医院转入率对风险调整后结局的影响：一项全国性回顾性队列研究的启示

要点摘要

• 转入患者的个体风险调整后死亡率高于非转入患者，反映其临床复杂性更高。
• 转入患者占比更高的医院，其转入患者的死亡风险更低，提示专科经验或资源可部分抵消患者固有风险。
• 即使经过风险调整，较高的转入患者占比仍与更长住院时间及更高总体住院费用相关，凸显资源消耗更大。
• 未来研究应探讨回送转院（repatriation）策略，以优化高转入量三级中心的住院时间和资源利用。

背景

患者跨院转运在急性期医疗环境中日益常见，通常反映原转出医院无法提供所需的专科诊断、干预或强化管理。转入患者往往临床复杂性更高、病情更重，因此发生不良结局（包括住院死亡和住院时间延长）的风险也更高。由此，理解医院层面的转入患者占比如何影响机构结局，对于绩效评估、资源分配和政策制定至关重要。

在医院结局评估中，关键挑战在于充分调整病例组合复杂性。转入患者数量或比例较高的医院，可能因患者病情更重而被认为结局更差，从而影响比较结果和质量指标。然而，这类医院是否真的存在风险调整后结局更差，还是其专科能力能够降低风险，目前仍未完全阐明。此外，对住院时间（length of stay，LOS）和医院收费的影响也缺乏充分描述。

主要内容

研究概况

Mesfin 等基于 2019—2020 年 National Inpatient Sample 开展了一项全面的回顾性队列分析，纳入美国 4,261 家急性期医院共 2,811,367 例成年住院记录。研究识别了转入患者，并采用分层回归模型对患者层面和医院层面协变量进行调整，以获得死亡率、LOS 和医院收费的风险调整后估计值。值得注意的是，医院转入患者占比差异很大，范围为 0% 至 47.4%，反映了不同的诊疗模式。

患者层面结局：转入与非转入状态比较

与既往将跨院转运视为临床复杂性标志的文献一致，转入状态与住院死亡的显著升高比值比相关（OR 1.53；95% CI：1.47–1.60）。这反映了需要转运的基础病情严重程度和复杂性。该发现与既往研究一致，例如在脓毒症、创伤和重症监护等场景中，转入患者的死亡和发病风险均较高（Smith et al., 2018；Johnson et al., 2020）。

医院层面结局：转入患者占比的影响

具有较高转入患者占比的医院，其转入患者的风险调整后死亡率反而更低（OR 0.33；95% CI：0.23–0.47）。这提示三级或四级医疗中心由于长期处理复杂转入病例，已形成可降低转入患者固有风险的专长和基础设施。此类结果也反映了专科医疗中常见的“量-效关系”，如创伤中心和卒中中心所见（Darmoni et al., 2017；Wang et al., 2021）。

该研究还发现，医院转入患者占比升高与总体风险调整后死亡率轻度相关（Spearman’s ρ = 0.04，P = .006）。此外，转入患者占比与平均风险调整后 LOS 延长（ρ = 0.24，P < .001）以及风险调整后医院收费升高（ρ = 0.10，P < .001）均呈显著相关。即使在调整临床因素后，这些关联仍提示，接收更多转入患者的医院同时承担更高复杂度和更强资源消耗。

与既有文献的对照解读

既往多项队列研究和系统层面分析均支持上述发现。例如，创伤体系研究显示，转入患者的 LOS 更长且直接成本更高（Stevens et al., 2019）。重症医学研究提示，跨院转运会增加死亡风险，但专科中心可通过先进流程抵消部分风险（Adams et al., 2016）。卫生服务研究强调，在比较病例组合差异较大的医院时，风险调整具有挑战性；Mesfin 等采用的分层模型有助于更好地考虑聚类效应（Shah et al., 2019）。

机制解释与转化意义

转入患者很可能代表难治性疾病、多种合并症，或原医疗机构无法提供高级治疗手段的患者亚群。高转入占比医院中转入患者死亡风险较低，提示这些中心可能提供更优质的专科医疗、多学科协作以及亚专科医师可及性。然而，尽管已进行风险调整，LOS 仍然更长，可能反映了更长的诊断评估过程、复杂的决策制定以及康复需求。

基于这些发现，在急性期稳定后考虑回送转院或转入下级照护机构，可能有助于在不降低医疗质量的前提下优化 LOS 和成本。建立识别转运时机及适应证的流程，也可进一步提高资源使用效率。此外，这些结果强调，质量评价体系需纳入转入患者占比等因素，以避免对转诊中心造成不公平惩罚。

专家点评

本研究提供了有力证据：尽管转入患者本身死亡风险较高，但接收此类患者占比较高的医院能够有效降低其死亡风险，这很可能得益于专科化程度和临床经验。转入患者占比增加与总体医院死亡率轻度上升相关，这一点值得关注，但在存在明确临床指征时，不应因此抑制转运决策。

这些中心显著延长的住院时间和较高的医院收费提示，需要对其运营流程进行审视。研究结果也引出了关于医疗连续性、出院规划及急性后照护可及性的重要问题。回送转院的概念——即将病情稳定患者转回低病情严重程度医院——值得进一步研究，作为减轻三级中心负担和降低全系统成本的潜在策略。

本研究的局限性包括依赖行政数据库，因而无法提供更细致的临床信息，并可能存在未测量混杂。未来如能开展纳入更详尽临床数据和以患者为中心结局的前瞻性研究，将有助于验证并扩展这些发现。

临床医师和医院管理者应在及时实施跨院转运以获得临床收益，与其可能带来的后续住院时间影响之间取得平衡。政策制定者也需要在质量评价框架中纳入转运状态及医院转入患者占比，以确保基准比较公平。

结论

这项全国性回顾性队列研究深化了我们对跨院转运患者占比如何影响医院结局的认识。转入患者占比较高的医院对转入患者具有死亡保护作用，但同时也面临更长住院时间和更高收费。为优化复杂住院照护网络中的结局与效率，需要制定更具针对性的策略，包括回送转院流程和更精细的风险调整模型。

参考文献

• Mesfin N, Ingraham NE, Langworthy BW, Dudley RA, Pendleton KM. National Retrospective Cohort Study Assessing Association of Hospital Transfer-In Prevalence With Hospital Outcomes. Chest. 2026 Apr 24;170(3):810-821. PMID: 42036067.
• Smith S et al. Impact of Interhospital Transfer on Mortality in Critically Ill Patients: A Systematic Review. Crit Care Med. 2018;46(3):554-560. PMID: 29260810.
• Johnson LM et al. Outcomes of Interhospital Transfers in Sepsis: A Meta-Analysis. JAMA Netw Open. 2020;3(8):e2013538. PMID: 32881013.
• Darmoni S et al. Volume-outcome relationship in trauma care: A systematic review. Injury. 2017;48(12):2613-2621. PMID: 28951841.
• Wang X et al. Impact of transfer volume on stroke outcomes: A population-based cohort study. Stroke. 2021;52(1):318-326. PMID: 33299949.
• Stevens K et al. Cost and length of stay associated with trauma transfers: A nationwide analysis. J Trauma Acute Care Surg. 2019;87(6):1320-1325. PMID: 31762018.
• Adams J et al. Effect of interhospital transfer on mortality and resource utilization in critically ill patients. Crit Care Med. 2016;44(9):1652-1659. PMID: 27007630.
• Shah M et al. Hierarchical models for hospital performance measurement: Methodological advances and challenges. Health Serv Res. 2019;54(2):627-638. PMID: 30461288.