陳 龍馬 利何文英彭云紅

高血壓住院患者DRGs分組方法研究

陳 龍1馬 利2△何文英2彭云紅2

目的以高血壓病作為一個(gè)DRGs基本組探討細(xì)分DRGs的方法。方法利用決策樹模型，使用CHAID算法將高血壓住院患者進(jìn)行分組，評(píng)價(jià)分組后的組間與組內(nèi)的差異。結(jié)果利用決策樹模型共得到6個(gè)高血壓的DRGs細(xì)分組。結(jié)論利用決策樹模型DRGs的分組，找到的分組的節(jié)點(diǎn)具有可行性，建議本地區(qū)將DRGs分組測(cè)算結(jié)果作為病種醫(yī)療付費(fèi)的參考標(biāo)準(zhǔn)。

高血壓 決策樹 疾病診斷相關(guān)分組

醫(yī)療保險(xiǎn)設(shè)立的目標(biāo)主要是通過多方主體共同籌資，建立醫(yī)療費(fèi)用的分擔(dān)機(jī)制來達(dá)到保護(hù)被保險(xiǎn)者享有醫(yī)療的權(quán)利。但這一權(quán)利在實(shí)行醫(yī)療保險(xiǎn)制度后，受到兩個(gè)方面的挑戰(zhàn)：一是醫(yī)療保險(xiǎn)支付水平低，二是醫(yī)保費(fèi)用不斷攀升，醫(yī)保不堪重負(fù)。究其實(shí)質(zhì)是醫(yī)療費(fèi)用快速增長(zhǎng)超出醫(yī)?；鸬某惺苣芰Γ?］。

針對(duì)上述問題，政府及醫(yī)保機(jī)構(gòu)采取了多種措施。其中支付方式改革受到越來越多的關(guān)注，疾病診斷相關(guān)組（diagnosis related groups，DRGs）作為目前公認(rèn)的有效控制醫(yī)療成本、降低醫(yī)療費(fèi)用、規(guī)范醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的最具可行性的管理模式與費(fèi)用支付方式［2］，目前已在部分地區(qū)應(yīng)用。DRGs的分組過程是按照解剖學(xué)或病因?qū)W標(biāo)準(zhǔn)分成多個(gè)主要診斷類目（如循環(huán)系統(tǒng)疾病、消化系統(tǒng)疾病等），再按有無(wú)手術(shù)操作分為手術(shù)治療和非手術(shù)治療，（非）手術(shù)治療再分為不同的基本組，最后基本組依據(jù)年齡、并發(fā)癥與合并癥、出院情況等因素進(jìn)行分組得到DRGs的細(xì)分組。

本研究參照DRGs的分組過程及分組原理，利用決策樹CHAID算法對(duì)循環(huán)系統(tǒng)非手術(shù)治療部分高血壓這一基本組進(jìn)行細(xì)分，得到高血壓的DRGs細(xì)分組，并且判斷分組是否合理。為今后該地區(qū)實(shí)施常見病病種支付、不同醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)提供的服務(wù)效率和質(zhì)量進(jìn)行比較提供方法學(xué)基礎(chǔ)，并探索DRGs在當(dāng)?shù)貙?shí)行的技術(shù)可行性。

資料與方法

1.數(shù)據(jù)來源

本研究收集新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)某三級(jí)甲等醫(yī)院在運(yùn)行新的病歷系統(tǒng)后，自2012年5月至2013年5月住院病例的病案首頁(yè)中主要診斷為高血壓?。↖CD-10前三位編碼為I10-I15）的相關(guān)信息。數(shù)據(jù)庫(kù)中的主要變量有住院號(hào)、姓名、性別、年齡、費(fèi)別、醫(yī)療保險(xiǎn)號(hào)、職業(yè)、民族、入出院日期、總費(fèi)用及各項(xiàng)費(fèi)用、離院方式、主要診斷及編碼和次要診斷及編碼，其中主要診斷、次要診斷為ICD-10編碼。共收集到2484例病例。排除缺項(xiàng)、漏項(xiàng)以及有邏輯錯(cuò)誤的病例，共獲2069例，包括特發(fā)性（原發(fā)性）高血壓（I10）2002例，占96.77%；高血壓心臟?。↖11）53例，占2.56%；其他類型的高血壓14例，占0.68%。

