国际卫生质量|延迟出院患者影响因素的预测模型：一项回顾性横断面研究

2021-10-25 10:00 中国卫生质量管理杂志社

延迟出院具有重大的人力成本和经济成本影响。这项研究应用混合效应逻辑回归法识别了DTOC风险患者，初步建立了预测模型。

延迟转移护理 (Delayed Transfer of Care，DTOC)，也称延迟出院，是指成年住院患者已准备好回家但仍占用病床。延迟出院可能会给患者造成严重影响，例如增加死亡率、感染和抑郁发生率，降低患者日常活动能力等。DTOC是一项国际挑战。

延迟出院一直是NHS(National Health Service，英国国家医疗服务体系）的主要政策问题之一。英国相关健康委员会报告显示，延迟出院是阻碍防范医院事故发生和实现95%急诊患者4 h内入院、转院或出院目标达成的主要原因之一。利用先进的统计建模、通信技术，可以改善延迟出院等复杂问题。由于延迟出院所涉及内容的内在复杂性，较少有学者尝试建模和识别相关因素。本研究通过回顾性分析2018 年1月至2020年12月期间在英国国立卫生服务大学医院就诊的134 231人次急诊患者相关数据，以确定就诊后入院患者DTOC相关的风险因素，旨在识别可能发生DTOC的患者，及时制定出院计划。

这项研究重点收集并分析了患者从分诊到治疗再到出院的整个过程中与DTOC相关的潜在风险因素，包括年龄、性别、种族、英国国家早期预警评分（the National Early Warning Score ，NEWS）、分诊类别（即时、紧急、非紧急）、全科医生转诊、救护车送达、近12个月入院、格拉斯哥入院预测评分（GAPS）、多重剥夺指数 (the Index of Multiple Deprivation，IMD)。

排除性别等数据缺失的患者后，最终共有132 321人次急诊入院者被纳入分析。其中，经历DTOC患者有12 186人次。建模结果显示，纳入分析的10个变量中，共发现8个变量在预测DTOC方面具有统计学意义，包括年龄、性别、种族、GAPS、IMD评分、NEWS、到院方式和先前入院状态（过去12个月内）。其中，随着年龄和NEWS评分增加，患者发生DTOC概率增加；女性和白种患者比男性和其他种族患者经历DTOC概率较高；GAPS和IMD评分越低，患者经历DTOC概率越低；与乘坐其他交通工具到院患者相比，乘坐救护车到院患者发生DTOC的可能性至少高出5倍。预测模型的灵敏度和特异性分别为0.77 (95% CI 0.75, 0.78)和0.70 (95% CI 0.69, 0.70)。

延迟出院具有重大的人力成本和经济成本影响。这项研究应用混合效应逻辑回归法识别了DTOC风险患者，初步建立了预测模型。在与内部和外部护理团队沟通后使用这些因素来预测哪些患者最有可能发生DTOC，优化直接受延迟出院影响的患者治疗进程，改善因其他患者延迟出院而无法入院的患者体验，为更好的医疗资源利用和及时出院提供了机会。但是，这项研究为单中心研究，可能无法转移到其他组织。然而，如果调查DTOC的风险因素并试图对其预测值进行建模，这项研究为其他研究提供了一个比较点。为了克服一些限制，多中心研究将有助于提高普遍性。此外，在未来的研究中，会考虑纳入更多潜在因素，例如床位的可用性、家庭住院病房及其类型、护理压力、患者虚弱评分、多发病率等，并将这些因素与机器学习技术结合使用，以提高预测的准确性，增加模型对临床医生的实践价值。

原文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8480542/