卒中患者医院阅览室的系统综述

抽象的

背景．以前关于与中风的高影响者有关的再生的因素和原因的证据是很少的。该研究的目的是通过使用医院行政数据进行系统审查来调查短期和长期入伍卒中患者的常见原因和模式。还研究了与入院率变化相关的常见风险因素。方法．文献搜索是从2016年2月15日至2016年3月15日进行的，例如使用Medline，Embase和Scient Web的各种数据库。结果．共24项研究（126,617）包括在审查中。只有4项研究评估了中风患者入伍的原因，随访时间为30天至5年。大多数研究中的入伍的常见原因是复发性中风，感染和心脏病。与入院率增加相关的常见患者相关的危险因素是冠心病，心力衰竭，肾病，呼吸道疾病，外周血症和糖尿病的年龄和历史。在中风相关因素中，指数卒中入院的寿命长度与再感染率增加，随后是肠尿失禁，喂食管和泌尿导管相关。结论．虽然确定了再入院的危险因素和常见原因，但之前的研究没有调查高冲击卒中患者再入院的原因及其顺序。

1.介绍

中风是世界上发病率和死亡率的主要原因之一，中风的管理成本大大增加了[1］.大多数病例发生在65岁以上的人中[2］.大约80％的中风病例本质上是缺血性的，而其余的是出血性的[2］.缺血性卒中（是）是由患病动脉中的血栓栓塞事件引起的，导致血液供应急性堵塞到脑的区域[2那3.］.血管破裂或异常血管结构的出血性脑卒中3.］.这导致大脑流血。Subarachnoid出血（SAH）是一种出血性卒中的亚型，其是由脑表面出血引起的，而在脑内出血（ICH）出血发生在脑组织内[instrace）[4.］.

近年来的中风管理的各个方面已经发展出来[5.］.区域课程采取了一系列举措，提高了中风的成果，包括早期，快速扫描，血栓溶解的快速扫描，血栓溶解的更快，以及早期康复计划[2］.以前的临床试验和观察研究尚未彻底分析由于小患者队列和有限的后续行动而导致的新管理策略对中风结果的影响[6.］.

医院的行政数据提供替代方法来评估中风的结果[7.］.中风的初始护理是基于医院，大多数并发症需要医院评论，招生和定期随访[6.］.这条信息被记录在医院的管理数据中，可用于分析阅览室[7.］.近年来医院行政数据用于研究中风护理的各个方面[8.］.它具有提供大型患者队列的优势，可以长时间随访，因为数据通常被单独的标识符链接[8.］.

住院及再入院的资料，通常可在医院行政管理资料中找到[9.］.世界卫生组织建议使用成像，溶栓，住院时间长度，以及在不同地区的康复持续时间变化，从而产生死亡率的变异和中风患者的阅迟[10.］.美国的患者保护和实惠的护理法案（PPACA）在美国惩罚了RR增加的医疗保健，但尚不清楚这些入手的比例是预防的[11.］.患者人口已被分为两组，“高影响”和“低影响”用户，基于医疗资源的使用[12.］.高影响者使用大多数医疗资源的患者的小亚组，与医院重复和持久的入院[12.］.关于与高影响者用户相关的反因子和原因的证据是很少的[9.］.此外，大多数入院在行程事件的30天内测量;因此，如果长期入伍的原因在不同的区域中常见的原因，仍然被发现[13.］.该研究的目的是通过使用医院行政数据进行系统审查，审查卒中患者短期和长期入伍的常见原因和模式的证据。还研究了与入院率变动相关的常见风险因素。

2.方法

文献搜索是从2月15日至2016年3月15日进行的。使用以下文献数据库：Embase（1947-2016），Medline（1946-2016）和科学网（1950-2016）。各种网格术语用于鉴定评估卒中患者结果的研究（表1）.这些术语的替代拼写也包括在搜索中，例如“出血”，“出血”，“缺血”和“缺血”。所有条款都与选项“或”组合以包括所有搜索标题。所有副标题都包含在搜索中。通过最初审查的研究交叉参考来确定进一步的研究。一旦探索了各种搜索条件，探索了笔划和入院，它们与“和”结合在一起，包括相关研究进行审查。


1	Exp Stroke /
2	脑缺血/或中风/或缺血中风.mp。或脑血管障碍/或脑梗塞/
3.	出血中风.mp。
4.	颅内出血/或出血中风。
5.	缺血性stroke.mp。
6.	EXP住院/
7.	住院治疗.mp。
8.	患者阅读/或Readmission.mp。
9.	入睡率.mp.
10.	治疗结果/或并发症率。
11.	6或7或8或9或10
12.	1或2或3或4或5
13.	11和12.

