基于医院评审标准的重点专业质量控制指标数据治理的思考
发布人：yaot 发布时间：2024/9/27 16:40:42 浏览次数：438次
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】——徐悦1张秉坤1姚国东1黄皓1魏楠1高华斌2*
【摘要】目的 根据国家对三级医院评审的要求，对重点专业质量控制指标数据进行治理，以促进数据安全和医疗服务能力的提升。方法 成立数据质量治理小组，汇总统计口径模糊的指标，按名称和类型进行分类整理。通过引进专业质控系统，制订病历结构化模板，将19个质控指标嵌入模板。在HIS系统中设置“专业质控指标数据集”入口，可直接获取质控指标数据集。结果 19个重点专业质量控制指标（合计298个指标，1 286项数据）中纯手工提取43项，信息化手段获取1 243项，信息化手段占96.66%，手工提取数据占3.34%；手工提取下降89.97%。结论 电子病历结构化有助于实现数据的精细化管理，促进医院高质量发展。
【关键词】三级医院评审标准；质量控制指标；数据治理
中图分类号：R197.323 文献标识码：A
Thoughts on Data Governance of Key Professional Quality Control Indicators Based on the Hospital Evaluation Criteria/XU Yue,ZHANG Bingkun,YAO Guodong,et al.//Chinese Health Quality Management，2024,31(9):33-36,42
Abstract Objective To govern key professional quality control indicators data according to the national requirements for the evaluation of tertiary hospitals, to promote data security and enhance medical service ability.Methods A data quality governance team was set up to summarize the indicators with vague statistical caliber, and sort them by name and type. Through the introduction of professional quality control system, the medical record structure template was developed, and 19 quality control indicators were embedded in the template. The entry of "professional quality control index data set" was set in HIS system, and the quality control index data set could be directly obtained.Results Among the 19 key professional quality control indicators (total 298 indicators, 1 286 data), 43 items were extracted manually, and 1 243 items were obtained by information means, accounting for 96.66%. Manual extraction accounted for 3.34% of the data, and manual extraction decreased by 89.97%.Conclusion The structuring of electronic medical record is helpful to realize the fine management of data and promote the high quality development of hospitals.
Key words Evaluation Criteria for Tertiary Hospitals；Quality Control Indicators；Data Governance
Firstauthor's address Anning First People's Hospital Affiliated to Kunming University of Science and Technology,Kunming,Yunnan,650302,China
2020年年底，国家卫生健康委正式推出《三级医院评审标准（2020年版）》，并在2022年年底再一次发布《三级医院评审标准（2022年版）》。这两个标准的主旨是相同的，它们都突出了医疗机构数据质量日常管理的重要性，这也意味着三级医疗机构的评审从此进入全新的阶段。等级医院评审，依照的是条款，对应的是工作，看到的是点，联动的是面，支撑的是持续改进的过程。医院评审的工作过程，就是以患者为中心，审视医疗、管理、服务流程的规范性、科学性、全面性［1］。2022年版标准注重引导医院管理常态化，淡化现场突击迎检。同时按照其引导方向,通过规范数据指标采集原则、打分规则等，做到日常管理工作的数据质量占比不低于60%，现场检查的占比不超过40%，形成了真正意义上医院管理的科学化、规范化。从主观上的定性过渡到客观上的定量，由以往的现场评审、主观定性、集中检查为主的评审形式，转变为通过数据的直接呈现，促使医院将更多的精力放在日常医疗质量提升和精细化管理上，坚持日常监测、客观指标、现场核查、定性与定量评价相结合，最大限度减少因主观评审导致的偏倚，保证评阅结果判定客观公正［2-3］。
结合云南省实际，云南省卫生健康委制定了《三级医院评审标准（2020 年版）云南省实施细则（试行）》，第二部分主要包括资源配置与运行数据、医疗服务能力与医院质量安全指标、重点专业质量控制指标、单病种（术种）医疗质量控制指标、重点医疗技术质量控制指标等五个模块；评分规则遵循规模类指标采用“全或无”原则,连续监测指标采用“区间赋分兼顾持续改进”的原则进行评分，第三部分采用实地检查符合程度进行打分［4］。
云南省卫生健康委就第二部分的数据收集搭建了“云南省医院等级评审系统”，系统可自动抓取69%的评审数据，在“医疗服务能力与医院质量安全指标”中，除感控监测的指标及不良事件外,其余大部分指标不需要医疗机构重新填报，可以直接从“云南省医疗服务质量与绩效评价平台”中抽取。通过自动抓取的方式，数据更加真实客观，减少了人工突击填报易发生的错误。手工统计指标（占总数据的31%）中，“重点专业质量控制指标”是医院数据质量管理的关键，也是难点和重点，故本研究重点总结其治理过程及成效。
1数据管理现状
医院等级评审中占绝对地位的是“医疗服务能力与质量安全监测数据”部分。其中，“重点专业质量控制指标”在这一部分中又被重点提及。目前包括呼吸内科、临床检验、病理、重症医学、临床用血、产科等19类医疗质量控制指标。昆明理工大学附属安宁市第一人民医院自2016年起，开始采用“科室质控月报表”的形式对本专业医疗质量控制指标进行统计与分析，并按照国家要求持续改进。
2数据管理问题
一是数据质量低。数据来源的多样性和统计口径的不统一导致数据质量参差不齐，多部门数据汇总错误或遗漏进一步降低数据质量。
二是数据获取困难。缺乏专业的质控系统，电子病历应用水平不高，同一病历内容存在多种模板，医务人员在数据录入和整理上耗费大量时间。
三是数据应用不足。原始数据质量存在问题，难以为医疗质量改进提供有力支持。数据属于可再生资源，在首次利用后，仍可反复处理和挖掘利用。与首次利用相比，数据在二次利用或者多次利用时，用户、方式和目标等已发生变化，对数据的要求常常也会发生改变，这就使得数据治理成为必然［5］。
四是指标统计与分析失衡。过于重视指标统计，忽视数据分析，尤其是准确性。对关键指标的统计方法理解不一致，导致数据汇总偏差。
五是缺乏目标值对比。在数据分析中通常只是简单罗列指标，没有设定具体目标值进行对比，难以评估改进效果，影响持续改进措施的制订和落实。
六是大量数据依赖手工统计。数据统计大多依赖手工操作，耗时且容易出错。在准备评审资料时，手工统计需要多次核对和修正，准确率不高，同时增加工作量。尤其面对现代医院高质量发展的要求，医院数据治理面临诸多问题。数据治理权责界限不清，治理部门间存在职责重叠或者缺失，此外医务人员的主观认识和工作责任心对手工录入的数据质量也有较大影响［6］。
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