探讨Excel在住院病案首页质控中,尤其是基本信息和诊疗信息的逻辑质控方面的应用情况.以患者性别、年龄、婚姻状况、职业等住院病案首页信息为例,通过使用多种Excel函数分析某院住院病案首页项目之间的逻辑关系并找出错误部分.质控结果显示Excel可快速查找出年龄与工作、年龄与婚姻状态、地址与邮编、血型与输血费、病理与病理费等常见逻辑关系中的错误,以此弥补和优化人工质控的不足.Excel用于住院病案首页质控高效精准,并且函数简单,易于掌握,值得病案相关人员学习掌握.利用Excel对住院病案首页进行质控可为医院开展科研、教学、医保付费等活动提供准确可靠的数据来源.

病历质量是医院进行全面质量管理的重要环节，实时监控反馈体系的建立和完善对病历质量的提高有重要意义。作者探索通过人工智能数据处理和机器学习对电子病历进行实时质控。质控内容包括病历撰写的时效性、完整性，内容的一致性、逻辑性，错别字甄别与病历内涵质量控制等。实践后显示病历缺陷率显著下降、质控管理效率大幅提升。

在国家进一步加强单病种质量管理与控制工作的背景下，公立医院亟需保障单病种数据上报的准确性与完整性，减轻医务人员填报工作量，提升单病种管理质量。2022年6月，某三级甲等医院在医院大数据平台的基础上，利用病历结构化、逻辑运算及规则引擎等技术构建了单病种智能上报与质控平台，包括数据平台层、核心处理层、业务数据层和应用层，实现了单病种事中质控、智能采集与上报以及单病种质量管理分析。截至2023年9月，某医院单病种智能上报与质控平台纳入了55个单病种，单病种上报数据平均自动采集率为98.5%，平均上报时间由平台应用前的30.0 min降至应用后的3.3 min。该平台提高了医院单病种数据上报效率，规范了单病种诊疗流程，可为其他医院加强单病种质量管理提供借鉴。

目的 对宁夏某三甲医院应用智能化电子病历质控体系的效果进行评估,为病案质控持续改进提供依据.方法 按5％的比例随机抽取某院每个月的终末病案质控数据,以2020年1月1日-2020年12月31日的3795例实行人工质控的数据作为对照组,以2021年1月1日-2021年12月31日的4809例实施智能化二级质控管理的数据作为观察组,对比2组实施智能化电子病历质控体系应用前后病案质量评分和病案缺陷的变化情况.结果 对照组的病案质量评分为(87.83±10.35)分,观察组为(94.40±8.19)分,观察组电子病历完整性和逻辑性缺陷数量排名前10的项目中无上级医师日常查房或同意出院记录占比由18.1％降至2.22％,入院病情填写错误由12.33％降至5.45％.经比较除诊断书写不规范和知情同意书勾选不完全2组比较,P＞0.05差异无统计学意义外,其余项2组比较,P＜0.5,差异具有统计学意义.观察组未在患者住院24小时内完成入院记录占比由25.03％降至2.33％,无患者入院前3天连续病程记录由22.71％下降至2.18％,其余病案时限性缺陷项目占比也明显下降,2组比较,P＜0.5,差异具有统计学意义.结论 实施智能化电子病历质控管理能够规范电子病历书写内容,有效提升电子病历质量,减少病案缺陷和不良事件的发生.

背景 颈围是近年来新引入的体格测量指标,但我国尚无建立儿童青少年颈围的参照标准值及生长曲线的研究.目的 建立 3～16 岁儿童青少年颈围的参考值范围并探讨颈围评价腹型肥胖的截断值,为儿童青少年体格评估的临床应用提供新的指标和参考依据.设计 横断面调查.方法 纳入 2021 年 7 月至 2022 年 9 月在南京医科大学附属儿童医院儿童保健门诊健康体检的 3～16 岁儿童及青少年.排除患有可能影响颈围、生长发育的疾病或四肢残疾、姿势异常、畸形的患儿.自制质控标准和操作手册,由 3 名测量人员严格按照操作手册完成颈围、身高、体重、腰围和体成分测量,并任意抽取 10%的样本重复验证,验证前后的符合率应≥99%.对数据的录入、整理实行双人双轨录入和逻辑检查.按性别和年龄建立 3～16 岁儿童青少年颈围的标准参考值,采用LMS方法构建生长曲线.将 6～16 岁男童和 6～9 岁女童腰围身高比(WHtR)＞0.48、10～16 岁女童WHtR＞0.46 定义为腹型肥胖.分析颈围和其他体格测量指标以及腹型肥胖的相关性,以受试者工作特征(ROC)曲线的AUC分析颈围判断腹型肥胖的准确性.主要结局指标 3～16 岁儿童青少年的颈围参照标准值和 6～16 岁儿童青少年颈围评估腹型肥胖的截断值.结果 18 371 名 3～16 岁儿童青少年进入本文分析,男童10 701 名(58.2%),女童 7 670 名;腹型肥胖儿童 5 407 名(29.4%).除体脂质量外,男童颈围、年龄、身高、体重、BMI、腰围、WHtR、骨骼肌、骨骼肌百分比(PSM)均显著高于女童,体脂百分比(PBF)低于女童,差异均有统计学意义(P均＜0.05).①3～16岁男童和女童的颈围随着年龄增长而增长,且每个相同年龄段男童颈围始终大于女童.男童和女童平均年增长幅度分别为 0.85 cm和 0.65 cm,7～8 岁年增长幅度相近,7 岁前和 8 岁后男童年增长幅度均大于女童,12 岁后更加明显.②男女童颈围与腹型肥胖(r男= 0.614,r女= 0.541)、BMI(r男= 0.824,r女= 0.800)、腰围(r男= 0.827,r女= 0.801)、WHtR(r男=0.729,r女=0.683)及PBF(r男=0.669,r女=0.679)均呈显著正相关,与PSM(r男=-0.497,r女=-0.470)呈负相关.③6～16 岁男童颈围评估腹型肥胖的最佳截断值为 27.15～37.05 cm,女童颈围评估腹型肥胖的最佳截断值为26.25～30.50 cm,均位于各性别年龄组的P75;各年龄阶段男童和女童颈围评估腹型肥胖的AUC分别为≥0.83 和＞0.79.结论 3～16 岁儿童青少年不同年龄段男童颈围皆大于女童,且均随年龄增加而增长;6～16 岁男童和女童颈围评估腹型肥胖的截断值分别为 27.15～37.05 cm和 26.25～30.50 cm,AUC分别≥0.83 和＞0.79,准确性较高.

