化療患者住院費用的疾病診斷相關(guān)分組組合方式研究

陳珍林 方 艷 譚述香 張玲珍

1 贛州市腫瘤醫(yī)院 江西贛州 341000； 2 章貢區(qū)統(tǒng)計局 江西贛州 341000； 3 贛南醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院 江西贛州 341000

近年來，隨著我國老齡化的到來，醫(yī)療保險短期收支平衡和長期收支平衡難以保持，控制醫(yī)療費用增長，改革醫(yī)療服務(wù)收付費方式成為了我國的一項重要改革內(nèi)容[1]。我國《關(guān)于城市公立醫(yī)院綜合改革試點的指導(dǎo)意見》、《健康中國2030規(guī)劃》、《國務(wù)院辦公廳關(guān)于進(jìn)一步深化基本醫(yī)療保險支付方式改革的指導(dǎo)意見》等文件均提出要探索、試行DRGs支付方式改革。惡性腫瘤具有發(fā)病率高、病程長、醫(yī)療資源消耗多的特點，國內(nèi)已有部分對腫瘤單病種住院費用的疾病診斷分組研究，但還沒有關(guān)于腫瘤化療住院費用診斷分組的研究，腫瘤化療患者具有反復(fù)住院次數(shù)多、治療方案多樣性、住院費用差異大等特點，很有必要研究適合腫瘤化療特點的DRGs模型。本研究以惡性腫瘤化療患者住院費用為因變量，對住院費用影響因素進(jìn)行分析，建立腫瘤化療患者病例組合方案，為江西腫瘤化療患者DRGs付費制度提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

研究數(shù)據(jù)來源于江西4家不同地區(qū)三甲醫(yī)院2019年1月至2020年12月HIS病案首頁信息、EMR電子病歷信息和江西省DRGs評價平臺。在江西省DRGs評價平臺調(diào)取DRG名稱為“惡性增生性疾病的化學(xué)治療，不伴有極重度并發(fā)癥和伴隨癥”、“惡性增生性疾病的化學(xué)治療，伴有有創(chuàng)操作”、“惡性增生性疾病的化學(xué)治療，伴有極重度并發(fā)癥或伴隨癥”的病例；在病案首頁信息系統(tǒng)中選擇主要診斷為手術(shù)前惡性腫瘤化學(xué)治療(Z51.101)、手術(shù)后惡性腫瘤化學(xué)治療(Z51.102)、惡性腫瘤維持性化學(xué)治療(Z51.103)、 姑息性化療(Z51.104)、化學(xué)治療(Z51.200x008)的病例；將以上病例信息相互補(bǔ)充合并，再查找電子病歷補(bǔ)充部分信息，共獲得52964例腫瘤化療患者數(shù)據(jù)。剔除缺陷、漏項、不符合邏輯、無法確定腫瘤分期的病例，最終獲得有效數(shù)據(jù)52136例。

1.2 分析方法

經(jīng)咨詢臨床專家、查閱文獻(xiàn)資料，對住院費用有影響的因素可能有：性別、年齡、住院天數(shù)、DRG名稱、腫瘤病種、腫瘤分期。用非參數(shù)檢驗和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行影響因素分析，篩選出住院費用的影響因素，應(yīng)用SPSS 25.0軟件決策樹分類，組建腫瘤化療病例組合，用變異系數(shù)、非參數(shù)檢驗對病例組合進(jìn)行組內(nèi)同質(zhì)性、組間異質(zhì)性評價。根據(jù)檢驗結(jié)果和國內(nèi)普遍研究方法，用中位數(shù)作為標(biāo)準(zhǔn)費用，P75+1.5×四分位間距作為費用控制上限，制定腫瘤化療患者費用標(biāo)準(zhǔn)，供衛(wèi)生行政管理部門及醫(yī)療保障管理部門作決策參考。

2 結(jié)果

2.1 基本情況

本研究共收集2019年1月至2020年12月腫瘤化療患者52 136例，其中，男25 820例，占49.5%，女26 316例，占50.5%；DRG名稱為“惡性增生性疾病的化學(xué)治療，不伴有極重度并發(fā)癥和伴隨癥”的病例50 404例，占96.7%，DRG名稱為“惡性增生性疾病的化學(xué)治療，伴有極重度并發(fā)癥和伴隨癥”的病例1 016例，占1.9%，DRG名稱為“惡性增生性疾病的化學(xué)治療，伴有有創(chuàng)操作”的病例716例，占1.4%；呼吸系統(tǒng)惡性腫瘤病例11 336例，占21.74%，消化系統(tǒng)惡性腫瘤病例11 064例，占21.22%，乳房惡性腫瘤病例9 180例，占17.61%，耳鼻喉口惡性腫瘤病例6 848例，占13.13%，女性生殖系統(tǒng)惡性腫瘤病例6 032，占11.57%，淋巴瘤病例4 016例，占7.70%，肌肉骨骼和結(jié)締組織惡性腫瘤病例908例，占1.74%，肝膽胰惡性腫瘤病例904例，占1.73%，神經(jīng)系統(tǒng)惡性腫瘤病例680例，占1.30%，皮膚惡性腫瘤病例556例，占1.11%，其他惡性腫瘤病例612例，占1.17%；III～I(xiàn)V期惡性腫瘤40 680例，占78.03%，I～I(xiàn)I期惡性腫瘤11 456例，占21.97%；年齡在4～87歲，平均年齡(53.63±11.79)歲，中位數(shù)54歲；平均住院天數(shù)(6.95±3.89)天，中位數(shù)6.00天；平均住院費用(9 390.30±4 521.61)元，中位數(shù)8 796.72元。

