新冠背景下呼吸系统疾病诊断相关分组方案的探索和优化

初斯军 颛孙宗磊 常飞飞 张 进 贾燕青 王龚奋飞

伊犁哈萨克自治州新华医院 新疆伊犁 835000

新一轮医改实施以来,医保支付方式改革一直是深化医药卫生体制改革的重点工作之一。而在各种支付方式中,疾病诊断相关分组(diagnosis related groups,DRG)作为一种能有效提高医疗保险基金利用率和医疗服务绩效精细化管理的工具[1-2],得到了政府部门和社会的广泛关注。《“健康中国2030”规划纲要》指出要与国际接轨,探索适宜我国发展的 DRG分组方案和支付方式,促进医院管理及服务水平的优化,合理分配医疗资源。本研究在国家医疗保障疾病诊断相关分组(CHS-DRG)方案的基础上,以新疆伊犁哈萨克自治州2020年—2022年期间收治的呼吸系统疾病住院患者为样本,探索在新型冠状病毒影响下的三年时间里,呼吸系统疾病DRG入组的影响因素和优化方案。以期协助新疆地区医保支付改革工作的推进,为相关政策的制定提供数据支持。

1 资料和方法

1.1 数据来源

本次纳入的样本数据来源于新疆伊犁哈萨克自治州三甲综合医院2020年1月—2022年12月期间收治的所有呼吸系统住院患者的病案首页信息。采集的主要诊断及国际疾病分类(international classification of diseases,ICD)编码涵盖急性上呼吸道感染(J00-J06)、流行性感冒和肺炎(J09-J18)、其他急性下呼吸道感染(J20-J22)、慢性下呼吸道疾病(J40-J47)、外部物质引起的肺部疾病(J60-J70)、主要影响间质的其他呼吸性疾病(J80-J84)、下呼吸道化脓性和坏死性情况(J85-J86)、呼吸系统的其他疾病(J95-J99),排除国家医疗保障疾病诊断相关分组(CHS-DRG)方案中主要诊断大类(major diagnostic category,MDC)为先期分组的疾病及相关操作,同时排除住院费用在1%～99%以外的住院病例,减少极端值对结果的影响。

1.2 统计学方法

本研究应用SPSS 25.0统计软件对呼吸系统疾病的住院费用进行单因素分析,再以住院费用为因变量,采用逐步法进行多元线性回归模型的构建,使用方差膨胀因子(variance inflation factor, VIF)诊断自变量的共线性,筛选出既具有统计学意义又符合临床实际的分组变量作为决策树的分类节点。运用数据挖掘软件SPSS Modeler建模,采用基于穷尽卡方自动互动检验算法(exhaustive chi-square automatic interaction detector, E-CHAID)进行病例组合分析,通过变异系数(coefficient of variation,CV)考察组间和组内的异质性。所有统计学检验均已(P<0.05)为具有统计学意义。

2 结果与分析

2.1 基本情况

按照纳入和排除标准筛选后,本次共纳入9 532份呼吸系统疾患的住院病例,其中男性患者5 938,占比62.30%,女性患者3 594,占比37.70%。纳入患者的平均年龄为(63.91±17.12)岁,平均住院日为(7.50±4.93)天。所有纳入患者住院总费用的平均值为18 354.39元,中位数为11 243.55元。

2.2 患者住院费用的单因素分析

呼吸系统疾病住院患者总费用的单因素分析结果显示:伴有中重度合并症与并发症的患者住院总费用高于不伴中重度合并症与并发症的患者,住院天数≥7天的患者总费用高于住院天数<7天的患者,男性患者住院费用高于女性患者,不同治疗方式和不同年龄段的住院患者总费用有差异,结果均具有统计学意义(P<0.001),详见表1。

表1 呼吸系统疾病住院费用的单因素分析结果

2.3 呼吸系统疾病住院费用的影响因素分析

将患者的住院总费用作为因变量,可能影响住院费用的因素作为自变量,构建多元线性回归模型。通过逐步法筛选出具有统计学意义的变量,包括合并症/并发症的严重程度、住院天数、治疗方式、是否合并新冠感染(P<0.001),性别和年龄因素被剔除回归模型。根据标准化系数β的绝对值大小判断,合并症/并发症对住院总费用的影响最大。自变量之间不存在共线性(VIF<5),详见表2。

表2 呼吸系统疾病住院费用的影响因素分析

2.4 病例组合方案的构建

以回归模型中筛选出的自变量为基础,结合临床专家意见确定决策树模型的分类节点,采用E-CHAID算法进行病例组合模型的构建。父节点的最小病例数为100,子节点的最小病例数为50,检验水平α=0.05。最终形成7个病例组合方案,组间差异具有统计学意义(P<0.001),组内变异系数最小为0.17,最大为0.75,说明组间异质性较好,组内同质性良好。DRG组名称、各组例数、平均住院费用、费用标准差、变异系数详见表3。

