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    長期護理保險照護服務等級評定現(xiàn)狀

    2022-12-27 08:16:24張港娜
    全科護理 2022年21期
    關鍵詞:工具老年人評估

    張港娜,周 英,黃 瑤

    隨著人口老齡化、高齡化的發(fā)展,失能老年人數(shù)量持續(xù)增加。第七次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示,我國60歲及以上人口達2.64億人,約占人口總數(shù)的18.70%[1]。失能、半失能老年人約有4 063萬人,占老年人口總數(shù)的18.3%[2]。為保障失能人員的基本生活需求,2016年我國在15個城市推行長期護理保險(long-term care insurance,LTCI)試點工作,主要任務之一是探索照護需求認定和等級評定標準體系[3]。完善等級評定體系有利于合理配置護理服務資源,保障LTCI公平性,有利于失能人員獲取匹配的照護服務,保證照護服務質量,有利于判定失能人員長期照護服務的內(nèi)容、數(shù)量和費用等。因此,本文將從LTCI服務等級認定標準、評估工具和分級方法3個方面分析國內(nèi)外LTCI服務等級評定現(xiàn)狀,以期為進一步發(fā)展和完善我國LTCI等級評定體系提供科學依據(jù)。

    1 長期護理保險認定標準

    LTCI是為年老、傷殘個體提供基本生活照料和日常醫(yī)療護理服務的一種保險制度[4],其等級認定目的是評估失能人員需要多大程度的照護才能維持其在失能狀態(tài)下的基本生活。目前,國際上長期護理保險認定標準主要為失能程度、照護費用和照護時間[5]。

    1.1 以失能程度為標準 世界衛(wèi)生組織(WHO)認為,失能是指在某種健康狀態(tài)下,個體與環(huán)境發(fā)生交互作用而產(chǎn)生的身體結構和功能受損、活動受限及社會參與受限[6]。該觀點依據(jù)失能項目數(shù)量或失能程度劃分護理服務等級,認為失能程度越大,護理需求就越大,代表國家為法國和英國等[7]。學術界也普遍認同失能程度能夠有效反映長期護理需求[8]。多項研究表明,隨著失能程度的增加,失能老年人的照護需求也相應提高[9-12],但是失能程度不等同于護理需求。當參保人失能程度相同時,其護理需求未必相同。如日常生活活動能力為2級、感知覺溝通為2級的中度失能老年人的照護工作量少于日常生活活動能力為2級、感知覺溝通為3級的中度失能老年人[13]。

    1.2 以照護時間為標準 該觀點依據(jù)各項照護服務所花費的時間劃分護理等級,認為照護時間越長,護理需求就越大。當前許多實施LTCI的國家,如日本、韓國和德國等[14],均以照護時間作為照護等級評定依據(jù)??紤]到照護是一種消磨照護人員時間與耐力的活動,照護時間在很大程度上能夠反映照護人員的護理工作量。多項研究表明,護理服務等級與照護時間呈正相關[13,15]。但是以照護時間作為等級判定依據(jù)難以充分體現(xiàn)各項照護活動難度,且照護時間易受老年人疾病狀況、照護質量、照護設施、照護人員的負擔和資質等眾多因素影響[16],評定結果的一致性難以保障。

    1.3 以照護成本為標準 照護成本是指由于照護活動而產(chǎn)生的花銷,主要包括雇傭與現(xiàn)金開支等直接成本、勞動參與率與勞動時間等機會成本和醫(yī)療成本[17]。該觀點依據(jù)醫(yī)療衛(wèi)生資源的利用程度判定照護等級,認為照護成本越大,護理需求就越大。美國是典型的以照護成本劃分護理等級的國家[18]。以照護成本為標準既考慮了老年人的臨床特征和功能狀況、照護時間,還考慮了老年人對照護服務的利用情況,科學性較好,但是照護成本不等同于照護需求。照護成本的差異不一定是失能造成的,它還受區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展水平[19]、家庭收入[20]等因素影響。在“孝”文化浸染下,我國失能老年人主要照護者為家庭成員[21],因此機會成本在照護成本中占有很大比重。然而,從事不同種類的勞動所獲取的經(jīng)濟效益不可完全等同,所產(chǎn)生的機會成本也就無可衡量和比較。