2.2 住院費用影響因素分析

經(jīng)查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料、咨詢臨床專家，以性別、年齡、住院天數(shù)、DRG名稱、腫瘤病種、腫瘤分期六個因素作為自變量，把住院總費用作為因變量，進(jìn)行影響因素分析。本研究不采用參數(shù)檢驗，使用非參數(shù)檢驗，因為通過正態(tài)性檢驗顯示，住院總費用呈偏態(tài)分布。

經(jīng)U檢驗(性別、腫瘤分期)、秩和檢驗(年齡、住院天數(shù)、DRG名稱、腫瘤病種)，結(jié)果見表1，顯示性別變量組住院費用P值大于0.05，差異不具有統(tǒng)計學(xué)意義，其余變量組的住院費用差異均有統(tǒng)計學(xué)意義，P值均小于0.05。

表1 腫瘤化療患者住院費用影響因素分析

2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

由于住院費用不服從正態(tài)分布，本研究住院費用的多因素分析采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。根據(jù)U檢驗與秩和檢驗分析結(jié)果，腫瘤分期、年齡、住院天數(shù)、DRG名稱、腫瘤病種是具有統(tǒng)計學(xué)意義的影響因素。住院天數(shù)雖然也會影響醫(yī)療資源的消耗，但同為化療患者，在同DRG組、同腫瘤病種、同腫瘤分期的前提下，住院天數(shù)過長可能是診療不規(guī)范的一種表現(xiàn)，與DRGs付費控制醫(yī)療費用、提高醫(yī)療質(zhì)量的宗旨不符，國內(nèi)很多研究不把住院天數(shù)作為目標(biāo)變量，故本研究把住院天數(shù)從影響因素中剔除。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層變量是腫瘤分期、年齡、DRG名稱、腫瘤病種四個變量，輸出層變量是住院總費用，選擇樣本量的70%作為訓(xùn)練集(36 495例)，樣本量的30%作為測試集(15 641例)，采用多層感知器(MLP)法，最大訓(xùn)練周期數(shù)量250，構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，最終人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析結(jié)果情況見表2。

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)篩選出各影響因素的重要性

2.4 構(gòu)建病例組合模型

根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)影響因素重要性分析結(jié)果，將DRG名稱、腫瘤分期、腫瘤病種、年齡四個指標(biāo)作為輸入變量，住院總費用做預(yù)測變量，采用SPSS 25.0中的決策樹CHAID法進(jìn)行預(yù)測建模，選擇樹深最大為4，選擇父節(jié)點最少樣本量200、子節(jié)點最少樣本量100作為終止規(guī)則，選擇a=0.05作為分割和合并的顯著性水平。模型分析結(jié)果顯示，腫瘤化療患者住院費用影響因素重要程度排序為是DRG名稱0.3944，腫瘤分期0.286 5，腫瘤病種0.227 1，年齡0.092，模型分析結(jié)果與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析的結(jié)果基本相同。

根據(jù)各影響因素的重要性程度，用決策樹模型構(gòu)建腫瘤化療病例組合，納入的分類截點是DRG名稱、腫瘤分期、腫瘤病種三個重要因素，一共形成了22種住院費用的病例組合方式及費用情況，見表3。

表3 病例組合方式及費用情況 (元)

2.5 例組合結(jié)果評價

變異系數(shù)(CV)是標(biāo)準(zhǔn)差與均值的比例，是評價觀測值變異程度的一個統(tǒng)計指標(biāo)。各病例組內(nèi)的同質(zhì)性可以用變異系數(shù)來評價，病例組內(nèi)變異程度與變異系數(shù)呈正相關(guān)，變異系數(shù)越小，病例組內(nèi)變異就會越小。由于住院費用呈偏態(tài)分布，我們對住院費用進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)換后再計算變異系數(shù)，計算后得出各組的變異系數(shù)結(jié)果見表4，最低為2.14%，最高為6.53%，表明組內(nèi)同質(zhì)性較好，與按江西省DRGs績效平臺的DRG名稱變異系數(shù)(見表5)比較，變異系數(shù)明顯降低。用非參數(shù)檢驗Kruskal-Wallis方法檢驗各病例組的組間異質(zhì)性, 結(jié)果顯示，P值<0.05，表明異質(zhì)性較好，分組效果較好。

