《医疗服务中的绩效测量数据管理（第二版）》 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 医疗绩效
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店铺： 健康界尚医图书官方旗舰店

出版社： 复旦大学出版社

ISBN：ISBN9787309128673

商品编码：12321642818

编辑推荐Editorial Reviews •数据收集和分析小窍门
•如何使用统计学工具，如控制图和运行图，来分析和解读数据
•详细讲解如何将数据收集分析与日常工作合二为一，减少数据管理过程中产生的“负担增加”的感觉
•源自多个医疗机构的经典案例为读者带来了宝贵的经验教训、真实的范例，以及可供使用的表单和工具 内容简介Content Description 不少医疗机构对数据管理的持有消极的态度。这些组织的领导者已认识到数据收集的必要性，但在很多情况下，他们没能意识到数据管理在提高组织绩效方面存在巨大潜力。许多医疗机构人员（从医疗机构的领导者到一线员工）面对数据收集和分析相关的工作都唯恐避之不及。而那些将提高组织绩效和持续质量管理作为文化理念的医疗机构认识到，有效的数据管理是提高绩效、改善质量的关键，也是实现救死扶伤这一zhong极目标的关键。 

医疗机构可能对如何利用数据驱动绩效感到无从下手。虽然大部分医疗机构已经制定了质量管理或绩效改进的方案，希望借此提升医疗服务的质量，并尽可能降低成本。但是，制定了方案并不意味着这些组织懂得如何以有效地方式分析数据、展示数据以及以恰当方式呈现绩效改进活动的结果，也不意味着它们知道组织绩效的发展趋势和规律，从而发现绩效改进的空间。在此过程中医疗机构可能会遇到一系列问题，例如哪些流程需要监控？如何确定某个流程是否以*佳的状态运行？流程变更后，如何确定此流程是否得以改进？一个流程的变更对其他相关流程有何影响？ 

  《医疗服务中的绩效测量数据管理（第2版）》一书回答了以上问题和其他相关问题，并介绍了数据管理流程，说明了如何通过这些流程有效的提升组织绩效。 作者简介Author Biography 联合委员会资源部（JCR），是隶属于美国医疗机构联合委员会（TJC）的一家非营利性附属机构，受TJC委托发表出版物和多媒体产品并在其许可下对此类材料进行复制和传播。JCR的使命是通过教育、出版、咨询、和评估服务，持续改善美国以及国际社会的医疗安全和医疗质量。 目录Catalog 简介vi
本书内容vi
鸣谢vii

第一章数据管理概述3
数据管理与绩效测量成为国家焦点4
数据如何推动绩效改进6
有效数据管理的目标8
成功的数据管理应满足的要求9
有效数据管理的步骤10
总结16

第二章数据收集19
数据类型19
数据来源20
数据收集规划21
数据收集工具23
确定用于数据收集的绩效测量指标24
评估数据质量29
总结31

第三章数据分析33
基本统计学术语和概念简介33
数据分析工具36
开展对比分析42
如何呈现分析后的数据46
数据分析培训49
总结51

第四章通过数据管理流程促进绩效改进56
确定质量改进的优先领域56
改进准备60
定义问题65
流程再造66
计划测试与实施77
确保持续的绩效测量79
总结79

第五章以数据为导向的评审程序83
定期进行绩效回顾83
优先关注领域识别程序流程84
现场调查85
标准依从证明87
总结88

第六章案例研究——聚焦成功案例90
案例研究1：诺温特医疗公司91
案例研究2：辛辛那提重症监护病房患者安全合作项目94
案例研究3：国王海港护理中心98
案例研究4：亨利福特医疗集团101
案例研究5：霍利家庭纪念医院104

术语表111
索引121 在线试读Online Reading 数据如何推动绩效改进 

实际上，绩效改进流程的每一步都要以数据管理过程中生成的信息为基础。如果没有这些信息，医疗机构可能得出错误的结论，进行不明智的资源投入，进而无法持续保持绩效改进成果。   这些数据可以用于评估绩效，并通过多个途径推进绩效改进，包括：
•评估并改进临床医疗服务
•评估并监测稳定性，提高机构流程的效率和有效性
•诊断问题，并根据绩效差异的*常见原因采取针对性的干预措施
•了解机构的临床目标、财务目标和运营目标之间的关系，并努力在这之间寻求平衡
•制定循证临床管理指南，并监控对此指南的合规情况，从而改进诊断、治疗和个人监测
•为医疗服务提供者制定基准绩效，追踪并对比一段时间内的绩效变化
•为员工授权，让他们为绩效改进承担责任
•在整个机构内传达领导力目标并支持战略规划
•改善行政领导层和临床领导层之间的沟通
•确定患者安全方面的差距和医疗标准的差异，并以此确定需要改进的领域
•监控绩效改进情况，以确定改进是否成功，是否需要进一步改进
•帮助机构确定资源分配

