慢性乙型病毒性肝炎DRGs分组研究*

吴俊霞 李育梅△ 黄松平 庄 勋 高月霞 钱 云 卢萍萍 张海东 葛莉莎

【提 要】 目的 探索南通市慢性乙型病毒性肝炎病例的DRGs分组方案，制定住院费用标准，为相关部门的医疗决策提供参考依据。方法 采用单因素分析和多元线性回归方法分析2014年1月1日至2018年12月31日出院主诊断ICD-10编码为B18.1的慢性乙型病毒性肝炎患者住院费用的主要影响因素，筛选节点变量，运用决策树模型进行病例分组，计算各组的标准费用。结果 以临床特征、手术操作及合并症/并发症为分类节点的关键变量，住院天数为影响变量，建立了5个疾病诊断相关分组，各组的标准住院费用分别为11138.1、12864.3、18693.5、32948.6及72026.8元，费用上限分别为25527.4、30846.7、57095.1、102463.4及160724.0元。结论 病例分组结果合理，具有可行性，住院费用标准可为医保支付和结算提供参考依据。

慢性乙型肝炎(chronic hepatitis B，CHB)作为一个全球性健康问题，是我国常见的、多发的慢性传染性疾病之一[1]。2006年的全国乙型肝炎流行病学调查显示一般人群乙型肝炎表面抗原(hepatitis B surface antigen，BHsAg)携带率为7.18 %，现有慢性感染者约9300万，CHB患者约2000万[2-3]。南通是乙型肝炎的高发区，其发病率高，治疗周期长且占用社会资源多，疾病负担较重，住院费用高且差异大。这与国内现行的按服务项目的后付制支付方式有关，它可导致过度医疗和医疗费用快速增长，而疾病诊断相关分组(diagnosis related groups，DRGs)可有效控制医疗费用的增加。DRGs是按照ICD-10的疾病诊断和ICD-9-CM3手术操作码，以病人为中心，根据患者的性别、年龄、治疗方式、主要诊断、手术处置、并发症或合并症、出院转归和住院时间等因素进行聚类，把病情、医疗资源消耗相似的出院病人归为同一诊断相关组，并制定各组相应的偿还费用标准的一种方法[4-6]。本研究对南通市某传染病专科医院5160例慢性乙型病毒性肝炎患者进行DRGs分组研究，制定住院费用标准，为相关部门的医疗决策提供参考依据。

资料与方法

1.资料来源

数据来源于南通市某三级甲等传染病专科医院2014年1月1日-2018年12月31日出院主诊断ICD-10编码为B18.1的慢性乙型病毒性肝炎患者的病案首页，剔除住院天数≤2天或≥100天，本次住院中有转入他科治疗其他疾病经历的患者，最终共剔除119例，获得有效病案5160例，收集性别、年龄、婚姻状况、医疗支付方式、户籍、临床特征、手术操作费用、住院天数、有无合并症/并发症、住院总费用等信息。

2.统计学方法

采用Excel 2016软件进行数据的汇总和整理，SPSS 19.0统计软件进行数据分析。运用单因素分析方法筛选出住院费用的可能影响因素，多元线性逐步回归方法构建回归方程，筛选出住院费用的主要影响因素，产生分类节点，运用卡方自动交互检测(CHAID)算法构建决策树分组模型，计算各组费用标准。

结 果

1.一般情况及住院费用影响因素分析

本次研究共收集慢性乙型病毒性肝炎患者有效病例5160例，其中男性患者占68.5%，病例多集中在30～50岁，占51.5%，已婚、有保险及本地户籍者居多，而临床特征为重型或手术操作费用大于500元的慢性乙型病毒性肝炎患者较少见。运用t检验或方差分析进行住院费用的单因素分析，结果显示住院费用差异均具有统计学意义，(P<0.001)，具体见表1。对住院费用和住院天数进行Pearson相关分析，结果显示住院费用与住院天数存在正相关关系，r=0.416，P<0.001。

2.住院费用主要影响因素分析

将性别、年龄、婚姻状况、医疗支付方式、户籍、临床特征、手术操作费用、住院天数及有无合并症/并发症等住院费用的影响因素作为自变量，住院费用作为因变量，α选入=0.05，α删除=0.1，进行逐步多元线性回归分析，结果显示住院费用与临床特征、住院天数、手术操作和并发症/合并症存在线性关系，标准偏回归系数分别为0.458、0.397、0.291和0.037。经假设检验F=2080.249，P<0.001，表明回归方程模型具有统计学意义。模型的决定系数为0.617，表示临床特征、住院天数、手术操作和并发症/合并症能解释慢性乙型病毒性肝炎患者住院费用变异的61.7%。共线性检验结果显示膨胀因子(VIF)均小于5，表明慢性乙型病毒性肝炎患者住院费用影响因素间不存在共线性[7]，具体见表2。

