# متوسط مدة الإقامة (Average Length of Stay (ALOS))

> متوسط عدد الأيام التي يقضيها المريض المنوّم في المستشفى من الدخول حتى الخروج.

- **المجال:** الرعاية الصحية (Healthcare)
- **الوحدة:** يوم
- **تكرار القياس:** شهري
- **الاتجاه المرغوب:** أقل أفضل
- **النوع:** تابع (Lagging)
- **الرابط:** https://kpihub.co/k/hc-alos

## الهدف

قياس كفاءة مسار علاج المريض المنوّم (التشخيص والعلاج والتجهيز للخروج) دون المساس بسلامة الرعاية.

## لماذا هو مهم

- كل يوم إقامة غير ضروري يشغل سريرًا كان يمكن أن يخدم مريضًا جديدًا، وهذه هي طاقة المستشفى الحقيقية
- الإقامة الأطول ترفع كلفة الحالة وتزيد التعرض لعدوى المستشفيات
- مؤشر محوري في التعاقد مع شركات التأمين وفي مقارنات الأداء بين المستشفيات

## المعادلة

```
ALOS = Total Inpatient Days ÷ Number of Discharges
```

اقرأه دائمًا مقسّمًا بالتخصص أو مجموعة التشخيص (DRG/Case-mix)، فمقارنة جراحة اليوم الواحد بالعناية المركزة بلا معنى.

## مثال محسوب

خلال الشهر: 1,800 يوم إقامة إجمالي و450 حالة خروج. الحساب: 1,800 ÷ 450 = 4 أيام متوسط الإقامة.

## النطاق الاسترشادي

3–5 أيام شائع للمستشفيات العامة الحادة، لكن الحكم الصحيح فقط داخل نفس التخصص ونفس مزيج الحالات.

## تحليل الاتجاه

- ارتفاع تدريجي بلا تغير في مزيج الحالات يشير لاختناقات داخلية (انتظار أشعة، استشارات، إجراءات خروج)
- انخفاض مصحوب بارتفاع إعادة الدخول خلال 30 يومًا = خروج متعجل يعيد المرضى من الباب
- قارن بنفس الشهر من العام السابق، فالموسمية المرضية (شتاء الجهاز التنفسي) حقيقية

## أسئلة تشخيصية

- أين تذهب «الأيام الزائدة»: انتظار فحوص؟ انتظار قرار استشاري؟ تعثر ترتيبات الخروج؟
- ما الحالات المقيمة حاليًا فوق المتوقع لتشخيصها (Outliers) ولماذا كل حالة؟
- هل يبدأ تخطيط الخروج يوم الدخول أم صباح يوم الخروج؟

## نصائح عملية

- فعّل تخطيط الخروج من يوم الدخول بتاريخ خروج متوقع معلن للفريق والمريض
- أنشئ مراجعة يومية سريعة للحالات المتجاوزة المتوقع، وهي إدارة بالاستثناء لا بالمتوسط
- اربط أوقات انتظار الفحوص الداخلية بمؤشر مساند؛ غالبًا هي نصف الأيام الزائدة

## العرض المناسب

- أعمدة بالتخصص مقابل متوسط مرجعي لكل تخصص
- صندوق وشارب (Box plot) لتوزيع مدد الإقامة. القيم المتطرفة هي القصة
- خط شهري مع خط إعادة الدخول على محور ثانٍ لمراقبة التوازن

## تحذيرات وفخاخ

- الضغط لخفضه بلا ضبط جودة يرفع إعادة الدخول والمضاعفات، فأنت تنقل المشكلة ولا تحلها
- متوسط مجمع بمزيج حالات متغير يضلل: زيادة الحالات البسيطة تخفض المتوسط بلا أي تحسن
- استثناء الحالات الطويلة «الشاذة» من الحساب يخفي أغلى مشاكلك تحديدًا

## أثر التغيير

- خفضه نصف يوم في مستشفى بـ450 خروجًا شهريًا يحرر ~225 يوم سرير، وهي طاقة استيعاب جديدة بلا بناء
- تسريع المسار يحسّن رضا المرضى (لا أحد يحب البقاء) ويخفض عدوى المستشفيات
- كفاءته تحسّن اقتصاد التعاقدات مع التأمين المبنية على متوسطات الحالة

## احسبه في أداتك

### Excel

```excel
=SUM(Adm[InpatientDays]) / COUNTA(UNIQUE(Adm[DischargeID]))
```

### Power BI (DAX)

```dax
ALOS =
DIVIDE (
    SUM ( Admissions[InpatientDays] ),
    DISTINCTCOUNT ( Admissions[DischargeID] )
)
```

### Tableau

```
SUM([Inpatient Days]) / COUNTD([Discharge ID])
```

### SQL

```sql
SELECT SUM(inpatient_days) * 1.0
     / NULLIF(COUNT(DISTINCT discharge_id), 0) AS alos
FROM admission
WHERE discharge_date BETWEEN :from_date AND :to_date;
```

---

المصدر: [KPIHub](https://kpihub.co/k/hc-alos) · مرجع عربي مجاني لمؤشرات الأداء.