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各类疾病住院患者危重度分级研究

刘丹红  
【摘要】: 医疗服务的产出是患者因素与医疗干预措施共同作用的结果。来自患者的不可控因素,如病情的危重程度,对医疗服务的结果有必然的影响。所以,患者病情危重度的分级或定量描述,对于正确评价医疗质量、合理分配卫生资源都具有重要的现实意义。在评价医院或医生医疗服务的有效性时,应采取科学的方法对患者的病情进行标准化,以保证医疗质量指标的比较在患者病情可比的前提下进行。同样,在医疗服务的效率分析及医疗费用的补偿方案中,也必须充分考虑患者的病情,即医疗服务需求的强度,使有限的卫生资源获得最大的健康收益。 虽然危重度很难准确描述,但在一定的应用目的和研究背景下,对患者病情的相对危重程度进行分类或分级是可行的。临床上很多疾病都有针对病情的分期或分级,用于判断病人预后,指导临床诊疗工作。如恶性肿瘤的分期、高血压病的分期等。这些分期或分级建立在详细的临床数据基础上,是只针对某个特定病种的病情描述,无法在不同病种的患者之间进行交流和比较。为了使病情评价能够应用于医疗质量和费用管理,有必要建立一种所有疾病共用的病情描述语言,即基于病情危重度的患者分类系统。20世纪80年代以来,国外学者提出了很多危重度分类评价方案,如综合病情指数(CSI)、疾病分期(Disease Staging)等,已广泛应用于医疗质量评价和改进及医疗费用控制。美国卫生服务系统预付款制度(PPS)的依据一疾病诊 一 断相关组(DRGS)在反映患者实际资源消耗的同时,也针对危重度问题进 行了一系列改进。我国虽然也有类似研究,但目前尚未形成客观的、建立在 大样本病例数据基础上,且覆盖所有病种的病情分类或分级方案。随着我国 居民医疗保健需求的提高和医疗保健体制的改革,卫生管理部门和社会各有 关方面迫切需要一个科学的医疗质量评价和监督方法,而病情危重度分级正 是进行医疗服务有效性和高效性评估的基础和前提。 ,本研究的目的:用大样本住院患者的汇总数据,以统计分析方法为 主,建立覆盖所有病种的住院患者病情分级方案,为医疗质量评价和费用管 理提供基本的病情分级依据。 ,本研究所用数据:中国人民解放军总后勤部卫生部信息中心提供的 248所军队医院 1998年收治的全部住院患者的病案首页数据,共 1,420,692 条记录。删除无效数据及主要诊断编码为M码、V码和E码的病例后,可 用数据含l,244,887条记录。 .危重度分类的基点及数据库分割:以疾病种类为病例进一步分类的 基点。按照病种门CDP三位数类目码)出现的频率,将数据库划分为常见 病和非常见病。病种构成比中前 70%的 120个病种建立 128个常见病分级评 价数据库(部分病种按内外科或内儿科做了进一步划分\ 其余疾病按照 ICD?疾病系统类别和科别划分为35个非常见病数据库。对以上 163个数 据库分别进行危重度分级研究。 .病情危重度的表达指标:住院患者的一级护理率。 .病情危重度的预测变量:所有疾病诊断,以国军标疾病诊断代码表 示:患者年龄、性别;入院方式;入院病情;入院次数;有无伴随病。 .病情危重度分级方法:分类决策树法。以危重度指标为分类的目标 变量,以所有预测变量为候选分类解释变量,建立分类决策树。采用的决策 树算法包括:卡方自动交互检验(CHAto人基尼指数(Gini ndex)及嫡降 且且 第四军医大学博士学位论文 法(Entropy)。 ,危重度分级过程 1.将每个数据库按照7:3的比例随机划分为建模样本和测试样本,前 者用于建立分类模型,后者用于模型考核。 2.用建模样本建立分类评价模型。在用计算机程序进行分类时,首先 将数据随机分为训练样本和检验样本,前者用于建立模型,后者给出模型的 检验结果。如针对分类目标,即一级护理的ROC曲线、作用图、目标集中曲 线等。 3.用建立的分级模型,对测试样本进行危重度分级,并对病情分级结 果进行效度考核。如病情与治疗结果、住院费用的关系,病情与医院规模和 医院所在城市规模的关系等,并进行适当的分析和说明。 4.观察危重度分值的分布,考核其整体效度;以医院为单位,计算危 重度指数,分析危重度指数的总体趋势及其与医疗产出、医院规模等的关系, 讨论危重度指数在医疗质量和费用管理中的应用。 ,危重度分级研究结果 1.每个数据库都产生了数个危重度等级,163个数据库最终产生了636 个危重度等级,每个等级对应一个危重度分值。理论上该分值可以是任何正 实数,实际的分布范围是0.8-215,呈偏态分布。经新样本考核,危重度等级 和分值与疾病种类、患者年龄、伴随疾病等因素的关系符合临床实际,且表 现出危重度等级和危重度分值越高,出院结局越差、住院费用越高的总体趋 势。同时,医院规模越大,收治患者的危重度等级也越高。 2.为了表达医疗单位或医生收治患者的危重度整体水平,本文提出了 危重度指数和相对危重度指数的概念及计算公式,并为每个医院计算了


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