使用以下纳入标准：（1）研究了18岁以上的成人患者人口的研究诊断出非吸引性缺血性或出血性脑卒中。（2）利用医院行政数据进行研究，以评估卒中事件后评估临床结果。（3）根据任何原因，研究中风患者的阅许研究。

使用以下排除标准：（1）报告卒中作为另一种疾病的并发症或不良事件的研究。（2）报道成本效益而非中风临床结果的研究。选择研究的搜索策略是基于Prisma协议，主要用于进行系统性评论[14.] （数字1）.通过审查初始研究的交叉引用来确定进一步的研究。两个独立的研究人员，EB和AR分别审查了所选研究。从审查中的每项研究中获得基本人口统计数据。记录了学习年份，数据收集地点，使用的行政数据库以及研究的目标和目标。收集了每项研究方法论的信息，例如患者数量，中风类型，种类的入院率和随访期。测量与入院率变化相关的风险因素的显着效果是测量的差异（或），危害比（HR），百分比变化或相对风险（RR），置信区间（CI）为95％。对其他混淆因素调整的比率和风险，并对RR产生重大影响，，在审查中提到。

纽卡斯尔 - 渥太华规模用于评估研究中的偏见[15.］.该规模使用基于3个主要标准的星级排名系统：参与者的选择，可比性和结果的定义。一项研究可以获得最多8颗恒星，并表示低偏差程度。通过Cochrane评论非修改队列研究方法验证和推荐规模。

结果

审查中共有24项研究（表2）.十一项选定65岁以上的患者[9.那13.那16.-21.]，虽然其余的研究包括所有成年患者。大多数研究仅包括患有缺血性卒中的患者。少数研究评估出血性和缺血性卒中患者的结果[4.那6.那18.那21.-25.］.11个研究在纽卡斯尔 - 渥太华评分系统，6及以上的研究具有高评级，表明与他们相关的偏差的风险很低[9.那13.那16.-19.那22.那23.那25.-28.］.这些研究受益于大量的卒中患者群体，从相同的人口中选择比较组，明确定义的结果措施，比较群体之间的入院率，以及充分的随访。低得分的其他研究缺乏划分的对照组，群体之间的结果比较，以及完整的长期随访。


学习	年	地方（国家）	人口（）	数据库源码	阅读措施类型	研究偏倚评估

Sacco等人。[22.]	1991.	美国	1,034	全州规划和研究合作系统（SPARCS）	2年全体入伍
史密斯等人。[13.]	2006年	美国	44,099	Medicare和Medicaid数据补助数据库	30天的归因于特定和全部导致入院
史密斯等人。[16.]	2005年	美国	9003	医疗保险	30天全体入伍
Ghose等人。[23.]	2005年	美国	51,119	退伍军人事件行政数据库	3年全体入伍和累积洛杉矶
约翰逊等人。[30.]	2006年	加拿大	32,107	加拿大健康信息研究所	1年全体入伍
Caro等人。[8.]	2006年	加拿大	18,704	萨斯喀彻温省健康数据库	因心血管疾病住院5年
McGuire等人。[4.]	2007年	苏格兰	9,598	苏格兰医疗记录联动系统	1 yr，5-yr和11 yr readmission
Bravata等人。[9.]	2007年	美国	2603年	医疗保险和医疗补助服务	5 yr全因入院
布朗等人。[31.]	2008年	美国	642.	医疗补助	裂缝的阅告与
Tseng和Lin [6.]	2009年	台湾	515.	普遍国家健康保险	1年的原因特定的入院
Allen等人。[17.]	2010年	美国	895,916	医疗保险	再入院1年
Burke等人。[26.]	2010年	美国	1413.	医疗保险和医疗补助服务	1年即将入院（经常性中风的时间）
Howrey等人。[27.]	2011年	美国	9185.	医疗保险	30天全体入伍
Gattellari等。[28.]	2011年	澳大利亚	26,960	承认患者数据收集	90天的阅读计算累计洛杉矶
Lichtman等人。[18.]	2011年	美国	37,469	医疗保险和医疗补助服务	30天全体入伍
Lichtman等人。[19.]	2012年	美国	10,267	医疗保险和医疗补助服务	30天风险标准化入院
Palmer等人[32.]	2013年	英国	91,936.	HES(医院个案统计)	30天全体入伍
Lichtman等人。[20.]	2013年	美国	307,887	医疗保险	30天的归因于特定的入院
Ottenbacher等人。[21.]	2014年	美国	155,476	医疗保险和医疗补助服务	30天的归因于特定的入院
Burke等人。[11.]	2014年	美国	129,676.	状态住院数据库（SID）	无计划30天的入院
Chu等人。[33.]	2015年	美国	17日,3966年	加利福尼亚州立住院室数据库和州急诊部数据库	感染性心内膜炎的14天休息
安德鲁斯等人。[24.]	2015年	美国	64,065	来自阿肯色州和佛罗里达的国家住院数据库	90天全体入伍
Lewsey等人。[25.]	2010年	苏格兰	51182年	苏格兰发病率记录方案	1年的感染，胃肠道和不动力并发症的再入院率
Fehnel等人。[29.]	2015年	美国	39,178	Medicare链接到MDS（最小数据集）	30天全体入伍

