CN108921427A - 一种中医药服务监测数据质量评估方法 - Google Patents

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沈晓红
吕桦
史万忠
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张胜男
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Abstract

本发明公开了一种中医药服务监测数据质量评估方法，包括对全国中医类医院数据总体质量进行评估，以及对各省份数据质量分别进行评估，选择评估指标(机构上报率、数据异常率、编码错误率)，计算全国总体质量综合分值和各省综合指数I，根据综合分值判断全国中医类医院数据总体质量，根据综合指数I判断各省份数据上报质量。本发明对上报数据库中关键指标进行筛选，更加客观全面，评估方法也能更科学真实的反映被评估的监测数据质量优劣。

Description

一种中医药服务监测数据质量评估方法
技术领域
本发明涉及医疗数据评估技术领域，具体地说，是一种中医药服务监测数据质量评估方法。
背景技术
目前设有医疗管理机构会定期获取在其管辖区域内的医院的医药服务数据，根据医院上报的门诊数据，医疗管理机构可以获知当前每个医院的医药服务情况。但是片面的根据医院上报的门诊数据不能真实的体现医院的实际情况，同时对上报的门诊数据的真实性也没有一定的评估，缺乏针对医疗机构服务监测数据质量评估方法。医疗服务监测数据质量直接影响统计信息的质量和利用，另一方面会造成医院决策或战略计划的失误。因此有必要提供一种中医药服务监测数据质量评估方法，对中医类医院中医药服务监测数据质量进行评估。
中国专利2014102507133公开一种评估医疗上报数据质量方法及系统，包括如下步骤：获取一时间周期内每个医院上报的门诊数据，所述门诊数据包括门诊记录的条数以及每条门诊记录中的项数；统计所述门诊数据中错误记录条数以及错误记录项数，所述错误记录条数为未通过校验的记录条数，所述错误记录项数为未通过校验的记录项数；根据当前医院的门诊数据的条数和项数以及错误记录条数以及错误记录项数，计算当前医院的门诊数据的正确率。通过获取某一时间周期内医院上报的门诊数据，并对该门诊数据的条数以及每个条目中所对应的项数进行正确率的评估，可得知医院在某一时间周期内的数据质量。
中国专利2005100332135公开一种现代医院绩效的评估管理系统和方法，用于对被评估医院的绩效作出科学、客观的评估，该绩效的评估管理系统包括：信息采集子系统、数据库子系统、绩效分析子系统和领导决策子系统，所述绩效分析子系统包括绩效分析模块、绩效指标模块和绩效报表生成模块，绩效指标模块包括资源配置结构A、工作效率B、医疗质量C、经济效益D、服务质量E和发展潜力F；该绩效指标体系可真实地反映被评估医院的业绩水平。
现有技术中，关于本发明中医药服务监测数据质量评估方法，目前还未见报道。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中的不足，提供一种中医药服务监测数据质量评估方法。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案是：
一种中医药服务监测数据质量评估方法，包括全国中医类医院数据总体质量评估及各省份数据质量评估，选择评估指标(机构上报率、数据异常率、编码错误率)，计算全国总体质量综合分值和各省综合指数I，根据综合分值判断全国中医类医院数据总体质量，根据综合指数I判断各省份数据上报质量。
作为本发明的一个优选方案，所述全国总体质量综合分值计算方法如下：
全国总体质量综合分值(0～100分)＝(100-机构上报率)得分+编码错误率得分+数据异常率得分
评分标准如下：
所述评估指标对应的监测指标项目如下：
所述机构上报率计算方法如下：机构上报率＝实际上报机构个数/应报机构个数×100％；
