文摘
期望死亡的比率被认为是衡量医院的质量,为此将很快成为一个付款的依据。然而,有司机的度量比质量更强:最重要的是医疗文档和病人敏锐。如果hositals underdocument,因此不捕获完整的“预期死亡率”可能会降低他们的观察/预期比率通过减少“死亡率”通过限制访问病得很重。Underdocumentation是因为医院不承认,因此不能寻求确认,具体并发症赋予高死亡率风险。帮助医院识别这些并发症,本文描述了一种容易实现并存状况评估相关的电子表格,在任何特定的医院,每个放电。该方法识别并发症增加频率随着死亡风险增加在每个诊断分组。该方法归纳,因此独立于任何特定的风险调整技术。
1。介绍
在住院病人和死亡的风险因此死亡的人数预计在医院通常使用人口计算和诊断和程序编码信息。各种私营企业、行业组织和政府机构已经开发出数学模型计算预期死亡率;他们中的大多数采用大致相同的数据集,使用类似的技术逻辑回归的1- - - - - -6]。实际的和预期的死亡的比率被广泛认为是反映护理质量,性能数据和医院越来越广泛在互联网上流传,这个比例已经成为日益突出的一个度量(7,8]。
很快风险调整后的死亡率将重要性也到医院的收入。去年,医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)宣布停止从每个医院的比例支付来自diagnosis-related分组(drg)。这些资金将被保存在一个国家池和重新分配使用的质量和患者满意度指标选择的CMS。医院可能会失去所有的拒绝支付或接收超过保留量的两倍。期望三drg死亡率预计在2014年成为的一个因素确定返回的比例(9]。
作为医院试图最大化付款,他们将采取直接措施增加符合这些过程被CMS质量相关。他们还将创建措施,以提高患者满意度。然而,它更难怀孕会对医院有什么具体措施采用降低期望总体死亡率。与一个重要的经济利益,但没有可用的策略来保护股份,医院将接近期望死亡率与担忧。
病人以及保险公司,这是不可否认的魅力的度量声称医院之间比较拯救生命的能力。很多人会想选择一家医院也许很大程度上基于这样的一个度量。因此,重要的是确保指标相当应用和理解的限制我们的能力来确定机构防止死亡。
1.1。观察到死亡
观察到死亡,分子上,通常是不可避免的晚期或突然和压倒性的疾病的结果。这些死亡,而不是质量问题是决定的案件相对较少,主要填充分子观察/预期死亡率。因为略可预防的死亡相对少见,往往更具响应性分子变化的敏锐医院的病人护理的质量。每个病人死亡增加分子分母因为预期死亡从来不是100%多。不可避免的增加影响灵敏度因此意外增加的比例。另一方面,幸存的low-acuity病人总是增加分母比分子因为预期死亡的从来不是0%。结果是一个理想的比例下降。
目的提高护理质量当然是strategy-improving观察/预期死亡率减少“观察”分子选择性地在这些病人的生存是有问题的,但触手可及。这些是少数分子情况下,然而,同时降低机构敏度广泛提高分子和分母。低敏度也降低了一些非常长期病人,也许最重要的驱动程序参数,另一个密切关注医院的平均停留时间。
避免病人或转移他们在他们死之前可能在数学上更有效的方法来减少死亡率,实际上更容易实现质量改进的努力没有非常明确的重点。使用观察/预期死亡率作为质量的标志和还款乘数可能,因此,威胁限制医院访问病得很重。
1.2。预计死亡人数
不仅机构敏锐,而且选择的风险调整范式影响分母(“预期死亡”)。当前风险调整的方法已经被证明与变量预测死亡的准确性和大幅不同意对方,经常10- - - - - -12]。
可变性的这些计算死亡率风险起因于内在的困难在评估严重性的主要诊断本身,尤其是缺乏临床使用管理数据的细节。ICD-9疾病类别基础风险调整捕捉细微的差别在病因但描述严重程度较差,主要是由附加并发症。然而严重性的主要诊断是第一重要的在预测死亡,和死亡率也受到人口和社会心理因素的影响,如获得保健和治疗设置(13,14]。像疾病严重程度,这些因素的影响被ICD-9并不好。
