诊断相关分组

摘要： 目的对某院2020年胃肠外科的DRGs相关指标进行分析,为医院绩效评价和精细化管理提供数据支持。方法收集某院2020年1月1日至2020年12月31日胃肠外科3个病区6570例住院病案首页数据和DRGs平台反馈的数据,运用综合指数法进行数据处理并评价。结果综合指数方面B病区最高,其次为A病区和C病区。胃肠外科收治病种主要集中在RE19、GB23、GB15、GB25、GE15和GR15组,这些DRGs组占胃肠外科分析病例数的80%以上,各病区收治病种各有侧重。胃肠外科时间消耗指数为0.50,费用消耗指数为1.29,说明胃肠外科治疗同类疾病所需要的时间较短、费用较高。结论DRGs指标能够从多个维度对科室的医疗服务绩效进行分析,为医院绩效评价和精细化管理提供数据支持。

摘要： DRG点数付费制度实施后,杭州市某儿童专科医院发现由于住院病例病案首页主要诊断和主要手术填写不当导致病例DRG分组不合理、医保结算费用出现偏差.经分析、修改、申诉后,部分病例分组得到调整,医保结算费用趋于正常.研究在归纳整理申诉病例住院病案首页中诊断和手术存在问题的基础上,对编码方式及DRG分组方案进行分析,为提升住院病案首页填写质量和病例分组准确率、促进DRG付费的高效运行提供参考.

摘要： 目的:探讨市级医院不同病情时间消耗指数的差异和相关影响因素,为当地医院的管理和决策提供参考依据。方法:收集广东省卫生健康委员会统计信息网络直报系统某三甲医院的疾病诊断相关分组结果及2020年1月1日—12月31日86 680例出院患者的病案首页数据。比较不同病例分型、不同手术级别、是否抢救和是否入住重症监护室(intensive care unit,ICU)患者的时间消耗指数。以时间消耗指数为因变量,选取差异有统计学意义的指标为自变量进行二分类Logistic回归分析。结果:不同病例分型、不同手术级别、是否抢救和是否入住ICU的患者时间消耗指数的差异均有统计学意义(P值均<0.001)。从时间消耗指数是否大于1 (全省平均水平)的可能性来看,OR值随着病情的加重而升高,其中病例分型为D型患者的时间消耗指数大于1的可能性是A型的1.708倍。手术患者的时间消耗指数大于1的可能性大于无手术操作的患者,其中二级手术患者的时间消耗指数大于1的可能性是无手术操作的1.300倍。需要抢救的患者时间消耗指数大于1的可能性是不需要抢救的1.353倍。入住ICU的患者时间消耗指数大于1的可能性是不需要入住ICU的1.186倍。结论:不同病情患者的时间消耗指数不具有同质性,病例分型、手术级别、是否抢救和是否入住ICU可能是影响时间消耗指数的相关因素。

摘要： 医保作为医疗服务购买的“代理者”,在平衡医疗供需的改革中起着关键性作用.2020年,浙江省率先以省为单位全面推行住院医疗费用按疾病诊断相关分组(DRG)点数付费,建立了总额预算管理下的多元复合式医保支付体系.本文结合浙江改革实践,从“三医联动”视角探讨医保支付方式对各个改革主体所起的作用、带来的问题以及面临的压力,并提出相应的建议.

摘要： 目的 探讨疾病诊断相关分组(DRGs)背景下医院药学实践面临的问题.方法 分析总结DRGs在我国医院的实施和医院药学的作用,以及实施DRGs过程中医院药学工作存在的问题与挑战.结果 与结论 医院及其药学工作信息化程度存在差异,且滞后于DRGs实施需求条件;医院管理者及药师对DRGs的认知程度参差不齐,诊疗标准不一致及成本管理体系有待完善;DRGs付费制度可能影响中医医院药学的发展;DRGs对不同科室的疾病分组差异使得药物治疗和药学监护工作存在差异.建议国家和地方主管部门应从顶层设计入手,制订相关政策措施;制订系列培训措施;在统一中医和西医的疾病名称的前提下,实施DRGs时须对中医药采取一定的补偿机制;建议对一些特殊疾病的分组时应在完善编码的基础上,将年龄等要素作为分组依据以准确分组,避免"低码高编",从而使药物治疗及药学监护更合理有效,广大药师需了解和掌握DRGs知识,持续改进医院药学实践服务工作.

