疾病诊断相关分组下未入组的歧义病例分析

疾病诊断相关分组(Diagnosis related groups,DRGs)是一种病例组合方式,根据疾病的严重程度和复杂性及医疗需要和医疗资源消耗量来进行科学评价。DRGs入组数是医疗服务能力与质量安全监测数据,对国家医疗质量管理控制网(NCIS)、医院质量检测系统(Hospital quality monitoring system,HQMS)、三级医院评审标准及三级公立医院绩效考核至关重要。DRGs入组错误的病例主要有两种:一种被标记为“MDC0”,一种被标记为“QY”。QY病例即歧义病例,指的是主要诊断与主要手术不相符的病例,在根据病例的“主要诊断”和“主要手术操作”判断进入哪个核心疾病诊断相关组(Adjacent diagnosis related groups,ADRG)时出现了问题[1]。若医院的QY病例占比过高,会影响DRGs入组数,从而影响各项卫生统计数据的结果。为了探讨入组错误产生的原因及应对方法,本研究收集我院2019年全部入组异常的病例,针对QY病例进行特异性分析。

基于DRGs病例组合指数和相对权重的胸外科ICU医院感染研究

目的探讨胸外科重症监护病房(ICU)患者医院感染与疾病诊断相关分组(DRGs)中部分指标的关系。方法回顾性分析2022年1—12月上海市某三级专科医院胸外科ICU及肺外科组、食管外科组、纵膈组(胸腺手术为主)、气管组4个亚专科病例的DRGs分组情况、病例组合指数(CMI)、相对权重(RW)以及患者的医院感染情况,并通过DRGs指标分组比较。结果共纳入1429例胸外科ICU患者,发生医院感染59例,医院感染发生率为4.13%。肺外科组、食管外科组、纵膈组、气管组患者医院感染发生率分别为3.74%(30/803)、5.84%(25/428)、1.27%(2/157)、4.88%(2/41),各亚专科组医院感染发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05);共涉及DRGs组数35个,肺外科组、食管外科组、纵膈组、气管组CMI分别为2.75,3.41,2.35、1.25,RW为0.53~12.62。肺外科组患者中男性医院感染发生率较女性高;RW分值级别越高,其医院感染发生率越高;差异均有统计学意义(均P<0.05)。食管外科组患者中医院感染组年龄高于非医院感染组(P<0.05);RW分值级别越高,其医院感染发生率越高(P<0.05);纵膈组中感染组患者年龄较非感染组高(P<0.05)。59例医院感染病例中,31例为MDRO感染。结论聚焦DRGs指标体系中CMI和RW,从收治疾病的疑难复杂程度和医疗服务的整体技术难度的角度来分析医院感染,可为新时期精准化医院感染管理模式提供参考。

疾病诊断相关分组对护理管理影响的研究进展

综述了疾病诊断相关分组(Diagnosis Related Groups,DRG)的国内外发展状况、对绩效的评价方式,从护理工作量、护理不良事件、护理成本、护理职业发展方面进行梳理,阐释了DRG对护理管理产生的影响,并针对DRG改革下护理绩效模式、护士分级、预测护士数量、平衡护理成本、提升护理工作效率等方面提出护理管理策略,以期促进护理管理者探索护理管理新模式。

