三种方法对诊断相关组相对权重设置的探究

彭伟彬+刘颜+梅婧

[摘要] 目的 三种方法对诊断相关组相对权重设置的探究。 方法 基于住院费用的五大类费用构成，通过三种方法确定各类费用的占比，并采用CN-DRGs（2016版）对北京大学深圳医院各DRG组相对权重进行测算。 结果 该院2016年纳入研究病例数57719例，三种方法计算得出的DRG组分布、总权重、CMI值差异无统计学意义，总权重和CMI值分别为57523.54，57538.42，56955.98和0.9966，0.9969，0.9868。 结论 在实际应用DRGs进行能力维度的绩效评价时，需结合临床经验和统计学方法对各DRG组相对权重进行进一步的研究。

[关键词] 相对权重；费用占比；诊断相关组；绩效评价

[中图分类号] R3 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2018）01（a）-0150-05

[Abstract] Objective To explore the relative weight setting of diagnosis related groups. Methods Based on the five categories of cost composition of the cost of hospitalization， through three methods to determine the proportion of various types of costs， and calculated the each DRG group relative weight on Peking University Shenzhen Hospital through the CN-DRGs （2016 version）. Results The number of cases admitted to the study in the hospital in 2016 was 57719. The DRG group distribution， total weight， CMI was not very different among the three methods of calculation results. The total weight and CMI was respectively 57523.54， 57538.42， 56955.98 and 0.9966， 0.9969， 0.9868. Conclusion To apply DRGs for the performance evaluation of capacity dimension， the relative weight of each DRG group should be further studied in combination with clinical experience and statistical method.

[Key words] Relative weight； Cost ratio； Diagnosis related groups； Performance evaluation

診断相关组（diagnosis related groups，DRGs）是“病例组合”在应用管理领域中最为著名的一种，其结合临床经验和统计理论将临床过程相近和（或）资源消耗相当的病例分成若干个诊断组进行统一管理[1]。在进行绩效评价时，医疗服务提供者总权重数和病例组合指数（CMI）的计算是基于各个诊断组的相对权重（relative weight，RW），为了减少医疗服务价格扭曲对诊断组RW的影响，更好地体现医务人员的劳动价值，CN-DRGs将住院费用按“医疗”“护理”“医技”“药品”和“管理”五大类各占20%计算RW。本研究基于以上五大类费用的构成对各DRG组RW的确定进行探讨，以期找到诊断相关组更加优化的权重设置，为其实际应用提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源

本研究采用2016版CN-DRGs（共826组）对北京大学深圳医院2016年59481条出院病例进行疾病分组，共产生699个DRG组。通过病案号、住院次数和出院日期与DRG分组结果产生关联，提取出每一个病例的五大类详细费用信息。见表1。

1.2 方法

运用Excel 2007对提取的原始数据进行分类、筛选、清洗，采用SPSS 16.0进行统计学分析。计数资料比较采用χ2检验，相关性分析采用Spearman秩相关，回归分析采用多重线性回归。以P < 0.05为差异具有统计学意义。计算相对权重采用以下公式：

其中A、B、C、D、E为各类费用的占比，且A+B+C+D+E=100%，考虑到资料的获得性及结果的可比性，计算相对权重时采用该院2016年符合具体要求的出院病例作为全样本。

2 结果

2.1 纳入研究的DRG组及病例

2016年该院总出院病例数59481例，入组病例数57828例，排除病例数352例，未入MDC病例数405例，QY病例数896例，入组率97.80%。其中：入组率=入组病例数/（病例总数-排除病例数）×100%；排除病例数指住院天数大于60 d或者费用小于100元的病例；QY病例即奇异病例，指主要诊断与主要手术不符合的病例。

为了使DRG组比较更具代表性，本研究按照文献剔除标准，即某DRG组的出院病例数少于病例总数的50/100万的组别予以剔除，因此剔除病例数低于2.8914例的DRG组，共剔除75个DRG组（10.73%）及109例（0.19%）病例。最终纳入研究的DRG组数为624组，研究病例数为57719例。

