陈雨原本只打算记录何老的用药情况。
第二天查房时，却发现事情比她想象中复杂得多！
何老的病历首页写着已婚，主要联系人一栏填的是女儿。
按照病历上的信息看，老人似乎并不缺少家庭照顾。
可陈雨和他聊了几次，才知道老伴已经去世五年，女儿在邻市工作，一个月最多回来两次。
平时家里只有他一个人，买菜、做饭、服药，全靠自己安排。
“您女儿不能接您过去住吗？”陈雨问。
何老摇了摇头：“她家里地方小，还有两个孩子。女婿上班也忙，我过去住，大家都不方便。”
他说这些话时语气很平静，显然早已接受这种生活。
女儿逢年过节会接他过去，平时也经常打电话。
但电话能提醒他吃药，却没办法替他分辨桌上的十几个药盒。
……
陈雨仔细问过以后才知道，何老的视力也不好。
两年前查出白内障，医生建议手术，他担心花钱，又觉得自己还能看见，一直没有处理。
普通报纸上的大字勉强能看清，药盒上那些密密麻麻的小字，只能凑到眼前慢慢辨认。
床头柜里的几个药盒外观十分相似。
其中两盒来自不同厂家，商品名完全不同，实际成分却一样。
何老一直把它们当成两种药，有时早上各吃一片，等于重复服用。
另一个降压药的盒子里装着利尿剂，老人说上次出院回家后，女儿帮他分过一周的药，后来剩下的药片混在一起。
他看颜色差不多，就随手装进了空盒子。
陈雨听到这里，后背微微发凉。
老人这次入院时有轻度低血压和肾功能波动，最初大家以为是心衰进展后有效循环血容量不足。
现在看来，院外重复服用降压药和利尿剂，很可能也参与其中。
更麻烦的是，他自己完全不知道吃错了药，每次医生询问有没有按时服用，他都认真回答“每天都吃”。
从老人的角度，这句话没有撒谎。
他每天早上起床后都会坐在餐桌旁，把药盒一个个打开。
遇到不认识的药，就回忆上一次医生怎么交代；实在想不起来，便按照药片大小和颜色猜。
药吃得不少，剂量却时多时少。
有时连续几天漏服美托洛尔，有时又把两种同类降压药叠加在一起。
陈雨把这些情况记进随访表，下午又联系了何老的女儿。
电话接通时，对方正在上班，听说父亲长期吃错药，沉默了好一会儿。
“我每次回去都给他分好。”何老的女儿声音里带着明显的自责，“我还专门买了一个七天药盒，早中晚都有格子。”
“他会用吗？”
“我教过。”
“药吃完以后，下一周是谁放进去的？”
电话那边再次安静下来。
女儿隔着电话叹了口气：“他自己放。我平时只能视频提醒，有时候看他拿着药盒，我以为不会有问题。”
七天药盒解决了短期服药，却没有解决药物变化和老人视力下降的问题。
每次住院或门诊调整药物后，旧药没有及时清理，新药又不断增加。
用药单越积越多，药盒里的内容也越来越混乱！
……
陈雨当天没有急着完善自己的研究计划。
她把何老目前使用的所有药物重新核对了一遍，请主管医生确认最新方案，又找护士一起做了一张大字版用药表。
每种药旁边贴上药片的照片，用太阳、月亮和碗筷分别代表早晨、晚上及餐后、
停用的药全部装进单独的袋子，由女儿下次来医院时带走。
护士看了一眼那张表，笑道：“你这个比我们出院单清楚多了。”
“正常出院单也没错，就是字太小，改药以后不好对照。”
“医院里的单子都是给医生看的。”护士把何老的药盒拿起来，“患者能不能看懂，平时确实很少有人管。”
陈雨听完，没有接话。
她在自己的记录本上加了一行，“用药信息的可理解性”。
……
与此同时，赵思思也在跟踪自己选出的十名冠脉介入术后患者。
她选择患者的方式很符合自己的研究习惯。
十个人中，有高龄患者，有糖尿病患者，也有复杂分叉和长病变患者，风险层次分布得很均匀。
她把每个人的临床资料输入自己设计的初步模型，准备比较模型预测结果与真实随访情况。
最初几天，一切都很顺利。
年龄、血压、肾功能、射血分数、病变支数、支架长度等变量录入后，模型可以迅速生成风险评分。
几位病情复杂的患者得分偏高，常规病变患者得分相对较低，结果基本符合临床直觉。
直到她跟踪第五位患者时，模型第一次遇到了麻烦。
患者姓吴，六十三岁，半年前因急性心肌梗死接受急诊介入，这次因为胸闷再次入院。
复查造影没有发现支架内再狭窄，心功能也保持稳定。
按照赵思思的模型，患者一年内再次发生心血管事件的风险并不高。
可翻开病历，吴先生在半年内已经来过医院四次。
两次急诊，两次住院。
赵思思起初认为，患者的胸闷可能来自焦虑，这类就诊不一定算心血管事件。
他继续追问后才发现，吴先生出院后很少规律复诊，抗血小板药曾停过十多天，降脂药也断断续续。
原因既不复杂，也不罕见。
患者和妻子经营一家早餐店，每天凌晨三点半起床，早上忙起来经常忘记吃药，白天补觉后又分不清这一顿到底吃过没有。
有一次，他准备去医院复诊，店里临时接了一个团体订单。
夫妻俩商量后，觉得身体没有明显不舒服，就把复诊推迟了一个月。
这些内容在病历数据库里没有记录。
数据库中只有“服药依从性一般”和“未按期复诊”两句话。
至于患者每天几点起床、工作节奏如何、为什么会忘记服药，没有任何结构化变量能够呈现。
……
了解过这些之后，赵思思试着将“依从性差”加入模型，却发现本院过去的数据记录极不统一。
有的病历写规律服药，有的写基本规律，有的只记录药名，还有大量病历根本没有提及。
即便勉强把文字转成变量，也很难保证不同医生对“规律”的判断标准一致。