CN109360635A - 基于疾病风险调整的区域医院和学科排名的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于疾病风险调整的区域医院和学科排名的方法,包括:确定绩效评定中的单项绩效指标;将上述单项绩效指标分为绝对值指标和相对值指标;将上述绝对值指标和相对值指标,根据不同的计算方法,计算并量化为分值;得到各个单项绩效指标的量化分值并排名。本发明提出的医疗绩效评定方法充分考虑了疾病治疗事前、事中和事后的各流程的关键指标,对临床工作业务能力和治疗结果比对等进行全面综合性评价,风险调整后的评估有效地提高了评估结果的公正和公平性。
Description
技术领域
本发明涉及智慧医疗领域,尤其涉及基于疾病风险调整的区域医院和学科排名的方法。
背景技术
对医院的管理是医保管理的重要组成部分。如何充分考虑各种因素对医改重点指标的影响,建立相匹配的分配模型,合理分析和评定医改重点的绩效指标,是医保工作的主要组成部分。目前的医疗绩效评定方法存在以下问题:
1)没有考虑病人自身的风险差异、病种分类以及合并并发症的风险差异、临床治疗过程中治疗和手术方式的差异以及区域和医院的其它特性;
2)没有考虑医疗绩效指标的分类和具体差异;
3)在医疗绩效指标的计算中,没有充分考虑医疗绩效指标的影响因素。
因此,常用的医疗绩效的评定方法,容易对医院或医生的考核倾向造成以单一指标为主的导向,不能够准确反馈医院的全面状况,损害了评估结果的公正和公平性。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提出基于疾病风险调整的区域医院和学科排名的方法。
具体的,基于疾病风险调整的区域医院排名的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,确定绩效评定中的单项绩效指标;
S2,将上述单项绩效指标分类为绝对值指标和相对值指标;
S3,将上述绝对值指标和相对值指标量化为分值;
S4,得到各个单项绩效指标的量化分值;
S5,对单个医院的量化分值进行合计,得到本医院在本区域的排名。
2.如权利要求1所述的基于疾病风险调整的区域医院排名的方法,其特征在于,所述指标量化包括绝对值指标量化和相对值指标量化:
绝对值指标量化:对于绝对值指标的个体数值,计算出其在区域内数值总和的占比,再将占比量化为分值;
相对值指标量化:对于相对值指标的个体数值,计算出其在区域内数值的正态分布值,再将正态分布值量化为分值;
3.如权利要求2所述的基于疾病风险调整的区域医院排名的方法,其特征在于,所述绝对值指标量化,包括以下子步骤:
A1,设指标X的满分为SX;
A2,设某医院的指标X在某区域中按照X的排名为N;
A3,计算某医院的指标X占所述区域的指标X总量的百分比,记为PN;
A4,计算某医院的指标X得分
4.如权利要求2所述的基于疾病风险调整的区域医院排名的方法,其特征在于,所述相对值指标量化,包括以下子步骤:
B1,设指标Y的满分为SY;
B2,计算指标Y在某区域内医院的均值为标准方差为δ;
B3,计算某医院的指标Y的标准分其中M为某医院的指标Y的值;
B4,通过Z~N(0,1)标准正太分布表,查询Z对应的值P;
B5,判断指标Y为正向指标还是负向指标;当指标Y为正向指标时,其得分EY=SY*P;
当指标Y为负向指标时,其得分EY=SY*(1-P)。
5.基于疾病风险调整的学科排名的方法,其特征在于,按学科分类将学科分为多组,在每一组中的绩效指标采用权利要求2中的相对值指标量化,再计算所有分组的总分,记为当前指标的得分,再进行排名。
本发明的有益效果在于:本发明提出的医疗绩效评定方法充分考虑了疾病治疗事前、事中和事后的各流程的关键指标,对临床工作业务能力和治疗结果比对等进行全面综合性评价,风险调整后的评估有效地提高了评估结果的公正和公平性。
附图说明
图1是本发明的系统图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解,现对照附图说明本发明的具体实施方式。
具体的,基于疾病风险调整的医疗绩效评定的方法,具体的,基于疾病风险调整的区域医院和学科排名的方法,所述方法包括以下步骤:
S1,确定绩效评定中的单项绩效指标;所述单项指标包括治疗前的评估指标、治疗中的评估指标和治疗后的转归比对;治疗前的评估指标可以分为医疗服务能力(病人总数)、疾病的难易和复杂程度(ACMI)、极高风险的病人数;治疗中的评估指标可以分为救治能力:每个病种中的极高风险生存率(低病死率);工作失误:每个病种中的极低风险病死率/转院率;治疗后的转归比对可以包括病死率O/E指数、住院天数O/E指数、费用O/E指数。其他绩效如营运指标、经济指标、护理指标等也需要考虑进绩效评估中。
S2,将上述单项绩效指标分为绝对值指标和相对值指标;
S3,将上述绝对值指标和相对值指标,根据不同的计算方法,计算并量化为分值;