摘要： 人才队伍建设是医院建设最坚实的依靠,也是医院发展的核心.因此,如何突出医院人事管理在医、教、研模式下的规范化、精细化、科学化和信息化,从而实现精准化决策,一直是现代医院管理面临的重要挑战.以某三级公立医院为例,针对医院人才队伍建设过程中遇到的引进、培养和管理方面的困境,为医院人才队伍建设设计一个新的DRG人才地图系统.通过整合医院各类信息和数据,构建起人事管理的"人才地图".系统为合理配置医院人力资源,实现人才队伍优化的精准化决策,提供了一种崭新的思路和方法.

摘要： 目的 探讨病历归档时效性对疾病与诊断分组的相关性,分析其对首页质量管理的影响,为提升管理质量提供借鉴.方法 分别选择2019年1月—12月3600份、2020年1月—12月3600份共计7200份病历为研究对象,采用DRG分组方案对归档率、入组率、付费率进行分析与评价.结果 执行归档时效性考核后归档率由82.18％提升至93.86％,问题发生率由19.26％降至10.72％.DRG入组率由86.09％提升至96.38％,DRG付费率由15.92％提升至46.88％.变化差异具有统计学意义(P<0.05).结论 归档时效性在提高DRG入组率的同时可能会降低DRG支付效率.

摘要： 目的 自2022年起诊断相关分组(DRG)的基础数据标准ICD-10将逐渐被ICD-11取代,本文研究ICD-11对DRG的支持情况,有利于分组方案建设,并为疾病编码工作提供指导.方法 建立ICD-10临床版对应ICD-11的3种映射表,替换CN-DRG诊断代码定义,形成3种新的分组器,分别替换病案首页中的ICD-10编码数据,用新分组器分组并对结果进行分析比较.结果 单对应映射转换前后入组病例数相等,均为3206229例,入组DRG组数相等,均为780组,各DRG组的入组例数均对应相等;采用簇码映射转换后,入组例数发生变化的组数为722,入组率降为98.1％;采用主干码映射转换后入组例数发生变化的组数为746,入组率降为97.1％.结论 CN-DRG可以支持对基于映射所得ICD-11诊断代码的病案首页数据进行DRG分组.为更好满足DRG分组要求,当前ICD-11编码需要进一步细化.

摘要： 目的 通过DRGs指标运用对某医院的妇科系统医疗服务能力进行综合评价,为不断提高医院医疗服务水平,促进医院绩效精细化管理提供依据.方法 基于CHS-DRG乌鲁木齐本地化版本分组器对新疆某专科医院2017-2019年妇科系统22276例病例的分组结果,从服务能力、服务效率和医疗安全3个维度以及主干病种指标分析对妇科系统的6个科室进行绩效评价.结果 综合指数位列第一的是D科室为5.12,最后一名是F科室为4.27.科室B和科室D的费用消耗指数及时间消耗指数均小于1,服务效率较其他科室高.妇科系统主干病种中,NA19女性生殖器官恶性肿瘤的广泛切除手术组CMI值最大为3.86,费用权重第二高为3.9328.结论 采用DRGs方法评价临床科室在疾病诊治过程中的"专病专治"的程度、各科室的医疗服务绩效评价及其各科室间的横向比较,能评价临床专科在某地区的诊治水平.

摘要： DRG作为一种新的商业运行模式,只有对其有了深刻的认识和了解,才能在运行过程中改变提高自己.施行诊断相关分组的DRG收费模式,对于医院是现代化管理上的一个进步.医院要抓住改革契机,以DRG驱动医院管理体系建设和精细化管理.