基于决策树模型的卵巢恶性肿瘤患者住院费用疾病诊断相关分组实证研究

目的:探索卵巢恶性肿瘤患者疾病诊断相关分组(DRGs)方案及费用标准,为优化该病种分组方案以及提高医院精细化管理水平提供依据。方法:收集四川大学华西第二医院2019年1月1日至2023年9月30日主要诊断为卵巢恶性肿瘤的1585例出院患者的病案首页信息,利用单因素分析和Logistic多元线性回归分析影响住院费用的相关因素,采用决策树模型建立卵巢恶性肿瘤病例组合方案并验证,并对超标费用进行分析。结果:①Logistic多元线性回归分析结果显示,年龄、住院天数、合并症及并发症个数、手术级别、是否抢救、是否输血以及是否有淋巴结转移是影响住院费用的相关因素(P<0.05)。②1585例患者经过决策树模型分为DRG1组~DRG11组,其中决策树第一层分类节点为住院天数,第二层分类节点为是否输血,其次为合并症及并发症个数和是否淋巴结转移(P<0.001)。Kruskal-Wallis H检验示,11个分组组间异质性较好(P<0.001),组内同质性较好[变异系数(CV)0.15~0.30]。③住院费用超过费用上限的共174例(占10.98%)。DRG7组(住院天数6~9天、无输血、合并症及并发症个数≥5个)的超标费用占比最高为15.11%。174例住院费用超标病例的各收费项目的平均费用均高于未超标病例组,超标病例组医疗服务的收入占比比未超标病例组少4.82%。结论:采用决策树模型对卵巢恶性肿瘤病例进行住院费用分组具有一定合理性与科学性。医疗机构可以通过住院天数为切入点,重点分析超标病例组患者费用情况,进行费用控制以进行精细化管理,行政部门可根据此方案中的影响因素进行DRGs。

疾病诊断相关分组(DRGs)病例组合指数(CMI)在口腔科绩效考核评价中的应用

目的:探讨疾病诊断相关分组(简称DRGs)病例组合指数对医院口腔科绩效考核评价的影价值。方法:应用DRGs工具,比较医院2019年全年与2020年全年医院口腔科出院例数、总权重数与病例组合指数CMI的数值。结果:结果显示,2020年全年口腔科出院例数较2019年全年增加,总权重数降低,CMI值升高。结论:DRGs病例组合指数应用于口腔科绩效考核评价中可取得满意的效果,实现科室资源的合理应用,提高科室诊疗服务水平。

病例组合指数纳入医院安全绩效考核体系后的探索

目的探究将疾病诊断相关分组(DRGs)中病例组合指数(CMI)纳入上海某三级甲等公立医院医疗安全绩效考核体系后对医疗质量与安全的推动作用。方法选取上海某试点DRGs支付的三级甲等医院在2019年度(试点前)至2020年度(试点后)的29个临床科室年度CMI平均值、临床医师对医疗安全考核制度的满意度、全院执业医师自费购买执业医师责任保险的比例、医疗纠纷的发生率、医疗纠纷赔款率等观察数据进行分析,比较试点前后全院各临床科室CMI年度平均值、全院执业医师自费购买执业医师责任保险的比例、临床医师对考核制度的满意度、医院医疗纠纷的发生率和赔款率。结果试点后,全院29个临床科室CMI年度平均值、自费购买执业医师责任保险的比例均高于试点前,差异有统计学意义(P<0.05)。试点后,临床医师对考核制度的满意度优于试点前,差异有统计学意义(P<0.05)。试点后,医院医疗纠纷发生率、医疗纠纷赔款率均低于试点前,差异有统计学意义(P<0.05)。结论将CMI纳入医院安全绩效考核体系后,医院整体的收治病种含金量、临床医师对医疗安全的重视程度、风险转移意识、抗风险能力及对考核制度的满意度、医疗安全指标均有明显提升,对医疗质量与安全有正向推动作用。

三级肿瘤专科医院基于疾病诊断相关分组评价指标应用综合指数法对医疗质量的评价研究

目的探索三级肿瘤专科医院基于疾病诊断相关分组(DRGs)评价指标应用综合指数法对医疗质量评价的实践及效果,为三级肿瘤专科医院质量管理提供新思路。方法本研究依托上海联众DRGs数据分析平台结合医院病案首页应用综合指数法,从业务能力、学科水平、疑难诊治程度、医疗服务效率及医疗安全5个维度对医院外科系统、内科系统和放疗系统各科室医疗质量进行分析评价。结果 DRGs按综合指数法评价医疗质量排名E、A、B、T、Q、U、Y科室在各诊疗系统内医疗质量好于其他科室,综合得分分别为1.314、1.158、0.966、1.509、1.034、1.609、1.265;D、I、J、S、W科室在各诊疗系统排名靠后,综合得分分别为0.582、0.569、0.432、0.879、0.913,说明科室医疗质量各维度出现不同程度的问题。结论基于DRGs评价指标应用综合指数法能够客观评价各科室医疗质量,准确地反映各科室医疗质量的优势和不足,也可依据评价结果对各科室存在的主要问题制定针对性医疗质量改进措施,提高医、护、患三方满意度。

