构建住院患者脑卒中高危人群预警系统的实践与思考*

吴文韵,武晓玉,向萍,叶玲,张英杰

(1.南方医科大学南方医院,广州市 510515; 2.神州医疗科技股份有限公司,北京市 100080)

在我国,卒中是导致居民死亡和残疾的首要原因,严重危害国民健康,其发病率、复发率居高难下,给患者及家属带来难以估量的经济负担。卒中存在如年龄、种族、遗传因素等不可干预因素,根据国际脑卒中研究结果表明,卒中具有10项可干预性危险因素,包括:高血压、糖尿病、高血脂、控制心脏疾病进展、减少烟酒摄入、控制饮食、减少和增加体力消耗、超重或肥胖概率以及调整情绪[1]。

卒中一级预防是指只有对上述10项已知危险因素实施干预,才能从根本上降低卒中发病率,这其中包括药物控制和生活方式调整两部分。2009年我国开展卒中的筛查与防治工作,2011年启动以社区卫生服务中心为主要实施单位的卒中高危人群筛查和干预项目[2],取得了很好的预防和治疗效果。但是,住院患者进行脑卒中高危患者筛查未纳入常态化管理和统计范畴。然而,院内卒中并不少见,约占所有急性卒中的4%～17%[3-4],与未入院的卒中患者相比,院内卒中患者的病情更重,致残率、致死率更高。研究[5-8]表明,院内卒中患者的NIHSS和mRS量表评分均高于院外卒中患者,且病死率高达13.9%～24.7%,约为院外卒中患者(5.0%～9.6%)的 4 倍(OR=1.76～4.30;95% CI:1.32～4.78)。

2022年,美国心脏病学会发表的改善院内卒中评估和管理的最佳实践科学声明系统,阐述了建立院内卒中预警和救治体系及质量监督计划有助于提高院内卒中救治的效率和质量,改善院内卒中患者的预后[9]。因此,院内卒中高危患者的筛查工作势在必行。

1 资料与方法

1.1 实验对象与方法

1.1.1 纳入/排除标准。纳入2021年4月至10月,预期住院时间≥72 h且接受内科和/或外科治疗的入院患者,作为实施高危因素筛查的对象,如有以下情况排除:(1)住院目的仅为诊断检查或血液透析;(2)住院目的为进行日间手术,不需要住院超过1 d;(3)以下科室的住院患者:精神科、儿科、姑息治疗、妇产科、耳鼻喉科、烧伤科、皮肤科、眼科、酒精/药物戒断治疗科、康复科;(4)怀孕或哺乳;(5)在入组后90 d内无法跟进;(6)曾参加过类似试验或正在接受其他临床试验。

1.1.2 高危因素判定标准。根据指南,以8项危险因素进行脑卒中风险评分:(1)高血压患者,其血压≥140/90 mmHg,或正在服用降压类药物;(2)患有心房颤动和心脏瓣膜病;(3)吸烟经历;(4)血脂异常或血脂情况未知;(5)患有糖尿病;(6)进行体育活动<3 次/周,每次<30 min,运动习惯少于1年(其中从事农业体力劳动可视为有体育活动);(7)BMI≥26 kg/m2的肥胖患者;(8)存在卒中家族史的患者。上述危险因素中,同时具有3项及以上的危险因素的患者,列为脑卒中高危人群。由《中国脑卒中防治报告2019》数据报告显示,高危人群前三位危险因素为高血压(79.03%)、血脂异常(73.43%)和运动缺乏(54.34%)[1]。笔者选择并列前三位高危因素并发率较高科室(心内科和神经内科)作为本次实践的重点监测。

1.2 以人工检索法检测脑卒中的检出率

以ICD10疾病诊断编码I60-I66(诊断为“脑卒中”)为检索范围,检索广东省住院病案首页显示2017年至2020年的出院患者总例数,标记入院时无相关病情,出院诊断中新增了编码为I60-I66的“脑卒中”相关诊断的病例数,计算占比,定义为脑卒中高危人群的检出率。

1.3 预警系统的建设与实施

在脑卒中防治工作的实际运行中,如何对在院患者进行全样本动态风险评估,以筛查出具有高危脑卒中罹患风险的患者,这是最困难也是工作量最大的一个环节,常被界定为脑卒中筛查管控的“启动键”。只有按下这个“启动键”,找到高危病人,才能够进行针对性的检查,以明确脑卒中的诊断。

