DRG支付制度下的临床路径实施效果评价研究——基于间断时间序列模型

谷成胜 石 平 何明方 康 周 马崇淇 肖 健

（广元市中心医院病案统计科 广元 628000）

本研究以四川省某三甲医院为例，依托临床路径管理前后的医院运营及DRG 评价指标体系数据，利用间断时间序列模型评估临床路径对医院运营及DRG 指标的影响程度，为医疗机构主动适应医保支付方式改革提供借鉴。

1 资料与方法

1.1 资料来源

选取四川省某三甲医院2019年1月—2021年7月的历月临床路径相关数据和DRG 维度数据，原始信息取自医院HIS 系统和市医保局住院医疗服务DRG 评价平台。评价指标包括：（1）基本情况：入径率、路径完成率和平均住院日等；（2）DRG 维度指标：CMI、总权重、费用消耗指数、时间消耗指数、标准化死亡率等。由于医院于2020年6月份为适应DRG 支付方式改革而规范管理临床路径，因此将2019年1月至2020年5月设定为干预前组，将2020年7月至2021年7月设定为干预后组。

1.2 研究方法

间断时间序列模型（inter r upted t ime ser ies analysis，ITS）是一种常用于评估干预措施长期内作用效应的准实验研究设计，该方法在综合研判待研究行为原进展趋势的基础上，通过收集干预行为前后多个观测点上特征变量信息，采用分段线性回归拟合模型，即以干预措施实施点为间隔，分段构建以时间点为自变量，以结局特征数值为因变量的线性回归方程，通过参数检验结果对比干预措施产生的水平改变和斜率变化，模拟出时点即刻变化和趋势进展，分析前后不同时期的事件特征，进而评价干预方案的有效程度[1]。其基本模型方程如下所示：

Yt=β0+β1·time+β2·intervention+β3·time after intervention+εt

其中，Yt为因变量，是研究目标的特征值；β0为常数项，是初始时期目标Y 的基线水平，即t ＝0时的结局数值；β1为基线斜率，是干预措施实施前目标结局随时间变量t 变化的趋势估计值；β2为干预措施引起的目标结局水平变化估计值，即干预实施后，实施前时间分段末端处与实施后时间分段的起始处的指标水平值的差值；β3为干预措施引起的目标结局的趋势变化估计值，即实施后时间分段趋势值（斜率）与实施前时间分段趋势值的差值，即干预引起的结果值的趋势变化估计值；（β1+β3）为干预措施实施后待研究行为变化趋势的斜率。εt 为误差项，表示无法用模型中参数来解释的随机误差。目前，间断时间序列模型被认为是评估干预措施纵向效果最强的准实验研究设计，也越来越多地被用于评估临床治疗、卫生服务和政策实施等类型措施对特定人群或实践行为的纵向影响效果[2]。

1.3 统计学分析

采用Excel 2016 对数据进行整理汇总并建立数据库，采用SPSS 25.0 和R language 4.1.0 进行统计学分析和绘图。研究变量中，入径率、路径完成率和平均住院日等基本情况指标使用两独立样本t 检验，对比DRG 支付制度下的临床路径实施效果前后差异；通过R language 4.1.0 的car、prais 和ggplot2 等建立间断时间序列模型并绘图，使用间断时间序列分析的分段回归模型对DRG 中的产能、效率和质量三项维度相应指标进行干预效果模拟；通过Durbin-Watson 检验判断时间序列自相关性，DW 值在0—4 之间，接近于2 时表明无自相关可能性高。若检验结果提示存在1 阶自相关，采用广义最小二乘估计（generalized least square estimator，GLSE），通过Prais-Winsten 法重新进行拟合[3]。其中回归系数采用双侧检验，检验水平a=0.05。

2 结果

2.1 基本情况

为应对医保DRG 支付方式改革，提高医保基金使用效率，医院于2020年6月开始按照DRG 支付方式特点制定医院临床路径管理方案，住院患者临床路径选择如图1所示。经过为期14 个月的持续干预后，平均住院日从8.38 天下降至7.83 天，住院均次费用由9956.43元下降至9059.39 元，药品均次费用由2186.03 元下降至1684.39 元，药占比从20.39%下降至17.02%，医保基金拒付率由14.40%下降到4.50%，差异均有统计学意义。耗占比从21.94%下降至20.66%，差异无统计学意义（P=0.063）（见表1）。

