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1、疾病诊断相关分组分组方法,浙江杭州 马戈,数据收集回顾性收集资料 摘录以往病案首页信息及医院HIS系统中的费用与成本数据信息，包括患者性别、年龄、婚姻、主要诊断、次要诊断、入院情况、出院情况、是否手术、手术操作编码、费用类别、抢救有无、护理有无、住院天数、住院费用等信息，整理数据为病例分组及诊疗规范研究作准备。,DRGs分类操作,数据整理 (例如),DRGs分类操作,数据处理住院费用正态分布检验 分析样本是否符合符合正态分布，如不符合，对样本进行整理，对数转化、数据拆分等方法使数据满足决策树分类要求。 （kolmogorov-smirnov对住院费用正态检测）,DRGs分类操作,DRGs分类操
2、作,数据处理预测变量量化处理（例如）,数据处理主要影响因素分析 单因素分析不同特征人群医疗消耗情况比较，分析各特征人群医疗消耗情况 多元线性回归分析人群特征对于费用和住院天数的影响，分析主要影响因素,DRGs分类操作,DRGs分类操作,数据分类分类方法选择 决策树（Decision Trees)是当前世界流行、使用频率最高的数据挖掘方法，决策树是解决分类问题比较常用的方法之一，是一种用来实现分类以及预测功能的建立模型的方法。 常见的决策树有卡方自动互动捡验法CHAID、Exhaustive CHAID、分类与回归树CART和QUEST等方法。CHAID可以有效处理连续变量，并且实现对树的自动剪
3、枝，顾多选择此方法进行分类。,数据分类CHAID简介,DRGs分类操作,DRGs分类操作,数据分类CHAID之前粗分类,数据分类确定CHAID决策树分类轴心 住院费用和住院日都可以反映医疗资源消耗量，两者呈正相关关系。由于住院费用的变异程度小于住院日，因而选择住院费用作为分组轴心。,DRGs分类操作,数据分类确定CHAID决策树分组变量 根据住院费用影响因素分析的结果结合文献知识，选择年龄分段、入院情况、护理、手术、手术、次要诊断、抢救、出院情况等变量作为分类的解释变量。,数据分类设置决策树的生长规则 采用方差分析法作为节点分割算法； 设置每个父节点只能被分割成n个子节点，即对每一个节点进行最
4、优n分割； 节点例数少于m时停止分割，分割后的叶节点最少有e例： 树的最大高度为h；,DRGs分类操作,数据分类软件生成结果 通过统计软件（SPSS）得出分组结果和各分组规则。,数据分类确定各组住院费用 以各分类费用的中位数作为参考的标准费用，以各组费用的75分位数作为各类超标费用的阈值（也有文献将75分位数+1.5倍四分位间距作为阈值）。,DRGs分类操作,数据分类分组合理性评价 RIV(Reduction in variance)值、变异系数(CV)和非参数Kruskal-Wallis检验、回代检验等方法进行分析分组合理性。,DRGs分类操作,DRGs实施准备工作,病历组建强大的工作和研究
5、团队,DRGs实施准备工作,提高病历首页信息准确性和完整性 DRGs的核心思想是将具有相同特征的病例归为一类，其分类基础是患者的主要诊断，在此基础上再考虑年龄、手术与否、并发症及合并症等情况。因此，疾病诊断和编码不仅是制定DRGs的基础，也是决定患者支付DRGs组别的依据。,病例首页信息准确性和完整性,DRGs实施准备工作,DRGs实施准备工作,制定医院诊疗规范，规范诊疗流程 实施DRGs付费必须依照临床诊疗规范。制定入、出院标准和必做项目等诊疗标准。 运用回顾性循证分析及专家咨询等方法，制定病种临床路径流程、诊疗规范。通过路径表单、规范流程的试用和对照实验，检验实施效果，组织专家对表单进行修订。,Thank You !,
