重返住院率測量及評價研究綜述

■ 張思兵 李 林

隨著我國改革開放的不斷深入發展，醫療服務體系和醫院管理體制正在發生深刻的變化。各類各級醫院既要堅持“為人民健康服務，為社會主義現代化建設服務”的衛生工作方針，又要遵循社會主義市場經濟規律。對醫院行政管理人員的整體素質、管理意識和管理水平提出了更高的要求。因此，探討醫院行政管理人員和行政管理工作中存在的問題和對策，對進一步完善醫院行政管理工作具有一定意義。

1 引言

隨著醫療質量與安全管理成為醫療領域的焦點，醫療質量環境成為了一個引導并決定患者就醫觀念與體驗的擬態環境。非計劃重返住院率指標反映了醫院的醫療服務質量現狀，與手術量、手術強度、手術復雜性、患者滿意度、患者社會經濟狀況、合并癥等相關。此外，通過對非計劃重返住院率進行識別、預測和控制，能夠明確醫院之間醫療質量存在的差距和問題，促使其制訂整改措施，持續改進醫療質量管理工作。

重返住院是一種十分常見且耗費資源的現象，特別在老年人和高危患者中尤其明顯。統計發現，五分之一的Medicare受益人會在30天內重新入院，這導致每年的醫療花費超過260億美元；為了鼓勵提高醫療服務質量，減少不必要的醫療費用，美國政府將減少30天再入院率作為一項重要任務，但要實現這一目標，需要更全面地了解再入院的根本原因[1]。作者通過梳理國內外與重返住院率指標相關的研究，明確其發展歷程及對醫院產生的影響，梳理醫院重返住院率指標的識別、測量、預測及控制體系，為在我國醫院推廣以重返住院指標為核心的管理方法進行有益探索。

2 重返住院率指標界定

重返住院率分為計劃內和計劃外兩種，醫療服務所關注的是區分計劃內與計劃外重返住院并盡可能降低計劃外重返住院的發生。對非計劃重返住院率進行界定，需要明確非計劃、重返住院以及時間區間這3個概念。對于非計劃這一概念，有研究人員提出患者在短時間內由于非計劃原因再入院及手術患者在短時間內重返手術室等情況被定義為非計劃重返；與之相反，計劃內再入院為一個治療過程中預先指定的醫療過程，例如維持化療等，計劃性再入院可以通過數據加以明確區分[2]。重返住院這一概念中需要注意的是患者重返的醫療機構特征，有研究人員將出院后30天內再入院定義為患者前往三級醫療機構或任何其他附屬醫院的再入院住院治療[3]。關于限定在30天這一時間段內的合理性，美國醫療保險和醫療補助服務中心（CMS）提出30天內再入院與醫療服務質量有關，并且通過改善服務干預措施能夠降低30天的再入院率，因此將30天再入院率視為質量指標是合理的。目前我國也應用此時間區間。

3 重返住院率研究內容

最初對于重返住院率進行研究的目的是懲罰重返住院率高于預期值的醫院，對其進行罰款。此后，重返住院率漸漸成為一個結果變量，許多文獻對其進行描述、測量，探究其影響因素以及降低重返住院率的方法，或者將其作為評價醫院醫療質量的重要指標。在目前重返住院率的研究領域，對該指標的測量仍然占到了很大的比重，并且有向周邊領域散發的趨勢。

重返住院率的研究主題主要為5個方面：指標構建研究[4-5]、影響因素研究[6-11]、后果研究[4]、控制措施研究[12]、指標預測研究[13]。其中以指標構建和影響因素研究為甚。綜合來看，對于指標構建研究，學者們關注的共同點是如何構建一套科學合理的重返住院指標體系。雖然該指標的重要性已經被普遍接受，但是由于醫療機構之間由于規模、醫療特色、組織管理上的差異，在重返住院率的測量上還沒有達成共識。研究重返住院率影響因素的學者對手術量、死亡率、傷口并發癥、社會經濟狀況、手術復雜性、患者合并癥、醫院績效表現、特定診斷或住院后的時間段、門診復查、病人特征等諸多因素都進行了相關研究，旨在為尋找降低重返住院率的重要方法奠定基礎。在探究重返住院率對醫院的影響這一問題時，則將重返住院率視作解釋變量，通過研究重返住院率給醫院帶來的后果凸顯出該指標的重要意義。最后，對該指標進行預測和控制能夠降低重返住院率對醫院醫療質量安全造成的不良影響。

