病歷質(zhì)控與法律研究熱點(diǎn)的共詞聚類分析

■ 龐 成王 怡趙曉娟劉愛(ài)民

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病歷質(zhì)控與法律研究熱點(diǎn)的共詞聚類分析

■ 龐 成①王 怡①趙曉娟①劉愛(ài)民①

病歷 法律 質(zhì)量控制 共詞聚類

目的：使用聚類分析法，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中有關(guān)病歷質(zhì)控與法律方面的研究進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，以期幫助相關(guān)研究與決策者認(rèn)知前沿?zé)狳c(diǎn)理論和實(shí)踐。方法：利用中國(guó)知網(wǎng)期刊數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行法律與病歷質(zhì)控主題詞檢索，進(jìn)行共詞矩陣的相關(guān)分析。結(jié)果：43個(gè)高頻關(guān)鍵詞從檢索所得的451篇相關(guān)文獻(xiàn)中篩選出來(lái)，并從高頻共詞聚類分析中分離出7個(gè)類團(tuán)。結(jié)論：大數(shù)據(jù)上發(fā)現(xiàn)關(guān)于病歷質(zhì)量控制與法律的研究雖日趨漸熱，但“廣度寬而深不足”，7個(gè)類團(tuán)涵蓋帶教指導(dǎo)、管理對(duì)策、缺陷分析、醫(yī)療糾紛、標(biāo)準(zhǔn)體系、電子監(jiān)控、護(hù)理病歷。

【Key words】medical record， law， quality control， co-word cluster analysis

【Abstract】Objectives: By using cluster analysis， this research reveals the hotspots relating law and medical record quality control. Methods: Retrieve information from database of CNKI with law and medical record quality control， then do the statistics of frequency， and then the cluster analysis. Results: 451 articles were retrieved and 43 main keywords were recognized， 7 clusters were formed by cluster analysis. Conclusions: The researches of relationship between medical record quality control and law is becoming the hotspot. The coverage is relative widespread but not deepening. The 7 clusters focus on topics as mentor， management methods， defects analysis， dispute， standards， electronic monitoring， and nurse record.

Author's address：Peking Union Medical College Hospital， Chinese Academy of Medical Science& Peking Union Medical College， No.1，Shuaifuyuan， Dongcheng District， Beijing， 100730， PRC.

1 前言

近十年來(lái)，醫(yī)療糾紛數(shù)量激增［1］。在新環(huán)境、新常態(tài)下，病歷的書寫質(zhì)量如何保證在醫(yī)療、教學(xué)、科研、管理、費(fèi)用核算中持續(xù)發(fā)揮作用，且兼顧糾紛處理中形成證據(jù)所需的基本條件，是相關(guān)管理者的工作重點(diǎn)和困難之處。本研究的目的是推動(dòng)相關(guān)研究與決策者對(duì)前沿?zé)狳c(diǎn)理論和實(shí)踐的認(rèn)知，挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)中病歷質(zhì)控與法律方面的相關(guān)研究，利用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的方法為從事病歷質(zhì)控的醫(yī)務(wù)管理人員擬訂質(zhì)控方案提供幫助。

2 資料來(lái)源與方法

檢索數(shù)據(jù)庫(kù)以中國(guó)知網(wǎng)期刊數(shù)據(jù)庫(kù)為基準(zhǔn)。該數(shù)據(jù)庫(kù)以覆蓋國(guó)內(nèi)期刊最全、范圍最廣而著稱，而且專業(yè)復(fù)合檢索功能強(qiáng)大。復(fù)合檢索策略為：（1）年代檢索策略：YE=“1991-2015”；（2）主題詞檢索策略：（SU=“病案書寫”O(jiān)R SU=“病歷書寫”） AND （SU=“質(zhì)量”O(jiān)R SU=“質(zhì)控”） AND （SU=“法律”）。

