• 제목/요약/키워드: lenth of stay

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융복합 재원일수 벤치마킹 시스템 개발 (The Development of Convergence Bench-making system on length of stay)

  • 최연희;김윤진;강성홍
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권5호
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    • pp.89-99
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    • 2015
  • 본 연구는 의료기관이 자체적으로 재원일수관리 활동을 하도록 유도하기 위해 타 의료기관과 재원일수 관리 수준을 비교하여 의료기관의 재원일수 수준을 평가하고 재원일수관리의 효율성을 제공할 수 있는 재원일수 벤치마킹 시스템을 개발 방안을 제시하고자 하였다. 퇴원손상심층조사 자료를 기반으로 개발된 재원일수 중증도 모형을 이용한 융복합의 재원일수 벤치마킹 웹 프로그램은 병상 규모별, 지역별 비교되도록 구현되었고, 엑셀 파일 다운로드와 함께 리포트기능도 추가되었다. 또 실시간 중증도 보정 재원일수 산출 기능도 구현되었다. 시범운영 결과, 병원 운영진 또는 해당 임상 과로부터 질환별, 지역별 비교통계를 요청받으므로, 재원일수 벤치마킹 시스템이 장기재원관리, 질환별 재원관리 등 재원일수 관리에 효율적인 시스템인 것이 확인되었다. 이에 재원일수 벤치마킹 시스템 웹 활용을 위해서는 중증도 보정 질환의 확대와 국가 차원의 정책 추진 방안이 필요하다.

융복합 맞춤형 재원일수 관리 시스템 개발 (The Development of Convergence Optimized LOS Management System)

  • 최연희;김윤진
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권2호
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    • pp.273-283
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    • 2017
  • 본 연구는 의료기관이 자체적으로 재원일수관리 활동을 하도록 유도하기 위해 외래정보로 재원일수를 예측하여 입원환자 재원일수를 예측하고 재원일수관리의 효율성을 제공할 수 있는 융복합 맞춤형 재원일수 관리 시스템을 개발 방안을 제시하고자 하였다. 외래정보 자료를 기반으로 개발된 재원일수 예측 모형을 이용한 융복합의 맞춤형 재원일수 관리 웹 프로그램은 실시간 예측 재원일수 산출되도록 구현되었다. 예측 모형을 기반으로 장기재원예측 환자군, 집중 관리 환자군 등 재원일수관리 서비스 대상이 도출되었다. 장기재원예측 환자군, 집중관리 환자군에 장기 재원 예상 알림 서비스, 재원일수 초과 알림 서비스 등을 제공할 수 있어 맞춤형 재원일수 관리 시스템이 맞춤형 재원일수 관리에 효율적인 시스템인 것이 확인되었다. 이에 융복합 맞춤형 재원일수 관리 시스템 웹 활용을 위해서는 재원일수 예측 질환의 확대와 국가 차원의 시범운영 정책 추진 방안이 필요하다.

서울시 소재 한 대학병원 퇴원환자의 재입원 관련요인 (Factors Associated with Unplanned Hospital Readmission)

  • 이은환;유승흠;이해종;김석일
    • 한국병원경영학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.125-142
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    • 2010
  • Objective : To determine demographic, clinical, health care utilization factors predicting unplanned readmission(within 28 days) to the hospital. Methods : A case-control study was conducted from January to December 2009. Multiple logistic regression was used to examine risk factors for readmission. 180 patients who had been readmitted within 28 days and 1,784 controls were recruited from an university hospital in Seoul. Results : Six risk factors associated with readmission risk were identified and include mail sex, medical service rather than surgical service, number of comorbid diseases, type of patient's room, lenth of stay, number of admissions in the prior 12 months. Conclusions : One of the association with readmission risk identified was the number of hospital admissions in the previous year. This factor may be the only risk factor necessary for assessing prior risk and has the additional advantage of being easily accessible from computerized medical records without requiring other medical record review. This risk factor may be useful in identifying a group at high readmission risk, which could be targeted in intervention studies. Multiple risk factors intervention approach should be considered in designing future prevention strategies.

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