再入院率

摘要： 目的围绕老年射血分数下降的心力衰竭(heart failure with decreased ejection fraction in the elderly,HFrEF)患者,采用沙库巴曲缬沙坦治疗,评定其应用效果及对不良心血管事件发生率所产生的影响。方法基于特定时间(2020年1—12月)及固定范围内(本院),对老年HFrEF患者进行选取(90例),将其按照随机数字表法分成两组,均给予常规抗心力衰竭方案(如β受体阻滞剂、利尿剂等),A组45例基于此,采用贝那普利治疗,B组45例给予沙库巴曲缬沙坦,对比两组治疗前、后的二维超声心动图指标及心功能与心肌纤维化指标、心血管不良事件发生情况。结果B组治疗后左室射血分数(left ventricular ejection fraction,LVEF)较A组高,差异有统计学意义(P<0.05),左心室舒张末期容积(left ventricular end diastolic volume,LVEDV)、左心室收缩末期容积(left ventricular end systolic volume,LVESV)均较A组低,差异有统计学意义(P<0.05)。B组治疗后可溶性生长刺激表达基因2蛋白(soluble growth stimulating expressed gene 2 protein,sST2)、N末端B型钠尿肽前体(N-terminal B-type natriuretic peptide precursor,NT-proBNP)相比A组均偏低,差异有统计学意义(P<0.05),而6 min步行试验(6 min walk test,6 MWT)较A组高,差异有统计学意义(P<0.05)。B组因心力衰竭再入院率(2.22%)较A组(17.78%)低,差异有统计学意义(P<0.05)。结论针对老年HFrEF患者,通过给予沙库巴曲缬沙坦治疗,能改善其左心功能及左心室重构,降低因心力衰竭再入院情况的发生率。

摘要： 目的探讨延续性护理干预对极低出生体重儿(very low birth weight,VLBW)生长发育的影响。方法选取2018年1月—2020年1月本院新生儿重症监护室收治的100例VLBW为研究对象,按照区组随机分组方法将其分为观察组和对照组,每组各50例。出院后对照组实施常规门诊护理;观察组实施院外延续性护理干预,主要内容包括技术服务指导、强化育儿知识、加强婴幼儿神经心理发育支持护理、加强母亲的心理社会支持等。比较两组VLBW在矫正月龄3、6、12个月时的体格发育状况、神经心理发育评分及矫正月龄6个月内的再入院率。结果矫正月龄3、6、12个月时,观察组的身长、体重、神经心理总发育商及各能区发育商均显著高于对照组(P<0.05);观察组6个月再入院率显著低于对照组(P<0.05)。结论实施延续性护理干预可促进VLBW生长发育,降低再入院率。

摘要： 目的探讨间歇性高强度运动康复训练对冠心病患者摄氧量、活动能力、再入院率及预后不良风险的影响。方法选取2019年1月至2020年1月衢州市第三医院康复科收治的冠心病患者80例,采用随机数字表法分为间歇组和常规组,每组40例;间歇组患者予以主动训练3 min、休息1 min的间歇性高强度运动康复训练,常规组予以常规康复训练,3个月后测量两组患者峰值摄氧量、静息心率变异性相关指标、日常生活能力(ADL)评分。干预结束后随访6个月,记录两组患者再入院率及预后不良发生风险情况。结果两组患者训练前峰值摄氧量比较差异无统计学意义(P<0.05);训练3个月后两组患者峰值摄氧量较治疗前均明显升高(均P<0.01),且间歇组明显高于常规组(P<0.05)。两组患者训练前窦性R-R间期的标准差(SDNN)及低频/高频(LF/HF)比值比较差异均无统计学意义(均P<0.05);训练3个月后两组患者SDNN较治疗前明显升高,LF/HF比值明显降低(均P<0.01);且间歇组明显高于常规组,LF/HF比值明显低于常规组(均P<0.05)。两组患者训练前ADL评分比较差异无统计学意义(P<0.05);训练3个月后两组患者ADL评分较治疗前均明显升高(均P<0.01),且间歇组明显高于常规组(P<0.05)。随访6个月时,间歇组再入院率为20.0%(8/40),常规组为42.5%(17/40),间歇组明显低于对照组(P<0.05);Kaplan-Meier曲线分析显示,间歇组预后不良累积发生风险明显低于常规组(log-rankχ^(2)=3.927,P<0.05)。结论间歇性高强度运动康复训练应用于冠心病可有效改善患者的心肺功能,提高患者的摄氧量和活动能力,降低再入院率及预后不良发生风险。