2.2 三种方法计算各DRG组RWendprint

第一种：五大类费用全纳入，某DRG组RW计算中A、B、C、D、E均為20%；

第二种：剔除五大类费用中的药品费用，某DRG组RW计算中A、B、C、E均为25%；

第三种：五大类费用全纳入，某DRG组RW计算中A、B、C、D、E均通过多重线性回归分析后确定，分别为17%、7%、20%、35%、21%。具体回归分析如下：①考虑医疗费用多为偏态分布，采用“中段区间法”（inter quartile range，IQR）[2]去除总费用中存在特殊值的病例。②对五大类费用及总费用进行对数转换后，以医疗费用、护理费用、医技费用、药品费用和管理费用为自变量，总费用为因变量，采用Enter法进行多重线性回归分析，结果见表2。多重线性回归方程R2=0.836，接近于1，样本数据很好地拟合了选用的线性回归模型；Durbin-Watson值为1.569，接近于2，各自变量独立性好；F=51720.396，P=0.000，该方程有统计学意义。各自变量VIF均小于4，不存在共线性问题。③计算五大类费用占比，某类费用占比=某类费用标准化系数绝对值/五大类费用标准化系数绝对值之和

2.3 三种方法各DRG组RW的分组比较

以[0.00～1.00）包含的组数最多，分别为375组，375组和387组，其次是[1.00～2.00），两组合计均占总DRG组数的80%以上，第一种和第二种，第一种和第三种的分组频数在分布上均无统计学差异（χ2=3.264，P=0.515，χ2=0.764，P=0.943）。见表3。

2.4 三种方法RW前20位DRG组比较

第一种和第二种RW前20位共同出现的DRG组共17组324人次，分别占前20位DRG总组数的91.78%和92.84%。第一种和第三种RW前20位共同出现的DRG组共16组312人次，分别占前20位DRG总组数的88.39%和90.70%。见表4。

2.5 三种方法低权重段（2.00以下）统计比较

从DRG组数、人次数、权重数、CMI四方面对三种方法低权重段（2.00以下）进行统计比较，见表5。第一种和第二种、第一种和第三种在低权重段的DRG组数及其覆盖的就诊人次一致性很高（RW<2 DRG组：χ2=0.000，P=0.982；RW<2病例数：χ2=0.008，P=0.930），其相应的总权重和CMI一致性也很高（总权重：χ2=1.931，P=0.165，χ2=0.272，P=0.602；总CMI：χ2=0.000，P=1.000，χ2=0.000，P=1.000）。但是，第一种和第二种、第一种和第三种得到的权重数值之间均有所不同：第一种有194个DRG组RW大于第二种，413个DRG组RW小于第二种，两组仅17组RW相同；第一种有457个DRG组RW大于第三种，141个DRG组RW小于第三种，两组仅26组RW相同。

2.6三种方法计算科室CMI情况比较

不同医院科室设置不统一，将该院的科室转换成广东省卫生统计网络直报标准科号共31个。第一种和第二种、第一种和第三种均有10个科室顺序不变，占32.26%，前者升序或降序1～3个名次的科室分别为6个、7个、5个，升序或降序4～6个名次的科室各1个；后者升序或降序1～3个名次的科室分别为13个、3个、2个，升序或降序4个和7个名次的科室各1个。见表6。

3 讨论

3.1 诊断相关组相对权重现况描述

诊断相关组通常是从能力、效率、质量三个维度对医疗服务提供者进行绩效评价，其中能力维度包含DRG组数、总权重数和病例组合指数（CMI）三个指标[3]。CMI值大小可以反映医疗服务提供者治疗疾病的技能难度水平，计算公式：某单位CMI值=该单位的总权重数/该单位的总病例数[4]，可见，CMI值体现的是该单位的例均权重，而其中的权重指的是各DRG组的RW。因此，在实际评价医疗服务提供者能力水平时，RW的合理设置便显得格外重要。CN-DRGs分组权重计算方法是以资源消耗为核心，即基于患者在住院期间所消耗的治疗成本。然而我国医疗费用价格体系存在一定程度的扭曲[5]，主要表现在技术劳务和知识价值在价格形成和调整中没有得到充分体现，药品和材料价格居高不下。近年来，全国各地陆续实施取消药品加成政策，并通过调整医疗服务价格和增加财政投入等方式来维持医院的正常运营[6]，这在一定程度上使医疗费用价格趋于合理化，但直接采用医疗总费用来计算RW必然是不合理的，需对总费用进行拆分，将详细费用类别进行归类并赋予恰当的占比，从而计算出有说服力的RW。

