данными соответственно. предоставляет результат множественного регрессионного анализа. Все пять переменных были статистически значимыми и, следовательно, коррелировали с прогнозом продолжительности пребывания в больнице. В регрессионной модели из набора обучающих данных R 2 было 0,267, и продолжительность госпитализации рассчитывалась следующим образом: LOS (дни) = 2.72 + 2,70 * (частота операций) + 2,46 * (частота диагностики) + 11,65 * (номер перевода) + 1,02 * (степень тяжести) — 0,80 * (вид страховки). В результате измерения точности с помощью тестового набора данных мы определили, что средняя абсолютная ошибка модели составляет 4,68.

Таблица 8

Построена модель прогнозирования продолжительности пребывания в больнице.

156 906 906
Позиции β SE t Значение P
Константа 2.72 0,29 9,50 <0,001
Частота операций 2,70 0,07 39,70 <0,001
Частота диагноза
9045
Частота передачи 11,65 0,20 57,20 <0,001
Серьезность (Y = 1) 1,02 0.10 10,32 <0,001
Тип страхования (медицинское страхование = 1) -0,80 0,22 -3,59 <0,001

Кроме того, мы провели дальнейший анализ модель для определения того, находится ли конкретный пациент в стационаре на длительный срок. Как мы уже говорили ранее, мы определили длительно находящихся в стационаре пациентов, которые пролежали в больнице 30 и более лет. Что касается этого анализа, для построения модели использовался случайный лес, а для измерения точности было выполнено разделение данных на 80% для обучения и 20% для тестового набора данных.В результате выяснилось, что точность классификационной модели составляет 0,9732. То есть у модели было достаточно возможностей для классификации длительно госпитализированных пациентов. Кроме того, относительная важность каждой особенности, частота переноса была самой высокой и составила 41,40%, в то время как частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, серьезность и тип страхования составляли 28,44%, 24,13%, 4,77% и 1,26% соответственно.

Обсуждение

Это исследование было направлено на анализ связи между данными событий EHR и LOS у стационарных пациентов с использованием статистического анализа и технологии анализа данных процесса, чтобы определить, какие факторы коррелируют с LOS.

Среди переведенных пациентов средняя продолжительность пребывания в больнице была увеличена на 17 дней по сравнению с теми, кто не был переведен. Среднее количество дней пребывания в стационаре (и стандартное отклонение) было самым высоким среди пациентов, переведенных из CNSC и SPC в RH. Кроме того, среди диагнозов МКБ-10, которые регистрировались более 250 раз, три наиболее часто встречающихся диагноза были связаны с инфарктом. Детальный анализ медицинской помощи показал, что большинство этих пациентов были переведены в РЗ для реабилитации.Аналогичное распределение пациентов по диагнозу наблюдалось между пациентами, переведенными из CNSC и из SPC в RH.

Инсульт, на который приходится большинство случаев инфаркта головного мозга, требует различных методов реабилитационного лечения, таких как физическая, речевая и профессиональная терапия, из-за большого разнообразия симптомов, возникающих в зависимости от локализации повреждения в головном мозге. . Хотя LOS был увеличен, увеличение времени реабилитации было связано с увеличением функционального восстановления.[19, 20]

Когда диагностические коды МКБ-10 классифицируются по трехзначному уровню, одно из психических расстройств, аффективные расстройства настроения показывают наивысшее среднее значение для LOS. Были изучены факторы, влияющие на LOS у психиатрических пациентов. [21, 22] Поскольку психиатрические пациенты имеют разные факторы госпитализации в соответствии с личными характеристиками, кажется, что необходимо найти эффективные способы управления LOS, анализируя различные личные характеристики и пути лечения. среди психиатрических больных.

Анализ данных о переводе пациентов и диагностических данных показал, что LOS был высоким среди пациентов, которые были переведены в RH. Было вероятно, что вторичные проблемы, вызванные первичным заболеванием, с большей вероятностью коррелируют с LOS. Клинические пути (CP) [23], основанные на фактических данных и стандартизированные практические руководства разрабатываются и применяются для повышения качества медицинской помощи и снижения LOS как при заболеваниях, так и при хирургических вмешательствах. Возможно, потребуется разработать стандартизированное и оптимизированное практическое руководство для вторичного реабилитационного лечения (для улучшения функций), которое будет использоваться при РЗ.Сообщается, что использование эффективных программ реабилитации влияет на снижение затрат на госпитализацию, а также снижает LOS. [24]

Длительная госпитализация более 30 дней была связана с более высоким процентом хирургических операций и передачей, а также с ограничением использования антибиотиков по сравнению с другими пациентами. Очень важно управлять показателями использования антибиотиков для надлежащего и эффективного управления качеством медицинской помощи. [25] Хотя антибиотики важны для лечения и профилактики заболеваний, их длительное использование может привести к развитию лекарственной устойчивости с серьезными последствиями для здоровья.Это также может увеличить LOS и медицинские расходы. [26] Следовательно, использование противомикробных препаратов также должно контролироваться и контролироваться соответствующим образом.

Кроме того, это исследование показало, что следующие факторы коррелировали с LOS: время перевода, время задержки выписки, частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, тяжесть состояния пациента, уровень койки и тип страховки. В большинстве исследований, изучающих факторы, связанные с продолжительностью госпитализации, участвовали субъекты, страдающие определенными заболеваниями или типами хирургических вмешательств, ограничивая связанные факторы индивидуальными характеристиками пациентов.Например, исследование детской астмы [27] показало, что переменными, коррелирующими с LOS пациента, были возраст, пол, ожирение и хроническое заболевание. В предыдущем исследовании, в котором изучались субъекты, перенесшие радикальную цистэктомию, пол, возраст и осложнения были связаны с пребыванием в больнице [28]. Важно отметить, что такие переменные, как характеристики пациента, не могут быть улучшены за счет изменений в больничной практике. В этом исследовании учитывались все пациенты, госпитализированные в больницу, а не ограничивались участники в зависимости от состояния здоровья или типа операции.Таким образом, были выявлены переменные, которые могут улучшить общую систему обработки данных и движения в больнице.

На основании важных результатов этого исследования были рекомендованы стратегии улучшения процесса перевода и выписки во всей больнице. Более того, ожидается, что эффективное лечение LOS возможно при постоянных усилиях по ведению пациентов, подвергающихся частым хирургическим вмешательствам, с множественными диагнозами и с тяжелыми состояниями.

В этом исследовании были некоторые ограничения, которые необходимо устранить.Во-первых, анализ процесса лечения пациентов, коррелирующий с LOS, был основан на данных из одной больницы. Поскольку существуют различия между больницами в процессе госпитализации и планах лечения, возможность обобщения была ограничена, и важно собирать и анализировать данные из нескольких больниц. Более того, анализ данных в основном ограничивался основными случаями госпитализации системы EHR; общие характеристики отдельных пациентов и факторы окружающей среды больницы не учитывались при анализе.LOS также может быть связан с месяцем года или днем ​​недели приема / выписки, например, прием в пятницу не выписывается до понедельника из-за отсутствия старшего персонала в выходные дни.

Несмотря на эти ограничения, это исследование проанализировало LOS на основе объективных данных EHR, которые включали все медицинские события для каждого стационарного пациента, а не для некоторых конкретных пациентов. Важно отметить, что это исследование представляет ценность, поскольку в нем проанализированы факторы, коррелирующие с LOS, и определены решения, позволяющие сократить это время.

В будущих исследованиях, связанных с пребыванием в больнице, может потребоваться сбор данных с множественным распределением, а также общих характеристик отдельных субъектов, их факторов окружающей среды, а также сезонных факторов и факторов даты / времени, которые не рассматривались в этом исследовании.

Выводы

В этом исследовании мы проанализировали различные переменные, коррелирующие с LOS, используя данные EHR при поступлении. Мы рассмотрели, как улучшить ведение ЛОС среди стационарных пациентов.

Исследования продолжительности пребывания в больнице важны, потому что они помогают больницам более эффективно управлять своими ресурсами и пациентами.В частности, определение факторов, связанных с LOS, для точного прогнозирования и управления количеством дней пребывания в стационаре, может быть полезным с точки зрения управления ресурсами больницы и может позволить разработать клинический путь, полезный для стационарного лечения.

На основе переменных, выявленных в этом исследовании, может потребоваться улучшить финансовую структуру больниц и разработать институциональные подходы для снижения стоимости медицинских услуг пациентов, способствуя эффективному использованию ресурсов больницы и сокращая продолжительность пребывания в больнице с помощью системы. при условии постоянного контроля.Отказ от ненужного пребывания в больнице — это стратегия сокращения общих национальных медицинских расходов.

Благодарности

Эта работа была частично поддержана Национальным исследовательским фондом Кореи (NRF), финансируемым Министерством образования, науки и технологий (№NRF-2016R1C1B2016346), и частично поддержана Программой развития биологических и медицинских технологий NRF, финансируемый правительством Кореи, Министерством науки и ИКТ (MSIT) (№NRF-2017M3A9B6062319).

Заявление о финансировании

Эта работа была частично поддержана Национальным исследовательским фондом Кореи (NRF), финансируемым Министерством образования, науки и технологий (No.NRF-2016R1C1B2016346) и частично при поддержке Программы развития био- и медицинских технологий NRF, финансируемой правительством Кореи, Министерством науки и ИКТ (MSIT) (№ NRF-2017M3A9B6062319). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Доступность данных

Существуют этические ограничения на совместное использование данных, поскольку Совет по институциональному надзору больницы Бунданг Сеульского национального университета, одобривший это исследование, не одобрил опубликование данных.Хотя все данные ЭУЗ, использованные в этом исследовании, были обезличены, они были получены из конфиденциальных медицинских записей, с которыми следует безопасно обращаться. Кроме того, есть вероятность, что данные могут быть объединены с другими источниками данных и деидентифицированы. Данные доступны по запросу в Комитете по доступу к данным / этике Института больницы Сеульского национального университета Бунданг (SNUBH) для исследователей, которые соответствуют критериям доступа к конфиденциальным данным (контакт: gro.hbuns@3878hjh).

Список литературы

1.Bueno H, Ross JS, Wang Y, Chen J, Vidan MT, Normand SL и др. Тенденции в отношении продолжительности пребывания и краткосрочных результатов среди пациентов Medicare, госпитализированных по поводу сердечной недостаточности, 1993–2006 гг. Джама. 2010. 303 (21): 2141–7. Epub 2010/06/03. DOI: 10.1001 / jama.2010.748; Идентификатор PubMed Central PMCID: PMCPmc3020983. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 2. Роттер Т., Родственник Л., Джеймс Э., Мачотта А., Гот Х, Уиллис Дж. И др. Клинические пути: влияние на профессиональную практику, исходы для пациентов, продолжительность пребывания и больничные расходы.Кокрановская база данных Syst Rev.2010; (3): Cd006632 Epub 2010/03/20. DOI: 10.1002 / 14651858.CD006632.pub2. [PubMed] [Google Scholar] 3. Шарма А., Данн В., О’Тул С., Кеннеди Х.Г. Виртуальное учреждение: поперечная продолжительность пребывания в койках общей взрослой и судебной психиатрии. Международный журнал систем психического здоровья. 2015; 9 (1): 25. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 4. Кападохос Т., Ангелопулос Э., Василеиадис I, Нанас С., Котаниду А., Карабинис А. и др. Детерминанты длительного пребывания в отделении интенсивной терапии у пациентов после кардиохирургических вмешательств: проспективное обсервационное исследование.Журнал грудных болезней. 2017; 9 (1): 70 DOI: 10.21037 / jtd.2017.01.18 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 5. Лю Х, Давод Й, Воннапархоун А., Шафи А., Ду Л., Ю Дж. У. и др. Влияние стационарной паллиативной помощи на здоровье, продолжительность пребывания и внутрибольничную смертность в отделениях интенсивной и не интенсивной терапии: систематический обзор и метаанализ. Паллиативная и поддерживающая терапия. 2017: 1–12. [PubMed] [Google Scholar] 7. Galas FR, Almeida JP, Fukushima JT, Osawa EA, Nakamura RE, Silva CM и др.Переливание крови при кардиохирургии является фактором риска увеличения продолжительности пребывания взрослых пациентов в стационаре. Журнал кардиоторакальной хирургии. 2013; 8 (1): 54. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 8. Форакер Р.Э., Роуз К.М., Чанг П.П., Сучиндран С.М., Макнил А.М., Розамонд В.Д. Продолжительность пребывания в больнице по поводу сердечной недостаточности: когорта риска атеросклероза в сообществах (ARIC): 1987–2005 гг. Журнал качества здравоохранения. 2014; 36 (1): 45–51. DOI: 10.1111 / j.1945-1474.2012.00211.x [PubMed] [Google Scholar] 9.Альшабанат А, Оттерштаттер М.К., Син Д.Д., Дорога Дж., Ремпель С., Бернс Дж. И др. Влияние комплексной программы ведения пациентов с ХОБЛ на продолжительность пребывания в больнице и частоту повторной госпитализации. Международный журнал хронической обструктивной болезни легких. 2017; 12: 961 DOI: 10.2147 / COPD.S124385 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 10. Геммель П., Вандаэле Д., Тамбер В. Ориентация на больничный процесс (HPO): разработка инструмента измерения. Тотальное управление качеством. 2008. 19 (12): 1207–17. [Google Scholar] 11.van der Aalst WM, Reijers HA, Weijters AJ, van Dongen BF, De Medeiros AA, Song M, et al. Анализ бизнес-процессов: промышленное приложение. Информационные системы. 2007. 32 (5): 713–32. [Google Scholar] 13. Чо М, Сон М, Ю С., редакторы. Систематическая методология анализа амбулаторных процессов на основе анализа процессов. Азиатско-Тихоокеанская конференция по управлению бизнес-процессами; 2014: Springer. [Google Scholar] 14. Сан Л.С., Ли Дж., Миллер Т.Л., Салорио С., Бирн М.В., Беллинджер Д.К. и др. Связь между однократным воздействием общей анестезии в возрасте до 36 месяцев и нейрокогнитивными исходами в более позднем детстве.Джама. 2016; 315 (21): 2312–20. DOI: 10.1001 / jama.2016.6967 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 16. Ван Донген Б.Ф., де Медейрос AKA, Вербик Х., Вейтерс А., Ван дер Аалст В.М., редакторы. Фреймворк ProM: новая эра в поддержке инструментов для интеллектуального анализа данных Международная конференция по применению и теории сетей Петри; 2005: Springer. [Google Scholar] 17. Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A, Michel V, Thirion B, Grisel O и др. Scikit-learn: машинное обучение на Python. Журнал исследований машинного обучения.2011; 12 (октябрь): 2825–30. [Google Scholar] 18. Хантли Д.А., Чо Д.В., Кристман Дж., Чернански Дж. Г. Прогнозирование продолжительности пребывания в психиатрической больнице неотложной помощи. Психиатрические службы. 1998. [PubMed] [Google Scholar] 19. Ng YS, Tan K, Chen C, Senolos GC, Chew E, Koh G. Предикторы острого, реабилитационного и общей продолжительности пребывания в остром инсульте: проспективное когортное исследование. Анналы Медицинской академии, Сингапур. 2016; 45 (9): 394 [PubMed] [Google Scholar] 20. Вонг Дж. С., Брукс Д., Мэнсфилд А. Влияют ли падения во время стационарной реабилитации после инсульта на продолжительность пребывания, функциональный статус и место выписки? Архивы физической медицины и реабилитации.2016; 97 (4): 561–6. DOI: 10.1016 / j.apmr.2015.12.005 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 21. Форнаро М., Ясеволи Ф., Новелло С., Фуско А., Анастасия А., Де Берардис Д. и др. Предикторы продолжительности госпитализации среди повторно госпитализированных пациентов с устойчивым к лечению биполярным расстройством. Журнал аффективных расстройств. 2018; 228: 118–24. DOI: 10.1016 / j.jad.2017.12.009 [PubMed] [Google Scholar] 22. Синдзё Д., Тачимори Х., Сакураи К., Охнума Т., Фуджимори К., Фусими К. Факторы, влияющие на длительную продолжительность пребывания у психиатрических пациентов в Японии: ретроспективное обсервационное исследование.Психиатрия и клиническая неврология. 2017; 71 (8): 542–53. DOI: 10.1111 / pcn.12521 [PubMed] [Google Scholar] 24. Грутер В., Пибер К., Штайнер И., Хайн С., Хисмайр Дж. М., Патерностро-Слуга Т. Может ли ранняя реабилитация в отделении общего профиля после пребывания в отделении интенсивной терапии сократить продолжительность пребывания в больнице выживших в критическом состоянии?: Рандомизированное контролируемое исследование. Американский журнал физической медицины и реабилитации. 2017. [PubMed] [Google Scholar] 25. Ван Даален Ф., Принс Дж., Опмер Б., Бурмеестер М., Виссер С., ван Хест Р. и др.Влияние контрольного списка антибиотиков на продолжительность пребывания в больнице и соответствующее использование антибиотиков у взрослых пациентов, получающих антибиотики внутривенно: рандомизированное исследование ступенчатого клина. Клиническая микробиология и инфекции. 2017. [PubMed] [Google Scholar] 26. Каллен М.С., Принс Дж. М.. Систематический обзор показателей качества для надлежащего использования антибиотиков у госпитализированных взрослых пациентов. Отчеты об инфекционных заболеваниях. 2017; 9 (1). [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 28. Пицак EJ, Hwang W-T, Malkowicz SB, Guzzo TJ.Факторы, влияющие на продолжительность пребывания после радикальной цистэктомии: значение для лечения рака и периоперационного ведения. Анналы хирургической онкологии. 2014; 21: 4383 DOI: 10.1245 / s10434-014-3877-1 [PubMed] [Google Scholar]

Подход к статистическому анализу и анализу данных

PLoS One. 2018; 13 (4): e01.

