《醫療服務中的績效測量數據管理（第二版）》 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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• 醫療服務
• 數據管理
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• 醫院管理
• 第二版
• 醫療績效
• 數據分析
• 醫療決策

店鋪： 健康界尚醫圖書官方旗艦店

齣版社： 復旦大學齣版社

ISBN：ISBN9787309128673

商品編碼：12321642818

編輯推薦Editorial Reviews •數據收集和分析小竅門
•如何使用統計學工具，如控製圖和運行圖，來分析和解讀數據
•詳細講解如何將數據收集分析與日常工作閤二為一，減少數據管理過程中産生的“負擔增加”的感覺
•源自多個醫療機構的經典案例為讀者帶來瞭寶貴的經驗教訓、真實的範例，以及可供使用的錶單和工具 內容簡介Content Description 不少醫療機構對數據管理的持有消極的態度。這些組織的領導者已認識到數據收集的必要性，但在很多情況下，他們沒能意識到數據管理在提高組織績效方麵存在巨大潛力。許多醫療機構人員（從醫療機構的領導者到一綫員工）麵對數據收集和分析相關的工作都唯恐避之不及。而那些將提高組織績效和持續質量管理作為文化理念的醫療機構認識到，有效的數據管理是提高績效、改善質量的關鍵，也是實現救死扶傷這一zhong極目標的關鍵。 

醫療機構可能對如何利用數據驅動績效感到無從下手。雖然大部分醫療機構已經製定瞭質量管理或績效改進的方案，希望藉此提升醫療服務的質量，並盡可能降低成本。但是，製定瞭方案並不意味著這些組織懂得如何以有效地方式分析數據、展示數據以及以恰當方式呈現績效改進活動的結果，也不意味著它們知道組織績效的發展趨勢和規律，從而發現績效改進的空間。在此過程中醫療機構可能會遇到一係列問題，例如哪些流程需要監控？如何確定某個流程是否以*佳的狀態運行？流程變更後，如何確定此流程是否得以改進？一個流程的變更對其他相關流程有何影響？ 

  《醫療服務中的績效測量數據管理（第2版）》一書迴答瞭以上問題和其他相關問題，並介紹瞭數據管理流程，說明瞭如何通過這些流程有效的提升組織績效。 作者簡介Author Biography 聯閤委員會資源部（JCR），是隸屬於美國醫療機構聯閤委員會（TJC）的一傢非營利性附屬機構，受TJC委托發錶齣版物和多媒體産品並在其許可下對此類材料進行復製和傳播。JCR的使命是通過教育、齣版、谘詢、和評估服務，持續改善美國以及國際社會的醫療安全和醫療質量。 目錄Catalog 簡介vi
本書內容vi
鳴謝vii

第一章數據管理概述3
數據管理與績效測量成為國傢焦點4
數據如何推動績效改進6
有效數據管理的目標8
成功的數據管理應滿足的要求9
有效數據管理的步驟10
總結16

第二章數據收集19
數據類型19
數據來源20
數據收集規劃21
數據收集工具23
確定用於數據收集的績效測量指標24
評估數據質量29
總結31

第三章數據分析33
基本統計學術語和概念簡介33
數據分析工具36
開展對比分析42
如何呈現分析後的數據46
數據分析培訓49
總結51

第四章通過數據管理流程促進績效改進56
確定質量改進的優先領域56
改進準備60
定義問題65
流程再造66
計劃測試與實施77
確保持續的績效測量79
總結79

第五章以數據為導嚮的評審程序83
定期進行績效迴顧83
優先關注領域識彆程序流程84
現場調查85
標準依從證明87
總結88

第六章案例研究——聚焦成功案例90
案例研究1：諾溫特醫療公司91
案例研究2：辛辛那提重癥監護病房患者安全閤作項目94
案例研究3：國王海港護理中心98
案例研究4：亨利福特醫療集團101
案例研究5：霍利傢庭紀念醫院104

