山西省某医院冠心病病人住院费用分析

杨玉玲，孙梦姣，余红梅，周立业*

1.山西省肿瘤医院 中国医学科学院肿瘤医院山西医院 山西医科大学附属肿瘤医院，山西 030000；2.山西医科大学管理学院；3.山西医科大学公共卫生学院

近年来，我国逐步从“按项目付费”为主的后付制支付体系向“按病种付费”为主的打包预付制支付体系转变[1]。疾病诊断相关组(diagnosis related groups,DRGs)是目前世界上被公认为控制医疗费用持续不合理上涨的有效措施[2]。国家卫生健康委员会基于我国病人分类和临床诊疗实际情况研制《全国按疾病诊断相关分组收付费规范》方案，将住院病例根据临床相似性以及医疗资源消耗相似性进行分组，以此打包制定支付标准的预付制支付方式，并于2017 年开启收付费改革试点工作[3]。《中国心血管健康与疾病报告2020 概要》[4]指出，心血管病已成为我国居民死亡的首位原因，且患病率持续升高，冠心病是临床常见的心血管疾病，目前我国心血管病人高达3.30 亿例，其中冠心病病人1 139 万例，死亡率高达120/10 万。冠心病疾病负担沉重，具有发病率高、死亡率高、复发率高、病程长、难治愈等特点。本研究对山西省某大型综合医院冠心病病人的住院费用进行DRGs 付费研究，为山西省探究推行DRGs 付费、合理控制冠心病费用提供参考。

1 资料与方法

1.1 临床资料

选取2019 年1 月—12 月山西省某综合医院出院病人2 795 例。纳入国际疾病分类-10（ICD-10）编码以I25.1 开头（主要诊断为冠心病）的病例。剔除标准：缺漏项、极端异常值或明显逻辑错误的病例，病案质量为乙、丙、空缺等病例。

1.2 资料分析方法

选用K-Means 聚类算法进行住院费用划分，在此基础上用Logistic 回归分析筛选住院费用的影响因素，将该影响因素作为分类节点选用决策树模型中卡方自动交互检验法（CHAID）进行DRGs 分组。

2 结果

2.1 冠心病病人住院费用的影响因素

目前，划分住院费用没有统一的标准，有学者根据中位数将住院费用划为两类，聚类算法对住院费用的归类较中位数法更好，不同类别分界点免受中位数影响[5]。因此，本研究选取K-Means 聚类算法对住院费用进行划分，设置聚类数K=2，最大迭代次数为10，收敛准则为0，将住院费用划分为高低两类，见表1。将聚类后的住院费用作为反应变量，将可能影响住院费用的因素作为自变量，进行Logistic 回归分析，见表2。

2.2 冠心病病人DRGs 分组

根据Logistic 回归分析结果，将差异有统计学意义的变量均纳入建立决策树模型。决策树模型中CHAID 法要求Y满足正态分布，将住院费用取对数处理，设定决策树最大深度为3，父节点和子节点的最小个案数分别设为100 和50，拆分节点α默认0.05，验证模型效果为10 折交叉验证[5]。最终纳入决策树模型的变量包括住院天数、是否手术和性别，通过分析模型将2 795 例冠心病病人分为8 个组合，分组模型见图1。

图1 DRGs 分组结果

2.3 冠心病病人组合分析

对各组住院费用差异进行Kruskal-WallisH非参数检验，结果显示各组住院费用比较差异有统计学意义(H=1 125.659，P＜0.001)；组间异质性采用RIV 值进行检验，值越大即组间异质性越强[6-7]，本研究中RIV值为66.08%。由于各组住院总费用均为偏态分布，故选择各组中位数作为其标准费用参照值；病种权重能相对反映不同病种组医疗资源消耗程度，其值为各组Y与总Y的均值之比。其中DRGs4、DRGs5、DRGs7和DRGs8 的4 组病种权重明显大于1，说明组内病人医疗资源消耗程度相对较高[8]。在临床治疗过程中病人病情都不尽相同，也可能出现超限费用的情况。由于本研究住院费用呈偏态分布，查阅相关文献后，选择各组住院费用的第75 百分位数加1.5 倍四分位数间距作为费用上限参照值，四分位数间距可表示变异程度的高低且避免极端值的影响[7]。本研究中8 个DRGs组合共计超限病人88 例，占总例数的3.15%，超限总费用为1 521 789.83 元，占2.06%，其中DRGs 3 组超标例数占比、超出费用最高，见表3。

