病案27项指标，分子分母怎么取数、需要关联哪些数据和文书、一个“符合”要拆成多少条规则、异常最终由谁整改？沿着正确思路对指标进行拆解，才能真正指导临床规范诊疗行为，提升医疗质量。
编辑/侯杰
图片/ChatGPT Images 2.0
在此前CDSreport开展的读者调研中，有读者提出了一个很具体的问题：病案27项质控指标到底怎么拆？
这个问题的难点，其实不在指标公式本身。《病案管理质量控制指标（2021年版）》（以下简称27项指标）已经明确了指标定义、计算公式和指标意义，但真正落到医院管理中，还要继续往下拆：哪些患者进入分母，什么情况计入分子，需要调用哪些数据字段、关联哪些病历文书，一项指标要转化成多少条质控规则，发现异常后又该由哪个科室负责整改。可以看到，从“知道指标怎么算”到“真正把指标管起来”，中间还隔着一套具体的拆解过程。
CDSreport根据公开资料和文献研究，整理了指标拆解思路，以及《病案27项质控指标拆解参考表》，供医院读者参考。
拿到一个指标先看它到底“查什么”CDS REPORT ｜ PART 1
27项指标虽然被纳入同一套病案管理质控体系，但不同指标需要的判断依据并不相同。为了便于实际拆解，可以先从“这项指标靠什么判断”入手。
例如，“入院记录24小时内完成率”主要涉及入院时间和文书完成时间；“CT/MRI检查记录符合率”需要同时核对检查医嘱、报告单和病程记录；“主要诊断编码正确率”则不仅涉及病案首页字段，还要判断编码是否符合疾病分类与代码要求。也就是说，有的指标主要依赖结构化时间字段，有的需要跨文书、跨数据源核对，还有的需要进一步引入质控规则判断。
这种差异在实际研究中已经有所体现。2025年《中国医院管理》发表的一项实践研究显示，病历书写时效性指标可以从电子病历系统直采数据进行自动全量监测，而部分非时效性指标则通过与常规病案督查项目联动进行判定。一项针对电子健康记录质量指标自动计算的系统综述也发现，在纳入研究的440项医疗过程质量指标中，仅22.3%可以利用常规EHR数据自动计算，结构化数据缺失、非结构化文本及跨数据源关联等都是主要限制因素。
因此，拆指标的第一步不是马上设置规则，而是先弄清楚：需要找到哪些证据，才能判断这一病例“符合”还是“不符合”？
从一个公式往下还要把5件事说清楚CDS REPORT ｜ PART 2
知道指标“查什么”只是起点，医院还需要把这些要求进一步对应到本院患者、数据、病历和管理流程中。国家卫生健康委在指标解读中也明确提出，医疗机构要结合自身实际应用病案管理指标，并通过信息化手段加强相关信息的收集、分析和反馈。
结合政策文件及相关研究，CDSreport将指标落地时需要进一步解决的问题归纳为5个方面。
首先是指标口径。要先明确统计对象、统计周期以及分子、分母条件，尤其要区分“同期住院患者”“同期出院患者”“接受某项检查的住院患者”等不同统计人群。口径不统一，后续即使使用同样的公式，也可能得出不同结果。
其次是分母、分子怎么取数。分母解决“哪些患者应该纳入”，分子解决“什么情况算符合”。到了院内实际操作，还需要继续确定通过哪些业务记录识别患者和诊疗行为，以及数据具体来自哪个系统。
第三是关键字段和关联文书。患者标识、入出院时间、医嘱、检查时间、文书完成时间等可以来自结构化数据；检查结果分析、病程记录、手术记录等则可能涉及文本内容。电子健康记录数据质量研究也表明，完整性、正确性以及不同数据来源之间的一致性，是数据质量评价的重要维度。
第四是质控规则。指标中的一个“符合”，往往需要进一步拆成多个判断条件，包括“有没有”“是否及时”“是否完整”“前后是否一致”“内容是否相互支撑”等。因此，一项国家指标落到院内，可能对应多条具体质控规则。
最后是责任和整改。27项指标并未统一划分医院内部的责任科室，实际应用时还需要结合医院职责和业务流程确定。临床文书缺陷、医技报告问题、编码问题以及数据关联异常，其整改主体可能并不相同；病案、医务、质控等管理部门还需要承担监测、反馈和持续改进等管理职责。
三类指标为什么拆法完全不同？CDS REPORT ｜ PART 3
不同类型的指标，拆解思路也存在较大差异。CDSreport以入院记录24小时内完成率、CT/MRI检查记录符合率和主要诊断编码正确率三个指标为例，分别从时效性、完整性和准确性等角度分析拆解重点。
先看相对简单的“入院记录24小时内完成率”。按照国家指标，分母为同期住院患者病历总数，分子为入院记录在患者入院24小时内完成的住院患者病历数。往下拆，至少需要患者标识、入院时间、入院记录及其完成时间。到了院内，还应进一步统一系统中用于统计“完成”的具体时间字段，避免不同数据来源产生口径差异。
再看“CT/MRI检查记录符合率”。其分母为同期接受CT/MRI检查的住院患者病历，分子要求检查医嘱、报告单和病程记录相对应。国家文件还进一步明确，相关医嘱、报告单应完整，检查结果及分析要在病程记录中有相应记录。这意味着，一个指标继续拆下去，可以涉及检查对象识别、医嘱完整、报告完整、病程记录检查结果、结果分析以及不同记录之间的对应关系等多个判断点。
“主要诊断编码正确率”又是另一种逻辑。国家指标要求，病案首页主要诊断编码应符合国家统一发布的最新《疾病分类与代码国家临床版 2.0(2022 汇总版)》要求。因此，提取病案首页中的主要诊断和编码字段只是数据准备，后面还要依据编码规则判断其是否正确，不能简单把“字段有值”或“格式正确”等同于编码正确。
三个指标的公式都不复杂，但继续往下拆，需要的数据、文书和判断方式已经完全不同。这也是拆解27项指标时真正需要解决的问题：不是把公式重新解释一遍，而是把公式转换成医院能够取数、判断、定位和整改的具体质控过程。
基于27项指标及相关政策文件，并结合国内病案质控实践、电子健康记录质量指标及数据质量研究等文献，CDSreport整理了《病案27项质控指标拆解参考表》，从指标口径、分母分子、关键数据字段、关联文书、质控规则、责任部门等维度梳理指标拆解思路，供医院读者在实际质控工作中参考。
参考资料[1] 张敏敏, 毛淋淇, 高卫益, 等. 基于信息化的病案管理质量控制指标监测策略与实践[J]. 中国医院管理, 2025, 45(5).[2] 刘路明, 李盈, 金雯, 等. 病案首页全流程质控体系构建及应用[J]. 现代医院, 2024, 24(11).[3] 王冰涛, 郭喜钦, 郭冰心. 中医医院绩效考核背景下住院病案首页数据质量的回顾性分析[J]. 中国病案, 2024, 25(12).[4] 杨柳, 李小龙, 李善平, 等. 电子病历数据质量评估指标体系构建研究[J]. 医学信息学杂志, 2023, 44(10): 28-32, 38.[5] Lewis AE, Weiskopf NG, Abrams ZB, et al. Electronic health record data quality assessment and tools: a systematic review[J]. Journal of the American Medical Informatics Association, 2023, 30(10): 1730-1740.[6] Bihorac A, et al. Electronic Health Record Data Quality and Performance Assessments: Scoping Review[J]. JMIR Medical Informatics, 2024, 12: e58130.
【责任编辑：晶晶】
【实习编辑：樊钇博】