1.3.1 预警系统的平台建设。为了提高院内卒中高危患者的检出率,设计了构建住院患者脑卒中高危人群预警系统。预警系统是利用语言处理基础技术、数据挖掘和机器学习等人工智能技术,综合应用文本挖掘、语义分析技术,深度分析医院信息系统(Hospital Information System,HIS)中医疗文书、诊断、手术、检查检验、医嘱等卒中相关的高危致病信息,将不同医生、不同书写习惯的病历数据转换成便于统计、查询和分析的结构化数据,具有预警快、提示快、智能化程度高的特点。系统能够智能化、自动化地运用脑卒中筛查预警风险评估技术开展全样本筛查,准确地筛查出高危病历。

1.3.2 实施流程。基于既定的脑卒中高危人群筛查和干预判定评分标准,结合国家脑防委出台的建议,从CDSS与电子卡控、动态的脑卒中风险评估、专人审查与反馈、脑卒中筛查与干预培训与患者宣教四个方面,构建住院患者脑卒中高危人群预警系统。

运用临床辅助决策支持系统(CDSS)基础上的点子卡控强制性功能,在HIS内设置阻塞控制节点。运行病历中实现窗口自动弹出,对于病情变化所致的卒中危险等级提升及时提醒医生确认评估结果,从而实现诊疗过程中的全过程动态监测。如评估为高危的患者,医护人员进行人工干预,及时处理脑卒中高危患者。医务工作者、医院管理者根据不同需求制定个性化的脑卒中预警方案,嵌入医院HIS,诊疗过程实时整合患者的各项医疗数据,保障全流程数据的完整性。

患者入院后,相应专业科室医护人员会利用不同的方法(如医师问诊、检验检查等)收集患者的病情数据,该部分数据常规存储在医院HIS、LIS等系统中。通过数据对接,自然语言处理技术、语义分析技术等计算机技术,脑卒中预警系统对HIS中脑卒中相关的高危致病信息进行提取及数据处理,生成患者病情数据集(如病历书写、医嘱、护理记录等)。脑卒中系统就是在充分利用这些病情数据集的基础上,动态对脑卒中风险进行评估。脑卒中系统从患者数据集(包含结构化和非结构化数据)提取脑卒中危险因素数据,数据收集的原则,以脑卒中高危人群筛查评估量表为基础。脑卒中预警系统利用收集的数据,自动对患者进行脑卒中高危筛查,并将筛选出的病例纳入脑卒中高危人群随访跟踪数据库[8]。脑卒中高危人群数据库根据脑卒中高危人群评分量表的评分原则,系统根据评分自动化脑卒中高危人群风险分级任务,评估分级,划分为低、高危险等级,在医院内网工作站的医生端呈现危险度的分级,医护人员均可以对评估结果进行修订。根据分级结果,系统可提出预防措施、诊治方案的辅助建议[10],例如针对卒中危险因素进行进一步评估,对高血脂患者进行颈动脉彩超以检查其是否存在血管狭窄或不稳定斑块的情况。从临床决策支持系统(CDSS)与电子卡控、动态的脑卒中风险评估、专人审查与反馈、脑卒中筛查干预培训与患者宣教四个方面,制定全面系统干预策略,实施流程见图1。

图1 住院患者脑卒中高危人群预警系统流程图

2 结果

2.1 脑卒中高危人群预警系统的检出率

2021年4月至10月,本次实践共纳入全院16 030例患者,实施评估后共检出1 791例脑卒中高危人群,高危检出率为11.17%。而心内科和神经内科1 114例实施高危因素评估的患者中检出366例,检出率为32.85%,占同期检出高危人群的20.44%。其余1 425例患者分布于其他非重点关注科室,占同期检出高危人群的79.56%。

2.2 人工检索法的检出率

在2017年至2020年的66 856 355例出院患者中,发现有43 534例入院时无相关病情,出院诊断中新增了编码为I60-I66的“脑卒中”相关诊断的病例,占比0.065%;在2017—2020年新发病例分别是10 881例、12 292例、10 782例和9 579例,占同期住院患者比例分别为0.067%、0.072%、0.060%和0.061%。

