疾病诊断相关组方法在妊娠分娩产褥期疾病中的应用

郑州大学第三附属医院病案管理科(450052)

王 芳 孙红霞

疾 病 诊 断 相 关 组(diagnostic related groups,DRGs)是一种基于疾病诊断和患者病情严重程度的疾病分类方法,是一种能够较好地保持病例组合临床同质和资源同质的工具[1]。它综合考虑了病例的个体特征如年龄、性别、主要疾病、并发症和伴随症,将临床诊疗过程相近、住院花费相似的病例分到同一组,最大限度地保证每组的DRGs病例具有相同的临床特点[2]。施行DRGs可有效控制医疗花费,从而节约医疗费用,并能提升医疗服务效率和医疗管理质量。孕产妇健康管理是母婴安全行动计划(2018-2020年)的重要内容之一,利用DRGs为管理工具,是提升妇幼保健机构医疗质量安全管理的一个重要契入点。本研究采用决策树模型中穷尽卡方自动互动检验法(E-CHAID)对河南省某三级妇幼保健院妊娠分娩产褥期病例进行分析,以期为院内根据DRGs分组实现绩效评估、提升医院管理提供研究基础,同时为制定河南省妊娠分娩产褥期收费标准,实现河南省DRGs付费的实行提供理论参考。

资料与方法

1.资料来源与预处理

收集河南省某三级甲等妇幼专科医院2017年所有妊娠分娩产褥期疾病(ICD-10编码为O00～O99)患者信息,收集内容包括年龄、住院天数、诊断名称及编码、手术及操作编码、住院总费用及各项费用等。考虑到住院费用和住院天数为偏态分布,对数据进行“裁剪”以去除特殊值并调整数据的分布。采用“中段区间法”[3],其计算公式为:低位点=Q1-0.5(Q3-Q1),高位点=1.5×(Q3-Q1)+Q3,Q1是指第25%位数,Q3是指第75%位数。去除高低位点以外的数据,对数据进行处理后共获21831例。

2.数据处理及分组赋值

利用SPSS20.0对数据进行单因素方差分析和多元逐步回归分析,从相关因素中筛选出对住院费用有重要影响的因素,住院费用取自然对数作为因变量。考虑到适龄妇女生育的风险,将年龄分为<20岁,20～35岁,>35岁。其他影响因素赋值见表1。

3.统计分析

利用excel对数据进行初筛与整理,SPSS20.0对数据进行单因素方差分析和多元线性逐步回归,筛选对因变量(住院费用的自然对数)有重要影响的因素。多重线性回归中对无序分类变量进行哑变量化,并对变量进行重复共线性诊断。

利用E-CHAID法建立DRGs分组。设置决策树的停止生长条件为最大树深度为3,父节点的最小样本数为900,子节点的最小样本数为450。每产生一个新的分类节点,拆分节点检验水平α=0.05。分组评价指标包括:风险值,风险值越低说明分组拟合良好；模型变异系数(CV),是衡量各观测值变异程度的一个统计量,用于评价组内医疗资源消耗(住院费用)的同质性,变异系数越小说明组内变化越小,结果越稳定；方差减少量(R2)=(总离均差平方和-n个子集的总离均差平方和的总计)/总离均差平方和,是测量一个数据集被分解成n(n≥2)个子集后,子集间的变异对总变异解释程度的指标,用来测量组合间的异质性程度,R2值越大,说明组间异质性越强,分组效果越好[4]。

结 果

1.基本情况

本研究共收集有效资料21831例,年龄在12～52岁,平均年龄(30.61±4.95)岁。<20岁237例,占1.1%;20岁～35岁17310例,占79.3%;>35岁4284例,占19.6%。住院天数为2～14d,平均住院天数为(6.04±2.78)d。平均住院费用为(8580.39±6535.70)元,中位数为6180.57元。

2.筛选影响住院费用的重要因素

在单因素分析的基础上,以年龄、住院天数、手术方式、合并症或并发症、分娩结局等指标作为自变量,住院费用(自然对数)为因变量,进行多重线性逐步回归,结果显示手术方式、住院天数、合并症有无、分娩结局4个变量进入回归方程(F=6150.62,P<0.001),方程决定系数R2=0.738,说明4个变量对总费用的变异可以解释73.8%。共线性诊断显示各变量VIF值<5,说明各变量之间无多重共线性。