術語錶111
索引121 在綫試讀Online Reading 數據如何推動績效改進 

實際上，績效改進流程的每一步都要以數據管理過程中生成的信息為基礎。如果沒有這些信息，醫療機構可能得齣錯誤的結論，進行不明智的資源投入，進而無法持續保持績效改進成果。   這些數據可以用於評估績效，並通過多個途徑推進績效改進，包括：
•評估並改進臨床醫療服務
•評估並監測穩定性，提高機構流程的效率和有效性
•診斷問題，並根據績效差異的*常見原因采取針對性的乾預措施
•瞭解機構的臨床目標、財務目標和運營目標之間的關係，並努力在這之間尋求平衡
•製定循證臨床管理指南，並監控對此指南的閤規情況，從而改進診斷、治療和個人監測
•為醫療服務提供者製定基準績效，追蹤並對比一段時間內的績效變化
•為員工授權，讓他們為績效改進承擔責任
•在整個機構內傳達領導力目標並支持戰略規劃
•改善行政領導層和臨床領導層之間的溝通
•確定患者安全方麵的差距和醫療標準的差異，並以此確定需要改進的領域
•監控績效改進情況，以確定改進是否成功，是否需要進一步改進
•幫助機構確定資源分配

基於數據或定量信息做齣的決策比沒有依靠這些信息做齣的決策更加客觀。當醫療機構獲得可以使用的數據時，他們可以對問題進行深入分析並確定問題涉及範圍和嚴重性。這一點也有助於幫助機構確定需要優先處理的問題。

根據團隊成員績效、團隊領導能力和協調員技能相關數據來選擇成員並組織成一個團隊，這樣的團隊纔能實現高效運作。這些數據用於錶達團隊協作的預期結果和測量團隊進步情況。如果績效改進團隊想要從資源中獲得迴報，那麼很重要的一點是要獲得資源需求和資源使用依據的相關數據。*後，數據也用於維持績效改進團隊獲得的成果。

如果數據得到有效管理，可以幫助醫療機構實現服務質量責任目標，醫療機構也可以從中發現進行遵守相關法規和標準與真正實現質量改進之間的差距。10數據的使用為機構提供監測績效改進活動的定量方法。

此外數據還有助於為機構領導層進行明智決策提供依據。隨著現在財政資助和可用資源的減少，醫療機構需要找到一種方法對績效改進的事項和績效改進項目所需的資源進行優先排序。數據和信息的使用為確定改進優先級提供更加客觀的方法。 

數據還可以幫助醫療機構領導判斷特定服務的價值，例如，昂貴先進的CAT掃描設備是否可以改善患者治療結果。如果沒有數據，醫療機構根本沒辦法評估是否需要購買更加先進的設備。機構領導通過適當數據的指導能夠瞭解新設備所帶來的財務影響和臨床效果，瞭解新設備與舊設備相比能夠為患者提供怎樣的好處。 

醫療服務作為一個産業具有它自身的獨特性，因為與其他企業組織不同，醫療機構一般情況下不會利用質量數據和測量結果來提升利潤率和改進績效。很難想象像豐田汽車或者沃爾瑪這樣的商業巨頭會將有助於識彆問題或改進機遇的數據棄之不顧，但是醫療機構的領導卻常常忽略數據中展示齣的信息。

有效數據管理的目標 

為瞭成功地進行數據管理，醫療機構應設置具體的目標。如果在數據管理過程沒有明確目標，醫療機構往往會很快失去重點。在數據管理過程中需要牢記的幾個目標包括：
· 數據測量要反映領導目標和價值。
· 數據測量要基於機構內部的閤作和溝通。當財務部、質量管理部、醫•療領導層、護理領導層和行政部門協同閤作來確定有助於定義臨床變量和影響財務結果的績效測量方法時，得到的數據將能夠如實明確地反映機構內的真實情況。
· 任何數據的使用者都應參與到數據收集、分析和使用的過程中來。如果不讓個人參與到與其職責範圍相關的數據管理流程中，可能影響到數據的使用。
· 使用的數據應便於收集。有時，員工需要暫停日常工作纔能進行數據收集工作，但是在很多情況下他們無法停下手頭的工作，因此數據收集工作就會受到影響。但如果能夠將績效測量和數據收集流程融入日常工作生活中，那麼醫療機構就能夠正常收集數據，*大程度地避免對員工帶來不利影響。

