各类疾病住院患者危重度分级研究

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1、第四军医大学博士学位论文各类疾病住院患者危重度分级研究姓名：刘丹红申请学位级别：博士专业：流行病与卫生统计学指导教师：徐勇勇2003.4.1第四军医大学博士学位论文断相关组(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

2、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1，244，887条电录。◆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(ICD一9三位数类目码)出现的频率，将数据库划分为常见病和非

3、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一9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

4、：卡方自动交互检验(CHAID)，基尼指数(GiniIndex)及熵降一童!兰垦奎兰丝圭兰竺竺三法(Entropy)。◆危重度分级过程1．将每个数据库按照7：3if0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

5、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

6、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危重度指数。通过新的测试样本考核，危重度指数能够反映医院患者的整体病情，对医院规模和医院所在城市的类型有一定预测能力，并能在～定程度上体现第四军医大学博士学位论文患者出院结局和医疗资源消耗的平均水平，呈现出医院越大，病例的病情越重，病死率越高，平均住院费用越高的趋势。3．

7、本研究尝试将危重度分级结果应用于医院间质量指标的比较。结果表明，将终末质量指标用病情危重度指数调整后，目前存在的医院等级越高，患者治疗结局越差的现象能够得到校正。通过综合分析住院费用与医院规模和医院所在地区类型的关系，发现病情在更大程度上影响了医疗资源消耗量。因此，建议在制定单病种医疗质量费用控制标准时，区分不同的危重度等级：制定综合医疗质量效率控制指标时，将病情作为一个重要调节因素，与医院、地区类型等其它影响因素一起，对质量指标进行加权处理，使之更加科学和切合实际。◆病情危重度分级结果的特点1．包含所有病种。本研究所用数据样本

8、量大，基本包括了所有疾病诊断。通过划分常见病和非常见病，虽简化了分类过程，但仍然达到了覆盖所有病种的目的。2．评价结果简明。通过危重度等级、危重度分值和危重度指数等指标的比较，可以准确地判断病情的相对水平，不需要其他的定义或说明。3．分类方法客观。使用了科学客观