描述之间的交互主要诊断的内在的严重程度,社会心理因素,大量的并存状况可能是风险调整的主要数学问题。机会很多,不包括重要的变量和协会、不足和过度拟合,由于变量同线性模型不稳定。包含晚发,几乎death-defining诊断(心搏停止或心脏骤停,如)死亡的预测因子可以人为地提高明显风险调整模型的预测能力。
可怜的模型精度的另一个重要原因是文档实践医院之间的不同。那些经常被证明是“可靠的”病人overcoded [15]。同样的问题是观察病人死往往作为一个群体undercoded [16]。是否提取记录审查期间或发送到数据库后自动编码,共病诊断来自医疗记录文档;这是他们的分配权重,很大程度上决定预期死亡的风险在大多数调整方法。因此,都过去undercoding会不准确的风险评估。也许最重要的类overcoding未能区分并发症和并发症(17]。CMS现在要求医院指定并存病,出现在入学(POA);然而,符合这个需求不是完全即使POA决心很容易。结果可以风险调整,实际上“指控”病人医疗条件引起的医院,导致过高的预期死亡率(18,19]。
Undercoding来自失败的文档或代码的一些并发症在每个诊断分组,指定一个大幅增加死亡的风险。在任何风险调整模型,每个疾病都有一个相关的系数,疾病死亡的可能性只有背根神经节(或其他组织)在一个特定的,通常只有在公司的其他特定的并发症,但系数并不大。临床医生和程序员很难挑出这些large-coefficient并存病,因为有太多的组合的风险水平,分组和伴随疾病跟踪。此外,大多数的机构购买自营风险调整服务;一般的逻辑的方法是可用的,但是特定的风险通常不是决定因素。
医院,因此,可能不容易识别特征并存病造成严重风险在那个医院的常见临床分组。需要找到并存状况最相关的死亡风险为任何特定的疾病和使用任何风险调整方法。也有用个人医院将是一个更一般的这些条件列表常常导致当地死亡风险的当地常见的疾病。
2。方法
2.1。数据源
我们走近这个问题使用一个简单的电子表格应用到我们的风险调整后的数据在两个不同的风险调整方法、3 m(圣保罗,明尼苏达州)和大学医疗财团(UHC,芝加哥IL)。
下载来自我们的决策支持系统(McKesson HBOC,旧金山,CA)从UHC 3 m法和。机构审查委员会批准了这个方法,放弃要求个别病人同意在本鉴定病人数据分析。
2.2。数据操作
风险调整这些来源的数据下载到单独的Excel电子表格(微软,微软,佤邦)。电子表格处理分为两个阶段:首先,计算每个实例的数量在每个临床合并症分组(APRDRG 3米或基地MSDRG UHC)其次,确定在每个临床分组的并发症患病率显著增加之间的连续的(和所有四个)风险类别。患病率的变化测量斜坡(图2)。
排放水平数据下载到左手边的八个电子表格,四分之一的风险调整水平在每个风险调整方法。单独的列包含为每个放电分组APRDRG, MSDRG,和基础MSDRG (UHC)和50并存状况编码。纸张被使用的分组排序,风险调整方法,排放在同一分组在连续的行。
计算并存状况是通过创建一个网格定义的每个电子表格的右边几百常见分组(在一行显示列标题)和(这些显示在左边的列标题行)的所有并发症发生一次或更多。细胞连接的一个特定的疾病行和一个特定的分组列是编程计算的次数这疾病发生在放电属于分组的风险水平(在当前表格被分配)。这是显示在图1。