表3 呼吸系统疾病诊断相关分组结果

3 讨论

3.1 DRG支付改革势在必行

近年来随着我国人口老龄化进程的加快,慢性病、精神类疾病、新发传染病等呈现上升趋势,导致医疗卫生负担加重、卫生健康服务供给不足,加剧了医疗保障基金的消耗,制约着人民群众整体健康水平的提升[3]。2021年9月国务院办公厅印发《“十四五”全民医疗保障规划》(国办发〔2021〕36 号)明确提出扩大医保支付方式改革纵深,完善医保支付政策措施,优化医疗保障协同治理体系。控制医疗机构费用不合理增长、深化医疗保险支付方式改革、规范医疗机构的诊疗行为、强化公立医院统筹管理已成为了我国现阶段卫生体制改革的重要内容[4]。

DRG作为一种按疾病诊断相关组进行定额付费的制度和管理工具,可以有效保障医院、医保、患者三方的

权益,促进医疗卫生事业的健康可持续发展。新疆地区在DRG支付改革工作方面起步较晚[5-6],伊犁哈萨克自治州尚未有DRG试点医院,导致临床、医保、病案、行政职能部门对DRG支付改革的认识不足,医保付费仍以传统的项目付费为主。

本研究的分组结果显示对于手术治疗的患者,伴有中重度合并症/并发症组的住院费用相较于不伴中重度合并症/并发症组高出的费用相对合理。而对于呼吸系统感染的内科治疗患者,伴有中重度合并症/并发症组的平均住院费用超过不伴中重度合并症/并发症组的三倍以上,超出了合理范围,某种程度上提示了在呼吸系统疾病的内科诊疗中可能存在过度医疗问题。DRG应用于预付费最大的体现就是费用标准制定和成本控制,将医疗服务产出标准化,杜绝按项目付费造成的过度医疗问题,细化过去粗放型的费用管理模式和路径。当前医保支付改革的重点就是利用DRG对传统的医疗付费模式加以改良,逐步从按项目付费为主的后付制体系转向按病种付费为主的预付制体系,再过渡到以DRG为主的多种付费方式共存的模式[7-8],因此DRG支付改革在新疆地区已势在必行。

3.2 影响DRG入组的因素分析

本研究对呼吸系统疾病住院费用的影响因素分析中,合并症和并发症的伴随情况对住院费用的影响较大,与目前国家CHS-DRG分组方案在核心疾病诊断相关分组(ADRG)下依据合并症和并发症的严重程度设置细分组的思路一致。本研究结果显示住院天数对住院费用同样有较大的影响,但目前国家版和各省份使用的DRG分组方案中,针对住院天数的细化分组方案尚不成熟。疾病的疑难复杂程度和医疗资源消耗水平都会影响患者的住院天数,而平均住院日的延长势必增加医疗总费用。后续各省份指定DRG细分组方案中,应充分考量平均住院日的影响。另外,本次研究的样本数据来源于新冠疫情影响下的呼吸系统疾病患者,呼吸系统感染或炎症患者伴有中重度合并症/并发症时,如果叠加新冠病毒感染,可能会进一步加重原有基础疾病,导致住院总费用较高。随着2022年底国内对新冠病毒感染者解除常态化的核酸检测和管控,新冠患者和常规疾病患者统一纳入医保费用管理,后续DRG细分组方案需要更大规模的样本数据测算合并新冠感染对住院费用的影响。

3.3 DRG分组方案的持续优化

DRG的分组方案并非一劳永逸,在国家医保局的统筹规划下,需要各地区基于本土的样本数据在一定时期一定范围内对医疗费用数据进行统计测算,不断优化DRG支付体系。目前已有研究证实了决策树模型在构建DRG分组方案中的可行性[9-10],本研究以新冠疫情影响下新疆伊犁地区三年期间收治的呼吸系统疾病住院患者为样本,采用E-CHAID算法构建决策树模型,模拟DRG细分组方案,决策树模型的分组过程就是不断把样本数据进行切分的过程,实现组间差异最大化,组内差异最小化,与DRG的分组原则一致。本研究经过多次尝试和计算,为了避免模型出现过拟合状态,最终把决策树的生成条件设置为父节点最小样本量为400,子节点最小样本量为200,最大深度为3。在设置决策树的分类节点时,本研究除了纳入了回归分析中有统计学意义的影响因素外,还充分考量了临床专家的意见,最终得到7个疾病诊断相关分组。在DRG分组方案的构建中,首先应让来自临床、医保、编码、数据统计、卫生经济等多个专业领域的专家参与其中,使DRG分组方案更具可操作性和实用性。其次,要提高病案首页数据质量,高质量的病案数据和规范的ICD编码是DRG正确入组的基石[11]。

参考部分省份全面推行DRG支付改革的经验,新疆地区未来可能同样面临高靠诊断、分解住院、推诿患者等问题,因此预先制定与支付改革相匹配的监管制度尤为重要[12]。新疆地区在制定本土的DRG细分组方案时,要建立动态调整机制,结合当地少数民族疾病谱的特点,充分听取临床专家的意见,同时针对新技术、创新药物、疑难病建立配套的管理措施[13-15],给予医疗机构一定比例的特病单议,组织专家精准判断高倍率产生的原因,对疑难危重病例造成的高倍率进行合理补偿,对不合理的高倍率病例实施相应处罚[16-18],通过DRG的精细化管理引导医院的规范化诊疗行为。