3.2 剔除药品费用对能力维度绩效评价的影响

目前我国药品和材料等在总费用中仍占据了较高比重，而这些费用往往不足以反映疾病的危重程度和治疗的技术难度，为了更好地体现劳务和技术价值，尝试剔除药品费用，通过其余四大类费用计算各DRG组RW，结果与未剔除前比较发现：在RW分组中，两者DRG组数在各组中分布无明显差异，尤其在[0.00～1.00]和[1.00～2.00]中，两组的频数差异更小。在RW最大的前20个DRG组中，两者有超过90%的组别一致，在RW<2的DRG组别中，两者有超过99%的组别一致，虽然两者在具体的权重数值中存在较明显的差异，但两者的总权重数和总CMI值基本相近。在比较两者科室CMI值时，剔除药品费用后，绝大多数科室所得CMI值比未剔除前小，在排序上，RW在1.5以上的科室顺序不变，其余科室顺序存在不同程度的升降。CMI值应用到科室比较时，不同科室由于收治患者类型不同，直接运用CMI值比较同一医院不同科室医疗水平有所欠妥，一般用于比较同一科室不同时间段治疗疾病的技能难度水平，因此，剔除药品费用后CMI值用于科室绩效评价时不受科室顺序升降的影响。以上均表明在现有的计算体系中，药品费用对医院的绩效评价指标计算影响不大。endprint

3.3 多重线性回归确定费用占比对能力维度绩效评价的影响

鉴于剔除药品费用后，计算得出的DRG组分布，总权重，CMI值与未剔除前差异很小，对绩效评价指标的比较影响不大，尝试单纯从统计学方法上确定五大类费用的占比。在对五大类费用进行多重线性回归分析时发现，护理费与总费用呈负相关，即总费用越高，护理费反而越低，与患者住院时间和各科室产生的费用构成不同有关。对入组病例的护理费与住院时间进行Spearman秩相关分析可知住院时间越长，护理费越高（rs=0.856，P=0.000）；而外科患者一般住院时间比内科患者短，且常需进行手术治疗，尤其是部分患者手术中需使用高值耗材，造成外科患者产生的费用通常比内科的多，综合各种因素可解释护理费与总费用呈负相关的现象。该种方法确定的药品费用占比高达35%，而护理费用占比仅占7%，验证了医疗费用价格体系不合理的观点。然而仅从统计学角度上计算出的DRG组分布，总权重，CMI值与五大类费用占比均为20%的差异无统计学意义。

3.4 对诊断相关组相对权重的思考与展望

三種方法从不同角度计算得出的结果差异无统计学意义，表明在进行绩效评价时，仅从五大类费用占比的设置上无法很好地反映医务人员的劳务和技术价值。因此，建议在实际应用DRGs进行绩效评价时，需结合临床经验和统计学方法对各DRG组RW进行进一步的研究。如增加样本量，在区级、市级、省级层面上进行测算、对五大类费用中的26小类费用进行占比研究、临床工作者对RW值进行论证等，从而确定更符合实际情况的诊断相关组权重设置。

[参考文献]

[1] 刘颜，彭伟彬，肖平，等.诊断相关组在我国医疗服务绩效评价中的应用现状[J].现代医院，2016，16（9）：1351-1353，1356.

[2] Beth R，Stephen S. Comparing diagnosis-related group syst?ems to identify design improvements[J].Health Policy，2008， 87：82-91.

[3] 石艺，忻红玉，刘海云，等.云南省三级医院基于DRGs的医疗服务绩效评价研究[J].中华医院管理杂志，2014， 30（3）：217-220.

[4] 刘婉如，张乐辉，仇叶龙，等.病例组合指数在医院绩效评价中的调整方法与应用[J].中华医院管理杂志，2015， 31（11）：843-845.

[5] 胡敏，祝菁菁，朱碧帆，等.上海市三级医院疾病诊断分组系统的模拟与评估[J].中国卫生政策研究，2015，（9）：19-24.

[6] 魏晋才，池文瑛，许东晨，等.取消药品加成后公立医院内部运行机制变革与绩效改进[J].中华医院管理杂志，2017，33（2）：98-101.

（收稿日期：2017-09-13 本文编辑：李雅南）endprint