表4 腫瘤化療各病例組合變異系數(shù)情況

表5 按江西省DRGs績效平臺DRG名稱變異系數(shù)情況

2.6 費用標(biāo)準(zhǔn)的制定

目前，針對費用控制標(biāo)準(zhǔn)，國內(nèi)沒有制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，把住院費用中位數(shù)作為費用標(biāo)準(zhǔn)，把P75+1.5×四分位間距作為費用控制上限，超出費用上限提示可能存在過度醫(yī)療，是國內(nèi)大部分研究采用的標(biāo)準(zhǔn)。本研究亦采用國內(nèi)普遍研究的方法，制定腫瘤化療患者費用標(biāo)準(zhǔn)，見表6。

表6 腫瘤化療各病例組合住院費用標(biāo)準(zhǔn) (元)

3 討論

3.1 DRG平臺應(yīng)進(jìn)一步細(xì)化腫瘤化療患者分組

目前江西省DRGs評價平臺的DRG分組對腫瘤化療病例只對主要診斷、是否伴有操作、是否伴有極重度并發(fā)癥和伴隨癥進(jìn)行考慮分組，未考慮腫瘤分期、腫瘤病種等因素，本研究表明以上兩項因素是腫瘤化療患者住院費用的重要影響因素，建議江西省在實踐DRGs付費時充分考慮其他影響因素，如腫瘤分期、腫瘤病種。DRG也對腫瘤化療患者的病案首頁提出了更高的要求，現(xiàn)國家統(tǒng)一的病案首頁信息體現(xiàn)腫瘤化療患者住院信息較少，腫瘤分期、化療方案等信息在病案首頁中沒有體現(xiàn)，不利于DRGs對腫瘤化療患者的細(xì)化分組。建議在各方面條件成熟時，可以通過修訂病案首頁信息、增加病案首頁附頁等方式增加腫瘤化療患者信息，規(guī)定腫瘤患者的必填信息，為DRGs分組體系提供完善的數(shù)據(jù)支持。

3.2 對腫瘤化療患者實施DRGs付費還有很多問題需要解決

近年來，隨著醫(yī)學(xué)科學(xué)技術(shù)突飛猛進(jìn)，尤其是在腫瘤內(nèi)科的治療方面，靶向治療、免疫治療等新藥不斷上市，診療指南不斷更新，衛(wèi)生行政部門、各級醫(yī)院對腫瘤規(guī)范化診療的更加重視，越來越強(qiáng)調(diào)多學(xué)科綜合診療，同期放化療+靶向治療、化療+靶向治療、化療+免疫治療等治療方案在臨床應(yīng)用的越來越多，靶向治療藥物、免疫治療藥物的加入增加了大量的住院費用，還有新診療方案的病例入組問題、按DRGs付費是否會阻礙腫瘤內(nèi)科治療的創(chuàng)新進(jìn)步，這些問題都需要衛(wèi)生行政部門與醫(yī)療保障部門共同探討解決。

3.3 在DRGs付費實踐時，應(yīng)動態(tài)調(diào)整DRG各組付費標(biāo)準(zhǔn)

DRGs付費以分組為基礎(chǔ)，每位患者的付費標(biāo)準(zhǔn)是按患者所入組的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行支付。各DRG組付費標(biāo)準(zhǔn)是根據(jù)各組的權(quán)重與各醫(yī)院的費率計算得出[2]，而DRG權(quán)重是根據(jù)各DRG組內(nèi)例均住院費用與所有病例的例均住院費之比計算并調(diào)整得出，因此DRG組內(nèi)例均住院費用是DRG付費標(biāo)準(zhǔn)的重要決定因素。藥物治療是腫瘤化療患者的主要手段，藥占比高是腫瘤化療患者的特點，藥物治療費用是影響著腫瘤化療DRG組內(nèi)例均住院費用與付費標(biāo)準(zhǔn)。近年來，隨著藥品集中招標(biāo)采購、進(jìn)口抗癌藥物實施零關(guān)稅等政策不斷深入實施，化療、靶向、免疫等抗癌藥物不斷納入醫(yī)保、價格逐年降低，這些政策對腫瘤化療患者的住院費用都有重要影響，醫(yī)療保障部門在實施DRGs付費實踐中，應(yīng)結(jié)合國家及地區(qū)藥品醫(yī)保政策動態(tài)調(diào)整DRG各組的付費標(biāo)準(zhǔn)。

本研究通過采集腫瘤化療患者的病案首頁數(shù)據(jù)及調(diào)取的DRGs評價平臺數(shù)據(jù)，對部分住院費用進(jìn)行了部分影響因素分析，構(gòu)建了腫瘤化療患者的相關(guān)分組，可供衛(wèi)生行政部門制定適合江西省情的付費方式提供參考。但由于收集到的資料有限，可能有些對住院費用有重要影響的因素未納入分析，如化療方案、醫(yī)保類別等；本研究也僅只是收集了近2年4家三甲醫(yī)院的數(shù)據(jù)，還有待進(jìn)一步擴(kuò)充樣本數(shù)據(jù)，收集不同區(qū)域、不同時間段、不同級別醫(yī)療機(jī)構(gòu)的資料、數(shù)據(jù)，進(jìn)行后續(xù)的分析研究，以獲得更合理、更具有代表性的結(jié)果。