3.1。入院的原因

四项研究评估了中风患者入伍的原因（表3.）.各类型脑卒中患者全因再入院30天常见疾病相关组如下:肾和尿路感染、单纯性肺炎和胸膜炎、心力衰竭和休克、食管炎、胃炎和其他胃肠道疾病，最后是营养和其他代谢疾病[21.］.缺血性脑卒中患者30天意外再入院的常见原因是卒中复发(33%)、感染(败血症、吸入性肺炎、肺炎和尿路感染，共14.5%)和心脏状况(心律失常、充血性心力衰竭、胸痛和急性心肌梗死，共10.4%)[11.］.出血性和缺血性卒中的全部导致1年后的常见原因是复发性卒中（26.3％），感染（15.1％），事故（9.5％），心肺疾病（9.1％），癌症（3.5％），糖尿病（2.2％）和其他原因（32.7％）[6.］.在一个5年随访的研究中，入伍的原因如下：肺炎和呼吸原因（8.6％），急性Mi（5％），复发性卒中（4.9％），胃肠障碍（3.9％），充血性心力衰竭（3％），其他血管诊断（2.9％），心肌病程（1.8％），精神疾病（0.4％），髋部骨折（0.2％）和其他诊断（21.8％）[9.］.


学习	研究的主要目标	结果措施类型	行程类型	分类的原因	常见的原因

Bravata等人。2007 [9.]	检查中风后5年休息的率和原因	5年全体入院	缺血性脑卒中	DRG诊断	肺炎，急性MI，复发性卒中，胃肠障碍，充血性心力衰竭，其他血管诊断，心胸病程，精神病疾病和髋部骨折。
Tseng和Lin 2009 [6.]	在中风后评估基于人口的入院率	1年全体入伍	所有类型（出血和缺血）	未提及	复发性中风，感染，事故，心肺疾病，癌症和糖尿病。
Burke等人。2014 [11.]	寻找医院级别和入院率之间的关联	30天意外的入院	缺血性脑卒中	未提及	复发性中风，感染和心脏病。
Ottenbacher等人，2014 [21.]	评估临时住院后康复排放后的阅约率	30天全均准备内容	所有类型（出血和缺血）	DRG诊断	尿路感染，肺炎，心力衰竭和休克，食管炎和胃炎。

3.2。与入伍率变化相关的因素

基于净研究的净数量，提及影响入院率的危险因素，与入院率增加相关的常见患者相关的风险因素是冠心病，心力衰竭，肾病，呼吸道疾病，外周血症和糖尿病的年龄和历史（桌子4.）.在中风相关因素中，指数卒中入院的寿命长度与再感染率增加，随后是肠尿失禁，喂食管和泌尿导管相关。


