基于drgs研究方法对妇科病例分组的探索

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1、基于DRGs研究方法对妇科病例分组的探索【摘要】西方发达国家普遍采用疾病诊断相关分组(DRGs)进行医疗保险支付,从而促进有效平衡卫生资源的分配。鉴于我国医疗系统的复杂性,只能够通过多次小范围进行探索性尝试,才可以逐步推行DRGs系统。本文首先引入疾病诊断相关分组的思想,简述疾病诊断相关分组对我国医疗卫生事业的正面和负面影响。然后通过对本院子宫平滑肌瘤手术的病例进行数据分析,通过神经网络算法得出采用疾病相关属性测算住院费用的数学模型。【关键词】疾病诊断相关分类系统(DRGs)相关属性神经网络数学模型【Abstract】ObjectiveItispopularforhospitals

2、toadoptDisease-relatedgroupssystem(DRGs)topayformedicalpremium,soastopromotebalancedassignmentofhygieneresourcesefficiently.Basedonplexityofmedicalsysteminourcountry,DRGscanbepromotedtoapplygraduallybyattemptingexplorationinasmallscaleforseveraltimes.TheessayisfirstlyintroducingbasicconceptofD

3、iagnosisRelatedGroups,thendescribingthepositiveandnegativeeffectofDRGsonmedicalindustry.Further,byanalyzingcaseofoperationaltreatmentonleiomyomaofuterus,athematicmodelcalculatinghospitalizationfeeonthebasisofdisease-relatedattributesthroughneuralethod.【Keyathematicmodel1引言面对全球性医疗费用过度膨胀,卫生资源分布不

4、平衡,各国都在努力寻求解决的出路。其中最具影响力是1976年美国首推病例组合方案(case-mix)—诊断相关分类预付制系统。该系统的诞生为医疗系统的研究掀开了新的序幕。1.1DRGs(疾病诊断相关分类系统)诞生的背景本世纪70年代,医疗费用的急剧增长给美国政府带来严重的财政威胁,为了应对卫生费用不断增长的压力,以耶鲁大学研究中心领先推行一种新型的病例组合方案,命名为DRGs[1]。1.2其核心理念是将某些相同或相似属性的病例归为一组,以统计学方法计算每个病例组的平均费用,作为医疗保险预付的基础。通过统一定额支付标准,达到医疗资源利用标准化,激励医院之间良性竞争,减少诱导性医疗消费

5、。2我国引进DRGs(疾病诊断相关分类系统)的利弊分析2.1我国引进DRGs的正面效应我国自20世纪80年代开始对DRGs进行研究,首先针对医院按床位、住院天数、收治人数补偿治疗费用存在极大的不合理性。各级医疗机构从不同角度对DRGs进行探讨,提出按病种医疗成本确定补偿限额,这种方案利于控制和节约医疗费用开支。引入DRGs的分组方案将更为完善医疗保险支付方式,促进我国医疗保健体制改革。北京市尝试对有代表性医院10万份病例进行DRG分组,结果表明对出院病历实行病例组合是切实可行,相对于以传统的评价指标为基础的评估方案,更好地评估医院管理效益[2]。采用DRGs有利于促进医院建立完整的

6、成本核算体系,降低经营成本;有利于提高病案质量,阻止供方诱导性消费;有利于拉开不同等级医院之间的支付差距,引导病人合理分流,缓解“就医难”矛盾。2.2我国引进DRGs负面效应由于DRGs的核心思想是把类似的病例归为一组,计算出平均费用作为对医疗机构的补偿金额。基于补偿金额是固定的,医疗机构为了减少医疗资源消耗,可能故意推诿重症患者到其它医疗机构,把医疗风险转嫁到他人。或者会出现另一种情况,医疗机构为争取高额补偿,故意提高诊断严重程度,把病情比较轻的病例往病情较重的方向靠近[3]。3DRGs(疾病诊断相关分类系统)分类方法的探索根据上述分析,DRGs(疾病诊断相关组分类系统)对医院质

7、量管理利大于弊,DRGs在未来健全医院补偿制度中担负举足轻重的角色,因此在全国范围内推广DRGs是积极改进医疗保健体制和保险预支付制度的重要前奏。而提倡DRGs的学者面临的巨大挑战是如何科学合理进行DRGs分类。研制适合我国的DRGs分组必须由浅入深,在病种选择上遵循以下原则:(1)疾病诊断相对明确统一;(2)治疗方法相对一致;(3)病种和诊断以常见病为主;(4)包括并发症和合并症的分类。因此本文通过选取本院108例手术治疗的子宫平滑肌瘤进行数据分析,发现按相关属性对

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