某重症医学科收治病人综合分析

姚宣

(重庆两江新区第一人民医院重症医学科 , 重庆 401121)

摘要：目的：得出ICU病人入科分布，从而优化医护人员工作强度；得出ICU收治病人综合情况，包含疾病分类、对应比例、住院平均时间、男女比例；得出病种随年龄分布；找出数据之间的相关性；为其他科室、医院、政府等组织结构提供数据支撑。方法：收集某ICU全年收治病人，进行归类统计，采用概率统计相关原理进行分析。结论：ICU病人入科时间存在其特殊性，医生上班模式应伴随ICU特点制定；疾病分脑血管意外、呼吸系统相关疾病、创伤等，其中前两种疾病所占比例非常高，男性比例高于女性比例，特别是呼吸系统相关疾病，很可能与男性普遍抽烟相关；各类病种随年龄分布总体相同；发病率与平均住院天数成正相关。

关键词：重症医学科；ICU；病种；相关性

中图分类号：R-1 文献标识码：A

Comprehensive analysis of patients admitted to critical care unit

Yao Xuan

(Department of critical medicine, the first people's Hospital of Liangjiang New Area, Chongqing,401121, China)

Abstract:Objective: to find out the distribution of patients in ICU, so as to optimize the work intensity of medical staff; to find out the comprehensive situation of patients in ICU, including disease classification, corresponding proportion, average length of stay, ratio of men and women; to find out the distribution of diseases with age; to find out the correlation between data; to provide data support for other departments, hospitals, governments and other organizational structures. Methods: the patients in an ICU were collected, classified and analyzed according to the principle of probability and statistics. Conclusion: ICU patients' entry time has its particularity, and doctors' working mode should be established along with the characteristics of ICU; the diseases are pided into cerebrovascular accident, respiratory system related diseases, trauma, etc., of which the first two diseases account for a very high proportion, the proportion of men is higher than that of women, especially respiratory system related diseases, which are likely to be related to men's general smoking; the distribution of various diseases is overall with age The incidence was positively correlated with the average length of stay.

Key words: Department of critical medicine; ICU; diseases; correlation

1. 概述

重症医学科（ICU）是为危重病人提供极为重要的生命支持的学科^[1]，是医院集中监护和救治重症患者的专业科室^[2]。进入ICU的病人绝大多数都是危重病人，病人的特征对ICU要求极高，ICU的软硬件均需超高的标准。

首先我们应从宏观角度围绕病人进行分析，来优化ICU的工作，并从ICU病人数据中分析出一些规律为其他学科及社会提供数据支撑。从医护人员工作模式、病人入科时间分布、病人种类分布、病种之间的关系等着手，进行数据整理分析。

2. 数据整理

本文数据来源于某重症医学科2019年全年收治的724例病人。疾病分类结合文献^[3,4]及ICU特点，疾病种类划分为：脑血管意外、呼吸系统相关疾病、创伤、术后、心血管系统相关疾病、消化系统相关疾病、泌尿系统相关疾病、内分泌代谢相关疾病、感染、多器官功能障碍、耳鼻喉相关疾病、其它（癫痫、蜂蜇伤、过敏）等。各类病种所占比例、平均住院天数、男女性比例如表1所示。从表中可以看出脑血管意外与呼吸系统相关疾病发病率非常高，严重危害人类健康，同时创伤、术后、心血管系统相关疾病、消化系统相关疾病也比较常见。ICU病人平均住院天数基本在一周之内。收治病人中，总体男性比例为63.12%，远高于女性，并且呼吸系统相关疾病中，男性发病率尤其高为76.55%，也许与男性的抽烟习惯有关。

表1 各类疾病比例分布

3. 数据专项分析

由于病人的病情非常严重，就导致了ICU医护人员工作强度非常高，在有限的条件下合理优化排班，可减少内耗，提高工作效率，降低医护人员的工作强度。ICU病人病种能体现对人民健康威胁的因数，年龄分布等能提供预防保健的数据支撑。数据之间的相关性能体现一些内部规律。下面将进行病人入科时间、病种年龄分布、发病比例与住院平均天数相关性等分析

