【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫療服務管理、績效評價、全要素生產率、生產力測度，特別是一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法。
技術介紹
1、(一)醫療服務常用的診斷相關分組(drg)績效評價方法，雖然該方法的病例權重(case?weight)衡量了病種相對平均水平的資源消耗，但沒考慮醫療服務提供者的投入要素(如醫護人員、醫療設施等)，不能測量被評價決策單元(dmu)的整體服務效率。
2、(二)能夠綜合考慮投入、產出要素的績效評價方法是數據包絡分析(dea)方法，該方法能夠評價多種投入、多種產出情況下的綜合效率。但該方法應用在醫療服務領域時，僅按出院人次評價醫療服務績效，并不考慮病例復雜度異質性所帶來的醫療服務績效的差異。例如，口腔科一天做5臺次牙科手術，心胸外科一天做1臺次的心臟搭橋術，兩者病例復雜度不同，但不考慮病例復雜度，單從數量來看，前者的效率高于后者，這顯然是不合理。
3、(三)在當前“以人民健康為中心”的思想指導下，醫療住院服務績效評價不僅要考慮出院人次等期望產出，也要考慮住院費用、住院時長、低風險住院死亡率等非期望產出，才能更全面地評價醫療服務績效。治愈同一類型疾病，有的醫療組平均用10000元，有的醫療組平均用12000元，顯然前者績效更高。同樣，治愈同一類型疾病，有的醫療組需要患者平均住院5天，有的醫療組需要患者平均住院7天，顯然前者績效更高。再者，住院死亡率也是衡量醫療服務的重要指標，該項指標越低越好，忽略該項指標的評價結果顯然是片面。此外，有的疾病住院死亡率風險較高，如罕
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術的目的在于提供一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，不僅考慮一種醫療服務產出，還考慮多種產出；不僅考慮相對于平均水平的資源消耗，還考慮多種投入，是一種綜合多投入多產出的全要素生產率評價方法。
2、為實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，包括以下步驟：步驟1：采集數據；步驟2：診斷相關分組；步驟3：風險調整；步驟4：dea建模；步驟5：數據輸入與運算；步驟6：獲得評價結果。
3、在一較佳的實施例中，所述步驟1具體包括：從被評價決策單元(dmu)采集住院服務評價指標數據；投入方面，從人力投入的維度選取醫生、護士的數量，從資產投入的維度選取床位的數量；產出方面，從產能的維度選取出院人次discharges，從效率的維度選取平均住院時長、平均住院費用，從質量的角度選取住院死亡數ipd。
4、在一較佳的實施例中，所述步驟2具體包括：對于被評價的一組dmu，采用相同診斷相關分組標準；根據“臨床意義相似、使用資源相近”將病例分成各個病種組，每組賦予不同的權重；疾病的嚴重性及復雜性越高、住院時間越長、治療費用越昂貴，其權重越高，反之亦然；不同病例的住院時長、住院費用、死亡率在組內具有同質性，組間通過權重調整，這樣解決醫療服務的病例復雜度異質性問題。
5、在一較佳的實施例中，所述步驟3具體包括：通過診斷相關分組，將全體病例分成q個病種，q≥1；令全體病種的集合為ω，每個病種為ω的一個子集ωg，g＝1,2,…,q，得出全體各個病種g，的平均住院費用為平均住院時長為
6、假設某被評價單元dmuj,j＝1,2,…,j的病例分成m個病種，1≤m≤q，令m個病種的集合為φ，每個病種為φ的一個子集φg，也是全體病例病種子集ωg的一個子集，即得出該被評價單元的各個病種g平均住院費用平均住院時長被評價單元各個病種g，g＝1,2,…,m的醫療費用與住院時長相對于全體病例相應病種的醫療費用與住院時長比率分別為：
7、醫療費用比率
8、住院時長比率
9、的上標c代表醫療費用，下標g代表病種g；的上標t代表住院時長，下標g代表病種g；
10、對被評價單元的病種g醫療費用相對于全體的醫療費用比率進行加權平均，得到醫療費用指數，即：
11、醫療費用指數
12、式中mg表示被評價單元的各個病種g的病例數；
13、對被評價單元的病種g(g＝1,2,…,m)住院時長相對于全體的住院時長比率進行加權平均，得到住院時長指數，即：
14、住院時長指數
15、在步驟2中，全體各個病種組g，g＝1,2,…,q，根據疾病的嚴重性、復雜性、住院時間、治療費用都賦予一個權重wg；對于被評價單元的各個病種g(g＝1,2,…,m)，其病例組合指數cmi為
16、
17、式中pg表示全體的各個病種g，g＝1,2,…,q的病例數；
18、cmi意味著病例復雜性，cmi＝1表示復雜度為平均水平，cmi＝1.5表示復雜度是平均水平的1.5倍；cmi用作風險調整參數，用于調整出院人次discharges、住院時長指數lsi和醫療費用指數mei，公式如下:
19、adischarges＝cmi×discharges?(5)
20、amei＝mei/cmi?(6)
21、alsi＝lsi/cmi?(7)
22、調整出院人次adischarges越大，表示出院的復雜病例越多；調整醫療費用指數amei越大，表示同等病例復雜度下治療所花的成本比平均水平高越多；調整住院時長指數alsi越大，表示同等病例復雜度下治療所用的時間比平均水平高越多；
23、定義病種的死亡風險等級；在步驟2中，將全體住院死亡按各個病種進行歸納，得到全體各個病種g的住院死亡人數，由此除以住院總人數得到住院死亡率dg；根據統計概率特性，住院死亡人數和住院死亡率滿足泊松分布，因此對各個病種住院死亡率取自然對數，即ln(dg)；然后計算全體各個病種住院死亡率的對數的均值即和標準差σg，再根據dg、和σg定義死亡風險等級；死亡風險等級為“0”表示在這些病種組沒有死亡風險，也稱零風險；為“1”表示這些病種組的死亡率對數小于其均值減1個標準差，也稱低風險組lrg；為“2”表示這些病種組的死亡率對數介于其均值和均值減1個標準差之間，也稱中低風險組mlrg；為“3”表示死亡率對數介于其均值和均值加1個標準差之間，也稱中高風險組mhrg；為“4”表示死亡率對數大于其均值加1個標準差，也稱高風險組hrg；通過死亡風險等級的劃分，可知等級為“0”和“1”的病種組發生死亡的可能性極低；如果在這兩個等級發生死亡，那么其手術和/或護理不當的可能性更高。