目的 基于人工智能技术设计智能病历质控系统,解决传统病案质量检查耗时、费力、滞后等不足,提高病案质控效率与质量.方法 以自然语言处理技术、医学知识图谱、数据清洗、质控规则库为核心,对病历文本进行结构化处理,从而识别并理解病历文本,进行逻辑或非逻辑判断.结果 该系统实现了对在线病历冠心病入院记录的结构化处理,质控准确率与效率明显优于传统人工质控.结论 智能病历质控系统基于自然语言处理可以实现对自由病历文本的识别和语义的理解,从而对病历进行形式与内涵的质量检查与控制.

目的 通过对辅助生殖病案中随访记录进行质量分析,探讨提高随访记录填写质量的方法.方法 选取某院辅助生殖技术病案中2018年11月1日-2018年12月31日填写的9532份随访记录为对照组,由专职质控人员质控后进行回顾性分析,针对随访记录填写内容缺陷及不足,自2019年3月1日起采取完善制度建设、培训教育及电子质控等一系列干预措施,将实施干预措施后的2019年3月1日-2019年4月31日7603份随访记录做为实验组,并对两组随访记录填写情况进行比较.结果 分析对照组中存在缺陷的记录,共198份,主要存在的问题是缺漏、内容填写错误等,实施质控管理后,分析缺陷记录101份,错项及漏项均较前减少,随访记录缺陷率由2.08％降至1.33％,且实验组逻辑项错误问题明显少于对照组,P＜0.001,差异有统计学意义.结论 通过电子病历系统质控功能的完善、人员培训和建立质控体系等方法,对随访记录进行有效的质量管理,使随访记录填写的准确率明显提高,为临床及科研数据的使用及数据上报提供了详实的依据,质量改进效果明显.

目的 通过分析产科病案首页填写存在的缺陷,探讨提高产科电子病案首页填写完整性、准确性的干预措施.方法 随机抽取某院产科2016年7月至12月的出院病案600份作为对照组,对病案首页数据质量指标进行评价,分析产生缺陷的原因,制定干预措施.抽取2017年1月至6月出院病案600份作为干预组,并与对照组进行比较.结果 对照组和干预组的住院病案首页填报完整率分别为87.5%和97.7%,主要诊断选择正确率分别为88.8%和97.5%,主要手术及操作选择正确率分别为93.7%和98.3%,其他诊断填写完整率正确率分别为88.2%和95.3%,两组比较,有显著性差异(P<0.001).结论 产科病案首页填写缺陷的主要影响因素包括培训力度不够、质控部门管理措施不到位、病案首页信息系统的逻辑校验功能不完善等,通过加强医师的学习培训、落实质控管理制度、升级病案首页系统的校验功能可显著提高产科住院病案首页的填写质量.

探讨结构化查询语言在某院病案首页质量控制中的应用情况.以病案首页中患者的基本信息、诊疗信息等内容为例,运用结构化查询语言的查询和数据挖掘功能对病案首页数据的规范性及正确性进行监控.此方法能快速有效地查出所需数据并检测出病案首页数据在规范完整性与逻辑正确性方面的缺陷,可以弥补电子病历质控系统与人工质控的不足.将结构化查询语言运用于病案首页质量控制,可以有效提高病案室终末质量控制的效率与质量,保障病案数据的质量,更好地为临床、医院管理、卫生行政等部门提供准确有效的数据.

目的 针对常规生化检测项目,制定自动审核规则,借助实验室信息管理系统实现检验结果的自动审核.方法 依据美国临床和实验室标准协会(CLSI)AUTO-10A及医学实验室质量和能力认可准则(ISO15189:2012)的指导意见,在室内质控在控的基础上,实验室设计自动审核逻辑,设置六大审核规则,包括室内质控规则、样本状态判断规则、逻辑紊乱规则、值域及多次结果比较(ΔCheck)规则(包括危急值、警示值、参考区间)、关联矛盾规则、异常模式规则,并将审核逻辑和规则搭建在实验室信息系统中.对2016年10月至2017年4月本中心实验室常规生化检测项目,分别按项目、条码统计自动审核通过情况,并与临床诊断信息及人工审核情况进行比较.结果 按项目统计自动审核通过率超过65％,按条码统计通过率为45％左右,与临床诊断符合率92％,经过规则的进一步完善,与人工审核相比较,通过一致率从97.48％提高到100％,不通过一致率从82.98％提高到85.21％.结论 (1)设置的自动审核逻辑和规则可以实现半数常规生化检验结果的自动审核,且与人工审核判断通过有较高的一致率;(2)新增加的规则必须经过一定周期的验证,方可正式应用;(3)自动审核可以实现检验后步骤的自动化,缩短报告审核时间,提高工作效率.