基于HIS真實世界研究方法探討小兒骨科患者臨床特征研究＊

賈宇東，趙玉鳳，趙明媛，馮冬華，范華雨，王凱寧，張 進，張慧豐

（1. 河南省洛陽正骨醫院（河南省骨科醫院） 洛陽 471002；2. 中國中醫科學院中醫臨床基礎醫學研究所北京 100700；3. 中國中醫科學院中醫藥數據中心 北京 100700）

骨病學是骨科疾病的重要組成部分，在臨床中按照骨病與骨傷病進行分類有利于進行疾病的分類和專科的細化。小兒患者群體是骨科疾病患者中較為特殊的群體之一[1，2]，就年齡而言該群體年齡往往較小，多不能完全配合治療；就其治療預后而言，骨科疾病往往會長久影響患兒的肢體功能與生活質量[3]。基于上述特點，需要對小兒骨科疾患進行細化研究，以明確其真實世界的情況，進而為臨床決策和預防策略的制定提供依據。醫院信息系統（Hospital Information System，HIS）中的數據具有客觀性和真實性，能夠為研究提供切實的信息來源保障[4]。課題組基于HIS 系統進行小兒骨病與骨傷病進行細化研究，現將結果匯報如下。

1 對象與方法

1.1 研究對象

收集河南省洛陽正骨醫院（河南省骨科醫院）2016年1月-2018年12月小兒骨科診療中心年齡小于14 歲住院患者的HIS 系統數據，主要包括患兒的年齡、性別、實際住院天數、出院與入院主診斷、總費用等情況。結合文獻資料并根據我院小兒骨科收治病種的年齡特點將其分為幼兒期（0 歲-3 歲）、學齡前期（4歲-7歲）和學齡期（8歲-14歲）[5]。

1.2 數據納入和排除標準

1.2.1 數據納入

本次研究根據HIS系統中首頁的出入院診斷進行數據的納入，選取骨傷、骨病類疾病納入研究。

1.2.2 排除標準

因本次對患者的平均花費情況及醫療結算方式均需要對比研究，故而對住院時間＜24 h的患兒病例均進行了排除，同時對于關鍵信息缺失的患兒數據亦進行了排除，最終按照既定的標準本次共計納入了臨床真實世界結構性數據共計8475例。

1.3 研究方法

參照國際疾病分類標準ICD-10 把對研究對象相關數據進行分類統計。

1.4 分組方法

本研究根據患者的疾病名稱信息進行歸類分組比較，分為骨病組和骨傷組，由2名骨科研究生進行歸類分組，同時邀請小兒骨科診療中心3 名副高及以上職稱專家進行協同分組，當2 名研究生分組意見出現分歧時則調閱該名患兒病例資料交由3 名專家進行仲裁。

1.5 分析內容

本研究基于患兒的一般數據資料進行分析，對患兒的年齡、性別、總花費、住院周期等進行描述分析。

1.6 統計學方法

采用SPSS 19.0統計分析軟件，符合正態分布的計量資料采用±s進行統計描述，不符合正態分布采用中位數進行統計描述；計量資料數據組間比較，符合正態分布的資料用獨立樣本t檢驗；不符合正態分布的資料用非參數統計方法。計數資料采用頻數（構成比）進行統計描述。計數資料采用χ2 檢驗、秩和檢驗進行統計分析。設置α= 0.05 為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患兒疾病分布對比

按照患兒疾病名稱出現的頻率，本研究進行了疾病順位的統計排序，其中骨病組患兒中出現較多的為股骨頭無菌性壞死，為154 例，占11.10%，其次分別為強直性脊柱炎5.98%、膝關節滑膜炎5.41%、類風濕性關節炎5.05%、膝關節內外翻畸形4.25%；骨傷組患兒的第一順位疾病為肱骨髁上骨折，為333 例，占4.70%，其次分別為鎖骨骨折2.48%、尺骨近端骨折2.45%、肱骨外髁骨折1.85%、股骨骨折1.69%（表1）。

表1 兩組患兒前五名順位疾病的分布

2.2 兩組患兒病例數量比較

本研究共計納入8475 例患兒的數據資料進行分析，根據既定的方式進行了分組，其中骨病組1387 例患兒，骨傷組7088 例患兒，兩組病例數量比為1∶5.11，表明在真實世界中骨傷患兒數量遠多于骨病患兒。

2.3 兩組患兒性別分布對比

本研究中骨病組共計1387例患兒，其中男性患兒938 例，女性患兒449 例，骨傷組中共計7088 例患兒，其中男性患兒4853 例，女性患兒2235 例，經過分析差異無統計學意義（χ2=0.378，P=0.539 ＞0.05），表明兩組患兒在性別分布的對比上無差異（表2）。

2.4 兩組患兒各年齡層次病例數量分布

為了便于統計研究，根據年齡將患兒分為幼兒期患兒、學齡前期患兒、學齡期患兒，在年齡層次的分布上經過統計學分析，具有統計學差異（χ2=215.42，P=0.00），表明兩組患兒在各個年齡層次分布存在差異，其中骨病組主要在學齡前期、學齡期所分布，并以學齡期為主，而骨傷組則主要分布于學齡期（表3）。

2.5 兩組患兒平均年齡對比

骨病組患兒的年齡中位數為10 歲，平均年齡為（9.30±3.49）歲，骨傷組患兒的年齡中位數亦為10歲，平均年齡為（10.35±2.71）歲，兩組患兒在年齡的對比上差異具有統計學意義（t=-9.685，P=0.00），表明兩組患兒在年齡的對比具有差異，即骨傷組患兒的年齡多大于骨病組患兒（表4）。