, Концептуализация, Написание — первоначальный проект, 1, , Формальный анализ, 2, 3, , Методология, 1 , Управление проектом, 1 , Надзор, # 2, * и, Надзор, Написание — просмотр и редактирование # 1, *

Хёнён Бэк

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Минсу Чо

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

3 Школа менеджмента, Ульсанский национальный институт науки и технологий, Ульсан, Южная Корея

Сеок Ким

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Хи Хван

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Минсок Сонг

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

Суён Ю

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Такеру Абэ, редактор

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

3 Школа инженерии управления, Ульсанский национальный институт науки и технологий, Ульсан, Южная Корея

Городской университет Йокогамы, ЯПОНИЯ

# Участвовал в равных долях.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

‡ Эти авторы также внесли равный вклад в эту работу и являются первыми авторами.

Поступила 30.07.2017; Принято 2 апреля 2018 г.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника. другими статьями в PMC.
Заявление о доступности данных

Существуют этические ограничения на обмен данными, поскольку институциональный совет по наблюдению больницы Бунданг Сеульского национального университета, который одобрил это исследование, не одобрил публичное хранение данных. Хотя все данные ЭУЗ, использованные в этом исследовании, были обезличены, они были получены из конфиденциальных медицинских записей, с которыми следует безопасно обращаться. Кроме того, есть вероятность, что данные могут быть объединены с другими источниками данных и деидентифицированы.Данные доступны по запросу в Комитете по доступу к данным / этике Института больницы Сеульского национального университета Бунданг (SNUBH) для исследователей, которые соответствуют критериям доступа к конфиденциальным данным (контакт: gro.hbuns@3878hjh).

Реферат

Предпосылки

Продолжительность пребывания (LOS) является важным показателем эффективности управления больницей. Сокращение количества дней пребывания в стационаре приводит к снижению риска инфекций и побочных эффектов лекарств, повышению качества лечения и увеличению прибыли больницы за счет более эффективного управления койками.Целью этого исследования было определить, какие факторы связаны с продолжительностью пребывания в больнице, на основе электронных медицинских карт, чтобы более эффективно управлять пребыванием в больнице.

Материалы и методы

Объекты исследования были взяты из базы данных пациентов, поступивших в третичную университетскую больницу в Южной Корее в период с января по декабрь 2013 года. Пациенты были проанализированы по следующим трем категориям: описательный и исследовательский анализ, анализ структуры процесса с использованием методов интеллектуального анализа данных, а также статистического анализа и прогнозирования LOS.

Результаты

В целом 55% (25 228) пациентов были выписаны в течение 4 дней. В отделении восстановительной медицины (RH) был самый высокий средний показатель LOS — 15,9 дней. Из всех состояний, диагностированных более 250 раз, диагнозы I63.8 (инфаркт мозга, средняя мозговая артерия), I63.9 (инфаркт территории средней мозговой артерии) и I21.9 (инфаркт миокарда) были связаны с самым длительным средним пребыванием в больнице. и высокое стандартное отклонение. Пациенты с этими состояниями также чаще переводились в отделение RH для реабилитации.Ряд переменных, таких как перевод, время задержки выписки, частота операций, частота диагностики, серьезность, уровень койки и тип страховки в значительной степени коррелировали с LOS.

Выводы

Точное понимание факторов, связанных с LOS, и прогрессивные улучшения в обработке и мониторинге могут позволить более эффективное управление LOS у стационарных пациентов.

Введение

Продолжительность пребывания в больнице (LOS) является важным показателем использования медицинских услуг, который используется для оценки эффективности управления больницей, качества ухода за пациентами и функциональной оценки.Снижение LOS было связано со снижением риска оппортунистических инфекций и побочных эффектов лекарств, а также с улучшением результатов лечения и более низкими показателями смертности. Кроме того, более короткое пребывание в больнице снижает бремя оплаты медицинских услуг и увеличивает текучесть койко-мест, что, в свою очередь, увеличивает рентабельность больниц при одновременном снижении общих социальных затрат. [1, 2]

Предыдущие исследования изучали эффективное лечение LOS. Большинство из них касались субъектов, стратифицированных по состоянию или отделению приема, например, пациенты, госпитализированные в специализированные отделения, такие как психиатрические отделения [3] или отделения интенсивной терапии (ОИТ) [4, 5]; пациенты с переломом бедра [6] или перенесшие операцию на коронарной артерии [7]; или те, кто поступил с конкретным диагнозом, например, сердечная недостаточность [1, 8] или заболевание легких [9].

LOS среди пациентов с одним и тем же заболеванием или перенесших один и тот же тип хирургического вмешательства может различаться из-за сложных факторов, связанных с индивидуумом, или из-за различных потоков процессов в разных организациях или различий в медицинской практике. По этой причине [10], чтобы понять, какие факторы связаны с LOS, все действия в рамках общего процесса приема пациентов следует анализировать с разных точек зрения.

В этом исследовании данные электронных медицинских карт (EHR) и технология интеллектуального анализа данных использовались для анализа всех журналов событий, введенных между поступлением и выпиской пациента.Это позволило нам тщательно изучить вопросы, касающиеся больничных процессов, которые влияют на фактическую LOS, а также другие связанные факторы. Целью этого исследования было определить методологию, которую можно было бы применить, чтобы помочь больницам более эффективно управлять продолжительностью пребывания в стационаре.

Материалы и методы

Данные и предварительная обработка

Данные журнала, зарегистрированные в период с января по декабрь 2013 г., были извлечены из электронной записи больницы общего профиля для анализа факторов, коррелирующих с продолжительностью пребывания в больнице.Субъектами были пациенты, госпитализированные (и выписанные) в 2013 г. Извлеченный журнал событий показан в.

Таблица 1

Типы и атрибуты данных журнала событий.

Тип события Атрибут
Информация о пациенте Идентификатор пациента, идентификатор случая, код диагноза (первичный диагноз), название диагноза (первичный диагноз), код отделения (выданный диагноз), серьезность, Страховой код, стоимость госпиталя
Прием Идентификатор случая, Указанная дата госпитализации, Плановая дата госпитализации, Фактическая дата госпитализации, Код отделения, Идентификатор врача, Уровень койки
Хирургия Идентификатор случая, Дата операции, Код операции , Название хирургии, идентификатор хирурга, отделение хирурга
Процедура Идентификатор случая, дата выдачи, идентификатор исполнителя, отдел исполнителя, код процедуры, название процедуры
Передача Идентификатор случая, дата передачи, дата запроса / аннулирование дата, код отдела до перевода, код отдела после перевода, класс койки после перевода
Консультация Идентификатор случая, идентификатор запрашивающего врача, идентификатор запрошенного врача, код отделения, дата консультации, дата ответа
Антибиотики Идентификатор случая, дата начала, дата окончания, код антибиотика, название антибиотика
Выписка Случай Идентификационный номер, указанная дата выписки, идентификатор врача, код отделения, фактическая дата выписки

За полный 2013 год мы собрали 53 965 пациентов, за исключением 745 и 1029 пациентов, которые находились в больнице в первый и последний день год соответственно.Кроме того, не было указано даты выписки для двух субъектов, и 8 295 пациентов получили дневное хирургическое вмешательство, которое не требует госпитализации. Они также были удалены из набора анализируемых целевых субъектов. Вкратце, из 53 965 пациентов 8 419 пациентов были исключены из-за повторной госпитализации из-за неожиданных событий (122), отсутствия даты выписки (2) и дневного хирургического вмешательства (8 295). Наконец, были проанализированы данные 45 546 человек. Для точного анализа данных были исключены следующие данные: данные, которые предположительно были введены неправильно, например, даты платежных накладных, записанные до даты поступления или после даты выписки; даты завершения перевода, зарегистрированные до даты поступления; и процедуры, выполненные после установленной даты.

Настоящее исследование было одобрено (IRB № B-1409 / 268-107) Советом по институциональному надзору больницы Бунданг Сеульского национального университета, который отказался от информированного согласия пациентов. Все данные EHR, предоставленные исследователям для этого исследования, были деидентифицированы.

Методы анализа

Методы анализа, использованные в исследовании, показаны и разделены на следующие категории: описательный и исследовательский анализ, анализ структуры процессов с использованием методов интеллектуального анализа процессов, а также статистический анализ и прогноз для LOS.Описательный и исследовательский анализ стремится понять с разных сторон текущие обстоятельства, окружающие больницу LOS. Мы включили в эту категорию анализа три подробных пункта анализа: анализ эффективности для LOS, анализ LOS в соответствии с диагнозом и анализ для долгосрочной госпитализации.

Таблица 2

Методы анализа.

9015 9 Анализ шаблонов процессов с использованием методов анализа процессов
Категория анализа Элементы анализа Цель и метод
Описательный и исследовательский анализ Анализ производительности для LOS ■ Цель: понять общую производительность LOS статистика основных данных с использованием базового анализа производительности [11] из процесса интеллектуального анализа данных
Анализ LOS в соответствии с диагностикой ■ Цель: определить разницу LOS для каждого диагноза
■ Метод: Измерение производительности на основе z-показателя [ 12] и проведение сравнительного анализа
Анализ для пациентов, находящихся в длительной госпитализации ■ Цель: понять особенности пациентов, находящихся в длительной госпитализации, и их отличия от обычных стационарных пациентов
■ Метод: построение кластеров на основе пациентов LOS и проведение сравнительного анализа производительности
Анализ LOS с точки зрения шаблонов передачи ■ Цель: исследовать различия LOS в зависимости от того, был ли шаблон передачи выполнен или нет, и каждого шаблона передачи
■ Метод: обнаружение шаблонов передачи с использованием анализ паттернов [13] из процесса добычи
Статистический анализ и прогноз для LOS Получение коррелированных факторов на LOS ■ Цель: понять ключевые факторы, которые коррелируют с LOS
■ Метод: проведение статистического анализа с использованием T-теста и ANOVA [14]
Построение прогностической модели LOS пациентов ■ Цель: прогнозирование LOS пациентов
■ Метод: построение модели прогнозирования с использованием таких методов машинного обучения, как регрессионный анализ [15]

Во-первых, анализ производительности для LOS использует базовый метод анализа производительности [11] в процессе min ing и измеряет базовую статистику дней, проведенных в больнице.Это включало анализ общего распределения дней госпитализации, а также корреляцию между количеством пациентов в каждом отделении и количеством дней госпитализации.

Во-вторых, анализ LOS в соответствии с диагнозом с использованием Z-показателей [12] для анализа различий в LOS по диагнозу. Мы постулировали, что анализ абсолютной LOS для всех диагнозов имеет ограниченную ценность, поскольку существуют значительные различия в требуемой LOS в зависимости от конкретных диагнозов. Чтобы преодолеть это ограничение, относительная LOS была измерена и сравнена путем получения стандартной оценки каждого диагноза на основе среднего значения и стандартного отклонения LOS для каждого отделения.Это демонстрируется следующим образом (1) [12]:

Standardscore (Z — Score) = наблюдаемое LOS — ожидаемое значение низкого стандартного отклонения от LoS

(1)

Анализ длительной госпитализации с целью определения характеристик пациентов, находящихся в длительной госпитализации. С этой целью мы использовали статистический анализ для наблюдения за кластеризацией пациентов и применили анализ производительности к каждой группе, чтобы выявить различия между группами.

Вторая категория анализа — это анализ структуры процессов с использованием методов анализа процессов для анализа связи между схемой перевода и количеством дней госпитализации.Мы использовали метод анализа паттернов [13] для извлечения паттерна передачи, и этот метод предлагает информацию о производительности, такую ​​как частота каждого паттерна, среднее необходимое время и среднее требуемое время.

Третья категория анализа — это статистический анализ и прогноз LOS, определяющий основные факторы, коррелирующие с LOS, и прогнозирование LOS на основе идентифицированных факторов. Для этой цели методы статистического анализа [14] включали тест Стьюдента t и дисперсионный анализ (ANOVA), а также методы работы машины [15], такие как регрессионный анализ.

Наш подход был проанализирован с помощью фреймворка ProM [16] и научных инструментов Python с открытым исходным кодом, Scikit-learn [17]. Фреймворк ProM — это программное обеспечение с открытым исходным кодом для анализа процессов, которое предоставляет множество функций анализа. Мы использовали базовый анализ производительности и метод анализа шаблонов из структуры ProM. Что касается статистического анализа, мы использовали модуль Python Scikit-learn, который предоставляет широкий спектр методов машинного обучения.

Структура анализа LOS

При объединении всех вышеперечисленных элементов, используя данные журнала EHR, мы выполнили предварительную обработку данных и проанализировали данные в соответствии с LOS. Мы также разработали структуру анализа LOS, которая включает в себя общий поток модели, которая может прогнозировать LOS пациента. Структура анализа LOS визуально представлена ​​в.

Структура анализа LOS.

На этапе подготовки данных мы извлекли данные журнала EHR. Процесс предварительной обработки данных повысил качество данных для получения значимых результатов анализа.На этапе анализа данных было выполнено четыре типа анализа: анализ эффективности LOS, анализ схем передачи LOS, анализ LOS в соответствии с диагнозом и анализ длительной госпитализации. Результаты анализа были значимыми, поскольку они выявили связь между LOS и другими элементами данных, а также помогли понять ключевые факторы, коррелирующие с продолжительностью пребывания в больнице на этапе прогнозирования. На этапе прогнозирования основные факторы, коррелирующие с количеством дней пребывания, были определены с помощью анализа данных и статистического анализа на основе журналов.Затем была разработана модель для оценки количества дней госпитализации на основе полученных факторов.

Результаты

Анализ эффективности для LOS

Анализируя данные за 2013 год, госпитализированные пациенты выписывались в среднем около 7 дней, а диапазон продолжительности пребывания в больнице был довольно широким (то есть межквартильный диапазон: 2,0–8,0). Подробная информация о значениях, связанных с LOS, представлена ​​в. Кроме того, что касается распределения LOS, примерно 55% (25 228) госпитализированных пациентов были выписаны в течение 4 дней, и из этих пациентов примерно 20% (8969) были выписаны из больницы на второй день госпитализации. .

Таблица 3

Краткая информация о продолжительности пребывания госпитализированных пациентов.

Метрическая система Значение
Среднее значение 7,0
Медиана 4,0
Минимальный межквартильный диапазон (т.е., IQR) 0 (т.е. пациенты были выписаны в тот же день)
Максимум 243.0

Кроме того, по отделам был проведен детальный анализ продолжительности пребывания. представляет диаграмму продолжительности пребывания в больнице для каждого отделения. Неожиданные записи, то есть выбросы, были удалены на графике для эффективного сравнительного анализа.