隨著非計劃重返住院率成為評價醫院醫療質量的重要參考依據，國內外對該主題的研究成果越來越多。與國外相比，國內的研究起步較晚，成果也不顯著。以中國知網數據庫中的期刊作為搜索來源，以“再入院”和“重返住院”為主題進行索引，根據索引及查閱情況進行闡述及分析詳見圖1。

由圖1可見，1960-1986年，該領域的國內期刊文章年均發表數量不足3篇。1986年起，該領域的研究開始出現波動，年均發表數量在4篇左右，數量依舊少。自2002年起，逐年呈現穩步增長。該領域文章數量的急速增長出現在2010年以后，近乎呈現直線增長，到2018年時，已經出現210篇文章。但綜合來看，國內該領域的研究仍舊十分少。通過控制關鍵詞以及研究領域，近20年來，與重返住院該指標直接相關的文章總數量僅300余篇，表明國內該領域的研究尚處于起步階段。

為將國內外對該領域的研究狀況進行對比，以“hospital”和“readmission”為關鍵詞在web of science上進行檢索。國外關于重返住院領域的研究在1996年之前幾乎沒有進展，自1996年之后開始出現緩慢增長。1996年發表數量為186篇，此后每年穩步增長，在2009年之后出現直線上升，2009年為518篇。截至2018年，在Web of Science上共檢索到2 731篇公開發表文章。雖然數量不多，但是與國內210篇文章相比，已是遠遠超前。

圖1 國內外重返住院研究期刊文獻時間分布對比

3.1 重返住院率測量研究

測量重返住院率的研究主要以實證研究為主，這些研究中又融入了地域或醫院本身的一些特色。總結得出對重返住院率指標的研究主要存在國家層面和醫院層面[4]。（1）國家層面。2009年，美國CMS開始公開報告心梗、心衰、肺炎患者的重返住院率，主要關注參與醫療保險的人，試圖基于重返住院率指標對醫院的財政支付進行調整，進而達到干預重返住院率的目的。（2）醫院層面。相比之下，全院范圍的重返住院率指標可以提供更廣泛的診療質量評估。有研究設計了一項1988年1月至1989年4月住院病人的回顧性分析，目的是評估從Krner數據中提取重返住院數據用作衛生服務指標的可行性，得到的結論是使用Krner數據測量重返住院率時，應在病人出院28天內進行測量，費率要求年齡和性別標準化；對于某一病種，可以在各病種之間進行標準化費率的年度比較。此外，有研究建立了7個患者隊列，在30天內的再入院被表示為患者人口統計學、臨床特征以及一個與醫院相關隨機變量的函數；通過為7個隊列建立單獨的logistic 分層廣義線性模型（HGLM）模型對重返住院指標進行估計[2]。

3.2 重返住院率影響因素研究

重返住院率的影響因素研究，國外學者以探索性研究為主，一般對于不同疾病、不同科室建立不同的影響因素指標體系，進而進行相關、回歸分析，具有宏觀性、全面性特點。（1）手術強度。有研究提出在出院后30天內，接近七分之一接受大手術治療的出院患者均重返住院，手術量大、手術死亡率低的醫院再入院率也較低[14]。（2）醫院資金保障。研究認為，將患者享受醫保的資格添加到風險調整模型、根據再入院的時間長短加權降低再入院的懲罰措施、為低死亡率的醫院提供信貸等都是降低再入院率的有效措施[7]。（3）手術并發癥。有研究探討了游離或帶蒂皮瓣重建術后頭頸癌患者的30天再入院率、危險因素及原因，研究發現手術后30天內，大約五分之一的患者再次入院接受了頭頸癌手術。再入院與傷口并發癥有關，社會經濟狀況、復雜的消融手術和患者合并癥是再入院的獨立危險因素[15]。有研究評估了偏頭痛患者圍手術期缺血性卒中風險增加的可能性，以及導致再入院率增加的可能性[4]。（4）醫生性別。有學者探討了內科醫生性別對重返住院率的影響，證實由女醫生負責的老年住院病人重返住院率和死亡率都要低一些，可能來源于病人更好地遵從醫囑，或者女醫生更遵從循證醫學[6]。（5）觀察區服務利用率。有學者認為，重返住院率的變化可能來源于醫院往往把再返院的病人歸為觀察區病人，而沒有讓他們住院；結果發現觀察時間延長和重返住院率的下降沒有顯著關系[4]。

3.3 重返住院率預測研究

在重返住院指標的預測研究中，國外學者以構建模型得到醫院重返住院指標的預測值為主，國內學者主要研究對預測具有價值的醫療手段，即通過實施某種臨床措施可以幫助醫院有效預測具有重返住院特征的人群。