基于数据或定量信息做出的决策比没有依靠这些信息做出的决策更加客观。当医疗机构获得可以使用的数据时，他们可以对问题进行深入分析并确定问题涉及范围和严重性。这一点也有助于帮助机构确定需要优先处理的问题。

根据团队成员绩效、团队领导能力和协调员技能相关数据来选择成员并组织成一个团队，这样的团队才能实现高效运作。这些数据用于表达团队协作的预期结果和测量团队进步情况。如果绩效改进团队想要从资源中获得回报，那么很重要的一点是要获得资源需求和资源使用依据的相关数据。*后，数据也用于维持绩效改进团队获得的成果。

如果数据得到有效管理，可以帮助医疗机构实现服务质量责任目标，医疗机构也可以从中发现进行遵守相关法规和标准与真正实现质量改进之间的差距。10数据的使用为机构提供监测绩效改进活动的定量方法。

此外数据还有助于为机构领导层进行明智决策提供依据。随着现在财政资助和可用资源的减少，医疗机构需要找到一种方法对绩效改进的事项和绩效改进项目所需的资源进行优先排序。数据和信息的使用为确定改进优先级提供更加客观的方法。 

数据还可以帮助医疗机构领导判断特定服务的价值，例如，昂贵先进的CAT扫描设备是否可以改善患者治疗结果。如果没有数据，医疗机构根本没办法评估是否需要购买更加先进的设备。机构领导通过适当数据的指导能够了解新设备所带来的财务影响和临床效果，了解新设备与旧设备相比能够为患者提供怎样的好处。 

医疗服务作为一个产业具有它自身的独特性，因为与其他企业组织不同，医疗机构一般情况下不会利用质量数据和测量结果来提升利润率和改进绩效。很难想象像丰田汽车或者沃尔玛这样的商业巨头会将有助于识别问题或改进机遇的数据弃之不顾，但是医疗机构的领导却常常忽略数据中展示出的信息。

有效数据管理的目标 

为了成功地进行数据管理，医疗机构应设置具体的目标。如果在数据管理过程没有明确目标，医疗机构往往会很快失去重点。在数据管理过程中需要牢记的几个目标包括：
· 数据测量要反映领导目标和价值。
· 数据测量要基于机构内部的合作和沟通。当财务部、质量管理部、医•疗领导层、护理领导层和行政部门协同合作来确定有助于定义临床变量和影响财务结果的绩效测量方法时，得到的数据将能够如实明确地反映机构内的真实情况。
· 任何数据的使用者都应参与到数据收集、分析和使用的过程中来。如果不让个人参与到与其职责范围相关的数据管理流程中，可能影响到数据的使用。
· 使用的数据应便于收集。有时，员工需要暂停日常工作才能进行数据收集工作，但是在很多情况下他们无法停下手头的工作，因此数据收集工作就会受到影响。但如果能够将绩效测量和数据收集流程融入日常工作生活中，那么医疗机构就能够正常收集数据，*大程度地避免对员工带来不利影响。