《醫療服務中的績效測量數據管理（第二版）》 本書並非關於《醫療服務中的績效測量數據管理（第二版）》這本書的內容，而是為您提供一本詳細的、獨立於該特定書籍的、關於“醫療服務中績效測量數據管理”這一宏觀領域知識的介紹。 在當今快速發展的醫療健康領域，提供高質量、高效率且成本效益優化的醫療服務已成為核心追求。然而，要實現這一目標，離不開對醫療服務過程進行科學、嚴謹的測量和管理。績效測量數據，作為衡量和驅動改進的關鍵工具，其重要性不言而喻。本書旨在深入探討醫療服務中績效測量數據的全生命周期管理，從數據的生成、收集、處理、分析，到最終的應用與反饋，為醫療機構、政策製定者、研究人員以及所有關心醫療服務質量的群體，提供一套係統化的認知框架和實踐指南。 第一部分：醫療服務績效測量的基石——概念、框架與指標體係 任何有效的數據管理都始於清晰的定義和堅實的理論基礎。本部分將首先闡述“醫療服務績效”的內涵，它不僅僅是臨床療效的簡單堆砌，更涵蓋瞭安全性、效率、可及性、患者體驗、公平性以及成本效益等多個維度。我們將深入剖析當前主流的醫療服務績效評價框架，例如HEDIS（Healthcare Effectiveness Data and Information Set）、NCQA（National Committee for Quality Assurance）標準、以及國際上廣泛應用的質量管理模型（如PDCA循環、Lean、Six Sigma等）在績效測量中的應用。 理解瞭框架，接下來的關鍵是構建科學閤理的績效指標體係。本書將詳細介紹如何識彆、選擇和開發適用於不同醫療場景的績效指標。這包括： 臨床質量指標： 如死亡率、並發癥發生率、感染率、再入院率、關鍵診療指南依從性等，這些指標直接反映瞭醫療服務的技術水平和臨床結果。 患者安全指標： 如醫療差錯報告率、跌倒率、壓瘡發生率、用藥錯誤發生率等，重點關注降低患者在接受醫療過程中所麵臨的風險。 服務效率與流程指標： 如平均住院日、急診等待時間、手術排程效率、預約等待時間、醫療資源利用率等，旨在優化醫療資源的配置和流程的順暢性。 患者體驗與滿意度指標： 通過問捲調查、焦點小組等方式收集患者對溝通、關懷、環境、服務流程等方麵的反饋，是衡量醫療服務“人情味”和人性化的重要依據。 經濟性與成本效益指標： 如單位醫療服務的成本、平均每位患者的醫療費用、醫保報銷比例、成本效益分析等，是評估醫療服務可持續性的關鍵。 可及性與公平性指標： 如服務覆蓋率、不同人群獲得醫療服務的機會差異、醫療資源分布的公平性等，關注社會公平和弱勢群體的醫療需求。 本書將強調，指標的選擇並非一成不變，而是需要根據醫療機構的戰略目標、服務類型、服務人群以及監管要求進行動態調整和優化。同時，我們將討論指標的有效性、可靠性、可操作性等評估標準，確保所選指標能夠真正反映績效並驅動改進。 第二部分：績效測量數據的生命周期管理——采集、存儲與質量控製 有瞭明確的指標體係，下一步便是如何有效地獲取和管理支撐這些指標的數據。本部分將係統闡述績效測量數據的生命周期管理過程： 數據采集： 數據源識彆與整閤： 深入探討醫療機構內外部多樣化的數據源，包括電子病曆係統（EMR/EHR）、醫院信息係統（HIS）、實驗室信息係統（LIS）、影像信息係統（PACS）、財務係統、患者反饋係統、第三方數據平颱、人口健康數據等。 數據采集方法與技術： 介紹自動化采集（如通過API接口、HL7協議）、手動錄入、問捲調查、訪談等多種采集方式，並討論不同方法的優劣。 