有研究對預測醫院重返住院風險模型進行了綜述，其中可能用到的變量為：具體疾病診斷、共病指數、精神健康共病、疾病嚴重程度、之前的醫療服務利用（住院、急診等）、整體健康水平（ADL，健康自評，認知等）、社會經濟學因素、決定健康的社會性因素（保險），結論為上述模型表現普遍不夠好，需要進行改善[16]。

有學者使用醫院5年的統計數據開發了PARR病例發現算法，對患者12個月內再入院情況進行了預測[17]。首先采用PARR病例發現算法選擇與患者、社區和醫院相關的廣泛變量，以幫助預測再入院的風險。其次，基于以上變量，通過逐步回歸的方式篩選進入模型的合適變量，將這些數據與患者住院區的人口統計學和醫院資源使用特征數據相結合進行一系列逐步邏輯回歸分析，以確定哪些變量有助于預測未來12個月的后續入院。然后進行PARR算法預測。在測試的69個變量中，最后留下的21個變量是重要的預測變量，將它們包含在模型中生成算法進行預測。有學者構建了一種基于梯度提升決策樹算法的再入院預測模型，并且利用公共再入院數據進行了實驗，結果顯示與常規算法相比，在預測的精度和召回率上具有顯著優勢[18]。有研究通過選取合適的數據集，利用ICD-10診斷相關組編碼(DRGs)等信息，選擇合適的機器學習算法，訓練預測病人短時間內再入院的概率[19]；另外有學者探討了氨基末端B型鈉尿肽原(NT-ProBNP)對心力衰竭患者再入院率的預測價值，得出各組患者的NT-pro BNP水平與再入院率呈正相關的結論[20]。

3.4 重返住院率控制干預研究

控制干預措施主要是指醫院通過采取相關措施或是對某些特殊人群進行的預防工作，由此降低重返住院情況的發生。由于重返住院的影響因素多種多樣，因此控制干預措施也需對癥下藥。學者們對重返住院的控制干預研究往往從影響因素入手，即通過明確某種因素與重返住院率的關系進而得出相關控制措施。

美國CMS基于重返住院率指標對醫院的財政支付進行了調整，通過該措施試圖對醫院的重返住院率指標加以干預[7]。具體而言，2013-2018年，CMS通過計算6項計劃措施中每項的超額再入院率（ERR）來衡量HRRP中的醫院績效，基于此決定給醫院的DRG撥款。有研究發現，心衰病人出院后7天內門診復查對重返住院率的影響，結果發現二者呈負相關[21]；冠心病微信群延續護理能夠有效控制冠心病高危因素，穩定冠心病患者狀態，降低重返住院率[22]。

4 評述與展望

由于我國引入重返住院指標的時間較短，重返住院的相關研究不是很充分與深入。作者通過對目前國內外對重返住院領域研究的相關文獻進行檢索和梳理，將重返住院的研究現狀和特點概括為以下幾點。

4.1 目前研究成果

對于重返住院概念的界定，國內外學者都指出并且開始使用非計劃、30天內、全因再入院、重返同一醫院（或其下屬醫院）這4個方面，說明對重返住院率進行測量時要界定的概念已經十分明確。此外，在對重返住院率進行預測時，所使用的方法已經較為成熟，這類方法大多是通過機器學習、樣本訓練的方法反復運行得到一套較為科學的預測體系。

4.2 局限與不足

在重返住院率指標的測量方面，目前的研究往往局限在某所醫院，僅通過小規模的數據進行簡單計算，側面反映某所醫院的醫療質量水平。但是整體而言，目前的研究尚未建立起一套科學的邏輯體系，還未達到通過調整部分參數就能大規模應用于各類醫院的程度。此外，該指標的研究還停留在測量層面，盡管學者們針對各類醫院都曾研究過具體的重返住院率數據，但是該測量數據很少得到有效應用，也鮮有學者探討該指標的應用方式，因此研究的意義不大。

4.3 研究啟示

重返住院的研究在國內尚沒有質的飛躍，依然停留在對國外文獻的追溯和引用上。首先，通過分析重返住院現象的本質，得出一套適合各類醫院、僅需要調整參數即可應用的邏輯體系是根本前提。其次，在指標的應用上，盡管現存研究對各類影響因素、控制措施都進行了或多或少的探索，表面上看比較全面，實則缺乏一套系統完整的體系，僅停留在割裂片面的討論上。對一所醫院來說，在醫院層面如何采取宏觀調控的措施，科室層面又應該分別注意哪些不同的因素、如何實施干預，是研究該指標并落實到應用層面的核心問題。