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基于標準化路徑的單病種運營管理評價*

2022-05-10 08:03:48盧新翠劉娟李建高勇
現代醫院管理 2022年2期
關鍵詞:標準化成本手術

盧新翠,劉娟,李建,高勇

(南京醫科大學附屬淮安第一醫院, 江蘇省淮安市 223300)

當前,公立醫院收支規模不斷擴大,醫教研防等業務活動、預算資金資產成本管理等經濟活動與人財物技術等資源配置活動愈加復雜,經濟運行壓力逐漸加大,亟需堅持公益性方向,加快補齊內部運營管理短板和弱項,向精細化管理要效益[1]。因此基于單病種管理,制定病種標準化路徑,成為現階段醫院病種規范管理的主要任務。在單病種付費的基礎上實施臨床路徑管理,是降低醫療費用、縮短患者平均住院時間、提高服務質量的有力措施。但由于病種復雜、成本可比性差、成本分析數據不健全、醫院信息化水平不高、不同級別醫院同一病種診療技術及診療成本存在差異,導致病種成本分析操作困難,病種運營成本的管控難以落實[2-4]。本研究旨在分析不同單病種在標準化臨床路徑實施下的運營管理效果,探索形成可以體現不同疾病間資源消耗、技術勞務價值差異的病種運營管理體系。

1 資料與方法

1.1 資料來源

從某地級市三甲醫院病案首頁和醫院信息系統中收集2021年上半年單病種相關數據。收集病例時,對住院日和住院費用小于平均住院日和次均費用整體水平1%或大于99%的異常值予以剔除,同時保證同一單病種在不同診療組患者的平均年齡和性別構成具有可比性。

1.2 單病種分析模型構建

1.2.1 確定研究對象。依據本研究需求,選取6個臨床主要單病種作為本次研究對象,分別是腦梗死、甲狀腺癌(手術治療)、乳腺癌(手術治療)、宮頸癌(手術治療)、子宮肌瘤(手術治療)、主動脈瓣置換術。

1.2.2 制定并執行標準化臨床路徑。基于“三合理一規范”,制定各病種標準化臨床路徑,并指定部分試點診療組嚴格執行路徑診療。

1.2.3 測算各服務單元成本率。根據資源消耗相近的原則,將所有醫療服務項目劃分為25個服務單元,采用聚類成本測算法,根據各服務單元資源消耗(總成本)與產出(總收入)關系,測算各單元成本率。某服務單元成本率計算公式為:某單元成本率=Σ(該單元人力成本+設備折舊+物資成本+其他成本)/Σ該單元服務項目總收入。

1.2.4 病種運營分析模型構建。(1)病種運營成本分析:某病種例均成本=Σ該病種相關服務單元費用×各單元成本率/Σ該病種例數N;病種床日成本=例均成本/平均住院日;床日結余=每床日收入-每床日成本。(2)病種運營效率分析:在病種數量及CMI(病例組合指數)具有可比性的基礎上,對病種平均住院日、例均費用、例均藥費、例均材料費、床日結余等指標進行分析、比較。(3)病種運營評價目標值設定:根據管理需求,對體現病種過程管理的指標,參照歷史數據及中國衛生健康統計年鑒數據設定病種效率、效益評價目標值,評定病種運營資源消耗水平。病種運營目標值及評定結果可嵌入臨床路徑管理系統實現智能分析及實時預警提醒。

1.3 數據處理及分析

至少由兩名調查員錄入及校對數據,數據的錄入及分析均采用Excel軟件。

2 結果

2.1 同一病種不同治療方式運營分析

從該三甲醫院病案首頁收集2021年上半年主診斷編碼前三位為I63、G45(ICD-10)的出院病例,然后根據國家臨床版3.0手術操作編碼(ICD-9-CM3)將其分為腦梗死(手術)、腦梗死(操作)、腦梗死(保守)3個治療組,最后通過CN-DRG分組器測算各治療組的CMI值(病例組合指數,代表疑難危重程度),通過病種運營分析模型計算各治療組平均住院日及床日結余(見表1)。從表1可以看出,腦梗死手術組的CMI為2.47,明顯高于操作組和保守組,說明腦梗死手術組的疑難危重程度高于非手術組。手術組的平均住院日為11.42 d,每床日結余為646元,操作組的平均住院日為10.11 d,每床日結余為376元,保守組平均住院日為7.62 d,每床日結余為297元。該院手術組與操作組平均住院日接近地級市屬醫院水平(10.90 d),保守組平均住院日明顯低于手術組,說明其運行效率高于手術組,但每床日結余卻不足300元,說明其運行成本過高。

表1 腦梗死三種治療方式運營分析

2.2 標準化臨床路徑下各診療組病種運營分析

自2021年1月起,各科室的A1診療組為標準化臨床路徑試點組,所收治病例須嚴格按照標準路徑進行診治,路徑執行情況見表2。現從該三甲醫院病案首頁收集2021年上半年各科室A1、A2組收治的主診斷為甲狀腺癌(C73.X00)、乳腺癌(C50.)、宮頸癌(C53.900)、子宮肌瘤(D25.)、主動脈瓣置換術(I35.200)的出院病例(A1組病例要求完成標準化臨床路徑),根據國家臨床版3.0手術操作編碼(ICD-9-CM3)將手術治療病例篩選出來,然后通過CN-DRG分組器測算各治療組的CMI值(病例組合指數),通過病種運營分析模型從運營效率、合理診療、運營成本等維度計算各治療組平均住院日、例均費用、例均藥費、例均材料費及床日結余(詳見表3),在各組例數、CMI具有可比性前提下進行組間差異比較,計算公式為差異率=(A1-A2)/A2,差異率在±5%以內為差異不明顯。從表2可以看出,所研究病種A1組的路徑執行率較高,入徑率平均在90%以上,變異率低于5%。