摘要： 目的研究基于LACE风险模型的早期预见性干预对高血压脑出血(HICH)患者出院准备度、再入院率的影响。方法选取2019年2月至2021年2月我院收治的HICH患者106例,根据随机数字表法分为对照组(n=53)与观察组(n=53)。对照组予以常规护理干预,观察组给予基于LACE风险模型的早期预见性干预。比较两组出院准备度量表评分及再入院发生率;对比两组出院时及出院3个月后高血压自我管理行为量表评分及血压控制情况[收缩压(SBP)、舒张压(DBP)]。结果出院3个月后,观察组出院准备度量表各维度评分均高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。出院3个月后,两组自我管理行为量表评分及Barthel指数(BI)评分均高于出院时,观察组高于对照组,两组收缩压(SBP)、舒张压(DBP)及美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)、焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)评分均低于出院时,观察组低于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。观察组出院3个月内发生再入院率(3.77%)显著低于对照组(18.87%,P<0.05)。结论对HICH患者实施基于LACE风险模型的早期预见性干预可明显提升其出院准备度,改善其自我管理行为,降低再入院率。

摘要： 目的探讨基于聚焦解决模式的护理干预对扩张型心肌病患者负性情绪和再入院率的影响。方法以2020年4—9月就诊于湖南省人民医院心血管内科的76例伴焦虑或抑郁情绪的扩张型心肌病患者为研究对象,按照随机数字表法将研究对象分为观察组(n=38)和对照组(n=38)。两组患者均由同一学科负责人领导下的医师队伍予以对症治疗,由经系统的扩张型心肌病培训和考核的护理团队给予基础护理、饮食护理、疾病与药物知识宣教等扩张型心肌病护理常规,观察组对照组基础上从入院至出院30 d实施基于聚焦解决模式的护理干预。比较两组患者入院时、出院时及出院30 d复诊时的焦虑评分、抑郁评分、入院至出院30 d内心血管不良事件发生率及出院30 d非计划性再入院率。结果观察组有1例患者因个人原因放弃治疗而自动出院,故最终纳入分析的患者观察组37例、对照组38例。两组患者入院时焦虑、抑郁评分无统计学意义(P>0.05),观察组出院时及出院30 d焦虑、抑郁评分低于同期对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组入院至出院30 d不良心血管事件发生率及30 d非计划再入院率均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于聚焦解决模式的护理措施对缓解扩张型心肌病患者焦虑抑郁等负性情绪、降低不良心血管事件发生率、改善临床结局、减少再入院率具有重要意义。

摘要： 目的探讨强化-维持健康宣教护理对冠心病出院患者疾病知识掌握程度及再入院率的影响。方法选取2019年9月—2020年9月在广东医科大学附属第二医院心血管内科接受诊治的86例冠心病患者,按照随机抛硬币法分为2组,对照组接受冠心病基础护理,观察组在此基础上加用强化-维持健康宣教护理。比较2组患者干预前及干预12周后冠心病知识掌握程度、不同时间段再入院率、患者生活质量的变化。结果观察组知识掌握程度优于对照组(P<0.05);观察组自我管理能力强于对照组(P<0.05);观察组出院后8周再入院率低于对照组(P<0.05);观察组患者生活质量评分均高于对照组(P<0.05)。结论强化-维持健康宣教护理可提高冠心病出院患者疾病知识掌握程度,提高配合康复锻炼的积极性,减少冠心病诱发因素,促进病情稳定,降低再入院风险,改善生活质量。