图1 临床路径选择示意图

表1 DRG模式下临床路径管理实施前后基本情况比较

2.2 效果评价

2.2.1 产能指标。对CMI 值和总权重进行分别线性趋势判断和自相关分析，2019年1月—2021年7月整体CMI 值回归分析中，DW 统计量为1.461，P 值为0.038，提示存在1 阶自相关，因此采用Prais-Winsten 法进行校正，构建间断时间序列回归模型方程 为：Y=0.837+0.006X1-0.105X2-0.005X3+ε。结果显示，在干预前CMI 值斜率为0.006，呈上升趋势，差异有统计学意义（β1=0.006，P＜0.001）。干预后当月即刻下降0.105，差异具有统计学意义（β2=-0.105，P＜0.001），干预后CMI 值每月增加0.001，但差异无统计学意义（β3=-0.005，P=0.143），具体见表2。图2 为CMI 值变化趋势，虚线标识的是干预当月；虚线左侧为干预前数据，虚线右侧为干预后数据。由图可知CMI 值总体变化不明显。

表2 DRG模式下临床路径管理实施前后CMI值比较

图2 2019年1月-2021年7月CMI值变化趋势

总权重回归分析中DW 统计量为2.182，P 值为0.928，提示不存在1 阶自相关，因此直接采用线性回归构建间断时间序列模型方程为：Y=4708.803+14.017X1-218.271X2+17.180X3+ε。结果显示，在干预前（总权重斜率为14.017，呈上升趋势，差异无统计学意义（β1=14.017，P=0.561）。干预后当月即刻下降218.271，差异不具有统计学意义（β2=-218.271，P=0.532），干预后总权重值每月增加31.197，但差异无统计学意义（β3=17.180，P=0.669）， 具体见表3。由图3 可知总权重趋势变化不明显。

表3 DRG模式下临床路径管理实施前后总权重比较

图3 2019年1月-2021年7月总权重变化趋势

2.2.2 效率指标。对时间消耗指数和费用消耗指数分别进行线性趋势判断和自相关分析，其中2019年1月—2021年7月整体时间消耗指数回归分析中DW 统计量为2.408，P 值为0.583，提示不存在1 阶自相关，因此直接采用线性回归构建间断时间序列模型方程为：Y=1.008-0.001X1+0.003X2-0.003X3+ε。结果显示，在干预前时间消耗指数值斜率为-0.001，呈下降趋势，差异有统计学意义（β1=-0.001，P=0.213）。干预后当月即刻上升0.003，差异不具有统计学意义（β2=0.003，P=0.860），干预后时间消耗指数每月下降0.004，但差异无统计学意义（β3=-0.003，P=0.182），具体见表4。图4 为时间消耗指数变化趋势，呈下降趋势。

图4 2019年1月-2021年7月时间消耗指数变化趋势

表4 DRG模式下临床路径管理实施前后时间消耗指数比较

费用消耗指数回归分析中，DW统计量为1.106，P值为0.002，提示存在1 阶自相关，因此采用Prais-Winsten 法进行校正，构建间断时间序列回归模型方程 为：Y=0.890+0.001X1-0.033X2-0.007X3+ε。结果显示，在干预前费用消耗指数斜率为0.001，呈上升趋势，差异无统计学意义（β1=0.001，P=0.745）。干预后当月即刻下降0.033，差异不具有统计学意义（β2=-0.033，P=0.064）， 干预后费用消耗指数值每月下降0.006，差异有统计学意义（β3=-0.007，P=0.005），具体见表5。图5 为费用消耗指数变化趋势，整体呈明显下降趋势。