3.DRGs分组结果及效果评价

以住院费用为因变量，临床特征、手术操作及并发症/合并症为分类节点的关键变量，住院天数为影响变量，运用卡方自动交互检测(CHAID)算法构建决策树分组模型，交叉验证方法对模型进行自动修剪，决策树最大深度为3，父节点的最小样本为100，子节点的最小样本为50，拆分节点的检验水准为0.05。最终建立了5个疾病诊断相关分组，平均住院费用最高的是重型且手术操作费用≥500元的一组。以变异系数(CV)评价组内住院费用差异，结果显示各组CV均小于1，说明各病例分组组内住院费用的同质性较好。方差分析方法评价组间住院费用差异，F值为1172.118，P<0.001，表明5个不同的病例组合之间的住院费用差异具有统计学意义，说明分组效果较好。

表1 慢性乙型病毒性肝炎患者住院费用单因素分析结果

表2 慢性乙型病毒性肝炎患者住院费用影响因素的多元线性回归分析结果

表3 DRGs分组结果及效果评价

4.制定住院费用标准

基于以上病例组合分组，选用住院费用中位数作为各组的住院费用参考值，以各组预测费用的75%加上1.5倍四分位间距(IQR)作为住院费用上限，将住院费用超过费用上限者定义为超标费用，本次研究共出现超标费用者296例，约占5.7%。病种权重即指相应病例组合的例均住院费用与所有病例平均住院费用的比值，计算各组病种权重，权重越高说明病人消耗的资源越多[8]，具体见表4。

表4 各DRGs组的费用标准及权重

讨 论

1.统计方法和研究变量的选择

本次研究共收集了慢性乙型病毒性肝炎患者有效病例5160例，样本量较大，数据资料近似正态分布，所以在统计分析时未进行数据转换，直接使用住院费用数据进行分析。卡方自动交互检测(CHAID)算法构建决策树分组模型，将慢性乙型病毒性肝炎患者根据不同的临床特征、手术操作费用及有无合并症/并发症分成5个组，组内同质性较好组间异质性较大，分组效果较好。住院天数作为影响住院费用的重要变量，没有选入分组变量，而是作为影响变量纳入到决策树模型，主要是考虑到国内还没有实施规范化的临床路径管理，住院天数的变异较大，这与国内现有的研究一致[8]。本次研究未能将临床特征为非重型的慢性乙型病毒性肝炎患者细分至轻、中、重度，因为其数据不详，不能准确区分。手术操作不是采用有无手术操作分类，而是采用手术操作费用是否大于500元来分类，其原因在于：①慢性病毒性肝炎患者的手术操作在病案首页多有编码不全或漏编码现象，但是一般不会出现漏记费现象，所以采用费用信息进行分类数据较准确；②可以保留人工肝治疗、腹水超滤等主要的手术操作，剔除简单的穿刺、静脉插管及胃镜肠镜等较常规的检查或操作。由此可看出实现DRGs付费制度的改革对病案数据质量的高要求，详细而精准的病案数据是DRGs分组的基础。

2.各DRGs分组的住院费用标准及意义

DRGs是当今世界公认的比较先进的支付方式之一[9]。DRGs的实施既有利于促进临床、医院、患者治疗过程的管理以及疾病治疗的合理化，又有利于医疗保险部门和医院的成本管理，是使社会医疗保险基金能够趋于相对平衡的一种资源分配方法[10]。本研究以临床特征、手术操作及合并症/并发症为分类节点的关键变量，住院天数为影响变量，住院费用为因变量，运用决策树模型构建了5个疾病诊断相关分组，病例分组结果合理，具有可行性。结果显示各组的标准住院费用分别为11138.1、12864.3、18693.5、32948.6及72026.8元，费用上限分别为25527.4、30846.7、57095.1、102463.4及160724.0元，超标病例296例，约占5.7%，病种权重系数分别为0.7、0.9、1.6、2.4及4.7。说明病人所消耗的医疗资源越来越多，可为我市相关医疗决策部门实现慢性乙型病毒性肝炎的DRGs管理及费用偿付提供一定的参考依据。在推广应用此法时，将城市级别及居民消费水平作为重要参数考虑，更具实际意义。