摘要： 目的探讨亲情化延续护理对老年冠心病患者经皮冠状动脉支架植入(PCI)术后自我护理能力及生活质量的影响。方法将天津市胸科医院心内二科2018年7月至2020年7月接收的110例行PCI术治疗的老年冠心病患者根据出院时间分为对照组(给予常规护理)与观察组(给予亲情化延续护理),各55例,观察两组患者出院6个月后的ESCA评分变化及SAQ评分变化,统计两组患者出院3个月、6个月的再入院率。结果观察组出院6个月后的ESCA评分上升幅度显著高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组出院6个月的再入院率为3.64%,显著低于对照组的16.36%,差异有统计学意义(P<0.05);观察组出院6个月后的SAQ评分为上升幅度显著高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论将亲情化延续护理应用于老年冠心病患者PCI术后护理中,能够有效提高患者的自我护理能力,降低患者再入院率,改善患者的生活质量。

摘要： 目的:探讨中医特色延续护理对老年慢性心力衰竭(CHF)患者生活质量及心功能的影响。方法:将89例老年CHF患者随机分为试验组(45例)与对照组(44例),对照组予常规延续护理,试验组予中医特色延续护理,比较两组患者的心功能指标、心功能分级疗效、明尼苏达州心功能不全生活质量量表评分、CHF自我护理能力评价量表、再入院率等指标。结果:两组患者心功能指标、生活质量评分、自我护理能力评分较出院时均明显好转(P<0.05),同时试验组各指标优于同期对照组(P<0.05);试验组患者出院6个月后心功能分级总有效率高于对照组(P<0.05);6个月内试验组患者再入院率明显低于对照组(P<0.05)。结论:对老年CHF出院患者采用中医特色延续护理能够有效改善患者生活质量,提升自我护理能力,改善心功能,切实降低再入院率。

摘要： 目的:近年来机器人结直肠手术的普及率有所上升,但与腹腔镜手术相比,机器人手术优势仍然不确定。本研究的目的是比较机器人和腹腔镜部分或完全直肠切除术后的短期结果。方法:本研究是在南加州的五家凯萨医疗机构的大型三级医疗中心进行的一项回顾性队列研究。2010年1月至2019年12月期间,共进行863例机器人和腹腔镜直肠手术,包括低位前切除术、直肠切除结肛吻合术和腹会阴联合切除术。主要观察指标为患者的短期结果,包括手术后住院时间,急诊返回率,30天再入院率和死亡率。

摘要： 目的:探讨基于ADOPT模式对乳腺癌患者实施出院准备服务的应用效果。方法:采用随机数字表法将67例乳腺癌患者分为干预组和对照组,对照组给予常规护理,干预组在常规护理的基础之上结合ADOPT模式实施出院准备服务干预。比较两组出院时的出院准备度得分及自我管理行为得分。结果:干预组乳腺癌患者出院时的出院准备度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05),自我管理行为得分也高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:结合ADOPT模式的出院准备服务能够提高乳腺癌患者的出院准备度和自我管理行为能力。

摘要： 高血压脑出血是严重威胁中老年健康的常见病，多发病。它具有高发病率、高致残率和高死亡率三大特点，同时脑出血有较高的复发再入院率。研究表明对饮食和药物治疗方案不依从是导致脑出血患者再入院率高的一个主要原因。对脑出血患者进行良好的健康教育可以改善患者的依从性。为了使患者主动参与护理，进行自我管理和改变生活方式，合理控制血压，减少再入院率，对高血压脑出血患者在出院时发放随访卡，定期让患者来院复查，以确定最佳的治疗方案并强化健康教育，纠正不良生活方式，收到良好效果。

摘要： 目的:探讨心理行为干预对出院精神病患者服药依从度、再人院率的影响。rn 方法:对经住院病情好转出院、继续接受治疗或其间复发或病情加重再入院的患者132例,按出院顺序随机分为干预组65例和对照组67例。观察服药依从度、再入院率等。治疗方法：干预组干预方法根据每例患者及其家属的具体情况制订相应的方案。对病人,主要是自知力和自信心训练。对家属,主要是精神病知识和信心训练。对照组仅作一般常规服药治疗和简单生活指导。rn 结果:服药依从度：干预组与对照组比较,经统计学处理,差异有非常显著意义(x2=19.3,P＜0.01)。再入院率：3、6、12月内再入院率分别为干预组1例(1.5%)、5例(7.7%)、9例(13.8%);对照组3例(4.5%)、10例(14.9%)、16例(23.9%)。2组再入院率间比较,经统计学处理,差异无显著意义(x2=1.56,P＞0.05)。rn 结论:干预组在出院后不同时段的服药依从度明显高于对照组,再人院率相对低于对照组。说明对出院精神病人进行心理行为干预很有必要。