表2 兩組患兒男女性別分布

表3 兩組患兒各年齡層次病例數量分布

表4 兩組患兒平均年齡對比

2.6 兩組患兒平均住院周期的對比

在兩組患兒平均實際住院周期的對比上，骨病組患兒的平均住院周期為（17.73 ± 18.27）天，骨傷組患兒的平均住院周期為（15.25 ± 17.12）天，經過統計學分析差異具有統計學意義（t=-3.976，P=0.00），表明骨病組患兒的住院周期長于骨傷組患兒（表5）。

表5 兩組患兒平均住院時間對比

2.7 兩組患兒平均住院總花費的對比

在兩組患兒平均住院總花費的對比上，骨病組患兒的平均住院總花費為（19453.05±2193.78）元，骨傷組患兒的平均住院總花費為（24619.06±2698.85）元，經過統計學分析，差異具有統計學意義（t= -4.894，P=0.00），表明骨病組患兒的平均住院總花費多于骨傷組患兒（表6）。

表6 兩組患兒平均住院總花費的對比

3 討論

3.1 兩組患兒疾病分布情況

基于HIS系統對骨科患兒病歷資料進行了統計分析，在本次研究中骨病組患兒的主要疾病按順位為股骨頭無菌性壞死、強直性脊柱炎、膝關節滑膜炎、類風濕性關節炎、膝關節內外翻畸形，可以發現上述疾病部位多為關節與脊柱，同時上述疾病單單通過查體并不能完全明確診斷，若出現失治、誤治，則可能嚴重影響到患兒的關節、脊柱的發育[6，7]，提示臨床醫師在患兒的診療中應該更為細致，查體及影像學、實驗室檢查應盡量詳盡以免影響患兒的生長發育。

在骨傷組患兒中，按照疾病順位依次為肱骨髁上骨折、鎖骨骨折、尺骨近端骨折、肱骨外髁骨折、股骨骨折，其骨折部位多為上肢、上肢帶骨及股骨，就其骨傷病因來看多為到摔倒、較大外力打擊等所導致[8]，而小兒骨傷類疾病又具有一定的可預防性，提示幼兒園、家中等患兒生活環境應該張貼標識以避免患兒摔倒、滑倒等出現骨折意外，同時醫療機構應該提升幼兒園機構從業人員、老年照看者等群體的患兒照看意識，避免小兒骨折的發生[9-11]。

3.2 兩組患兒數量的對比

在真實世界的研究中，骨病組患兒數量與骨傷組患兒數量的比例為1∶5.11，表明骨傷患兒數量較多，故而在小兒骨科疾病的預防方面應該更加側重于小兒骨傷病的預防，如提高患兒的自我保護意識、加強患兒監護人的宣教等，從而減少患兒數量。

3.3 兩組患兒年齡層次的分析

在本次研究中，課題組發現兩組患兒在年齡層次的患兒數量分布具有一定的差異，骨病組患兒的就診時間多在學齡前期、學齡期，其中尤以學齡期患兒居多，課題組考慮與下述因素有關：①幼兒因年齡的原因多不能正常表達病痛及異常不是。②患兒監護人醫學知識的欠缺，如患兒訴膝關節、髖關節疼痛時，多數家長均以為是“生長痛”。③學齡期兒童多喜打鬧，當其跑跳、行走等日常活動過多時，有些疾病才會出現癥狀加重，多于此時才前往醫院就診[12，13]。基于此監護人一定要加強對患兒“健康”的監護，當患兒出現疼痛、關節發育異常時應當積極就診，同時監護人應當多參加小兒科普講座以多了解相關常識，以盡早發現小兒骨病。

小兒骨傷病多發于學齡期患兒，課題組考慮與以下因素有關：①幼兒期患兒與學齡前患兒年齡較小，監護人對其照看較多，管理較為嚴格，故而發生骨傷病的風險較小，但學齡期兒童多已送至學校等，監護人多不能隨時照看，故而骨傷病發生風險較高。②患兒自身保護意識較差，增加了骨傷病的風險。③在學校提示標語相對較少，在病例回顧中我們發現患兒發生骨折的環境多為學校，當時活動多為跑步時、嬉戲打鬧時，基于此在預防政策的制定方面，需考慮從加強患兒的自我保護意識、學習保護技能等方面著手。

3.4 兩組患兒性別分布、平均住院周期及平均總花費情況分析

在本研究的數據中兩組患兒的性別分布無差異，均以男性患兒為多，同時課題組還發現骨病患兒的平均住院周期較長，尤其以股骨頭無菌性壞死、類風濕關節炎、膝關節內外翻畸形尤甚，但平均總花費較低，而骨傷組患兒的平均住院周期較短，總花費卻相對較高，課題組考慮與患兒的治療方案有關。骨病組患兒多采用非手術治療方案，如藥物、康復鍛煉等，故而花費相對較少；而骨傷病患兒則多采用手術治療，如切開復位內固定術等，多需要置入一定的耗材，故而平均總花費相對較高。

綜上，在基于真實世界的研究中，骨病組患兒與骨傷組患兒在平均年齡、年齡分層、平均住院周期、住院總花費等均有差異，故而在制定預防策略時均應有不同的側重，以更具有針對性，并且兩組患兒疾病順位的不同亦能夠為小兒骨科疾病的預防提供一定的參考依據，同時亦為后期開展深入研究提供一定的思路。但不可否認本次研究為單中心的研究，數據亦可能存在偏倚，同時HIS系統本身亦有一定的局限性，如來源數據為臨床一線診療過程的直接記錄，而并非經過嚴格設計的專用科研數據，故而不可避免存在數據混淆、混雜等問題[14，15]，在后期的研究中課題組必將開展多中心、深層次、大樣本的研究以更好地輔助臨床決策及政策的制定。