某三甲医院超长住院患者特征及影响因素分析

詹才云 张吉 陈灵杰

在近期国务院出台《关于加强三级公立医院绩效考核的工作意见》方案，对公立医院改革方面，对患者住院时间进行更加严格的管控，成为医院考核的重要指标[1-2]。因此，在新医改的政策环境下，本文通过对某三甲医院在2018 年期间的超长住院患者情况进行回顾性研究，全面地分析超长住院患者分布特征及影响因素，分析内在关联，总结针对性措施，从而为目前医疗机构提高精细化管理水平，优化医疗资源，减少患者疾病负担提供借鉴，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

从医院病案系统收集2018 年1 月—2018 年12 月医院收治的30 230 例出院病历首页资料，基本资料包括性别、年龄、ICD-10主要诊断疾病类型、收治来源、出院科室、病情、抢救次数、治疗情况、住院时间、是否手术、次均费用、术前天数、医保付费方式、入院途径等数据。男性13 117 人、女性17 113 人，占比接近1:1，住院患者年龄≤15 岁占8.2%，15 ～35 岁、35 ～60 岁、60 岁及以上患者比例均占30.6%。住院天数（8.71±1.50）天，住院次数（1.63±0.23）次，住院次数1 ～2 次为主，累计占比82.5%，住院次数≥4 次占11.8%，急诊入院占22.90%，门诊入院占77.10%，数据真实有效。

1.2 研究方法

目前国内对超长住院日的定义尚无明确界定标准，根据相关文献及医院管理的实际情况，本研究通过对医院2018 年出院患者住院日≥99%分位数的患者定义为超长住院患者，本研究P99 ＝43 天，纳入研究人数共计303 例[3]。本研究将对该303 例进行相关规律的研究，从而找到患者基本特征的共性。

1.3 观察指标

通过分析患者性别、年龄、ICD-10 主要诊断疾病类型、收治来源、出院科室、病情、抢救次数、治疗情况、住院时间、是否手术、次均费用、术前天数、医保付费方式、入院途径等数据，对主要影响数据进行单因素和多因素研究。

1.4 统计学方法

采用SPSS 22.0 统计软件进行数据分析与处理，计量资料采用（）表示，计数资料采用（%）表示，组间比较采用χ2检验，P ＜0.05 表示差异有统计学意义，不同患者间数据分析采用单因素分析，影响因素的多因素分析采用非条件logistic 回归模型。

2 结果

2.1 医院超长住院靠前科室基本情况

按照患者科室超长住院日科室排序结果显示，前十位科室分别是神经外科、康复医学、创伤骨外科、骨显微外科、肿瘤外科、脑血管病科、脊柱关节科、神经内科、呼吸内科、老年病科，占超长住院科室人数80.00%。其中神经外科超长住院日患者人数最高，占28.70%，其次为康复医学科为14.19%。在平均住院天数中，康复医学、创伤骨外科、神经外科分别排在科室中前三位，分别为（97.98±12.43）天、（91.64±18.21）天和（76.62±12.29）天。结果显示，神经外科、脑血管病科、创伤骨外科三个科室次均费用较高，分别为（12.83±2.46）万元、（11.32±2.84）万元、（10.96±2.14）万元。

2.2 医院超长住院靠前疾病分类情况

按照ICD-10 编码要求，从病案首页提取的疾病类型进行分类，根据出现超长住院患者排序，结果显示，前五位疾病类型分别是损伤和中毒等、循环系统疾病、肿瘤、呼吸系统疾病、消化系统疾病，占超长住院患者总数81.19%。其中，损伤和中毒等患者的平均住院天数最高，为（90.63±15.13）天，其次是循环系统疾病，为（76.13±11.36）天。