肝脏手术病例的DRG分组效果及费用影响因素研究——以福建某三甲医院为例

[目的]对福建某三甲医院肝脏手术病例的DRG分组效果及住院费用影响因素进行分析,为C-DRG收付费改革及医疗费用合理控制提供实践经验。[方法]运用变异系数、总体方差减小系数及K-W检验评价样本医院肝脏手术DRG分组效果,通过单因素分析及多元线性逐步回归分析住院费用影响因素。[结果]DRG的CV值均小于0.6,RIV值为41.31%,单因素分析发现年龄、性别、住院天数、合并症与并发症、是否转区影响住院天数且具有统计学意义。[结论]肝脏手术病例DRG分组能客观反映医疗资源消耗水平;多元线性逐步回归分析显示,住院天数、合并症与并发症及是否转区是住院费用的主要影响因素。

基于PMC指数模型的我国按疾病诊断相关分组付费政策量化评价

目的对我国现有的按疾病诊断相关分组(DRGs)付费政策进行量化评价,为政策的制定和完善提供参考。方法采用文本挖掘法对2017-2022年国家和各省级医疗保障局发布的58份与DRGs付费相关的政策文件进行处理,建立DRGs付费政策PMC指数评价模型,并通过10个一级变量和40个二级变量对9项典型DRGs付费政策进行量化评价分析。结果在9项政策中,优秀级5项,可接受级4项,PMC指数平均值为6.882,总体处于可接受水平,但仍有较大改进空间。通过对比2项代表性政策发现,其中1项PMC指数平均值较低的主要原因为受限于城市发展水平,从而在面临政策转变时对监督管理、激励约束两方面的考虑有所欠缺。结论目前我国DRGs付费政策框架已基本成形,可从延长政策时效、总结推广试点城市的成功经验等方面进一步完善。

未入组疾病诊断相关分组病案质量及改进措施分析

目的:分析未入组疾病诊断相关分组(DRGs)病案质量及改进措施,从而提高广西壮族自治区工人医院病案首页质量及为DRGs医保付费提供参考依据。方法:选取2022年1—12月广西壮族自治区工人医院住院病例病案首页数据库中病案2943份,上传至广西DRGs结算系统并经分组器分组后筛选出未入组病案14份,分析病案未入组原因。结果:本次调查未入组DRGs病例的原因分析中,DRGs分组方案不完善以42.86%的高占比成为导致未入组的首要原因,其次为医生主要手术和操作选择错误,占比为28.57%,第三为主要诊断和主要操作错误,占比为14.29%。结论:DRGs分组系统中出现未入组DRGs病案的主要原因与临床医生相关,针对性提出完善DRGs分组方案、编码工作者强化培训、组织临床医师学习编码知识、加强多部门协作与沟通等改进措施,能够合理减少未入组病例情况的发生。

病例组合指数的内涵及应用探讨

国内普遍认为病例组合指数(CMI)属于医疗服务能力维度,体现收治疾病的疑难复杂程度和医疗服务的整体技术难度。通过结构方程模型分析发现,CMI与时间消耗指数、费用消耗指数等服务效率维度指标联系更紧密,与DRG组数、入组病例数及总权重等服务能力维度指标联系相对较弱,故应归属医疗服务效率维度。CMI的直接应用主要是对平均住院费用的预测控制及对科室绩效的评价;CMI的间接应用主要是对管理指标的调整/校正。医院管理者应准确把握CMI内涵,恰当应用CMI对不同层级及不同类别住院费用进行预测、评价与控制,并对其他管理指标进行调整后再评价。