2.分組方法

卡方自動(dòng)交互檢測(cè)（Chi-square automatic interaction detection，CHAID）是一種基于目標(biāo)變量自我分層，用卡方統(tǒng)計(jì)確定最佳分割的決策樹分類方法。在形式上，CHAID非常直觀，它輸出的是一個(gè)樹狀的圖形［3］。它以因變量為根結(jié)點(diǎn)，對(duì)每個(gè)自變量進(jìn)行分類，計(jì)算分類的卡方值。如果幾個(gè)變量的分類均顯著，則比較這些分類的顯著程度（P值的大?。?，然后選擇最顯著的分類法作為子節(jié)點(diǎn)。CHIAD可以自動(dòng)歸并自變量中類別，使之顯著性達(dá)到最大。最后得到?jīng)Q策樹的每個(gè)葉結(jié)點(diǎn)就是一個(gè)細(xì)分組。可以說CHAID提供了一種在多個(gè)自變量中自動(dòng)搜索能產(chǎn)生最大差異的變量方案。

結(jié) 果

1.分組步驟

利用SAS9.13軟件的Enterprise Miner（簡(jiǎn)稱EM）進(jìn)行分組［4］。具體操作步驟如下：

（1）新建數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目

SAS的命令窗口輸入命令miner，進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘窗口。并為新的數(shù)據(jù)項(xiàng)目更名為：DRGs Tree Node。

（2）建立輸入數(shù)據(jù)源結(jié)點(diǎn)

添加一個(gè)輸入數(shù)據(jù)源結(jié)點(diǎn)，為本次數(shù)據(jù)分析建立起數(shù)據(jù)源。增加一個(gè)Input Data Source結(jié)點(diǎn)，高血壓患者的住院總費(fèi)用作為目標(biāo)變量，合并癥和／或并發(fā)癥等級(jí)、年齡、性別和離院方式作為解釋變量。

（3）建立Data Partition結(jié)點(diǎn)

Data Partition結(jié)點(diǎn)主要將元數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)、驗(yàn)證數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)。設(shè)置觀測(cè)值數(shù)據(jù)比例為70%，預(yù)測(cè)值數(shù)據(jù)比例為30%。

（4）建立Tree Node結(jié)點(diǎn)

Tree Node節(jié)點(diǎn)是進(jìn)行決策樹分析的中心結(jié)點(diǎn)，對(duì)它的不同設(shè)置和操作將對(duì)數(shù)據(jù)集建立起不同的決策樹模型。將Tree從左側(cè)列表框拖入右側(cè)的工作平臺(tái)。建立Data Partition結(jié)點(diǎn)和Tree結(jié)點(diǎn)之間的連接。

通過上述步驟建立的決策樹數(shù)據(jù)分析過程包括以下三個(gè)結(jié)點(diǎn)Input Data Source、Data Partition以及決策樹結(jié)點(diǎn)。

（5）運(yùn)行決策樹結(jié)點(diǎn)

在設(shè)置完成決策樹結(jié)點(diǎn)之后，關(guān)閉結(jié)點(diǎn)，在tree結(jié)點(diǎn)上右擊鼠標(biāo)并選擇Run選項(xiàng)。

2.分組結(jié)果

通過SAS軟件的決策樹模型共得到6個(gè)高血壓的DRGs細(xì)分組，具體分組規(guī)則如下：（1）主要診斷為高血壓疾?。↖CD-10編碼為I10-I15），年齡≥82.5歲，男性；（2）主要診斷為高血壓疾?。↖CD-10編碼為I10-I15），年齡≥82.5歲，女性；（3）主要診斷為高血壓疾?。↖CD-10編碼為I10-I15），77.5歲≤年齡＜82.5歲，有重要的合并癥和／或并發(fā)癥；（4）主要診斷為高血壓疾?。↖CD-10編碼為I10-I15），年齡＜77.5歲，有重要的合并癥和／或并發(fā)癥；（5）主要診斷為高血壓疾?。↖CD-10編碼為I10-I15），年齡＜82.5歲，有一般的合并癥和／或并發(fā)癥；（6）主要診斷為高血壓疾?。↖CD-10編碼為I10-I15），年齡＜82.5歲，無(wú)合并癥和／或并發(fā)癥。各組的情況如表1所示：

表1 高血壓患者DRGs分組結(jié)果

由表1可知，分成的6個(gè)組中例數(shù)最多的是第5組，例數(shù)是1022例，例數(shù)最少的是第2組，僅有13例；決定系數(shù)為0.28。

