基于文献计量学的病种分值可视化分析

■ 姜子霞 黄炳花 王清亮 徐元慈

病种分值（diagnosis-intervention packet，DIP）又称基于大数据的病种组合，是对一定区域范围内的全样本病例数据进行统计分析，按照“疾病诊断+治疗方式”的共性特征对病案数据进行客观分类，形成每个疾病与治疗方式的聚类组合，并对每个组合根据资源消耗程度赋予权重值的一种分类方法[1]。DIP是应医保支付改革需要而产生，不仅能够客观反映疾病的严重程度、治疗方式的复杂程度以及诊疗过程中医疗资源的消耗程度，同时也能够反映临床诊疗行为的规范性、医疗质量与效率等情况。因此DIP不仅可应用于医保支付、基金监管，也可用于医疗管理、绩效分析等领域。本文拟通过对DIP相关文献进行计量分析，深入探讨该领域的研究特征和发展趋势。

1 资料与方法

1.1 文献检索策略

通过中国知网（CNKI）检索相关文献，检索式为“主题：病种分值”，检索时间从建库截至2020年12月31日。

1.2 文献纳入及排除标准

纳入标准：（1）文献内容涉及病种分值的文献；（2）文献类型包括学术期刊、学位论文等；（3）中文文献。排除标准：（1）报纸文章、政府文件、新闻报道，以及其他非学术论文形式的文献；（2）重复文献。

1.3 数据整理

对含义相同的关键词进行合并，如病种分值和DIP，统一使用病种分值；按病种分值付费、按病种分值结算和病种分值付费等，统一使用按病种分值付费。对属于同一机构，但因机构名称不统一或详尽程度不同导致不一致的，统一使用同一名称。如，对于一级机构名称为大学的，统一使用大学名称；对于机构名称包含医院的，包括大学附属医院，则名称统一具体到医院。

1.4 统计方法

采用CiteSpace 5．7．R5W软件将从CNKI导出的Refworks格式引文数据进行转换后导入软件进行分析。根据纳入的文献，将时间跨度设置为2009-2020年，每1年为1个时间切片，图谱修剪方式为未修剪，其余设置均为软件默认参数。分别对作者、机构和关键词进行可视化分析，绘制网络关系图。图中节点分别代表作者、机构和关键词，节点圆圈大小代表出现频次的高低，节点间连线的粗细代表相互之间关系的强弱[2]。对作者、机构和关键词进行突现分析时，γ=0．05，其余参数均为默认值。

2 结果

根据检索条件，共检索到194篇文献，排除不符合要求的文献后，最后纳入153篇文献。

2.1 文献外部总体特征

纳入的153篇文献，最早发表年份为2009年，文献数量为1篇，至2020年增长到48篇，年均增长率为42．18%；2016-2020年近5年的年均增长率为11．85%。

从发表期刊来看，《中国医疗保险》累计刊文量最大，为28篇，占总纳入文献数量的18．30%；其次为《中国社会保障》，累计刊文量为18篇，占总纳入文献数量的11．76%。刊文数量在2篇及以上的期刊共18家，占全部期刊数量的33．33%；这18家期刊的刊文数量共102篇，占总文献数量的66．67%。

2.2 作者网络关系的可视化分析

发文量最多的第一作者为陈树国、陈维雄和赵斌，各发表5篇；其次为郑秀萍，发表3篇。发表2篇及以上的第一作者共17位，占全部第一作者数量的13．49%；这17位作者发文量共44篇，占全部文献数量的28．76%。绘制文献作者的共现图，结果显示节点数162个，连线数174条，网络密度0．013 3。作者突现分析结果显示，共5位作者突现强度较大，其中陈树国的突现强度最大，强度系数为2．55，时间范围为2012-2015年（表1）。

表1 DIP相关文献作者突现分析

2.3 机构网络关系的可视化分析

发文量最多的前3位机构分别为广东省人民医院、淮安市社会医疗保险基金管理中心和中国劳动和社会保障科学研究院，累计发表文献数量分别为9篇、7篇和4篇。发文量在2篇及以上的机构数共18家，占总机构数量的18．75%；这18家机构发文量为55篇，占全部文献数量的35．95%。对机构进行可视化分析，结果显示节点数117个，连线数48个，网络密度0．007 1。机构的突现分析结果显示，共6个机构的突现强度较大，其中淮安市社会医疗保险基金管理中心的突现强度最大，强度系数为3．31，时间范围为2012-2015年（表2）。