为了在这些细胞计数并存病,一个文本声明中开发的每一个细胞,之后,被转化为一个计算公式。文本语句如图1(上图箭头)写在公式栏高亮显示的细胞。这个声明是由连接片段如“=”和“)”(也见图1以下公式栏)的电子表格公式栏文本中指定的位置。文本声明进入每一个细胞,调整以反映特定的行和列的细胞,细胞处理“连接”命令和文本单元格引用,显示简单的声明中突出显示的细胞图所示1。这个简化的声明中,复制和粘贴值,“在所有分组列下转换为一个公式使用Excel命令“替换”“=”更改为“=”。这实际上显然无益的机动部队每个细胞重新审视文本语句,然后把它当作一个公式。
与文本语句更改为一个公式,现在每个单元指示出现的疾病命名当前行计算在电子表格的50列并发症。然而,这种疾病数是有限的范围包含患者行分组被当前的列。例如,假设在图1当前单元格的“上面”风险水平的电子表格是一个强调MSDRG交界处88(分组命名当前列)和“V 8545体重指数> 69成人”(疾病命名当前行)。高亮显示的细胞“v8545”的指示,所有实例计算在50发病率列(“s”通过“bo”)。然而,计算必须只出现在的行范围包含排放的“上面”风险水平MSDRG 88(行8434年到8545年)。
第一个行被发现在这个临床分组列(MSDRG图1)使用Excel的“匹配”功能分组名称和风险水平。找到最后一行是通过添加“匹配”结果包含的行数名(使用“条件统计”功能)。
通过这种方式,每个患者并发症出现的次数属于每个分组在一个矩阵计算格式。出现在任何数量的单独的分组或分类就可以轻易地总结每一层的风险。流行报道合并症发生的数量除以排放的数量,在一个分组或一系列分组。
电子表格处理的第二步是评估每一个疾病的患病率的变化,在一个特定的分组或在最常见的分组,风险水平增加。这是通过转移的列表计算疾病肥胖盛行程度为每个风险水平到一个新的电子表格和确定这些值变化率(斜率)为每个并发症风险水平之间从轻微到极端(APRDRG)或低于远高于(UHC)。这些障碍最大的斜坡被被排序(图2)。
3所示。结果
100年常见分组(约占90%的排放)检查所有在风险调整方法,和十个常见(大约30%)从个人的角度检查分组。
表所示1并发症有最大的25个斜坡在所有风险水平为100年的两个风险调整系统中常见的分组。这两种方法共享18的25。
4所示。讨论
使用此归纳方法,我们确定了共病与发病率的增加有关风险类别的条件在一个特定的机构。看来,方法,应用这两个,可以用于许多风险,调整模式。医院现在专注于教育医生记录并存状况的重要性,增加了复杂性和共同诊断相关的报销。也许同样重要的是在最大化收入和医院的声誉将教育医生标识和记录这些条件,增加死亡的风险。风险可能会使用不同的方法来衡量不同的保险公司,做一个归纳方法评估结果的方法比医院更容易重复的每个方法。
这种方法的一个重要的限制是它不能区分诊断定义从这些风险增加相关的风险增加。第一个显然是一个小组第二,质疑不是关于该方法的敏感性,但特异性。未来研究的一个重要主题是斜坡的可能性增加一个特定的疾病的地方而不是伴随病人到一个更高的风险类别。
知识与风险相关的并发症,当然,潜在的改善和破坏风险调整精度。只是作为医院undercode共病很可能条件,它不知道是重要的,所以overcoding出现的可能性当医院知道或怀疑诊断将增加报道的死亡风险(因此提高其观察/预期死亡率)。另一方面,可以说,医院,已经受到监管和金融后果时发现overcode,也不应该,无知的风险的基础,是系统鼓励低估他们预期死亡率(20.,21]。在评估的影响或其他方法可能发展到解构风险调整模式,重要的是测量条件的影响识别和文档,否则会错过和报告实际上并不存在的条件。随着风险调整死亡率增长更重要的衡量,这些研究将有希望。
最后,应该注意的是,广泛使用的技术,准确地增加文档和编码作为一个特定的结果和快速反应的风险调整可能反过来影响风险调整的过程本身。例如,疾病更广泛的报道,因为它被认为是提高风险加强风险更少。调节器之间共享知识的风险和临床医生可能会创建一个动态与未知的影响之间的关系。