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基于DRGs的湖北省三級綜合醫(yī)院住院醫(yī)療服務(wù)評價研究

2022-05-18 08:44:08阮智慧錢愛兵
中國醫(yī)療管理科學(xué) 2022年3期

阮智慧 錢愛兵

2021年9月,國家衛(wèi)生健康委、國家中醫(yī)藥管理局發(fā)布的《公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展促進行動(2021-2025年)》中明確提出要不斷提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量,以滿足居民健康新需求。疾病診斷相關(guān)分組(diagnosis-related groups, DRGs)是根據(jù)疾病的主要診斷、伴隨癥、合并癥、手術(shù)及治療操作等臨床情況,按疾病復(fù)雜程度的同質(zhì)性和醫(yī)療資源消耗的相似性將病例分成的組群數(shù)。DRGs綜合考慮了疾病嚴(yán)重度和復(fù)雜性,同時考慮醫(yī)療需要和醫(yī)療資源的使用強度,因此DRGs是國際公認(rèn)的能較好保持病例組合臨床同質(zhì)及資源同質(zhì)的工具,不少學(xué)者將DRGs應(yīng)用于醫(yī)院服務(wù)評價研究。本文從醫(yī)療服務(wù)能力、效率和安全3個維度對湖北省三級綜合醫(yī)院的住院醫(yī)療服務(wù)進行評價分類,以期為促進公立醫(yī)院醫(yī)療服務(wù)及臨床管理水平的提升提供參考。

1 資料與方法

1.1 研究對象

本文以湖北省67家三級綜合醫(yī)院(以H1 ~ H67編碼)為研究對象,對其住院醫(yī)療服務(wù)進行評價。資料來源于湖北省衛(wèi)生健康委員會《2017年湖北省DRG住院服務(wù)綜合評價分析報告》。

1.2 評價指標(biāo)

基于國家DRG質(zhì)控中心發(fā)布的CN-DRGs分組原理,從服務(wù)能力、服務(wù)效率和服務(wù)安全3個維度對住院服務(wù)進行評價。服務(wù)能力包括覆蓋主要疾病分類(Classification of major diseases, MDC)數(shù)、DRGs組數(shù)、總權(quán)重數(shù)、病例組合指數(shù)(Case group and index,CMI);醫(yī)療服務(wù)效率包括費用消耗指數(shù)、時間消耗指數(shù);服務(wù)安全包括低風(fēng)險病例組病死率、中低風(fēng)險病例組病死率、高風(fēng)險病例組病死率。綜合評價指標(biāo)見表1。

表1 三級綜合醫(yī)院住院服務(wù)的綜合評價指標(biāo)

1.3 研究方法

由于各醫(yī)院的住院服務(wù)情況不同,本文采用熵權(quán)TOPSIS法結(jié)合秩和比(rank-sum ratio, RSR)法對湖北省67家三級綜合醫(yī)院的住院服務(wù)情況進行綜合評價。結(jié)合運用2種方法能有效解決熵權(quán)TOPSIS法無法分類、RSR法在轉(zhuǎn)換的過程中損失原始數(shù)據(jù)信息的問題,提高了研究的科學(xué)性。

1.3.1 熵權(quán)TOPSIS法

熵權(quán)法是一種基于客觀數(shù)據(jù)分布的賦權(quán)法,通過數(shù)值的離散程度計算各指標(biāo)的熵值權(quán)重,以避免個人賦權(quán)主觀因素的影響。TOPSIS法通過計算各評價對象與理想值的相對距離,量化排序評價結(jié)果。具體步驟如下。

(1)構(gòu)建原始數(shù)據(jù)矩陣。本文的研究對象為湖北省67家三級綜合醫(yī)院,基于國家DRG質(zhì)控中心發(fā)布的CN-DRGs分組原理,選取了9項評價指標(biāo),因此,構(gòu)建67行9列的評價矩陣。=(X),其中,為醫(yī)院個數(shù),為評價指標(biāo)個數(shù),1≤≤67,1≤≤9。

(5)計算第項指標(biāo)的信息效用值。計算公式為W=1-e。

(7)計算加權(quán)矩陣。計算公式為Z=P d。

(8)確定加權(quán)矩陣的正、負(fù)理想值。正理想值計算公式為=maxZ=max{Z,Z...Z},=1, 2, 3...9,負(fù)理想值計算公式為=minZ=min{Z,Z...Z},=1, 2, 3...9。

1.3.2 RSR法

秩和比法是基于秩轉(zhuǎn)換并通過參數(shù)統(tǒng)計分析秩次分析的一種綜合評價方法,并基于結(jié)果的差異性進行分類。具體步驟如下。

(1)編秩。將67家三級綜合醫(yī)院住院醫(yī)療服務(wù)評價的相對接近程度C值作為RSR值,由小到大依次編秩。

(2)確定RSR的分布。首先編制67家三級綜合醫(yī)院RSR的頻數(shù)分布表,統(tǒng)計RSR出現(xiàn)頻數(shù),并計算累計頻數(shù)∑,然后確定67家醫(yī)院RSR的秩次及平均秩次R,然后計算向下累計頻率=R/×100%,當(dāng)=1時,用(1-1/4)×100%進行修正,最后,查找《百分?jǐn)?shù)與概率單位對照表》,將換算為概率單位Probit。