表2 各病種A1組路徑執行情況

表3 不同病種各診療組間運營分析

從表3可以看出,所研究病種的組間CMI差異不明顯(差異率在±1%以內)。在各病種組間疑難危重程度可比的情況下,甲狀腺癌(手術)A1組的例均藥費、例均材料費明顯低于A2組(差異率超過-10%);乳腺癌(手術)A1組的例均費用、例均藥費、例均材料費明顯低于A2組(差異率超過-10%);宮頸癌(手術)A1組的例均藥費、例均材料費明顯低于A2組(差異率超過-10%),床日結余高于A2組(差異率為10%);子宮肌瘤(手術)、主動脈瓣置換術A1組的平均住院日、例均費用、例均藥費、例均材料費明顯低于A2組(差異率超過-5%)、床日結余高于A2組(差異率超過5%)。

3 結論

同一病種不同治療方式的運營成本差異較大;基于標準化臨床路徑的病種精細化管理,在病種運營效率提升、藥品耗材規范使用、運營成本降低等方面有著明顯的效果。

4 討論

本研究項目從運營管理視角探索完善病種臨床路徑標準化、測算服務單元成本率,構建基于標準化臨床路徑的病種運營管理分析模型,通過CMI、平均住院日、例均費用、例均藥費、例均材料費和床日結余,從疑難危重程度、運營效率、費用控制、藥耗資源消耗、運營成本等方面進行病種運營分析,使得同疾病間資源消耗、同一病種不同治療方式間資源消耗的比較成為可能,為國家病種支付方式改革提供信息支持與決策參考。

研究發現腦梗死患者根據病情危重程度可采取手術、操作、保守治療,手術組CMI為2.47,明顯高于非手術組。保守組平均住院日7.62 d,明顯低于手術組,在其運行效率高于手術組情況下,每床日結余卻不足300元,說明其運行成本過高。2019年1月國家發布的《國務院辦公廳關于加強三級公立醫院績效考核工作的意見》(國辦發〔2019〕4號)指出,要引導三級公立醫院進一步落實功能定位,提高醫療服務質量和效率,推進分級診療制度建設。根據國家文件精神,三級公立醫院根據其功能定位、資源配置,應以收治疑難重癥為主,輕癥、慢性病、恢復期疾病應通過分級診療分流至基層醫療機構。三級公立醫院的人力、設備、設施等資源配置相對高端,若收治低風險、低難度的輕癥患者,一方面不能體現三級公立醫院的功能定位,另一方面造成醫院運行成本過高,運營效率下降。通過將病種分層分類進行疑難危重度、運營效率、運營成本等方面的分析,可以更直觀地指導三級公立醫院臨床醫生對病種收治范圍的把控,優化各科室病種收治結構,推進分級診療落實。

日常管理中如何避免臨床醫生為追求高CMI或高結余而放寬手術或操作指征呢?各病種手術、操作、保守治療均有相應的診療指征,從制度流程上嚴格要求醫生根據診療規范采取相應診療措施,醫務處、藥學部按照“三合理”督查要求定期開展手術病歷、高CMI值病歷合理治療、合理用藥檢查,并落實績效考核。在新醫改政策影響下,績效管理創新逐漸成為公立醫院改革的方向和突破口[5-6]。下一步將通過信息化病種質控、結構化病歷推進,實現病種診療規范及手術指征內嵌至病種質控系統,系統根據診療規范及手術指征自動獲取結構化病歷相關信息,對于手術指征較寬的病歷,醫務處可接收到預警提醒,實施重點病歷核查考核。

本研究還發現甲狀腺癌(手術)、乳腺癌(手術)、宮頸癌(手術)、子宮肌瘤(手術)、主動脈瓣置換術等病種實施標準化臨床路徑診療的A1組在平均住院日、例均費用、例均藥費、例均材料費、床日結余等方面明顯優于實施常規診療的A2組,因此基于標準化臨床路徑的病種精細化管理的實施,在病種運營效率提升、藥品耗材規范使用、運營成本降低等方面有著明顯的效果。

臨床路徑是針對某個診斷明確的疾病或手術,以循證醫學為基礎,以預期的治療效果和成本控制為目的,以便于醫務人員有計劃地執行治療方案,減少臨床治療過程中的變數,保證治療方案順利實施為原則,所制定的有嚴格工作順序和準確時間要求的最佳程序化、標準化醫療檢查和處置流程。臨床路徑的執行要注重病種內涵質量建設,不應為完成任務而簡單設計臨床路徑表單,只有將醫療、護理、檢查、康復、隨訪及管理等的路徑有效融合,形成臨床路徑束[7],基于臨床路徑束探索制定病種運營管理體系,科學統計分析實際運營成本,已成為當前醫院病種管理面臨的主要任務,也是落實精細化運營、推進公立醫院高質量發展的有力舉措。本研究的病種精細化管理模式具有可復制和可推廣性,可在其他醫院推廣應用。基于智慧醫療、智慧服務、智慧管理的推進,未來可將病種精細化運營管理體系與標準化臨床路徑管理深度融合,探索病種資源消耗的智能分析與預警管理模式[8]。

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