TOPSIS 法與北京臨床重點?？圃u價法在住院醫療服務績效評價中的比較研究

應飛鳳，李娜

北京市海淀醫院（北京大學第三醫院海淀院區），北京 100080

20 世紀60 年代誕生的疾病診斷相關組（diagnosis related groups，DRGs），其本質是一種風險調整工具，是將臨床過程相近和（或）資源消耗相當的病例分類組合成為若干個組別，組與組之間制定不同的“權重”，反映各組的特征，以便直接或者經過權重調整后進行比較[1]，為產出多樣化的醫療服務績效評價提供可能。北京地區二級以上醫院每月出院病例病案首頁信息傳至北京市公共衛生信息中心，并通過北京地區住院醫療服務績效評價平臺獲取各病例的DRGs 分組信息，以及各DRGs組的地區基準值，這為各醫院各住院科室橫向評價提供了數據基礎。該研究主要應用TOPSIS 法和北京市臨床重點?？圃u價方法對樣本醫院各住院科室績效水平做出評價，可為管理者更加客觀地了解科室醫療服務能力，明確自身優勢和不足，為加強精細化管理提供科學、客觀地幫助和指導。

1 資料與方法

1.1 一般資料

以北京市某三級綜合醫院2019 年各科室的住院天數<60 d 的出院病例為研究對象，數據來源為北京地區住院醫療服務績效評價平臺的該院2019 年全部出院病歷首頁相關信息。

1.2 方法

該研究以樣本醫院所在地區“北京版診斷相關組（BJ—DRGs）”作為風險調整工具，參考北京市臨床重點專科評價指標，包括3 個維度6 個指標：①能力指標：包括 DRGs 組數、總權重值和病例組合指數（CMI）3 項指標；②效率指標：包括時間消耗指數、費用消費指數；③質量指標：低風險病死率。 分別采用TOPSIS 法、北京臨床重點專科評價法對樣本醫院的25 個住院科室進行分析和比較。

2 結果

2.1 樣本醫院服務效率逐步向好

樣本醫院作為一家區域醫療中心，2015 年以來，以學科及專業發展為方向，不斷加強醫院內涵管理，綜合提高醫療水平，取得了明顯效果。 病種組數不斷增加：DRGs組數越多說明醫院的綜合性越強，專業覆蓋面越廣，能提供的診療范圍就越大。CMI 值逐漸提高：CMI 值越大，表明醫院收治病例中技術難度大、資源消耗多的病例比重就越高；其中CMI 值>1 的有16 個科室，費用不斷降低，效率逐步提升，見表1。

表1 2015—2019 年醫院DRGs 運行情況

2.2 基于 Topsis 法的評價結果

2.2.1 建立原始數據矩陣 TOPSIS 法是一種可以將多個相關指標進行總體評價的方法，常用于衛生事業領域醫療質量方面的績效評價和衛生決策分析。其基本原理是用數理統計分析方法制訂出恰當的評價模型，對原數據矩陣進行同趨勢化和歸一化，尋找最優和最劣方案，根據評價對象與最優方案的貼近程度，從而對各評價對象的優劣程度進行客觀、科學的判斷。 2019 年樣本醫院各住院科室6 項指標變化情況，見表2。

表2 2019 年各住院科室六項指標情況表

2.2.2 同趨勢化處理 原始數據中有些是高優指標，比如總權重、CMI 和DRG 組數；有些是低優指標，如時間和費用消耗指數、低風險組病死率。將低優指標轉換為高優指標，如時間消耗指數和費用消耗指數等絕對指標采用倒數法（1/X），病死率等相對指標采用差值法（1-X）進行轉換；建立同趨勢矩陣。 并根據公式對同趨勢矩陣進行歸一化處理， 式中，Xij為第i個目標的第j個指標的值；Zij為歸一化后的指標，保證將所有指標限制在 0~1。