(3)計算回歸方程。以累計頻率所對應(yīng)的概率單位值Probit為自變量,以RSR值為因變量,計算回歸方程RSR=+×probit。

(4)分檔排序。主要有合理分檔法和最佳分檔法2種分檔方法,合理分檔法是以正態(tài)分布為依據(jù),最佳分檔法是在合理分檔法的基礎(chǔ)上再做調(diào)整,使各檔方差一致并相差具有顯著性。本文參照最佳分檔原則,按照合理分檔數(shù)表將湖北省67家三級綜合醫(yī)院的住院醫(yī)療服務(wù)分為好、較好、一般、較差、差5檔。

2 結(jié)果

2.1 基本情況

2017年湖北省67家三級綜合醫(yī)院覆蓋MDC數(shù)的中位數(shù)為25個,DRG組數(shù)的中位數(shù)為708組,總權(quán)重數(shù)的中位數(shù)為3.88萬,CMI的中位數(shù)為0.94,時間消耗指數(shù)和費用消耗指數(shù)的中位數(shù)分別為0.79、0.88,低、中、高風(fēng)險病例組病死率的中位數(shù)分別為0.01%、0.18%、7.51%,低風(fēng)險病例組病死率較小,符合現(xiàn)實情況。DRGs評價指標(biāo)基本情況詳見表2。

表2 評價指標(biāo)基本情況

2.2 評價指標(biāo)的熵權(quán)分析

從醫(yī)療服務(wù)能力來看,總權(quán)重數(shù)和CMI的熵權(quán)值較大,說明評價對象的這2項指標(biāo)差異程度較大,即增加總權(quán)重數(shù)和CMI對醫(yī)院住院服務(wù)能力的提升具有較大影響。從醫(yī)療服務(wù)效率來看,時間消耗指數(shù)的熵權(quán)值小于費用消耗指數(shù),說明時間消耗指數(shù)在三級醫(yī)院間的差異低于費用消耗指數(shù)在各醫(yī)院間的差異。從醫(yī)療服務(wù)安全來看,高風(fēng)險病例組病死率的熵權(quán)最大,說明此項指標(biāo)差異程度大,各醫(yī)院間高風(fēng)險住院病例的病死率差異較大。整體而言,總權(quán)重數(shù)的熵權(quán)值最大,低風(fēng)險病例病死率的熵權(quán)最小。熵權(quán)分析結(jié)果見表3。

表3 評價指標(biāo)的熵值及熵權(quán)

2.3 綜合評價分析

從住院服務(wù)能力來看,排名前3的醫(yī)院為H2、H1、H3,排名靠后的為 H66、H67、H64;從住院服務(wù)效率來看,排名前3的醫(yī)院為H51、H39、H67,排名靠后的為H45、H65、H61;從住院患者安全來看,排名前3的醫(yī)院為H50、H49、H5,排名靠后的為H54、H47、H63。綜合各項指標(biāo)來看,住院醫(yī)療服務(wù)排名前3的醫(yī)院為H2、H1、H3,排名靠后的為H54、H63、H67。綜合評價結(jié)果詳見表4。

表4 三級綜合醫(yī)院住院服務(wù)評價排名

(續(xù)表)

2.4 RSR法分類結(jié)果

表5 湖北省67家三級綜合醫(yī)院住院服務(wù)評價分檔結(jié)果

3 討論與建議

3.1 完善住院醫(yī)療服務(wù)績效考核指標(biāo)體系

本文選取9項DRGs指標(biāo)從醫(yī)療能力、服務(wù)效率和患者安全對湖北省67家三級綜合醫(yī)院的住院醫(yī)療服務(wù)進行評價。熵權(quán)TOPSIS法結(jié)果顯示,離散程度最低的是低風(fēng)險病例組病死率,由四分位數(shù)可知,50%的三級綜合醫(yī)院的低風(fēng)險病例組病死率范圍為0 ~ 0.02%,說明湖北省三級綜合醫(yī)院的臨床管理水平較高,住院醫(yī)療服務(wù)安全程度高。而總權(quán)重數(shù)的離散程度最高,最大值為30.92萬,50%的三級綜合醫(yī)院集中在2.57萬 ~ 6.34萬,反映出湖北省三級綜合醫(yī)院間的醫(yī)療能力差異較大,且服務(wù)產(chǎn)出水平整體不高,仍有待提高。2019年,國務(wù)院辦公廳頒發(fā)了《關(guān)于加強三級公立醫(yī)院績效考核工作的意見》,在全國啟動了三級醫(yī)院績效考核工作。建議湖北省三級綜合醫(yī)院以績效考核為契機,完善住院醫(yī)療服務(wù)績效考核指標(biāo)體系,將醫(yī)院內(nèi)部績效考核方案與國家績效考核相銜接,通過績效考核了解自身的優(yōu)勢與不足,有針對性地進行改善,例如醫(yī)院可以通過實現(xiàn)患者入院前完成術(shù)前檢查、加快術(shù)中病理報告處理等,優(yōu)化診療流程,優(yōu)化路徑,改善服務(wù)效率,還可以通過醫(yī)院科室的內(nèi)部討論、質(zhì)管部門核查、專家評定等方式,深入分析高、中、低風(fēng)險組病死患者在院治療的各個環(huán)節(jié),針對性地找出住院醫(yī)療服務(wù)薄弱環(huán)節(jié),提升相應(yīng)技術(shù)水平,加強住院醫(yī)療質(zhì)量管理或病案質(zhì)量管理,以改善醫(yī)療質(zhì)量,更好地為民眾提供安全、高效保質(zhì)的住院服務(wù)。

