Metrika članka

  • citati u SCindeksu: 0
  • citati u CrossRef-u:0
  • citati u Google Scholaru:[=>]
  • posete u poslednjih 30 dana:9
  • preuzimanja u poslednjih 30 dana:6
članak: 6 od 13  
Back povratak na rezultate
Vojnosanitetski pregled
2016, vol. 73, br. 12, str. 1125-1131
jezik rada: engleski
vrsta rada: izvorni naučni članak
doi:10.2298/VSP150427057M

Creative Commons License 4.0
Slaganja uputne i otpusne dijagnoze - analiza po grupama Međunarodne klasifikacije bolesti, X revizija
aInstitute of Public Health Kragujevac, Kragujevac
bUniverzitet u Beogradu, Medicinski fakultet, Institut za medicinsku statistiku i informatiku
cUniverzitet u Beogradu, Medicinski fakultet, Institut za onkologiju i radiologiju Srbije
dUniverzitet u Kragujevcu, Medicinski fakultet

e-adresa: natahmihailovic@gmai1.com

Sažetak

Uvod/Cilj. Uputna dijagnoza ukazuje na oboljenje, povredu ili stanje zbog kojeg je bolesnik upućen na prijem u bolnicu. Otpusna dijagoza pokazuje glavni uzrok bolesti ili stanja zbog kojeg je bolesnik primljen u bolnicu. Cilj ovog rada bio je analiza slaganja uputne dijagnoze i osnovnog uzroka hospitalizacije bolesnika u Kliničkom centru Kragujevac u periodu od 1. 1. 2006 do 31. 12. 2013. godine na osnovu izveštaja o hospitalizaciji. Metode. Iz osnovnog skupa izdvojen je slučajni uzorak koji je sadržao 20 422 izveštaja (5%). Od datog broja 18 173 izveštaja o hospitalizaciji bilo je potpuno i oni su u daljem radu analizirani. Poređena je uputna dijagnoza koju propisuje lekar u primarnoj zdravstvenoj zaštiti sa osnovnim uzrokom hospitalizacije koji popunjava ordinirajući lekar odeljenja sa kojeg se bolesnik otpušta. Slaganje dveju dijagnoza predstavlja indikator kvaliteta rada lekara u primarnoj zdravstvenoj zaštiti. Analiza slaganja urađena je pomoću kapa statistike. Rezultati. Analiza slaganja pokazala je da se vrednosti kapa koeficijenta za pet vodećih uputnih dijagnoza kreću u rasponu od k = 0,61 do k = 0,94. Vrednosti kapa koeficijenta za pet najčešćih osnovnih uzroka hospitalizacije bile su u rasopnu od k = 0,55 do k = 0,81. Zaključak. Izveštaj o hospitalizaciji je pouzdani individualni izveštaj o stacionarnom lečenju i može se koristiti u određivanju stepena slaganja uputne dijagnoze i osnovnog uzroka hospitalizacije.

Ključne reči

Reference

Buckley, C.M., Kearney, P.M., Ali, F., Bhuachalla, C., Casey, C., Roberts, G., Perry, I.J., Bradley, C.P. (2013) Concordance studies between hospital discharge data and medical records for the recording of lower extremity amputation and diabetes in the Republic of Ireland. BMC Research Notes, 6(1): 148
Ellekj r, H., Holmen, J., Kruger, O., Terent, A. (1999) Identification of Incident Stroke in Norway : Hospital Discharge Data Compared With a Population-Based Stroke Register. Stroke, 30(1): 56-60
Farchi, S., Camilloni, L., Rossi, P.G., Chini, F., Lori, G., Tancioni, V., Papini, P., Borgia, P., Guasticchi, G. (2007) Agreement Between Emergency Room and Discharge Diagnoses in a Population of Injured Inpatients: Determinants and Mortality. Journal of Trauma: Injury, Infection, and Critical Care, 62(5): 1207-1214
Graff, L.G., Wang, Y., Borkowski, B., Tuozzo, K., Foody, J.M., Krumholz, H.M., Radford, M.J. (2006) Delay in the diagnosis of acute myocardial infarction: effect on quality of care and its assessment. Academic emergency medicine, 13(9): 931-8
Gray, B. H., Clement, J. P. (2002) Databases for Research on Nonprofit Health Care Organizations: Opportunities and Limitations. American Behavioral Scientist, 45(10): 1550-1591
Johnson, T., McNutt, R., Odwazny, R., Patel, D., Baker, S. (2009) Discrepancy between admission and discharge diagnoses as a predictor of hospital length of stay. Journal of hospital medicine / J Hosp Med, 4(4): 234-9
Juurlink, D., Preyra, C., Croxford, R., Chong, A., Austin, P., Tu, J. (2006) Canadian Institute for Health Information Discharge Abstract Database: A Validation Study. Toronto: Institute for Clinical Evaluative Sciences
Kieszak, S.M., Flanders, W.D., Kosinski, A.S., Shipp, C.C., Karp, H. (1999) A comparison of the Charlson comorbidity index derived from medical record data and administrative billing data. Journal of clinical epidemiology / J Clin Epidemiol, 52(2): 137-42
Lim, G.H., Seow, E., Koh, G., Tan, D., Wong, H.P. (2002) Study on the discrepancies between the admitting diagnoses from the emergency department and the discharge diagnoses. Hong Kong J Emerg Med, 9(2); 78-82
Mathias, T.A., Soboll, M.L. (1998) Reliability of diagnoses on authorization forms for hospital admission. Revista de saude publica / Rev Saude Publica, 32(6): 526-32
McGinn, T. (2004) Tips for learners of evidence-based medicine: 3. Measures of observer variability (kappa statistic). Canadian Medical Association Journal, 171(11): 1369-1373
McNutt, R., Johnson, T., Kane, J., Ackerman, M., Odwazny, R., Bardhan, J. (2012) Cost and Quality Implications of Discrepancies Between Admitting and Discharge Diagnoses. Quality Management in Health Care, 21(4): 220-227
National Association of State Health Data Organizations (NAHDO) (2004) Consumer-purchaser disclosure project: The state experience in health quality data collection. Washington, DC: National Partnership for Women and Families
Roos, L.L., Gupta, S., Soodeen, R., Jebamani, L. (2005) Data Quality in an Information-Rich Environment: Canada as an Example. Canadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement, 24(S1): 153
Schoenman, J. A., Sutton, J. P., Elixhauser, A., Love, D. (2007) Understanding and Enhancing the Value of Hospital Discharge Data. Medical Care Research and Review, 64(4): 449-468
Veras, C.M.T., Martins, M.S. (1994) A confiabilidade dos dados nos formulários de Autorização de Internação Hospitalar (AIH), Rio de Janeiro, Brasil. Cadernos de Saúde Pública, 10(3): 339-355