Распределение продолжительности пребывания.

(a) Общая продолжительность пребывания. (b) Продолжительность пребывания в больнице по отделениям.

Средняя продолжительность пребывания в стационаре в реабилитационной медицине составляла 14 дней; 10 дней на психоневрологию; 9 дней при приеме в гериатрический центр; и 8 дней для внутренних болезней, инфекционных болезней.Кроме того, IQR пребывания в больнице составлял 11,50 (т.е. 5,0–16,50) дней для нейропсихиатрии; и 10 (т.е. 4,0–14,0) дней для внутренних болезней и инфекционных заболеваний.

На основе анализа среднего и межквартильного размаха (т. Е. IQR) LOS в каждом отделении пациенты были разделены на три группы. Обратите внимание, что IQR означает статистическую дисперсию распределения. показывает результаты анализа по среднему и IQR LOS по отделу.

Результаты анализа по среднему и IQR LOS по отделам.

На основе анализа среднего и IQR LOS мы определили, что существует положительная корреляция между двумя показателями. Как бы то ни было, среднее значение LOS было выше, и общая дисперсия LOS тоже была выше. Учитывая эту тенденцию, мы разделили отделы на три группы следующим образом.

  • Группа A — Среднее значение и IQR LOS: низкий

  • Группа B — Среднее значение и IQR LOS: высокий

  • Группа C — Среднее значение и IQR LOS: значительно высокий

Во-первых, Группа A была группой с относительно более низким IQR и средним LOS, чем в других отделах.В группу вошли пациенты, проходившие курс лечения в области радиологии (DR), офтальмологии (OT) или акушерства и гинекологии (OG) среди других. Было замечено, что эти отделения в группе А преуспевают в содержании своих пациентов с краткосрочным и низкодисперсным пребыванием. Таким образом, это была оценена как группа со значительно низкой потребностью в улучшении. Группа B включала относительно более высокий IQR и средний показатель LOS, чем в других отделах. Центр клинической нейробиологии (CNSC), нефрология внутренней медицины (IMN) и внутренняя медицина аллергии (IMA) проявили эту черту и были отмечены как отделения, которым необходимо улучшить свое стационарное лечение.Было установлено, что в этих отделах средний LOS был близок к среднему по всем отделам, то есть 6,01 дня. Однако у некоторых пациентов LOS был значительно выше, чем у других; таким образом, это привело к несколько завышенному значению IQR. Таким образом, мы пришли к выводу, что существует необходимость систематического управления процессом оказания медицинской помощи конкретным пациентам. Наконец, Группа C характеризовалась значительно более высокими средними показателями и IQR продолжительности пребывания в больнице. Реабилитационная медицина (RH), нейропсихиатрия (NP), внутренние инфекционные заболевания (IMI), гериатрический центр (GC) были включены в группу C, и для выявления проблем, которые могут вызвать длительную LOS, требовался подробный анализ характеристик пациента.

LOS в соответствии с диагнозом

Диагноз был основным фактором, коррелирующим с количеством дней лечения [18]. LOS определяется разными переменными и зависит от конкретного диагноза. Среднее значение LOS для каждого диагноза по МКБ-10, выставленного каждым отделением, было преобразовано в Z-балл, а затем проанализировано. Код МКБ-10 состоит из первых трех символов для обозначения категории диагноза, следующих трех символов (символы с третьего по шестой) для представления дополнительных деталей, включая соответствующую этиологию, анатомическое расположение или степень тяжести, и седьмой символ для расширения.показано распределение стандартных диагностических баллов по каждому отделению. Такие диагнозы, как J44.9 (хроническая обструктивная болезнь легких), T82.7 (инфекция сосудистого трансплантата), T04.3 (раздавливание нескольких областей нижних конечностей), M00.99 (неуточненный септический артрит), Z93.8 ( состояние еюностомии) часто дают более высокие стандартные баллы по сравнению с другими диагнозами даже в той же области медицины.

Распределение стандартного отклонения диагноза по отделениям.

Среди часто встречающихся диагнозов, которые регистрировались более 250 раз, диагноз — I63.8 (инфаркт мозга, средняя мозговая артерия) (среднее значение: 13,42 и IQR: 5–17) и I63,9 (инфаркт территории средней мозговой артерии) (среднее значение: 13,96 и IQR: 5–19,5) были связаны с более высоким средним и межквартильный размах для LOS.

Все два вышеупомянутых диагноза связаны с инфарктом, и подробный анализ предоставленной медицинской помощи показал, что пациенты часто переводились в RH для реабилитационной терапии, а также были случаи, когда на конкретном пациенте выполнялось несколько хирургических вмешательств.Считается, что такие случаи могли сыграть роль в влиянии на средний LOS, а также на его межквартильный диапазон.

показывает продолжительность пребывания в больнице для 30 основных заболеваний, когда все диагностические коды МКБ-10 были объединены в категорию уровня с 3 цифрами. Категория диагноза F30-F39 (Расстройства настроения [аффективные] расстройства оказались наивысшим средним и межквартильным диапазоном для LOS (Среднее значение: 13,53 и IQR: 6–17,5) с умеренной частотой).

Таблица 4

Продолжительность пребывания в больнице по названию классификации частых болезней (топ-30).

K80-K87 суставов и артерий I70-I79 9045 90450 9015 9015 9015 9015 O80-O84160600 902–6 50 0 J4710 905 6 травмы от колена и голени 9045 Анализ пациентов с длительной госпитализацией

Выписка из стационара на длительный срок является одним из основных показателей, которым активно управляет больница, поскольку более короткое пребывание в больнице напрямую связано с увеличением доходов больницы за счет увеличения текучести кадров в больнице, а также увеличения дневной средняя стоимость медицинской помощи.Обычно «пациенты длительного пребывания в стационаре» определяются как пациенты, находящиеся в стационаре более 30 дней.

Пациенты были разделены на три группы в соответствии с LOS: A (менее 7 дней), B (7 дней и более и менее 30 дней) и C (30 дней и более). Примерно 3% (1327 человек) всех пациентов находились в длительном стационаре в группе C.Показывает, что по сравнению с пациентами с более коротким LOS, у долгосрочных стационарных пациентов значительно выше процент хирургических пациентов (54,26%), переведенных пациентов (41 .97%) и пациентов, получающих лечение антибиотиками (92,31%), а также большее количество хирургических вмешательств (2,01 случая), антибиотиков (116,55 случая) и процедур (385,99 случая) на пациента, а также большее количество процедур на человека в сутки (7,96 случая).

Таблица 5

Сравнение разной продолжительности пребывания в больнице.


Классификация болезней Кол-во пациентов Продолжительность пребывания (дни)
Среднее значение Med IQR C Макс. C97 Злокачественные новообразования 6952 8,72 6 3–11 0 207
D00-D09 Новообразования in situ60 7.56 4 3–9 0 182
I60-I69 Цереброваскулярные заболевания 1934 12,50 7 4–6 209 9015 9015 Заболевания желчного пузыря, желчевыводящих путей и поджелудочной железы 1543 5,99 3 2–7 0 77
I70-I79 артерии и артерии 1542 6.62 2,5 1–9 0 207
I20-I25 Ишемическая болезнь сердца 1177 4,08 2 2–6 N40-N51 Болезни мужских половых органов 1073 3,36 1 1–4 0 72
D37-D48 9045 Неопределенное или неизвестное поведение 5.34 3 3–6 0 114
M60-M79 Нарушения мягких тканей 1007 8,03 6 4–9 0 116156 0–9 0 Z40-Z54 Лица, обращающиеся за медицинской помощью по поводу определенных процедур и медицинской помощи 965 3,69 3 2–4 0 28
M30-M36 Системные нарушения соединительной ткани 883 8.29 7 4–11 0 53
D10-D36 Доброкачественные новообразования 869 3,73 2 Роды847 4.07 3 2–5 0 61
J20-J22 Другие острые инфекции нижних дыхательных путей 677 677

6 4–10 0 114
K35-K38 Заболевания аппендикса 635 4.48 3 2–6 N80-N98 Невоспалительные заболевания женских половых путей 564 3,59 3 3–3 0 65
I26-I28 Болезни легких и легочного кровообращения 530 5.56 2 1–4 0 142
J30-J39 Другие болезни верхних дыхательных путей 502 2,46 2
M80-M94 Остеопатии и хондропатии 484 9,66 5 5–9 0 243
9045 9015 9015
Хронические заболевания нижних отделов органов дыхания 2.91 2 2–2 0 88
R50-R69 Общие симптомы и признаки 459 4,86 ​​ 3 1–5
H65-H75 Заболевания среднего уха и сосцевидного отростка 407 3,92 3 3–4 1 35
E45-E14 Сахарный диабет .40 4 3–4 1 45
G40-G47 Эпизодические и пароксизмальные расстройства 389 5,11 3
G50-G59 Расстройства нервов, нервных корешков и сплетений 386 5,11 3 2–5 0 87
S80-S89 383 6.11 4 3–6 1 128
N10-N16 Тубулоинтерстициальные заболевания почек 380 7.04 5 3–6
F30-F39 Расстройства настроения [аффективные] 331 13,53 11 6–17,5 0 73
K55-K64 10.12 6 3–12 1213
A15-A19 Туберкулез 328 7,15 4 3–7
41,97
Позиции A
(до 7 дней)
B
(7 ~ 30 дней)
C
(30 дней
или более)
Номер пациента (N)
( в процентах,%)
31,250
(69.00)
12,969
(28,00)
1,327
(3,00)
Средняя продолжительность жизни (в днях) 3,03 12,23 48,51
606 907 907 54,26
Операций на пациента (случаев) 1,01 1,13 2,10
Пациенты, переведенные (%) 0,75 12,35
54.98 77,86 92,31
Антибиотики на пациента (случаи) 7,57 24,78 116,55
Антибиотики на пациента в день (случаи) 2,506 2,506 9015
Процедур на пациента (случаи) 22,87 84,54 385,99
Процедур на человека в день (случаи) 7,55 6,91 7.96

С увеличением LOS пациенты подвергаются более высокому риску инфекций, и соответственно увеличивается использование антибиотиков широкого спектра действия. Использование антибиотиков широкого спектра действия может привести к развитию устойчивости к лекарствам и другим серьезным побочным эффектам. По этой причине ряд антибиотиков считается антибиотиками ограниченного применения и отпускается по ограниченному рецепту. В этом исследовании соотношение антибиотиков ограниченного применения, вводимых 1000 случайно выбранным пациентам (12.79%) был выше, чем в группе A (0,7%) или группе B (2,99%) (значение P <0,001).

Анализ LOS с точки зрения схем перевода

Перевод был определен как смена отделения, требуемая состоянием пациента, и один из факторов, связанных с обработкой госпитализированных пациентов.

Анализ количества дней пребывания в стационаре на основе схемы перевода показал, что из всех пациентов 5,25% (2392) переведенных в среднем провели в больнице на 17 дней больше, чем те, кто не был переведен.Было наибольшее количество случаев перевода пациентов в отделения RH и IMH, и из них пациенты были переведены из CNSC (среднее значение: 29,56 и IQR: 21,25–34,00) и SPC (среднее значение: 34,08 и IQR: 23,25–2). 42.00) до RH имели самый высокий межквартильный размах, а также средний LOS. LOS по схеме передачи показаны на.

Таблица 6

Продолжительность пребывания в стационаре по схеме перевода.

10 7–613 901 9015C -> Реабилитационная медицина (RH)0 8 Clinical Center (CN Neuroscience) 90–24 63

Предметы
Кол-во пациентов Продолжительность пребывания (дни)
Среднее Среднее IQR Мин. Макс. не передано 43,154 6.08 4,0 2–7 0 243
Пациенты, переведенные 2,392 23,12 17,0 10–2906 91 Центр клинической неврологии (CNSC) -> Реабилитационная медицина (RH) 294 29,56 27 21,25–34 7 148
Внутренняя медицина Гастроэнтерология (IMG) — GS ) 251 16.73 12 8–20 2 110
Респираторный центр (РЦ) -> Внутренняя медицина Гематология (IMH) 169 11,33 0 67
Центр лечения заболеваний суставов и реконструкции (JRC) -> Реабилитационная медицина (RH) 71 25.08 22 18–28,5 4 87
62 34.08 28 23,25–42 11 88
Медицина внутренних органов Гастроэнтерология (IMG) -> Медицина внутренних органов Гематология (IMH) 55 11,55 9 44
Общая хирургия (GS) -> Внутренняя гематология (IMH) 46 15,33 11 8–19.75 3 59
-> Гематология внутренних болезней (IMH) 41 14.93 13 9–18 3 56
Общая хирургия (GS) -> Пластическая и реконструктивная хирургия (PS) 37 14.16 10 8–612 61
Внутренняя медицина Нефрология (IMN) -> Урология (UR) 22 13,59 10,5 7–20 6 31 IM
> Общая хирургия (GS) 22 18.27 16,5 10–24,75 5 43
Сердечно-сосудистый центр (CVC) -> Респираторный центр (RC) 21 19,48 1745
Общая хирургия (GS) -> Внутренняя медицина Гастроэнтерология (IMG) 20 17,35 12 9–21,25 5 46

коррелированные факторы LOS показывает результаты анализа между LOS и различными переменными госпитализации: время, необходимое для перевода, задержка выписки, частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, тяжесть, уровень койки и тип страхования.

Таблица 7

Переменные, связанные с продолжительностью пребывания в больнице.

23456 201555 Время разгрузки 901 ) 9045 –8 901 60 4 .000 9045 197 или более .81 0,00156 246 9015 901
Позиция Тип Номер% Продолжительность пребывания (дни) P-значение
Среднее Среднее Std IQ
Время передачи 1 ) менее 2 дней 178 46.97 14,01 10 12,79 7–17 2 85 <0,001
2 или более дней 53,03 11–27,75 4 205
Итого 379 100,00 18,70 13 19,11 8–23 2 2 менее 1 дня 38,166 83.80 6,96 4 9,94 2–8 0 243 0,031
1–2 дня 7,137 15,67 15,66 15,66 1 148
2 или более дней 243 0,53 5,54 3 6,51 3–5 2 100.00 6,98 4 9,76 2–8 0 243
Частота операций 0 26,145 57,4 906 8,345 8,3 0 193 <0,001
1 18,286 40,20 6,97 4 8,41 3–8 2 2.00 21,25 15 20,02 10–24 1 205
3 или более 182 0,40 5045 9064 9045 9045 9045 9045 39,5 243
Итого 45,546 100,00 6,98 4 9,76 2–8 0 2431 9045 9015 9015 9015 3,33 2 2,31 2–4 2 6 <0,001
1 41,696 91,55 907 4,7 0 243
2 3,477 7,63 14,53 9 16,50 4–20 0 38,24 32 31,84 16–50 1 213
Всего 45,546 100,00 6,98 9045 6,98 4 9045 6,98 2 243
Уровень серьезности Общий 31,840 69,9 6,56 4 9,79 2–7 060 30.1 7,94 5 9,62 3–9 0 197
Всего 45,546 100,00 6,98 9045 6 4 4 243
Слой слоя Верхний сорт 24,870 38,17 2,90 2 3,98 1–3 0 99 61.83 5,84 4 7,23 2–7 0 178
Итого 65,151 100,00 4,72 9045 1 1 905 178
Вид страхования Медицинское страхование 43,704 95,37 6,92 4 9,73 2–8 0 243 901.001
Несчастный случай на производстве 74 0,16 14,19 8 17,08 4,25–15 1 83
Медицинская помощь6 6 10,56 3–11 0 120
Медицинские исследования 90 0,20 8,84 3 10.60 2–13 0 48
Самостоятельная оплата 418 0,91 5,52 3,5 6,48 2–6 0 346 0,76 12,22 7 15,73 4–13 0 128
Всего 45,824 100,00 906 96082 2–8 0 243

Пациенты, которым требовалось 2 или более дней для перевода, имели большее количество дней госпитализации (среднее: 23,99 и IQR: 11,00–27,75), чем пациенты с LOS ниже 2 дня (среднее значение: 14,01 и IQR: 7,00–17,00). Время выписки пациентов показало, что пациенты, которым требовалось 1-2 дня (среднее значение: 7,12 и IQR: 3,00-8,00), имели более высокий показатель LOS, чем пациенты, которым требовался 1 день или меньше (среднее значение: 6,96 и IQR: 2,00-8,00) или 2 дня или более ( Среднее значение: 5,54 и IQR: 3.00–5.00). Пребывание в больнице, основанное на частоте хирургических вмешательств, показало, что пациенты, перенесшие 3 или более хирургических вмешательств, имели самый длительный LOS (Среднее значение: 50,30 и IQR: 23,00–64,00) по сравнению с пациентами, не перенесшими операции (Среднее значение: 6,17 и IQR: 2,00–7,00), 1 вмешательство (Среднее: 6,97 и IQR: 3,00–8,00) или 2 вмешательства (Среднее: 21,25 и IQR: 10,00–24,00). С точки зрения диагноза, пациенты с 3 и более диагнозами пребывали в стационаре дольше всего (среднее значение: 38,24 и IQR: 16,00–50,00) по сравнению с пациентами без диагноза (среднее значение: 3,14).33 и IQR: 2,00–4,00), 1 диагноз (Среднее значение: 6,07 и IQR: 2,00–7,00), 2 диагноза (Среднее значение: 14,53 и IQR: 4,00–20,00).

