基于DRGs的公立医院绩效评价研究

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作者:无, 字数:17341

  摘要:目的  以住院患者的就诊数据为基础,对我院实施DRGs改革的结果进行预判,探索DRGs在医院绩效改革中的应用。方法  从我院的HIS系统中抽取2018年全年的住院患者的信息,根据DRG对病案信息的要求,对提取信息进行清洗和筛选。采用DRG《2016版CN-DRGs分组方案》对患者信息进行分组,采用总权重指数、病例组合指数CMI等指标评价医院各科室的服务能力及服务效率。建立绩效考核的模型,对我院各科室的医疗服务进行评价。结果  我院各科室出院患者覆盖了746个《2016版CN-DRGs分组方案》中的疾病组,覆盖程度高;医疗服务的总权重值为41340.6563,CMI值为0.81893,费用消耗指数为1.11064,时间消耗指数为0.99385。结论  我院信息化建设程度可以适应DRGs改革的要求,住院患者保持较高的入组率。DRGs可以客观评价我院的医疗服务能力、医疗服务效率等,基于DRG的绩效评价可以真实反映我院各科室的实际情况。
  關键词:DRGs改革;绩效评价;公立医院
  中图分类号:R82                                   文献标识码:B                                   DOI:10.3969/j.issn.1006-1959.2020.19.002
  文章编号:1006-1959(2020)19-0005-04
  Abstract:Objective  Based on the medical data of inpatients, predict the results of the DRGs reform implemented in our hospital, and explore the application of DRGs in the hospital performance reform.Methods  The information of hospitalized patients throughout 2018 was extracted from the HIS system of our hospital, and the extracted information was cleaned and screened according to the requirements of DRG for medical record information. The DRG "2016 CN-DRGs Grouping Plan" was used to group patient information, and indicators such as the total weight index and the case mix index CMI were used to evaluate the service capabilities and service efficiency of each department in the hospital. Establishing a performance appraisal model to evaluate the medical services of various departments in our hospital.Results  Discharged patients from various departments in our hospital covered 746 disease groups in the "2016 CN-DRGs Grouping Plan", with a high degree of coverage; the total weight value of medical services was 41340.6563, the CMI value was 0.81893, and the cost consumption index was 1.11064. The consumption index was 0.99385. Conclusion  The degree of informatization construction in our hospital could meet the requirements of DRGs reform, and inpatients maintain a high enrollment rate. DRGs could objectively evaluate the medical service capacity and efficiency of our hospital, and performance evaluation based on DRG could truly reflect the actual situation of our hospital's departments.