所述编码错误率计算方法如下：核对医院等级、隶属关系、主办单位编码数据，统计出现编码错误数据个数，编码错误率＝出现编码错误数据个数/应报数据个数×100％；
所述数据异常率的计算方法如下：以监测指标作为因变量，以预测变量作为自变量，拟合多重线性逐步回归模型，对每一个因变量返回一个模型预测值，计算实际测量值与预测值的偏离度，偏离度＝(实际值-预测值)/实际值*100％，以偏离度大于或等于70％以上作为异常值，统计数据异常率，数据异常率＝出现异常值数据个数/应报数据个数×100％。
作为本发明的一个优选方案，所述综合指数I计算方法如下：
选择指标：执业(助理)医师人数、中医执业与助理医师人数、医疗收入、总诊疗人次数、门诊人次数、出院人数、使用中药饮片的出院人数、门诊药物处方总数、中药饮片处方数、机构上报率、编码错误率，计算前9个指标的数据异常率(Y1-Y9)，根据数据异常率(Y1-Y9)、机构上报率(Y10)和编码错误率(Y11)，计算综合指数I；
综合指数I计算公式如下：
其中wi为权重系数，数据异常率的权重为0.6，机构上报率为0.2，编码错误率为0.2；
Y1-9分别为各指标项目数据异常率，Y10为机构上报率，Y11为编码错误率，m为指标数；
所述机构上报率计算方法如下：机构上报率＝实际上报机构个数/应报机构个数×100％；
所述编码错误率计算方法如下：核对医院等级、隶属关系、主办单位编码数据，统计出现编码错误数据个数，编码错误率＝出现编码错误数据个数/应报数据个数×100％；
所述数据异常率的计算方法如下：以监测指标作为因变量，以预测变量作为自变量，拟合多重线性逐步回归模型，对每一个因变量返回一个模型预测值，计算实际测量值与预测值的偏离度，偏离度＝(实际值-预测值)/实际值*100％，以偏离度大于或等于70％以上作为异常值，统计上述各项指标的原始异常率(X1-X9)，数据异常率＝出现异常值数据个数/应报数据个数×100％。
作为本发明的一个优选方案，所述监测指标对应的预测变量如下：
作为本发明的一个优选方案，将中医类医院分为：中医综合医院、中医专科医院、中西医结合医院、民族医医院，对不同类别医院数据分别进行多重线性逐步回归模型拟合。
作为本发明的一个优选方案，对原始数据异常率(X1-X9)、机构上报率(X10)和编码错误率(X11)进行相对化处理，方法如下：先计算X1-X11的均数Mi，将各个省份的实际测量值与相应的均数比较，低优指标的计算方法为Y＝M/X，高优指标的计算方法为Y＝X/M，将指标相对化处理后的数据代入公式，计算综合指数I值，I值越小，服务监测数据综合质量越好。
本发明建立了一种中医药服务监测数据质量评估方法，包括对全国中医类医院数据总体质量进行评估，以及对各省份数据质量分别进行评估，根据综合分值判断全国中医类医院数据总体质量，根据综合指数I判断各省份数据上报质量。本发明对上报数据库中关键指标进行筛选，更加客观全面，评估方法也能更科学真实的反映被评估的监测数据质量优劣。
本发明针对不同中医类医院的类别，根据医院自身的运行特点和发展规律，分别构建中医综合医院、中医专科医院、中西医结合医院及民族医医院4个数据库，分别对四个数据库中的9个指标拟合多重线性逐步回归模型，所得到的指标结果更客观准确。
具体实施方式
下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明记载的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
实施例1中医药医疗服务监测数据质量评估方法及步骤
一、目的评估中医类医院中医药服务监测数据质量
二、评估对象全国中医类医院上报数据，其中中医类医院包含中医综合医院、中医专科医院、中西医结合医院和民族医医院四类医疗卫生机构。
三、方法
1、评估指标：总体质量评估及各省份评估指标均由三部分组成，包括机构上报率、数据异常率、编码错误率。详见表1。
表1数据质量评估指标
2、评估指标定义及计算公见表2。
表2评估指标定义及计算方法
3、评估方法
(1)全国中医类医院数据总体质量评估方法——多层次评分法
表3多层次评分法的评分标准
