"住院患者出院后0-31天非预期再住院率"是衡量医院医疗质量安全的重要负性指标，也是《三级医院评审标准（2025年版）》的监测指标之一。该指标反映医疗机构在患者诊疗、康复及出院管理中的潜在问题，但医院在准确识别、分析及降低非预期再住院率方面仍面临诸多挑战。

目前，医院在管理该指标时主要存在三个难点：一是缺乏统一的界定标准，导致"非预期再住院"与"计划性再住院"容易混淆；二是传统人工上报方式效率低、漏报误报率高，且无法实现实时监测；三是再住院原因复杂，可能涉及诊疗质量、患者依从性、家庭支持等多方面因素，难以精准定位改进方向。这些问题的存在使得医院难以及时干预和持续优化该指标。

本文探讨如何借助信息化手段构建智能监测体系，提高数据准确性，并推动质量改进闭环管理。

《三级医院评审标准（2025年版）》

1.指标定义与核心区分

非预期再住院是指患者出院后31天内因相同或相关疾病非计划性再次入院，其核心特征在于非预期性和可预防性。非预期性通常由诊疗缺陷、并发症或管理疏漏导致，如术后感染、药物不良反应、出院随访不足等；可预防性则强调通过优化临床路径、加强出院评估和随访能够降低发生率。

需要注意的是，单纯由患者经济困难、家庭照护缺失等非医疗因素导致的再住院，若无法通过医疗干预改善，则不计入"可预防性"统计范畴，但仍应纳入总再住院率的计算，以确保数据完整性。降低非预期再住院率不仅能减轻患者负担，还能优化医疗资源利用，提升医院整体运营效率。

2.智能监测流程设计

（1）规范判定标准与分析机制：医院需制定明确的《非预期再住院判定规则》，参考国家政策要求，排除计划性再住院（如双侧手术、规律放化疗等），重点关注相同或相关诊断的再入院病例。同时，建立多学科分析机制（MDT），由临床医师、护士、药师、社工、质控专员等组成团队，对高频再住院病例（如再住院率超过科室历史基线2倍标准差）或严重不良事件启动根因分析（RCA），制定针对性改进措施。

（2）构建智能监测平台：通过对接HIS、EMR、随访系统等，实现患者出院诊断、医嘱和随访记录的实时采集。平台应具备两大核心功能：

•风险预测模型：基于机器学习算法，整合患者基础疾病（如Charlson指数）、诊疗操作（如手术类型）、社会因素（如家庭支持）等变量，提前识别出院后31天内再住院高风险患者，辅助临床开展早期干预（如加强随访频次）。

• •非预期再住院判定规则库：对已发生的再住院病例，通过专家共识建立的规则库自动判定是否属于"非预期"，例如：感染、药物相关问题、慢性病恶化等医疗相关因素纳入统计，而计划性治疗（如肾透析、化疗疗程）或单纯社会因素导致的再住院予以排除。

• 平台采用"临床上报+系统自动筛查"的双通道机制，既鼓励医生主动填报，又通过数据比对标记疑似漏报病例，最后由质控人员复核确认，形成闭环管理。

3.数据准确性与持续优化

（1）数据治理与模型迭代：为确保判定准确性，需统一数据标准（如ICD诊断编码、结构化随访记录），并通过多源数据交叉验证（如医嘱、护理记录、随访信息）减少偏差。预测模型需动态优化，例如针对老年患者提升"家庭支持不足"的权重，或结合临床反馈细化"药物相关问题"的判定标准，以提高模型的适应性和精准度。

（2）人工复核与伦理合规：系统筛查结果需经质控人员二次审核，重点关注高风险患者非预期再住院或低风险患者异常再住院等极端案例。同时，涉及患者隐私的数据（如独居、低收入）需匿名化处理，符合《个人信息保护法》要求。

（3）持续改进机制：每月生成分析报告，运用柏拉图、鱼骨图等工具定位关键问题（如术后感染管理不足、出院宣教缺失），并将典型案例纳入医务人员培训。通过控制图监测干预措施的效果，实现"分析-改进-评估"的闭环管理。

通过信息化手段，医院可逐步构建标准化、智能化的非预期再住院管理体系，最终实现医疗质量提升与患者安全保障的双重目标。