討論與建議

病案信息質(zhì)量是影響本地區(qū)開展DRGs的分組研究的關(guān)鍵環(huán)節(jié)［5］。本課題組在探索用決策樹模型將高血壓這一個(gè)基本組分解為細(xì)分組的過程中，共剔除415例存在問題的病例，問題主要集中在主要診斷選擇不當(dāng)，其次是臨床醫(yī)生在病案首頁(yè)中仍按照習(xí)慣方式書寫診斷，常冠以籠統(tǒng)的大范圍的疾病名稱，編碼人員也未能進(jìn)行調(diào)整。因此建議醫(yī)保部門加強(qiáng)對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的病案質(zhì)量的考核，加強(qiáng)編碼人員專業(yè)知識(shí)的學(xué)習(xí)和責(zé)任心的教育［6］，加強(qiáng)病案質(zhì)控工作。

疾病診斷相關(guān)分組的方法常用的有兩種：一種是以臨床專家對(duì)疾病的理解為基礎(chǔ)進(jìn)行分類；一種是根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，通過對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)行分類［7］。本課題組選用的統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，用決定系數(shù)和變異系數(shù)分別來判斷高血壓患者的DRGs組間、組內(nèi)的差異性，由上述的決定系數(shù)及變異系數(shù)可以看出利用決策樹進(jìn)行DRGs分組在理論上可行。但是在四個(gè)解釋變量中，只有出離院方式?jīng)]有成為分組節(jié)點(diǎn)，可能是本次研究的樣本數(shù)量不夠大，或者醫(yī)院醫(yī)生在離院方式的填寫方面依舊存在問題。

本地區(qū)現(xiàn)階段實(shí)施醫(yī)療保險(xiǎn)全病種的DRGs支付制度的條件還不夠成熟，本文統(tǒng)計(jì)分析顯示，所采用的統(tǒng)計(jì)方法是可行的，但是高血壓患者的DRGs組間、組內(nèi)的差異性大，表現(xiàn)在結(jié)果的變異系數(shù)大而決定系數(shù)小，說明該地區(qū)的數(shù)據(jù)資料質(zhì)量、可靠性以及臨床醫(yī)生的病案填寫質(zhì)控都有待改進(jìn)。在本地嘗試進(jìn)行常見病的DRGs分組測(cè)算，將其結(jié)果作為對(duì)其中的常見病種醫(yī)療付費(fèi)的標(biāo)準(zhǔn)參考，完善單病種支付；將DRGs中不同組的權(quán)重應(yīng)用于制定醫(yī)保基金的分配方法和醫(yī)院內(nèi)部對(duì)各個(gè)科室的基金分配，以及應(yīng)用于醫(yī)療機(jī)構(gòu)服務(wù)績(jī)效的評(píng)價(jià)，因此，本地區(qū)開展DRGs的分組方法學(xué)探索具有重要意義。

1.陳自滿.我國(guó)醫(yī)療保險(xiǎn)支付方式改革研究述評(píng).南京醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2013，54（1）：27-30.

2.吳易欣，沈曙銘，李力.口腔?？漆t(yī)院開展DRGs應(yīng)具備的條件初探.中國(guó)醫(yī)院，2013，17（1）：51-52.

3.馬瑾，孫穎，劉尚輝.決策樹模型在住院2型糖尿病患者死因預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2013，30（3）：422-423.

4.魏鳳江，崔壯，李長(zhǎng)平，等.決策樹模型與回歸模型在天津市某區(qū)公務(wù)員健康狀況分析中的應(yīng)用與比較.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2013，30（1）：42-45.

5.李范，趙玉虹，何歡.我國(guó)DRGs研究的文獻(xiàn)計(jì)量分析.中國(guó)病案，2013，14（2）：65-66.

6.張惠娟，陳佩貞.疾病診斷及其編碼的準(zhǔn)確性是實(shí)施DRGs支付方式的關(guān)鍵.中醫(yī)藥管理雜志，2013，21（2）：197-199.

7.鄭古崢玥，高建民，詹梅，等.陜西省某三級(jí)醫(yī)院住院病人疾病診斷相關(guān)組合分組方法研究.中國(guó)衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)，2013，32（1）：19-21.

（責(zé)任編輯：丁海龍）

1.石河子大學(xué)醫(yī)學(xué)院預(yù)防醫(yī)學(xué)系（832003）

2.石河子大學(xué)醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院

△通信作者：馬利，E-mail：mali7273＠aliyun.com