Excel函数结合CHS-DRG细分组1.0医保编码2.0分组方案在预分组中的应用

胡颜芳 朱小芳 陈燕敏

作者单位：武夷山市立医院病案统计室，福建 武夷山 354300

2019 年10 月，国家医疗保障局印发《关于印发疾病诊断相关分组（DRG）付费国家试点技术规范和分组方案的通知》、公布《国家医疗保障DRG（CHS-DRG）分组方案》《国家医疗保障DRG 分组与付费技术规范》，我国医保国家医疗保障疾病诊断相关分组（China healthcare security diagnosis related groups，CHS-DRG）付费改革进入到全面推进的实践阶段，2020 年 1 月，全国试点城市相继启动 DRG 付费工作[1-3]，某市医院成为首批DRGs 付费改革试点医院之一，为进一步推进和落实DRG 付费工作的稳步实施，某院按照规定的时间节点完成相关的准备工作，在实施过程中，存在医生诊疗行为不规范、病案首页填写错误或缺漏、编码准确性不高及DRG 入错组或入组不合理[4]等常见问题直接影响到DRG 医保支付结算，给医院造成了损失。作为编码员，在进一步了解CHS-DRG 细分组方案详细规则后，结合医院工作实际，通过Excel 函数公式建立诊断、手术与DRG 对应关系，自主开发设计了DRG 分组预测模型，对预测DRG 分组结果具有较强的实用价值。

1 资料与方法

1.1 资料来源

先期分组（先期分组疾病及相关操作MDCA、新生儿及其他围产期新生儿疾病MDCP、HIV 感染疾病及相关操作MDCY、多发严重创伤MDCZ）、主诊表即主要诊断大类（major diagnostic category，MDC）、手术与操作、联合手术、核心疾病诊断相关分组（adjacent diagnosis related group，ADRG）与DRG 分组、合并症或并发症[严重并发症或合并症（major complication or comorbidity，MCC）/并发症或合并症（complication or comorbidity，CC）]及合并症或并发症排除列表等来源于国家医疗保障疾病诊断相关分组（China healthcare security diagnosis related groups，CHS-DRG）分组方案1.0 修订版，编码依据为疾病分类与代码国家临床版2.0 和手术操作分类代码国家临床版3.0，编码映射依据南平市医疗保障中心下发的ICD 10 国临版2.0 对照医保版2.0 和ICD 9 国临版3.0 对照医保版2.0 对照[1，5-7]，分组数据来源于某医院DRG 正式运行期间上传当地医保DRG 综合服务平台系统公示医保患者分组结果，通过整理匹配出对应的院内病案首页数据，取值范围相同。

1.2 编制方法

运用Excel 表格及函数公式VLOOKUP、INDEX、TRIM、COUNTIF 等对CHS-DRG 细分组方案数据进行整理、筛选分类，建立数据查找关联性、智能性。通过国家临床版编码与医保版编码映射数据进行编码转换，按方案分组规则有序逐步筛选查找，以医保核定标准为标杆。

1.3 观察指标

一般资料：观测某院医保平台2021 年9 月—2022 年8 月分组数据与预测分组两组结果。总体情况：对比数据中入组符合情况和CMI 值、总权重、DRG 组数变化情况。监测差异对比分析预测与分组两组数据。

1.4 统计学方法

对医保分组结果和预测数据分别进行统计分析，使用SPSS 26.0 统计软件，检测水准α=0.05，假设检验为正态分布双侧检验，计量资料以（±s）表示，行t检验, 通过独立样本t检验中莱文方差等同性检验，对独立样本所属总体方差的差异进行总体方差齐性显著性检验，对多个样本之间的平均值进行对比，比较分析分组与预测两组数据中CMI 值、总权重、DRG 组数，以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 整合数据组建模块