數據標準化與互操作性： 強調數據采集過程中遵循行業標準（如SNOMED CT, LOINC, ICD編碼係統）的重要性，以及實現不同係統間數據互操作性的挑戰與解決方案。 數據存儲與治理： 數據倉庫與數據湖： 探討構建集中式數據倉庫或數據湖的架構設計，以支持大規模、多維度的數據存儲和檢索。 數據安全與隱私保護： 嚴格遵循HIPAA（Health Insurance Portability and Accountability Act）等相關法規，詳細介紹數據加密、訪問控製、匿名化、去標識化等關鍵技術和管理策略，確保患者數據的安全與隱私。 數據生命周期管理策略： 討論數據的創建、使用、歸檔、銷毀等各個階段的管理原則和流程。 數據質量控製： 數據質量維度： 涵蓋準確性、完整性、一緻性、及時性、有效性、唯一性等關鍵數據質量維度。 數據質量評估與監控： 介紹數據質量審計、數據探查、異常值檢測、數據校驗規則設定等技術和方法，建立持續的數據質量監控機製。 數據清洗與修正： 討論如何識彆和處理數據中的錯誤、缺失、不一緻等問題，確保數據的可靠性。 數據質量報告與改進： 建立數據質量報告機製，追溯數據質量問題根源，並采取糾正措施，持續提升數據質量。 第三部分：績效測量數據的深度分析與應用 高質量的數據是驅動決策和改進的前提，但數據的真正價值在於其分析和應用。本部分將聚焦於績效測量數據的分析技術及其在醫療服務中的實際應用。 數據分析技術： 描述性統計分析： 介紹均值、中位數、標準差、頻率分布等基本統計方法，用於概括和展示績效數據的基本情況。 診斷性分析： 運用因果分析、相關性分析、趨勢分析等技術，探究績效波動的潛在原因，識彆關鍵影響因素。 預測性分析： 介紹時間序列預測、迴歸模型、機器學習算法等，用於預測未來績效趨勢，預警潛在風險。 規範性分析： 探討如何通過大數據分析和人工智能，為優化醫療決策、流程改進提供最佳實踐建議。 績效報告與可視化： 績效儀錶盤（Dashboard）： 設計直觀、易懂的績效儀錶盤，將關鍵指標以圖錶、圖形等形式呈現，方便管理層和一綫人員快速掌握績效狀況。 定製化報告： 根據不同用戶（如科室主任、醫院管理者、臨床醫生、醫保機構）的需求，生成定製化的績效報告，突齣其關心和需要的信息。 數據可視化工具： 介紹Tableau, Power BI, Qlik Sense等常用數據可視化工具的應用，以及如何用圖錶（如摺綫圖、柱狀圖、散點圖、雷達圖）有效傳達數據信息。 績效驅動的持續改進： 標杆管理（Benchmarking）： 將自身績效與行業最佳實踐或競爭對手進行對比，識彆差距，設定改進目標。 基於證據的決策支持： 利用績效數據分析結果，為醫療服務流程優化、資源配置調整、醫護人員培訓、新服務模式開發等提供科學依據。 質量改進項目（Quality Improvement Projects）： 結閤PDCA、DMAIC等質量管理方法，利用績效數據指導和評估改進項目的實施效果。 患者安全事件分析與預防： 通過對患者安全相關數據的深入分析，識彆高風險環節，製定並實施預防措施。 運營效率提升： 利用數據分析優化科室管理、床位周轉、設備利用率、人員排班等，降低運營成本，提高服務效率。 醫保支付改革與價值醫療： 探討如何利用績效數據支持基於價值的支付模式，鼓勵提供更高質量、更具成本效益的醫療服務。 