神经外科医疗风险预警指标研究

——伍 琳 许 苹 连 斌

神经外科医疗风险预警指标研究

——伍 琳1,2许 苹3连 斌1*

目的探讨神经外科患者发生医疗风险的临床预警指标，为建立神经外科医疗风险预警系统提供依据。方法将某院神经外科2005年-2015年发生的65例手术纠纷患者作为研究对象，选取同期入科、未发生医疗纠纷的109例手术患者作为对照组，从医院信息系统收集患者年龄、诊断、手术级别等资料，筛选21个医疗风险关键指标，运用X2检验进行单因素分析，选取有统计学意义的指标进行二分类Logistic回归分析。结果X2检验结果显示，入院诊断、GCS评分等13个指标有统计学意义(P<0.05)。二分类Logistic回归分析显示，GCS评分、并发症、颅内感染等7个指标是神经外科医疗风险发生的危险因素。结论所选指标均为神经外科患者临床指标，具有易提取、可量化、敏感度高等特点，可为建立神经外科医疗风险预警系统提供科学、可靠的依据。

神经外科；医疗风险；预警；指标

First-author's address Oriental Hepatobiliary Surgery Hospital, Second Military Medical University, Shanghai,200433, China/Navy General Hospital,Beijing,100048,China

医疗风险预警即对医疗服务全过程实施动态监测，对一切不安全因素如医疗事故、医疗纠纷、医疗意外、并发症等进行分析、预测和预警[1]。神经外科急诊多、病情危重、手术复杂，医疗风险问题十分突出[2]。本研究旨在探讨神经外科医疗风险高危因素，为建立神经外科医疗风险预警系统提供依据。

1 资料来源与方法

1.1资料来源

收集海军总医院神经外科2005年-2015年发生的65例手术纠纷患者，作为纠纷组，其中男性34例(52.31%)，女性31例(47.69%)，平均年龄46.52±17.26岁。采取随机抽样方法，选取与纠纷组患者同期入科、第一诊断相同的109例非纠纷手术患者，作为对照组，其中男性52例(47.71%)，女性57例(52.29%)，平均年龄48.41±18.36岁。纳入标准：患者入院接受过手术治疗；住院期间医疗风险发生原因与神经外科医疗工作直接相关。排除标准：患者以复查、化疗、放疗等原因入院，未经过手术治疗；住院期间医疗风险发生原因与神经外科医疗工作不直接相关。通过医院信息系统提取患者年龄、性别、诊断、GCS评分、住院天数等资料。

1.2研究方法

本研究前期通过文献查阅和专家咨询，筛选了神经外科医疗风险3类共21个关键指标：(1)患者基本信息，如性别、年龄、婚姻状况、教育程度、医保类别等；(2)疾病因素，如入院诊断、GCS评分、手术类别、手术分级、麻醉等级、手术次数、术中出血量、并发症、颅内感染、非计划二次手术、病情危重、住院次数、住院天数、输血制品总量等；(3)出院信息，如出院结果、医疗费用。对21个指标进行单因素和多因素分析，筛选有意义的神经外科医疗风险预警指标。

1.3设定指标阈值(表1)

1.4统计分析方法

采用Excel 软件经双人核对录入数据建立数据库，运用SPSS 23.0统计软件进行统计学分析。采用配对样本X2检验进行单因素分析，选取有统计学意义(P<0.05)的指标进行多因素分析。以是否发生纠纷为因变量，以入院诊断、昏迷评分、麻醉等级、手术次数、医疗费用、出院结果等21个指标为自变量，进行二分类Logistic回归分析，纳入标准0.05，排除标准0.10，检验水准α=0.05。

2 结果

2.1单因素分析结果

X2检验结果显示，入院诊断、GCS评分、麻醉等级、手术次数、术中失血量、并发症、颅内感染、非计划二次手术、病情危重、住院天数、输血总量、医疗费用、出院结果等13个指标有统计学意义(P<0.05)，而患者性别、年龄、婚姻状况、教育程度、医保类型、手术类型、手术分级、住院次数等8个指标尚不能证明对神经外科医疗风险发生有影响(P>0.05)。