《医疗服务中的绩效测量数据管理（第二版）》 本书并非关于《医疗服务中的绩效测量数据管理（第二版）》这本书的内容，而是为您提供一本详细的、独立于该特定书籍的、关于“医疗服务中绩效测量数据管理”这一宏观领域知识的介绍。 在当今快速发展的医疗健康领域，提供高质量、高效率且成本效益优化的医疗服务已成为核心追求。然而，要实现这一目标，离不开对医疗服务过程进行科学、严谨的测量和管理。绩效测量数据，作为衡量和驱动改进的关键工具，其重要性不言而喻。本书旨在深入探讨医疗服务中绩效测量数据的全生命周期管理，从数据的生成、收集、处理、分析，到最终的应用与反馈，为医疗机构、政策制定者、研究人员以及所有关心医疗服务质量的群体，提供一套系统化的认知框架和实践指南。 第一部分：医疗服务绩效测量的基石——概念、框架与指标体系 任何有效的数据管理都始于清晰的定义和坚实的理论基础。本部分将首先阐述“医疗服务绩效”的内涵，它不仅仅是临床疗效的简单堆砌，更涵盖了安全性、效率、可及性、患者体验、公平性以及成本效益等多个维度。我们将深入剖析当前主流的医疗服务绩效评价框架，例如HEDIS（Healthcare Effectiveness Data and Information Set）、NCQA（National Committee for Quality Assurance）标准、以及国际上广泛应用的质量管理模型（如PDCA循环、Lean、Six Sigma等）在绩效测量中的应用。 理解了框架，接下来的关键是构建科学合理的绩效指标体系。本书将详细介绍如何识别、选择和开发适用于不同医疗场景的绩效指标。这包括： 临床质量指标： 如死亡率、并发症发生率、感染率、再入院率、关键诊疗指南依从性等，这些指标直接反映了医疗服务的技术水平和临床结果。 患者安全指标： 如医疗差错报告率、跌倒率、压疮发生率、用药错误发生率等，重点关注降低患者在接受医疗过程中所面临的风险。 服务效率与流程指标： 如平均住院日、急诊等待时间、手术排程效率、预约等待时间、医疗资源利用率等，旨在优化医疗资源的配置和流程的顺畅性。 患者体验与满意度指标： 通过问卷调查、焦点小组等方式收集患者对沟通、关怀、环境、服务流程等方面的反馈，是衡量医疗服务“人情味”和人性化的重要依据。 经济性与成本效益指标： 如单位医疗服务的成本、平均每位患者的医疗费用、医保报销比例、成本效益分析等，是评估医疗服务可持续性的关键。 可及性与公平性指标： 如服务覆盖率、不同人群获得医疗服务的机会差异、医疗资源分布的公平性等，关注社会公平和弱势群体的医疗需求。 本书将强调，指标的选择并非一成不变，而是需要根据医疗机构的战略目标、服务类型、服务人群以及监管要求进行动态调整和优化。同时，我们将讨论指标的有效性、可靠性、可操作性等评估标准，确保所选指标能够真正反映绩效并驱动改进。 第二部分：绩效测量数据的生命周期管理——采集、存储与质量控制 有了明确的指标体系，下一步便是如何有效地获取和管理支撑这些指标的数据。本部分将系统阐述绩效测量数据的生命周期管理过程： 数据采集： 数据源识别与整合： 深入探讨医疗机构内外部多样化的数据源，包括电子病历系统（EMR/EHR）、医院信息系统（HIS）、实验室信息系统（LIS）、影像信息系统（PACS）、财务系统、患者反馈系统、第三方数据平台、人口健康数据等。 数据采集方法与技术： 介绍自动化采集（如通过API接口、HL7协议）、手动录入、问卷调查、访谈等多种采集方式，并讨论不同方法的优劣。 数据标准化与互操作性： 强调数据采集过程中遵循行业标准（如SNOMED CT, LOINC, ICD编码系统）的重要性，以及实现不同系统间数据互操作性的挑战与解决方案。 数据存储与治理： 数据仓库与数据湖： 探讨构建集中式数据仓库或数据湖的架构设计，以支持大规模、多维度的数据存储和检索。 数据安全与隐私保护： 严格遵循HIPAA（Health Insurance Portability and Accountability Act）等相关法规，详细介绍数据加密、访问控制、匿名化、去标识化等关键技术和管理策略，确保患者数据的安全与隐私。 数据生命周期管理策略： 讨论数据的创建、使用、归档、销毁等各个阶段的管理原则和流程。 数据质量控制： 数据质量维度： 涵盖准确性、完整性、一致性、及时性、有效性、唯一性等关键数据质量维度。 数据质量评估与监控： 介绍数据质量审计、数据探查、异常值检测、数据校验规则设定等技术和方法，建立持续的数据质量监控机制。 数据清洗与修正： 讨论如何识别和处理数据中的错误、缺失、不一致等问题，确保数据的可靠性。 数据质量报告与改进： 建立数据质量报告机制，追溯数据质量问题根源，并采取纠正措施，持续提升数据质量。 第三部分：绩效测量数据的深度分析与应用 高质量的数据是驱动决策和改进的前提，但数据的真正价值在于其分析和应用。本部分将聚焦于绩效测量数据的分析技术及其在医疗服务中的实际应用。 数据分析技术： 描述性统计分析： 介绍均值、中位数、标准差、频率分布等基本统计方法，用于概括和展示绩效数据的基本情况。 诊断性分析： 运用因果分析、相关性分析、趋势分析等技术，探究绩效波动的潜在原因，识别关键影响因素。 预测性分析： 介绍时间序列预测、回归模型、机器学习算法等，用于预测未来绩效趋势，预警潜在风险。 规范性分析： 探讨如何通过大数据分析和人工智能，为优化医疗决策、流程改进提供最佳实践建议。 绩效报告与可视化： 绩效仪表盘（Dashboard）： 设计直观、易懂的绩效仪表盘，将关键指标以图表、图形等形式呈现，方便管理层和一线人员快速掌握绩效状况。 定制化报告： 根据不同用户（如科室主任、医院管理者、临床医生、医保机构）的需求，生成定制化的绩效报告，突出其关心和需要的信息。 数据可视化工具： 介绍Tableau, Power BI, Qlik Sense等常用数据可视化工具的应用，以及如何用图表（如折线图、柱状图、散点图、雷达图）有效传达数据信息。 