    2 長期護理保險評估工具

    現(xiàn)有的LTCI評估工具與長期照護需求評估工具具有很大的共性,按照發(fā)展順序和復雜程度可劃分為三代[22]。

    2.1 第一代評估工具 第一代評估工具以單一能力評估為主,主要包括Barthel指數(shù)量表(Barthel Index,BI)、Lawton IADL量表等用于測量日常生活活動能力(actives of daily living,ADL)的工具。第一代評估工具在國內(nèi)外LTCI實施早期被廣泛應用。1995年德國通過重組ADLs和IADLs評估條目判定參保人的受益資格和照護等級[23]。2008年我國臺灣地區(qū)實施“長期照顧十年計劃1.0”,采用ADLs和IADLs評估參保人的照護需求[24]。目前,我國LTCI試點城市普遍采用BI進行評估,如重慶、南通和石河子等,只評定參保人的受益資格,設立保障門檻,沒有評估其照護需求,服務質量難以保證。Yi等[25]的研究表明,BI在癡呆人群中的適用性較差。

    第一代評估工具簡單、易于操作,且具有良好的信效度,被廣泛應用。但其評估內(nèi)容單一,覆蓋范圍狹窄,導致部分受益人群被排除在LTCI制度之外,同時由于評分跨度大,易受主觀因素影響,穩(wěn)定性差。

    2.2 第二代評估工具 第二代評估工具是各個國家和地區(qū)基于實地情況和LTCI政策要求,通過專家咨詢、實地調查等科學方法,在第一代評估工具指標體系的基礎上發(fā)展而來的,它將參保人視為一個整體,綜合評估其醫(yī)療健康、功能狀態(tài)和社會支持情況等,判斷其所需的護理內(nèi)容及程度,從而指導服務計劃的制定。我國臺灣地區(qū)通過文獻分析、焦點團體、專家會議形成多元評估量表(Multi-dimensional Assessment Instrument,MDAI),包含6個維度[26]。德國采用文獻分析法、焦點小組討論和專家咨詢法形成新型評估量表(Neuen Begutachtungsassessment,NBA),包含8個維度[27],不同維度的權重不同。日本和韓國通過大規(guī)模的循證調查,篩選出與照護時間顯著相關的身心綜合狀況評估指標,形成本土化評估工具“要介護認定調查表”和“老年護理對象等級認定調查表”,并建立配套的信息管理系統(tǒng)[28-29],保證了評估的客觀性和科學性。我國青島市、成都市和廣州市等LTCI試點城市采用老年人能力評估表或其改良版進行評估。老年人能力評估為國家級行業(yè)標準,有較高的權威性和認可度,但該工具主要針對養(yǎng)老機構老年人,其對居家及60歲以下人群的適用性有待進一步檢驗。上海市通過實地調研和專題會議制定了上海市老年照護統(tǒng)一需求調查表[30],包括自理能力和疾病輕重2個維度[31],該量表醫(yī)學相關條目較多,對評估人員的要求較高,缺乏具體的評估標準,且各維度權重分配的合理性有待進一步檢驗。

    2.3 第三代評估工具 第三代評估工具將第二代評估工具的概念延展到多照顧機構的兼容,有利于保證信息的連續(xù)性,主要代表為國際居民評估工具(International Resident Assessment Instrument,Inter RAI)。Inter RAI是美國組織來自30多個國家的學者研發(fā)的一個完整而細致的評估系統(tǒng)[32],包括最小數(shù)據(jù)集(minimum data set,MDS)、居民評估方案和使用指南三部分[33]。MDS是其核心內(nèi)容,與照護時間具有顯著的相關性[34]。Inter RAI針對不同的人群和照護機構有不同的子工具,如長期護理機構評估工具(LTCF)等,各子工具的臨床概念、評估語言、評估指標、標尺和核心評估項目可共用[35-36]。該評估系統(tǒng)具備完善的信息化體系,評估結果與臨床照護指南(Clinical Assessment Protocols,CAPs)和資源利用分組(resource utilization group,RUG)聯(lián)系,評估人員輸入數(shù)據(jù)后,系統(tǒng)會自動生成評估報告,并生成個性化的照護方案,測算照顧強度[35]。但該工具評估條目眾多[37],耗時過長,對評估團隊的專業(yè)性和合作能力有較高要求,且存在版權限制等問題,其操作性和實用性受到極大挑戰(zhàn)。