摘要： 目的：观察儿童精神分裂症患者出院后5年内复发再入院的情况,探索影响儿童精神分裂症患者再入院的预测因素,为改善儿童精神分裂症的预后提供科学依据. 方法：以在山东省精神卫生中心儿童青少年病区收集的儿童首发精神分裂症住院患者81例作为研究对象,采用自制患者一般情况调查量表、病前社会适应能力评估量表(Promorbid Adjustment Scale,PAS)、阳性症状与阴性症状量表(The Positive and Negnitive Syndrome Scale,PANSS)及自制门诊随访情况调查表,前瞻性随访5年,观察儿童精神分裂症患者的再入院情况,进行再入院影响因素的分析. 结果：COX回归分析发现,基线时兴奋敌对因子得分高、服药依从性差及更改治疗方案次数多是精神分裂症患者出院后5年内再住院的危险因素. 结论：儿童精神分裂症患者再住院的高危人群为发病时兴奋敌对程度高、不能坚持服药、频繁换药者,应重视这些高危群体,及早干预,尽可能地降低儿童精神分裂症再入院率.

摘要： 目的:观察儿童精神分裂症患者出院后5年内复发再入院的情况,探索影响儿童精神分裂症患者再入院的预测因素,为改善儿童精神分裂症的预后提供科学依据. 方法:以在山东省精神卫生中心儿童青少年病区收集的儿童首发精神分裂症住院患者81例作为研究对象,采用自制患者一般情况调查量表、病前社会适应能力评估量表(Promorbid Adjustment Scale,PAS)、阳性症状与阴性症状量表(The Positive and Negnitive Syndrome Scale,PANSS)及自制门诊随访情况调查表,前瞻性随访5年,观察儿童精神分裂症患者的再入院情况,进行再入院影响因素的分析. 结果:COX回归分析发现,基线时兴奋敌对因子得分高、服药依从性差及更改治疗方案次数多是精神分裂症患者出院后5年内再住院的危险因素. 结论:儿童精神分裂症患者再住院的高危人群为发病时兴奋敌对程度高、不能坚持服药、频繁换药者,应重视这些高危群体,及早干预,尽可能地降低儿童精神分裂症再入院率.

摘要： 目的：探索住院时间对精神分裂症住院患者出院后1年内再入院的影响. 方法：以某精神卫生中心2015年9月1日至2016年4月30日的出院精神分裂症患者441例作为研究对象,调查1年内的再入院情况,收集患者的住院天数、人口学特征、疾病特征及服药依从性等,以平均住院天数65天为界,将患者分为两组,采用Kaplan-Meier生存分析比较两组之间再入院风险的差异,再以患者的人口学特征、疾病特征、服药依从性为协变量,采用COX回归分析住院时间是否作为独立的因素影响患者再入院的发生. 结果：Kaplan-Meier生存分析显示,住院时间长的患者再入院的风险高于住院时间短的患者,差异有显著性(x2=4.36,P<0.05),COX回归分析发现,排除混杂因素的影响后,住院时间不再是精神分裂症患者1年内再入院的影响因素(RR=0.70,95％CI：0.42～1.18). 结论：排除混杂因素影响后,暂时未发现住院时间对精神分裂症患者出院后1年内的再入院产生影响,但需要更大样本、更长时间的随访研究.

摘要： 目的：探索住院时间对精神分裂症住院患者出院后1年内再入院的影响. 方法：以某精神卫生中心2015年9月1日至2016年4月30日的出院精神分裂症患者441例作为研究对象,调查1年内的再入院情况,收集患者的住院天数、人口学特征、疾病特征及服药依从性等,以平均住院天数65天为界,将患者分为两组,采用Kaplan-Meier生存分析比较两组之间再入院风险的差异,再以患者的人口学特征、疾病特征、服药依从性为协变量,采用COX回归分析住院时间是否作为独立的因素影响患者再入院的发生. 结果：Kaplan-Meier生存分析显示,住院时间长的患者再入院的风险高于住院时间短的患者,差异有显著性(x2=4.36,P<0.05),COX回归分析发现,排除混杂因素的影响后,住院时间不再是精神分裂症患者1年内再入院的影响因素(RR=0.70,95％CI：0.42～1.18). 结论：排除混杂因素影响后,暂时未发现住院时间对精神分裂症患者出院后1年内的再入院产生影响,但需要更大样本、更长时间的随访研究.