Пациенты, получавшие интенсивную терапию (среднее значение: 7,94 и IQR: 3,00–9,00), с большей вероятностью имели более длительный LOS, чем те, у кого его не было (среднее значение: 6,56 и IQR: 2,00–7,00), и пациенты в палатах общего профиля (среднее значение: 5,84). и IQR: 2,00–7,00) с большей вероятностью оставались в больнице дольше, чем пациенты в палатах старших классов (среднее значение: 2,90 и IQR: 1,00–3,00). Анализ пребывания в больнице по типу страхования показал, что госпитализации, связанные с несчастными случаями на производстве, медицинской помощью, медицинскими исследованиями и автомобилями, происходили реже, чем госпитализации по медицинскому страхованию, хотя LOS был относительно выше.Все переменные были статистически значимыми. (P <0,05)

Построение прогнозной модели LOS пациента

В этом разделе представлена ​​модель для прогнозирования количества дней в больнице на основе значимых переменных, проанализированных выше. Для разработки модели был проведен множественный регрессионный анализ. В качестве независимых переменных использовались следующие пять переменных: частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, частота перевода пациентов, степень тяжести и тип страховки. LOS использовалась как зависимая переменная.Кроме того, мы разделили данные на обучающий и тестовый набор данных, чтобы измерить точность модели; 80% и 20% данных стали обучающими и тестовыми данными соответственно. предоставляет результат множественного регрессионного анализа. Все пять переменных были статистически значимыми и, следовательно, коррелировали с прогнозом продолжительности пребывания в больнице. В регрессионной модели из набора обучающих данных R 2 было 0,267, и продолжительность госпитализации рассчитывалась следующим образом: LOS (дни) = 2.72 + 2,70 * (частота операций) + 2,46 * (частота диагностики) + 11,65 * (номер перевода) + 1,02 * (степень тяжести) — 0,80 * (вид страховки). В результате измерения точности с помощью тестового набора данных мы определили, что средняя абсолютная ошибка модели составляет 4,68.

Таблица 8

Построена модель прогнозирования продолжительности пребывания в больнице.

156 906 906
Позиции β SE t Значение P
Константа 2.72 0,29 9,50 <0,001
Частота операций 2,70 0,07 39,70 <0,001
Частота диагноза
9045
Частота передачи 11,65 0,20 57,20 <0,001
Серьезность (Y = 1) 1,02 0.10 10,32 <0,001
Тип страхования (медицинское страхование = 1) -0,80 0,22 -3,59 <0,001

Кроме того, мы провели дальнейший анализ модель для определения того, находится ли конкретный пациент в стационаре на длительный срок. Как мы уже говорили ранее, мы определили длительно находящихся в стационаре пациентов, которые пролежали в больнице 30 и более лет. Что касается этого анализа, для построения модели использовался случайный лес, а для измерения точности было выполнено разделение данных на 80% для обучения и 20% для тестового набора данных.В результате выяснилось, что точность классификационной модели составляет 0,9732. То есть у модели было достаточно возможностей для классификации длительно госпитализированных пациентов. Кроме того, относительная важность каждой особенности, частота переноса была самой высокой и составила 41,40%, в то время как частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, серьезность и тип страхования составляли 28,44%, 24,13%, 4,77% и 1,26% соответственно.

Обсуждение

Это исследование было направлено на анализ связи между данными событий EHR и LOS у стационарных пациентов с использованием статистического анализа и технологии анализа данных процесса, чтобы определить, какие факторы коррелируют с LOS.

Среди переведенных пациентов средняя продолжительность пребывания в больнице была увеличена на 17 дней по сравнению с теми, кто не был переведен. Среднее количество дней пребывания в стационаре (и стандартное отклонение) было самым высоким среди пациентов, переведенных из CNSC и SPC в RH. Кроме того, среди диагнозов МКБ-10, которые регистрировались более 250 раз, три наиболее часто встречающихся диагноза были связаны с инфарктом. Детальный анализ медицинской помощи показал, что большинство этих пациентов были переведены в РЗ для реабилитации.Аналогичное распределение пациентов по диагнозу наблюдалось между пациентами, переведенными из CNSC и из SPC в RH.

Инсульт, на который приходится большинство случаев инфаркта головного мозга, требует различных методов реабилитационного лечения, таких как физическая, речевая и профессиональная терапия, из-за большого разнообразия симптомов, возникающих в зависимости от локализации повреждения в головном мозге. . Хотя LOS был увеличен, увеличение времени реабилитации было связано с увеличением функционального восстановления.[19, 20]

Когда диагностические коды МКБ-10 классифицируются по трехзначному уровню, одно из психических расстройств, аффективные расстройства настроения показывают наивысшее среднее значение для LOS. Были изучены факторы, влияющие на LOS у психиатрических пациентов. [21, 22] Поскольку психиатрические пациенты имеют разные факторы госпитализации в соответствии с личными характеристиками, кажется, что необходимо найти эффективные способы управления LOS, анализируя различные личные характеристики и пути лечения. среди психиатрических больных.

Анализ данных о переводе пациентов и диагностических данных показал, что LOS был высоким среди пациентов, которые были переведены в RH. Было вероятно, что вторичные проблемы, вызванные первичным заболеванием, с большей вероятностью коррелируют с LOS. Клинические пути (CP) [23], основанные на фактических данных и стандартизированные практические руководства разрабатываются и применяются для повышения качества медицинской помощи и снижения LOS как при заболеваниях, так и при хирургических вмешательствах. Возможно, потребуется разработать стандартизированное и оптимизированное практическое руководство для вторичного реабилитационного лечения (для улучшения функций), которое будет использоваться при РЗ.Сообщается, что использование эффективных программ реабилитации влияет на снижение затрат на госпитализацию, а также снижает LOS. [24]

Длительная госпитализация более 30 дней была связана с более высоким процентом хирургических операций и передачей, а также с ограничением использования антибиотиков по сравнению с другими пациентами. Очень важно управлять показателями использования антибиотиков для надлежащего и эффективного управления качеством медицинской помощи. [25] Хотя антибиотики важны для лечения и профилактики заболеваний, их длительное использование может привести к развитию лекарственной устойчивости с серьезными последствиями для здоровья.Это также может увеличить LOS и медицинские расходы. [26] Следовательно, использование противомикробных препаратов также должно контролироваться и контролироваться соответствующим образом.

Кроме того, это исследование показало, что следующие факторы коррелировали с LOS: время перевода, время задержки выписки, частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, тяжесть состояния пациента, уровень койки и тип страховки. В большинстве исследований, изучающих факторы, связанные с продолжительностью госпитализации, участвовали субъекты, страдающие определенными заболеваниями или типами хирургических вмешательств, ограничивая связанные факторы индивидуальными характеристиками пациентов.Например, исследование детской астмы [27] показало, что переменными, коррелирующими с LOS пациента, были возраст, пол, ожирение и хроническое заболевание. В предыдущем исследовании, в котором изучались субъекты, перенесшие радикальную цистэктомию, пол, возраст и осложнения были связаны с пребыванием в больнице [28]. Важно отметить, что такие переменные, как характеристики пациента, не могут быть улучшены за счет изменений в больничной практике. В этом исследовании учитывались все пациенты, госпитализированные в больницу, а не ограничивались участники в зависимости от состояния здоровья или типа операции.Таким образом, были выявлены переменные, которые могут улучшить общую систему обработки данных и движения в больнице.

На основании важных результатов этого исследования были рекомендованы стратегии улучшения процесса перевода и выписки во всей больнице. Более того, ожидается, что эффективное лечение LOS возможно при постоянных усилиях по ведению пациентов, подвергающихся частым хирургическим вмешательствам, с множественными диагнозами и с тяжелыми состояниями.

В этом исследовании были некоторые ограничения, которые необходимо устранить.Во-первых, анализ процесса лечения пациентов, коррелирующий с LOS, был основан на данных из одной больницы. Поскольку существуют различия между больницами в процессе госпитализации и планах лечения, возможность обобщения была ограничена, и важно собирать и анализировать данные из нескольких больниц. Более того, анализ данных в основном ограничивался основными случаями госпитализации системы EHR; общие характеристики отдельных пациентов и факторы окружающей среды больницы не учитывались при анализе.LOS также может быть связан с месяцем года или днем ​​недели приема / выписки, например, прием в пятницу не выписывается до понедельника из-за отсутствия старшего персонала в выходные дни.

Несмотря на эти ограничения, это исследование проанализировало LOS на основе объективных данных EHR, которые включали все медицинские события для каждого стационарного пациента, а не для некоторых конкретных пациентов. Важно отметить, что это исследование представляет ценность, поскольку в нем проанализированы факторы, коррелирующие с LOS, и определены решения, позволяющие сократить это время.

В будущих исследованиях, связанных с пребыванием в больнице, может потребоваться сбор данных с множественным распределением, а также общих характеристик отдельных субъектов, их факторов окружающей среды, а также сезонных факторов и факторов даты / времени, которые не рассматривались в этом исследовании.

Выводы

В этом исследовании мы проанализировали различные переменные, коррелирующие с LOS, используя данные EHR при поступлении. Мы рассмотрели, как улучшить ведение ЛОС среди стационарных пациентов.

Исследования продолжительности пребывания в больнице важны, потому что они помогают больницам более эффективно управлять своими ресурсами и пациентами.В частности, определение факторов, связанных с LOS, для точного прогнозирования и управления количеством дней пребывания в стационаре, может быть полезным с точки зрения управления ресурсами больницы и может позволить разработать клинический путь, полезный для стационарного лечения.

На основе переменных, выявленных в этом исследовании, может потребоваться улучшить финансовую структуру больниц и разработать институциональные подходы для снижения стоимости медицинских услуг пациентов, способствуя эффективному использованию ресурсов больницы и сокращая продолжительность пребывания в больнице с помощью системы. при условии постоянного контроля.Отказ от ненужного пребывания в больнице — это стратегия сокращения общих национальных медицинских расходов.

Благодарности

Эта работа была частично поддержана Национальным исследовательским фондом Кореи (NRF), финансируемым Министерством образования, науки и технологий (№NRF-2016R1C1B2016346), и частично поддержана Программой развития биологических и медицинских технологий NRF, финансируемый правительством Кореи, Министерством науки и ИКТ (MSIT) (№NRF-2017M3A9B6062319).

Заявление о финансировании

Эта работа была частично поддержана Национальным исследовательским фондом Кореи (NRF), финансируемым Министерством образования, науки и технологий (No.NRF-2016R1C1B2016346) и частично при поддержке Программы развития био- и медицинских технологий NRF, финансируемой правительством Кореи, Министерством науки и ИКТ (MSIT) (№ NRF-2017M3A9B6062319). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Доступность данных

Существуют этические ограничения на совместное использование данных, поскольку Совет по институциональному надзору больницы Бунданг Сеульского национального университета, одобривший это исследование, не одобрил опубликование данных.Хотя все данные ЭУЗ, использованные в этом исследовании, были обезличены, они были получены из конфиденциальных медицинских записей, с которыми следует безопасно обращаться. Кроме того, есть вероятность, что данные могут быть объединены с другими источниками данных и деидентифицированы. Данные доступны по запросу в Комитете по доступу к данным / этике Института больницы Сеульского национального университета Бунданг (SNUBH) для исследователей, которые соответствуют критериям доступа к конфиденциальным данным (контакт: gro.hbuns@3878hjh).