风险因素	积极协会的研究数量	负关联的研究数量	没有重大关联的研究数量

危险因子
年龄	8.	1
冠状动脉心脏疾病	4.
女性性别	4.	3.
心脏衰竭	4.	1
肾病	4.
糖尿病	3.	1
外周动脉疾病	3.
呼吸系统疾病	3.
心房颤动	2	1
癌症	2	1
合并症分数	2
抑郁症	2	1
事先住院治疗	2
社会经济状况	2
酒精滥用	1
贫血	1
C艰难梭菌感染	1
痴呆	1	2
高血压	1	3.
低血压	1
不动	1
婚姻状况：已婚	1
非白种人种族	1	1	1
帕金森病	1
压力溃疡	1
TIA.	1
瓣膜心脏病/假肢阀门	1
不要重新播放		1
高胆固醇血症			1
肥胖		1
之前的行程		1
风湿病障碍		1
抽烟		1
行程相关因素
停留时间	3.
喂食管	1
肠尿失禁	1
泌尿导管	1
膀胱尿失禁		1
迹象和症状得分		1
失语症			1
偏瘫			1
吸入性肺炎			1
医院护理相关因素
区域医院与关键护理	1		1
神经培训治疗治疗	1	1
向养老院排放		1	1
专业的笔划中心			1
住院病人康复机构		1	1
使用ICU / HDU			2
demaRectomy			1
绊倒			1
胃造瘘术			1
插管			1
透析			1
职业治疗		1
溶栓溶解			2
紧急扫描			1

根据研究报告的对再入院率有积极影响的因素，年龄增长、既往血管状况、心力衰竭和肾脏疾病是与各种类型的再入院率增加相关的常见危险因素(见表)5.）.


学习	结果测量	风险因素

Chu等人。2015 [33.]	14 D感染心内膜炎的阅览	瓣膜心脏病（或1.5; 95％CI，0.2-10.8）
		假肢心脏瓣膜（或15.8; 95％CI，1.9-129.0）
		尿路感染（或3.5; 95％CI，1.0-12.3）

Lichtman等人。2013 [20.]	全部原因30 D阅许	女性（HR 1.14; 95％CI，1.08-1.21）
		年龄（每年增加）（HR 1.02; 95％CI，1.01-1.02）
		糖尿病（HR 1.43; 95％CI，1.35-1.51）
		充血性心力衰竭（HR 2.29; 95％CI，2.15-2.43）
		心肌梗死（HR 1.54; 95％CI，1.29-1.85）
		外周血管疾病（HR 1.14; 95％CI，1.05-1.24）
		不稳定心绞痛(HR 1.49;95%可信区间,1.11 - -1.98)
		蛋白质营养不良（HR 1.43; 95％CI，1.23-1.67）
		痴呆症（HR 1.10; 95％CI，1.02-1.20）
		贫血（HR 1.43; 95％CI，1.35-1.51）
		肾功能衰竭（HR 2.31; 95％CI，2.14-2.48）
		肺炎（HR 1.28; 95％CI 1.59-1.42）

Burke等人。2014 [11.]	全部原因30 D阅许	使用临终关怀护理（或5.86; 95％CI，1.13-30.3）

Howrey等人。2011 [27.]	全部原因30 D阅许	医院护理（与非生物学家）（HR 1.30; 95％CI，1.11-1.52）

史密斯等人。2005 [16.]	全部原因30 D阅许	健康维护组织（HMO）与服务费（FFS）健康保险（HR 1.45; 95％，1.14-1.83）相比护理

史密斯等人。2006 [13.]	30 D用于动脉粥样硬化疾病的阅览	神经科学专家护理（与通用主义者）（HR 1.17; 95％CI，1.02-1.34）

Fehnel等人。2015 [29.]	无计划30天的入院	肠尿失禁（或1.16; 95％CI，1.06-1.28）
		饲料管（或1.21; 95％CI，1.08-1.35）
		慢性障碍肺病（或1.26; 95％CI，1.16-1.38）
		肾病（或1.26; 95％CI，1.13-1.42）
		心力衰竭（或1.17; 95％CI，1.08-1.27）
		压力溃疡4（或1.33; 95％CI，1.09-1.62）

Tseng和Lin 2009 [6.]	1年全因入院	不受非生物学家（与神经科医生）（或1.81; 95％CI，1.13-2.88）的护理

Allen等人。2010 [17.]	1年复发中风的人入住	现有医院入院（RR 12.64; 95％CI，9.24-17.29）
		高合并症分数（RR 2.28; 95％CI，1.18-2.90）

