關(guān)鍵詞藥品消耗指數(shù)；疾病診斷相關(guān)分組；Logistic回歸；限制性立方樣條模型；閾值效應(yīng)

疾病診斷相關(guān)分組（diagnosisrelatedgroups，DRG）支付方式以疾病診斷為基礎(chǔ)，通過科學(xué)分組建立動態(tài)價(jià)格調(diào)整機(jī)制和運(yùn)行監(jiān)督機(jī)制，推動公立醫(yī)院降本增效，已成為醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)驅(qū)力之一[1―2]。隨著醫(yī)保支付方式改革的持續(xù)深入，DRG付費(fèi)工作的考核評價(jià)指標(biāo)體系也在不斷完善，一些新指標(biāo)、新概念也隨之出現(xiàn)，尤其是關(guān)于資源使用效率和DRG費(fèi)用控制的指標(biāo)，如費(fèi)用消耗指數(shù)的分項(xiàng)——藥品消耗指數(shù)和耗材消耗指數(shù)等，這些結(jié)構(gòu)消耗指數(shù)將打破傳統(tǒng)藥占比、耗占比用于醫(yī)院考核的單一性和片面性[3―4]。如何科學(xué)運(yùn)用DRG工具定位超支主要因素從而進(jìn)行精準(zhǔn)控費(fèi)及資源配置，已成為醫(yī)院精細(xì)化管理的新契機(jī)[5]。對于藥品消耗指數(shù)的進(jìn)一步研究可以找到病組費(fèi)用消耗指數(shù)差異的具體原因，方便對比分析及指導(dǎo)整改目標(biāo)。本研究采用Logistic回歸模型和限制性立方樣條（restrictedcubicspline，RCS）模型分析某三級甲等醫(yī)院（簡稱“A院”）藥品消耗指數(shù)與DRG超支之間的相關(guān)性和劑量-效應(yīng)關(guān)系，并結(jié)合藥品消耗指數(shù)進(jìn)行合理用藥點(diǎn)評，為藥品管控提供思路和依據(jù)，進(jìn)而提高醫(yī)院的精細(xì)化藥事管理水平。

1 資料與方法

1.1 臨床資料

選取2023年9－11月A院共32391例患者的出院病例數(shù)據(jù)，剔除歧義病例、未入組病例等共計(jì)7914例，最終入組DRG付費(fèi)病例共24477例為研究對象。提取的資料包括患者性別、年齡、住院天數(shù)、DRG類型（內(nèi)科組、操作組、外科組）、病組編碼、權(quán)重、支付標(biāo)準(zhǔn)、總費(fèi)用、費(fèi)用消耗指數(shù)、總藥品費(fèi)用、藥品消耗指數(shù)、是否轉(zhuǎn)科、合并疾病以及DRG超支情況。DRG超支指DRG支付費(fèi)用小于患者實(shí)際住院費(fèi)用，按是否超支進(jìn)行分組。

1.2 基于藥品消耗指數(shù)的合理用藥管控

1.2.1 藥品費(fèi)用標(biāo)桿值設(shè)定及藥品消耗指數(shù)計(jì)算

由于各家醫(yī)院藥耗差異較大，且無法獲得全市數(shù)據(jù)，因此A院探索并科學(xué)制定了符合A院實(shí)際的藥品費(fèi)用標(biāo)桿值。標(biāo)桿值設(shè)置方案如下：選取2021年1月1日至2023年11月30日共274492例出院病例數(shù)據(jù)，剔除轉(zhuǎn)科、歧義、未入組病例等共計(jì)7647例，剩余有效病例266845例，通過國家醫(yī)療保障疾病診斷相關(guān)分組（ChinaHealthcareSecurityDiagnosisRelatedGroups，CHS-DRG）系統(tǒng)的病組標(biāo)桿總費(fèi)用，計(jì)算每例病例的費(fèi)用消耗指數(shù)，取費(fèi)用消耗指數(shù)0.60～1.40的病例作為優(yōu)質(zhì)病例[6]，共取優(yōu)質(zhì)病例179657例，將各病組藥品均值作為各組別藥品費(fèi)用標(biāo)桿值，并計(jì)算藥品消耗指數(shù)：某病例藥品消耗指數(shù)＝該病例藥品費(fèi)用/該病組標(biāo)桿藥品費(fèi)用。

