建立DRGs预测模型的探讨

发布时间：2022-02-24 12:14

　　目的掌握DRGs分组详细规则,建立DRGs预测模型,做好临床DRGs指导前期工作。方法基于贝叶斯后验概率理论,以2019年1月1日-2019年11月30日某院出院病案首页数据为预测数据,根据CHS-DRGs分组与付费技术规范分组的思路和流程,通过R语言、Excel功能建立诊断、手术与DRGs对应关系。结果基于20 578条预测数据成功建立起DRGs预测模型,并对2019年12月出院1920份病例的MDC、治疗方式、ADRG、有无合并症与并发症分类情况预测正确率分别达到98.49%、96.35%、88.18%、98.23%。结论建立DRGs预测模型具有可行性,预测准确度较高。模型对医疗机构预判DRGs分组结果具有较强的实用价值,探索CC/MCC诊断列表是建立预测模型的重点与难点。 

【文章来源】：中国病案. 2020,21(09)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 资料与方法
    1.1 资料来源
    1.2 分析方法
2 结果
    2.1 分解DRGs分组目录
    2.2 建立DRGs对应关系
        2.2.1 分析诊断和手术频数分布
        2.2.2 建立诊断手术MDC/ADRGs对应关系
    2.3 建立DRGs组预测模型与验证
        2.3.1 建立DRGs组预测模型
        2.3.2 验证DRGs预测模型
3 讨论
    3.1 本土化DRGs组细节逐渐明晰
    3.2 预测模型的调整与优化
    3.3建立DRGs预测模型的可行性
    3.4 模型对医院预判DRGs结果的实用价值
    3.5 建立CC/MCC诊断列表的重点与难点


【参考文献】：
期刊论文
[1]C-DRG收付费改革试点中的病案首页质量控制[J]. 苏荣耀,杨英,吴勇,陈燕凌.  现代医院管理. 2019(06)
[2]中国医保支付改革的探索与反思:以按疾病诊断组（DRGs）支付为案例[J]. 顾昕.  社会保障评论. 2019(03)
[3]基于R语言的DRGs分组方案中并发症与合并症分级方法研究[J]. 姜德超,徐凤琴.  卫生经济研究. 2019(01)
[4]按病种付费的发展和管理关键点[J]. 薛迪.  中国卫生资源. 2018(01)

硕士论文
[1]病例临床复杂（ECC）模型在DRGs分组器中的应用[D]. 沈雅萍.北京中医药大学 2017



本文编号：3642706