24、在一較佳的實施例中，所述步驟4具體包括：首先，構造投入產出的生產可能集pps；假設有j個具有可比性的dmu，每個dmu都有i種投入和r種產出；對于第j個dmu來說，其第i種投入的數量記為xij，第r種產出的數量記為yrj，dmuj的投入和產出可以分別記為：本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：采集數據；步驟2：診斷相關分組；步驟3：風險調整；步驟4：DEA建模；步驟5：數據輸入與運算；步驟6：獲得評價結果。
2.根據權利要求1所述的一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，其特征在于，所述步驟1具體包括：從被評價決策單元(DMU)采集住院服務評價指標數據；投入方面，從人力投入的維度選取醫生、護士的數量，從資產投入的維度選取床位的數量；產出方面，從產能的維度選取出院人次(Discharges)，從效率的維度選取平均住院時長、平均住院費用，從質量的角度選取住院死亡數(IpD)。
3.根據權利要求1所述的一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，其特征在于，所述步驟2具體包括：對于被評價的一組DMU，采用相同診斷相關分組標準；根據“臨床意義相似、使用資源相近”將病例分成各個病種組，每組賦予不同的權重；疾病的嚴重性及復雜性越高、住院時間越長、治療費用越昂貴，其權重越高，反之亦然；不同病例的住院時長
4.根據權利要求1所述的一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，其特征在于，所述步驟3具體包括：通過診斷相關分組，將全體病例分成Q個病種，Q≥1；令全體病種的集合為Ω，每個病種為Ω的一個子集Ωg，得出全體各個病種g，的平均住院費用為平均住院時長為
5.根據權利要求1所述的一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，其特征在于，所述步驟4具體包括：首先，構造投入產出的生產可能集PPS；假設有J個具有可比性的DMU，每個DMU都有I種投入和R種產出；對于第j個DMU來說，其第i種投入的數量記為xij，第r種產出的數量記為yrj，DMUj的投入和產出可以分別記為：X＝(x1j,x2j,…,xij,…,…,xIj)T和Y＝(y1j,y2j,…,yrj,…,yRj)T；在投入和產出的凸性和自由可支配性的標準假設下，由J個DMU的集合形成的生產可能性集如下：
6.根據權利要求1所述的一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，其特征在于，所述步驟5具體包括：將可類比的同性質決策單元(DMU)的投入數據如醫生數、護士數、床位數，期望產出數據如調整出院人次(aDischarges)，非期望產出數據如調整醫療費用指數(aMEI)、調整住院時長指數(aLSI)、低風險組住院死亡數(IDLRG)，將非期望產出作為負數處理，輸入至DEA模型；DEA是一個基于生產前沿面的多產出除以多投入的相對效率，DEA模型中應小心使用比率值。
7.根據權利要求1所述的一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，其特征在于，所述步驟6具體包括：輸入的數據，經診斷相關分組和風險調整，先運行模型(10)，獲得第一階段的DMU的效率得分δ1、投入節省產出盈余再運行模型(11)，獲得第二階段各DMU的效率得分δ2、投入過剩產出不足最后運行模型(12)，獲得最終得分然后根據對DMU排名；
8.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，包括：該計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序；該計算機程序被處理器運行時執行如權利要求1至7任一所述的一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法。
...【技術特征摘要】
1.一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：采集數據；步驟2：診斷相關分組；步驟3：風險調整；步驟4：dea建模；步驟5：數據輸入與運算；步驟6：獲得評價結果。
2.根據權利要求1所述的一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，其特征在于，所述步驟1具體包括：從被評價決策單元(dmu)采集住院服務評價指標數據；投入方面，從人力投入的維度選取醫生、護士的數量，從資產投入的維度選取床位的數量；產出方面，從產能的維度選取出院人次(discharges)，從效率的維度選取平均住院時長、平均住院費用，從質量的角度選取住院死亡數(ipd)。
3.根據權利要求1所述的一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，其特征在于，所述步驟2具體包括：對于被評價的一組dmu，采用相同診斷相關分組標準；根據“臨床意義相似、使用資源相近”將病例分成各個病種組，每組賦予不同的權重；疾病的嚴重性及復雜性越高、住院時間越長、治療費用越昂貴，其權重越高，反之亦然；不同病例的住院時長、住院費用、死亡率在組內具有同質性，組間通過權重調整，這樣解決醫療服務的病例復雜度異質性問題。
4.根據權利要求1所述的一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，其特征在于，所述步驟3具體包括：通過診斷相關分組，將全體病例分成q個病種，q≥1；令全體病種的集合為ω，每個病種為ω的一個子集ωg，得出全體各個病種g，的平均住院費用為平均住院時長為
5.根據權利要求1所述的一種體現病例復雜度并實現帕累托最優的醫療服務全要素效率評價改進方法，其特征在于，所述步驟4具體包括...
【專利技術屬性】
技術研發人員：林曙光，吳雪萍，林建雄，吳賜聯，戴悅，
申請(專利權)人：福建江夏學院，
類型：發明
國別省市：
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