宋松 王馨 于蔚

(青島大學(xué)附屬醫(yī)院，山東 青島 266003 1 財(cái)務(wù)部；2 資產(chǎn)與招標(biāo)管理部)

疾病診斷相關(guān)分組(DRG)是用于衡量醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量效率以及進(jìn)行醫(yī)療保險(xiǎn)支付的重要方法之一。DRG實(shí)質(zhì)上是一種病例組合分類方案，即根據(jù)年齡、疾病診斷、合并癥、并發(fā)癥、治療方式、病癥嚴(yán)重程度與轉(zhuǎn)歸及醫(yī)療資源消耗等因素，將患者分入若干診斷組進(jìn)行管理的體系。DRG目前正在全國大部分醫(yī)療機(jī)構(gòu)引入，作為當(dāng)前對(duì)住院患者醫(yī)保費(fèi)用結(jié)算方式具有前瞻性的管理制度，預(yù)計(jì)可提高醫(yī)療透明度和運(yùn)營效率，并控制醫(yī)療成本[1-3]。只有合理化的DRG才能實(shí)現(xiàn)DRG在醫(yī)院、科室及醫(yī)生之間的可比性評(píng)價(jià)，從而促進(jìn)醫(yī)療保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)與醫(yī)院之間開展平等對(duì)話，風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)[4-5]。本研究以我院婦科惡性腫瘤患者為研究對(duì)象，通過分析婦科惡性腫瘤患者DRG效能以及住院總費(fèi)用的影響因素，以期對(duì)DRG在臨床的應(yīng)用和推廣提供借鑒。

1 材料與方法

1.1 材料來源

依據(jù)國際疾病分類編碼和手術(shù)操作編碼[6-7]，從我院HIS信息系統(tǒng)提取出院日期為2020年7月1日—2021年6月30日患者的臨床資料。患者納入標(biāo)準(zhǔn)：①主要診斷編碼為C51～57(即婦科惡性腫瘤)的患者；②婦科惡性腫瘤DRG代碼為NA19、NA29、NR15的患者?；颊叩呐懦龢?biāo)準(zhǔn)：①住院天數(shù)>60 d者；②住院總費(fèi)用<1 000元者；③因各種原因沒有正確入組DRG者。按照上述標(biāo)準(zhǔn)共得到DRG患者1 655例，將患者依據(jù)DRG代碼不同，分為NA19組(873例)、NA29組(409例)和NR15組(373例)3個(gè)亞組。

1.2 研究方法

計(jì)算所有患者的DRG入組率、3組患者的住院總費(fèi)用分組變異系數(shù)(CV)以及總體方差減少系數(shù)(RIV)。入組率=分入DRG病例數(shù)/參與DRG病例數(shù)×100%；CV=DRG住院總費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)差/DRG平均住院費(fèi)用；RIV=Σ(DRG住院總費(fèi)用總離均差平方和-各個(gè)亞組住院總費(fèi)用總離均差平方和)/DRG住院總費(fèi)用總離均差平方和。

收集1 655例患者的就診方式、治療方式、手術(shù)級(jí)別、住院天數(shù)、出院方式、支付方式、藥品占比、耗材占比及住院總費(fèi)用等指標(biāo)，分析DRG患者住院總費(fèi)用的影響因素。

1.3 統(tǒng)計(jì)方法

采用SPSS 26.0統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。計(jì)數(shù)資料以例(率)描述，計(jì)量資料采用K-S檢驗(yàn)分析各指標(biāo)正態(tài)性，非正態(tài)指標(biāo)以M(P25,P75)描述。DRG 3個(gè)亞組間總費(fèi)用的比較采用Kruskal-WallisH檢驗(yàn)，對(duì)總費(fèi)用進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后，采用t檢驗(yàn)和方差分析進(jìn)行總費(fèi)用影響因素的分析。采用Pearson相關(guān)性分析對(duì)不同變量的線性關(guān)系進(jìn)行分析，采用多重線性回歸法分析DRG住院總費(fèi)用的影響因素。以P<0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 患者一般資料

1 655例患者的平均年齡為(52.85±12.01)歲；平均住院天數(shù)為(8.61±4.72)d；婦科惡性腫瘤高發(fā)年齡(45～59歲)的患者占比為48.27%；醫(yī)?；颊哒急葹?2.33%，非醫(yī)保患者占比為27.67%；手術(shù)治療患者占比為78.55%，手術(shù)級(jí)別以三、四級(jí)手術(shù)為主，三級(jí)手術(shù)患者占比為21.57%，四級(jí)手術(shù)患者占比為54.26%；患者住院總費(fèi)用28 464.12(17 060.31,35 270.30)元。