摘要： 诊断相关分组DRGs（Diagnosis RelatedGroups），即根据疾病诊断、治疗过程、及病情（合并症）等因素，分类组合为若干诊断组。可作为以患者为中心、精细化管理的工具。DRGs综合考虑了疾病严重度和复杂性，同时考虑医疗需要和医疗资源的使用强度，因此，是一种“以病人为中心”的病例组合系统。医院精细化管理中外部补偿依靠制度设计，内部挖潜依靠医院的精细化管理。

摘要： 目的：利用2015年四川省病案首页280717呼吸系统疾病病例,基于不同粗分组方法建立并评价DRGs模型。 方法：以临床诊断结合统计分析分组(粗分组一)、单纯临床诊断分组(粗分组二)两种方法对病例按临床特征进行粗分组,利用E-CHAID决策树方法进行细分组,并用变异系数(CV)对模型效度的组内同质性、方差减少量RIV对组间异质性进行评价;用回代检验评价模型的信度. 结果：粗分组一与粗分组二分别建立DRGs模型一(158个组合)和DRGs模型二(86个组合)0DRG模型一基于对数住院费用的CV平均值为32.77％,RIV为18.67％;基于原始住院费用CV平均值为69.21％,RIV为34.80％.DRG模型二基于对数住院费用的CV平均值为41.09％,RIV为18.84％,基于原始住院费用CV平均值为77.87％,RIV为28.49％.总体上模型一在组内同质性及组问异质性优于模型二.回代检验显示DRGs模型一信度相对低下,而对数转换住院费用有提升模型效度的效应. 结论：不同粗分组下建立两组模型各有优缺点,需要多角度评价组内同质性及组间异质性,且有待建立综合评价指标体系.

摘要： 目的：利用2015年四川省病案首页280717呼吸系统疾病病例,基于不同粗分组方法建立并评价DRGs模型。 方法：以临床诊断结合统计分析分组(粗分组一)、单纯临床诊断分组(粗分组二)两种方法对病例按临床特征进行粗分组,利用E-CHAID决策树方法进行细分组,并用变异系数(CV)对模型效度的组内同质性、方差减少量RIV对组间异质性进行评价;用回代检验评价模型的信度. 结果：粗分组一与粗分组二分别建立DRGs模型一(158个组合)和DRGs模型二(86个组合)0DRG模型一基于对数住院费用的CV平均值为32.77％,RIV为18.67％;基于原始住院费用CV平均值为69.21％,RIV为34.80％.DRG模型二基于对数住院费用的CV平均值为41.09％,RIV为18.84％,基于原始住院费用CV平均值为77.87％,RIV为28.49％.总体上模型一在组内同质性及组问异质性优于模型二.回代检验显示DRGs模型一信度相对低下,而对数转换住院费用有提升模型效度的效应. 结论：不同粗分组下建立两组模型各有优缺点,需要多角度评价组内同质性及组间异质性,且有待建立综合评价指标体系.

摘要： 目的：利用2015年四川省病案首页280717呼吸系统疾病病例,基于不同粗分组方法建立并评价DRGs模型。 方法：以临床诊断结合统计分析分组(粗分组一)、单纯临床诊断分组(粗分组二)两种方法对病例按临床特征进行粗分组,利用E-CHAID决策树方法进行细分组,并用变异系数(CV)对模型效度的组内同质性、方差减少量RIV对组间异质性进行评价;用回代检验评价模型的信度. 结果：粗分组一与粗分组二分别建立DRGs模型一(158个组合)和DRGs模型二(86个组合)0DRG模型一基于对数住院费用的CV平均值为32.77％,RIV为18.67％;基于原始住院费用CV平均值为69.21％,RIV为34.80％.DRG模型二基于对数住院费用的CV平均值为41.09％,RIV为18.84％,基于原始住院费用CV平均值为77.87％,RIV为28.49％.总体上模型一在组内同质性及组问异质性优于模型二.回代检验显示DRGs模型一信度相对低下,而对数转换住院费用有提升模型效度的效应. 结论：不同粗分组下建立两组模型各有优缺点,需要多角度评价组内同质性及组间异质性,且有待建立综合评价指标体系.