基于疾病诊断相关分组特点的手术部位感染管理

目的:通过分析手术部位感染病例与疾病诊断相关分组(DRGs)的关联性,旨在有针对性地采取干预措施,降低医院感染的发生率.方法:分析某医院的手术部位感染病例DRGs的集中趋势,并利用病例组合指数(CMI)进行风险调整,使疾病严重程度不同的病例组之间具有可比性.应用X^2检验对各科室间的手术部位感染率以及各科室不同DRGs间手术部位感染率进行比较分析.结果:排名前5位科室感染例数占总感染数的73.7%,取手术部位感染患者数在2例及以上的DRGs进行分析,96例感染患者主要集中在22个DRGs,占199例感染患者的48.24%.除神经外科外,其他科室中不同DRGs的风险调整后感染率之间均有统计学差异(P<0.05).单位CMI感染率最高的组别为:普外科GF13(7.72%)、肝胆外科HD33(8.44%)、创伤骨科ID23(8.30%)、脊柱骨科IB13(1.28%).结论:手术患者医院感染在DRGs中具有集中趋势,可通过对手术部位感染集中的DRGs进行根因分析,有针对性地干预,降低医院感染的发生.

医院病例组合指数变化及原因分析

病例组合指数(CMI)是评价医院收治病种难度的指标,运用这一指标能够评估医院真实的医疗技术能力和医疗服务水平,发现医院发展存在的问题,有助于医院制定相应的调整策略,提高医院的自身实力。通过对病例组合指数现状及趋势的研究,发现提高病案首页质量及提高医疗技术、调整医疗结构能够有效提升CMI。

公立医院实施病例组合指数绩效评价的应用探讨

合理的绩效考核方法能够引导医务人员行为,最大限度激发其积极性。收支结余法是目前很多公立医院采用的绩效考核方法,这种方法因其"重量不重质",严重制约了医疗业务水平的提高,加重了病人负担,激化医患矛盾。病例组合指数是用于评价疾病难易程度的量化指标。以湖北省某医院胸外科2年的数据为研究对象,用病例组合指数对该科室的绩效进行了评价,该种方法在鼓励科室开展新业务、发展新技术方面有较好的效果。

标准化专科病例组合指数的研究与应用

目的:分析患者病组构成差异对病例组合指数(case-mix index,CMI)的影响,探索对其进行标准化的调整方法。方法:以2018年深圳市感染性疾病患者住院病案首页信息为数据来源,描述病组的分布构成,采用全市水平的感染性疾病专科患者DRGs占比作为标准构成,对各医院的感染性疾病专科CMI予以标化调整。结果:19家样本医院感染性疾病患者主要诊断类别分布差异具有统计学意义(χ^2=6367.724,P<0.001),CMI调整前后有14家医院的顺位排序发生变化,标化前后医院总体水平CMI的变异系数由14.32%降至12.26%。结论:基于患者病组分布调整的标准化专科CMI,对医院之间例均资源消耗水平相对差异的反映可能更接近临床实际。在专科医疗服务评价中,使用CMI宜考虑指标结果的可比性。

疾病诊断相关分组(DRGs)付费模式的研究进展

分析疾病诊断相关分组(DRGs)付费模式产生背景、发展历程及DRGs对世界医疗卫生和医疗保险体系的作用,探讨疾病诊断相关分组(DRGs)付费模式在我国医疗卫生和医疗保险中的现状、面临问题和发展趋势。

运用主成分分析法评价某三级甲等医院基于疾病诊断相关分组的住院服务

目的对山东省某三级甲等(以下简称“三甲”)医院各临床科室进行评价,探究各科室住院服务能力,以期在疾病诊断相关分组(diagnosis related groups,DRG)支付实施前,为医院管理者提供决策支持,保障DRG的开展和有效运行。方法以山东省某三甲医院医疗保险(以下简称“医保”)数据为基础,建立基于DRG的临床住院服务评价指标体系,对选取的评价指标逐一分析,然后采用主成分分析法,对医院临床科室进行住院服务综合评价。结果该三甲医院收治疾病病种数量按《疾病和相关健康问题的国际统计分类》(第10版)(The International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems 10th Revision,ICD-10)条目数相对较少,三位类目数量为1020种,收治住院术种数量为582种,覆盖26个主要诊断类别(major diagnostic categories,MDC),359个核心疾病诊断相关分组(adjacent diagnosis-related groups,ADRG)病组,887组DRG,DRG入组率90.510%,相对权重(relative weight,RW)>2占比为12.104%,全院病例组合指数为1.123,费用消耗指数为1.216,时间消耗指数为0.988,医保支付率为83.974%。综合评价得分较高的前三位科室为重症医学科、心血管外科、神经外科。结论基于DRG的评价指标体系侧重于临床住院科室专科能力评价,涉及收治病种覆盖的广度、难度、强度以及科室的运营效率,填补了过去对临床专科能力无法精细化评价的缺陷,在对学科进行综合评价时,需要在传统的评价模式基础上增加DRG评价指标进行管理迭代升级。