  Key words:DRGs reform;Performance evaluation;Public hospitals
  疾病诊断相分组(DRGs)是根据国际疾病分类(ICD-10),以病例诊断或操作为主要依据,进一步考虑病例个体特征,如年龄、性别、临床诊断、合并症与并发症、手术、操作、住院天数等因素进行分类的病例组合方式 [1]。DRGs以其高度的科学性和实用性在医疗卫生领域取的多个方面进行了广泛应用,并取得明显的成效[2],同时也被认为是一个真正以患者为中心、精细化管理的工具。将DRGs应用于公立医院的绩效管理中,才能实现从医院整体战略目标出发,制定合理有效的绩效分配方案[3]。目前,我国很多医疗机构开始对对DRGs进行了深入的探索和研究,部分机构已经将其应用到实际的管理实践中。面对改革的挑战,我院从实际情况出发开始对DRGs进行探索,总结DRG改革的短板,制定医保支付方式改革的实施方案和具体路径,并试图通过DRG来提高我院绩效考核的科学性,现分析如下。   1数据与方法
  1.1 数据来源  本研究的数据源于医院的HIS系统,根据相关的业务设计,抽取天水市第一人民医院2019年全年住院患者的相关数据,并根据DRG分组系统的对应字段提取相关数据。抽取范围涉及了门诊、住院、检查检验多个诊疗业务和结算业务数据库,并且和医保报销数据进行比对。根据DRGs分组的要求,建立中间数据库,对相关数据进行关联。本研究共获得52410人次住院患者的数据,经过数据的清洗,获得50481人次的数据,占全部住院患者人次数的96.30%。
  1.2方法  根据DRG对病案信息的要求,对提取信息进行清洗和筛选。采用DRG《2016版CN-DRGs分组方案》对患者信息进行分组。采用总权重和病例组合指数CMI两个指标反映医院各科室的服务能力及服务效率。建立绩效考核的模型,对我院各科室的医疗服务进行评价。基于大数据的数据挖掘是本文的特色,将业务数据库、检查检验数据库、医保数据库和病案数据库多个数据库进行关联,抽取了住院患者的手术明细、结算明细等多个数据库信息。
  1.3 模型及指标  总权重是科室每份病例权重值的累加数,总权重数越大,则科室的工作量越大,工作强度越高。病例组合指数(CMI)反映的是平均技术难度和资源占用情况,CMI值越大说明技术难度越大,资源消耗越大。时间消耗指数和费用消耗指数是反映科室工作效率的指标,设全院平均的时间消耗指数和费用消耗指数为1,对医院科室间工作效率进行评价。时间平均指数单价是指完成单位权重的医疗任务,所占用的卫生资源的情况,是对科室投入产出情况的评价指标,平均指数单价越小科室的投入产出情况越好。本研究考虑工作强度、工作难度、医疗安全和工作效率等多个维度,建立综合评价模型。医疗服务绩效综合评估采用百分制,得分高者为优秀[4]。医院综合评分由总权重、工作强度权重、病例组合指数、技术难度权重、低险死亡率、医疗安全权重、高险死亡率、服务效率权重、综合效率组成,综合评价模型见图1。
  2结果
  2.1样本人群基本情况  本研究共获得52410人次住院患者的数据,其中男性25488人次,占全部住院患者的48.60%;女性26933人次,占全部住院患者的51.40%。住院患者的平均年龄(42.77±24.73)岁,平均住院天数(8.87±6.35)d,平均住院总费用(8291.15±11031.75)元。其中,合规病例数50481份,占全部病例的96.30%。不合规病例数1929份,占全部病例的3.70%,合计产生2170条异常记录,住院日是产生异常记录最主要的指标,异常次数为1611次,占总异常记录的74.24%。所有合规病例分别进入了746个不同的DRG组,平均变异系数为0.3991,最大变异系数为2.2874。样本人群病例异常记录情况见表1。
