基于熵值TOPSIS法的医院DRGs医疗服务水平综合评价

郑 艳,曾红莉,罗小霞

(1.武汉大学中南医院 医疗保险管理部,湖北 武汉 430071;2.武汉大学 公共卫生学院,湖北 武汉 430071)

收稿日期:2023-04-15.2019年以来,国家快速推进DRGs支付方式改革和公立医院绩效考核工作,相继出台了《关于加强三级公立医院绩效考核工作的意见》、《深化医药卫生体制改革2019年重点工作任务》、《国家三级公立医院绩效考核操作手册(2022版)》等政策文件。相应地,医院内部亟需在发展方式上从规模扩张型向质量效益型转变,在运行模式上从粗放式管理向精细化管理转变。DRGs的本质是通过疾病诊断分组,实现疾病之间、医疗机构之间的可比性[1]。基于DRGs指标实施医疗服务水平综合评价是推动医院精细化管理[2]、改进医疗质量、提高患者服务满意度的重要举措。目前,基于DRGs医院间的医疗服务综合评价研究较丰富[3],而基于DRGs医院内科室间的医疗服务综合评价则鲜有涉足。由于科室间DRGs分组和治疗方式的差异,如何优化传统的DRGs指标,构建适宜于医院内科室医疗服务水平评价的指标体系,是当前医院管理者需要研究和面对的重要课题。

在评价方法上,学者主要利用综合指数法、秩和比法、模糊评价法、因子分析法等方法赋予各评价指标相应权重,再对标准化处理后的指标进行加权计算来实施综合评价[4-5]。笔者以武汉市某三甲公立医院为研究对象,通过优化DRGs指标和改进评价方法来对各科室的医疗服务水平进行综合评价,探讨在DRGs医疗管理环境下,建立更加科学合理的科室医疗服务水平评价方案,找出医院内各科室的相对优势和短板,提出改进科室医疗服务水平的对策,从而提升医院整体医疗服务水平和医院管理水平。

1 医疗服务水平综合评价的指标体系与方法

1.1 综合评价指标体系

DRGs在医院医疗服务水平评价中应用越来越广泛[6],传统方式是以权重数、DRGs组数、CMI值、低风险组死亡率、中低风险组死亡率、时间消耗指数、费用消耗指数来构建DRGs指标体系。随着科室对DRGs相关概念的理解逐渐深入和DRGs付费政策的推广实施,传统DRGs指标中入组率已达到理想水平,而DRGs组数、DRGs总权重、CMI和中低风险死亡率等指标则因科室规模、科室病种、患者疾病覆盖范围差异而缺乏评比的公平性[7]。为改进传统评价指标的精细化程度和科学性,许昌等[8]运用Delphi法构建了包含产能与技术、效率与运营、质量与安全3个一级指标、15个二级指标的新型DRGs指标体系。笔者在已有研究的基础上,将针对医院间的评价指标调整为适合医院内科室间评价的指标,用相对指标替代绝对指标,减少指标之间的相关性,同时引入患者服务满意度评价,以增加评价指标的科学性、合理性和公平性,所设计的指标体系如表1所示。

表1 科室医疗服务水平评价的DRGs指标体系

1.2 研究方法

常用的医疗服务水平综合评价方法中,秩和比法是通过对标准化后指标进行编秩,再计算秩和比并依此进行排序的方法,该方法直观、易用,但未能充分利用定量指标中的信息;而加权非整秩次RSR法则在编秩和指标赋权方面进行改进,一定程度上避免了秩和比法中原始定量指标信息损失的缺陷,评价结果相对更加客观、准确[11];综合指数法和模糊评价法较适用于不易量化的评价,但在权重确立时难以客观、公正和稳定;因子分析法则适用于解决多指标之间存在相关性的综合评价问题[12]。结合选取的指标特征和医院内评价需求,采用熵值TOPSIS法进行医院内科室医疗服务水平的综合评价。