1.2.2 基于藥品消耗指數(shù)開展合理用藥點(diǎn)評

A院藥學(xué)部于2023年12月起聯(lián)合醫(yī)務(wù)處、病案統(tǒng)計(jì)室、大數(shù)據(jù)中心，將藥品消耗指數(shù)納入藥事管理指標(biāo)監(jiān)控，通過對藥品消耗指數(shù)異常病例的具體分析，進(jìn)行精準(zhǔn)控費(fèi)及管理。前期藥品消耗指數(shù)數(shù)據(jù)經(jīng)SPSS23.0軟件驗(yàn)證符合右偏態(tài)分布，其中有2215個(gè)極值（≥2.12），故將藥品消耗指數(shù)≥2.12的病例作為第一批合理用藥點(diǎn)評重點(diǎn)關(guān)注及分析的病例，同時(shí)結(jié)合科室盈虧、病組盈虧、輔助用藥占比、抗菌藥物占比等數(shù)據(jù)，進(jìn)一步靶向分析超支原因，若發(fā)現(xiàn)涉及不合理用藥的超支病例，及時(shí)反饋給臨床進(jìn)行整改。通過藥品消耗指數(shù)的監(jiān)測及管控，聚焦需要加強(qiáng)費(fèi)用控制的劣勢及潛力病組，協(xié)助提高效率，進(jìn)行精準(zhǔn)控費(fèi)及管理。同時(shí)分析管控前（2023年1－6月）與管控后（2024年1－6月）全院主要藥事指標(biāo)的變化情況。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

1.3.1 描述性分析及單因素分析

采用SPSS23.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。符合正態(tài)分布的連續(xù)變量以x±s描述，組間比較采用t檢驗(yàn)；符合偏態(tài)分布的連續(xù)變量以M（P25，P75）描述，組間比較使用非參數(shù)Mann-WhitneyU檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料以例數(shù)、率（%）描述，組間比較采用χ2檢驗(yàn)。檢驗(yàn)水準(zhǔn)α＝0.05。

1.3.2 Logistic回歸模型分析

以病例是否超支為因變量，以年齡、性別、住院天數(shù)、DRG類型、權(quán)重、藥品消耗指數(shù)、是否轉(zhuǎn)科、是否合并糖尿病、是否合并高血壓、是否合并營養(yǎng)不良、是否合并腫瘤作為協(xié)變量，采用多因素Logistic回歸模型分析各協(xié)變量與DRG超支之間的相關(guān)性，結(jié)果以優(yōu)勢比（oddsratio，OR）、95%置信區(qū)間（confidenceinterval，CI）以及P值表述。檢驗(yàn)水準(zhǔn)α＝0.05。

1.3.3 RCS模型和閾值效應(yīng)分析

使用RStudio（內(nèi)嵌R4.3.1）軟件繪制RCS圖，使用rms和ggplot2包進(jìn)行分析，并對模型進(jìn)行非線性檢驗(yàn)以及閾值曲線擬合。檢驗(yàn)水準(zhǔn)α＝0.05。

2 結(jié)果

2.1 患者一般資料

本研究共納入24477例患者，共計(jì)5400例（22.06%）患者出現(xiàn)DRG超支。兩組患者年齡、住院天數(shù)、權(quán)重、DRG類型、藥品消耗指數(shù)和轉(zhuǎn)科、合并糖尿病、合并高血壓、合并營養(yǎng)不良、合并腫瘤患者比例比較，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。結(jié)果見表1。

2.2 超支病例的影響因素分析

以是否超支為因變量，以年齡、住院天數(shù)、DRG類型、權(quán)重、藥品消耗指數(shù)、轉(zhuǎn)科、合并糖尿病、合并高血壓、合并營養(yǎng)不良、合并腫瘤為自變量，進(jìn)行多因素Logistic回歸分析。結(jié)果顯示，住院天數(shù)長、藥品消耗指數(shù)高、轉(zhuǎn)科、合并糖尿病是DRG超支的危險(xiǎn)因素（P＜0.05）；DRG類型為內(nèi)科組或外科組、權(quán)重≥0.5是DRG超支的保護(hù)因素（P＜0.05）。結(jié)果見表2。

2.3 RCS模型和閾值效應(yīng)分析結(jié)果

全院藥品消耗指數(shù)與DRG超支之間關(guān)聯(lián)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），兩者之間的關(guān)系為非線性關(guān)系，存在非線性拐點(diǎn)，曲線閾值為0.64（P＜0.05）。其中操作組藥品消耗指數(shù)與DRG超支之間的關(guān)系為非線性關(guān)系，存在非線性拐點(diǎn)，曲線閾值為0.71（P＜0.05）；內(nèi)科組藥品消耗指數(shù)與DRG超支之間的關(guān)系為非線性關(guān)系，存在非線性拐點(diǎn)，曲線閾值為0.64（P＜0.05）；外科組藥品消耗指數(shù)與DRG超支之間不存在非線性關(guān)系（P＞0.05）。結(jié)果見圖1。

從全院數(shù)據(jù)看，當(dāng)藥品消耗指數(shù)≥0.64，藥品消耗指數(shù)與DRG超支風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)（OR＝3.43，P＜0.001）。其中操作組病例，當(dāng)藥品消耗指數(shù)≥0.71，藥品消耗指數(shù)與DRG超支風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)（OR＝6.01，P＜0.001）；內(nèi)科組病例，當(dāng)藥品消耗指數(shù)≥0.64，藥品消耗指數(shù)與DRG超支風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)（OR＝2.73，P＜0.001）；外科組病例，當(dāng)藥品消耗指數(shù)≥0.60，藥品消耗指數(shù)與DRG超支風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)（OR＝5.27，P＜0.001）。結(jié)果見表3。