  2.2 DRG分组结果  评价期内,住院患者分别进入了746个不同的DRG组,入组病例数最高的3个DRG组是:OB29剖宫产组(入组2198人次,占全部入组病例数的4.35%)、OC15经阴道分娩伴手术,轻微合并症及伴随病组(入组1870人次,占全部入组病例数的3.70%)和ES15呼吸系统感染/炎症,轻微合并症及伴随病组(入组1775人次,占全部入组病例数的3.52%)。入组人次数前10位的DRG组中,技术难度高和资源消耗多的前3个DRG組是:IF25下肢长骨手术,轻微合并症及伴随病组(组权重为0.9839)、RC35恶性增生性疾病的放射治疗及/或其他疗法,轻微合并症及伴随病组(组权重为0.7774)和OB29剖宫产组(组权重为0.583)。入组人次数前10位的DRG组中,组内费用变异情况最高的3个DRG组是:ES15呼吸系统感染/炎症,轻微合并症及伴随病组(变异系数0.7452)、IF25下肢长骨手术,轻微合并症及伴随病组(变异系数0.6753)和PU15足月产(体重>2499 g)伴其他问题组(变异系数0.6168)。评价期内,住院患者DRG入组情况见表2。
  2.3不同科室间DRG入组情况分析  评价期内,我院住院服务人次数最多的3个科室是:产科(5434人次,占全部住院患者的10.37%)、儿二科(2905人次,占全部住院患者的5.54%)和儿一科(2812人次,占全部住院患者的5.37%);DRG入组人次数最高的3个科室与出院人次数最高的3个科室保持一致:产科4852人次,儿二科286人次和儿一科2703人次。覆盖DRG组数最高的3个科室是:普外一科(覆盖126个组,占总DRG组数的16.89%)、急诊科(覆盖110个组,占总DRG组数的14.75%)和特需诊疗科(覆盖108个组,总DRG组数的14.48%)。DRG入组率较高的3个科室是:内分泌科DRG入组率100%、康复治疗室DRG入组率100%和特需诊疗科DRG入组率99.59%。评价期内,我院不同科室间DRG入组人次数有明显差异,各科室间DRG入组组数变化明显和DRG入组率保持较高水平,个别科室入组率明显比较低。评价期内不同科室DRG入组组数和DRG入组率变化趋势见图1。
  2.4基于DRG的科室综合能力评价  评价期内,我院各科室医疗服务的总权重值为41340.6563;CMI值为0.81893;费用消耗指数为1.11064;时间消耗指数为0.99385。评价期内,总权重数最大的3个科室是:心血管内二科3573.3248,心血管内一科2253.7345和普外一科2025.7806,说明这3个科室是我院工作量最大,工作强度最大的科室。我院平均技术难度和资源占用情况最高的3个科室是:危重症医学科ICU(CMI=2.33)、心血管内二科(CMI=1.84)和心血管外科(CMI=1.83)。我院各科室住院病人时间消耗比较高的3个科室是:全科医学科(1.14)、康复治疗室(1.11)和普内科(1.1),均高于全院平均水平。费用消耗比较高的3个科室是:危重症医学科ICU(2.73)、康复治疗室(1.59)和新生儿科(NICU)(1.19),均高于全院平均水平。评价期内我院投入产出情况最好的3个科室是:肿瘤外科(平均指数单价7968.25)、消化内一科(平均指数单价8042.22)和普外一科(平均指数单价8265.96)。基于建立的综合评价模型,对我院各科室工作量、患者治疗时间的消耗和医疗资源的消耗等指标进行综合分析,根据评价期内我院综合评分最高的3个科室是:心血管内二科(79.38分)、普外一科(66.26分)和心血管外科(65.92分)。评价期内我院各科室综合评分变化情况见图2。   3讨论及建议
  3.1采取多种措施,提高患者的入组率  DRG入组情况受到多个方面的因素影响,但是最为基础的就是医院信息化的发展程度和医疗数据的质量。DRG改革的落地需要强大的信息化手段的支持,病案数据和成本数据直接影响入组情况的。病案首页数据的完整性、准确性以及病案原始数据内涵质量的严谨性将直接影响DRG分组的质量和使用分组后的效果,也是患者支付DRG组别的依据。高质量、准确的成本核算数据是测算出精准的DRG相对权重的基础,而DRG相对权重的准确性很大程度上影响了DRG付费系统的有效性和公平性[5,6]。最后分组过程严格遵循相关原则,依据疾病诊断的疾病类型信息,手术操作治疗方式信息,病例个体特征和疾病严重或治疗复杂程度信息,还需要结合临床科技发展与实际成本消耗的不断变化,对DRG分组器及相应的分组权重定期进行更新与持续优化[7]。
