医学电子病历系统管理员防疫流行病学分析教学课件.pptxVIP

医学电子病历系统管理员防疫流行病学分析教学课件.pptx

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一、前言演讲人

04/护理诊断(系统管理层面的问题)03/护理评估(系统管理员视角)02/病例介绍01/前言06/并发症的观察及护理(系统管理中的风险应对)05/护理目标与措施08/总结07/健康教育(系统管理员的能力提升)目录

医学电子病历系统管理员防疫流行病学分析教学课件

01前言

前言各位同仁,上午好。我是从事医学电子病历系统管理工作12年的老周,今天站在这里和大家分享“防疫流行病学分析”这个主题,心里既亲切又感慨——这三年来,我们电子病历系统管理员的角色,早已从“幕后数据管家”变成了“防疫战线的隐形哨兵”。

记得2020年初武汉疫情最紧张时,我守在医院信息中心的机房里,看着电子病历系统后台不断跳动的病例数据:发热门诊的就诊记录、核酸检测结果、CT影像报告……这些看似冰冷的数字,串联起来就是一条可能的传播链。当时有位老主任拍着我肩膀说:“小周,你们系统里的每一个数据点,都是流调队员手里的‘显微镜’。”从那时起,我才真正明白:我们不仅要保证系统稳定,更要学会用流行病学的思维去“读”数据、“用”数据。

前言今天,我们这堂课不是讲系统操作手册,而是教大家如何从“系统管理员”升级为“流行病学分析助手”。接下来,我会用去年冬天亲身参与的一个社区聚集性疫情案例,带大家一步步拆解:如何通过电子病历系统提取关键信息?如何识别数据中的“异常信号”?如何与流调团队高效协作?希望大家能跟着我的思路,把这些经验转化为自己的“实战武器”。

02病例介绍

病例介绍先给大家看一个真实案例——2022年12月,我所在的城市某老城区出现了一起聚集性疫情。我们通过电子病历系统最早捕捉到的“苗头”,是某社区卫生服务中心连续3天上报的6例发热病例。

病例1:张某某,女,68岁,退休工人,2022年12月10日因“发热3天,体温最高38.9℃,伴咳嗽、乏力”就诊于XX社区卫生服务中心。电子病历记录:既往有高血压病史,长期规律服药;否认近期外出史,但提到“每天早上去南园菜市场买菜,和老姐妹们在菜市场门口聊半小时”。

病例2:王某某,男,72岁,病例1的邻居,12月11日就诊,症状相似,电子病历中“接触史”字段填写为“常去南园菜市场,和老张头(病例1丈夫)下棋”。

病例介绍病例3-6:均为60-75岁老年人,居住在同一社区,就诊时间集中在12月10-12日,电子病历中“活动轨迹”均提及“南园菜市场”或“社区棋牌室”。

当时我们系统后台有个“发热病例监测模块”,自动统计到该社区3天内发热病例数超过基线值(平时日均0-1例),触发了预警。我立刻调取这些病例的电子病历,发现他们的活动轨迹高度重叠,临床症状相似,但核酸检测结果还没出来(当时抗原自测为主)。直觉告诉我:这可能不是普通的流感。

后来流调证实,这些病例均接触过一名12月8日从外地返乡、未及时报备的无症状感染者(该感染者曾在南园菜市场短暂停留)。而我们通过电子病历提前48小时捕捉到了聚集性信号,为后续封控、重点人群筛查争取了时间。

03护理评估(系统管理员视角)

护理评估(系统管理员视角)所谓“护理评估”,放在我们的工作场景里,就是“通过电子病历系统收集、整理、分析与疫情相关的关键数据,明确需要重点关注的信息缺口和风险点”。结合上面的案例,我总结了四个评估维度:

流行病学史完整性评估电子病历中“流行病学史”字段是流调的核心依据,但实际录入中常存在遗漏。比如病例1的电子病历里,医生只写了“否认外出史”,但没具体问“近期接触过哪些陌生人?”“是否去过人员密集场所?”。我们需要检查:

接触史:是否涵盖同住人、密接、次密接、场所暴露史?

活动轨迹:时间(精确到小时)、地点(具体到门牌号)、停留时长是否完整?

暴露风险:是否标注了密闭空间(棋牌室、餐厅包厢)、未戴口罩等高危场景?

临床数据一致性评估发热、咳嗽等症状是提示感染的“前哨信号”,但需与实验室检查(核酸/抗原)、影像学(CT)结果比对。案例中病例1的体温曲线(12月7日37.2℃→12月8日37.8℃→12月9日38.9℃)与病毒潜伏期(3-7天)基本吻合,但抗原结果是在就诊当天(12月10日)才补录的,中间存在2天数据空窗期——这提醒我们:要关注“症状出现时间”与“检测时间”的间隔,避免因检测滞后导致传播链误判。

系统数据可追溯性评估电子病历不是孤立的,需要与疾控系统、社区登记系统、交通出行数据(如公交卡、打车记录)对接。案例中,我们发现病例2的电子病历里“活动轨迹”只写了“社区棋牌室”,但通过系统对接获取的棋牌室登记本数据(显示12月7日有外地口音人员在场),才锁定了外部输入来源。因此,评估时要检查:

数据接口是否畅通(如与疾控系统的API对接是否实时)?

非结构化数据(如医生手写的“备注”)是否转化为可检索的关键词(如“外地口音”“戴口罩”)?

历史数据是否可

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