新开发的工具可以在出院前识别儿科再入院的风险

新开发的工具可以在出院前识别儿科再入院的风险

根据芝加哥 Ann & Robert H. Lurie 儿童医院在《JAMA》杂志上发表的一项研究，现成的电子健康记录 (EHR) 数据可用于可靠地识别仍在医院网络中的各年龄段儿童的再入院风险。 新开发并经过验证的工具将成为减少出院 30 天内住院率的关键，这也将有助于释放稀缺的儿科医院床位。

尽管再入院是衡量质量的一个指标，但我们还没有一个全面且易于应用的工具来预测出院前儿科再入院的风险。 了解哪些儿童在初次住院后最有可能需要进一步住院治疗，使我们能够积极主动地更好地关注出院计划，以降低再次入院的高风险。”

Denise M. Goodman，医学博士、理学硕士，主要作者、卢里儿童医院重症监护医师、西北大学范伯格医学院儿科教授

Goodman 博士及其同事使用 Lurie Children’s 医院三年的出院数据推导并验证了一系列适用于所有年龄段儿童（包括 28 天以下的婴儿）的三个再入院预测模型。 为了计算再入院风险，这些模型使用 EHR 中的人口统计和社会经济数据，以及当前住院时间、特定疗法的使用和既往住院情况等临床变量。

“我们的预测模型的一个关键优势在于，它们旨在在整个住院期间在 EHR 中实施，并根据临床情况而变化，”古德曼博士说。 “可以每天重新计算再入院风险，使我们能够实时调整出院计划。”

降低再入院的风险还有助于医院提供儿童床位，而儿童床位在芝加哥、伊利诺伊州和全国范围内正变得越来越稀缺。

“鉴于儿科床位日益短缺，降低儿童在 30 天内需要返回医院的可能性至关重要，”卢里儿童医院和西北大学范伯格医学院儿科系主任、医学博士、MAPP Matthew M. Davis 补充道。 “我们相信，我们的再入院预测工具是医院可用的最全面的工具，可以满足儿童及其家人在出院前的预期需求，从而降低再入院的风险。”

来源：

芝加哥安与罗伯特 H.卢里儿童医院

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