Список литературы

1.Bueno H, Ross JS, Wang Y, Chen J, Vidan MT, Normand SL и др. Тенденции в отношении продолжительности пребывания и краткосрочных результатов среди пациентов Medicare, госпитализированных по поводу сердечной недостаточности, 1993–2006 гг. Джама. 2010. 303 (21): 2141–7. Epub 2010/06/03. DOI: 10.1001 / jama.2010.748; Идентификатор PubMed Central PMCID: PMCPmc3020983. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 2. Роттер Т., Родственник Л., Джеймс Э., Мачотта А., Гот Х, Уиллис Дж. И др. Клинические пути: влияние на профессиональную практику, исходы для пациентов, продолжительность пребывания и больничные расходы.Кокрановская база данных Syst Rev.2010; (3): Cd006632 Epub 2010/03/20. DOI: 10.1002 / 14651858.CD006632.pub2. [PubMed] [Google Scholar] 3. Шарма А., Данн В., О’Тул С., Кеннеди Х.Г. Виртуальное учреждение: поперечная продолжительность пребывания в койках общей взрослой и судебной психиатрии. Международный журнал систем психического здоровья. 2015; 9 (1): 25. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 4. Кападохос Т., Ангелопулос Э., Василеиадис I, Нанас С., Котаниду А., Карабинис А. и др. Детерминанты длительного пребывания в отделении интенсивной терапии у пациентов после кардиохирургических вмешательств: проспективное обсервационное исследование.Журнал грудных болезней. 2017; 9 (1): 70 DOI: 10.21037 / jtd.2017.01.18 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 5. Лю Х, Давод Й, Воннапархоун А., Шафи А., Ду Л., Ю Дж. У. и др. Влияние стационарной паллиативной помощи на здоровье, продолжительность пребывания и внутрибольничную смертность в отделениях интенсивной и не интенсивной терапии: систематический обзор и метаанализ. Паллиативная и поддерживающая терапия. 2017: 1–12. [PubMed] [Google Scholar] 7. Galas FR, Almeida JP, Fukushima JT, Osawa EA, Nakamura RE, Silva CM и др.Переливание крови при кардиохирургии является фактором риска увеличения продолжительности пребывания взрослых пациентов в стационаре. Журнал кардиоторакальной хирургии. 2013; 8 (1): 54. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 8. Форакер Р.Э., Роуз К.М., Чанг П.П., Сучиндран С.М., Макнил А.М., Розамонд В.Д. Продолжительность пребывания в больнице по поводу сердечной недостаточности: когорта риска атеросклероза в сообществах (ARIC): 1987–2005 гг. Журнал качества здравоохранения. 2014; 36 (1): 45–51. DOI: 10.1111 / j.1945-1474.2012.00211.x [PubMed] [Google Scholar] 9.Альшабанат А, Оттерштаттер М.К., Син Д.Д., Дорога Дж., Ремпель С., Бернс Дж. И др. Влияние комплексной программы ведения пациентов с ХОБЛ на продолжительность пребывания в больнице и частоту повторной госпитализации. Международный журнал хронической обструктивной болезни легких. 2017; 12: 961 DOI: 10.2147 / COPD.S124385 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 10. Геммель П., Вандаэле Д., Тамбер В. Ориентация на больничный процесс (HPO): разработка инструмента измерения. Тотальное управление качеством. 2008. 19 (12): 1207–17. [Google Scholar] 11.van der Aalst WM, Reijers HA, Weijters AJ, van Dongen BF, De Medeiros AA, Song M, et al. Анализ бизнес-процессов: промышленное приложение. Информационные системы. 2007. 32 (5): 713–32. [Google Scholar] 13. Чо М, Сон М, Ю С., редакторы. Систематическая методология анализа амбулаторных процессов на основе анализа процессов. Азиатско-Тихоокеанская конференция по управлению бизнес-процессами; 2014: Springer. [Google Scholar] 14. Сан Л.С., Ли Дж., Миллер Т.Л., Салорио С., Бирн М.В., Беллинджер Д.К. и др. Связь между однократным воздействием общей анестезии в возрасте до 36 месяцев и нейрокогнитивными исходами в более позднем детстве.Джама. 2016; 315 (21): 2312–20. DOI: 10.1001 / jama.2016.6967 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 16. Ван Донген Б.Ф., де Медейрос AKA, Вербик Х., Вейтерс А., Ван дер Аалст В.М., редакторы. Фреймворк ProM: новая эра в поддержке инструментов для интеллектуального анализа данных Международная конференция по применению и теории сетей Петри; 2005: Springer. [Google Scholar] 17. Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A, Michel V, Thirion B, Grisel O и др. Scikit-learn: машинное обучение на Python. Журнал исследований машинного обучения.2011; 12 (октябрь): 2825–30. [Google Scholar] 18. Хантли Д.А., Чо Д.В., Кристман Дж., Чернански Дж. Г. Прогнозирование продолжительности пребывания в психиатрической больнице неотложной помощи. Психиатрические службы. 1998. [PubMed] [Google Scholar] 19. Ng YS, Tan K, Chen C, Senolos GC, Chew E, Koh G. Предикторы острого, реабилитационного и общей продолжительности пребывания в остром инсульте: проспективное когортное исследование. Анналы Медицинской академии, Сингапур. 2016; 45 (9): 394 [PubMed] [Google Scholar] 20. Вонг Дж. С., Брукс Д., Мэнсфилд А. Влияют ли падения во время стационарной реабилитации после инсульта на продолжительность пребывания, функциональный статус и место выписки? Архивы физической медицины и реабилитации.2016; 97 (4): 561–6. DOI: 10.1016 / j.apmr.2015.12.005 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 21. Форнаро М., Ясеволи Ф., Новелло С., Фуско А., Анастасия А., Де Берардис Д. и др. Предикторы продолжительности госпитализации среди повторно госпитализированных пациентов с устойчивым к лечению биполярным расстройством. Журнал аффективных расстройств. 2018; 228: 118–24. DOI: 10.1016 / j.jad.2017.12.009 [PubMed] [Google Scholar] 22. Синдзё Д., Тачимори Х., Сакураи К., Охнума Т., Фуджимори К., Фусими К. Факторы, влияющие на длительную продолжительность пребывания у психиатрических пациентов в Японии: ретроспективное обсервационное исследование.Психиатрия и клиническая неврология. 2017; 71 (8): 542–53. DOI: 10.1111 / pcn.12521 [PubMed] [Google Scholar] 24. Грутер В., Пибер К., Штайнер И., Хайн С., Хисмайр Дж. М., Патерностро-Слуга Т. Может ли ранняя реабилитация в отделении общего профиля после пребывания в отделении интенсивной терапии сократить продолжительность пребывания в больнице выживших в критическом состоянии?: Рандомизированное контролируемое исследование. Американский журнал физической медицины и реабилитации. 2017. [PubMed] [Google Scholar] 25. Ван Даален Ф., Принс Дж., Опмер Б., Бурмеестер М., Виссер С., ван Хест Р. и др.Влияние контрольного списка антибиотиков на продолжительность пребывания в больнице и соответствующее использование антибиотиков у взрослых пациентов, получающих антибиотики внутривенно: рандомизированное исследование ступенчатого клина. Клиническая микробиология и инфекции. 2017. [PubMed] [Google Scholar] 26. Каллен М.С., Принс Дж. М.. Систематический обзор показателей качества для надлежащего использования антибиотиков у госпитализированных взрослых пациентов. Отчеты об инфекционных заболеваниях. 2017; 9 (1). [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 28. Пицак EJ, Hwang W-T, Malkowicz SB, Guzzo TJ.Факторы, влияющие на продолжительность пребывания после радикальной цистэктомии: значение для лечения рака и периоперационного ведения. Анналы хирургической онкологии. 2014; 21: 4383 DOI: 10.1245 / s10434-014-3877-1 [PubMed] [Google Scholar]

Подход к статистическому анализу и анализу данных

PLoS One. 2018; 13 (4): e01.

, Концептуализация, Написание — первоначальный проект, 1, , Формальный анализ, 2, 3, , Методология, 1 , Управление проектом, 1 , Надзор, # 2, * и, Надзор, Написание — просмотр и редактирование # 1, *

Хёнён Бэк

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Минсу Чо

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

3 Школа менеджмента, Ульсанский национальный институт науки и технологий, Ульсан, Южная Корея

Сеок Ким

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Хи Хван

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Минсок Сонг

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

Суён Ю

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

Такеру Абэ, редактор

1 Управление исследований и бизнеса в области электронного здравоохранения, Больница Бунданг Сеульского национального университета, Соннам, Южная Корея

2 Департамент промышленной и управленческой инженерии, Пхоханский университет науки и технологий, Пхохан, Южная Корея

3 Школа инженерии управления, Ульсанский национальный институт науки и технологий, Ульсан, Южная Корея

Городской университет Йокогамы, ЯПОНИЯ

# Участвовал в равных долях.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

‡ Эти авторы также внесли равный вклад в эту работу и являются первыми авторами.

Поступила 30.07.2017; Принято 2 апреля 2018 г.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника. другими статьями в PMC.
Заявление о доступности данных

Существуют этические ограничения на обмен данными, поскольку институциональный совет по наблюдению больницы Бунданг Сеульского национального университета, который одобрил это исследование, не одобрил публичное хранение данных. Хотя все данные ЭУЗ, использованные в этом исследовании, были обезличены, они были получены из конфиденциальных медицинских записей, с которыми следует безопасно обращаться. Кроме того, есть вероятность, что данные могут быть объединены с другими источниками данных и деидентифицированы.Данные доступны по запросу в Комитете по доступу к данным / этике Института больницы Сеульского национального университета Бунданг (SNUBH) для исследователей, которые соответствуют критериям доступа к конфиденциальным данным (контакт: gro.hbuns@3878hjh).

Реферат

Предпосылки

Продолжительность пребывания (LOS) является важным показателем эффективности управления больницей. Сокращение количества дней пребывания в стационаре приводит к снижению риска инфекций и побочных эффектов лекарств, повышению качества лечения и увеличению прибыли больницы за счет более эффективного управления койками.Целью этого исследования было определить, какие факторы связаны с продолжительностью пребывания в больнице, на основе электронных медицинских карт, чтобы более эффективно управлять пребыванием в больнице.

Материалы и методы

Объекты исследования были взяты из базы данных пациентов, поступивших в третичную университетскую больницу в Южной Корее в период с января по декабрь 2013 года. Пациенты были проанализированы по следующим трем категориям: описательный и исследовательский анализ, анализ структуры процесса с использованием методов интеллектуального анализа данных, а также статистического анализа и прогнозирования LOS.

Результаты

В целом 55% (25 228) пациентов были выписаны в течение 4 дней. В отделении восстановительной медицины (RH) был самый высокий средний показатель LOS — 15,9 дней. Из всех состояний, диагностированных более 250 раз, диагнозы I63.8 (инфаркт мозга, средняя мозговая артерия), I63.9 (инфаркт территории средней мозговой артерии) и I21.9 (инфаркт миокарда) были связаны с самым длительным средним пребыванием в больнице. и высокое стандартное отклонение. Пациенты с этими состояниями также чаще переводились в отделение RH для реабилитации.Ряд переменных, таких как перевод, время задержки выписки, частота операций, частота диагностики, серьезность, уровень койки и тип страховки в значительной степени коррелировали с LOS.

Выводы

Точное понимание факторов, связанных с LOS, и прогрессивные улучшения в обработке и мониторинге могут позволить более эффективное управление LOS у стационарных пациентов.

Введение

Продолжительность пребывания в больнице (LOS) является важным показателем использования медицинских услуг, который используется для оценки эффективности управления больницей, качества ухода за пациентами и функциональной оценки.Снижение LOS было связано со снижением риска оппортунистических инфекций и побочных эффектов лекарств, а также с улучшением результатов лечения и более низкими показателями смертности. Кроме того, более короткое пребывание в больнице снижает бремя оплаты медицинских услуг и увеличивает текучесть койко-мест, что, в свою очередь, увеличивает рентабельность больниц при одновременном снижении общих социальных затрат. [1, 2]

Предыдущие исследования изучали эффективное лечение LOS. Большинство из них касались субъектов, стратифицированных по состоянию или отделению приема, например, пациенты, госпитализированные в специализированные отделения, такие как психиатрические отделения [3] или отделения интенсивной терапии (ОИТ) [4, 5]; пациенты с переломом бедра [6] или перенесшие операцию на коронарной артерии [7]; или те, кто поступил с конкретным диагнозом, например, сердечная недостаточность [1, 8] или заболевание легких [9].

LOS среди пациентов с одним и тем же заболеванием или перенесших один и тот же тип хирургического вмешательства может различаться из-за сложных факторов, связанных с индивидуумом, или из-за различных потоков процессов в разных организациях или различий в медицинской практике. По этой причине [10], чтобы понять, какие факторы связаны с LOS, все действия в рамках общего процесса приема пациентов следует анализировать с разных точек зрения.

В этом исследовании данные электронных медицинских карт (EHR) и технология интеллектуального анализа данных использовались для анализа всех журналов событий, введенных между поступлением и выпиской пациента.Это позволило нам тщательно изучить вопросы, касающиеся больничных процессов, которые влияют на фактическую LOS, а также другие связанные факторы. Целью этого исследования было определить методологию, которую можно было бы применить, чтобы помочь больницам более эффективно управлять продолжительностью пребывания в стационаре.

Материалы и методы

Данные и предварительная обработка

Данные журнала, зарегистрированные в период с января по декабрь 2013 г., были извлечены из электронной записи больницы общего профиля для анализа факторов, коррелирующих с продолжительностью пребывания в больнице.Субъектами были пациенты, госпитализированные (и выписанные) в 2013 г. Извлеченный журнал событий показан в.

Таблица 1

Типы и атрибуты данных журнала событий.

Тип события Атрибут
Информация о пациенте Идентификатор пациента, идентификатор случая, код диагноза (первичный диагноз), название диагноза (первичный диагноз), код отделения (выданный диагноз), серьезность, Страховой код, стоимость госпиталя
Прием Идентификатор случая, Указанная дата госпитализации, Плановая дата госпитализации, Фактическая дата госпитализации, Код отделения, Идентификатор врача, Уровень койки
Хирургия Идентификатор случая, Дата операции, Код операции , Название хирургии, идентификатор хирурга, отделение хирурга
Процедура Идентификатор случая, дата выдачи, идентификатор исполнителя, отдел исполнителя, код процедуры, название процедуры
Передача Идентификатор случая, дата передачи, дата запроса / аннулирование дата, код отдела до перевода, код отдела после перевода, класс койки после перевода
Консультация Идентификатор случая, идентификатор запрашивающего врача, идентификатор запрошенного врача, код отделения, дата консультации, дата ответа
Антибиотики Идентификатор случая, дата начала, дата окончания, код антибиотика, название антибиотика
Выписка Случай Идентификационный номер, указанная дата выписки, идентификатор врача, код отделения, фактическая дата выписки

За полный 2013 год мы собрали 53 965 пациентов, за исключением 745 и 1029 пациентов, которые находились в больнице в первый и последний день год соответственно.Кроме того, не было указано даты выписки для двух субъектов, и 8 295 пациентов получили дневное хирургическое вмешательство, которое не требует госпитализации. Они также были удалены из набора анализируемых целевых субъектов. Вкратце, из 53 965 пациентов 8 419 пациентов были исключены из-за повторной госпитализации из-за неожиданных событий (122), отсутствия даты выписки (2) и дневного хирургического вмешательства (8 295). Наконец, были проанализированы данные 45 546 человек. Для точного анализа данных были исключены следующие данные: данные, которые предположительно были введены неправильно, например, даты платежных накладных, записанные до даты поступления или после даты выписки; даты завершения перевода, зарегистрированные до даты поступления; и процедуры, выполненные после установленной даты.

Настоящее исследование было одобрено (IRB № B-1409 / 268-107) Советом по институциональному надзору больницы Бунданг Сеульского национального университета, который отказался от информированного согласия пациентов. Все данные EHR, предоставленные исследователям для этого исследования, были деидентифицированы.

Методы анализа

Методы анализа, использованные в исследовании, показаны и разделены на следующие категории: описательный и исследовательский анализ, анализ структуры процессов с использованием методов интеллектуального анализа процессов, а также статистический анализ и прогноз для LOS.Описательный и исследовательский анализ стремится понять с разных сторон текущие обстоятельства, окружающие больницу LOS. Мы включили в эту категорию анализа три подробных пункта анализа: анализ эффективности для LOS, анализ LOS в соответствии с диагнозом и анализ для долгосрочной госпитализации.

Таблица 2

Методы анализа.

9015 9 Анализ шаблонов процессов с использованием методов анализа процессов
Категория анализа Элементы анализа Цель и метод
Описательный и исследовательский анализ Анализ производительности для LOS ■ Цель: понять общую производительность LOS статистика основных данных с использованием базового анализа производительности [11] из процесса интеллектуального анализа данных
Анализ LOS в соответствии с диагностикой ■ Цель: определить разницу LOS для каждого диагноза
■ Метод: Измерение производительности на основе z-показателя [ 12] и проведение сравнительного анализа
Анализ для пациентов, находящихся в длительной госпитализации ■ Цель: понять особенности пациентов, находящихся в длительной госпитализации, и их отличия от обычных стационарных пациентов
■ Метод: построение кластеров на основе пациентов LOS и проведение сравнительного анализа производительности
Анализ LOS с точки зрения шаблонов передачи ■ Цель: исследовать различия LOS в зависимости от того, был ли шаблон передачи выполнен или нет, и каждого шаблона передачи
■ Метод: обнаружение шаблонов передачи с использованием анализ паттернов [13] из процесса добычи
Статистический анализ и прогноз для LOS Получение коррелированных факторов на LOS ■ Цель: понять ключевые факторы, которые коррелируют с LOS
■ Метод: проведение статистического анализа с использованием T-теста и ANOVA [14]
Построение прогностической модели LOS пациентов ■ Цель: прогнозирование LOS пациентов
■ Метод: построение модели прогнозирования с использованием таких методов машинного обучения, как регрессионный анализ [15]

Во-первых, анализ производительности для LOS использует базовый метод анализа производительности [11] в процессе min ing и измеряет базовую статистику дней, проведенных в больнице.Это включало анализ общего распределения дней госпитализации, а также корреляцию между количеством пациентов в каждом отделении и количеством дней госпитализации.

Во-вторых, анализ LOS в соответствии с диагнозом с использованием Z-показателей [12] для анализа различий в LOS по диагнозу. Мы постулировали, что анализ абсолютной LOS для всех диагнозов имеет ограниченную ценность, поскольку существуют значительные различия в требуемой LOS в зависимости от конкретных диагнозов. Чтобы преодолеть это ограничение, относительная LOS была измерена и сравнена путем получения стандартной оценки каждого диагноза на основе среднего значения и стандартного отклонения LOS для каждого отделения.Это демонстрируется следующим образом (1) [12]:

Standardscore (Z — Score) = наблюдаемое LOS — ожидаемое значение низкого стандартного отклонения от LoS

(1)

Анализ длительной госпитализации с целью определения характеристик пациентов, находящихся в длительной госпитализации. С этой целью мы использовали статистический анализ для наблюдения за кластеризацией пациентов и применили анализ производительности к каждой группе, чтобы выявить различия между группами.

