【摘 要】
:
目的研究24小时病历归档管理对诊断相关分组(DRGs)入组率及付费情况的影响。方法随机选取我院记录完整的病历作为研究资料,将病例实施24小时病历归档管理作为观察组,将病例均
论文部分内容阅读
目的研究24小时病历归档管理对诊断相关分组(DRGs)入组率及付费情况的影响。方法随机选取我院记录完整的病历作为研究资料,将病例实施24小时病历归档管理作为观察组,将病例均未实施24小时病历归档管理作为对照组,统计两组24和48小时病历归档率以及DRGs入组率和付费率,并对DRGs入组未付费的原因以及病案首页缺失情况进行分析。结果观察组24和48小时病历归档率以及DRGs入组率和付费率分别高于对照组,且观察组病案首页缺失率低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。在DRGs入组但未付费的原因中
其他文献
为了保证系统公平性不受损害,文中提出中心站点采用门限服务,普通站点采用并行调度完全服务的两级优先级轮询控制系统模型。通过马尔科夫链与概率母函数相结合的方法对模型的
针对超级电容模型精度的问题,提出一种改进的超级电容模型,采用并网二阶等效模型,在并联支路中加入一个电压源以校正电压对电容容量的影响。采用实际超级电容器元件进行恒流
入侵检测是保证网络安全的重要手段之一,针对当前网络入侵检测模型无法获得理想网络入侵检测效果的难题,设计了基于特征选择的网络入侵检测模型。首先对当前网络入侵检测研究
YOLO目标检测算法在进行目标检测和识别时具有识别精度高、检测速度快的特点。但也存在明显的问题,由于网络采用的结构是端对端模型,没有经过预选框进行匹配预选,直接进行回归产生最后的结果框,所以存在定位不准的问题。同时,YOLO网络将图片整体resize到固定的尺寸后,进行网格划分,当单个网格存在不止单个目标时,容易出现漏检的情况。DenseNet网络使用一种全新的网络结构,结合前面特征层的信息,在一
目的分析广东省医疗服务价格改革后地级市公立医院的总体运行情况,为公立医院改革绩效评估提供新思路。方法采用主成分分析法对广东省某地级市13家二级以上公立医院2018年的