Lewsey等人。2010 [25.]	1年的感染，胃肠道和不动力并发症的阅览	心力衰竭（HR 1.19; 95％CI，110-1.30）
		肾功能衰竭（HR 1.23; 95％CI，1.10-1.38）
		呼吸系统疾病（HR 1.24; 95％CI，1.15-1.33）
		增加年龄（HR 2.08; 95％CI，1.87-2.31）
		更高的社会经济剥夺（HR 1.16; 95％CI，1.08-1.26）
		感染的先前并发症（HR 1.31; 95％CI，1.24-1.38）
		现有胃肠道并发症（HR 1.58; 95％CI，1.51-1.66）
		先前的不动力并发症（HR 1.23; 95％CI，1.16-1.30）

Ghose等人。2005 [23.]	3 YR全部因入院率	中风抑郁症（LOG-or 2.09; 95％CI，2.03-2.16）

Caro等人。2006 [8.]	5年全均入伍率	年龄（> 65岁）36.2％（95％CI，30.3％-42.4％）
		男性性交18.1％（95％CI，14.1％-22.2％）
		室内纤维化20.9％（95％CI，13.9％-28.4％）
		心力衰竭21.6％（95％CI，16.6％-26.8％）
		心绞痛12.1％（95％CI，7.6％-17.8％）
		前心肌梗死10.1％（95％CI，2.7％-14.8％）
		14.0％（95％CI，9.7％-18.7％）的高血压
		4％（95％CI，0.2％-8.1％）用于瞬态缺血性攻击

发现某些危险因素与降低入伍率有关。通过不复苏的早期决定，全部导致30天的入院率明显减少[29.]，社交参与[29.]，职业治疗的使用寿命较高[11.］.通过使用住院性康复，全部导致90天的入院率显着降低了[24.]抗血小板治疗的持续使用，所有原因1年的入院率下降了[26.］.

在核证中风中心照顾病人[18.]和关键访问医院[19.对再入院率没有影响。两项研究评估了卒中患者1年全因再入院率和1年骨折再入院率，但没有评估与再入院率变化相关的危险因素[30.那31.］.

4。讨论

本综述是基于24项研究，确定了入院的各种风险因素和原因。入伍的显着原因是复发性中风，呼吸道和泌尿感染，急性心脏病和糖尿病。一般而言，老年患者的心血管条件背景增加了短期和长期的入院率。没有研究在中风患者的不同亚组中评估因素和原因，特别是高影响者。研究使用了再入院率的不同定义，这使得难以比较数据并进行元分析。

该评论专注于使用行政数据的研究，以分析人口水平入伍的重大因素和原因。这可能有助于卫生政策制定者在高风险的患者处于区域一级制定准确的预测模型和管理计划，以获得高风险。以前的临床研究已经评估了类似的风险因素，但它们的缺点是有限数量的患者和更短的随访期[7.那32.］.特定于原因的入院率的计算需要更大的患者样本，可能是使用医院管理数据的[25.那33.］.

无法推断出从审查中推断出卒中患者不同亚组中的阅览的长期模式。大多数研究计算了随访时间不到一年的阅迟[13.那16.那27.那28.］.长期随访期的研究仅关注与高等登记率相关的危险因素[4.那31.］.少数研究评估了整个人口粗横截面分析的常见原因。没有努力将患者分类为基于入院和累积洛杉矶的亚组。这对于识别医院护理或有可能变得高影响的人的高影响力使用患者是特别有益的[12.那34.］.这些研究没有研究中风患者的住院序列。虽然确定了入院的常见原因，但需要进一步调查，以找出入伍的原因发生的时间。如果卒中患者亚组的入院或医院护理模式的发生时间存在差异仍然不确定。这可以提供重要信息，因为已经表明肺炎患者的亚组具有可变的预后和基于发生并发症的时间的恢复时间[35.］.

