基于文獻計量學的病種分值可視化分析

■ 姜子霞 黃炳花 王清亮 徐元慈

病種分值（diagnosis-intervention packet，DIP）又稱基于大數據的病種組合，是對一定區域范圍內的全樣本病例數據進行統計分析，按照“疾病診斷+治療方式”的共性特征對病案數據進行客觀分類，形成每個疾病與治療方式的聚類組合，并對每個組合根據資源消耗程度賦予權重值的一種分類方法[1]。DIP是應醫保支付改革需要而產生，不僅能夠客觀反映疾病的嚴重程度、治療方式的復雜程度以及診療過程中醫療資源的消耗程度，同時也能夠反映臨床診療行為的規范性、醫療質量與效率等情況。因此DIP不僅可應用于醫保支付、基金監管，也可用于醫療管理、績效分析等領域。本文擬通過對DIP相關文獻進行計量分析，深入探討該領域的研究特征和發展趨勢。

1 資料與方法

1.1 文獻檢索策略

通過中國知網（CNKI）檢索相關文獻，檢索式為“主題：病種分值”，檢索時間從建庫截至2020年12月31日。

1.2 文獻納入及排除標準

納入標準：（1）文獻內容涉及病種分值的文獻；（2）文獻類型包括學術期刊、學位論文等；（3）中文文獻。排除標準：（1）報紙文章、政府文件、新聞報道，以及其他非學術論文形式的文獻；（2）重復文獻。

1.3 數據整理

對含義相同的關鍵詞進行合并，如病種分值和DIP，統一使用病種分值；按病種分值付費、按病種分值結算和病種分值付費等，統一使用按病種分值付費。對屬于同一機構，但因機構名稱不統一或詳盡程度不同導致不一致的，統一使用同一名稱。如，對于一級機構名稱為大學的，統一使用大學名稱；……