1. 1. 0~24时病人入科时间分析

如图1所示，为ICU病人入科时间分布图，其中上班时间入科病人比例为35%，下班时间入科病人比例达到65%。非上班时间入科病人所占比重大，上午9点至凌晨1点均保持较多的收治病人，加上入科病人处置时间，每天只有3个小时的低强度工作。由于护理人员采用轮班制，但是医生群体不能实现轮班，这样的工作强度对医生的休息健康造成很大的影响。ICU医生的排班模式不应与医院正常上下班同步，否则反而会影响ICU医生的工作、还会加大他们的工作量，ICU医生的上班模式一定要围绕ICU的特征进行排布，比如凌晨3点后转入低强度期间，这时候可进行交接班，让夜班的医生尽快休息，而不是等到传统的8点进行交接班。

图1 ICU病人入科时间在0~24小时内的分布图

1. 2. 各病种年龄分布分析

如表1所示，脑血管意外、呼吸系统相关疾病、创伤、术后、心血管系统相关疾病、消化系统相关疾病发病率比较高，总体比例高达89.08%，这几类疾病发病数量随年龄分布如图2。从图中可以看出，各类病种的分布趋势大体相同，在40岁以后发病逐渐增多，50~90为高发病期。

图2 ICU主要病种发病数量年龄分布图

ICU最典型的病种为脑血管意外与呼吸系统相关疾病，从图2可以看出脑血管意外的高发期为50~70岁，呼吸系统相关疾病

高发期为65~95岁，脑血管意外高发期比呼吸系统相关疾病高发期靠前并且分布年龄段短。

1. 3. 主要病种比例与住院平均天数相关性分析

采用Spearman等级相关分析^[5]，如表2所示，病种比例存在相同等级，则相关等级系数计算公式为：

其中

则,

的假设检验：,双侧

病种所占比例与平均住院天数存在正相关关系，检验结果,此样本相关系数有意义，病种所占比例高也就是发病率越高的疾病平均住院天数也越高。

但是从表2可以看出，术后病人平均住院天数出现奇异，不符合总体分布规律，原因是各科病人手术后，需要转入ICU的，转入ICU后进行生命支持，待生命体征好转后会转到相应专科普通病房，因此术后病人在ICU的

平均住院天数均不高，存在其特殊性。

表2 主要病种比例与平均住院天数等级相关排序表

4. 总结与展望

本文通过某重症医学科2019年全年的收治病人资料，分析出ICU收治病人病种分类、相关比例构成等；入科时间分布；疾病随年龄分布；主要病种比例与主要平均天数成正相关性。供同行对ICU有宏观的了解，相应疾病分布、年龄分布、数据关联性可增强ICU医生的诊治水平及专科知识架构，也能作为医院及政府建设发展ICU的依据，同时可供政府国民健康预防提供数据理论支撑。

由于本文的数据在时间及地域上具有局限性，可通过持续不同地域分析，不断积累ICU的宏观数据，形成数据库，分析ICU具有的特殊规律，促进ICU发展、提高诊治水平。

参考文献(References)

1. Fowler RA, Abdelmalik P, Wood G, et al. Critical care capacity in Canada: results of a national cross-sectional study [J]. Crit care, 2015,19:133.

2. 中华医学会重症医学分会．《中国重症加强治疗病房( ICU) 建设与管理指南》( 2006) ［J］．中国危重病急救医学，2006，18 ( 7 ) :387-388．

3. 郭文燕，梅文华，方国伦等. 2014 年-2016 年某市住院患者疾病谱分析[J]. 中国病案, 2018,19（5）：56-59.

4. 李顺飞，李申龙，孙海龙等. 某地区军队住院患者病种分析[J]. 解放军医院管理杂志, 2009,16（5）：422-424.

5. 王正伦. 预防医学[M].北京：北京大学医学出版社, 2004.