疾病診斷相關組方法在妊娠分娩產褥期疾病中的應用

鄭州大學第三附屬醫院病案管理科(450052)

王 芳 孫紅霞

疾 病 診 斷 相 關 組(diagnostic related groups,DRGs)是一種基于疾病診斷和患者病情嚴重程度的疾病分類方法,是一種能夠較好地保持病例組合臨床同質和資源同質的工具[1]。它綜合考慮了病例的個體特征如年齡、性別、主要疾病、并發癥和伴隨癥,將臨床診療過程相近、住院花費相似的病例分到同一組,最大限度地保證每組的DRGs病例具有相同的臨床特點[2]。施行DRGs可有效控制醫療花費,從而節約醫療費用,并能提升醫療服務效率和醫療管理質量。孕產婦健康管理是母嬰安全行動計劃(2018-2020年)的重要內容之一,利用DRGs為管理工具,是提升婦幼保健機構醫療質量安全管理的一個重要契入點。本研究采用決策樹模型中窮盡卡方自動互動檢驗法(E-CHAID)對河南省某三級婦幼保健院妊娠分娩產褥期病例進行分析,以期為院內根據DRGs分組實現績效評估、提升醫院管理提供研究基礎,同時為制定河南省妊娠分娩產褥期收費標準,實現河南省DRGs付費的實行提供理論參考。

資料與方法

1.資料來源與預處理

收集河南省某三級甲等婦幼專科醫院2017年所有妊娠分娩產褥期疾病(ICD-10編碼為O00～O99)患者信息,收集內容包括年齡、住院天數、診斷名稱及編碼、手術及操作編碼、住院總費用及各項費用等。考慮到住院費用和住院天數為偏態分布,對數據進行“裁剪”以去除特殊值并調整數據的分布。采用“中段區間法”[3],其計算公式為:低位點=Q1-0.5(Q3-Q1),高位點=1.5×(Q3-Q1)+Q3,Q1是指第25%位數,Q3是指第75%位數。去除高低位點以外的數據,對數據進行處理后共獲21831例。

2.數據處理及分組賦值

利用SPSS20.0對數據進行單因素方差分析和多元逐步回歸分析,從相關因素中篩選出對住院費用有重要影響的因素,住院費用取自然對數作為因變量?？紤]到適齡婦女生育的風險,將年齡分為<20歲,20～35歲,>35歲。其他影響因素賦值見表1。

3.統計分析

利用excel對數據進行初篩與整理,SPSS20.0對數據進行單因素方差分析和多元線性逐步回歸,篩選對因變量(住院費用的自然對數)有重要影響的因素。多重線性回歸中對無序分類變量進行啞變量化,并對變量進行重復共線性診斷。

利用E-CHAID法建立DRGs分組。設置決策樹的停止生長條件為最大樹深度為3,父節點的最小樣本數為900,子節點的最小樣本數為450。每產生一個新的分類節點,拆分節點檢驗水平α=0.05。分組評價指標包括:風險值,風險值越低說明分組擬合良好；模型變異系數(CV),是衡量各觀測值變異程度的一個統計量,用于評價組內醫療資源消耗(住院費用)的同質性,變異系數越小說明組內變化越小,結果越穩定；方差減少量(R2)=(總離均差平方和-n個子集的總離均差平方和的總計)/總離均差平方和,是測量一個數據集被分解成n(n≥2)個子集后,子集間的變異對總變異解釋程度的指標,用來測量組合間的異質性程度,R2值越大,說明組間異質性越強,分組效果越好[4]。

結 果

1.基本情況

本研究共收集有效資料21831例,年齡在12～52歲,平均年齡(30.61±4.95)歲。<20歲237例,占1.1%;20歲～35歲17310例,占79.3%;>35歲4284例,占19.6%。住院天數為2～14d,平均住院天數為(6.04±2.78)d。平均住院費用為(8580.39±6535.70)元,中位數為6180.57元。

2.篩選影響住院費用的重要因素

在單因素分析的基礎上,以年齡、住院天數、手術方式、合并癥或并發癥、分娩結局等指標作為自變量,住院費用(自然對數)為因變量,進行多重線性逐步回歸,結果顯示手術方式、住院天數、合并癥有無、分娩結局4個變量進入回歸方程(F=6150.62,P<0.001),方程決定系數R2=0.738,說明4個變量對總費用的變異可以解釋73.8%。共線性診斷顯示各變量VIF值<5,說明各變量之間無多重共線性。