通过Excel 表格依序将分组方案整理归类，组建所需数据模块。优先分组模块：MDCA、MDCP、MDCY 依据ADRG 分组入组要求可组成3 834 460 种入组组合，MDCZ 多发部位创伤模块：依据ADRG 分组入组要求可组成5 285 720 280 种入组组合。优先分组与多发部位创伤所使用主诊表包含1 534 个主诊断。MDC 主要诊断模块：除优先分组外MDC 主诊表包含28 057 个主诊断。ADRG 列表：包含48 038 个主要诊断和手术操作，可组成25 816 770 种入组组合；另需同时符合主诊断与手术操作的ADRG 形成798 174 种入组组合，同时符合两项手术操作的ADRG 分组结合主诊表可形成5 084 965 种入组组合。合并症或并发症（MCC/CC）及排除列表模块：整理出伴严重并发症与合并症DRG 分为2 379 个、伴并发症与合并症DRG 分为7 882 个，根据分组要求本预分组同步设定并发症或合并症的排除表，共包括27 017 个主要诊断，分为198个子列表。映射表模块：预分组内设国临版疾病分类共计35 587 个编码和手术及操作分类共计13 653 个编码分别与对应的医保版疾病分类和手术及操作分类与代码的映射表。标杆模块：以医保核定标准导入使用。其他还包含联合手术模块、复杂手术模块等。

2.2 建立预分组程序

依据细分组方案思路建立分组流程图，按规则：先期分组＞MDC ＞手术操作治疗＞ADRG ＞MCC/CC ＞DRGs 有序预测分组结果。思维流程框架：依据病案首页主要诊断、其他诊断、主要手术操作、其他手术操作、患者年龄等信息，按优先分组原则有效组合筛选符合入组病案，符合先期条件病案结合相应诊断或手术操作进入核心疾病诊断相关分组环节，核对MCC/CC 及排除列表后，可获取DRGs 预分组结果。不符合优先入组条件病案，查看主要诊断所属MDC 与手术操作是否为同一疾病分组系统，判断ADRG 类型外科手术操作、非手术操作、内科诊断，再根据其他诊断识别合并症或并发症（MCC/CC），通过排除列表逐一排除最终获取DRGs 分组结果，见图1。按流程框架充分运用Excel 函数公式将各数据模块联合建立预分组程序。程序建立后通过输入病案首页信息获取预测结果。

2.3 各项监测指标总体情况

为验证数据准确性，导出某院2021 年9 月—2022 年8 月医保平台分组病例数16 944，经统计分析DRG 组数为445，总权重为20 710.52，CMI 值为1.22，再取相同患者病案首页数据预测结果进行比对，结果为DRG 组数445，总权重20 592.69，CMI 值1.22，见表1。

表1 DRGs 分组数据与预测数据对比

病例相同情况下唯有入组组别不同导致总权重差异，通过运用VLOOKUP、COUNTIFS、COUNTA 等函数公式以医保分组病例为标准对比预测结果，针对分组病例入组符合病例数、DRG 组数中符合组别进行对比分析，结果确有差异。从数据整体来看分组和DRG 组数与预测数据相同，从数据符合情况来看，分组符合率99.11%、组数符合率99.10%，总体符合率高于99%，详细情况见表2。

表2 分组与预测对比符合情况

2.4 独立样本t 检验分析

将2021 年9 月—2022 年8 月分组与预测两组数据中CMI 值、总权重、DRG 组数作为参数，观察分组数据与预测值，见表3。

表3 CMI 值、总权重、DRG 组数分组数据与测试数据

使用SPSS 26.0 统计软件分析出三项指标中两组数据服从正态分布，本次比较样本量N ＜30 为小样本，选择以P＜0.05作为具有显著性差异标准，使用比较平均值独立样本t检验分析，比较两组数据有无显著性差异，结果显示见表4、表5。

表4 CMI 值、总权重、DRG 组数分组统计

表5 CMI 值、总权重、DRG 组数莱文方差等同性检验和两独立样本t 检验

依据莱文方差等同性检验原则：显著性水平大于0.5 两组假定等方差，即方差齐，查看假定等方差结果；显著性水平小于0.5 两组不假定等方差，即方差不齐，则查看不假定等方差结果。本次莱文方差等同性检验中方差显著性水平CMI值=0.628，总权重=0.916，DRG 组数=0.885，三组指标显著性水平均大于0.05，方差无显著性差异，可以认为独立样本的方差一致。在满足假定等方差条件下，t检验sig（双尾）分别为：CMI 值=0.705，总权重=0.924，DRG 组数=0.926，因此，可认为分组与预测结果无显著性差异，预分组具有可行性。