2.2.3 求解最優向量與最劣向量 將歸一化矩陣中每一指標的最大值作為正理想解D+和最小值作為負理想解D-構建矩陣從而計算各矩陣元素與正理想解和負理想解的歐式距離，最后得到歐式距離與正理想解和負理想解的接近程度加權Ci值通過加權 Ci值大小進行排序，加權Ci值越大，說明結果越接近最優水平[2]。 見表3。

表3 2019 年各科室 TOPSIS 法的 Di+、Di-、Ci 值及 Ci 排序科室D+D-Ci 排序科室7*科室18*科室25科室16*科室14*科室15科室24科室10科室20*科室5*科室11科室19科室17*科室9科室23科室22科室3科室2*科室12科室21*科室4*科室1*科室13科室8科室6 0.21 0.24 0.26 0.23 0.23 0.25 0.27 0.25 0.24 0.27 0.26 0.26 0.27 0.29 0.29 0.31 0.30 0.30 0.30 0.30 0.33 0.35 0.35 0.32 0.33 0.27 0.25 0.21 0.18 0.17 0.18 0.18 0.16 0.15 0.14 0.13 0.12 0.12 0.12 0.11 0.11 0.10 0.10 0.09 0.09 0.10 0.09 0.09 0.07 0.07 0.56 0.52 0.45 0.45 0.43 0.42 0.40 0.38 0.37 0.34 0.34 0.32 0.30 0.29 0.28 0.26 0.25 0.25 0.23 0.23 0.23 0.21 0.20 0.19 0.18 1234567891 0 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25注:*為外科科室

2.2.4 北京市臨床重點專科評價結果 參照北京市臨床重點?？圃u價辦法，對“低風險病死率”由低至高賦值：“0”賦值100%，0＜低風險組病死率＜0.2%賦值 90%，0.2%≤中低風險組病死率＜0.5%賦值80%,如此類推[3]。計算公式如下并以各指標的均值為標準值對原始數據進行標準化處理[4]。 見表4。

表4 2019 年各科室北京市臨床重點?？圃u價結果及排序

樣本醫院共有25 個臨床科室提供住院醫療服務并參與評價，習慣上將科室18 稱為內科科室，但是分析其總權重值構成：91.03%的總權重值由外科部分或非手術室手術部分DRG 病組構成，故將其修改為外科科室，外科科室有11 個，排序前5 位的科室均屬于外科科室。北京評價方法中綜合得分>1 的科室有12 個，外科科室有6 個，占到外科科室的54.55%，表明外科科室的醫療服務產出略高于內科科室，這與魏俊麗等[4]人的研究結果一致[3]。

計算兩種評價方法的Spearman 等級相關系數為0.930，數值越大，相關性越強，表明兩種評價方法結果一致性較高：科室 7*、科室 8*、科室 14*、科室 16*兩種方案排序均位于前5 位；科室6、科室13 兩種方案排序均位于后3 位；總體符合實際。

能力指標中優劣勢指標對結果影響較大：涵蓋的DRGs 組數最多的科室是科室7*，有188 個病組，比病種第2 多的科室多了47 個病組；總權重最高的科室是科室18*，同時該科室時間、費用消耗指數均為全院最低，分別只有 0.50、0.47；CMI 值最高的科室 25，這 3 個科室在TOPSIS 法評價中分別排在前3 位?？剖?*和科室13由于總權重值和CMI 值過低，在北京評價方法中排在倒序第1 位和第2 位。