表2 妊娠分娩期疾病住院費用影響因素多元逐步回歸分析

3.DRGs分組結果

以多元逐步回歸分析結果所示5個影響因素為分類節點,住院總費用(自然對數)為因變量。采用E-CHAID方法對21831例數據進行分組。為使分類結構更直觀、更有代表性,特設置參數為:決策樹停止生長條件為最大樹深度為3,父節點的最小樣本數為900,子節點的最小樣本數為450,如果節點上的樣本量達不到此要求,則此節點為終末節點,不再進行分割。

分組模型最終分為3層,有16個DRGs組。第1層分類節點變量為分娩結局,第2層分類節點變量為住院天數和手術方式,第三層分類節點變量有無合并癥或并發癥。DRGs模型風險值為0.17,說明分組效果良好。各分組CV值在0.03～0.06之間,說明組內數據變化較小,有較好的同質性。方差減少量(R2)值為0.70,說明組間異質性良好。

表3 妊娠分娩產褥期疾病分組結果

4.計算各組的標準費用

根據分組結果,可知每個病例分組對應費用自然對數的中位數、四分位間距,按照75%分位點加1.5倍四分位數間距為費用(自然對數)參考值上限,25%分位點減0.5倍四分位數間距為費用(自然對數)參考值下限。將樣本中在費用上下限之外的病例剔除,計算每一個病例分組的住院費用標準值。其中,費用最高者的DRGs組為有介入或腹腔鏡手術者,最低DRGs組為無手術或操作非剖宮產住院天數為2天者。

表4 妊娠分娩產褥期疾病分組標準費用(元)

討 論

2016年7月原國家衛計委發布的《醫療質量管理辦法》中規定,醫療機構應當熟練運用醫療質量管理工具開展醫療質量管理與自我評價,而疾病診斷相關組(DRGs)績效評價正是重要的工具之一。由于不同的地理、文化、經濟收入、醫療保險、社會保障程度等的差異,導致不同地區的 DRGs 分組流程并不能共享[5]。本研究數據來源于某三級婦幼保健院,該院為所在地區圍產醫學中心、急危重孕產婦救治中心、產科質量控制中心，妊娠分娩產褥期疾病病種豐富,且有較成熟的臨床路徑管理經驗。因此對其妊娠分娩產褥期疾病資料的分析,可以為本地區婦幼系統DRGs分組研究提供依據。

國內對DRGs模型的構建有決策樹模型,常用算法有E-CHAID、CART和CHAID,而E-CHAID 算法在選擇最重要分組因素的能力和細分能力方面要優于后兩者[6]。本研究因變量為住院費用,屬連續性變量,故采用分組能力更強的E-CHAID算法對數據進行模型的構建。在納入研究因素中區別于傳統DRGs分組僅按是否手術區分,將腔鏡輔助和介入兩種手術納入手術方式變量之中,以期為特殊手術標準費用的制定提供方法借鑒。21831例妊娠分娩產褥期疾病按分娩結局、住院天數、手術方式、有無合并癥或并發癥等4個因素分為16個組,且分組在組間異質性和組內同質性方面均較好,R2值高于韓棟等對婦嬰疾病診斷分組[7],可能與納入因素分類更細有關。

本研究所在醫療機構為該地區圍產醫學中心、婦科內鏡診治中心,介入手術和腔鏡手術在醫療資源占用上不同于一般的手術和操作,研究結果顯示介入與腔鏡輔助手術自成一組,標準費用為18129.08元,DRGs權重為2.11,均顯著高于其他分組。另外剖宮產在醫療資源占用方面要高于其他妊娠結局。住院天數是影響住院費用的重要因素之一,與曾雁冰等研究結果一致[8],為積極應對按診斷相關分組預付費(DRGs-PPS)制度的推行,應大力推進臨床路徑工作,使診療工作更加規范,提高醫療質量,從而有效降低醫療成本而不會削弱臨床醫療效果[9]。值得注意的是,部分病例在術中或術后出現并發癥(如出血、或發熱等情況),由于生育報銷因素而再次辦理入出院,從而造成對DRGs分組及標準費用的計算會有低估的影響。