第四部分：挑戰、趨勢與未來展望 醫療服務績效測量數據管理是一個動態發展的領域，麵臨著諸多挑戰，也孕育著新的機遇。 當前麵臨的挑戰： 數據孤島與整閤難題： 不同係統間數據格式不一，缺乏統一標準，數據整閤睏難。 數據質量不達標： 數據錄入不規範、人為錯誤、係統故障等導緻數據質量問題。 分析能力不足： 缺乏專業的數據分析人纔和先進的分析工具。 文化與組織障礙： 醫療機構內部對數據驅動改進的認識不足，缺乏變革的意願和動力。 法規與閤規要求： 嚴格的數據安全和隱私法規對數據管理提齣更高要求。 成本投入： 建立和維護先進的數據管理係統需要高昂的投入。 前沿趨勢與發展方嚮： 人工智能（AI）與機器學習（ML）的應用： AI/ML在預測模型、異常檢測、個性化治療推薦、自動化報告生成等方麵的潛力巨大。 大數據技術與雲計算： 雲計算提供可擴展的存儲和計算資源，大數據技術賦能更深層次的分析。 互操作性標準的推進： FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）等新一代標準將極大地促進醫療數據的互聯互通。 患者參與與賦權： 鼓勵患者通過可穿戴設備、健康App等主動貢獻健康數據，參與到自身健康的績效管理中。 價值導嚮的醫療： 績效測量數據將成為衡量和推動價值導嚮醫療模式的關鍵支撐。 數據驅動的公共衛生監測與決策： 利用大規模醫療數據進行疾病監測、疫情預警、健康趨勢分析，為公共衛生政策製定提供依據。 未來的展望： 展望未來，醫療服務績效測量數據管理將更加智能化、集成化和人性化。數據將不再僅僅是冰冷的數字，而是連接患者、醫護人員、醫療機構和整個健康生態係統的紐帶。通過更先進的技術和更深入的洞察，我們將能夠更有效地識彆和解決醫療服務中的痛點，提供更安全、更高效、更具同情心且人人可及的醫療服務，最終實現“以患者為中心”的健康目標。 本書希望通過對醫療服務中績效測量數據管理全方位的探討，為所有參與者提供一個堅實的知識基礎和可行的實踐框架，共同推動醫療健康事業的進步與發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝設計非常樸實，封麵上的字體選用也偏嚮實用主義，沒有太多花哨的修飾，這讓我第一眼就感受到它是一本腳踏實地的學術或專業書籍。當我翻開它時，一股淡淡的油墨香味撲麵而來，紙張的質感也相當不錯，厚實且略帶磨砂感，即使長時間翻閱也不會感到刺眼。我特彆喜歡它的大開本設計，這使得文字更加舒展，閱讀起來也更為舒適。雖然我還沒來得及深入閱讀其中的內容，但僅僅是這份用心的製作，就足以讓我對接下來的閱讀充滿期待。它散發齣的那種嚴謹、可靠的氣息，是我在尋找關於醫療服務績效測量數據管理信息時所看重的。市麵上很多同類書籍往往過於追求形式上的美觀，而忽略瞭內容的本質，但這本書顯然走的是另一條路，它更注重內在的價值和信息傳遞的效率。我甚至覺得，單單是這份精良的裝幀，就足以讓它在書架上脫穎而齣，成為一本值得珍藏的專業讀物。我非常期待這本書能為我提供切實可行的指導和深入的見解，幫助我在日常工作中更好地理解和應用績效測量數據的管理方法。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在醫療機構工作多年的資深從業者，我一直密切關注行業內的發展動態，尤其是如何科學、有效地評估和提升醫療服務質量。近年來，數據驅動的管理理念越來越深入人心，如何將龐雜的績效數據轉化為有價值的決策依據，是擺在我們麵前的一大挑戰。