本研究于2016年1月11日進(jìn)行了該復(fù)合檢索，共獲得文獻(xiàn)451篇，關(guān)鍵詞1311個(gè)。 在“bicomb2.0”［2］中導(dǎo)入書目信息中的標(biāo)題、作者、關(guān)鍵詞、工作單位、期刊名、出版時(shí)間。再對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行人工初篩：例如“病歷”和“病案”等的同義詞合并；刪除“天津市”等地名人名一類關(guān)鍵詞。初篩后共剩余189個(gè)關(guān)鍵詞。再分別對(duì)451篇文獻(xiàn)進(jìn)行外部特征分析，包括：年代情況統(tǒng)計(jì)、作者發(fā)文情況統(tǒng)計(jì)分析，并聚類分析高頻關(guān)鍵詞。

3 結(jié)果

3.1 外部特征分析

從趨勢(shì)上看，病歷質(zhì)控與法律相關(guān)的研究在經(jīng)歷了1991-2001年的平穩(wěn)發(fā)展后，從2002年開始后的十年急速增長(zhǎng)，達(dá)到峰值年份時(shí)，近49 篇/年（2011）。而2012年后雖發(fā)文數(shù)量有下降趨勢(shì)，但每年發(fā)文總量不低，仍有很高的關(guān)注度，如圖1。作者發(fā)文情況相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)，雖關(guān)注度很高，但單一作者的研究持續(xù)性水平較差——“廣度寬而深不足”。

3.2 病歷質(zhì)控與法律相關(guān)熱點(diǎn)高頻關(guān)鍵詞

如表1所示，在“bicomb2.0”中將關(guān)鍵詞按頻次高低排序，顯示頻次最高的關(guān)鍵詞為“護(hù)理病歷”（116次）。將高頻關(guān)鍵詞的閾值設(shè)定為：（1）頻次≥8次；（2）占累積百分比的前75%，共獲得43個(gè)高頻關(guān)鍵詞用于矩陣生成，用于共詞聚類分析，見(jiàn)表2。

圖1 1991-2015年相關(guān)文章發(fā)表年代與數(shù)量分布

表1 1991-2015年病歷質(zhì)控與法律相關(guān)文獻(xiàn)主題詞頻次統(tǒng)計(jì)表

3.3 聚類分析結(jié)果

依據(jù)聚類分析“相似度在不同類團(tuán)間應(yīng)盡量低，而在類團(tuán)內(nèi)部則應(yīng)盡量高”的原則，本研究使用gcluto作為聚類工具，以Cosine作為相似性度量系數(shù)，計(jì)算方法為重復(fù)二分法，進(jìn)行反復(fù)聚類，最終將43×43的關(guān)鍵詞共線矩陣擬合為7個(gè)類團(tuán)，詳見(jiàn)表3所示。

4 結(jié)論

依據(jù)關(guān)鍵詞聚類的結(jié)果，再?gòu)?fù)習(xí)文獻(xiàn)資料，可將病歷質(zhì)控與法律相關(guān)研究的關(guān)注點(diǎn)概況為此7個(gè)方面。

4.1 加強(qiáng)法律意識(shí)培養(yǎng)，有利于病歷質(zhì)量控制

實(shí)習(xí)，是從學(xué)生向醫(yī)生角色轉(zhuǎn)變的重要必經(jīng)階段。帶教老師作為此階段醫(yī)學(xué)生所接觸的第一人，其闡述和解決臨床法律問(wèn)題的形象，對(duì)醫(yī)學(xué)生往后的依法行醫(yī)起到示范作用，有利于書寫符合法律要求的病歷［3］。其他如PBL教學(xué)法，讓醫(yī)學(xué)生加深對(duì)病歷書寫與法律法規(guī)的理解，有利于病歷質(zhì)量控制工作的開展［4］。

