医疗意外险第三方数据对医疗质量监测作用研究

■ 张 波 许学敏 赵铁夫 王 娜 彭 洁 田雪迪 冯 岩 孙建国

医疗质量监测是医院改进自身诊疗服务能力的重要方法之一。目前，医院对自身的医疗质量监测大多通过医疗机构内部报表和不良事件上报等方式来实现，但是在实际工作中，这种传统监测方法得到的数据与真实情况会存在一定的误差。2013年，医疗意外险引入首都医科大学附属北京安贞医院，并将其理赔数据作为对医院医疗质量监测的补充，取得了良好的监测效果。

1 资料与方法

1.1 研究对象

选取首都医科大学附属北京安贞医院2017-2020年接受心脏外科手术的46750例患者作为研究对象，以医疗质量监测中的死亡率为研究切入点。

1.2 研究方法

手术死亡定义为于外科手术后28天内出现患者死亡。根据来源不同将数据分为医院内部上报数据、第三方数据和实际数据。医院内部上报数据来源于医院医疗质量监测部门的统计结果；第三方数据来源于医疗意外险理赔台账数据库；实际数据的获取方法：通过医院内部上报数据和第三方数据确定死亡患者信息，对上述2种数据中皆认为存活的患者进行随访记录查阅以确定其生存状态，无随访记录者，通过电话随访确定其术后生存状态，得到患者真实预后。

将医院内部上报数据和第三方数据分别与实际数据进行比较，得出医院内部上报数据和第三方数据监测结果的灵敏度和总体符合率，比较其结果的差异；将投保率、保险认定死亡率和真实死亡率建立回归方程，从理论上估测保险认定死亡率接近真实死亡率时所需要的医疗意外险投保率。

1.3 统计学处理

2 结果

2017-2020年首都医科大学附属北京安贞医院心脏外科手术患者46750例，死亡481例，死亡率为1.03%。

2.1 医院内部上报数据准确性分析

按照医院内部上报数据与实际数据患者预后结果进行比较，医院内部上报数据灵敏度为64.04±4.21%，数据总体符合率为99.53±0.01%。

2.2 第三方数据准确性分析

按照第三方数据死亡和存活比例预估全部患者的预后状况形成第三方预估数据，将其与实际数据患者预后结果比较，第三方数据灵敏度为98.75±0.44%，数据总体符合率为99.98%±0.01%。

2.3 医院内部上报数据和第三方数据比较

将医院内部上报数据和第三方数据进行比较，第三方数据的灵敏度和总体符合率高于医院内部上报数据（P<0.05，表1）。

表1 医院内部上报数据和第三方数据进行比较

2.4 实际数据死亡率、第三方数据死亡率与投保率相关分析

将实际数据死亡率、第三方数据死亡率与投保率建立线性回归方程：实际数据死亡率=0.018+0.323×第三方数据死亡率-0.015×投保率

以首都医科大学附属北京安贞医院近5年实际死亡率为1.33±0.16%计算，当投保率为60.86%以上时，第三方数据死亡率≈实际数据死亡率。

3 讨论

医疗质量是指在现有的医疗技术水平、能力和条件下，在临床诊疗过程中，医疗机构和其医务人员，严格执行职业道德以及诊疗规范的要求，为患者提供医疗照顾的程度[1]。医疗质量是通过对医疗机构及医务人员进行相关的规范管理，约束各个科室和医务人员的行为，从而达到接近预期的医疗效果，其内容主要包括医疗服务的即时、安全、保障和有效等性能[2-4]。医疗质量是医院发展的“生命线”，是医疗管理的核心[5-7]。在现代医院管理制度建设中对医院医疗质量管理工作提出了更高要求，医疗质量数据的准确性是所有改善医疗质量措施得以准确实施并取得良好效果的前提，是保障医疗安全的关键。

3.1 第三方数据的灵敏度和总体符合率均高于医院内部上报数据

在长期的医疗质量管理实际工作中发现，常用的疾病诊治水平管理工作量大、效率较低，关键的病案内涵缺陷质控情况不尽人意。人工质控成本高、环节质控状况不佳成为困扰医院提升质量管理水平的痛点和难点。传统的医院医疗质量统计数据主要依据临床科室自行上报数据，对于诊疗过程中并发症的统计，往往存在有意或无意的漏报。究其原因，由于上报数据与科室绩效管理挂钩，出现较多的并发症会引发医务人员收入减少/科室综合实力的排名，使得医院医疗质量管理部门不能够及时准确地掌握本医疗机构医疗质量现况。近年来，随着医院统计工作逐步加强，基础统计数据工作得到进一步规范，但并未改变引发并发症数据漏报的根本原因[8]。

2013年，首都医科大学附属北京安贞医院逐步引入医疗意外险并逐渐完善。实际工作中发现，医疗意外险理赔数据涵盖了诊疗行为的主要并发症，是监测医疗质量一种有益的补充手段。

通过本研究结果可以发现，以心脏外科术后死亡为例，第三方数据的灵敏度和总体符合率均高于医院内部上报数据，其结果更加贴近实际数据死亡率。究其原因，医院内部上报死亡病例数据与实际死亡数据差异主要因为存在自动出院这一选项。自动出院是指在诊疗过程中患者未达到出院标准而坚决要求出院的状况。在实际工作中，自动出院存在2种可能：1）患者即将或已经死亡；2）患者及家属离院寻求其他治疗。其中，患者即将或已经死亡占较大比重。如果要掌握自动出院患者的真实预后，则需要医院投入额外的人力物力去追踪调查，而且患者家属配合调查的忠诚度严重受损，往往得到真实结果比较困难。医疗意外险第三方数据是根据保险理赔项目从另一个角度提供了医疗质量监测的补充，对于自动出院患者出现死亡，患者家属通常主动上报患者的存活状态，并以此为依据进行保险理赔。第三方数据的获取不需要医院投入新的成本，且患者家属大多自觉提供真实信息，信息准确程度高。

在实际工作中，对于医院医疗质量管理有着重要补充作用的医疗意外险理赔数据多停留于保险公司的台账中，由于信息疏导原因无法发挥实际数据的作用。这种相互之间在功能上不关联互助、信息不共享互换、信息与业务流程和应用相互脱节的计算机应用系统就是近年来备受关注的“信息孤岛”现象。应当看到，在整个信息技术产业飞速发展过程中，不同行业或者相同行业中不同单位的每一次局部IT应用改进都可能与其他IT系统的应用不配套，造成了信息不能共享[9]。打破行业间的信息孤岛，就可以更加充分地进行数据共享，甚至使某些数据“变废为宝”，更大限度地发挥数据应有的作用，减少数据收集过程中的人力物力支出。

3.2 提高投保率可以使其反映出的并发症发生率更加接近于实际数据

在本研究中发现，当投保率为60.86%以上时，第三方数据死亡率理论上接近实际数据死亡率。投保率越高，其反映出的并发症发生率会越接近实际数据。目前，我国医疗意外险投保采取自愿购买原则，投保率很难达到100%[10]。通过本研究数据推算，当投保率大于60.86%时，第三方数据的真实有效性可以应用于医疗质量监测中。尽管这一结论所给出的投保率为单一数据的理论推算值，但其数据可以为医疗质量监测提供有益的借鉴。