3 讨论

3.1 本实验预警体系的优势

由于传统的评估是由医务人员在纸质版的评估量表上勾选相应条目后进行累加得分,根据指南推荐的得分区间,按照低危、高危进行危险度的分层,也有的医院将评估量表嵌入到HIS中,形成电子版的表格,但依然需要医务人员像书写电子病历一样,在电子表格中进行项目勾选,进行“改良版的手动评估”。以上两种评估方式对医务人员日常的工作会形成一定的负担,容易使医务人员对脑卒中筛查评估产生抵触心理,从而造成高危患者不能及时被甄别。

将人工检索法与本预警系统的检出率相比较,通过构建住院患者脑卒中高危人群预警系统,主要优势有以下三点:(1)运用计算机语言将电子病历系统中的非结构化的文本信息(如既往史、病程记录等)自动化转化为结构化信息,减少人工、提高效率的同时提高准确度;(2)本预警系统纳入实验室检查和影像信息,提高预警速度的同时提高一定程度的脑卒中高风险预警检出率;(3)预警系统实施流程中设置的电子卡控功能,是及时、有效提高脑卒中检出率的关键。这些优势均与脑卒中筛查和防治工作的初衷相契合。

3.2 预警系统评价体系的思考

由于本次实践中,根据《中国脑卒中防治报告2020》中高血压、血脂异常和运动缺乏三个高危因素进行评价。而脑卒中指南中是8项中的3项及以上即为脑卒中高危人群。本次预警系统的实践为人工评价,在未来的预警系统实践中,以综合8项中的任意3项风险因素来整体评价预警系统的检出率是下一步需要改进的方向。

3.3 脑卒中高风险预警系统的整体优化

3.3.1 脑卒中高风险的预警体系内部标准更新与优化。目前,脑卒中的防控指南标准基于如《中国脑卒中防治报告2020》、2011 年印发《脑卒中高危人群筛查和干预试点项目管理办法(试行)》等相关的医疗文件。而对于预警体系而言,除需要紧跟现行标准和报告不断更新外,发现新的风险因素也是预警体系建立的任务之一。因此,对于预警系统的更新、优化以及对版本内容的及时推送,是后期体系优化的任务之一。

3.3.2 脑卒中高风险的预警体系的可行性与预警体系的成本-效果评价。本次实践,以提高脑卒中早期筛查能力为主要研究方向,依据是现行的脑卒中高危风险因素,旨在标记高危人群从而实施干预。因此关于系统预警的可行性的相关问题主要以脑卒中预警系统在脑卒中预防中的检出率和效用加以评判。

本次研究主要以验证卒中预警系统的可行性,并针对本次结果对系统进行升级优化。在后续的实践中,研究人员可以根据脑卒中高危风险人员的检出结果实施干预措施,随后评判干预效果。以改良 Barthel 指数量表[10](modified Barthel index,MBI)和质量调整生命年[11](quality-adjusted life years,QALYs)等指标,综合评价对脑卒中高危人群实施干预的成本和效果。

将临床科研的成果运用到实际的医院经营管理中是促进产—学—研转化的方式之一。在脑卒中风险预警体系的建立时间中,可以考虑将预警体系的成本—效果的研究成果嵌入到整体的医院脑卒中防治过程中,提高医院的运营效率,降低脑卒中带来的社会、经济危害。

3.3.3 脑卒中高风险的预警系统的推广。脑卒中防治系统工程,必须将在院患者的高危筛查纳入住院患者常规开展项目范畴进行落实,从住院筛查开始,逐步完善和提升脑卒中的早期识别、早期诊断和规范治疗。同时,通过模型工具,对进一步检查患者进行分层,建立院内随访系统,后期覆盖到门诊、社区等医疗机构,将住院脑卒中高危患者出院后的随访与社区慢病管理工作有机联系,进一步规范以脑卒中为例的慢性病全过程的早防早治系统,构建防治结合的长效机制。

本文阐述的住院患者脑卒中高危人群预警系统的构建实践,数据表明,启用住院患者脑卒中高危人群预警系统可将院内脑卒中预防关口前移,为院内卒中早期识别与治疗提供支持。