《醫療服務中的績效測量數據管理（第二版）》這個書名，一下子就抓住瞭我的痛點。雖然我還沒有真正接觸過這本書的內容，但我可以想象，它應該會涵蓋從數據的采集、清洗、存儲、分析到最終應用於服務改進的完整流程。我尤其關注的是，書中是否能提供一些前沿的數據分析技術和工具的介紹，以及如何剋服在實際操作中可能遇到的數據孤島、數據質量不高、分析能力不足等問題。我希望它不僅僅是一本理論性的著作，更能提供豐富的案例研究和實踐指南，讓我能夠學以緻用，解決實際工作中的難題。我對它的內容充滿瞭好奇，期待它能帶來一些突破性的思維和創新的方法，幫助我提升對醫療服務績效的理解和管理水平。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，醫療服務的本質在於提供高質量、高效率、人性化的關懷，而績效測量正是實現這一目標的重要手段。《醫療服務中的績效測量數據管理（第二版）》這個書名，讓我看到瞭一個係統化解決醫療服務績效問題的希望。我猜這本書會深入探討如何設計和實施一套科學的績效評價體係，包括如何確定關鍵績效指標（KPIs），如何收集和驗證這些數據，以及如何利用這些數據來驅動醫療機構的戰略決策和日常運營。我特彆關注的是，書中是否會強調數據可視化和報告的呈現方式，因為清晰、直觀的數據報告對於決策者和一綫醫務人員的理解和接受至關重要。此外，我希望能瞭解書中是如何處理數據隱私和安全問題的，這在醫療領域尤為重要。我期待這本書能提供一套完整的框架，幫助醫療機構從“事後評估”轉嚮“事前預防”和“過程控製”，從而全麵提升醫療服務的整體水平。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛進入醫療數據管理領域的研究生，對這個專業方嚮充滿瞭熱情，但也感到知識體係的建立還有很大的空間。我一直在尋找一本能夠係統性地梳理和介紹醫療服務績效測量數據管理知識的書籍，而《醫療服務中的績效測量數據管理（第二版）》這個書名，聽起來就非常符閤我的需求。我猜測這本書的結構會非常清晰，可能會從基礎概念講起，逐步深入到更復雜的主題，比如不同類型的績效指標、數據質量控製的方法、數據分析工具的使用，以及如何將數據分析結果轉化為可執行的改進計劃。我特彆希望書中能夠包含一些關於新興技術在數據管理中的應用，例如大數據、人工智能等，以及它們在醫療服務績效測量方麵的潛在價值。如果書中還能提供一些學習資源、術語解釋和參考文獻，那就更完美瞭。這本書對我來說，不僅僅是一本教材，更是一扇通往專業領域大門的鑰匙，我迫切希望通過它來構建紮實的理論基礎和實踐框架。

評分☆☆☆☆☆

最近，我一直在關注醫療行業如何利用大數據和信息技術來提升服務質量和效率。關於“績效測量數據管理”這個概念，我之前接觸過一些零散的信息，但總感覺不夠係統和深入。《醫療服務中的績效測量數據管理（第二版）》這個書名，讓我覺得它可能會提供一個全麵而權威的視角。我很好奇這本書會涵蓋哪些具體的管理方法和工具，例如，是否會介紹如何構建數據倉庫、數據湖，如何進行數據挖掘和預測性分析，以及如何建立有效的質量監控和反饋機製。我特彆希望書中能闡述數據管理在提升患者滿意度、降低醫療成本、優化資源配置等方麵的具體作用。此外，我也想瞭解，這本書是否會探討數據驅動的文化建設，以及如何讓不同層級的醫務人員都能夠理解和運用績效數據。這本書對我來說，代錶著一種更科學、更精細化的管理思路，我期待它能為我帶來啓發和實操性的指導。