    3 分級方法

    3.1 基于評估工具得分的分級方法 該方法假設所有指標重要性相同,通過將各指標得分相加來判定照護等級,沒有考慮各維度和各條目之間的重要性和關聯(lián)性,難以充分衡量老年人的照護工作量。法國依據(jù)量表總分將老年人的依賴程度劃分為6個等級[7]。德國采用加權算法將參保人長期護理服務水平劃分為5個等級[27],但尚未見權重分配方法的相關報道。我國已建立LTCI等級評定體系的大部分試點城市均依據(jù)評估工具得分直接劃分照護等級,分級指標大多參照《老年人能力評估》,但是各層級的判定標準差異較大,有待進一步完善。原始型分類方法操作簡便,但存在主觀性較強和天花板效應等缺點,導致評價結果的穩(wěn)定性較差。

    3.2 基于個案分類系統(tǒng)的分級方法 該方法采用個案分類系統(tǒng)將特征狀況相似的老年人進行分組,同一組別的老年人照護服務資源利用情況相近。我國臺灣采用長期照顧案例分類系統(tǒng)(Long-term Care-Mix System,LTC-CMS)對參保人進行分級分類,同一等級所需的長期照護服務種類與數(shù)量相似[38]。LTC-CMS包括居家照顧、居家護理、社區(qū)服務中的心智障礙與非心智障礙、機構服務中的心智障礙與非心智障礙等6類。美國采用資源利用分組系統(tǒng)(resource utilization groups,RUG),依據(jù)服務類型、ADL量表評分和服務使用情況,將具有長期護理需求的老年人劃分為8個小組,66個級別,每一個等級對應一個標準權重,代表著資源消耗量的差異大小[39]。

    個案分類系統(tǒng)兼具評估、計劃、干預及評價功能,有利于測算照護成本,指導護理收費,有利于測算照護強度,制訂個性化的服務內(nèi)容,同時有利于質量控制。個案分類系統(tǒng)通過信息化管理提升了評估的客觀性與精確性。但是由于文化背景和資源利用程度的差異,不宜盲目引進。

    3.3 基于機器學習的分類方法 該方法通過采用決策樹、支持向量機等機器學習算法對老年人進行分類。日本通過進食、移動、排泄、清潔保持、家務援助、技能訓練相關行為、問題行動相關行為、醫(yī)療護理項目8個決策樹模型建立老年人平均標準照護時間數(shù)據(jù)庫[40-41],通過尋找與評估對象身心綜合狀況基本一致的標準人群,預測其所需的標準照護時間,將老年人照護服務劃分為7個等級[42]。韓國借鑒并學習日本的經(jīng)驗,并將照護時間換算為以100分為滿分的護理認定分數(shù),將老年人的照護服務劃分為5個等級[28]。樹形圖以照護時間為中介,建立了身心綜合狀況與照護服務需求之間的邏輯關系,量化了照護工作,有利于明確老年人照護工作的重點。但是決策樹的開發(fā)基于大樣本調研,實施難度較大,受人力物力的影響,觀察周期較短,導致部分服務項目數(shù)據(jù)缺失,精確度不足。上海采用貝葉斯分類器(Bayesian classification)和支持向量機(support vector machine)等算法,通過綜合判斷1 000余個評估變量的聚落情況,將老年人照護需求劃分為7級分級的過程[43]。

    基于機器學習的分類方法通過精細化信息管理,可以很好地處理數(shù)據(jù)增長問題,提高管理效率,保障LTCI的公平性和長效性。但是構建原始數(shù)據(jù)庫所需要的樣本量較大,何種機器學習方法更適用于構建我國LTCI護理分級體系有待進一步探討。

    4 啟示

    LTCI作為解決失能人員照護需求的險種,其認定標準是與失能相關的照護需求。因此,LTCI照護等級的認定既要依據(jù)參保人的失能程度,還應考慮其所需的照護內(nèi)容和照護時間等因素。通過對比國內(nèi)外LTCI等級評估工具可以發(fā)現(xiàn),各國LTCI評估工具的選擇受限于其長期照護服務的供給現(xiàn)狀和支付能力等。我國可以學習和借鑒國外LTCI評估工具的發(fā)展理念、研發(fā)方法和評估內(nèi)容,取長補短,在國家醫(yī)保局發(fā)布的長期護理失能等級評估標準(試行)的基礎上,通過大規(guī)模調查,測量不同照護服務項目所需時間,采用個案分類系統(tǒng)、機器學習算法等分級方法,探索兼具服務對象認定、服務等級判定和服務內(nèi)容評估功能,且符合我國LTCI制度特色和供給現(xiàn)狀的LTCI分級體系。

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