绩效驱动的持续改进： 标杆管理（Benchmarking）： 将自身绩效与行业最佳实践或竞争对手进行对比，识别差距，设定改进目标。 基于证据的决策支持： 利用绩效数据分析结果，为医疗服务流程优化、资源配置调整、医护人员培训、新服务模式开发等提供科学依据。 质量改进项目（Quality Improvement Projects）： 结合PDCA、DMAIC等质量管理方法，利用绩效数据指导和评估改进项目的实施效果。 患者安全事件分析与预防： 通过对患者安全相关数据的深入分析，识别高风险环节，制定并实施预防措施。 运营效率提升： 利用数据分析优化科室管理、床位周转、设备利用率、人员排班等，降低运营成本，提高服务效率。 医保支付改革与价值医疗： 探讨如何利用绩效数据支持基于价值的支付模式，鼓励提供更高质量、更具成本效益的医疗服务。 第四部分：挑战、趋势与未来展望 医疗服务绩效测量数据管理是一个动态发展的领域，面临着诸多挑战，也孕育着新的机遇。 当前面临的挑战： 数据孤岛与整合难题： 不同系统间数据格式不一，缺乏统一标准，数据整合困难。 数据质量不达标： 数据录入不规范、人为错误、系统故障等导致数据质量问题。 分析能力不足： 缺乏专业的数据分析人才和先进的分析工具。 文化与组织障碍： 医疗机构内部对数据驱动改进的认识不足，缺乏变革的意愿和动力。 法规与合规要求： 严格的数据安全和隐私法规对数据管理提出更高要求。 成本投入： 建立和维护先进的数据管理系统需要高昂的投入。 前沿趋势与发展方向： 人工智能（AI）与机器学习（ML）的应用： AI/ML在预测模型、异常检测、个性化治疗推荐、自动化报告生成等方面的潜力巨大。 大数据技术与云计算： 云计算提供可扩展的存储和计算资源，大数据技术赋能更深层次的分析。 互操作性标准的推进： FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）等新一代标准将极大地促进医疗数据的互联互通。 患者参与与赋权： 鼓励患者通过可穿戴设备、健康App等主动贡献健康数据，参与到自身健康的绩效管理中。 价值导向的医疗： 绩效测量数据将成为衡量和推动价值导向医疗模式的关键支撑。 数据驱动的公共卫生监测与决策： 利用大规模医疗数据进行疾病监测、疫情预警、健康趋势分析，为公共卫生政策制定提供依据。 未来的展望： 展望未来，医疗服务绩效测量数据管理将更加智能化、集成化和人性化。数据将不再仅仅是冰冷的数字，而是连接患者、医护人员、医疗机构和整个健康生态系统的纽带。通过更先进的技术和更深入的洞察，我们将能够更有效地识别和解决医疗服务中的痛点，提供更安全、更高效、更具同情心且人人可及的医疗服务，最终实现“以患者为中心”的健康目标。 本书希望通过对医疗服务中绩效测量数据管理全方位的探讨，为所有参与者提供一个坚实的知识基础和可行的实践框架，共同推动医疗健康事业的进步与发展。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚进入医疗数据管理领域的研究生，对这个专业方向充满了热情，但也感到知识体系的建立还有很大的空间。我一直在寻找一本能够系统性地梳理和介绍医疗服务绩效测量数据管理知识的书籍，而《医疗服务中的绩效测量数据管理（第二版）》这个书名，听起来就非常符合我的需求。我猜测这本书的结构会非常清晰，可能会从基础概念讲起，逐步深入到更复杂的主题，比如不同类型的绩效指标、数据质量控制的方法、数据分析工具的使用，以及如何将数据分析结果转化为可执行的改进计划。我特别希望书中能够包含一些关于新兴技术在数据管理中的应用，例如大数据、人工智能等，以及它们在医疗服务绩效测量方面的潜在价值。如果书中还能提供一些学习资源、术语解释和参考文献，那就更完美了。这本书对我来说，不仅仅是一本教材，更是一扇通往专业领域大门的钥匙，我迫切希望通过它来构建扎实的理论基础和实践框架。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，医疗服务的本质在于提供高质量、高效率、人性化的关怀，而绩效测量正是实现这一目标的重要手段。《医疗服务中的绩效测量数据管理（第二版）》这个书名，让我看到了一个系统化解决医疗服务绩效问题的希望。我猜这本书会深入探讨如何设计和实施一套科学的绩效评价体系，包括如何确定关键绩效指标（KPIs），如何收集和验证这些数据，以及如何利用这些数据来驱动医疗机构的战略决策和日常运营。我特别关注的是，书中是否会强调数据可视化和报告的呈现方式，因为清晰、直观的数据报告对于决策者和一线医务人员的理解和接受至关重要。此外，我希望能了解书中是如何处理数据隐私和安全问题的，这在医疗领域尤为重要。我期待这本书能提供一套完整的框架，帮助医疗机构从“事后评估”转向“事前预防”和“过程控制”，从而全面提升医疗服务的整体水平。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装设计非常朴实，封面上的字体选用也偏向实用主义，没有太多花哨的修饰，这让我第一眼就感受到它是一本脚踏实地的学术或专业书籍。当我翻开它时，一股淡淡的油墨香味扑面而来，纸张的质感也相当不错，厚实且略带磨砂感，即使长时间翻阅也不会感到刺眼。我特别喜欢它的大开本设计，这使得文字更加舒展，阅读起来也更为舒适。虽然我还没来得及深入阅读其中的内容，但仅仅是这份用心的制作，就足以让我对接下来的阅读充满期待。它散发出的那种严谨、可靠的气息，是我在寻找关于医疗服务绩效测量数据管理信息时所看重的。市面上很多同类书籍往往过于追求形式上的美观，而忽略了内容的本质，但这本书显然走的是另一条路，它更注重内在的价值和信息传递的效率。我甚至觉得，单单是这份精良的装帧，就足以让它在书架上脱颖而出，成为一本值得珍藏的专业读物。我非常期待这本书能为我提供切实可行的指导和深入的见解，帮助我在日常工作中更好地理解和应用绩效测量数据的管理方法。

