廣東省婦幼保健院(510010) 韓 棟 魏凌云章 瑩 徐金龍
婦嬰疾病診斷相關(guān)組的構(gòu)建與比較研究*
廣東省婦幼保健院(510010) 韓 棟 魏凌云△章 瑩 徐金龍
目的本研究擬建立婦嬰疾病診斷相關(guān)組(women&infant-diagnosis-related groups,W I-DRGs),并與CN-DRGs、MS-DRGs和AR-DRGs等代表性DRGs體系的分組效率進(jìn)行比較,以初步評(píng)價(jià)和改進(jìn)W I-DRGs。方法采用定性研究(專題組討論、Delphi法等)與定量研究(線性回歸、決策樹等)相結(jié)合的方法,采用廣東省某三級(jí)婦幼醫(yī)院的婦嬰專科住院患者資料建立W I-DRGs分組。同時(shí)比較W I-DRGs、CN-DRGs、MS-DRGS和AR-DRGs的分組效果。結(jié)果WI-DRGs系統(tǒng)費(fèi)用變異減少(reduction in variance,RIV)為0.596,變異系數(shù)(coefficient of variation,CV)為0.10~0.54,平均住院日RIV為0.389,CV為0.02~0.22。W I-DRGs在婦嬰疾病分組方面較優(yōu)。結(jié)論WI-DRGs組間異質(zhì)性和組內(nèi)同質(zhì)性較好,具有一定的科學(xué)性和實(shí)用性,但仍需擴(kuò)展研究樣本來源,引入更高效的分組變量和算法,以獲得更有力的證據(jù)支持。
診斷相關(guān)組 婦嬰 CN-DRGs MS-DRGs AR-DRGs 比較研究
DRGs(diagnosis-related groups)最初由美國(guó)耶魯大學(xué)于上世紀(jì)60年代建立,以用于醫(yī)療質(zhì)量監(jiān)督的目的,1983年Medicare將DRGs應(yīng)用于住院服務(wù)PPS,估計(jì)由此每年約節(jié)約170億保險(xiǎn)支付。之后,各國(guó)借鑒美國(guó)經(jīng)驗(yàn)開展了DRGs相關(guān)研究和應(yīng)用,目前在美國(guó)、澳洲、歐盟等國(guó)已廣泛使用,在控制衛(wèi)生費(fèi)用,縮短平均住院日,提高衛(wèi)生資源使用效率,提高衛(wèi)生服務(wù)公平性等方面發(fā)揮了積極的作用。我國(guó)DRGs研究起步較晚,可比性較強(qiáng)且得到應(yīng)用的研究主要有CNDRGs。但系統(tǒng)性的婦嬰??艱RGs研究和應(yīng)用則未見報(bào)導(dǎo)。因此,為了應(yīng)對(duì)婦嬰??艱RGs的差異遠(yuǎn)大于其他組別的問題,也為了切實(shí)推進(jìn)《中國(guó)婦女發(fā)展綱要》和《中國(guó)兒童發(fā)展綱要》,本文擬探討婦嬰DRGs分組的構(gòu)建與評(píng)價(jià),從而利用DRGs優(yōu)化婦幼衛(wèi)生服務(wù)和提高婦幼衛(wèi)生資源使用效率。
1.?dāng)?shù)據(jù)采集
收集某三級(jí)婦幼醫(yī)院2008年1月1日至2014年12月31日共計(jì)172170例婦、產(chǎn)、嬰相關(guān)??谱≡夯颊卟“甘醉摷捌渌嚓P(guān)數(shù)據(jù),其中2008-2012年數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本用于建模,2013-2014年數(shù)據(jù)用于測(cè)試。具體分組變量包括患者基本資料、住院總費(fèi)用(其中產(chǎn)婦和產(chǎn)嬰費(fèi)用進(jìn)行分離)、住院日、主要及其他診斷、主要及其他手術(shù)操作、新生兒體重、胎齡等信息。
2.?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)預(yù)處理措施包括:邏輯核查,核查內(nèi)容包括缺項(xiàng)、漏項(xiàng)、性別沖突、年齡沖突、編碼沖突(例如無效或錯(cuò)誤診斷、操作)等;數(shù)據(jù)質(zhì)量抽查,以確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性;住院日和費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換,極值處理(剔除超過均數(shù)±3倍標(biāo)準(zhǔn)差以外的費(fèi)用)和住院日等。經(jīng)過預(yù)處理實(shí)際納入研究的數(shù)據(jù)共計(jì)為2008-2012年99300份和2013-2014年68881份。年齡描述采用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差,總費(fèi)用與住院日采用中位數(shù)(25百分位數(shù)~75百分位數(shù))描述。