3 討論

3.1 借助DRGs 評價工具可以提高科室內部精細化管理水平

以往評價一個醫院或者科室的績效通常用手術例數、出院人次、出院者平均住院日、業務收入等指標，這些量化指標常用于發展相對平穩的醫院或者科室的縱向比較，但由于沒有考慮病種構成、疾病難度構成等情況差異的影響，因此往往也無法得出科學客觀的評價結果[5-7]。DRGs 作為一種風險調整工具，通過采用同一地區同一版本DRGs 計量的結果，定期調整相應的權重及分組情況，大大降低了醫療服務產出多樣化對評估結果帶來的影響；使得各醫療機構、各科室之間的橫向比較成為可能。尤其是在各種醫改政策不斷推進的時候，采用當地DRGs 大數據作為標化工具，能夠真實地了解各臨床科室在診療技術難度、診療范圍等方面的優勢和不足，可以很好地保證結果的可比性、公平性，以便更加精準地進行學科管理，從而獲得更多的競爭優勢。 同時結合科室時間消耗指數以及費用消耗指數圖，可以直觀地尋找到提高效率的方向，這個評價指標還可以推廣到醫生工作組、護理工作組、每張床甚至每名醫務人員之間的評價比較，將科室管理的重點落實到細處，充分發揮醫務人員的主觀能動性，實現醫療質量的持續改進。 但是所有信息均來源于出院病例病案首頁，因此正確填寫病案首頁信息、正確編碼是前提和基礎。

3.2 選擇合適的評價指標

DRGs 的權重是基于區域內各個DRGs 的病例數、費用及其構成等數據，通過衛生統計學方法標化生成的，代表了DRGs 診治的復雜程度和醫療資源消耗量。 權重一般是用來反映不同病例類型之間治療成本的差異，病情越復雜，治療成本越高[8-10]。 但是，隨著醫改的深入推進，對藥品、耗材價格的控制和調整，很多依賴高值耗材的病例費用將大幅下降，比如經皮冠狀動脈支架植入心臟介入治療病例，由于支架費用的大幅下降，醫療費用也大幅下降，從而也導致了該類疾病組CMI 值降低，實際醫療護理難度并沒有下降，因此將CMI 值直接用于評價疾病的難易程度不太恰當，建議對指標進行標化，或者適當降低指標權重，或者依據評價目標的特點調整評價指標等[11-13]。 北京市臨床?？圃u價方法，計算相對簡單，但是醫療質量指標對結果影響過大，現實中低風險死亡發生的可能性相對很小，更多時候可能是由于數據填報不當導致的低風險死亡，或者當一個科室發生低風險死亡病例而總病例數較少會導致該值很高?？梢圆捎弥械惋L險病死率或者中高風險病死率作為評價指標，但是要關注重癥監護室的該類患者病死率。因為一般醫院重癥監護室患者多為轉科患者，當患者病情嚴重到一定程度后才轉至監護室，如果患者死亡，則出院科室歸集到重癥監護室，如果患者好轉，則一般轉科至原轉入科室，其總病例數相對較少，一旦有低風險或中低風險死亡病例，病死率的數值將會很高，將會嚴重影響評價結果[14-16]。

3.3 兩種方法結合開展的科室評價可增強評價結果可靠性

TOPSIS 法保留了更多的原始數據信息，對數據分布和樣本大小含量、指標的多少無嚴格要求，適用于多評價對象，多指標的樣本資料，可得出良好的可比性評價排序結果，其評價結果具有可靠性和真實性，被廣泛地運用于衛生事業領域的多指標綜合評價中，是一種相對客觀科學的醫療質量綜合評價方法。但也有其缺點：①當數據離散程度較大，即各評價對象數據差距較大時，評價結果不太穩定，難以達到預期效果。②評價結果的呈現方式過于尖銳，不太適宜對爭端較大的群體進行評價[17-18]。為了使結果更加公平公正，可以結合兩種評價方法，綜合使用，以增加評價結果的可靠性。

隨著信息化水平的不斷提高，各個區域DRGs 數據庫的建立和完善，在規范填寫住院病案首頁數據的前提下，充分利用DRGs 在風險調整上的合理性和有效性，同時應用TOPSIS 法和本區域臨床重點專科評價方法對住院科室績效水平做出評價，能夠迅速地聚焦短板科室，同時通過對大數據的深入挖掘分析，合理確定績效目標，通過精細化量化管理，提升醫院競爭力，提高醫院影響力。