评分☆☆☆☆☆

最近，我一直在关注医疗行业如何利用大数据和信息技术来提升服务质量和效率。关于“绩效测量数据管理”这个概念，我之前接触过一些零散的信息，但总感觉不够系统和深入。《医疗服务中的绩效测量数据管理（第二版）》这个书名，让我觉得它可能会提供一个全面而权威的视角。我很好奇这本书会涵盖哪些具体的管理方法和工具，例如，是否会介绍如何构建数据仓库、数据湖，如何进行数据挖掘和预测性分析，以及如何建立有效的质量监控和反馈机制。我特别希望书中能阐述数据管理在提升患者满意度、降低医疗成本、优化资源配置等方面的具体作用。此外，我也想了解，这本书是否会探讨数据驱动的文化建设，以及如何让不同层级的医务人员都能够理解和运用绩效数据。这本书对我来说，代表着一种更科学、更精细化的管理思路，我期待它能为我带来启发和实操性的指导。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在医疗机构工作多年的资深从业者，我一直密切关注行业内的发展动态，尤其是如何科学、有效地评估和提升医疗服务质量。近年来，数据驱动的管理理念越来越深入人心，如何将庞杂的绩效数据转化为有价值的决策依据，是摆在我们面前的一大挑战。《医疗服务中的绩效测量数据管理（第二版）》这个书名，一下子就抓住了我的痛点。虽然我还没有真正接触过这本书的内容，但我可以想象，它应该会涵盖从数据的采集、清洗、存储、分析到最终应用于服务改进的完整流程。我尤其关注的是，书中是否能提供一些前沿的数据分析技术和工具的介绍，以及如何克服在实际操作中可能遇到的数据孤岛、数据质量不高、分析能力不足等问题。我希望它不仅仅是一本理论性的著作，更能提供丰富的案例研究和实践指南，让我能够学以致用，解决实际工作中的难题。我对它的内容充满了好奇，期待它能带来一些突破性的思维和创新的方法，帮助我提升对医疗服务绩效的理解和管理水平。