3.分組方法
主要診斷組(major diagnosis category,MDC)國(guó)內(nèi)外基本一致,本研究直接參照。ADRGs(adjacent DRGs)和DRGs分組充分考慮在統(tǒng)計(jì)差異的基礎(chǔ)上保證臨床一致性,采用決策樹模型和專家組評(píng)議結(jié)合的方法。
其中決策樹采用多變量(本研究采用2個(gè)因變量,住院總費(fèi)用和住院天數(shù))回歸樹(multivariate regression tree,MRT)和條件推斷決策樹(conditional inference trees,CIT)。MRT是對(duì)決策樹經(jīng)典算法CART在多個(gè)因變量情況下的推廣,與CART具有相似的優(yōu)點(diǎn),而CIT則是在條件推斷架構(gòu)下進(jìn)行遞歸二叉樹分割,可以解決目前決策樹過擬合與選擇偏倚的問題。父節(jié)點(diǎn)的樣本量大于500時(shí)進(jìn)行拆分,子節(jié)點(diǎn)小于100時(shí)分組才可進(jìn)行,不限定樹的深度。分組條件設(shè)定為最大RIV(reduction of variance)>0.4、變異系數(shù)<1.00[1]。為了保證分組的臨床與保健意義,統(tǒng)計(jì)分組需經(jīng)過專家組評(píng)議。分組變量探索由統(tǒng)計(jì)分組與專家分組迭代進(jìn)行。詳細(xì)分組過程參見《婦嬰疾病診斷相關(guān)分組模型研究》一文[2]。
4.評(píng)價(jià)
DRGs組內(nèi)同質(zhì)性評(píng)價(jià)方法通常采用變異系數(shù)(coefficient of variation,CV)進(jìn)行評(píng)價(jià),CV表示組內(nèi)同質(zhì)性。數(shù)值越小,表示組內(nèi)同質(zhì)性越高。計(jì)算公式如下
DRGs組間比較最常用的指標(biāo)是RIV。RIV表示DRGs分類系統(tǒng)可以解釋個(gè)體變異的比例,同時(shí)RIV也表示DRGs系統(tǒng)基于個(gè)體信息對(duì)于醫(yī)療資源消耗的預(yù)測(cè)能力。RIV的計(jì)算公式為
其中,yi為第i個(gè)病人的指標(biāo)值(費(fèi)用或住院日),A是所有病人的指標(biāo)的平均值,Ag為yi所在的DRGs分組為g的平均費(fèi)用或平均住院日。RIV的取值范圍為0~1,0表示分組劃分對(duì)分組軸心的變異毫無解釋作用,1表示分組劃分可以完全解釋分組軸心的變異。本研究采用W I-DRGs、CN-DRGs、MS-DRGs、ARDRGs分組邏輯(詳見《婦嬰診斷相關(guān)組進(jìn)展及分組研究探討》一文[3])對(duì)2013-2014年住院資料進(jìn)行分組,并比較上述DRGs費(fèi)用和平均住院日RIV。
1.W I-DRGs分組結(jié)果
MDC13中患者平均年齡36.48±10.73歲,中位住院日為6天,中位總費(fèi)用為13137.00元(見表1)。分組變量主要包括主要診斷、手術(shù)(還包括是否腹腔鏡)、腫瘤、并發(fā)癥或合并癥(complications and comorbidities,CCs)。分組后費(fèi)用與住院日RIV分別為0.695和0.438。費(fèi)用CV:0.02~0.10優(yōu)于住院日CV:0.10~0.40。手術(shù)組平均費(fèi)用和住院日最高的為P02盆腔清掃與切除—無腹腔鏡組,達(dá)34613.94元和19.66天,非手術(shù)組平均費(fèi)用和住院日最高的為P13女性生殖系統(tǒng)腫瘤—無OR,分別為6538.49元和5.75天。
MDC14中患者平均年齡29.59±4.92歲,中位住院日為4天,中位總費(fèi)用為4674.20元(見表1)。分組變量主要包括主要診斷、手術(shù)、年齡與有無腹腔鏡(異位妊娠組)。分組后費(fèi)用與住院日的RIV分別為0.481和0.201。費(fèi)用組內(nèi)CV:0.02~0.11優(yōu)于住院日CV:0.22~0.54。手術(shù)組費(fèi)用最高的為O03異位妊娠—有腹腔鏡組,平均13198.54元,住院日最大的組為O01:剖宮產(chǎn)—年齡>35歲,平均為6.43天。非手術(shù)組費(fèi)用最高為O15流產(chǎn)—無手術(shù)—有CC,平均為4331.27元,住院日最大的組為O09先兆流產(chǎn)—有CC,平均住院5.68天。
