文章总结
传统的败血症识别方法——基于医生记录、编码和账单的组合——往往是多种多样且过于主观的，导致数据不准确。由于利润紧张，卫生系统不能浪费任何资源，临床团队需要从最有效的败血症识别方法开始。事实证明，利用生命体征等生理数据来识别败血症是非常有效的。
使用生理数据方法，提供者依靠身体的反应——而不是受偏见、轶事信息或报销率的引导——来更准确地识别脓毒症患者。通过更有效的败血症识别方法，提供者可以更快地实施干预措施，从而获得更好的结果。
健康专家估计，败血症是一种危及生命的疾病，当有害微生物进入血液或其他身体组织时发生每年170万人导致了成千上万本可预防的死亡。
任何卫生系统都必须应对发现和实施败血症识别过程的挑战，大多数组织都可以改进他们处理败血症护理的方式。与目前使用行政代码作为确定如何为脓毒症患者提供护理的唯一手段的做法不同，临床领导者可以考虑更有效的脓毒症识别方法，例如利用生理数据。
传统的败血症鉴别方法留有改进的机会
传统上，为了确定脓毒症患者，临床医生要完成患者就诊的出院总结。除了书面订单、患者的健康史、病程记录和体检，编码/计费部门的人员还使用医疗保健提供者文档中的信息来确定患者是否感染了脓毒症以及严重程度。编码/计费部门还确定脓毒症的原因(如肺炎、肾盂肾炎、蜂窝组织炎等)。
这个基于编码的管理过程的问题是，编码器可能会将败血症作为诊断，但实际上它不是败血症(它看起来应该是败血症)，反之亦然。研究还表明，由于脓毒症意识、个人偏见和财务激励水平较高，管理编码员更有可能诊断出脓毒症还款利率比其他疾病，如肺炎)(图1)。
败血症诊断不准确的问题包括歪曲卫生系统中实际上患有败血症的患者数量，从而导致不可靠的败血症结果数据．不准确的诊断还会延迟对患有败血症以外疾病的患者的正确护理，导致更糟糕的结果。
一种新的脓毒症鉴别方法:生理数据
另一种识别脓毒症患者的方法是依靠他们的生理数据，而不是来自临床文件的计费代码。卫生系统将使用生理数据——如病人的生命体征、器官衰竭的迹象、血液培养指令和抗生素处方——来确定病人是否真的是败血症。虽然编码员经常正确地诊断败血症，但行政编码方法仍然不如依靠患者的实际生理参数准确。
从本质上讲，利用生理数据，卫生团队可以将一组患者分为两组:
- 在诊断队列中，用户看到的是护理团队(包括编码员/记帐员)的解释。
- 在生理队列中，用户只看到病人的生理数据告诉他们的东西，排除了任何可能误导或不正确的偏见或轶事信息。
正确的工具为成功的败血症管理奠定基础
更好的脓毒症管理始于了解生理数据在脓毒症识别中的作用。然而，如果没有正确的工具，卫生系统只能到此为止。数据管理工具，比如健壮的数据仓库和分析平台世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测，在脓毒症的早期识别中发挥重要作用。如果无法访问生理数据并根据医院的独特需求定制败血症标准，卫生系统就会陷入僵局。
的疾病控制和预防中心(CDC)创建了一个工具包卫生组织可以根据生理数据建立一个队列。该工具包包括关于识别和跟踪的最优先因素的深入说明，帮助护理团队知道哪些患者应该定义为脓毒症。
卫生系统也可以利用健康催化剂®世界杯葡萄牙vs加纳即时走地败血症分析加速器指导脓毒症的发展和改进，围绕以下五个特定领域:
- 在急诊科及早发现
- 包合规。
- 内部败血症识别:健康催化剂世界杯葡萄牙vs加纳即时走地患者安全监视器™应用程序．
- 符合重症监护医学和败血症生存运动协会护理指南。
- 再次入院。
在卫生系统确定并实施了改善败血症的干预措施后，领导人可以利用先进的基准测试工具，如健康催化剂世界杯葡萄牙vs加纳即时走地试金石™应用，以比较败血症的改善结果与其他系统作为基准，在整个改进的过程．
使用疾病预防控制中心的工具包以及败血症分析加速器和试金石等工具，将有助于卫生系统指导败血症管理工作，并在任何干预措施偏离轨道太远之前提供路线纠正。使用正确的工具，改善团队可以定期跟踪败血症率，并了解他们的干预措施是否正在发挥作用。
临床和科学镜头导致准确的败血症数据
基于生理参数筛选队列除了提高准确性外还有其他好处。这是一种更临床、更科学，因此也更客观的患者识别方法，消除了医生记录中的轶事信息——比如“患者似乎疲劳且呼吸急促”——而是查看患者的含氧量水平。生理过滤也消除了为败血症付费的动机，因为这是一种支付更高的报销。
随着卫生系统开始研究与生理性败血症队列相关的患者数据，特别是治疗败血症的过程指标(例如，三个小时的包指标)，领导者可能会看到，生理队列中的患者对干预措施的反应明显更好，因为这些患者实际上是脓毒性的，与部分不准确编码为脓毒性的队列相比。实际上没有败血症的患者对特定的败血症干预措施反应不佳，导致数据不准确和资源浪费。来自生理队列的数据不仅有助于提供者管理正确的干预措施来治疗正确的患者，而且还提供了额外的机会来改善护理，因为正确的患者更早地被诊断为败血症，为提供者提供了更多的时间进行干预。
有了基于人体无偏见的客观生理信息的新队列，卫生团队将了解到实际的败血症人群极有可能低于编码人群中的数字。脓毒症发病率准确性的提高可能表明其他数据集(如脓毒症死亡率)的降低。
有效的脓毒症识别方法是有效干预的关键
传统的基于编码的败血症识别方法可能是可变的，往往不准确。在医疗保健领域补偿与价值和利润紧密相关，卫生系统必须确定正确的队列，对败血症患者进行分类，使提供者能够尽早干预，并毫不延误地为每位患者提供正确的护理。
随着卫生系统根据生理数据为脓毒症患者建立队列，而不是依靠编码员破译医生的病历，临床医生可以为确实患有脓毒症的患者提供正确的有针对性的干预措施。一旦有了有效的败血症识别方法，卫生系统就可以集中精力进行干预，帮助败血症患者走上康复之路。
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