DRG支付方式下公立医院特殊病例住院费用影响因素分析

目的:分析DRG支付方式下,包括高倍率病例和低倍率病例在内的特殊病例费用特征及其影响因素,为降低医疗费用、减轻患者负担和完善DRG支付方式改革提供参考。方法:选取某三甲综合医院2022年全年所有特殊病例的病案首页数据,采用描述性分析和单因素分析对特殊病例的影响因素进行分析,并通过结构方程模型分析各影响因素间的作用路径和影响程度。结果:纳入高倍率病例1281例(占总病例2.78%),其中治疗费用花费最多(占16.29%),费用最少的是诊察费(占0.79%);低倍率病例3266例(占7.09%),其中手术费用花费最多(占31.51%),费用最少的是诊疗费(占1.61%)。性别、年龄、住院天数、科室类别、医保付费方式、并发症均是特殊病例住院费用的影响因素(P<0.05)。结构方程模型结果显示,科室类别对费用的影响最大,性别对费用的影响最小。结论:调整医疗费用结构,缩短患者的住院天数,合理使用DRG支付方式,从而降低医疗费用、提高诊疗效率,实现总体控费目标。

DRG低倍率病例的特征、产生原因与优化建议:以肿瘤专科医院RG13分组为例

目的:探究肿瘤患者的疾病诊断相关分组(DRG)低倍率病例的特征及产生原因,提出DRG支付机制优化建议,为推动DRG付费工作高效健康发展提供参考。方法:回顾性分析江苏省肿瘤医院DRG-RG13(恶性增生性疾患的靶向、免疫治疗,伴并发症或合并症)分组的患者医疗信息,分析低倍率病例产生原因。结果:RG13分组的低倍率病例区别于正常倍率病例的指标包括癌症病种、平均住院天数、平均住院费用、医疗费用结构等;其中医疗费用中药品费用差异最大,低倍率病例的药品费用约为正常倍率的1/4。患者自备药品使用、抗肿瘤治疗方案简单致住院时间短、患者参与临床试验等药物治疗行为可导致低倍率病例的发生。结论:优化院内药品目录,严格管理自备药品使用,积极推行日间化疗和细化DRG分组方案是减少RG13分组的低倍率病例产生的可行措施。

按疾病诊断相关分组付费实施效果——基于沈阳市某三甲医院

目的分析疾病诊断相关分组付费(DRGs)的实施效果,探讨更好实施DRGs的途径。方法选取沈阳市某三甲医院2020、2021年上半年全部出院患者为研究对象。对全部出院患者实行DRGs前后的各指标进行统计核算与分析,通过相对权重及病例组合指标方法,分析实行DRGs前后医院产能、效能等方面存在的差异及变化。结果实行DRGs政策的前后对比,医院的效能得到了提高,平均住院天数同期下降了3.58天。住院费用同期下降了4118.82元。2020、2021年上半年药占比分别为38.16%、34.15%,同期下降了4.01%。医院效能得到了提高;2020年降低1.52%,2021年降低2.13%,同期上升了0.51%,医疗安全得到了提升。2020、2021 DRGs权重分别为12300和11500,相对权重有所下降,病例组合指标有所提升。结论实施DRGs医疗资源消耗支出有所下降,医疗机构诊疗积极性有所提高,控制医疗保险成本上升的同时,提高了医疗服务质量,减少了患者的住院费用。