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在大数据与信息技术快速发展时代,DIP 管理更便捷,对医疗质量影响相对更小 ;DRG 对费用控制效果可能更优,但对质量影响相对更大。
2020年7月12日,在国家医疗保障局支持下,首都医科大学国家医疗保障研究院举办了“基于大数据的病种分值付费(DIP)专家论坛”,论坛通过网络向社会同步播放,引来数十万的点赞和几千条评论。在评论区,常出现的问题就是疾病诊断分组付费(DRG)和大数据的病种分值付费(big data diagnosis-intervention packet,DIP)的差异是什么?这其实也是国内众多研究者、医保决策者、医院管理者的疑问。
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DRG/DIP定义
DRG定义:
DRG 分组采用病例组合(Case-mix)思想,其分组的基本理念是:疾病类型不同,应该区分开;同类病例但治疗方式不同,亦应区分开;同类病例同类治疗方式,但病例个体特征不同,也应区分开。而且,DRG 关注的是“临床过程”和“资源消耗”两个维度,分组结果要保障同一个DRG 内的病例临床过程相似,资源消耗相近。
为了实现上述分组理念,疾病类型通过疾病的“诊断”来辨别;治疗方式通过“手术或操作”来区分;病例个体特征则利用病例的年龄、性别、出生体重(新生儿病例)、其他它诊断尤其是合并症、并发症等变量来反映。
DIP定义:
DIP 是以大数据技术拓展病种分组分析方法,利用全量数据客观还原临床病种变化的现实,对数据中疾病诊断与治疗方式进行穷举和聚类快速形成分组,挖掘数据内涵来认识病种组合与医疗成本的客观规律,建立疾病与治疗量化标准,确定基于随机均值的定价机制、医保支付方式与基金监管模式,而且 DIP 的内涵突出了治疗干预(intervention)。两种支付方式的主要差异体现为分组规则和分组效能、对医院的潜在影响 , 以及对监管的影响。
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分组规则和分组效能
分组规则包括 3 个方面:
(1)适用对象
无论是 DRG还是 DIP,当前应用对象都是住院患者。
(2)分组原理和数量
DRG 基于诊断、服务和资源耗费水平,明确主要疾病诊断大类,结合服务分成内科组、外科组和操作组,形成全国层面统一的基干诊断分组(ADRG)共 367 组。DRG 国内的分组数量一般不超过 1000 种。DRG 的分组核心是服务同质和费用同质,可能会出现不同诊断病例归为同一组的现象。
而 DIP 则是基于诊断和不同治疗模式构建分组,能充分反映同一疾病不同治疗模式的应用。虽最后同样表现为服务同质,但不会出现不同疾病同一分组的情况。DIP 分组数量一般超过 1 万组,如广州 DIP 支付改革的分组数量约为 1.2 万个。
(3)专家作用:
DRG 分组主要基于临床专家意见,会有专家主观偏移和专科偏移。DIP 分组则基于国际通用的诊断编码和手术编码,直接通过计算机系统构建分组,更为客观、快捷。分组效能取决于分组数量和分组规则,与 DIP 相比,DRG 组数更少,其组内同质性相对较弱,组间异质性相对较强。这种分组效能差异,也会影响到后续医疗服务行为改变。
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对医院潜在影响
DRG 与 DIP 对于医院的影响大多是类似的,包括 :
(1)激励改变。
即支付改革后,医院从价格改变者成为价格接受者,其行为激励会从收益最大化激励转成成本最小化激励,立足于降低费用。
(2)服务改变与质量改变。
即成本最小化激励下,医院医生可能会挑选低价服务,反过来会影响医疗服务质量。
(3)编码高套、分解住院、推诿病人、服务转移等。
DIP 与 DRG 对于医院的影响差异表疾病诊断分组与大数据病种分组比较现为 :DIP 分组更多考虑不同治疗方式,并给出不一样的支付标准,不鼓励医院医生在同等诊断下选择不适宜的低价服务,因此理论上更能保证服务质量,DIP可能更适合新技术发展。正因为 DIP 有不同治疗方式分组及支付标准,且其便捷的分组模式更新容易,故医院不会因为使用新技术而影响其收益;但DIP 的组间差异相对更小,故其潜在的编码高套可能更为严重。
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对监管的影响
监管中判断服务异常与否的基础是诊断分组。DIP 保证了每一组病例的诊断同质,故病例异常值的界定相对直接 ;DRG 并不能保证同组病例的诊断同质,故基于同组病例的异常界定难度更大。从这个维度看,DIP 更适合医保监管体系,监管效能可能更高。
与 DRG 相比,DIP 组数更多,其费用控制效果相对较差,故有学者认为 DIP 是预付制的低级版本,DRG 则是高级版本,但这个结论未必适合当前的中国。在大数据与信息技术快速发展时代,DIP 管理更便捷,对医疗质量影响相对更小,与监管体系契合度更高 ;DRG 对费用控制效果可能更优,但对质量影响相对更大。更关键的是,在总额预算基础上推行的 DIP支付,其医疗服务合理性及医疗服务质量相对更佳,更容易受到患者及决策者的关注。 |
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