表3 不同分组冠心病病人的住院费用情况

3 讨论

3.1 选取冠心病病人进行DRGs 研究的意义

DRGs 分类的依据是病人疾病诊断，因此只有采取不同诊断和治疗方式下资源消耗显著的病人才适用于DRGs。本研究结果显示，不同治疗方式的冠心病病人住院费用比较差异有统计学意义（P＜0.05）。冠心病多发于40 岁以上人群，其患病率、再发风险较高，死亡率总体呈上升趋势，严重危害人群健康，且医疗费用较高，病人经济负担较重，故选取冠心病住院病人进行研究，有利于医院实现对医疗成本的控制，从而减轻病人疾病经济负担。为避免价格变动对费用研究的影响，本研究仅采用1 年内的数据进行DRGs 分组研究，随着临床医学不断发展进步和医疗成本的变化，DRGs 分组也需及时进行调整，才能最大限度地发挥作用[9]。

3.2 冠心病病人的DRGs 分组分析

本研究结果显示，住院天数、是否手术和性别作为决策树模型的主要分类节点将2 795 例冠心病病人分为8 个组合，与薛允莲等[10-11]研究结果一致。住院天数是第1 层分类节点，住院天数是多因素作用的结果，包括病人自身因素、医疗条件和医保政策等因素，单纯片面追求缩短住院天数可能会使医院积极收治轻症病人、诱导病人重复入院等现象，重点应放在通过各个中间环节进行精准把控，加强过程管理，一是严格管控术前检查时间，建议病人线上错峰预约；二是根据病人的病情合理安排日间手术；三是可根据病例组合指数（CMI）等指标制定科学合理的病人住院日，医院、科室应进行双重把控，多处发力，从而减少不必要的住院天数[12]。是否手术是第2 层分类节点，冠心病住院病人一类以检查和辅助治疗为主，主要包括冠状动脉造影等操作，另一类则以心脏支架类和搭桥手术为主。冠心病的诊断金标准是冠状动脉造影[13]，造影后若发现血管存在较严重狭窄，可以选择安放支架进行治疗。本研究发现，该病进行手术的病人平均住院费用远超其他病人，医用耗材特别是高值耗材是住院总费用的重要影响因素，卫材费是冠心病病人疾病经济负担的主要来源，医院可在保证疗效的同时更多推荐病人使用国产支架，医保部门可以通过对国产支架适当提高报销比例来引导病人选择更加经济有效的治疗方案，多方发力切实降低病人的疾病经济负担[14]。性别是第3 层分类节点，冠心病病人男性多于女性，且平均住院费用也均高于女性病人，多数男性病人住院时病情较重，需要进行手术治疗，其住院费用就会明显增加，这可能与男性职业性质、角色压力以及不良生活行为习惯等因素有关[15]。由于个体差异及实际诊疗需要，通常允许一定的超限比例，本研究中8 个DRGs 组合共超限病人88 例，占3.15%，超限总费用为1 521 789.83 元，占2.06%，即3.15%的超限病例消耗了2.06%的医疗资源，总体在合理范围内。

3.3 DRGs 与医院管理

DRGs 的实施以经济杠杆促进了病案填写的规范性[16]。在实施DRGs 后，医护人员病案信息填写规范与否会直接影响病人的DRGs 分组情况，继而影响DRGs 结算类别，造成病人补偿不足或医院经营亏损的情况。因此，医院要重视病案质量管理，为DRGs 的顺利实施奠定信息基础。一是要组织培训提高医院病案管理人员的业务水平，严格把关医院各科室的病案信息填写，严格控制书写错误率；二是医院信息技术科室要给予足够的技术支持，结合医学发展及医院实际运行情况及时更新数据库，通过后台监控DRGs 数据录入情况，发现异常及时与相关科室联系解决。

3.4 实施DRGs 对护理管理的启示

相关研究表明，DRGs 改革对于完善护理人员绩效考核具有一定借鉴意义[17]。不同疾病及疾病严重、复杂程度对护理的需求各不同，在护理人员绩效考核方案中纳入DRGs 相关指标进行测算更为准确和全面；依据DRGs 分组资源消耗相近原则，同组的护理资源消耗也具有相似性，对于相同或相近DRG 分组病人的护理需求可以配置相似的护理资源，从而进一步优化护理资源配置[18]。