摘要： 目的：利用2015年四川省病案首页280717呼吸系统疾病病例,基于不同粗分组方法建立并评价DRGs模型。 方法：以临床诊断结合统计分析分组(粗分组一)、单纯临床诊断分组(粗分组二)两种方法对病例按临床特征进行粗分组,利用E-CHAID决策树方法进行细分组,并用变异系数(CV)对模型效度的组内同质性、方差减少量RIV对组间异质性进行评价;用回代检验评价模型的信度. 结果：粗分组一与粗分组二分别建立DRGs模型一(158个组合)和DRGs模型二(86个组合)0DRG模型一基于对数住院费用的CV平均值为32.77％,RIV为18.67％;基于原始住院费用CV平均值为69.21％,RIV为34.80％.DRG模型二基于对数住院费用的CV平均值为41.09％,RIV为18.84％,基于原始住院费用CV平均值为77.87％,RIV为28.49％.总体上模型一在组内同质性及组问异质性优于模型二.回代检验显示DRGs模型一信度相对低下,而对数转换住院费用有提升模型效度的效应. 结论：不同粗分组下建立两组模型各有优缺点,需要多角度评价组内同质性及组间异质性,且有待建立综合评价指标体系.

摘要： 目的：利用2015年四川省病案首页280717呼吸系统疾病病例,基于不同粗分组方法建立并评价DRGs模型。 方法：以临床诊断结合统计分析分组(粗分组一)、单纯临床诊断分组(粗分组二)两种方法对病例按临床特征进行粗分组,利用E-CHAID决策树方法进行细分组,并用变异系数(CV)对模型效度的组内同质性、方差减少量RIV对组间异质性进行评价;用回代检验评价模型的信度. 结果：粗分组一与粗分组二分别建立DRGs模型一(158个组合)和DRGs模型二(86个组合)0DRG模型一基于对数住院费用的CV平均值为32.77％,RIV为18.67％;基于原始住院费用CV平均值为69.21％,RIV为34.80％.DRG模型二基于对数住院费用的CV平均值为41.09％,RIV为18.84％,基于原始住院费用CV平均值为77.87％,RIV为28.49％.总体上模型一在组内同质性及组问异质性优于模型二.回代检验显示DRGs模型一信度相对低下,而对数转换住院费用有提升模型效度的效应. 结论：不同粗分组下建立两组模型各有优缺点,需要多角度评价组内同质性及组间异质性,且有待建立综合评价指标体系.

摘要： 目的：分析DRGs入组患者中住院时间过长的原因.方法：提取2012年1月至6月出院的5105例DRGs入组患者的病案资料,筛选出住院日超过标准平均住院日50％以上的病例,整理后得到有效数据146例,采用Excel 2007进行数据处理,SPSS 13.0进行统计分析.结果：导致患者住院日过高的原因主要是手术及操作禁忌、完善术前检查、术后并发症、患者高龄和并发症多.结论：提高医院各科室的工作效率和协调能力,预防院内感染,从而缩短患者的住院日,从而降低医疗费用,增加床位利用率,并提高医院的经济效益.

摘要： 目的：分析DRGs入组患者中住院时间过长的原因.方法：提取2012年1月至6月出院的5105例DRGs入组患者的病案资料,筛选出住院日超过标准平均住院日50％以上的病例,整理后得到有效数据146例,采用Excel 2007进行数据处理,SPSS 13.0进行统计分析.结果：导致患者住院日过高的原因主要是手术及操作禁忌、完善术前检查、术后并发症、患者高龄和并发症多.结论：提高医院各科室的工作效率和协调能力,预防院内感染,从而缩短患者的住院日,从而降低医疗费用,增加床位利用率,并提高医院的经济效益.

摘要： 目的：分析DRGs入组患者中住院时间过长的原因.方法：提取2012年1月至6月出院的5105例DRGs入组患者的病案资料,筛选出住院日超过标准平均住院日50％以上的病例,整理后得到有效数据146例,采用Excel 2007进行数据处理,SPSS 13.0进行统计分析.结果：导致患者住院日过高的原因主要是手术及操作禁忌、完善术前检查、术后并发症、患者高龄和并发症多.结论：提高医院各科室的工作效率和协调能力,预防院内感染,从而缩短患者的住院日,从而降低医疗费用,增加床位利用率,并提高医院的经济效益.

