医院数据泄露是否会降低患者护理质量？

39568（370823）PSI-90复合，平均（sd）0.7（0.2）0.8（0.3）0.8（0.3）PSI-4手术并发症，平均（sd）114.9（18.7）113.8（19.2）118.4（20.6）PSI-6医源性气胸，平均（sd）0.4（0.1）0.4（0.1）0.4（0.1）PSI-12肺栓塞，平均（sd）4.2（1.8）5.1（2.1）PSI-15意外撕裂，平均值（sd）1.9（0.7）2.0（0.8）2.0（0.8）医院年度观察数据来自2011-2013年，而大多数违约后观察数据都是按时进行的。因此，在表3中，从未违约组和违约前组之间的未违约医院年观察结果被合并为一个单一值。死亡率。破裂前组的平均30天AMI死亡率为15.2%；对照组为15.1%。在违约后组中较高。到2014年，这一比例将从2011年的94%上升到2014年的94%，而且各组都遵循类似的时间趋势。对照组和违规组之间非营利医院的比例相似。然而，违规组的公立医院比例较高，而对照组的公立医院比例较高。

违约前组和违约后组的违约率没有变化。4.2估计多变量回归估计表明，数据泄露与泄露后一年30天AMI死亡率增加0.338[95%CI，0.101-0.576]个百分点相关，泄露后两年增加0.446[95%CI，0.164-0.729]个百分点，而0.363【95%可信区间，0.0174-0.709】个百分点在违约三年后增加（表4：30天AMI死亡率和医院数据的多变量模型违约变量系数估计95%相关时间（参考=-1）-4-0.126[-0.602,0.351]-3 0.0207[-0.291,0.333]-2-0.0931[-0.298,0.111]0.0846[-0.101,0.270]1 0.338**第[0.101,0.576]2 0.446**[0.164,0.729]3 0.363*[0.0174,0.709]4 0.213[-0.237,0.664]营业收入1.54e-10[-6.67e-11,3.75e-10]床位数0.000133[-0.000263,0.000528]可变系数估计95%停留时间0.0470[-0.0284,0.122]床位占用率0.178[-0.304,0 0.660]有意义的用户（参考=否）是0.000662[-0.0653,0.0666]明确不推荐医院0.00805[-0.00936,0.0255]2012年（参考值=2011年）-0.323***[-0.373，-0.272]2013年-0.616***[-0.692，-0.539]2014年-0.916***[-1.009，-0.823]2015年-1.575***[-1.667，-1.482]常数15.29***[14.87,15.72]N 11568N组26195括号内的置信区间sp<0.05，**p<0.01，***p<0.001表4所示的估计结果如图3所示。y截距是指在违约后，30天AMI死亡率点估计值明显高于基线。图4：AMIWe的违规与30天死亡率之间的估计关联测试了数据违规与30天AMI死亡率之间的关联是否高于或低于违规个人记录的中位数。

从参考模型来看，违约前和违约后指标与违约程度指标相互作用，AMI死亡率与违约程度无显著差异。图5：根据破裂严重程度估计的破裂与AMI 30天死亡率之间的相关性在另一项调节因素测试中，破裂前后的指标与AMI死亡率之间的相互作用并不因破裂类型而显著不同（图5）。图6：按违约类型划分的AMI违约与30天死亡率之间的估计关联4.3稳健性测试涉及提供者错误或疏忽的质量问题可能与数据违约和患者死亡率相关。将患者安全指标添加到参考模型中，以控制护理质量。患者安全指标仅适用于一部分观察。患者安全指标PSI-4、PSI-6、PSI-12、PSI-15从2012年开始提供（7096次观察）。PSI-90综合指数可从2013年获得（5227次观察）。PSI-4、PSI-6、PSI-12和PSI-15。包括患者安全指标并没有改变参考模型的结果。

我们得出结论，我们的模型发现对医院整体护理质量的差异具有鲁棒性。5讨论2005年至2014年间，全国AMI出院人数估计每年约5560000例。[31]平均而言，非联邦医疗住院医院的数据泄露与每年每1000次医疗事故中额外34至45例死亡相关。针对数据泄露，HIT和患者护理流程的变化带来了可用性挑战和意外的副作用，使临床医生感到沮丧，扰乱了患者护理。[32]受挫的临床医生绕过新的系统和流程，采取特殊的解决方法，为错误创造了新的机会。[33,34]针对向患者提供的数据泄露护理，加强了安全措施。我们观察到，在发生违约事件后，死亡率的上升持续了三年。我们认为，违约的影响可能短于三年，因为医院往往会在违约后的第一年实施新的程序、流程和技术。因此，我们预计违约的影响将随着时间的推移而消散——可能不到两三年的观察影响。医院比较数据以36个月的移动平均值衡量30天的死亡率，这将平滑观察到的对违约的反应。

违约后三年的较高死亡率表明，这种平滑可能会延长观察到的时间影响。最近，医院勒索软件攻击的出现扰乱了医院服务提供商使用的技术正在推动违约效应，我们的研究结果表明本文研究的违约行为。时变护理质量问题是评估违约影响混杂因素的潜在混杂因素，但这些指标是否能有效控制护理质量问题引发了新的担忧。健康数据泄露对患者、提供者和付款人都有重大影响，这是医疗行业各方的重要责任。我们的结果表明，违规行为和随后的医院反应可能会对护理质量产生不利影响。我们建议医疗保健界必须携手合作，共同解决保护患者数据和改善患者预后的需要。参考2014。[2] Beek C、McFarland C、Samani R.健康警告：网络攻击的目标是医疗行业。英特尔安全；2016.2016.[4] 2016年网络攻击后，Wong J.Los Angeles hospital恢复使用传真和纸质图表。[5] Cox J，Turner K，Zapotosky M.病毒感染了MedStar医疗系统的计算机，forcingan online shutdown 2016。[6] 医疗保健研究和质量机构。2016年移交和注销。[7] Pham JC、Aswani MS、Rosen M、Lee H、Huddle M、Weeks K等，《减少医疗失误和不良事件》。《2012年医学年鉴》；63:447–63. 内政部：10.1146/annurevmed-061410-121352。在快节奏的世界中，关键信息的不稳定交流。卫生保健研究机构；质量（美国）；2008年【9】吉隆坡格雷厄姆（Graham KL）、马坎托尼奥（Marcanonio ER）、黄光裕（Huang GC）、杨杰（Yang J）、戴维斯（Davis RB）、史密斯（Smith CC）。系统对内科住院医师项目中患者交接工作质量和安全的影响。

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