表1变量赋值情况

变量赋值性别男=1,女=0年龄(岁)≤20=1,21～40=2,41～60=3,>60=4婚姻状况未婚=0,已婚=1教育程度文盲/小学=1,初中/高中=2,大学及以上=3医保类别没有=0,有=1入院诊断单一诊断=0,复杂诊断=1GCS评分(分)*15=1,13～14=2,9～12=3,3～8=4手术类别立体定向手术=0,开颅手术=1手术分级△Ⅰ级=1,Ⅱ级=2,Ⅲ级=3,Ⅳ级=4麻醉等级☆ Ⅰ级=1,Ⅱ级=2,Ⅲ级=3,Ⅳ级=4,Ⅴ级=5,Ⅵ级=6手术次数(次)1=1,2=2,3=3,≥4=4 术中出血量(ml)○<1000=0,≥1000=1并发症无=0,有=1颅内感染无=0,有=1非计划二次手术无=0,有=1病情危重●无=0,有=1住院次数(次)1=1,2=2,3=3,4=4,≥5=5住院天数(天)◎<36=0,≥36=1 输血制品总量(ml)○<1000=0,≥1000=1出院结果出院=0,死亡=1医疗费用(元)<100000=0,≥100000=1

注：*GCS评分通过对患者睁眼反应、语言反应、肢体运动3个方面进行评分，分数加总即为昏迷指数。本研究参照国际统一标准：15为满分，13～14为轻度昏迷，9～12为中度昏迷，3～8为重度昏迷。△手术分级参照原卫生部2012年版手术分级目录[3]。☆麻醉等级参照美国麻醉医师协会麻醉分级标准[4]。○神经外科手术患者80%输血总量小于1 000ml，将阈值定为1 000ml。●病情危重以医生下达病重、病危医嘱为准，阈值定为有或无。◎由于对照组有90%以上的患者住院天数<36天，将住院天数分类阈值设定为36天。

2.2多因素分析结果

2.2.1 回归模型 对X2检验有统计学意义的13个变量进行二分类Logistic回归分析，自变量采用逐步法进入方程，逐步法中选择向前Wald，建立回归方程Y=-8.157+2.341X昏迷评分+1.571X并发症+1.443X颅内感染+2.288X非计划二次手术+2.858X住院天数+3.207X医疗费用+1.990X出院结果，见表2。由回归模型可见，最终纳入GCS评分、并发症、颅内感染、非计划二次手术、住院天数、医疗费用、出院结果7个指标，说明这7个变量与医疗风险有显著关系(P<0.05)。其他变量没有进入方程，说明其对发生纠纷的回归系数不显著(P>0.05)，但不能说明这些变量对发生医疗风险有影响。回归模型受试者工作特征曲线下区域面积为0.958，置信区间为(0.925，0.990)，对应渐近显著性为0.000，达到显著水平，说明预测准确率高。

2.2.2 各指标的影响 根据回归模型可见，进入模型的7个变量回归系数均大于0，说明这7个指标均为神经外科医疗风险危险因素。根据7个变量的OR值可见，昏迷评分、住院天数、医疗费用3个变量的OR值最高，分别为10.388、17.422、24.694，即对于神经外科手术患者，在其他条件均衡的情况下，昏迷等级高的患者发生医疗风险的可能性是昏迷等级低的患者的10.388倍，住院天数大于36天的患者发生医疗风险的可能性是住院天数小于36天的患者的17.422倍，医疗费用超过10万元的患者发生医疗风险的可能性是医疗费用未超过10万元的患者的24.694倍，反映了这3个指标对神经外科医疗风险影响较大，需重点关注。

3 讨论

3.1本研究的创新性和实用性

医疗风险管理的核心是将未来风险事项的影响控制在最低程度[5]。就我国目前的医疗水平而言，临床工作中迫切需要制定具体的预防措施，以尽可能避免或降低医疗风险的发生。外科围手术期相关纠纷远高于非手术科室[6],实施外科围手术期医疗风险预警管理是目前研究的当务之急。本研究将神经外科手术患者的一般信息与专科评分相结合，突出专科特征，纳入了神经外科手术患者从入院到出院全过程的医疗风险预警指标，筛选的7个指标均在科室医疗信息系统中可随时提取且具体、可量化，便于及时监测预警，对医疗风险发生进行前瞻性分析，具有可操作性，为建立神经外科医疗风险预警系统提供了依据，真正实现了医疗风险预警的“关口前移”。

表2医疗风险预警指标二分类Logistic回归分析结果

指标回归系数标准误瓦尔德显著性Exp(B)95%CIGCS评分2.3410.72610.4070.00110.388(2.506,43.065)并发症1.5710.5857.2130.0074.814(1.529,15.154)颅内感染1.4430.6455.0060.0254.232(1.196,14.974)非计划二次手术2.2880.66111.9840.0019.855(2.698,35.995)住院天数2.8580.66418.5280.00017.422(4.742,64.005)医疗费用3.2070.69221.4690.00024.694(6.361,95.867)出院结果1.9900.6339.8870.0027.314(2.116,25.282)常量-8.1571.44731.7570.0000.000