摘要： 目的：分析DRGs入组患者中住院时间过长的原因.方法：提取2012年1月至6月出院的5105例DRGs入组患者的病案资料,筛选出住院日超过标准平均住院日50％以上的病例,整理后得到有效数据146例,采用Excel 2007进行数据处理,SPSS 13.0进行统计分析.结果：导致患者住院日过高的原因主要是手术及操作禁忌、完善术前检查、术后并发症、患者高龄和并发症多.结论：提高医院各科室的工作效率和协调能力,预防院内感染,从而缩短患者的住院日,从而降低医疗费用,增加床位利用率,并提高医院的经济效益.

摘要： 本申请涉及数字医疗技术领域，揭示了一种疾病诊断相关分组的支付方案决策方法、装置及设备，其中方法包括：根据医疗影响因素数据、待评估的支付方案决策参数和历史卫生服务弹性系数得到卫生服务弹性系数预测结果；根据抽样参数、MCMC抽样方法、Gibbs抽样方法和卫生服务弹性系数预测结果得到多个医疗模拟样本数据；根据医院实收变化率阈值、医保支付变化率阈值、变化率约束条件数据、所有根据待评估的支付方案决策参数和多个医疗模拟样本数据得到的目标医保支付费用和多个医疗模拟样本数据进行合格评估，重复上述步骤直至合格；根据待评估的支付方案决策参数确定目标支付方案决策结果。实现了自动化决策，提高了决策效率和准确性。

摘要： 本发明提供了一种基于编码智能适配的诊断相关分组方法及系统，包括步骤1：病例数据预处理，将病例的诊断信息和手术操作信息分开提取；步骤2：建立动态扩充的关键词库，并对病例的诊断信息和手术操作信息进行智能化匹配，得到诊断适配编码和手术操作适配编码；步骤3：将诊断适配编码作为病例的主诊断编码或次诊断编码以及手术适配编码输入病例分组系统中；步骤4：对诊断适配编码和手术适配编码进行分组，输出病例的诊断相关分组结果。本发明从根本上解决诊断相关分组方案在医疗欠发达地区难以实施的问题，能够根据当地医疗费用数据得到了上下两层的DRGs分组结果，该结果更加贴合当地的医疗实际情况，兼顾了可比性和灵活性。

摘要： 本发明提供的一种基于隐私计算的医疗诊断相关分组建模方法及系统，方法包括：医疗机构网络节点初始化处理，获得初始化物联网节点；根据所述初始化物联网节点进行数据准备，获得数据准备信息；根据所述数据准备信息进行隐私求交指令操作，获得虚拟宽表；根据所述虚拟宽表进行联合建模，获得训练模型；对所述训练模型进行模型发布，获得发布结果；根据所述发布结果进行服务管理。通过隐私计算的DRG分组建模方式，保障了患者医疗数据和个人信息的安全性；对于医疗机构来说，提供了更安全的数据不出本地的共享方式，保障机构数据利益的同时充分释放了数据价值。

摘要： 本发明公开了一种疾病诊断相关分组的获取方法，根据目标病人的目标疾病诊断数据，获取所述目标疾病诊断数据对应的疾病诊断相关分组的查询关键词；根据所述查询关键词，获取所述目标疾病诊断数据对应的疾病诊断相关分组集；从所述疾病诊断相关分组集中获取与所述目标病人对应的目标疾病诊断相关分组。本发明公开的疾病诊断相关分组的获取方法、装置及介质，能够在进行诊断时获取DRG分组，能够有效减少医疗资源的浪费。

摘要： 本申请涉及数字医疗技术领域，揭示了一种疾病诊断相关分组的支付方案决策方法、装置及设备，其中方法包括：根据医疗影响因素数据、待评估的支付方案决策参数和历史卫生服务弹性系数得到卫生服务弹性系数预测结果；根据抽样参数、MCMC抽样方法、Gibbs抽样方法和卫生服务弹性系数预测结果得到多个医疗模拟样本数据；根据医院实收变化率阈值、医保支付变化率阈值、变化率约束条件数据、所有根据待评估的支付方案决策参数和多个医疗模拟样本数据得到的目标医保支付费用和多个医疗模拟样本数据进行合格评估，重复上述步骤直至合格；根据待评估的支付方案决策参数确定目标支付方案决策结果。实现了自动化决策，提高了决策效率和准确性。

