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非医嘱离院4496例分析
目的:分析非医嘱离院患者的原因,提出对策,以提高医疗质量服务水平.方法:2014年出院59957例,非医嘱离院患者4496例,实施改进措施后半年,对数据进行分析.结果:2015年上半年全院出院患者29159例,非医嘱离院1458例(5.0%),比实施改进前明显减少.结论:医院需重视非医嘱离院率,加强医院管理,规范病案管理,提升诊疗、服务水平,从而降低非医嘱离院率,提高经济效益和社会效益.
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患者非医嘱离院现状及相关特征分析
目的：了解患者非医嘱离院现状及相关特征。方法利用某院2015年出院患者数据，应用卡方检验和秩和检验分析非医嘱离院与医嘱离院成年患者的特征区别，应用多因素logistic回归分析比较不同患者特点与非医嘱离院的因果关系。结果某院2015年成年患者出院42682人次，非医嘱离院率为5.8%。非医嘱离院患者年龄中位数为56(35～71)岁，较医嘱离院患者年龄大（P＜0.001）；中位住院天数为5(3～10)天，中位住院费用为0.65(0.37～1.34)万元，均较医嘱离院患者少（P＜0.001）。男性(OR=1.58，95%CI 1.43～1.75)、急诊入院(OR=1.25，95%CI 1.14～1.37)、全自费(OR=1.55，95%CI 1.41～1.70)、有抢救(OR=3.37，95%CI 2.80～4.07)是非医嘱离院的危险因素，而中年（31～50岁）（OR=0.74，95%CI 0.64～0.85）、入院病情明确(OR=0.75，95%CI 0.68～0.82)、有手术操作(OR=0.57，95%CI 0.51～0.63)、多次在该院住院(OR=0.78，95%CI 0.71～0.86)是非医嘱离院的保护因素。不同科室的非医嘱离院危险性不同（P＜0.001）。结论成年医嘱离院与非医嘱离院患者就诊特征存在差别，可采取针对性措施降低非医嘱离院率，利于患者的身体健康和提高医院的社会效益和经济效益。
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某妇女儿童医院的非医嘱离院之原因剖析
目的 通过回顾性分析2017年3月-6月的非医嘱离院的病案,剖析其构成原因,为科室医疗质量管理提供依据. 方法 应用描述性统计方法列出2017年3月-6月1075份非医嘱离院患者的科室及疾病分布情况,从而分析各科非医嘱离院的具体原因.结果 非医嘱离院的科室由高到低依次:产科(35.26%)、新生儿科(18.98%)、儿科(18.98%)、外科(6.89%)、内科(4.09%)、妇科(3.44%)、乳腺科(0.56%). 位列前三位的科室在疾病分布上也具有明显特征,产科的各类原因的安胎监护占非医嘱离院的比例高;新生儿科则以与早产相关的呼吸系统疾病作为高比例;儿科是以呼吸系统疾病为高.结论 医院应根据非医嘱离院的人群分布集中的科室,有针对性对产科、新生儿科及儿科进行科学管理干预,作出适当的出院指导,从而有效减少非医嘱离院带来的负面影响和不良的医疗结局.
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非医嘱离院方式构成比原因分析及改进措施
目的：通过对非医嘱离院方式构成比统计及深入分析，从中发现医院质量管理中的问题并找出改进措施，使医院医疗质量和服务水平得以提高，加强医院管理。方法调取2013年1～12月离院方式数据，计算出上、下半年的非医嘱离院方式构成比，分析上半年高于下半年的原因，对实施改进措施前后半年数据进行统计分析。结果实施改进措施前非医嘱离院方式患者高达3006例次，占全院出院患者12.41％，实施后非医嘱离院方式患者为2173例次，占比例为7.57％，差异有统计学意义（P＜0.05）。结论统计分析非医嘱离院方式构成比指标，对存在问题进行改进，加强了医院管理的同时也提高了经济效益和社会效益，这一指标应引起重视。
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基于EasyEnsemble和C5.0决策树算法的患者非医嘱离院预测研究
目的 在C5.0决策树算法的基础上,结合处理不平衡样本集的EasyEnsemble思想,建立患者非医嘱离院预测模型,有效识别非医嘱离院倾向患者.方法 基于EasyEnsemble思想,通过Bootstrap采样方法抽取多数类样本子集组建多个新的均衡数据样本集,运用C5.0决策树算法并结合交叉验证方法与代价矩阵,训练多个基分类器,后经Bagging算法集成,得到终预测模型.结果 在10组测试集下平均总分类准确率、平均平衡准确率、少数类别样本平均召回率和平均AUC值分别达到74.27％、82.34％、91.70％、86.21％.结论 基于EasyEnsemble和C5.0决策树算法的患者非医嘱离院预测模型有较好较稳定的识别性能,为医院提升医疗质量和服务水平,降低非医嘱离院率提供了有力依据.
关键词： 非医嘱离院 EasyEnsemble C5.0 数据挖掘