S4,得到各个单项绩效指标的量化分值,并进行排名。所述排名采用从高到低进行排序的排名方法。
优选的,S3中所述不同的计算方法包括:
A.对于绝对值指标的个体数值,计算出其在区域内数值总和的占比,再将占比量化为分值;
B.对于相对值指标的个体数值,计算出其在区域内数值的正态分布值,再将正态分布值量化为分值;
优选的,所述A中包括以下子步骤:
A1,设指标X的满分为SX;
A2,设某医院的指标X在某区域中按照X的排名为N;
A3,计算某医院的指标X占所述区域的指标X总量的百分比,记为PN;
A4,计算某医院的指标X得分
具体的指标计算方法举例如下:一家医院的出院人数占比较对象群体的总人数的20%,排位第一名。如果该项目的满分为10分,即SX等于10,其得分为10分,第二名医院的得分需要扣掉2分,得8分;假设第二名的医院出院人数占比较对象群体的总人数的15%,那么排位第三名医院需要扣掉3.5,以此类推,直到扣完为止。当EN小于或等于0时,该项指标X得分均为0。
优选的,所述B中包括以下子步骤:
B1,设指标Y的满分为SY;
B2,计算指标Y在某区域内医院的均值为标准方差为δ;
B3,计算某医院的指标Y的标准分其中M为某医院的指标Y的值;
B4,通过Z~N(0,1)标准正太分布表,查询Z对应的值P;
B5,判断指标Y为正向指标还是负向指标;当指标Y为正向指标时,其得分EY=SY*P;
当指标Y为负向指标时,其得分EY=SY*(1-P)。
具体的指标计算方法举例如下:区域高风险的平均救治率为75.41947%,标准方差为6.454968,本医院高风险的救治率为84.00457%,计算出的Z分数是1.33。根据正态分布表查询,该Z分数概率为0.9082,如果该项排名的满分为10分,那么该院高风险救治率的得分是9.082。
同时,还公开了一种按学科分类计算排名分数的方法:按学科分类将学科分为多组,在每一组中的绩效指标采用权利要求2中的计算方法B量化为得分,再计算所有分组的总分,记为当前指标的得分,并进行排名。
需要说明的是,对于前述的各个方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和单元并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详细描述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、ROM、RAM等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已,当然不能以此来限定本发明之权利范围,因此依本发明权利要求所作的等同变化,仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (5)
1.基于疾病风险调整的区域医院排名的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,确定绩效评定中的单项绩效指标;
S2,将上述单项绩效指标分类为绝对值指标和相对值指标;
S3,将上述绝对值指标和相对值指标量化为分值;
S4,得到各个单项绩效指标的量化分值;
S5,对单个医院的量化分值进行合计,得到本医院在本区域的排名。
2.如权利要求1所述的基于疾病风险调整的区域医院排名的方法,其特征在于,所述指标量化包括绝对值指标量化和相对值指标量化:
绝对值指标量化:对于绝对值指标的个体数值,计算出其在区域内数值总和的占比,再将占比量化为分值;
相对值指标量化:对于相对值指标的个体数值,计算出其在区域内数值的正态分布值,再将正态分布值量化为分值。
3.如权利要求2所述的基于疾病风险调整的区域医院排名的方法,其特征在于,所述绝对值指标量化,包括以下子步骤:
A1,设指标X的满分为SX;
A2,设某医院的指标X在某区域中按照X的排名为N;
A3,计算某医院的指标X占所述区域的指标X总量的百分比,记为PN;
A4,计算某医院的指标X得分
4.如权利要求2所述的基于疾病风险调整的区域医院排名的方法,其特征在于,所述相对值指标量化,包括以下子步骤:
B1,设指标Y的满分为SY;
B2,计算指标Y在某区域内医院的均值为标准方差为δ;
B3,计算某医院的指标Y的标准分其中M为某医院的指标Y的值;
B4,通过Z~N(0,1)标准正太分布表,查询Z对应的值P;
B5,判断指标Y为正向指标还是负向指标;当指标Y为正向指标时,其得分EY=SY*P;
当指标Y为负向指标时,其得分EY=SY*(1-P)。
5.基于疾病风险调整的学科排名的方法,其特征在于,按学科分类将学科分为多组,在每一组中的绩效指标采用权利要求2中的相对值指标量化,再计算所有分组的总分,记为当前指标的得分,再进行排名。
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