医療、福祉に貢献するために

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~ 株式会社メディチュア Blog

2017/10/21

整形外科病棟の看護必要度は必ず低いとは言えない

整形外科病棟の看護必要度と在院日数の関係について、7対1の143病院で評価してみた。(疾患構成を無視するため、Nをある程度増やしている)

病床機能報告(2016年度、13都道府県のデータ)による
7対1入院料を算定している整形外科病棟の看護必要度分布

平均在院日数が20日を超えると看護必要度が20%未満の施設(黄・オレンジ色)が増える。
15日未満だと看護必要度が25%以上の施設(青・水色)が増える。

整形外科病棟だからといって、看護必要度の足を引っ張るのではない。高回転化できれば、病院全体の看護必要度向上に貢献する。逆に言えば、高回転化しなければ厳しい。

次期改定がどうなるのか定かではない。ただ、いかなる改定であっても、高回転化を意識せざるを得ないだろう。看護必要度の分析結果から見えてくるのは、整形系の疾患は、特に高回転化を意識する必要性がありそうだ、ということである。

2017/10/19

ビジュアライゼーションの続き

さきほどの分析画面で、右画面で160800xx01xxxxのコードを選択した例を示す。

160800xx01xxxx 大腿骨頸部骨折 01手術ありを選択した場合の画面
(クリックすると拡大します)

左上の大学名が示されている青緑色のバブル画面において、左上から右下に直線的に大学が並んでいることが分かる。転院率が高いほど在院日数が短く、転院率が低いほど在院日数が長くなっていることを示している。

大腿骨頸部骨折の術後、転院させるか否かは、大学病院によって大きなばらつきがある。当然といえば当然だが、可視化してみると興味深い。

※病院情報の公表、2016年度実績を用いて分析している。そのため、各病院の掲載データの信頼性等に不安があり、当分析は参考であることをご理解いただきたい
診療科名がおかしい(漢字ミス??)、データがおかしい(平均在院日数が1000日を超えている??)、「ファイルダウンロード」のボタンを押してもダウンロードできない(頻発!!!!)、などなど、不安要素がいっぱい

データビジュアライゼーションのサンプル

病院情報の公表データを用いた分析事例。
大学病院本院のデータを使って効率性の可視化を行ってみた(横軸は在院日数の短さ。左ほど短く、右ほど長い。縦軸は転院率)。まだ基になっているデータ(診療科ごとのDPCコード上位5疾患)の精査が出来ていないので、あくまでも参考データ。

左上のグラフの大学病院のバブルをクリックすると、連動して、左下に診断群分類別の詳細データ、右にDPCコード別のデータが示されるはず。

右のDPCコード別のデータをクリックすれば、そのコードの大学別のデータが左上に表示されているはず・・・。

Power BIの使い方がよく分かってないので、おかしなものが表示されてもお許しを。



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