互联网医疗英文热词解读：Electronic clinical quality measure (eCQM)

众所周知，临床医院的医疗质量水平是各个医院的根本竞争力，如何提高医院的医疗质量水平是临床医院管理的一个永衡话题。传统医院的临床质量管理模式通常都是以最终临床治疗结果来评价，很少涉及到治疗过程中每个环节的质量检测问题。同时，在临床治疗的整个环节中也缺乏科学的测量、评价和医疗质量控制手段。这些不足，严重制约着临床医院的发展和医疗质量水平的提升。随着信息化技术在现代医学中的广泛应用，通过网络化、数字化的解决方案（电子病历等）来进行临床医疗质量管理已经成为一种必然的趋势。

如今，社会经济迅速发展、医疗保险制度也日益完善，人们对自身健康的重视程度也达到了一个全新的高度。与此同时，人们对医院的医疗质量也提出了更高的要求。综上，提升临床医疗质量已经演变成为医疗机构和患者群体的共同要求。数字化临床质量测量标准Electronic clinical quality measure (eCQM)就是一个典型的解决方案。

数字化临床质量测量标准
数字化临床质量测量标准顾名思义就是在信息化、数字化条件下的临床医院质量管理模式。一般来讲，这个模式利用计算机网络大数据平台将各个医院的大型医疗设备、医疗业务软件等整合成为一体化的综合性管理控制系统。然后，通过把医疗机构的临床医疗信息、病历档案和管理信息等实施数字化采集、处理、存储、传输以及共享。最终实现各大医疗机构医疗质量的实时监控、全程质控，从而更加客观和全面的对医疗质量进行评价。简而言之，(eCQM)标准在医疗诊断、临床治疗和医疗质量评估三个重要环节的数字信息化共享上都扮演了重要的角色。可见，数字化临床质量测量标准(eCQM)在医疗机构的成功运用，为临床医院提供安全、高效、公平、及时的医疗保健服务打好了坚实的基础保障工作。

eCQM的支持机构有哪些？

针对全球数字化临床质量测量标准的应用现状，美国是eCQM 运营最好的国家之一。在美国主要有四个联邦机构为eCQM提供支持，他们分别是：
医疗保险与救助中心，以前称为美国卫生保健财政管理局（HCFA），其主要职责是管理美国居民的医疗卫生和医疗保险服务项目。
医疗卫生健康研究与质量评估机构，其主要职责是研究相应的教学材料来培训医疗保健系统的相关专业人士，目标是通过对医疗人员的培训提高医疗机构的医疗质量水平。
国家医学图书馆，是全世界最大的医学图书馆。
国家卫生信息技术协调办公室，其职责是促进国家卫生信息技术基础设施建设，并监督其发展。

eCQM的结构组成



数字化临床质量测量标准主要由数字信息化的电子病历数据和数字化的运算测量逻辑组成。健康七级标准（HL7）和健康测量标准（HQMF）是eCQM的主要数字信息化内容。

eCQM的主要数字化规范包括如下内容：
HTML规范：网页界面是由可供人们阅读的一些XML文件内容构成，消费者/用户可以了解网页界面元素的相关定义和逻辑计算方法。HTML的网页界面主要由两个部分组成：一是标题，提供数字化医疗测量的相关叙事细节，二是主体，主要包含数据化标准和逻辑运算方法。
XML规范：主要涉及计算机可读的格式化逻辑内容，允许基于医疗质量报告对数字化电子病历创建相关查询目录（或其他数据存储）。XML规范是符合美国的健康测量HQMF标准。
Value Sets规范：通过设定特定的逻辑运算代码在医院的电子病历系统捕获相关临床治疗内容和患者治疗数据信息。Value Sets设置的每个测量指标都会自动存储在美国国家医学图书馆的数字化系统中（VSAC）。然后依托美国国家医学图书馆为平台，供应商、实施者、开发者便可以轻松访问数字化电子病历测量到的每一个eCQM数据集。

eCQM的数据类型有哪些？

eCQM的主要数据类型包括如下内容：
•The scoring unit•Patient评分单位/患者
•Episode数据集
•How the score is computed•Proportion如何计算得分的比例
•Ratio数据比
•Continuous variable连续变量
对于大多数eCQM，较高的数据比例意味着更好的测量性能，但有些测量措施恰好相反。针对那些恰好相反地测量标准，较低的数据比例代表着更好的测量性能。在测量类型的分类细节上，他们的分类和测量的基本要素可以在eCQM的相关测量逻辑文件中找到。

eCQM的命名原则有哪些？

CMS创造了独特的“CMS emeasure标识符”来命名eCQM的文件。eCQM命名规则添加标识符被分配在测量工具MAT的“数字化测量版本号”栏目下。
基于此命名约定，合格的专业化测量（NQF0056糖尿病足考试）将会出现在CMS123v1的第一个测量版本内容中。

eCQM数据更新频率

CMS每年定期更新一次eCQM数据库
这些更新的eCQM数据反应了以下内容：
•Evidence-based medicine 循证医学
•Code sets代码集
•Measure logic测量运算逻辑