图5 2019年1月-2021年7月费用消耗指数变化趋势

表5 DRG模式下临床路径管理实施前后费用消耗指数比较

2.2.3 安全指标。由于2019年至今医院住院患者中不存在低风险死亡病例，因此采用CMI 值对病死率进行标化处理，将标准化死亡率作为安全评价指标。对标准化死亡率进行线性趋势判断和自相关分析，其中2019年1月—2021年7月整体标准化死亡率回归分析中，DW 统计量为1.563，P 值为0.056，提示不存在1 阶自相关，直接采用线性回归构建间断时间序列模型方程 为：Y=4.271+0.035X1-0.560X2-0.103X3+ε。结果显示，在干预前标准化死亡率斜率为0.035，呈上升趋势，差异无统计学意义（β1=0.035，P=0.520）。干预后当月即刻下降0.560，差异具有统计学意义（β2=-0.056，P=0.478），干预后标准化死亡率每月降低0.068，但差异无统计学意义（β3=-0.103，P=0.260），具体见表6。图6 为标准化死亡率变化趋势，呈缓慢下降趋势。

图6 2019年1月-2021年7月费用消耗指数变化趋势

表6 DRG模式下临床路径管理实施前后标化死亡率比较

3 结论

本研究对象中的临床路径是在医保付费方式改革的大背景下，结合该医院的实际情况制定出的措施，具有严格统一的执行时间。该医院于2020年6月开始按照DRG支付方式特点调整医院临床路径管理方案，其基本做法是“多病同径，一病多径”，基本要求是“以救治患者、保障质量安全为出发点，不能为控费而影响规范诊疗”，核心要求是“提高效率”，临床路径选择如图1所示。目前全院已经建立237 个临床路径病组，涉及1873 个病种，53.61%住院患者实施临床路径管理，路径完成率稳定在99.61%左右。

3.1 医院基本运营指标明显改善

通过实施临床路径管理，加强诊疗规范建设，医疗费用不合理增长得到有效控制。均次费用下降较大部分是药品比重,药占比的下降，一方面是临床路径加大对药品的管理所致，另一方面还可能与医保药品集中采购、药品“双通道”管理等医保政策有关。耗占比下降不明显，近年来由于该院“外科微创化、内科介入化”大力发展新技术，耗占比下降不明显。

3.2 临床路径对DRG相关指标的影响

3.2.1 产能指标变化较为稳定。CMI 值是指医院出院病例的例均权重，跟医院收治的疾病种类有关，收治权重高的病例数越多，则CMI值越高，医院处置疑难危重病例能力越强，反之则反，因此CMI 值是评价一个医院的核心指标。该医院服务总量在实施临床路径措施后呈上升状态，总权重处于相对平稳上升趋势，CMI 值总体变化较为稳定，但易受医院收治病人权重较低的科室如儿科和产科业务量影响。

3.2.2 效率指标显著提升。时间消耗指数和费用消耗指数分别反映治疗同类疾病住院时间长短、医疗费用高低，指数小于1，表示医疗费用或住院时间低于平均水平，指数越小，效率越高。该医院在保证医疗质量的前提下实施临床路径政策，强化全院成本管理意识，在科室成本核算的基础上，推进病种成本核算，加强对成本的分析、决策、控制及考核。临床路径管理中重点强化手术和介入治疗的耗材管理，优先使用“集采”耗材，创新实施“麻醉临床路径”管理，强化药品管控。加强术前平均住院日管控，严格考核手术日首台手术开台时间等措施，监管平均住院日。实施临床路径的效果是直接规范医院的诊疗行为，费用消耗指数明显下降。

3.2.3 安全指标影响较小。医疗质量是医院管理的核心，医疗安全则是医疗质量的前提，低风险组死亡率是反映医疗安全与质量的关键指标。但由于该院在研究阶段未出现低风险死亡病例，因此需要采用标化的方式产生新变量作为安全维度评价指标。从研究结果来看，标准化死亡率的即刻变化和趋势变化虽然指标数值下降，但没有统计学差异，表明临床路径管理并未对医疗质量安全造成影响。

3.3 医院运营回归良性发展

DRG 医保支付制度改革让医疗机构有了“控制成本”的动力，临床路径给DRG 付费提供有力支撑，既能保证医疗质量，同时又能有效降低医疗成本，DRG 与临床路径有机结合促进医院内部精细化管理，医保基金拒付率下降、回款率上升，有利于提高医院的运营效率，提高医保基金的使用效率。