综合分值(0～100分)＝(100-机构上报率)得分+编码错误率得分+数据异常率得分
综合分值越高，表明全国中医类医院数据总体质量越好。
(2)各省份数据质量评估——综合指数法
1.建立综合指数法的评价指标体系
考虑指标的重要性和分析可行性，从上报数据库中选择关键指标。执业(助理)医师人数、中医执业与助理医师人数、医疗收入、总诊疗人次数、门诊人次数、出院人数、使用中药饮片的出院人数、门诊药物处方总数、中药饮片处方数、机构上报率、上报数据编码错误率。前9个指标需要通过特殊的统计方法确定上报数据的异常数，计算异常率(％)。后两个指标需要计算相对数(率)。依据上报数据异常率(Y1-Y9)、机构上报率(Y10)和上报数据编码错误率(Y11)，计算综合指数(I)。
2.建立计算综合指数的原始数据
采用多重线性回归方法，以数据库中的执业(助理)医师人数、中医执业与助理医师人数、医疗收入、总诊疗人次数、门诊人次数、出院人数、使用中药饮片的出院人数、门诊药物处方总数、中药饮片处方数分别作为因变量，对可能影响上述因变量发生变化的多个指标为自变量，拟合多重线性逐步回归模型。对每一个因变量返回一个模型预测值。计算实际测量值与预测值的偏离度，[(实际值-预测值)/实际值]*100％，以偏离度大于或等于70％以上作为异常值，统计上报数据出现异常值数据个数，计算上述各项指标的原始异常率(执业(助理)医师人数异常率(X1)、中医执业与助理医师人数异常率(X2)、医疗收入异常率(X3)、总诊疗人次数异常率(X4)、门诊人次数异常率(X5)、出院人数异常率(X6)、使用中药饮片的出院人数异常率(X7)、门诊药物处方总数异常率(X8)、中药饮片处方数异常率(X9))。根据各个省份提供的应报机构数和我们实际收到的上报机构数计算各个省份的原始机构上报率(X10)。根据医疗机构上报数据中的医院等级、隶属关系、主办单位编码等指标的错误情况，统计各个省份的上报数据原始编码错误率(X11)。
其中拟合多重线性逐步回归模型的因变量(Y)及自变量(X)对应如下：
目前中医类医院按照性质不同可分为中医综合医院、中医专科医院、中西医结合医院、民族医医院四类。每一类医院都有自身的运行特点和发展规律。同一个指标在不同类型医院的数据特征和与其他变量之间的关系存在差异。因此，需要分别构建中医综合医院、中医专科医院、中西医结合医院及民族医医院4个数据库，分别对四个数据库中的9个指标拟合多重线性逐步回归模型，对每一个因变量返回数据库一个相应预测值，进而计算偏离度来确定异常值数量。
表4原始数据
3.指标的相对化处理
将表4中的数据做相对化处理。首先计算X1-X11的均数(Mi)，将各个省份的实际测量值与相应的均数比较，本数据中低优指标的计算方法为Y＝M/X，高优指标的计算方法为Y＝X/M。相对化处理方法及数据见表5、表6。
表5指标解释及相对化算法
指标 指标解释 高优/低优 均数(Mi) 相对化
X1 执业助理医师人数异常率 低优 - Y1＝X1/M
X2 中医执业与助理医师人数异常率 低优 - Y2＝X2/M
X3 医疗收入异常率 低优 - Y3＝X3/M
X4 总诊疗人次数异常率 低优 - Y4＝X4/M
X5 门诊人次数异常率 低优 - Y5＝X5/M
X6 出院人数异常率 低优 - Y6＝X6/M
X7 使用中药饮片的出院人数异常率 低优 - Y7＝X7/M
X8 门诊药物处方总数异常率 低优 - Y8＝X8/M
X9 中药饮片处方数异常率 低优 - Y9＝X9/M
X10 机构上报率 高优 - Y10＝M/X10
X11 编码错误率 低优 - Y11＝X11/M
表6指标相对化处理后的数据
4.计算综合指数(I)
Y1-Y9为数据库中9个主要指标的异常率，需要合并为一个指标。合并的方法是将9个去单位化的指标取算术平均值，按照60％的权重纳入综合指数。Y10、Y11分别按照20％的权重纳入综合指数。计算综合指数(I)的公式如下：
wi为权重系数，数据异常率的权重为0.6，机构上报率为0.2，编码错误率为0.2。Y1-9为指标异常率，Y10为机构未报率，Y11为编码错误率。计算结果如下：
