时间戳

首页 > 解决方案 > 如何从 SQL 中的历史住院数据计算每月 30 天的再入院率？

sql - 如何从 SQL 中的历史住院数据计算每月 30 天的再入院率？

问题描述

我想根据 5 年 (60) 个月的住院数据计算每月再入院率。部分住院患者在这段时间内再次入院10次以上，而另一些则只有一次。

数据表如下所示。例如，身份证号为住院病人。201 五年内只被录取一次，但 ID 没有。212人4次，其中2人3天内再入院。

如何使用 SQL 中的此类数据计算医院每月 30 天的再入院率？30 天再入院是指住院患者在上次出院后 30 天内再次入院 谢谢！

  ID   | SN    | Admdate     | Disdate       |
+------+-------+-------------+---------------+
|**212 | 1     | 2014-01-01  | 2014-01-12**  |
|201   | 2     | 2014-01-01  | 2014-01-10    |
|**212 | 598   | 2014-01-28  | 2014-02-12**  |
|**212 | 10000 | 2016-12-23  | 2016-12-29 ** |
| **212| 15112 | 2017-06-10  | 2017-06-21 ** |
|*401  | 20101 | 2018-01-01 | 2018-01-11     |*
|*401  | 21101 | 2018-02-01 | 2018-02-13     |*
|401   | 22101 | 2018-10-01  | 2018-10-11    |

标签： sqlsql-server

解决方案

看起来，我有点晚了，但尽管如此 - 这是我的建议：

WITH mnths AS (
  select cast(1 as int) m 
  UNION ALL select m+1 FROM mnths WHERE m<60 
), admdis AS (
  SELECT *, 12*(year(admdate)-2014)+month(admdate)a, 12*(year(disdate)-2014)+month(disdate) d 
  FROM tbl t
  WHERE exists (SELECT 1 FROM tbl WHERE id=t.id AND disdate>DATEADD(day, -30, t.admdate) and sn<t.sn) 
)
SELECT (m-1)/12+2014 yr, 1+(m-1)%12 mn,m, count(id) readm 
FROM mnths LEFT JOIN admdis ON a=m
GROUP BY m

我建立了一个数字表mnths来生成一个定期的月份网格，然后我计算再入院人数。CTEadmdis仅列出那些在上次出院后不到 30 天入院的患者。

可以在此处找到演示：https ://rextester.com/TLM57882

编辑：

在查看 forpas 的解决方案时，我意识到我没有计算实际的再入院率。这是一个修改版本，正是这样做的：

WITH mnths AS (
  select cast(1 as int) m 
  UNION ALL select m+1 FROM mnths WHERE m<60 
), admdis AS (
  SELECT *, 12*(year(admdate)-2014)+month(admdate)a, 12*(year(disdate)-2014)+month(disdate) d,
        (SELECT 1 FROM tbl WHERE id=t.id AND disdate>DATEADD(day, -30, t.admdate) and sn<t.sn) readm
  FROM tbl t
)

SELECT (m-1)/12+2014 yr, 1+(m-1)%12 mn, count(id) totl ,count(readm) readm, 
       case when count(id)>0 THEN (0.+count(readm))/ count(id) ELSE 0 END rate
FROM mnths LEFT JOIN admdis ON a=m
GROUP BY m

在计算费率时，我必须确保我没有“除以零”，因此，在没有发生录取的那几个月里，费率被假定为零（但实际上并未计算）。

演示：https ://rextester.com/NFCXQ24711

这是生成的结果：

yr    mn totl readm rate
2014    1   3   1   0.333333333333
2014    2   0   0   0.000000000000
2014    3   0   0   0.000000000000
2014    4   0   0   0.000000000000
2014    5   0   0   0.000000000000
2014    6   0   0   0.000000000000
2014    7   0   0   0.000000000000
2014    8   0   0   0.000000000000
2014    9   0   0   0.000000000000
2014    10  0   0   0.000000000000
2014    11  0   0   0.000000000000
2014    12  0   0   0.000000000000
2015    1   0   0   0.000000000000
2015    2   0   0   0.000000000000
2015    3   0   0   0.000000000000
2015    4   0   0   0.000000000000
2015    5   0   0   0.000000000000
2015    6   0   0   0.000000000000
2015    7   0   0   0.000000000000
2015    8   0   0   0.000000000000
2015    9   0   0   0.000000000000
2015    10  0   0   0.000000000000
2015    11  0   0   0.000000000000
2015    12  0   0   0.000000000000
2016    1   0   0   0.000000000000
2016    2   0   0   0.000000000000
2016    3   0   0   0.000000000000
2016    4   0   0   0.000000000000
2016    5   0   0   0.000000000000
2016    6   0   0   0.000000000000
2016    7   0   0   0.000000000000
2016    8   0   0   0.000000000000
2016    9   0   0   0.000000000000
2016    10  0   0   0.000000000000
2016    11  0   0   0.000000000000
2016    12  1   0   0.000000000000
2017    1   0   0   0.000000000000
2017    2   0   0   0.000000000000
2017    3   0   0   0.000000000000
2017    4   0   0   0.000000000000
2017    5   0   0   0.000000000000
2017    6   1   0   0.000000000000
2017    7   0   0   0.000000000000
2017    8   0   0   0.000000000000
2017    9   0   0   0.000000000000
2017    10  0   0   0.000000000000
2017    11  0   0   0.000000000000
2017    12  0   0   0.000000000000
2018    1   1   0   0.000000000000
2018    2   1   1   1.000000000000
2018    3   0   0   0.000000000000
2018    4   0   0   0.000000000000
2018    5   0   0   0.000000000000
2018    6   0   0   0.000000000000
2018    7   0   0   0.000000000000
2018    8   0   0   0.000000000000
2018    9   0   0   0.000000000000
2018    10  1   0   0.000000000000
2018    11  0   0   0.000000000000
2018    12  0   0   0.000000000000

该列totl包含该时期的总入院readm人数、再入院人数和rate比率readm/totl（或在为 0 的情况下totl为 0）。

推荐阅读