表2 DIP相关文献涉及机构突现分析

2.4 关键词网络关系的可视化分析

对DIP相关文献的关键词进行分析，结果显示频次≥10和中心性≥0．1的关键词均为8个，两组间前7个关键词一致，最后一个关键词有区别，前者为疾病诊断相关分组，后者为点数法（表3、4）。关键词的共现图显示，节点数169个，连线数600条，网络密度0．0423，节点数最大的前3位关键词分别为按病种分值付费、医保支付方式和总额控制，出现频次分别为83次、48次和27次。关键词的突现分析结果显示，医保支付方式改革、医疗保险和定点医疗机构这3个关键词的突现强度较大（表5）。

表3 DIP相关文献高频关键词统计表（频次≥10）

表4 DIP相关文献高频关键词统计表（中心性≥0.1）

表5 DIP相关文献关键词突现分析

3 讨论

DIP源于江苏省淮安市医保支付方式改革，并最早由淮安市于2003年10月开始试行[3]，后广东省中山市、江西省南昌市、江苏省宿迁市等地借鉴其经验并陆续开展了按病种分值医保付费机制改革[4]。2020年10月，国家医疗保障局发布了《关于印发区域点数法总额预算和按病种分值付费试点工作方案的通知》，并于同年11月发布了《关于印发区域点数法总额预算和按病种分值付费试点城市名单的通知》和《关于印发国家医疗保障按病种分值付费（DIP）技术规范和DIP病种目录库（1．0版）的通知》，决定在71个城市开展按病种分值付费试点工作，并为各地开展按病种分值付费提供了方案指导和技术规范。由于DIP是应我国医保改革需要完全在本土创新产生，故又被称为“中国版DRGs”。本研究以2009-2020年CNKI收录的病种分值有关文献为研究对象，对关键词、作者和机构等进行可视化分析，以探讨DIP的研究特征和发展趋势。

本研究纳入的文献发表时间范围为2009-2020年，其中2009年仅有一篇。2009-2015年，DIP相关文献的发表数量均为个位数，到2016年才增长到两位数；2020年相关文献发表数量达到48篇，为历年最高，较2019年增长了65．52%，可能与国家出台病种分值付费相关支持政策有关。总体上，DIP相关文献年发表数量仍然较小，累计刊文量在2篇及以上的期刊也仅有18家。从文献作者和机构的网络图谱可以看出，发文量最多的是淮安市社会医疗保险基金管理中心的陈树国、广东省人民医院的陈维雄和中国劳动和社会保障科学研究院的赵斌。无论是研究者之间，还是各机构之间，虽有少数研究团队或合作网络存在，但总体上仍较分散，未形成广泛、紧密的研究团队和合作网络。同时，从分析结果也可以看出，发表文献数量较多的地域主要是目前开展按病种分值付费的省份，如江苏省、广东省等。作者和机构的突现分析结果列出了5个作者和6个机构，两者之间基本一致，突现的原因主要是至少连续两年发表了病种分值相关文章。

对关键词按照出现的频次和中介中心性分别进行统计，其中频次≥10的关键词共8个。本研究中，中心性＞0．1的关键词节点共8个，前7个与高频关键词相同，排序略有不同，第8个为“点数法”。从关键词共现图可以看出，本研究纳入文献的关键词之间的网络密度比较大，说明这些关键词之间的关系比较紧密，故未再进行聚类分析。关键词的突现分析结果不是很明显，仅给出3个关键词，分别为医保支付方式改革、医疗保险和定点医疗机构，突现强度系数不大，持续时间均为2年，“病种分值”相关关键词未在突现分析结果中出现，说明“病种分值”相关文献数量还比较少。此外，需要强调的是，与DRG有别于DRG-PPS类似，本研究认为病种分值是按病种分值付费的中间产物，不能与之等同，故未将两者合并。

4 建议

按病种分值付费与按人头、按项目等传统付费方式相比，具有促进合理医疗、节约医疗资源等优点，对于医保基金紧张的地区不失为一种可在短时间内推广应用的先进的支付方式。但与DRG相比，由于DIP分组较粗，可能会造成医院推诿同组内的危重症患者、制约医院开展新技术等问题。目前病种分值相关研究仍然较少，研究面较窄，建议：第一，加强团队协作和地域间交流合作，积极响应国家相关政策要求，鼓励适宜地区开展DIP专项研究和应用；第二，在推动病种分值在医保支付方式改革方面发挥重要作用的同时，要拓宽研究广度、增加研究深度，深入挖掘其在加强医疗管理、提高医疗质量与安全、强化绩效考核工作等方面的潜在价值；第三，通过建立健全相关制度和开展缺陷研究，为DIP应用打好基础，尽可能避免或减少其可能存在的弊端，使DIP能够更好地服务于政府管理部门、医疗机构和患者[5-7]。