2.3 影响医院超长住院患者情况单因素分析

对纳入研究的2018 年度出院的20 230 名患者是否出现超长住院疾病情况进行单因素分析，其中出现超长住院患者303 人。结果显示，男性超长住院患者超过女性，分别为1.45%、0.61%，不同性别之间比较差异有统计学意义（χ2＝54.01，P ＜0.01）。不同年龄进行比较，结果显示年龄越大，出现超长住院比例越高（0 ～14 岁＝7 例，15 ～34 岁＝45 例，35 ～60 岁＝119 例,≥60岁＝132 例），且不同年龄组之间比较差异有统计学意义（χ2＝66.35，P ＜0.01），出现超长住院情况的手术患者（1.54%）明显高于非手术患者（0.65%），且不同手术方式组之间比较差异有统计学意义（χ2＝57.05，P ＜0.01），住院次数≥4 次患者，出现超长住院情况占比（1.60%）明显高于其他住院次数患者，且差异有统计学意义（χ2＝22.215，P ＜0.01）。

2.4 影响医院超长住院患者情况多因素分析

通过非条件logistic 回归模型分析医院探索超长住院日的影响因素，以患者是否是超长住院为因变量（住院天数≥43 天：Y ＝1，住院天数＜43 天：Y ＝0），按照单变量分析结果，将年龄、性别、住院次数、术前天数、入院科室、付费方式、手术、疗效、靠前五位疾病ICD10 分类等作为自变量，进行多因素非条件logistic 回归分析（回归方法选择法，变量进入标准α ＝0.05，剔除标准为α ＝0.1）。赋值方案如下：是否超过43 天，Y ＝0，Y ＝1；科室为内科＝X1，外科＝X2，儿科＝X3，妇产科＝X4，康复科＝X5，急诊＝X6；超住院患者疾病分类为，其他疾病＝X0，呼吸系统疾病（J00-J99）＝X1，消化系统疾病（K00-K93）＝X2，肿瘤（C00-D49）＝X3，循环系统疾病（I00-I99）＝X4，损伤和中毒（S00-T98）＝X5；是否手术X0 ＝否，X1 ＝是；医保付费方式，城镇职工＝X0,城镇居民＝X1，新农合＝X2,自费＝X3, 其他医保（商业、救助、其他）＝X4；性别为X0 ＝女性，X1 ＝男性；年龄为0 ～14 岁＝X0，15 ～34 岁＝X1，35 ～60岁＝X2,≥60 岁＝X3。结果显示，相对住院次数较低组，次数较高组是较低组的1.263 倍，不同类型科室、疾病类型、医保付费方式和术前天数都是影响超长住院日的主要因素，同时，手术、男性、高年龄段相对于对照组都是增加超长住院天数的影响因素（OR 分别为2.067、1.83、1.633），见表1。

表1 影响医院超长住院患者情况主要因素的非条件logistic 回归分析

3 讨论

按照患者科室超长住院日科室排序，神经外科超长住院日患者人数最高，占28.70%。神经外科次均费用较高，分别为（12.83±2.46）万元。该结果与其他相关文献报道类似，三甲综合医院的超长期住院患者中出现最多的主要也集中在骨科、肿瘤、神经外科等[4]，说明超长住院患者不仅与病种相关，可能与医院本身专业优势学科相关，专科优势可能吸引更多的疑难重症患者的就诊，这从间接体现未来在该类专科中应采取相关措施，进行重点专科减少平均住院日措施的研究。ICD-10 排前五位疾病类型，分别是损伤和中毒等、循环系统疾病、肿瘤、呼吸系统疾病、消化系统疾病，占超长住院患者总数81.19%。主要因为此类患者多为事故、中毒等入院，多数需要手术或者重症医学监护治疗，患者预后效果差，并发症多，康复时间长[5]。通过非条件logistic 回归模型进行多因素分析结果显示，相对住院次数较低组，次数较高组是较低组的1.263 倍，手术、男性、高年龄段相对于对照组都是增加超长住院天数的影响因素（OR 值分别为2.067、1.83、1.633）。该结果说明，住院次数多、男性、高年龄段、术前住院天数、出现手术的患者更容易成为增加超长住院时间的促进因素，该结果与国内研究基本一致[6-12]。

综上研究所述，应通过采取相关措施和方法客观降低平均住院日，从而科学提高医疗质量和降低医疗成本，以缩短住院时间。