表7各个省份某年数据上报质量综合指数法评价结果
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明方法的前提下，还可以做出若干改进和补充，这些改进和补充也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种中医药服务监测数据质量评估方法，包括全国中医类医院数据总体质量评估及各省份数据质量评估，其特征在于，选择评估指标(机构上报率、数据异常率、编码错误率)，计算全国总体质量综合分值和各省综合指数I，根据综合分值判断全国中医类医院数据总体质量，根据综合指数I判断各省份数据上报质量。
2.根据权利要求1所述中医药服务监测数据质量评估方法，其特征在于，所述全国总体质量综合分值计算方法如下：
全国总体质量综合分值(0～100分)＝(100-机构上报率)得分+编码错误率得分+数据异常率得分
评分标准如下：
所述评估指标对应的监测指标项目如下：
所述机构上报率计算方法如下：机构上报率＝实际上报机构个数/应报机构个数×100％；
所述编码错误率计算方法如下：核对医院等级、隶属关系、主办单位编码数据，统计出现编码错误数据个数，编码错误率＝出现编码错误数据个数/应报数据个数×100％；
所述数据异常率的计算方法如下：以监测指标作为因变量，以预测变量作为自变量，拟合多重线性逐步回归模型，对每一个因变量返回一个模型预测值，计算实际测量值与预测值的偏离度，偏离度＝(实际值-预测值)/实际值*100％，以偏离度大于或等于70％以上作为异常值，统计数据异常率，数据异常率＝出现异常值数据个数/应报数据个数×100％。
3.根据权利要求1所述中医药服务监测数据质量评估方法，其特征在于，所述综合指数I计算方法如下：
选择指标：执业(助理)医师人数、中医执业与助理医师人数、医疗收入、总诊疗人次数、门诊人次数、出院人数、使用中药饮片的出院人数、门诊药物处方总数、中药饮片处方数、机构上报率、编码错误率，计算前9个指标的数据异常率(Y1-Y9)，根据数据异常率(Y1-Y9)、机构上报率(Y10)和编码错误率(Y11)，计算综合指数I；
综合指数I计算公式如下：
其中wi为权重系数，数据异常率的权重为0.6，机构上报率为0.2，编码错误率为0.2；
Y1-9分别为各指标项目数据异常率，Y10为机构上报率，Y11为编码错误率，m为指标数；
所述机构上报率计算方法如下：机构上报率＝实际上报机构个数/应报机构个数×100％；
所述编码错误率计算方法如下：核对医院等级、隶属关系、主办单位编码数据，统计出现编码错误数据个数，编码错误率＝出现编码错误数据个数/应报数据个数×100％；
所述数据异常率的计算方法如下：以监测指标作为因变量，以预测变量作为自变量，拟合多重线性逐步回归模型，对每一个因变量返回一个模型预测值，计算实际测量值与预测值的偏离度，偏离度＝(实际值-预测值)/实际值*100％，以偏离度大于或等于70％以上作为异常值，统计上述各项指标的原始异常率(X1-X9)，数据异常率＝出现异常值数据个数/应报数据个数×100％。
4.根据权利要求2-3任一所述中医药服务监测数据质量评估方法，其特征在于，所述监测指标对应的预测变量如下：
5.根据权利要求2-3任一所述中医药服务监测数据质量评估方法，其特征在于，将中医类医院分为：中医综合医院、中医专科医院、中西医结合医院、民族医医院，对不同类别医院数据分别进行多重线性逐步回归模型拟合。
6.根据权利要求3所述中医药服务监测数据质量评估方法，其特征在于，对原始数据异常率(X1-X9)、机构上报率(X10)和编码错误率(X11)进行相对化处理，方法如下：先计算X1-X11的均数Mi，将各个省份的实际测量值与相应的均数比较，低优指标的计算方法为Y＝M/X，高优指标的计算方法为Y＝X/M，将指标相对化处理后的数据代入公式，计算综合指数I值，I值越小，服务监测数据综合质量越好。
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