熵是信息论中对系统无序程度的一种度量,通过计算熵值可以衡量某项指标的离散程度﹐离散程度越大,则该指标对医疗服务水平综合评价的影响就越大,相应也具有较大的权重。熵值法就是用熵来确定权重的客观赋权法[13];而TOPSIS法则是通过确定各指标理想值来定义理想对象,测定评价对象接近理想对象的程度[14]。两者相结合而形成的熵值TOPSIS法就是利用熵值法计算各评价指标权重[15],将评价指标值与权重相乘得到加权后的指标值,再运用TOPSIS法确定各评价对象的优劣次序。熵值TOPSIS法对各评价指标客观赋权,具有指标数据缩放无关性,可有效避免因主观偏误而导致的权重偏差;评价中充分利用指标信息﹑减小指标信息的损失并降低样本容量限制与参考序列选择对评价的干扰,单调性好、鲁棒性强。但当指标数据中出现极端值时,熵值TOPSIS法则难以适用[16]。

2 科室医疗服务水平的综合评价

2.1 数据收集

选取武汉市某三甲医院为研究对象,收集该医院2021年度武汉市医保患者数据,剔除了DRGs入组率低的部分科室。通过整理数据,形成一个由48个科室样本组成的7个指标医疗服务水平综合评价问题,并构造出原始数据矩阵X,如式(1)所示:

(1)

式中:xij表示第i个科室第j项指标的数值,i=1,2,…,n,j=1,2,…,m。从院内选取10个有代表性科室进行综合评价分析,具体数据如表2所示。

表2 部分科室评价指标值

2.2 利用熵值法确定指标权重

(1)数据归一化处理。通过式(2)对各指标进行归一化处理,如果有数据小于等于0,此时需进行非负平移,平移单位为最小值的绝对值+0.01,以保证数据全部为正数可正常取对数计算,从而得到归一化处理后的矩阵P={pij}n×m。

(2)

(2)计算信息熵。信息熵反映了某一指标下各科室之间的水平差异,差异值越大,则该指标的信息熵就越小[17]。第j个指标的信息熵值计算公式为:

(3)

(3)计算熵权。第j个指标的信息效用值为1-ej,信息熵值越小,信息效用值越大,则该指标贡献就越大。为确保所有的指标权重和等于1,需对各指标的信息效用值进行归一化处理。由此,第j个指标的熵权计算方法为:

(4)

综合上述计算过程,可计算出各指标的权重,具体计算结果如表3所示。

表3 熵值法计算的权重

2.3 结合TOPSIS法进行综合排名

(1)指标同质化。为消除因各指标的单位、量纲和数量级差异对各科室医疗服务水平评价结果的影响,需要对各指标进行标准化处理,将各指标值统一映射到[0,1]区间上,使指标之间具有可比性。标准化处理方法如式(5)所示。

(5)

式中:maxxj为第j项指标的最大值;minxj为第j项指标的最小值。处理后指标的取值范围为[0,1],愈接近1表示该指标愈接近最优水平,具体结果如表4所示。

表4 院内各科室医疗服务水平同质化后结果

(2)构造加权矩阵。原始数据矩阵X经同质化处理后转化为新矩阵X′,将新矩阵X′的每列元素乘以对应指标的熵权系数,即可得到加权矩阵Z。

(6)

(4)测算最优、最劣距离。测算每个科室医疗服务水平与最优方案、最劣方案的欧式距离,分别如式(7)和式(8)所示。与最优方案距离越小,越高;与最劣方案距离越大,则该科室医疗服务水平越高。

(7)

(8)

(5)构造相对接近度。综合每个科室的最优距离和最劣距离,构造出相对接近度指标来反映该科室的整体医疗服务水平[18],并按相对接近度大小对各科室进行对比排序。针对第i个科室而言,其相对接近度Ci为:

(13)

Ci取值范围为(0,1),值越大越接近于1,表示评价的科室越接近最优水平,综合得分也越高。针对已选取的科室其评价结果如表5所示。

表5 科室医疗服务水平排名结果

3 评价方法应用分析

以医疗服务水平评价指标的重要性为横轴,科室医疗服务的绩效表现为纵轴,利用散点图方式将各科室各项指标的位置在二维空间中绘制出来。以指标熵权系数和医疗服务水平的总体平均值(0.143,0.621)为分隔点,将整个二维空间划分为4个象限[19],即继续保持区、供给过度区、缓慢改进区、重点改善区,所选10个科室的重要性-绩效分析(IPA)如图1所示。

