【质量控制】医疗质量评价如何兼顾临床？这3个指标很重要

作者/罗亮（医院管理咨询师）

从2019年以来，国家相继出台了《国务院办公厅关于加强三级公立医院绩效考核工作的意见》、《关于印发区域点数法总额预算和按病种分值付费试点工作方案的通知》、《国家卫生健康委关于印发三级医院评审标准(2020年版)的通知》等文件，文件中都明确提出公立医院要加强信息化建设，提高数据的准确性，使医疗行为可量化、可比较，为医院管理、临床服务提供决策支持类的信息支撑。

1、现状分析

①医疗质量管理工作现状

跟众多大型三甲医院的医务、医保和绩效等职能部门管理人员的沟通中发现，很多职能部门对临床医生在收治病人过程中的质量、效率、药耗等方面的管理评价或绩效考核都难以达到预期效果。很多管理人员在评价、考核、管理工作过程中，面对临床医生的反驳和质疑，经常感到底气不足，甚至出现畏惧和不敢对质的现象。

②质控现状原因分析

基于笔者多年的工作经验，认为造成医疗质量不好管的主要原因如下：

一、管理人员专业知识不全面。职能部门工作人员即使从事过临床诊疗工作，但大部分只熟悉自己的专业，对其他病种和专业并不太了解，因此对不熟悉科室的管理评价工作底气不足，面对其他专业临床医生的质疑时，往往哑口无言或不知所措。

二、缺乏相对性评价的信息化工具。传统的医院信息系统大多偏向于业务流程，职能部门管理人员拿到的数据也多是查询统计结果，这些数据基本都是绝对值和平均值，很少有基于专业的医疗数据分析和医疗模型算法的结果，缺乏相对性的评价数据，导致数据的客观性与科学性不足，致使管理评价工作容易陷入数据陷阱，难以做到管理评价的科学性与合理性，因此难以得到临床医生的认可与接受。

用什么样的数据来评价更合理？

前面说了基于查询统计的绝对值和平均值缺乏相对性与合理性，因此，需要有能够体现相对性评价的数据，再结合绝对值和平均值，提高利用数据进行医疗质量管理评价工作的科学性与合理性。

2、能体现相对性评价的数据有哪些？

基于疾病风险建模分析得出的ACMI和O/E值能体现数据的相对性。

①ACMI

ACMI，即风险调整后的病例组合指数，代表医院/医生收治的所有住院病例的例均风险调整后的权重AW。如果该医院/医生收治病例中技术难度大、资源消耗多的病例比例高，其ACMI就大；反之，难度低、资源消耗少的病例占的比例高，则其ACMI就小。

ACMI的意义：ACMI更加全面考虑进了导致病人死亡的风险，时间和费用的资源消耗风险的两方面因素，同时ACMI规避人为因素，更利于公平合理的绩效评价。

②AW

在ACMI的计算过程中用到了“风险调整后权重AW（Adjusted Weight）”，AW是将死亡率和医事服务费的预测值权重按一定比例进行计算获得的，AW代表预测病人的疾病复杂程度。

AW的意义：相比于DRG的平均值权重，AW从区域或医院的历史数据中通过大数据建模发现疾病治疗的规律，考虑了同一病组的个体病情差异，同时解决了数据偏态分布的影响，从而有效规避了用实际发生值进行比较评价时，可能的有意推高临床治疗难度的人为因素。

③O/E值

O/E值是疾病风险调整中最重要的指标，O（Observed）代表病人疾病治疗的实际发生值，E（Expected）代表病人疾病风险的预测值，O值与E值的比值即是O/E值。

如果O/E值大于1，说明实际发生值偏高（住院天数、总费用、药品费、耗材费），实际发生值高于预期值，治疗转归效果差；如果O/E值小于1，则说明实际发生值偏低（住院天数、总费用、药品费、耗材费），实际发生值低于预期值，治疗转归效果好。

