外媒 | 用EHR数据进行预测分析，降低医院再入院率-普瑞纯证

最近在JAMA Network Open上发表的一项研究表明，利用EHR数据的一套预测分析工具可以准确地在儿科患者出院前识别所有原因的30天再入院风险。研究作者指出，尽管医院再入院率被广泛用作质量护理的衡量标准，而且已经存在预测成人再入院风险的模型，但没有这样的工具来预测儿科医院再入院风险。为了解决这个问题，研究人员着手开发和验证一个工具，可以在儿科患者出院前识别所有原因的30天后再入院风险。为此，他们利用了2016年1月1日至2019年12月31日在芝加哥安和罗伯特·H·卢里儿童医院（LCH）入院的EHR数据。为了建立所有原因的30天再入院模型，研究人员依赖于三年的LCH出院数据。持续住院时间（LOS）、使用特定疗法和过去的利用率被用作所有原因的30天再入院的预测因素。从这个过程中，研究团队得出了三个模型：最近入院模型（RAM），包括6个月或更大的儿童，其在过去6个月内有1次或多次住院；新入院模型（NAM），包括6个月或更大的儿童，其在过去6个月内没有住院；以及幼婴模型（YIM），包括6个月以下的儿童。这些模型旨在作为儿科再入院风险预测的补充套件，并通过使用训练集之外的另一年出院进行验证。总体而言，这些模型分析了29,988名患者的48,019次住院。其中50.1%的入院是针对5岁以下的儿童。在不同的队列中，30天内再入院的患者数量有所不同。在RAM队列中，大约有36.2%的患者在30天内再次入院，在NAM队列中，有7.4%的患者在30天内再次入院，在YIM队列中，有12.2%的患者在30天内再次入院。在RAM队列中，先前的利用率、当前或先前的手术指示疾病的严重程度，如输血、通气或中心静脉导管、商业保险和长时间住院时间与再入院有关。在NAM队列中，手术、长时间住院和过去6个月内的急诊科就诊与再入院有关。在YIM队列中，LOS

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