  3.2加强对分组结果的应用  DRG分组结果是对一定时期内,医院运行情况的全面的反映,可以提示出医院运行中多个方面的问题。各组的入组人次数一定程度是对医院各方面数据质量的一个反映,入组提高的基础之一就是提高数据的质量。DRG组权重反映病例的技术难度和资源消耗情况,为我院有针对性的加强技术培训和提高医疗资源的利用率指明了方向。就入组人次数前10位的DRG组而言,我院需要在IF25下肢长骨手术、RC35恶性增生性疾病的放射治疗和OB29剖宫产相关医疗技术上进行进一步的提高,以应对患者可能出现的各种复杂情况。就入组人次数前10位的DRG组而言,我院就诊患者中ES15呼吸系统感染/炎症、IF25下肢长骨手术和PU15足月产(体重>2499 g)的住院患者住院费用间的差异最大,要控制医疗费用的增长,我们可以重点关注这些患者的住院费用。
  3.3提高各科室DRG组数的覆盖,加强DRG业务的宣传和培训  DRG组数的覆盖情况,一定程度上反映了科室的服务范围的宽窄,我院覆盖DRG组数最高的3个科室是:普外一科(覆盖126个组,占总DRG组数的16.89%)、急诊科(覆盖110个组,占总DRG组数的14.75%)和特需诊疗科(覆盖108个组,总DRG组数的14.48%)。但是与其他兄弟三甲医院的覆盖组数间还是有一定的差距。重点提高内分泌、心血管内二科的入组率,加强这两个科室医疗数据质量的监管。其次,加强DRG业务的宣传和培训。DRG 涉及编码、病案、分组、权重与费率测算、质量监管等系列专业性极强的关键技术环节[8],从目前我院的实际情况和人员状况来看,需要持续加强对不同科室DRG业务知识的宣传和培训,为DRG支付体系改革的持续发展提供专业的人才保障[9]。
  3.4 进一步检验和调整综合评价模型  任何评价模型都是处在动态的完善过程中,包括DRG《2016版CN-DRGs分组方案》本身也是需要不断的完善和调整。因此,在开展DRGs改革的时候应该注意本土化因素,结合自身实际情况,对《分组方案》和评价模型进行补充和完善,防止绩效分配及分析数据出现偏差,进而影响绩效管理质量。注意各评价指标间的联动作用,与传统的常规指标相比,DRGs评价指标是相互制约、相互关联的,例如医疗机构为了同时提高CMI值、降低时间效率指标和费用效率指标,就会产生一些負面影响。根据其他国家DRGs改革的经验来看,各国的DRGs分组资料是公开发布的,让医院管理者、医疗保险机构都明白每一分组的逻辑关系是什么,并要有专业(DRGs 分组)机构每年公布需要调整的疾病分类码、手术操作编码、疾病严重程度表、疾病手术操作范围表、排除疾病表等, 让医院管理者了解DRGs 分组的原理、分组的逻辑问题。
  综上所述,我院信息化建设程度完全可以适应DRGs改革的要求,住院患者保持较高的入组率。DRGs可以客观评价我院的医疗服务能力、医疗服务效率等,基于DRG的绩效评价可以真实反映我院各科室的实际情况。同时,DRGs与医改政策高度吻合,是医院绩效管理与评价的重要手段,对于我院提升运营效率,降低运营成本,不断提高服务能力及管理水平,实现精细化运营管理有重要的意义。
  参考文献:
  [1]Busse R,Geissler A,Quentin W,et al.Diagnosis-Related Groups in Europe - Moving Towards Transparency,Efficiency and Quality in Hospitals[M].Diagnosis-Related Groups in Europe - Moving towards transparency,efficiency and quality in hospitals,2011:1261-1264.
  [2]闫宣辰,姚进文,路杰.甘肃省分级诊疗政策的探讨[J].甘肃医药,2017(12):1071-1073.
  [3]闫宣辰.甘肃:DRGs改革与分级诊疗联动[J].中国卫生,2019(3):79-80.
  [4]魏登军,黎夏.国外分级诊疗体系及其对我国的启示[J].中国初级卫生保健,2016,30(2):8-10.
  [5]郑大喜.公立医院与基层医疗机构分工协作的难点及其突破[J].现代医院管理,2017,1(40):21-24.
  [6]闫宣辰,姚进文,路杰.DRG在分级诊疗制度评价中的应用研究[J].甘肃医药,2019,38(3):269-271.
  [7]马国耀,孙勇韬,马玉玲.数据采集模板化技术在医疗大数据集成建设中的应用[J].中国卫生信息管理杂志,2016(4):414-416.
  [8]顾颖.南京市:构建医疗大数据体系提升惠民水平[J].中国信息界,2016(4):43-45.
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  收稿日期:2020-06-04;修回日期:2020-06-22
  编辑/成森

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