Texas Health Resources 综合保健机构

"SPSS帮助我们把数据转化为有用的信息,使我们能够改善治疗质量,并建立更好的机制来使费用合理化。"


情况介绍

TexasHealth Resources 由 Presbyterian Health Systems 和 Harris-Methodist Health System 在 1997 年合并而成,是德州最大的非营利性综合保健机构,它拥有 13 家医院,并有多间高级诊所、诊断中心、流动诊所和慢性病医疗中心。它同时为市区和郊区民众提供各种医疗服务。


存在问题

Texas Health Resources 面临的最大挑战是如何在不降低病人服务质量的前提下限制医疗费用。它必须对质量和费用之间的关系进行分析,以做到:确定是否采用新的医疗技术 把医疗质量和全国数据进行对比 满足委托书中新的和现有的要求。


解决方案

通过使用 SPSS 进行分析,大大增强了治疗能力和水平。如今,它不仅对治疗过程进行监测,还能够找出潜在原因,如比常人更易生病的人口特征。


应用效果

在20世纪90年代中期,当别的机构还在谈论改进治疗过程的时候,Presbyterian Health Systems (现为 Texas Health Resources East) 就已经建立了结果管理部门,以保证以合理的费用 提供高质量的治疗服务。

结果管理部现在已成为全 Texas Health Resources 的内部咨询部门,它正在关注病人留医时间、费用等问题。比如,如果病人出院比较早的话,再次入院的比例是否会上升?

准确回答这样的问题需要正确的数据。多年以来,结果管理部一直使用纸面医疗摘要,取得这些 数据非常困难,而且代价高昂。

1997 年,Susan McBride 成为 Texas Health Resources East 结果管理部的主管,她认识到有必要改用更有效的电子化处理环境。当时 Texas Health Resources 有一个 TSI 费用账目数据库,两个采用美国心脏病学院和胸外科协会标准的临床数据库,以及 Mediqual Atlas 数据库。


提高了数据质量,数据挖掘费用减少了 50%

McBride 很快发现现有的数据库只有初步的报告功能。"传统上我们使用的数据是账单或费用账 目数据,这些数据没有收集足够的医疗信息来跟踪病人结果。我们必须对数据库进行合并,并对数据进行测度。通过使用 SPSS,我们可以利用能够精确地对费用进行测度的财务信息,并把它和医疗数 据结合在一起。"

通过数据合并和自动处理,以及采用包括 SPSS 在内的强大的技术,Texas Health Resources 不仅收集到了更好的数据,还减少了相关费用。维护四家医院的纸张数据每年需要 50 万美元的费用,而采用电子化环境后费用还不到原来的一半。


对医疗结果进行评估

为说明结果管理部如何通过 SPSS 改善治疗过程,我们观察一下它对能够最小限度地接触心脏的 外科手术技术的研究。
根据最近的医学研究,一些能够最小限度地接触心脏的外科手术技术,可以减少手术后处理的复 杂程度和病人留医时间。但这些技术非常昂贵,于是结果管理部决定对它进行分析,已确定这些技术 是实际上减少了病人的留医时间,还是改善了医疗效果。

他们把集团属下一家顶尖医院中有关病人的费用数据和医疗数据进行合并,但原先用于收集医疗 数据的软件不能跟踪新的外科手术,于是必须在 SPSS 中为这些数据建立新的变量。

对合并的数据进行分析可以检查这些新的技术对整体结果和医疗费用的影响。目前,结果管理部 正在和心脏手术小组一起工作,有关研究结果将在最近的学术会议上发表。


快速交互式地进行数据分析,以便进行质量对比

通过 SPSS,结果管理部还可以快速地把他们的统计结果和业界最新公布结果进行比较,以评估他们在特定领域的成功情况。

比如,治疗改进部最近在华盛顿的健康咨询公告中看到一个报告,提到一个心脏病特殊病例,心室纤维性颤动,手术后冠状动脉旁路。于是这个小组就和临床医生一起进行研究,用 SPSS 对他们的 有关数据进行分析,并观察结果和公告是如何相符的。

McBride 说,"咨询公告中的报告是最新成果,但 SPSS 使我们可以提出疑问并在几秒钟内得到 答案。我发现它是非常优秀的交互式工具。"


未来展望:在集团内使报告和发布自动化

未来几年,结果管理部计划建立一个标准报告系统,包括妇产科和心血管科医师报告卡、季度报 告和年度报告。这项计划要求全部过程自动化,在这么大的机构内要做到这些,没有 SPSS 是不可能 的。

在妇产科,Texas Health Resources West (以前的 Harris-Methodist Health System)的 Cody Arnold 大夫正在研究造成 C-section 率变化的原因中有多少来自病人的差异,多少来自医师 的处理方式。根据他的说法,"这些报告将向医师们提供可靠的反馈,告诉他们自己的处理方式和别 的同事到底有什么不同。

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