3 讨论

3.1 DRG 预分组模型的实操性和可行性

数据模块源于CHS-DRG 细分组方案1.0 修订版，依据分组规则建立，主要通过预分组对病例的主诊断、其他诊断、多发诊断、主手术、其他手术等信息，查看测试结果是否符合临床实际，编码员编码过程中所遇问题能够及时与临床质控讨论，分组前及时纠正由于主诊断选择错误、漏填其他诊断和手术操作等影响因素产生的入错组病历，及时避免误用无效诊断。分组后，通过分析对比，验证预分组时的疑问病例。预测模型使用操作简单，具有较强的实用性和可行性。

3.2 DRG 预测结果与成本管控

通过汇总分组结果分析情况，根据20/80 法则聚集DRG 预测分组中前80%的病组为重点分析对象，将预测结果结合实际费用与支付标准相比较、实际费用与实际成本相比较，对比实际费用与支付标准差异程度，确定重点病组与科室，通过科内收支结余与CMI 值对比分析确定重点管控科室，透过支付结余与DRG 相对权重（related weight，RW）分析DRG 的优质病组与重点管控病组。结合医院的实际情况、各专业系统特点、实际案例分析，了解院内超支结余发展动态，分析超支、结余科室、病组、病历分布情况，进一步定位超支原因，通过支付与成本两方面双管齐下，在保证医疗质量的前提下，强化病案首页管理，分析重点病组加强病种成本核算，加大合理用药管控，合理降低药品成本，控制医疗耗材成本以及其他成本，将成本管控与医疗服务质量有效结合，最终达到成本控制的目的。

3.3 DRG 预测分组提高病案首页填写质量

病案首页浓缩了住院病案中最重要的内容，是DRG 医保付费的依据[8]。为了提高病案首页编码质量，强化医师规范认真填写病案首页的意识，根据国家前卫生计生委2016年印发《住院病案首页数据填写质量规范（暂行）》和《住院病案首页数据质量管理与控制指标（2016 版）》及《医保基金结算清单编码填报规范（试行）》要求对首页填写进行质量控制[9]；通过预分组模型对病例的主诊断、其他诊断、多发诊断、主手术、其他手术和实际费用的预分组，结合临床实际，对比实际费用与应拨金额差异程度，遇疑难问题及时与临床科室沟通、记录，每日整理问题病历缺陷情况转发临床质控群讨论，在医保平台尚未分组前及时纠正由于主诊断选择错误、漏填或错填其他诊断和手术操作等影响因素产生的入错组或不入组病历，实现首页信息诊断和手术编码校验，提升编码准确率，提高出院病例DRG 入组率，从而提高病案首页填写的质量。进一步加强临床医师和编码员的诊断和手术编码的培训，提高编码人员的编码水平[10-11]，加强对编码体系更深层次的创建和维护[12-13]。

3.4 DRG 预测分组模型的使用提高了临床医师和编码员工作效率

本预分组于上传医保《南平市CHS-DRG 综合服务平台》前使用，避免临床医生和编码员耗费大量的时间查阅国家医疗保障疾病诊断相关分组（CHS-DRG）分组方案，界面友好简易，便于操作，可快速进行DRGs 分组查询，排查了DRG 不入组、入错组的风险，有效地减少和规避DRG 支付亏损的风险，降低不必要的损失，极大程度地提高临床医师和编码人员的工作效率，并节约了大量的人力物力成本。

综上所述，在信息化手段相对薄弱、编码工作人员不足的情况下，某科运用Excel 函数结合本土分组方案自主研发的预测分组模型应用效果较为理想，且该模型为零成本，评价结果客观，在开发过程中对编码和病案首页质控工作起到提高和指导作用，为临床医师和病案编码人员运用CHS-DRG 及准确编码提供思路和方法，促进DRG 付费工作的顺利运行。