Вторая категория анализа — это анализ структуры процессов с использованием методов анализа процессов для анализа связи между схемой перевода и количеством дней госпитализации.Мы использовали метод анализа паттернов [13] для извлечения паттерна передачи, и этот метод предлагает информацию о производительности, такую ​​как частота каждого паттерна, среднее необходимое время и среднее требуемое время.

Третья категория анализа — это статистический анализ и прогноз LOS, определяющий основные факторы, коррелирующие с LOS, и прогнозирование LOS на основе идентифицированных факторов. Для этой цели методы статистического анализа [14] включали тест Стьюдента t и дисперсионный анализ (ANOVA), а также методы работы машины [15], такие как регрессионный анализ.

Наш подход был проанализирован с помощью фреймворка ProM [16] и научных инструментов Python с открытым исходным кодом, Scikit-learn [17]. Фреймворк ProM — это программное обеспечение с открытым исходным кодом для анализа процессов, которое предоставляет множество функций анализа. Мы использовали базовый анализ производительности и метод анализа шаблонов из структуры ProM. Что касается статистического анализа, мы использовали модуль Python Scikit-learn, который предоставляет широкий спектр методов машинного обучения.

Структура анализа LOS

При объединении всех вышеперечисленных элементов, используя данные журнала EHR, мы выполнили предварительную обработку данных и проанализировали данные в соответствии с LOS. Мы также разработали структуру анализа LOS, которая включает в себя общий поток модели, которая может прогнозировать LOS пациента. Структура анализа LOS визуально представлена ​​в.

Структура анализа LOS.

На этапе подготовки данных мы извлекли данные журнала EHR. Процесс предварительной обработки данных повысил качество данных для получения значимых результатов анализа.На этапе анализа данных было выполнено четыре типа анализа: анализ эффективности LOS, анализ схем передачи LOS, анализ LOS в соответствии с диагнозом и анализ длительной госпитализации. Результаты анализа были значимыми, поскольку они выявили связь между LOS и другими элементами данных, а также помогли понять ключевые факторы, коррелирующие с продолжительностью пребывания в больнице на этапе прогнозирования. На этапе прогнозирования основные факторы, коррелирующие с количеством дней пребывания, были определены с помощью анализа данных и статистического анализа на основе журналов.Затем была разработана модель для оценки количества дней госпитализации на основе полученных факторов.

Результаты

Анализ эффективности для LOS

Анализируя данные за 2013 год, госпитализированные пациенты выписывались в среднем около 7 дней, а диапазон продолжительности пребывания в больнице был довольно широким (то есть межквартильный диапазон: 2,0–8,0). Подробная информация о значениях, связанных с LOS, представлена ​​в. Кроме того, что касается распределения LOS, примерно 55% (25 228) госпитализированных пациентов были выписаны в течение 4 дней, и из этих пациентов примерно 20% (8969) были выписаны из больницы на второй день госпитализации. .

Таблица 3

Краткая информация о продолжительности пребывания госпитализированных пациентов.

Метрическая система Значение
Среднее значение 7,0
Медиана 4,0
Минимальный межквартильный диапазон (т.е., IQR) 0 (т.е. пациенты были выписаны в тот же день)
Максимум 243.0

Кроме того, по отделам был проведен детальный анализ продолжительности пребывания. представляет диаграмму продолжительности пребывания в больнице для каждого отделения. Неожиданные записи, то есть выбросы, были удалены на графике для эффективного сравнительного анализа.

Распределение продолжительности пребывания.

(a) Общая продолжительность пребывания. (b) Продолжительность пребывания в больнице по отделениям.

Средняя продолжительность пребывания в стационаре в реабилитационной медицине составляла 14 дней; 10 дней на психоневрологию; 9 дней при приеме в гериатрический центр; и 8 дней для внутренних болезней, инфекционных болезней.Кроме того, IQR пребывания в больнице составлял 11,50 (т.е. 5,0–16,50) дней для нейропсихиатрии; и 10 (т.е. 4,0–14,0) дней для внутренних болезней и инфекционных заболеваний.

На основе анализа среднего и межквартильного размаха (т. Е. IQR) LOS в каждом отделении пациенты были разделены на три группы. Обратите внимание, что IQR означает статистическую дисперсию распределения. показывает результаты анализа по среднему и IQR LOS по отделу.

Результаты анализа по среднему и IQR LOS по отделам.

На основе анализа среднего и IQR LOS мы определили, что существует положительная корреляция между двумя показателями. Как бы то ни было, среднее значение LOS было выше, и общая дисперсия LOS тоже была выше. Учитывая эту тенденцию, мы разделили отделы на три группы следующим образом.

  • Группа A — Среднее значение и IQR LOS: низкий

  • Группа B — Среднее значение и IQR LOS: высокий

  • Группа C — Среднее значение и IQR LOS: значительно высокий

Во-первых, Группа A была группой с относительно более низким IQR и средним LOS, чем в других отделах.В группу вошли пациенты, проходившие курс лечения в области радиологии (DR), офтальмологии (OT) или акушерства и гинекологии (OG) среди других. Было замечено, что эти отделения в группе А преуспевают в содержании своих пациентов с краткосрочным и низкодисперсным пребыванием. Таким образом, это была оценена как группа со значительно низкой потребностью в улучшении. Группа B включала относительно более высокий IQR и средний показатель LOS, чем в других отделах. Центр клинической нейробиологии (CNSC), нефрология внутренней медицины (IMN) и внутренняя медицина аллергии (IMA) проявили эту черту и были отмечены как отделения, которым необходимо улучшить свое стационарное лечение.Было установлено, что в этих отделах средний LOS был близок к среднему по всем отделам, то есть 6,01 дня. Однако у некоторых пациентов LOS был значительно выше, чем у других; таким образом, это привело к несколько завышенному значению IQR. Таким образом, мы пришли к выводу, что существует необходимость систематического управления процессом оказания медицинской помощи конкретным пациентам. Наконец, Группа C характеризовалась значительно более высокими средними показателями и IQR продолжительности пребывания в больнице. Реабилитационная медицина (RH), нейропсихиатрия (NP), внутренние инфекционные заболевания (IMI), гериатрический центр (GC) были включены в группу C, и для выявления проблем, которые могут вызвать длительную LOS, требовался подробный анализ характеристик пациента.

LOS в соответствии с диагнозом

Диагноз был основным фактором, коррелирующим с количеством дней лечения [18]. LOS определяется разными переменными и зависит от конкретного диагноза. Среднее значение LOS для каждого диагноза по МКБ-10, выставленного каждым отделением, было преобразовано в Z-балл, а затем проанализировано. Код МКБ-10 состоит из первых трех символов для обозначения категории диагноза, следующих трех символов (символы с третьего по шестой) для представления дополнительных деталей, включая соответствующую этиологию, анатомическое расположение или степень тяжести, и седьмой символ для расширения.показано распределение стандартных диагностических баллов по каждому отделению. Такие диагнозы, как J44.9 (хроническая обструктивная болезнь легких), T82.7 (инфекция сосудистого трансплантата), T04.3 (раздавливание нескольких областей нижних конечностей), M00.99 (неуточненный септический артрит), Z93.8 ( состояние еюностомии) часто дают более высокие стандартные баллы по сравнению с другими диагнозами даже в той же области медицины.

Распределение стандартного отклонения диагноза по отделениям.

Среди часто встречающихся диагнозов, которые регистрировались более 250 раз, диагноз — I63.8 (инфаркт мозга, средняя мозговая артерия) (среднее значение: 13,42 и IQR: 5–17) и I63,9 (инфаркт территории средней мозговой артерии) (среднее значение: 13,96 и IQR: 5–19,5) были связаны с более высоким средним и межквартильный размах для LOS.

Все два вышеупомянутых диагноза связаны с инфарктом, и подробный анализ предоставленной медицинской помощи показал, что пациенты часто переводились в RH для реабилитационной терапии, а также были случаи, когда на конкретном пациенте выполнялось несколько хирургических вмешательств.Считается, что такие случаи могли сыграть роль в влиянии на средний LOS, а также на его межквартильный диапазон.

показывает продолжительность пребывания в больнице для 30 основных заболеваний, когда все диагностические коды МКБ-10 были объединены в категорию уровня с 3 цифрами. Категория диагноза F30-F39 (Расстройства настроения [аффективные] расстройства оказались наивысшим средним и межквартильным диапазоном для LOS (Среднее значение: 13,53 и IQR: 6–17,5) с умеренной частотой).

Таблица 4

Продолжительность пребывания в больнице по названию классификации частых болезней (топ-30).

K80-K87 суставов и артерий I70-I79 9045 90450 9015 9015 9015 9015 O80-O84160600 902–6 50 0 J4710 905 6 травмы от колена и голени 9045 Анализ пациентов с длительной госпитализацией

Выписка из стационара на длительный срок является одним из основных показателей, которым активно управляет больница, поскольку более короткое пребывание в больнице напрямую связано с увеличением доходов больницы за счет увеличения текучести кадров в больнице, а также увеличения дневной средняя стоимость медицинской помощи.Обычно «пациенты длительного пребывания в стационаре» определяются как пациенты, находящиеся в стационаре более 30 дней.

Пациенты были разделены на три группы в соответствии с LOS: A (менее 7 дней), B (7 дней и более и менее 30 дней) и C (30 дней и более). Примерно 3% (1327 человек) всех пациентов находились в длительном стационаре в группе C.Показывает, что по сравнению с пациентами с более коротким LOS, у долгосрочных стационарных пациентов значительно выше процент хирургических пациентов (54,26%), переведенных пациентов (41 .97%) и пациентов, получающих лечение антибиотиками (92,31%), а также большее количество хирургических вмешательств (2,01 случая), антибиотиков (116,55 случая) и процедур (385,99 случая) на пациента, а также большее количество процедур на человека в сутки (7,96 случая).

Таблица 5

Сравнение разной продолжительности пребывания в больнице.


Классификация болезней Кол-во пациентов Продолжительность пребывания (дни)
Среднее значение Med IQR C Макс. C97 Злокачественные новообразования 6952 8,72 6 3–11 0 207
D00-D09 Новообразования in situ60 7.56 4 3–9 0 182
I60-I69 Цереброваскулярные заболевания 1934 12,50 7 4–6 209 9015 9015 Заболевания желчного пузыря, желчевыводящих путей и поджелудочной железы 1543 5,99 3 2–7 0 77
I70-I79 артерии и артерии 1542 6.62 2,5 1–9 0 207
I20-I25 Ишемическая болезнь сердца 1177 4,08 2 2–6 N40-N51 Болезни мужских половых органов 1073 3,36 1 1–4 0 72
D37-D48 9045 Неопределенное или неизвестное поведение 5.34 3 3–6 0 114
M60-M79 Нарушения мягких тканей 1007 8,03 6 4–9 0 116156 0–9 0 Z40-Z54 Лица, обращающиеся за медицинской помощью по поводу определенных процедур и медицинской помощи 965 3,69 3 2–4 0 28
M30-M36 Системные нарушения соединительной ткани 883 8.29 7 4–11 0 53
D10-D36 Доброкачественные новообразования 869 3,73 2 Роды847 4.07 3 2–5 0 61
J20-J22 Другие острые инфекции нижних дыхательных путей 677 677

6 4–10 0 114
K35-K38 Заболевания аппендикса 635 4.48 3 2–6 N80-N98 Невоспалительные заболевания женских половых путей 564 3,59 3 3–3 0 65
I26-I28 Болезни легких и легочного кровообращения 530 5.56 2 1–4 0 142
J30-J39 Другие болезни верхних дыхательных путей 502 2,46 2
M80-M94 Остеопатии и хондропатии 484 9,66 5 5–9 0 243
9045 9015 9015
Хронические заболевания нижних отделов органов дыхания 2.91 2 2–2 0 88
R50-R69 Общие симптомы и признаки 459 4,86 ​​ 3 1–5
H65-H75 Заболевания среднего уха и сосцевидного отростка 407 3,92 3 3–4 1 35
E45-E14 Сахарный диабет .40 4 3–4 1 45
G40-G47 Эпизодические и пароксизмальные расстройства 389 5,11 3
G50-G59 Расстройства нервов, нервных корешков и сплетений 386 5,11 3 2–5 0 87
S80-S89 383 6.11 4 3–6 1 128
N10-N16 Тубулоинтерстициальные заболевания почек 380 7.04 5 3–6
F30-F39 Расстройства настроения [аффективные] 331 13,53 11 6–17,5 0 73
K55-K64 10.12 6 3–12 1213
A15-A19 Туберкулез 328 7,15 4 3–7
41,97
Позиции A
(до 7 дней)
B
(7 ~ 30 дней)
C
(30 дней
или более)
Номер пациента (N)
( в процентах,%)
31,250
(69.00)
12,969
(28,00)
1,327
(3,00)
Средняя продолжительность жизни (в днях) 3,03 12,23 48,51
606 907 907 54,26
Операций на пациента (случаев) 1,01 1,13 2,10
Пациенты, переведенные (%) 0,75 12,35
54.98 77,86 92,31
Антибиотики на пациента (случаи) 7,57 24,78 116,55
Антибиотики на пациента в день (случаи) 2,506 2,506 9015
Процедур на пациента (случаи) 22,87 84,54 385,99
Процедур на человека в день (случаи) 7,55 6,91 7.96

С увеличением LOS пациенты подвергаются более высокому риску инфекций, и соответственно увеличивается использование антибиотиков широкого спектра действия. Использование антибиотиков широкого спектра действия может привести к развитию устойчивости к лекарствам и другим серьезным побочным эффектам. По этой причине ряд антибиотиков считается антибиотиками ограниченного применения и отпускается по ограниченному рецепту. В этом исследовании соотношение антибиотиков ограниченного применения, вводимых 1000 случайно выбранным пациентам (12.79%) был выше, чем в группе A (0,7%) или группе B (2,99%) (значение P <0,001).

Анализ LOS с точки зрения схем перевода

Перевод был определен как смена отделения, требуемая состоянием пациента, и один из факторов, связанных с обработкой госпитализированных пациентов.

Анализ количества дней пребывания в стационаре на основе схемы перевода показал, что из всех пациентов 5,25% (2392) переведенных в среднем провели в больнице на 17 дней больше, чем те, кто не был переведен.Было наибольшее количество случаев перевода пациентов в отделения RH и IMH, и из них пациенты были переведены из CNSC (среднее значение: 29,56 и IQR: 21,25–34,00) и SPC (среднее значение: 34,08 и IQR: 23,25–2). 42.00) до RH имели самый высокий межквартильный размах, а также средний LOS. LOS по схеме передачи показаны на.

Таблица 6

Продолжительность пребывания в стационаре по схеме перевода.

10 7–613 901 9015C -> Реабилитационная медицина (RH)0 8 Clinical Center (CN Neuroscience) 90–24 63

Предметы
Кол-во пациентов Продолжительность пребывания (дни)
Среднее Среднее IQR Мин. Макс. не передано 43,154 6.08 4,0 2–7 0 243
Пациенты, переведенные 2,392 23,12 17,0 10–2906 91 Центр клинической неврологии (CNSC) -> Реабилитационная медицина (RH) 294 29,56 27 21,25–34 7 148
Внутренняя медицина Гастроэнтерология (IMG) — GS ) 251 16.73 12 8–20 2 110
Респираторный центр (РЦ) -> Внутренняя медицина Гематология (IMH) 169 11,33 0 67
Центр лечения заболеваний суставов и реконструкции (JRC) -> Реабилитационная медицина (RH) 71 25.08 22 18–28,5 4 87
62 34.08 28 23,25–42 11 88
Медицина внутренних органов Гастроэнтерология (IMG) -> Медицина внутренних органов Гематология (IMH) 55 11,55 9 44
Общая хирургия (GS) -> Внутренняя гематология (IMH) 46 15,33 11 8–19.75 3 59
-> Гематология внутренних болезней (IMH) 41 14.93 13 9–18 3 56
Общая хирургия (GS) -> Пластическая и реконструктивная хирургия (PS) 37 14.16 10 8–612 61
Внутренняя медицина Нефрология (IMN) -> Урология (UR) 22 13,59 10,5 7–20 6 31 IM
> Общая хирургия (GS) 22 18.27 16,5 10–24,75 5 43
Сердечно-сосудистый центр (CVC) -> Респираторный центр (RC) 21 19,48 1745
Общая хирургия (GS) -> Внутренняя медицина Гастроэнтерология (IMG) 20 17,35 12 9–21,25 5 46

коррелированные факторы LOS показывает результаты анализа между LOS и различными переменными госпитализации: время, необходимое для перевода, задержка выписки, частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, тяжесть, уровень койки и тип страхования.