表2 妊娠分娩期疾病住院费用影响因素多元逐步回归分析

3.DRGs分组结果

以多元逐步回归分析结果所示5个影响因素为分类节点,住院总费用(自然对数)为因变量。采用E-CHAID方法对21831例数据进行分组。为使分类结构更直观、更有代表性,特设置参数为:决策树停止生长条件为最大树深度为3,父节点的最小样本数为900,子节点的最小样本数为450,如果节点上的样本量达不到此要求,则此节点为终末节点,不再进行分割。

分组模型最终分为3层,有16个DRGs组。第1层分类节点变量为分娩结局,第2层分类节点变量为住院天数和手术方式,第三层分类节点变量有无合并症或并发症。DRGs模型风险值为0.17,说明分组效果良好。各分组CV值在0.03～0.06之间,说明组内数据变化较小,有较好的同质性。方差减少量(R2)值为0.70,说明组间异质性良好。

表3 妊娠分娩产褥期疾病分组结果

4.计算各组的标准费用

根据分组结果,可知每个病例分组对应费用自然对数的中位数、四分位间距,按照75%分位点加1.5倍四分位数间距为费用(自然对数)参考值上限,25%分位点减0.5倍四分位数间距为费用(自然对数)参考值下限。将样本中在费用上下限之外的病例剔除,计算每一个病例分组的住院费用标准值。其中,费用最高者的DRGs组为有介入或腹腔镜手术者,最低DRGs组为无手术或操作非剖宫产住院天数为2天者。

表4 妊娠分娩产褥期疾病分组标准费用(元)

讨 论

2016年7月原国家卫计委发布的《医疗质量管理办法》中规定,医疗机构应当熟练运用医疗质量管理工具开展医疗质量管理与自我评价,而疾病诊断相关组(DRGs)绩效评价正是重要的工具之一。由于不同的地理、文化、经济收入、医疗保险、社会保障程度等的差异,导致不同地区的 DRGs 分组流程并不能共享[5]。本研究数据来源于某三级妇幼保健院,该院为所在地区围产医学中心、急危重孕产妇救治中心、产科质量控制中心，妊娠分娩产褥期疾病病种丰富,且有较成熟的临床路径管理经验。因此对其妊娠分娩产褥期疾病资料的分析,可以为本地区妇幼系统DRGs分组研究提供依据。

国内对DRGs模型的构建有决策树模型,常用算法有E-CHAID、CART和CHAID,而E-CHAID 算法在选择最重要分组因素的能力和细分能力方面要优于后两者[6]。本研究因变量为住院费用,属连续性变量,故采用分组能力更强的E-CHAID算法对数据进行模型的构建。在纳入研究因素中区别于传统DRGs分组仅按是否手术区分,将腔镜辅助和介入两种手术纳入手术方式变量之中,以期为特殊手术标准费用的制定提供方法借鉴。21831例妊娠分娩产褥期疾病按分娩结局、住院天数、手术方式、有无合并症或并发症等4个因素分为16个组,且分组在组间异质性和组内同质性方面均较好,R2值高于韩栋等对妇婴疾病诊断分组[7],可能与纳入因素分类更细有关。

本研究所在医疗机构为该地区围产医学中心、妇科内镜诊治中心,介入手术和腔镜手术在医疗资源占用上不同于一般的手术和操作,研究结果显示介入与腔镜辅助手术自成一组,标准费用为18129.08元,DRGs权重为2.11,均显著高于其他分组。另外剖宫产在医疗资源占用方面要高于其他妊娠结局。住院天数是影响住院费用的重要因素之一,与曾雁冰等研究结果一致[8],为积极应对按诊断相关分组预付费(DRGs-PPS)制度的推行,应大力推进临床路径工作,使诊疗工作更加规范,提高医疗质量,从而有效降低医疗成本而不会削弱临床医疗效果[9]。值得注意的是,部分病例在术中或术后出现并发症(如出血、或发热等情况),由于生育报销因素而再次办理入出院,从而造成对DRGs分组及标准费用的计算会有低估的影响。