3.2 開展三級綜合醫(yī)院間的對口幫扶工作

綜合評價結(jié)果顯示,H2、H1、H3、H11、H5等醫(yī)院排名靠前,說明其住院醫(yī)療服務(wù)的綜合情況較好;而H61、H64、H67、H63、H54等醫(yī)院排名靠后,反映出這些醫(yī)院的住院服務(wù)有待提高。為促進優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的區(qū)域均衡布局,推進三級綜合醫(yī)院住院服務(wù)整體水平的提升,可借鑒三級醫(yī)院對口幫扶縣級醫(yī)院的經(jīng)驗做法,由衛(wèi)生行政主管部門牽線,就近幫扶結(jié)對,加強三級綜合醫(yī)院間的人才、技術(shù)交流,以縮小醫(yī)院間住院服務(wù)差異,提升湖北省三級綜合醫(yī)院住院服務(wù)質(zhì)量。

3.3 實行分檔的精細(xì)化管理

基于RSR法對湖北省67家三級綜合醫(yī)院住院醫(yī)療服務(wù)的綜合情況進行分類,結(jié)果顯示,近50%的三級綜合醫(yī)院劃入“差”、“較差”,其中,有19家(28.4%)醫(yī)院為“較差”,10家(14.9%)醫(yī)院為“差”。結(jié)合綜合評價結(jié)果,住院醫(yī)療服務(wù)綜合情況為“差”的醫(yī)院C值在0.061 4 ~ 0.034 4,綜合情況為“較差”的醫(yī)院C值在0.089 0 ~ 0.111 9,說明同檔醫(yī)院之間的差距較小,但均與最好的醫(yī)院C值0.990 1相差較大,三級綜合醫(yī)院的住院醫(yī)療服務(wù)存在較大的提升空間。優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的稀缺性要求政府必須合理規(guī)劃區(qū)域衛(wèi)生資源,實行分檔的精細(xì)化管理。建議衛(wèi)生行政主管部門基于分檔結(jié)果針對性引導(dǎo)三級綜合醫(yī)院實現(xiàn)自身功能定位,在一定條件下實施同級轉(zhuǎn)診,要求綜合評價結(jié)果為“好”與“較好”的三級綜合醫(yī)院承擔(dān)更多的轉(zhuǎn)診住院患者,分擔(dān)綜合評價結(jié)果為“差”與“較差”的三級綜合醫(yī)院的患者收治壓力。同時,對于住院服務(wù)水平較低的三級綜合醫(yī)院給予扶持,助力引入臨床醫(yī)學(xué)、醫(yī)院管理等方面人才,以提高醫(yī)院住院服務(wù)水平、醫(yī)療水平和管理水平,實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的高質(zhì)量發(fā)展,推動區(qū)域衛(wèi)生事業(yè)的協(xié)同發(fā)展。

本文基于DRGs評價指標(biāo),采用熵權(quán)TOPSIS法結(jié)合RSR法對湖北省三級綜合醫(yī)院的住院醫(yī)療服務(wù)進行評價分析,能夠較為全面地反映湖北省三級綜合醫(yī)院住院醫(yī)療服務(wù)綜合情況。湖北省三級綜合醫(yī)院住院服務(wù)的總權(quán)重數(shù)差異最大,低風(fēng)險病例組病死率差異最小,住院服務(wù)水平仍有待提高。醫(yī)院管理者應(yīng)完善住院醫(yī)療服務(wù)績效考核指標(biāo)體系,同時,衛(wèi)生行政部門可開展三級綜合醫(yī)院間的對口幫扶工作,實行分檔的精細(xì)化科學(xué)管理,改善醫(yī)院住院服務(wù)水平。但評價指標(biāo)缺乏住院患者滿意度的評價指標(biāo),根據(jù)《進一步改善醫(yī)療服務(wù)行動計劃(2018—2020年)》要求,醫(yī)院應(yīng)當(dāng)將患者滿意度作為加強內(nèi)部運行機制改革、促進自身健康發(fā)展的有效抓手,因此,后續(xù)研究中可借助問卷調(diào)查或?qū)嵉卣{(diào)研對住院醫(yī)療服務(wù)狀況進行深入研究。

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