摘要： 本发明提供了一种疾病诊断相关分组的费用预测方法、系统及电子设备，涉及医疗信息化技术领域，包括方法由疾病诊断相关分组的费用测算系统执行，方法包括：采集试点医疗机构当前年度的疾病诊断相关分组DRG的病例信息；DRG包括多个病组；基于病例信息计算每个病组进行医疗质量管理消耗的人力成本；基于人力成本确定当前年度DRG中每个病组对应的目标权重；基于目标权重对下一年度的DRG的费率与付费标准进行测算，以使基于费率与付费标准预测下一年度的DRG的费用。本发明可以较为准确的反映医疗服务成本结构，同时有效评估疾病诊断相关分组的实际应用效果。

摘要： 本发明提供一种基于疾病诊断相关分组的评价方法及系统，首先上传医疗诊断数据，并将疾病的复杂程度以及费用相似的病例分至同一组，完成疾病诊断相关分组DRGs；再根据管理者自身需求进行相应查询判定并进行信息分析；根据分析结果对医院、科室或医生进行评价。本发明提出基于DRGs的评价方法，针对指定的疾病按照特定的方法进行分类分析与预览，实现对某种指定的疾病基本情况汇总的功能，对某种指定的疾病按照DRGs分组，展示分组情况的功能，对某种指定的疾病DRGS质量相关指标和DRGS费用相关指标进行分析。本发明还有助于激励医院加强医疗质量管理，迫使医院为获得利润主动降低成本，缩短住院天数，减少诱导性医疗费用支付，有利于费用控制。

摘要： 本发明涉及一种基于疾病诊断相关分组的评价方法和系统，包括：根据评价对象的信息，获取与评价对象对应的各病例信息，并对各病例信息进行分组，得到各病例信息对应的疾病诊断相关分组信息，评价对象包括：医院、科室和医生。根据各病例信息对应的疾病诊断相关分组信息，确定包括产能、效率和质量三个维度的评价指标信息，评价指标信息包括：分组数量、总权重数、病例组合指数、费用消耗指数、时间消耗指数、低风险病例死亡率和高风险病例死亡率。根据评价指标信息和获取的评价对象的指标信息，评价评价对象的指标。该方法基于疾病诊断相关分组，收集收集，对评价对象进行评价，提高了对医疗机构、医生等的评价的客观性和科学性。

摘要： 本发明涉及一种基于疾病诊断相关分组的医疗收付费管理方法和系统，包括：在接收到患者住院治疗的结束信息时，获取患者的病例信息，并对病例信息进行分组，得到疾病诊断相关分组信息；根据疾病诊断相关分组信息，获取其对应的定价信息；根据定价信息，向患者退还定价信息对应的金额。本方法基于疾病诊断相关分组，实现医疗收付费管理，减少了缴费流程，提高了支付效率，同时有利于医保部门合理管控医保费用的支出，降低不合理的药占比。

摘要： 本发明公开一种基于疾病诊断相关分组的医师绩效管理系统计算方法，包括以下操作步骤：初始化分组器中各DRGs组别与分组标准；将各科室每日的病案首页数据导入系统中；系统对病例进行分组，统计并生成每个医生医疗服务评价的各项指标，包括病例组合指数、权重值、费用消耗指数、时间消耗指数；再计算医师绩效工资，如此能够将医生的医疗服务产出、技术难度水平进行量化，不受到评估人主观的影响，再经过计算得到每个医生的绩效工资，使得医生的服务成果得到合理客观量化评价。且各级别医师的权重因子可以调节，如果设置的权重因子不满足该医院的客观情况，可以修改权重因子值，从而生成各医师符合实际的绩效工资，从而更具弹性。