MDC15中患者平均年齡2.89±5.568天,中位住院日為3天,中位總費(fèi)用為3858.58元(見表1),其中男性8207(58.84%)例,女性5741(41.16%)例。分組變量?jī)H納入了體重、新生兒疾病或手術(shù)等。分組后費(fèi)用與住院日的RIV分別為0.503和0.430,費(fèi)用組內(nèi)CV:0.04~0.22,住院日CV:0.16~0.37。費(fèi)用最高和住院日最長(zhǎng)的組均為N02體重≤1.25kg,達(dá)61420.75元和34.5天。W I-DRGs的分組結(jié)果達(dá)到DRGs應(yīng)用的條件(RIV>0.4和最大CV<1.0)[1-2]。
表1 W I-DRGs各MDC基本信息描述
2.W I-DRGs與其他DRGs比較
因各系統(tǒng)DRGs的分組軸心以費(fèi)用為主且費(fèi)用的同質(zhì)性通常優(yōu)于住院日,因此,費(fèi)用的RIV均高于住院日。W I、CN、MS和AR的三個(gè)MDC總費(fèi)用RIV分別為0.596、0.458、0.510、0.552,而平均住院日RIV分別為0.389、0.313、0.319和0.410。女性生殖系統(tǒng)疾患(MDC13/MDCN)的費(fèi)用RIV,WI-DRGs達(dá)到0.695,均高于其他三組。CN-DRGs亦高于MS和AR的費(fèi)用RIV。妊娠、分娩及產(chǎn)褥期(MDC14/MDCO)W I-DRGs與CN-DRGs的費(fèi)用RIV相近,均略高于MS-DRGs和AR-DRGs。新生兒及其他圍產(chǎn)期新生兒疾病(MDC15/MDCP)的分組中,MS的費(fèi)用和LOS的RIV均最少,WI和AR的主要分組變量為新生兒入院體重,劃分結(jié)果相對(duì)較好。各系統(tǒng)DRGs費(fèi)用和住院日的RIV見表2。
表2 各DRGs系統(tǒng)費(fèi)用及住院日RIV
對(duì)分類模型的整體評(píng)價(jià)一般包括模型的穩(wěn)健性(robust)、組間差異性(例如RIV等)、組內(nèi)一致性(例如CV、QCD等)。隨著組數(shù)的增加,任何的分類系統(tǒng)都可以達(dá)到一個(gè)較高RIV值。當(dāng)病人數(shù)等于分組數(shù)時(shí),RIV值等于1。由于MS-DRGs、AR-DRGs和W IDRGs的DRGs組數(shù)有所不同,所以各系統(tǒng)RIV的差異有可能來源于組數(shù)的不同。因此可采用Feldman的方法[4]衡量分組數(shù)對(duì)RIV的影響,隨機(jī)將N個(gè)對(duì)象分入K組中。各DRGs系統(tǒng)詳見表2,結(jié)果為0.00067~0.00110,因此本研究由于分組個(gè)數(shù)導(dǎo)致的差異可以忽略,RIV的差異來源主要來自于各DRGs系統(tǒng)的分組規(guī)則差異。Palmer等[1]的研究表明剔除異常值的影響后,各DRGs住院日RIV在0.286~0.606,費(fèi)用RIV在0.412~0.632。Wynn等[5]指出納入CCs分級(jí)后RIV由0.352~0.366提升至0.4243~0.4458。
在DRGs建模方法學(xué)方面,自最初的DRGs研究開始一直主要采用線性或廣義線性模型,各DRGs的改進(jìn)主要體現(xiàn)在CCs的選擇范圍、選擇方法及累計(jì)效應(yīng)的算法。2015年7月開始澳大利亞實(shí)施了新的AR-DRG V8.0[6]。V8.0對(duì)衛(wèi)生服務(wù)的輸入與產(chǎn)出進(jìn)行了更明晰的定義,對(duì)原線性模型進(jìn)行了較大改進(jìn),不再使用住院日而只用費(fèi)用進(jìn)行分組。將原PCCL模型替換為ECC(episode clinical complexity sore)模型。CCs單位由DCL(diagnose complexity level)替代CC level(CCL),復(fù)雜性累積效應(yīng)由ECCS(episode clinical complexity sore)替代PCCL。其中CCLs取值0~4,DCLs取值0~5。PCCL取值0~4,ECCs取值0~31.25。DCL由廣義線性模型,采用漸進(jìn)衰減因子計(jì)算獲得。最終V8.0取消了住院日、入院病情、死亡結(jié)局等直接分組因子,含403個(gè)ADRGs和804個(gè)DRGs,目前該模型仍處于改進(jìn)中。