3.2神经外科医疗风险预警指标分析

GCS评分是神经外科最常用、最具代表性的临床评估指标。分数越低，患者昏迷程度越重，预后越差，评分3分提示脑死亡或预后极差。发生手术并发症、颅内感染、非计划二次手术均提示患者的复杂病情可能导致不理想结局。较长的住院天数和较高的医疗费用提示更多并发症发生的可能并影响术后康复进程，对于未纳入医疗保险或医疗保险报销比例低的患者更可能引发医疗纠纷。患者最终的死亡往往使家属难以接受，是医患双方最不愿意面对的结局。这7项指标分值越高，提示患者的预后和结局不良，住院时间延长，医疗费用增加，越容易导致医疗纠纷。其中，GCS评分、住院天数、医疗费用3项指标的OR值最高，对医疗风险发生影响较大，应引起足够重视。

3.3应建立神经外科医疗风险预警信息系统

神经外科作为高风险科室，应根据现有研究成果及具体应用实际，全面建立系统的专科医疗风险预警系统；应提高院方的重视程度，建立健全医疗风险预警管理组织机构及岗位责任体系，建立不良事件上报系统，开发应用患者安全技术，建立执业保险等。本研究利用统计学方法，结合管理学理论及专科评估指标，建立了神经外科医疗风险危险因素模型，筛选出7个医疗风险预警指标，为医疗风险预警提供了科学、敏感、实用的临床监控指标。下一步拟建立神经外科医疗风险预警信息系统，减少人工填报方式，计算机可自动识别风险因素，发出预警[7]。将7个关键指标及其阈值制成软件，与医院医疗信息系统结合，实时监控住院患者各指标的动态变化，设立科室医疗风险预警管理专员，一旦发现突破阈值指标，及时通知责任医疗组负责人，采取干预措施，必要时上报医疗风险管理部门，采取应急处理预案，降低医疗风险发生率。

3.4今后研究方向

本研究旨在探讨神经外科患者发生医疗风险的临床预警指标，所筛选的7个临床指标均与患者疾病相关联，在其他相关信息不易获得、提取时，利用本研究的模型去甄别医疗风险高危人群具有重要意义。研究采用回顾性分析方法，所收集数据均为1家医院神经外科的患者信息，可能导致样本选择偏倚，不能代表神经外科患者的总体。同时由于数据收集的限制和统计分析的过程，也可能遗漏一些重要的信息，有待进一步扩大样本量研究。此外，部分指标阈值的设定是根据专家的经验，因此阈值的适用性需要进一步研究确定。

[1] 许 苹, 孔令曼, 秦 婷,等. 建立医疗风险预警机制的若干构想[J].中国卫生质量管理, 2006, 13(1):9-11.

[2] 曾祥富, 张贻秋. 强化神经外科医师责任心 避免医疗纠纷发生[J].中华神经外科疾病研究杂志, 2007, 6(6):561-562.

[3] 中华人民共和国.医疗技术临床应用管理办〔EB/OL〕.(2009-03-02)〔2012-06-20〕.http//www.moh.gov.cn.

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[7] 邱雨婷, 王 强.医疗风险预警软件系统的运用研究[J].中国管理信息化, 2016, 19(9):178-179.

Objective To explore the clinical early warning index of medical risk in neurosurgical patients, and to provide evidence for establishing neurological medical risk early warning system. Methods A total of 65 patients with surgical complications from 2005 to 2015 were selected as the subjects, and 109 patients with no medical disputes were selected as control. The age, diagnosis, operation level and other information were collected from the hospital information system. 21 key indicators on medical risk were screened, the Chi-square test was used for univariate analysis, and the indicators with statistical significance were further analyzed by the dichotomy logistic regression analysis. Results A total of 13 indicators, including the admission diagnosis, GCS score, etc., showed statistically significant (P<0.05). The logistic regression analysis showed that GCS score, complication, intracranial infection and other seven indicators were risk factors for neurosurgical medical risk. Conclusion The selected indicators are clinical indicators of neurosurgical patients, with characteristics of easy extraction, being quantified, with high sensitivity, which can provide a scientific and reliable basis for the establishment of neurological medical risk early warning system.

Neurosurgery; Medical Risk; Early Warning; Index

10.13912/j.cnki.chqm.2017.24.5.07

伍琳1,2许苹3连斌1*

连斌

1 第二军医大学东方肝胆外科医院 上海 200433 2 海军总医院 北京 100048 3 第二军医大学卫生勤务学系 上海 200433

EarlyWarningIndexofNeurosurgicalMedicalRisk/WULin,XUPing,LIANBin.//ChineseHealthQualityManagement，2017,24(5):17-19

连斌第二军医大学东方肝胆外科医院主任医师

E-mail：lb801@163.com

2016-12-16

责任编辑：吴小红