第1页共5页非固定科室病房数据统计分析为解决床位紧张问题，最大限度地利用有限的床位，提高床位使用率，某医院实施的是非固定科室病房不加床的住院模式。即舍弃传统的按照科室分配固定病房、固定床位，选择按照病区分配床位，科室没有固定病房、固定床位，也就是一个病区同时住着好几个科室的病人，哪个病区有床位病人就住在哪个病区。该住院模式充分利用有限的床位资源，极大提高床位使用率，缩短病人入院前的等待时间，最大限度地满足病人的住院需求[1]。但是，该住院模式下的数据采集、核对、校验等给病案统计管理人员带来新的挑战，是一个必须解决的问题。根据业务需求，我们需要统计病区、科室、医疗组的数据，包括入院人数、出院人数、转科人数（转病区人数）、实际占用床日数、病床使用率等。面对这个问题，我们改变传统的以科室为单位的数据采集模式，采用以病区为单位填报每日的业务数据，并且通过技术手段使得采集的数据包括病案号、床号（包括病区）、病人姓名、科室、医疗组。该数据采集模式解决了沿用传统的以科室为单位的数据采集模式中存在的病区数据统计难的问题，且使从病区数据中提取科室、医疗组数据具有可行性。我们的工作重点在于借助软件接口，区分病区的转科数据是否是科室的转科数据和是否有病人存在转科不转病区的情况，然后形成最终的科室数据。值得一提的是，局部科室存在转医疗组的情况。必须指出，科室、医疗组数据来源于病区数据，它的准确性取决于病区数据的准确性。下面探讨一下在实际工作中，病区工作日报表数据统计中存在的问题和对策。病区工作日报表数据统计中存在的问题1.日报表前后数据不一致。前后数据一致是日报表最根本的要求。实际工作中，局部病区存在最低级错误，包括入出院人数统计与实际入出院病人个数不一致，转科人数统计与实际转科人数不一致，病区原有人数加上转入人数减去出院人数减去转出人数与现有人数不符等，前一天的现有人数和今天的原有人数不一致等问题。2.科室和医疗组信息不匹配。日报表登记的病人入院科室和第2页共5页医疗组信息不匹配。比方：a科室b医疗组，b不是a科室人员。分析原因，这类现象主要是由于数据采集口径需要医疗组信息是实时变动的，而病人在入院当天进行转科，日报表那么是晚上12点之后才能产生数据进行前一天数据的提交，那么滞后提交的日报表就显示为入院病人信息栏中病人入住科室和医疗组不匹配，转出病人信息栏中是正确的。比方李四入院在神经内科某某a医生组...