此外,隨著DRGs方法學(xué)的進(jìn)展,決策樹模型在DRGs建模方面的應(yīng)用也逐漸擴(kuò)展。英國(guó)的衛(wèi)生資源分組(HRG)采用了CART。Grubinger等[7]使用Bootstrap對(duì)奧地利的CART分組方法進(jìn)行了改進(jìn),不同大小決策樹的均方誤改進(jìn)效果達(dá)1.09%至4.90%。閻玉霞[8]利用AID方法及分類變量將內(nèi)科病例組合形成603組,外科病例605組。本研究的W I-DRGs[2]采用多變量回歸樹和條件推斷決策樹,同時(shí)對(duì)費(fèi)用和住院日數(shù)進(jìn)行分組,并經(jīng)專家組評(píng)議(Delphi法)。W IDRGs的研究方法與上述方法比較一致。但國(guó)內(nèi)高健民等[9]、何凡[10]、閻玉霞等[8]的研究從MDC到ADRGs范圍與方法均與國(guó)際上常用方法及本研究具有較大的差異。
[1]Palmer G,Reid B.Evaluation of the performance of diagnosis-related groups and similar casemix systems:methodological issues.Health Services Management Research,2001,14(2):71-81.
[2]魏凌云,韓棟,徐金龍,等.婦嬰疾病診斷相關(guān)分組模型研究.長(zhǎng)治醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào),2015,2(2):116-119.
[3]魏凌云,韓棟,徐金龍,等.婦嬰診斷相關(guān)組進(jìn)展及分組研究探討.現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué),2015,42(15):2734-2737.
[4]Averill RF,Muldoon JH,Vertrees JC,et al.The evolution of casemix measurement using diagnosis related groups(DRGs).Wallingford:3M Health Information Systems,1998.
[5]Wynn BO,Beckett MK,HILBORNE L,etal.Evaluation of Severity-Adjusted DRG Systems.Interim Report to the CMS(Santa Monica,Calif.:RAND,2007),2007.
[6]National CACC,Australian HSRI,University OW.AR-DRG:Australian refined diagnosis related groups,version 8.0,definitionsmanual.Wollongong,N.S.W.:University of Wollongong,2014.
[7]Grubinger T,Kobel C,Pfeiffer KP.Regression tree construction by bootstrap:model search for DRG-systems applied to Austrian healthdata.BMC Med Inform Decis Mak,2010,10(1):1-11.
[8]閻玉霞,徐勇勇.病例組合分類結(jié)果的評(píng)價(jià).中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2007,24(2):163-164.
[9]高建民,鄭古崢玥,詹梅,等.疾病診斷相關(guān)分組分類節(jié)點(diǎn)變量的選擇及其分組結(jié)果的合理性評(píng)價(jià).中國(guó)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì),2013,32(1):16-18.
[10]何凡,沈毅,劉碧瑤,等.浙江省住院病人病例組合研究.中華醫(yī)院管理雜志,2006,22(7):460-464.
(責(zé)任編輯:鄧 妍)
廣東省自然科學(xué)基金資助(項(xiàng)目編號(hào):S201210008269);廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目資助(項(xiàng)目編號(hào):2014A040401042)
△通信作者:魏凌云,E-mail:1719076809@qq.com