Таблица 7

Переменные, связанные с продолжительностью пребывания в больнице.

23456 201555 Время разгрузки 901 ) 9045 –8 901 60 4 .000 9045 197 или более .81 0,00156 246 9015 901
Позиция Тип Номер% Продолжительность пребывания (дни) P-значение
Среднее Среднее Std IQ
Время передачи 1 ) менее 2 дней 178 46.97 14,01 10 12,79 7–17 2 85 <0,001
2 или более дней 53,03 11–27,75 4 205
Итого 379 100,00 18,70 13 19,11 8–23 2 2 менее 1 дня 38,166 83.80 6,96 4 9,94 2–8 0 243 0,031
1–2 дня 7,137 15,67 15,66 15,66 1 148
2 или более дней 243 0,53 5,54 3 6,51 3–5 2 100.00 6,98 4 9,76 2–8 0 243
Частота операций 0 26,145 57,4 906 8,345 8,3 0 193 <0,001
1 18,286 40,20 6,97 4 8,41 3–8 2 2.00 21,25 15 20,02 10–24 1 205
3 или более 182 0,40 5045 9064 9045 9045 9045 9045 39,5 243
Итого 45,546 100,00 6,98 4 9,76 2–8 0 2431 9045 9015 9015 9015 3,33 2 2,31 2–4 2 6 <0,001
1 41,696 91,55 907 4,7 0 243
2 3,477 7,63 14,53 9 16,50 4–20 0 38,24 32 31,84 16–50 1 213
Всего 45,546 100,00 6,98 9045 6,98 4 9045 6,98 2 243
Уровень серьезности Общий 31,840 69,9 6,56 4 9,79 2–7 060 30.1 7,94 5 9,62 3–9 0 197
Всего 45,546 100,00 6,98 9045 6 4 4 243
Слой слоя Верхний сорт 24,870 38,17 2,90 2 3,98 1–3 0 99 61.83 5,84 4 7,23 2–7 0 178
Итого 65,151 100,00 4,72 9045 1 1 905 178
Вид страхования Медицинское страхование 43,704 95,37 6,92 4 9,73 2–8 0 243 901.001
Несчастный случай на производстве 74 0,16 14,19 8 17,08 4,25–15 1 83
Медицинская помощь6 6 10,56 3–11 0 120
Медицинские исследования 90 0,20 8,84 3 10.60 2–13 0 48
Самостоятельная оплата 418 0,91 5,52 3,5 6,48 2–6 0 346 0,76 12,22 7 15,73 4–13 0 128
Всего 45,824 100,00 906 96082 2–8 0 243

Пациенты, которым требовалось 2 или более дней для перевода, имели большее количество дней госпитализации (среднее: 23,99 и IQR: 11,00–27,75), чем пациенты с LOS ниже 2 дня (среднее значение: 14,01 и IQR: 7,00–17,00). Время выписки пациентов показало, что пациенты, которым требовалось 1-2 дня (среднее значение: 7,12 и IQR: 3,00-8,00), имели более высокий показатель LOS, чем пациенты, которым требовался 1 день или меньше (среднее значение: 6,96 и IQR: 2,00-8,00) или 2 дня или более ( Среднее значение: 5,54 и IQR: 3.00–5.00). Пребывание в больнице, основанное на частоте хирургических вмешательств, показало, что пациенты, перенесшие 3 или более хирургических вмешательств, имели самый длительный LOS (Среднее значение: 50,30 и IQR: 23,00–64,00) по сравнению с пациентами, не перенесшими операции (Среднее значение: 6,17 и IQR: 2,00–7,00), 1 вмешательство (Среднее: 6,97 и IQR: 3,00–8,00) или 2 вмешательства (Среднее: 21,25 и IQR: 10,00–24,00). С точки зрения диагноза, пациенты с 3 и более диагнозами пребывали в стационаре дольше всего (среднее значение: 38,24 и IQR: 16,00–50,00) по сравнению с пациентами без диагноза (среднее значение: 3,14).33 и IQR: 2,00–4,00), 1 диагноз (Среднее значение: 6,07 и IQR: 2,00–7,00), 2 диагноза (Среднее значение: 14,53 и IQR: 4,00–20,00).

Пациенты, получавшие интенсивную терапию (среднее значение: 7,94 и IQR: 3,00–9,00), с большей вероятностью имели более длительный LOS, чем те, у кого его не было (среднее значение: 6,56 и IQR: 2,00–7,00), и пациенты в палатах общего профиля (среднее значение: 5,84). и IQR: 2,00–7,00) с большей вероятностью оставались в больнице дольше, чем пациенты в палатах старших классов (среднее значение: 2,90 и IQR: 1,00–3,00). Анализ пребывания в больнице по типу страхования показал, что госпитализации, связанные с несчастными случаями на производстве, медицинской помощью, медицинскими исследованиями и автомобилями, происходили реже, чем госпитализации по медицинскому страхованию, хотя LOS был относительно выше.Все переменные были статистически значимыми. (P <0,05)

Построение прогнозной модели LOS пациента

В этом разделе представлена ​​модель для прогнозирования количества дней в больнице на основе значимых переменных, проанализированных выше. Для разработки модели был проведен множественный регрессионный анализ. В качестве независимых переменных использовались следующие пять переменных: частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, частота перевода пациентов, степень тяжести и тип страховки. LOS использовалась как зависимая переменная.Кроме того, мы разделили данные на обучающий и тестовый набор данных, чтобы измерить точность модели; 80% и 20% данных стали обучающими и тестовыми данными соответственно. предоставляет результат множественного регрессионного анализа. Все пять переменных были статистически значимыми и, следовательно, коррелировали с прогнозом продолжительности пребывания в больнице. В регрессионной модели из набора обучающих данных R 2 было 0,267, и продолжительность госпитализации рассчитывалась следующим образом: LOS (дни) = 2.72 + 2,70 * (частота операций) + 2,46 * (частота диагностики) + 11,65 * (номер перевода) + 1,02 * (степень тяжести) — 0,80 * (вид страховки). В результате измерения точности с помощью тестового набора данных мы определили, что средняя абсолютная ошибка модели составляет 4,68.

Таблица 8

Построена модель прогнозирования продолжительности пребывания в больнице.

156 906 906
Позиции β SE t Значение P
Константа 2.72 0,29 9,50 <0,001
Частота операций 2,70 0,07 39,70 <0,001
Частота диагноза
9045
Частота передачи 11,65 0,20 57,20 <0,001
Серьезность (Y = 1) 1,02 0.10 10,32 <0,001
Тип страхования (медицинское страхование = 1) -0,80 0,22 -3,59 <0,001

Кроме того, мы провели дальнейший анализ модель для определения того, находится ли конкретный пациент в стационаре на длительный срок. Как мы уже говорили ранее, мы определили длительно находящихся в стационаре пациентов, которые пролежали в больнице 30 и более лет. Что касается этого анализа, для построения модели использовался случайный лес, а для измерения точности было выполнено разделение данных на 80% для обучения и 20% для тестового набора данных.В результате выяснилось, что точность классификационной модели составляет 0,9732. То есть у модели было достаточно возможностей для классификации длительно госпитализированных пациентов. Кроме того, относительная важность каждой особенности, частота переноса была самой высокой и составила 41,40%, в то время как частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, серьезность и тип страхования составляли 28,44%, 24,13%, 4,77% и 1,26% соответственно.

Обсуждение

Это исследование было направлено на анализ связи между данными событий EHR и LOS у стационарных пациентов с использованием статистического анализа и технологии анализа данных процесса, чтобы определить, какие факторы коррелируют с LOS.

Среди переведенных пациентов средняя продолжительность пребывания в больнице была увеличена на 17 дней по сравнению с теми, кто не был переведен. Среднее количество дней пребывания в стационаре (и стандартное отклонение) было самым высоким среди пациентов, переведенных из CNSC и SPC в RH. Кроме того, среди диагнозов МКБ-10, которые регистрировались более 250 раз, три наиболее часто встречающихся диагноза были связаны с инфарктом. Детальный анализ медицинской помощи показал, что большинство этих пациентов были переведены в РЗ для реабилитации.Аналогичное распределение пациентов по диагнозу наблюдалось между пациентами, переведенными из CNSC и из SPC в RH.

Инсульт, на который приходится большинство случаев инфаркта головного мозга, требует различных методов реабилитационного лечения, таких как физическая, речевая и профессиональная терапия, из-за большого разнообразия симптомов, возникающих в зависимости от локализации повреждения в головном мозге. . Хотя LOS был увеличен, увеличение времени реабилитации было связано с увеличением функционального восстановления.[19, 20]

Когда диагностические коды МКБ-10 классифицируются по трехзначному уровню, одно из психических расстройств, аффективные расстройства настроения показывают наивысшее среднее значение для LOS. Были изучены факторы, влияющие на LOS у психиатрических пациентов. [21, 22] Поскольку психиатрические пациенты имеют разные факторы госпитализации в соответствии с личными характеристиками, кажется, что необходимо найти эффективные способы управления LOS, анализируя различные личные характеристики и пути лечения. среди психиатрических больных.

Анализ данных о переводе пациентов и диагностических данных показал, что LOS был высоким среди пациентов, которые были переведены в RH. Было вероятно, что вторичные проблемы, вызванные первичным заболеванием, с большей вероятностью коррелируют с LOS. Клинические пути (CP) [23], основанные на фактических данных и стандартизированные практические руководства разрабатываются и применяются для повышения качества медицинской помощи и снижения LOS как при заболеваниях, так и при хирургических вмешательствах. Возможно, потребуется разработать стандартизированное и оптимизированное практическое руководство для вторичного реабилитационного лечения (для улучшения функций), которое будет использоваться при РЗ.Сообщается, что использование эффективных программ реабилитации влияет на снижение затрат на госпитализацию, а также снижает LOS. [24]

Длительная госпитализация более 30 дней была связана с более высоким процентом хирургических операций и передачей, а также с ограничением использования антибиотиков по сравнению с другими пациентами. Очень важно управлять показателями использования антибиотиков для надлежащего и эффективного управления качеством медицинской помощи. [25] Хотя антибиотики важны для лечения и профилактики заболеваний, их длительное использование может привести к развитию лекарственной устойчивости с серьезными последствиями для здоровья.Это также может увеличить LOS и медицинские расходы. [26] Следовательно, использование противомикробных препаратов также должно контролироваться и контролироваться соответствующим образом.

Кроме того, это исследование показало, что следующие факторы коррелировали с LOS: время перевода, время задержки выписки, частота хирургических вмешательств, частота диагнозов, тяжесть состояния пациента, уровень койки и тип страховки. В большинстве исследований, изучающих факторы, связанные с продолжительностью госпитализации, участвовали субъекты, страдающие определенными заболеваниями или типами хирургических вмешательств, ограничивая связанные факторы индивидуальными характеристиками пациентов.Например, исследование детской астмы [27] показало, что переменными, коррелирующими с LOS пациента, были возраст, пол, ожирение и хроническое заболевание. В предыдущем исследовании, в котором изучались субъекты, перенесшие радикальную цистэктомию, пол, возраст и осложнения были связаны с пребыванием в больнице [28]. Важно отметить, что такие переменные, как характеристики пациента, не могут быть улучшены за счет изменений в больничной практике. В этом исследовании учитывались все пациенты, госпитализированные в больницу, а не ограничивались участники в зависимости от состояния здоровья или типа операции.Таким образом, были выявлены переменные, которые могут улучшить общую систему обработки данных и движения в больнице.

На основании важных результатов этого исследования были рекомендованы стратегии улучшения процесса перевода и выписки во всей больнице. Более того, ожидается, что эффективное лечение LOS возможно при постоянных усилиях по ведению пациентов, подвергающихся частым хирургическим вмешательствам, с множественными диагнозами и с тяжелыми состояниями.

В этом исследовании были некоторые ограничения, которые необходимо устранить.Во-первых, анализ процесса лечения пациентов, коррелирующий с LOS, был основан на данных из одной больницы. Поскольку существуют различия между больницами в процессе госпитализации и планах лечения, возможность обобщения была ограничена, и важно собирать и анализировать данные из нескольких больниц. Более того, анализ данных в основном ограничивался основными случаями госпитализации системы EHR; общие характеристики отдельных пациентов и факторы окружающей среды больницы не учитывались при анализе.LOS также может быть связан с месяцем года или днем ​​недели приема / выписки, например, прием в пятницу не выписывается до понедельника из-за отсутствия старшего персонала в выходные дни.

Несмотря на эти ограничения, это исследование проанализировало LOS на основе объективных данных EHR, которые включали все медицинские события для каждого стационарного пациента, а не для некоторых конкретных пациентов. Важно отметить, что это исследование представляет ценность, поскольку в нем проанализированы факторы, коррелирующие с LOS, и определены решения, позволяющие сократить это время.

В будущих исследованиях, связанных с пребыванием в больнице, может потребоваться сбор данных с множественным распределением, а также общих характеристик отдельных субъектов, их факторов окружающей среды, а также сезонных факторов и факторов даты / времени, которые не рассматривались в этом исследовании.

Выводы

В этом исследовании мы проанализировали различные переменные, коррелирующие с LOS, используя данные EHR при поступлении. Мы рассмотрели, как улучшить ведение ЛОС среди стационарных пациентов.

Исследования продолжительности пребывания в больнице важны, потому что они помогают больницам более эффективно управлять своими ресурсами и пациентами.В частности, определение факторов, связанных с LOS, для точного прогнозирования и управления количеством дней пребывания в стационаре, может быть полезным с точки зрения управления ресурсами больницы и может позволить разработать клинический путь, полезный для стационарного лечения.

На основе переменных, выявленных в этом исследовании, может потребоваться улучшить финансовую структуру больниц и разработать институциональные подходы для снижения стоимости медицинских услуг пациентов, способствуя эффективному использованию ресурсов больницы и сокращая продолжительность пребывания в больнице с помощью системы. при условии постоянного контроля.Отказ от ненужного пребывания в больнице — это стратегия сокращения общих национальных медицинских расходов.

Благодарности

Эта работа была частично поддержана Национальным исследовательским фондом Кореи (NRF), финансируемым Министерством образования, науки и технологий (№NRF-2016R1C1B2016346), и частично поддержана Программой развития биологических и медицинских технологий NRF, финансируемый правительством Кореи, Министерством науки и ИКТ (MSIT) (№NRF-2017M3A9B6062319).

Заявление о финансировании

Эта работа была частично поддержана Национальным исследовательским фондом Кореи (NRF), финансируемым Министерством образования, науки и технологий (No.NRF-2016R1C1B2016346) и частично при поддержке Программы развития био- и медицинских технологий NRF, финансируемой правительством Кореи, Министерством науки и ИКТ (MSIT) (№ NRF-2017M3A9B6062319). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Доступность данных

Существуют этические ограничения на совместное использование данных, поскольку Совет по институциональному надзору больницы Бунданг Сеульского национального университета, одобривший это исследование, не одобрил опубликование данных.Хотя все данные ЭУЗ, использованные в этом исследовании, были обезличены, они были получены из конфиденциальных медицинских записей, с которыми следует безопасно обращаться. Кроме того, есть вероятность, что данные могут быть объединены с другими источниками данных и деидентифицированы. Данные доступны по запросу в Комитете по доступу к данным / этике Института больницы Сеульского национального университета Бунданг (SNUBH) для исследователей, которые соответствуют критериям доступа к конфиденциальным данным (контакт: gro.hbuns@3878hjh).