2.2 DRG效能評(píng)價(jià)

DRG患者入組率為98.56%，NA19、NA29和NR15 3個(gè)亞組患者的住院總費(fèi)用CV分別為0.34、0.55和0.86，組內(nèi)一致性較好；住院總費(fèi)用RIV為60%，組間異質(zhì)性不明顯。

2.3 NA19、NA29和NR15 3組患者間住院總費(fèi)用比較

3個(gè)亞組患者的住院總費(fèi)用經(jīng)K-S檢驗(yàn)均不服從正態(tài)分布，采用Kruskal-WallisH檢驗(yàn)對(duì)3組患者住院總費(fèi)用進(jìn)行比較，3組間住院總費(fèi)用存在顯著差異(H=847.440，P<0.001)，見表1。

表1 NA19、NA29和NR15 3個(gè)亞組間患者住院總費(fèi)用比較Tab.1 Comparison of total hospital costs between the NA19, NA29, and NR15 subgroups

2.4 DRG患者住院總費(fèi)用的影響因素分析

2.4.1DRG住院總費(fèi)用的單因素分析 結(jié)果顯示，不同就診方式、治療方式、手術(shù)級(jí)別、出院方式及支付方式的住院總費(fèi)用存在顯著差異(t=-2.617～2.647，F(xiàn)=32.537、701.537，P<0.05)，詳見表2。Pearson相關(guān)性分析顯示，住院天數(shù)、耗材占比與住院總費(fèi)用之間存在中強(qiáng)度正相關(guān)關(guān)系(r=0.611、0.629，P<0.05)；藥品占比與住院總費(fèi)用間存在低強(qiáng)度負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=-0.307，P<0.05)。

2.4.2DRG住院總費(fèi)用的多重線性回歸分析 采用多重線性回歸分析方法分析DRG組患者住院總費(fèi)用影響因素，根據(jù)單因素分析和Pearson相關(guān)性分析結(jié)果，將P<0.05的變量納入多重線性回歸模型，作為自變量的指標(biāo)有就診方式、治療方式、手術(shù)級(jí)別、住院天數(shù)、出院方式、支付方式、藥品占比和耗材占比，具體賦值情況見表3。采用逐步回歸法最終確定與DRG住院總費(fèi)用相關(guān)的影響因素，包括就診方式、治療方式、手術(shù)級(jí)別、住院天數(shù)、藥品占比和耗材占比，根據(jù)回歸系數(shù)得出回歸方程Y=8.907+0.244×就診方式-0.517×治療方式+0.192×手術(shù)級(jí)別+0.052×住院天數(shù)+0.004×藥品占比+0.023×耗材占比，見表4。

3 討 論

3.1 DRG效能評(píng)價(jià)

本研究顯示，2020年7月1日—2021年6月30日本院婦科惡性腫瘤患者的DRG入組率較高(98.56%)，入組率一般用來反映DRG分組方案對(duì)樣本數(shù)據(jù)的識(shí)別能力，入組率越高，表明該DRG方案越能夠準(zhǔn)確地識(shí)別樣本數(shù)據(jù)編碼規(guī)則及反映病案首頁數(shù)據(jù)的完整性。CV可用來衡量DRG組內(nèi)穩(wěn)定性，CV值越小表示組內(nèi)差異越小，即同質(zhì)性越好。本研究中NA15組、NA29組和NR15組3組的住院總費(fèi)用CV值均小于1，因此3個(gè)亞組中患者醫(yī)療資源消耗水平均相似。RIV可衡量DRG組間差異性，RIV越大說明DRG的亞組間整體差異性越大。本研究結(jié)果顯示DRG住院總費(fèi)用的RIV為60%，說明各亞組間對(duì)醫(yī)療資源(人力、材料、設(shè)備及資產(chǎn))的消耗無顯著差異，上述結(jié)論與張雅莉等[8]對(duì)剖宮產(chǎn)DRG研究結(jié)論一致。因此在DRG分組方案測算過程中，應(yīng)密切結(jié)合DRG技術(shù)規(guī)范和細(xì)分組方案標(biāo)準(zhǔn)，充分考慮醫(yī)療難度、醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)、新技術(shù)和新項(xiàng)目等方面。例如目前同一部位的不同手術(shù)方式(達(dá)芬奇、腔鏡、開放手術(shù))沒有單獨(dú)細(xì)分，而是執(zhí)行同樣的支付標(biāo)準(zhǔn)，會(huì)直接影響新技術(shù)新項(xiàng)目的開展。同時(shí)，醫(yī)療機(jī)構(gòu)也應(yīng)積極參與醫(yī)療保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)DRG細(xì)分組、權(quán)重設(shè)置與協(xié)商談判，雙方平等對(duì)話，共擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步完善符合本地的細(xì)分組方案，以便縮小組內(nèi)變異[9-10]，使疾病組內(nèi)病例的醫(yī)療資源消耗更加相近，提高分組科學(xué)性以及付費(fèi)準(zhǔn)確性[11]，從而改善DRG效能。