摘要： 目的：探索住院时间对精神分裂症住院患者出院后1年内再入院的影响. 方法：以某精神卫生中心2015年9月1日至2016年4月30日的出院精神分裂症患者441例作为研究对象,调查1年内的再入院情况,收集患者的住院天数、人口学特征、疾病特征及服药依从性等,以平均住院天数65天为界,将患者分为两组,采用Kaplan-Meier生存分析比较两组之间再入院风险的差异,再以患者的人口学特征、疾病特征、服药依从性为协变量,采用COX回归分析住院时间是否作为独立的因素影响患者再入院的发生. 结果：Kaplan-Meier生存分析显示,住院时间长的患者再入院的风险高于住院时间短的患者,差异有显著性(x2=4.36,P<0.05),COX回归分析发现,排除混杂因素的影响后,住院时间不再是精神分裂症患者1年内再入院的影响因素(RR=0.70,95％CI：0.42～1.18). 结论：排除混杂因素影响后,暂时未发现住院时间对精神分裂症患者出院后1年内的再入院产生影响,但需要更大样本、更长时间的随访研究.

摘要： 示范性实施例涉及用于根据本文描述的示范性实施例减少早期再入院的系统与方法。一个实施例涉及一种方法，包括：接收针对患者的患者数据；基于所述患者数据创建针对所述患者的个人化风险模型，所述个人化风险模型包括基于多个风险因子的总体风险水平；选择所述风险因子中的一个；施予与所选择低风险因子相关的处置；在施予处置之后，更新所述个人化风险模型，所述更新包括确定更新的风险水平；确定所述更新的风险水平是否在阈值水平之上；并且如果所述风险水平在所述阈值水平之上，则重复所述选择、施予、更新和确定的步骤。

摘要： 随着医疗信息化的不断发展，已经实现了海量数据的存储和处理，然而面对海量的医疗数据，如何高效率、高精度的完成对患者的识别和分类，已经成为医疗行业的重大挑战。本发明针对患者的非计划性再入院情况进行数据降维组合分类，开展深入的研究。本发明通过将患者的临床资料信息、就诊信息、用药信息、体征信息、并发症和合并症信息、实验室数据等指标纳入风险预测模型，合理的考虑影响患者非计划性再入院的因素，通过拉普拉斯特征降维方法对数据进行降维，并在此基础上构建基于Logistic回归模型的惩罚似然估计对非计划性再入院情况进行概率分类预测，从而了解各影响因素与患者再入院之间的关系及相关程度。

摘要： 本发明公开了一种基于文本分割的再入院预测方法。本发明方法从深度学习方法存在医疗文本输入长度限制以及现有再入院方法没有考虑文本中不同内容的影响等问题出发，对医学文本进行分割，将分割得到的医疗文本段作为输入，同时考虑了诊断编码以及不同文本段的内容对预测的影响。该方法首先对每一个文本段进行表示学习，得到每一部分的向量表征；随后利用Attention机制给对应文本段的向量表征赋权值，通过加权组合得到文本整体特征表示；最后通过全连接层预测再入院可能性。该方法利用文本中不同内容的重要性提高了模型的预测性能，并通过可视化的方式解释了预测结果。

摘要： 本公开提出了一种基于病人与疾病二部图的再入院预测模型，包括：获取病人的历史医疗数据，基于历史医疗数据，利用疾病的时间戳对每个病人的医疗事件进行序列化，得到所有病人的医疗事件序列集；基于所有病人的医疗事件序列集，构造病人与医疗事件二部图，表达出病人的历史患病信息并建立患过同一疾病的病人之间的间接联系；利用嵌入生成算法对病人与医疗事件二部图进行处理，得到每个病人的最终向量表示；基于该最终向量表示预测病人的再入院行为。