图1 科室医疗服务水平的重要性-绩效分析图

从IPA分析图第I象限来看,A、G、J科室在每床日权重这一指标上表现优异,今后将继续保持和发扬优势;从第II象限来看,D、I、H科室在时间消耗指数这一指标上表现过于重视,医护人员可以根据病人实际情况对诊治时间进行调整;从第III象限来看,F科室在时间消耗指数表现不佳,H、J科室在患者服务满意度指标上绩效表现不佳,在资源允许的条件下,可以考虑逐步加以改善;从第IV象限来看,C、H、J科室在合并症占比、E、H科室在每床日权重指标上需要优先考虑,集中资源重点加以改进。

从医院管理部门角度看,评价结果可作为指导和激励科室提升医疗服务水平的客观依据。通过分析评价结果,可以掌握不同科室的医疗服务状况,明确管理工作重点,促进管理效率与效益的提升,提升医院整体医疗服务水平,从而为患者提供更加舒心、及时、优质的医疗卫生服务[20]。比如针对每床日权重、合并症占比偏低的E、H科室,医院将重点在技术帮扶和交流、高层次人才引进等方面给予支持,以提高其医治高难度和有伴随症病例的技术水平;针对时间消耗指数偏高的F科室,重点在促使科室优化就医流程、提高医护服务及时性、帮助患者加速康复,以提高其医疗服务效率;针对每CMI床日住院费用偏高,而每床日药耗外收入偏低的H科室,将其纳入合理控制医疗费用的重点监管对象,促使其控制费用结构,降低药品和耗材的费用,提高诊疗效率;针对患者服务满意度偏低的H科室,可以帮助科室医护人员提升服务理念,加强在医风医德方面的教育,督促其加强医患之间的沟通,改善医护人员服务态度、服务质量和及时性。

从科室主管角度看,可依据评价结果了解自身各指标的位次和综合排名,明确科室的优势与劣势,从而把握工作重点,并科学地制定规划、计划和措施。比如B科室,患者服务满意度和合并症占比较高,每床日权重、合并症占比偏低,而费用消耗指数和每CMI床日住院费用偏高,每床日药耗外收入偏低,因此该科室应重点对费用结构进行深入剖析,加强合理用药管控,加快病床周转效率,最大化发挥优质医疗资源作用。

4 结论

(1)在评价指标体系上,综合考虑了各科室在同行中水平、科室规模、科室病例的严重程度、科室收益、患者对医疗服务的感知等因素,选取每床日权重、合并症占比、时间消耗指数、费用消耗指数、每床日药耗外收入、每CMI床日住院费用、患者服务满意度7个指标,依此评价既能体现各科室运营效率、效益和患者对医疗质量认可度,也能够更加明确地指导科室的建设与发展,促进医院可持续地良性发展。

(2)在评价方法上,以医院内48个科室为样本、以7个评价指标为依据运用熵值法来计算权重,使赋权更加客观,可信度更高,确定的权重更能反映指标的区分能力和重要性。对评价指标进行同质化处理,实现指标数据的可比性。对同质化后的指标值进行加权,综合运用TOPSIS法对科室进行医疗服务水平排名,使得评价结果有较强的公正性、科学性和引导作用。最终所得的综合评价结果较准确地反映了医院内科室医疗服务水平的实际情况,较公正地体现了各科室的综合实力,排名靠前的科室皆为医院运行良好的科室。

(3)笔者在评价指标选择上规避了指标之间的耦合,在一定程度上降低了指标间相关性,但尚缺乏定量分析;此外评价指标变异程度过大会放大各指标熵权的差异,会影响最终评价结果的公平性,故采用除去奇异值的方法,但其评价范围受到影响。后期将从指标相关性分析和奇异值处理角度进一步改进熵值TOPSIS评价法,使其更好地结合医院医疗服务水平综合评价的客观实际。