表2 DRG住院總費(fèi)用的單因素分析[萬元，M(P25,P75)]Tab.2 A univariate analysis of total hospital costs after DRG [ten thousands yuan, M(P25,P75)]

表3 變量及其賦值情況表Tab.3 Variables and their assignments

表4 各指標(biāo)對(duì)DRG住院總費(fèi)用影響的多重線性回歸分析Tab.4 A multiple linear regression analysis of the inf-luence of each indicator on total hospital costs after DRG

3.2 DRG住院總費(fèi)用的影響因素評(píng)價(jià)

本研究表明，不同就診方式、治療方式、手術(shù)級(jí)別、住院天數(shù)、藥品占比和耗材占比均與婦科惡性腫瘤患者住院總費(fèi)用相關(guān)。急診就診患者的住院總費(fèi)用高于門診就診患者，主要考慮急診患者可能會(huì)有并發(fā)癥搶救等需要，病情較門診患者更復(fù)雜、嚴(yán)重，需要占用更多醫(yī)療資源進(jìn)行救治。住院天數(shù)也是影響DRG住院總費(fèi)用的重要因素。住院天數(shù)越多，總費(fèi)用越高，住院天數(shù)是能直接反映醫(yī)院綜合管理水平、醫(yī)療護(hù)理質(zhì)量及醫(yī)院工作效率和經(jīng)濟(jì)效益的重要指標(biāo)[12-14]。住院時(shí)間長與患者病情嚴(yán)重程度及醫(yī)院管理效能均有關(guān)，因此提高病床使用率、加快床位周轉(zhuǎn)、降低平均住院日可以有效降低DRG患者住院總費(fèi)用[15]。藥品費(fèi)、耗材費(fèi)也是影響患者住院總費(fèi)用的重要因素[16]。隨著藥品及耗材占比的增加，總費(fèi)用呈上升趨勢(shì)，故合理控費(fèi)，降低藥品、耗材占比，也是DRG控費(fèi)的主要途徑之一。在DRG付費(fèi)模式下，藥品、耗材統(tǒng)一納入到住院總費(fèi)用管理，在國家現(xiàn)行的藥品、耗材零差價(jià)的政策背景下，醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)該充分利用國家集中采購平臺(tái)，實(shí)施集中帶量采購，降低藥品、耗材采購價(jià)格，從而降低醫(yī)療成本[17]；另一方面，應(yīng)根據(jù)臨床路徑控制患者合理用藥，對(duì)各病組設(shè)置藥品、耗材占比指標(biāo)，防止藥品濫用，降低患者的不合理醫(yī)療消費(fèi)，充分利用醫(yī)院有限的醫(yī)療資源，提高醫(yī)院經(jīng)濟(jì)效益。

DRG付費(fèi)的初衷是為了促進(jìn)醫(yī)療保險(xiǎn)部門、醫(yī)療機(jī)構(gòu)及患者三方協(xié)同管理醫(yī)療費(fèi)用，合理利用有限的醫(yī)療資源，實(shí)現(xiàn)真正意義上對(duì)醫(yī)保資金的總量控制。在此背景下，醫(yī)療機(jī)構(gòu)的臨床行為和運(yùn)營模式面臨流程再造，醫(yī)院要自覺地進(jìn)行結(jié)構(gòu)調(diào)整，有效控制費(fèi)用的過快增長，通過精準(zhǔn)分組編碼、預(yù)知資源消耗限額、縮短患者住院天數(shù)、擴(kuò)大臨床路徑及循證醫(yī)學(xué)的應(yīng)用范圍等建立動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，同時(shí)主動(dòng)適應(yīng)醫(yī)保政策變革，DRG付費(fèi)制度改革之路才能越走越順。

利益沖突聲明：所有作者聲明不存在利益沖突。

ConflictsofInterest： All authors disclose no relevant conflicts of interest.

作者貢獻(xiàn)：宋松、于蔚參與了研究設(shè)計(jì)；宋松、王馨、于蔚參與了論文的寫作和修改。所有作者均閱讀并同意發(fā)表該論文。

Contributions： The study was designed bySONGSongandYUWei. The manuscript was drafted and revised bySONGSong,WANGXin, andYUWei. All the authors have read the last version of the paper and consented submission.