当公制是特定的，风险标准化和评估预防原因时，预留率显示有关中风结果的相关和详细信息，并评估了导致的未约会的意外再入备[6.那9.］.造成特异性的阅约率主要计算可预防并发症，例如败血症，复发性卒中和骨折[25.那26.那31.］.复发率是一种原因特异性再入院率，测量第一次卒中后另一次卒中事件的发生率。在另一项研究中，也分析了首次中风复发的时间[26.］.已经显示了基于ICD放电编码的入住性的特定原因的识别和高度敏感的[32.］.

衡量30天的全部导致阅读评估护理质量的经济实惠的护理法案，以及美国医疗保健研究和质量（AHRQ）的原子能机构建议[26.］.30日入院率的医院受到惩罚，目的是通过降低入院率来提高护理质量。但是，对于计划程序，持续进行后续行动和康复的卒中后，患者大部分患者11.那29.］.原因特定于30天的入院率的测量将更好，因为它可以用于由于可预防的原因而计算入院率。例如，显示依从抗血小板治疗的符合性降低再现间卒中的再入率[29.］.

研究已经使用再入院率作为评估中风患者发病率的结果指标[4.那13.那17.-19.那22.那23.那27.那30.］.它与其他结果指标一起使用，如住院时间、出院目的地和死亡率。他们进行了单独的分析，以评估影响患者死亡率的因素。他们主要集中在评估年度趋势和各种因素对卒中患者总体结局和预后的影响。因此，我们认识到影响再入院率和死亡率的因素，或者只是其中之一。由于在某些地区，医院因再入院率高而受到惩罚，某些研究仅侧重于衡量与再入院率高相关的因素和可避免的再入院原因[8.那11.那21.那26.那29.］.

审查有一些限制。审查仅包括使用管理数据的这些研究。在大型患者人口上收集数据，提高其普遍性。大多数评估入院原因的研究都使用了行政数据。使用当地观测或临床数据的其他研究具有小患者样本，主要集中在评估与入伍率变化相关的风险因素。通过审查使用行政数据的研究，我们试图减少研究之间的异质性。然而，中风患者的选择是基于研究人员使用的编码系统，这可以引入选择偏差并损害其有效性。使用诊断编码时易于误差，用于选择中风患者的队列和识别入伍的原因。这可能导致效果估计的偏差，例如赔率比和相对风险。很少的研究评估了中风的长期结果。 Some studies used the same database; common databases used were Medicare, Medicaid, and Veterans Affairs (VA) administrative data [9.那13.那16.那17.那23.那26.那32.］.研究中使用了具有多种定义的入院率，使同质的国际比较难以实现。分析医院行政数据的研究易于选择偏见，因为使用特定代码识别回顾性收集的数据的患者队列，并且比较群体不是随机的[32.］.编码错误与管理数据的使用相关联[12.］.这可能影响中风患者的精确鉴定和对并发症发生率的计算。在一些研究中，对比较组不符合混淆因素[4.那9.］.同样，阅读汇率没有风险标准化，以解决行政数据的常见问题，即患者案例混合[26.那33.］.

我们确定了卒中患者再入院的常见原因，但卒中患者长期再入院原因的顺序和模式仍需进一步研究。以往的研究已经评估了卒中人群再入院的危险因素和原因[12.］.但是，根据入院率调查患者亚组的危险因素和旅行模式将更有益[12.］.

缩写

RR：	相对风险
或者:	赔率比例
人力资源：	危险比例
nos：	纽卡斯尔 - 渥太华规模
CI：	置信区间
洛杉矶：	停留时间
结束：	累计逗留时间
CHF：	充血性心力衰竭
MI：	心肌梗塞
rf：	肾功能衰竭
AF：	心房颤动
COPD：	慢性阻塞性肺疾病
TIA：	短暂性缺血性发作
SAH：	蛛网膜下腔出血
ich：	脑内出血
cah：	关键接入医院
AHRQ：	医疗保健研究和质量
ICD：	国际疾病分类
弗吉尼亚州:	退伍军人事务。

附加分

数据和材料的可用性。该研究是对先前公布的研究进行审查。

利益争夺

两位作者宣称他们没有相互竞争的利益。

作者的贡献

Ahsan Rao和Emily Barrow对概念和设计和分析和收购数据做出了重大贡献。Ahsan Rao和Sabine Vuik参与了数据的分析和解释，以及起草稿件。Paul Ayylin和Ara Darzi批判性地修订了手稿，并为其发表了最终批准。

参考

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