4.2 法律框架下的病歷質(zhì)量管理對(duì)策

詳盡而具可執(zhí)行性的病歷質(zhì)量控制規(guī)范，是醫(yī)院規(guī)范管理中的重要一環(huán)。對(duì)于北京市非訴訟醫(yī)療糾紛的大樣本研究分析發(fā)現(xiàn)，病歷書寫缺陷等非臨床醫(yī)療糾紛雖發(fā)生率較高，但亦同時(shí)明確指出只要合規(guī)管理，便能有效降低此類非醫(yī)療專業(yè)性缺陷的發(fā)生率［5］。故在現(xiàn)有法律框架下，設(shè)立適合于各自醫(yī)院特點(diǎn)的管理對(duì)策［6］，有利于病歷質(zhì)控工作的開展。

表2 43×43關(guān)鍵詞共線矩陣

表3 聚類分析擬合情況

4.3 加強(qiáng)病歷書寫質(zhì)量缺陷分析，優(yōu)化質(zhì)量管理

缺陷分析是病歷質(zhì)控管理中最常用且最具經(jīng)濟(jì)學(xué)效率的管理方法，在缺陷分析基礎(chǔ)上經(jīng)由質(zhì)量控制小組［7］管理，或與PDCA管理法［8］、思維導(dǎo)圖［9］聯(lián)合使用，可有效提高病歷書寫質(zhì)量。

4.4 以醫(yī)療糾紛為出發(fā)點(diǎn)，制訂病歷質(zhì)控策略和措施

部分宣傳報(bào)道對(duì)醫(yī)療糾紛的溢出效應(yīng)，使醫(yī)患關(guān)系形成了中國(guó)醫(yī)療前行的掣肘。而楊翔宇等［10］指出，通過(guò)真實(shí)案例和典型醫(yī)療事件，向臨床醫(yī)師詳細(xì)講授病歷質(zhì)控要點(diǎn)以及法律法規(guī)，并進(jìn)行針對(duì)性的病歷書寫教育，可順利有效地進(jìn)行病歷質(zhì)控工作，減少醫(yī)患糾紛。

4.5 完善病歷質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)與體系

現(xiàn)階段，病歷質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)與體系，尤其是危重病歷的質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)與體系尚不完善。而病歷質(zhì)控發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，又多集中于危重患者病程記錄中［11］。有研究提出，實(shí)際工作中，評(píng)價(jià)方法、反饋方式、管理風(fēng)格、潛藏法律風(fēng)險(xiǎn)等均不同程度地影響病歷質(zhì)控效果，需通過(guò)認(rèn)真思考與不斷實(shí)踐，形成基本而完整的病歷質(zhì)控“生態(tài)系統(tǒng)”，才能完成好病歷質(zhì)控工作，提升醫(yī)療質(zhì)量［12］。

4.6 利用電子病歷實(shí)現(xiàn)病歷質(zhì)量監(jiān)控與層級(jí)質(zhì)量管理

原有病歷質(zhì)控方式，多為質(zhì)控醫(yī)師的回顧性質(zhì)控，難以保證對(duì)當(dāng)時(shí)病情或手術(shù)內(nèi)容記錄的準(zhǔn)確、完整和真實(shí)［13］。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)不間斷實(shí)時(shí)質(zhì)控，第一時(shí)間將運(yùn)行病歷中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行反饋，敦促醫(yī)生及時(shí)改正，是提升運(yùn)行病歷質(zhì)控效率、提升病歷質(zhì)量的有效方法［14］。

4.7 重視護(hù)理病歷書寫質(zhì)控與分析

護(hù)理記錄的重要性，在舊版《醫(yī)療事故處理?xiàng)l例》中得到確認(rèn)后，在2015年新版條例中再次得到了重申。而如何做好護(hù)理記錄質(zhì)控，避免法律糾紛，也一直是病歷質(zhì)控與法律的研究熱點(diǎn)［15-17］。

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劉愛(ài)民：中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院WHO疾病分類中心&病案科主任

E-mail：lam_118@sina.com

Research on hotspots relating medical record quality control and laws by using co-word cluster analysis

PANG Cheng， WANG Yi， ZHAO Xiaojuan， LIU Aimin// Chinese Hospitals. -2016，20（7）:53-55

①中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院，100730 北京市東城區(qū)帥府園1號(hào)

2016-04-05］（責(zé)任編輯 王遠(yuǎn)美）