摘要： 本发明公开一种基于多模态数据的再入院预测方法，采用构建的基于多模态数据的再入院预测模型实现，在准备好目标数据之后，步骤如下：通过模型的非结构数据化处理模块，对非结构化数据处理，获得非结构化数据的文档级嵌入向量；通过模型的结构化数据处理模块，对结构化数据处理，形成结构化数据向量，包括时间序列向量以及静态信息向量；通过模型的数据融合模块，对文档级嵌入向量、时间序列向量以及静态信息向量进行融合，获得最终的患者表示的数据；将所述患者表示的数据输入到Adaboost‑LR模型进行分类预测，得到预测结果。本发明补足了当前再入院预测技术中数据利用不充分的缺点。

摘要： 本发明公开了一种基于数据驱动的再入院风险及住院时间风险评估模型，在第一阶段，再入院预测模型是对一个病例是“可避免的入院”还是“不可避免的再入院”进行分类预测，在第二阶段，对于可避免的住院患者，采取干预措施防止其再入院，可有效降低医院成本。针对不可避免的住院病人，提出住院时间预测模型，预测其再入院的住院时间，以改善医疗资源的调度和管理，并且确定了患者再入院和LOS的风险因素，提高医生诊断效率，提高患者满意度，完善患者临床数据库，从而提高医院医疗服务水平和效率，以提供更精确的再入院预测，同时对指导实践具有重要意义。

摘要： 本公开内容涉及一种用于基于患者再入院风险来促进对患者接口计算机系统进行配置修改的系统。在一些实施例中，所述系统获得(i)与患者相关联的患者人口统计信息，所述患者先前已经被允许进入第一类型的设施，(ii)与所述患者相关联的疾病信息，以及(iii)与第二类型的设施相关联的设施信息，所述设施信息包括与所述第二类型的所述设施相关联的一个或多个设施特异性因素。所述系统基于所获得的患者人口统计信息、所述疾病信息和所述设施信息来确定所述患者针对所述第一类型的设施的再入院风险。所述系统基于所确定的再入院风险而使所述患者接口计算机系统的配置被修改。

摘要： 本发明公开了一种基于代价敏感集成学习模型的再入院风险预测方法；具体步骤包括：1)、获取医疗和外部环境数据信息，构建多源高维特征矩阵；2)、基于自动编码器的高维特征矩阵非线性压缩表示；3)、构建以代价敏感支持向量机为弱学习器的集成学习模型；4)、预测集经过步骤1、步骤2特征处理，输入训练模型，得到再入院风险预测结果。本发明针对患者人口学信息、既往住院史、家族史以及外部环境特征，构建多源高维特征矩阵，提取更多有助于全面反映患者健康状况的特征信息；基于自动编码器的高维特征矩阵非线性压缩表示，实现对稀疏特征的降维；针对样本不均衡问题，构建以代价敏感支持向量机为弱学习器的集成学习模型，提高再入院风险识别精度。

摘要： 随着医疗信息化的不断发展，已经实现了海量数据的存储和处理，然而面对海量的医疗数据，如何高效率、高精度的完成对患者的识别和分类，已经成为医疗行业的重大挑战。本发明针对患者的非计划性再入院情况进行数据降维组合分类，开展深入的研究。本发明通过将患者的临床资料信息、就诊信息、用药信息、体征信息、并发症和合并症信息、实验室数据等指标纳入风险预测模型，合理的考虑影响患者非计划性再入院的因素，通过拉普拉斯特征降维方法对数据进行降维，并在此基础上构建基于Logistic回归模型的惩罚似然估计对非计划性再入院情况进行概率分类预测，从而了解各影响因素与患者再入院之间的关系及相关程度。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应集成学习模型的再入院风险预测方法，包括以下步骤：采集患者的基本信息和临床诊疗信息，并构建临床高维特征矩阵以及再住院标签；对临床高维特征矩阵依次进行数据预处理和KPCA降维，得到降维特征集；构建自适应集成学习模型并根据降维特征集和再住院标签对其训练，将待预测患者的降维特征集输入训练完成的自适应集成学习模型中，得到患者的再入院风险预测结果。本发明提出了一种基于自适应集成学习模型的再入院风险预测方法，通过集成学习模型准确预测患者再入院风险，辅助医生对高风险患者提前采取干预措施，有助于降低患者疾病负担、减轻患者经济负担，有助于降低医院再入院率以及提升医疗服务质量。