区域DIP目录库如何构建——用实例说话!

2020
12/21

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金豆数据
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今年11月,国家医保局发布了《国家医疗保障按病种分值付费(DIP)技术规范》(以下简称《技术规范》)和《DIP病种目录库(1.0版)》(以下简称《目录库》),其实不管是DRG还是DIP他们都是将医疗服务产出由不可比变为可比的一种工具,如何对病例进行科学合理的分组,更好的运用于医保支付、基金监管、医院管理等领域。在上一篇,我们已经从理论基础上带大家了解了DIP如何进行分组(更多内容,点击了解)。

本文,我们以上海市真实数据为例带大家一步一步深入DIP的分组方法,希望可以帮助大家对区域构建DIP目录库有更透彻的理解。(备注:例子所出现的疾病编码为国家ICD-10医保V1.0版、手术编码为ICD-9-CM-3医保V1.0版)

一、基础分组

首先,根据疾病诊断分类及代码(ICD-10)对病例进行疾病诊断组合,然后对每个疾病诊断组合按使用的医保手术操作分类与编码(ICD9-CM-3)技术进行分类,如同一病案中有多个手术操作分类与编码时可将各编码叠加作为新的分类,最终通过对临床病案中“疾病诊断”与“治疗方式”的随机组合,穷举形成 DIP 的病种组合,奠定 DIP 目录库的基础。

从实际操作来看,就是利用出院病人的病案首页数据,截取出院主要诊断代码与对应的所有手术编码进行排列组合,忽略顺序和重复的情况。以胸部食管恶性肿瘤(C15.1)为例,真实世界中此类住院病例,有多种治疗手段的组合,大致可分为以下三种情况:

(1)没有手术,完全保守内科治疗;

(2)进行了颈胸腹三切口全食管切除术(ICD9-CM-3 医保 V1.0版的代码为 42.4202)(注:医保编码没有 42.3204,也没有食管癌根治术的表达);

(3)进行食管癌根治术的同时,叠加了空肠(营养性)造口术(ICD9-CM-3 的代码为 46.3901),等等以此类推。

如下表所示:  

相同疾病诊断下,按照不同的治疗手段,穷举形成DIP的病种组合,奠定DIP目录库的基础。


二、核心病种与综合病种

由于确定病种组合例数需要兼顾病例入组率、病种变异系数(CV)与应用的便捷性、可比性之间的平衡,通过研究不同病种组合的分布规律,确定在具体病种下面以例数临界值的方式区分核心与综合病种,临界值之上的病种作为核心病种直接纳入 DIP 目录库,而处于临界值之下的作为综合病种再次收敛。

同样,我们还是以上面的上海市真实病案数据的例子延伸,在《技术规范》中计算最低例数标准为15例,即病例数量大于等于15例的分组作为核心病种,小于15例则作为综合病种。我们会分为两种情况来看:

第一种情况,当主要诊断为胸部食管恶性肿瘤(C15.1)的病种组合大于15例时作为核心病种会直接纳入病种组合目录库,此时DIP分级目录逐步形成(第三部有详细阐述)。

第二种情况,当病种组合病例数小于15例时视为综合病种,综合组的组合会再次收敛,按照保守治疗、诊断性操作、治疗性操作、相关手术等不同治疗方式性质分别进行聚类组合,同时重新计算分值。具体分组如下图:

综合病种以再次收敛的形式建立分组,解决了分组过细操作不便、分组过粗交叉互补严重的问题,以客观的方式直观表达综合病种的数据特征。


三、DIP分级目录的形成

按照前面介绍的方法,针对核心病种进行共同数据特征的提取,形成逐层的聚类和收敛,形成一套包含三级目录的 DIP 主目录体系,满足不同的应用需求。


同样以胸部食管恶性肿瘤(C15.1)为例,如果涉及的分组实际例数均大于15例,全部被划分为核心病种,那么现有的每一组都是三级目录中的组合。后续逐层的聚类和收敛如下:

DIP利用大数据的优势,对最细化目录向上进行逐层的聚类和收敛,形成一套包含三级目录的DIP 主目录体系,满足不同的应用需求。


四、基于个性数据特征建立辅助目录

DIP遵循两个相似(临床路径相似、资源消耗相似)的病例组合思想,以细化分组打包模式将所有病例进行分类。但是任何政策都是管理者与经济参与主体之间的博弈,特别是由于医疗的不确定性,患者个体差异、医院管理、医生行为等诸多因素均会对疾病的资源消耗造成直接影响,以分组的单一维度对应于疾病的复杂成因与医疗服务的多元供给方式,难以精准评估医疗机构医疗服务产出的合理性,熟悉规则的医疗机构可能会采取针对性措施在实际消耗资源不多的情况下获取更多补偿。

因此,在主目录病种分组共性特征的基础上,建立反映疾病严重程度与违规行为监管个性特征的辅助目录。我们还是以上面的例子做延展:

为了真实反映胸部食管恶性肿瘤(C15.1)这个病种组的疾病严重程度,病种组会进入肿瘤严重程度分型辅助目录校正。肿瘤严重程度分型辅助目录是在疾病严重程度分型辅助目录的基础上叠加肿瘤转移、放化疗等将病例按照严重程度分为5级,并将轻症作为次要诊断病种辅助目录,以不同治疗方式对应的疾病发展阶段更加精准地反映疾病严重程度对资源消耗的影响。如下图:


结   语

DIP是医保、医疗大数据的挖掘利用,在分组方法上实现了理论和方法的创新,但是仍然有待于在实际运用中进一步完善。区域如何开展工作,实际运用DIP呢?下次,我们还会带大家了解区域实施DIP具体要做哪些准备。关注金豆数据公众号,不要错过哦!

参考资料:

1、《国家医疗保障按病种分值付费(DIP)技术规范》
2、《DIP 目录库(1.0 版)》

本文由作者自行上传,并且作者对本文图文涉及知识产权负全部责任。如有侵权请及时联系(邮箱:nanxingjun@hmkx.cn
关键词:
技术规范,DIP,目录,区域,医保,数据

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