O/E值的意义：O/E值采用相对比值对疾病的治疗转归情况进行相对性评价，极大地提高了医疗质量管理的数据比较与评价的科学性、合理性与公平性。

3、ACMI和O/E值的使用价值

下面从具体的分析数据来解析ACMI和O/E值的使用价值。

从数据中发现，同一DRG病组的CMI值基本是相同的，如果以CMI值来评价和管理科室内各临床医生的收治病情难度、医疗质量和治疗效果，并以此进行绩效考核，那么肯定难以服众。

即使是同一DRG病组内，不同病例的病情难度和个体特征其实是有较大差异的，医生在收治过程中，提供的临床服务及其治疗难度也是有差异的。

如单纯以CMI值去评价病情难度、医疗质量与绩效考核时，难免让一部分医生躺赢(收治病例的病情难度低于组内平均值)，而另一部分医生会觉得不公平(收治病例的病情难度高于平均值)。这样的评价与管理后果就是出现很多临床医生对医院的管理评价、绩效考核工作和制度不认可、不接受、不支持的情况，会觉得管理评价和绩效考核体现不出科学性、合理性与公平性。

从数据中可看出，CMI值相同情况下，其ACMI和各维度的O/E值可能会不同，有高有低，这正是收治病例的病情难度不同、个体特征存在差异和提供的临床治疗服务不同的相对体现。

如果以CMI为主体，结合ACMI和不同纬度的O/E值进行质量评价，评价结果会大有改观，ACMI体现病情难度，O/E值体现效率和医疗费用的相对性，三者结合起来进行医疗质量评价与管理时，临床医生的认可度、接受度会大大提高。

4、如何利用O/E值提质增效？

在进行诊疗数据分析过程中，当发现O/E值出现明显异常时，一般来说是明显偏大时，需要特别关注和追溯原因，如下图所示。

从图中看出，病人ID为440105010000519797的病例，其总费用、住院天数、药品费、耗材费等维度的O/E值出现明显异常。在系统界面中，点击其病人ID，便可直接下钻，快速查看其数据分析报告，如下图所示。

同时，也可以查看其病案首页信息，对个体病例的疾病诊断、手术治疗和费用明细等方面进行根因分析，如下图所示。

在此，解答一下之前在很多医院都遇到过的同类问题：有医务或病案老师说直接查看病人的病案首页进行评价和管理不就行了嘛，何必通过这么复杂的大数据算法进行专门的数据分析？

首先，直接查看病人的病案首页，属于运用个人经验进行评价与管理，做不到规范化、标准化的评价与管理。而且个人经验不可复制，那么评价与管理工作的结果会参差不齐，还不能排除一些人为因素，更难以体现评价与管理的科学性、合理性与公平性。

其次，直接查看病人的病案首页，查看到的数据都是绝对值，并不能明显暴露和反映出医疗质量和效率的问题所在，各项指标的数据到底是偏高还是偏低，无法准确判断，更不论用于评价、管理与绩效考核了。

最后，通过专业的大数据分析模型和各种算法得出的相对性数据，先计算并展示出各维度O/E值，能更快更直接地突出异常值，暴露出医疗质量和效率的问题所在，管理人员顺藤摸瓜，能极大缩短评价管理与追溯原因的时间，提高其评价工作的质量和效率。

5、病例复盘助力医疗质量数据分析

将病例复盘这一医疗质量数据分析评价工具跟院内的HIS系统的医嘱查询功能结合使用，会更加精准和全面地找出对病人的医疗诊治细节问题，高效地发挥出各系统间相互协同与支持的作用。

医疗质量数据分析评价工具已经应用在众多大型三级综合医院，包括近十家全国百强级别的医院，数据分析结果得到院内医务、病案、质控、运营等职能部门管理人员和临床科室的认可，为院内的医疗质量评价与管理工作提供了实用的可靠抓手，提高了医疗质量评价与管理工作的质量和效率。解决了临床医生的评价与管理的认可问题后，对相应的绩效考核工作也有辅助性的促进作用。

备注：本篇文章为厚立医视野原创