Список литературы

1.Bueno H, Ross JS, Wang Y, Chen J, Vidan MT, Normand SL и др. Тенденции в отношении продолжительности пребывания и краткосрочных результатов среди пациентов Medicare, госпитализированных по поводу сердечной недостаточности, 1993–2006 гг. Джама. 2010. 303 (21): 2141–7. Epub 2010/06/03. DOI: 10.1001 / jama.2010.748; Идентификатор PubMed Central PMCID: PMCPmc3020983. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 2. Роттер Т., Родственник Л., Джеймс Э., Мачотта А., Гот Х, Уиллис Дж. И др. Клинические пути: влияние на профессиональную практику, исходы для пациентов, продолжительность пребывания и больничные расходы.Кокрановская база данных Syst Rev.2010; (3): Cd006632 Epub 2010/03/20. DOI: 10.1002 / 14651858.CD006632.pub2. [PubMed] [Google Scholar] 3. Шарма А., Данн В., О’Тул С., Кеннеди Х.Г. Виртуальное учреждение: поперечная продолжительность пребывания в койках общей взрослой и судебной психиатрии. Международный журнал систем психического здоровья. 2015; 9 (1): 25. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 4. Кападохос Т., Ангелопулос Э., Василеиадис I, Нанас С., Котаниду А., Карабинис А. и др. Детерминанты длительного пребывания в отделении интенсивной терапии у пациентов после кардиохирургических вмешательств: проспективное обсервационное исследование.Журнал грудных болезней. 2017; 9 (1): 70 DOI: 10.21037 / jtd.2017.01.18 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 5. Лю Х, Давод Й, Воннапархоун А., Шафи А., Ду Л., Ю Дж. У. и др. Влияние стационарной паллиативной помощи на здоровье, продолжительность пребывания и внутрибольничную смертность в отделениях интенсивной и не интенсивной терапии: систематический обзор и метаанализ. Паллиативная и поддерживающая терапия. 2017: 1–12. [PubMed] [Google Scholar] 7. Galas FR, Almeida JP, Fukushima JT, Osawa EA, Nakamura RE, Silva CM и др.Переливание крови при кардиохирургии является фактором риска увеличения продолжительности пребывания взрослых пациентов в стационаре. Журнал кардиоторакальной хирургии. 2013; 8 (1): 54. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 8. Форакер Р.Э., Роуз К.М., Чанг П.П., Сучиндран С.М., Макнил А.М., Розамонд В.Д. Продолжительность пребывания в больнице по поводу сердечной недостаточности: когорта риска атеросклероза в сообществах (ARIC): 1987–2005 гг. Журнал качества здравоохранения. 2014; 36 (1): 45–51. DOI: 10.1111 / j.1945-1474.2012.00211.x [PubMed] [Google Scholar] 9.Альшабанат А, Оттерштаттер М.К., Син Д.Д., Дорога Дж., Ремпель С., Бернс Дж. И др. Влияние комплексной программы ведения пациентов с ХОБЛ на продолжительность пребывания в больнице и частоту повторной госпитализации. Международный журнал хронической обструктивной болезни легких. 2017; 12: 961 DOI: 10.2147 / COPD.S124385 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 10. Геммель П., Вандаэле Д., Тамбер В. Ориентация на больничный процесс (HPO): разработка инструмента измерения. Тотальное управление качеством. 2008. 19 (12): 1207–17. [Google Scholar] 11.van der Aalst WM, Reijers HA, Weijters AJ, van Dongen BF, De Medeiros AA, Song M, et al. Анализ бизнес-процессов: промышленное приложение. Информационные системы. 2007. 32 (5): 713–32. [Google Scholar] 13. Чо М, Сон М, Ю С., редакторы. Систематическая методология анализа амбулаторных процессов на основе анализа процессов. Азиатско-Тихоокеанская конференция по управлению бизнес-процессами; 2014: Springer. [Google Scholar] 14. Сан Л.С., Ли Дж., Миллер Т.Л., Салорио С., Бирн М.В., Беллинджер Д.К. и др. Связь между однократным воздействием общей анестезии в возрасте до 36 месяцев и нейрокогнитивными исходами в более позднем детстве.Джама. 2016; 315 (21): 2312–20. DOI: 10.1001 / jama.2016.6967 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 16. Ван Донген Б.Ф., де Медейрос AKA, Вербик Х., Вейтерс А., Ван дер Аалст В.М., редакторы. Фреймворк ProM: новая эра в поддержке инструментов для интеллектуального анализа данных Международная конференция по применению и теории сетей Петри; 2005: Springer. [Google Scholar] 17. Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A, Michel V, Thirion B, Grisel O и др. Scikit-learn: машинное обучение на Python. Журнал исследований машинного обучения.2011; 12 (октябрь): 2825–30. [Google Scholar] 18. Хантли Д.А., Чо Д.В., Кристман Дж., Чернански Дж. Г. Прогнозирование продолжительности пребывания в психиатрической больнице неотложной помощи. Психиатрические службы. 1998. [PubMed] [Google Scholar] 19. Ng YS, Tan K, Chen C, Senolos GC, Chew E, Koh G. Предикторы острого, реабилитационного и общей продолжительности пребывания в остром инсульте: проспективное когортное исследование. Анналы Медицинской академии, Сингапур. 2016; 45 (9): 394 [PubMed] [Google Scholar] 20. Вонг Дж. С., Брукс Д., Мэнсфилд А. Влияют ли падения во время стационарной реабилитации после инсульта на продолжительность пребывания, функциональный статус и место выписки? Архивы физической медицины и реабилитации.2016; 97 (4): 561–6. DOI: 10.1016 / j.apmr.2015.12.005 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 21. Форнаро М., Ясеволи Ф., Новелло С., Фуско А., Анастасия А., Де Берардис Д. и др. Предикторы продолжительности госпитализации среди повторно госпитализированных пациентов с устойчивым к лечению биполярным расстройством. Журнал аффективных расстройств. 2018; 228: 118–24. DOI: 10.1016 / j.jad.2017.12.009 [PubMed] [Google Scholar] 22. Синдзё Д., Тачимори Х., Сакураи К., Охнума Т., Фуджимори К., Фусими К. Факторы, влияющие на длительную продолжительность пребывания у психиатрических пациентов в Японии: ретроспективное обсервационное исследование.Психиатрия и клиническая неврология. 2017; 71 (8): 542–53. DOI: 10.1111 / pcn.12521 [PubMed] [Google Scholar] 24. Грутер В., Пибер К., Штайнер И., Хайн С., Хисмайр Дж. М., Патерностро-Слуга Т. Может ли ранняя реабилитация в отделении общего профиля после пребывания в отделении интенсивной терапии сократить продолжительность пребывания в больнице выживших в критическом состоянии?: Рандомизированное контролируемое исследование. Американский журнал физической медицины и реабилитации. 2017. [PubMed] [Google Scholar] 25. Ван Даален Ф., Принс Дж., Опмер Б., Бурмеестер М., Виссер С., ван Хест Р. и др.Влияние контрольного списка антибиотиков на продолжительность пребывания в больнице и соответствующее использование антибиотиков у взрослых пациентов, получающих антибиотики внутривенно: рандомизированное исследование ступенчатого клина. Клиническая микробиология и инфекции. 2017. [PubMed] [Google Scholar] 26. Каллен М.С., Принс Дж. М.. Систематический обзор показателей качества для надлежащего использования антибиотиков у госпитализированных взрослых пациентов. Отчеты об инфекционных заболеваниях. 2017; 9 (1). [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 28. Пицак EJ, Hwang W-T, Malkowicz SB, Guzzo TJ.Факторы, влияющие на продолжительность пребывания после радикальной цистэктомии: значение для лечения рака и периоперационного ведения. Анналы хирургической онкологии. 2014; 21: 4383 DOI: 10.1245 / s10434-014-3877-1 [PubMed] [Google Scholar]

Почему важна продолжительность пребывания? Пять ключевых причин

Стратегическое влияние

Давайте посмотрим на вид с высоты 30 000 футов и проанализируем стратегию вашей системы здравоохранения на макроуровне.

У вас есть максимальное количество коек, максимальное количество персонала, операционных, рентгеновских систем и т. Д.Вы хотите обеспечить именно тот уход, в котором нуждается человек, в тот момент, когда он в нем нуждается. Но в тот момент, когда им это не нужно, использование ресурсов на резко падает. Именно в этой серой зоне вам нужно быстро вывести пациентов на более подходящий уровень остроты зрения.

Мы работали с одной системой здравоохранения, которая перенаправляла каждого пациента к своему основному кампусу, независимо от их потребностей. Причина была проста: они всегда так поступали. Их система здравоохранения эволюционировала из первоначальной больницы в качестве якоря, и эта идея оставалась укоренившейся в культуре.

Они терпели неудачу со стратегической точки зрения, потому что в этом главном госпитальном городке кровати были заняты слишком долго, и новые пациенты не могли попасть в дверь. Между тем, вторичные больницы и вспомогательные учреждения, которые могли бы быстрее лечить и выписывать пациентов, не использовались.

После создания Центра доступа к пациентам эта система здравоохранения смогла соответствующим образом перенаправить пациентов. Мало того, что увеличилась продолжительность пребывания в клинике, они смогли принять больше пациентов и стандартизировать ожидания по уходу во всей организации.

С этой точки зрения неправильная продолжительность пребывания в стране является стратегической проблемой. И когда вы начнете подходить к ней с той же энергией, что и к любой другой проблеме в вашей больнице, вы сможете добиться значительной экономии затрат, роста доходов и улучшения результатов.

Операционное влияние

Продолжительность пребывания влияет на широкий спектр операций системы здравоохранения. Ниже приводится список самых крупных, но будьте уверены, что их гораздо больше:

  • Персонал не может работать сверх лицензии
  • Нарушение приема пациентов
  • Задержка процедур очистки и дезинфекции
  • Чрезмерное расширение кроватей, лекарств, медицинских устройств и т. Д.

Это кошмар с оперативной точки зрения. Чтобы работать эффективно, каждая из этих областей и многие другие должны быть предсказуемыми, чтобы вы могли планировать персонал, заказывать расходные материалы и оборудование, оценивать доход и многое другое. Если в какой-то одной области возникает проблема, прогноз, который вы составляли для определения вашего бюджета и доходов, оказывается под угрозой. Это увеличивает нагрузку на бухгалтерию и финансовые бригады больниц, которые должны соответствующим образом корректировать свои расчеты. Управление циклом доходов практически невозможно, когда это становится обычным явлением.

Если вы можете обеспечить продолжительность пребывания в предсказуемом месте, где пациентов выписывают именно тогда, когда они должны быть, а не на мгновение раньше или позже, вы можете соответствующим образом оптимизировать свои операции.

Опытное воздействие

Наконец, впечатления пациента могут быть серьезно подорваны, если пациенту приходится ждать в постели дольше, чем это клинически необходимо.

Увеличивается риск инфекций, падений и других невзгод. Но даже если неблагоприятного события не произойдет, то, как пациент будет относиться к своему общему опыту, будет отрицательным.Люди хотят как можно быстрее добраться домой или к следующему пункту медицинского обслуживания. Они хотят быть на пути к выздоровлению в окружении семьи и друзей. Они хотят сосредоточить внимание на зеркале заднего вида.

Дни, которых можно избежать, не позволяют пациенту достичь этого рубежа, а также будут сдерживать его отношение к вашей организации. Несмотря на все разговоры о консьюмеризме на современном рынке здравоохранения, пациенты в целом очень лояльная группа. Когда вы обеспечиваете высочайший уровень ухода и можете быстро выписать пациента, улучшив его опыт, они с гораздо большей вероятностью вернутся, когда, например, им потребуется неэкстренный, заранее запланированный уход.Эту статистику, конечно, трудно измерить, так как окупаемость может занять годы и охватить множество эпизодов ухода, но это не менее важно для вашей прибыли.

Оценка

HCAHPS (Оценка потребителей медицинских услуг в больницах) может и будет ухудшаться, если пациенты должны оставаться на одном месте дольше, чем им необходимо, особенно если в это время произойдет что-то негативное. С другой стороны, если вы можете приятно удивить пациента, выписав его раньше, чем ожидалось, ваши результаты улучшатся.

Продолжительность пребывания: больше не на расстоянии вытянутой руки

Продолжительность пребывания в клинике — важная составляющая впечатлений пациента, но не всегда заслуживает внимания. Пришло время хорошенько подумать об этом важнейшем аспекте ваших клинических возможностей.

Интересно узнать, как избежать задержек, которых можно избежать? Свяжитесь с нами .

Уменьшение продолжительности пребывания пациента (LOS) для снижения HAI

Как сокращение времени ожидания и продолжительности пребывания пациента в больнице может снизить риск заболеваний, перенесенных в больницу, и повлиять на чистую прибыль.

Продолжительность пребывания пациента (LOS) — одна из самых серьезных проблем, с которыми сегодня сталкиваются больницы. Чем дольше пациент остается в больнице, тем выше риск развития у него инфекции, приобретенной в результате оказания медицинской помощи (HAI), к которой он может стать уязвимым. Кроме того, больницы сталкиваются с более низкой вместимостью пациентов и увеличением затрат.

Больницы получают выгоду от более короткого LOS. Им не нужно покрывать расходы на лечение ИСМП, и они освобождают койки для новых пациентов. Хотя кажется относительно простым уменьшить время LOS, на самом деле эта проблема чревата препятствиями.Вот посмотрите, как больницы могут работать над снижением LOS, экономя при этом деньги, используя доступные технологии для повышения эффективности.

Важность продолжительности пребывания в больнице

Средняя продолжительность пребывания (ALOS) в больнице используется для оценки эффективности медицинского учреждения. По данным Агентства по исследованиям и качеству здравоохранения, в среднем по стране пребывание в больнице составляет 4,5 дня при средней стоимости в 10 400 долларов в день.

Очевидно, что более низкий уровень ALOS лучше для пациентов, которые снижают риск развития состояний, выходящих за рамки тех, для лечения которых они поступили в больницу.Нижний ALOS также помогает больницам и другими способами:

  • Высокий LOS был связан с более высоким уровнем смертности.
  • Освобождение коек позволяет больницам лечить больше пациентов.
  • Инфляция привела к увеличению затрат больниц, которые ищут новые способы увеличения своей прибыли.

Сокращение продолжительности пребывания в больницах

Больницы могут получить много преимуществ от сокращения продолжительности пребывания пациентов в больницах. Самая эффективная больница также будет самой эффективной больницей.Воспользуйтесь технологиями, чтобы улучшить свою LOS, оптимизируя клинический рабочий процесс в вашем учреждении. Например:

  • управление активами — пациентам никогда не придется ждать, пока персонал ищет оборудование, автоматизируйте управление на уровне PAR, чтобы обеспечить оптимальное распределение оборудования
  • Автоматизация вызова медсестры — повышение эффективности персонала за счет автоматизации отмены вызовов, присутствия персонала с отметкой времени, упрощение округления персонала (доказано, что снижает количество падений пациентов)
  • Соблюдение правил гигиены рук — сокращение ИСМП за счет более строгого соблюдения правил мытья рук для обеспечения безопасности пациентов
  • Рабочий процесс пациента — автоматическая запись и анализ операционных данных и документирование основных этапов работы пациента

Улучшение процесса выписки пациента

CenTrak также имеет систему отслеживания пациентов, которая может помочь сократить процесс выписки пациента и сократить время ожидания для других пациентов, которым нужна палата, чтобы они могли получить соответствующую помощь.

Может пройти несколько часов с момента выписки пациента из больницы до момента, когда компьютерная система заметит, что его кровать открылась. В это время многие люди могут ожидать помощи, что откладывает лечение и снижает удовлетворенность пациентов. Наша система определения местоположения в реальном времени для больниц может решить эту проблему. Отслеживая местонахождение пациентов в режиме реального времени и автоматизируя уведомления о выписке, он устраняет разрыв между моментом, когда пациент покидает больницу, и моментом выхода из системы.

Как работает наша система определения местоположения в реальном времени?

Каждый пациент снабжен небольшими бирками пациента с поддержкой RTLS, прикрепленными к их браслету для идентификации, выданному в больнице.Когда пациента выписывают, они помещают свою повязку в специальный Dropbox CenTrak. Технология RTLS фиксирует идентификатор пациента и автоматически выгружает пациента из системы. Затем немедленно генерируется предупреждение, чтобы уведомить обслуживающий персонал о том, что комната готова к уборке.

alexxlab

*

*

Top