2.4 管控前后全院DRG指標(biāo)比較結(jié)果

與管控前（2023年1－6月）同期比較，管控后（2024年1－6月），全院次均醫(yī)療費(fèi)用、次均藥品費(fèi)用、藥品消耗指數(shù)均顯著下降（P＜0.01）。結(jié)果見表4。

2.5 合理用藥點(diǎn)評結(jié)果

對于藥品消耗指數(shù)≥2.12的超支病例進(jìn)行點(diǎn)評分析，結(jié)果顯示，超支原因分別為病情嚴(yán)重（占36.54%）、不合理用藥（占34.34%）、無明顯用藥問題（占15.11%）、新技術(shù)新藥（占7.14%）、高碼低編（占6.87%）。

3 討論

在臨床實(shí)際中，DRG病例費(fèi)用超支是多方面因素綜合作用的結(jié)果，但仍有重點(diǎn)管控方向可循[7―8]。本研究分析了多種因素對A院DRG病例超支風(fēng)險(xiǎn)的影響，單因素差異分析結(jié)果表明，年齡、住院天數(shù)、權(quán)重、DRG類型、藥品消耗指數(shù)、轉(zhuǎn)科、合并糖尿病、合并高血壓、合并營養(yǎng)不良、合并腫瘤等變量存在顯著差異。進(jìn)一步多因素Logistic回歸分析表明，住院天數(shù)長、藥品消耗指數(shù)高、轉(zhuǎn)科、合并糖尿病是DRG超支的危險(xiǎn)因素，該結(jié)果與部分學(xué)者的研究結(jié)論中藥品費(fèi)用是DRG超支主要影響因素一致[9―11]；其他因素如年齡、合并高血壓、合并腫瘤等對DRG超支風(fēng)險(xiǎn)的影響無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，需要進(jìn)一步的研究和數(shù)據(jù)驗(yàn)證以深入了解這些因素對DRG超支風(fēng)險(xiǎn)的具體影響。本研究中全院病例曲線閾值為0.64，其中操作組閾值為0.71，內(nèi)科組閾值為0.64。閾值效應(yīng)分析結(jié)果提示藥品消耗指數(shù)超過閾值時(shí)，隨著藥品消耗指數(shù)的升高，DRG超支風(fēng)險(xiǎn)逐漸提高。A院將藥品消耗指數(shù)納入指標(biāo)監(jiān)測，對于藥品消耗指數(shù)偏高的病例，進(jìn)行靶向分析及干預(yù)，有利于協(xié)助臨床控制超支風(fēng)險(xiǎn)。

在A院開展基于藥品消耗指數(shù)的合理用藥管控實(shí)踐的點(diǎn)評結(jié)果顯示，不合理用藥仍是藥品消耗指數(shù)偏高的主要原因。A院針對點(diǎn)評中發(fā)現(xiàn)的典型不合理用藥問題分別采取院周會公示、醫(yī)務(wù)與藥學(xué)部門聯(lián)合約談、處方權(quán)限定、信息化限制等管控措施，針對重點(diǎn)科室、重點(diǎn)醫(yī)生、重點(diǎn)病組的靶向干預(yù)，使點(diǎn)評結(jié)果更加客觀和公正，實(shí)現(xiàn)了粗放式藥事管理逐步向精細(xì)化管理的轉(zhuǎn)變。對于超支重點(diǎn)病組，還可進(jìn)一步計(jì)算某藥品消耗指數(shù)，如抗菌藥物消耗指數(shù)、重點(diǎn)監(jiān)控藥品消耗指數(shù)、麻醉藥品消耗指數(shù)等，用于對比不同科室、專業(yè)組、醫(yī)生之間抗菌藥物、重點(diǎn)監(jiān)控藥品、麻醉藥品等使用情況[12―14]。

綜上所述，藥品消耗指數(shù)是DRG超支的危險(xiǎn)因素，利用RCS模型分析發(fā)現(xiàn)，藥品消耗指數(shù)與DRG超支之間存在明顯的非線性關(guān)系，且存在閾值效應(yīng)?；谶@一結(jié)果，各醫(yī)院可結(jié)合實(shí)際藥品使用情況、疾病譜特征以及成本控制目標(biāo)，綜合考慮醫(yī)療質(zhì)量、患者需求和醫(yī)保支付能力等因素，確定適合自身的藥品消耗指數(shù)閾值。通過設(shè)定合理的閾值并實(shí)施動態(tài)監(jiān)測與干預(yù)，能夠有效實(shí)現(xiàn)藥品使用的精準(zhǔn)管控，為DRG付費(fèi)改革背景下的藥品費(fèi)用優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)和實(shí)踐路徑。