基于大数据的病种分组付费(DIP)-分组分析.pdf

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基于大数据的病种分组付费(DIP)分组分析DIP分组主要基于主目录和辅助目录两类数据,主目录作为病种组合的基础数据,通过不同级别的子目录形成,即通过资源的聚类达到病例间的可比。相较DRG来说,DIP下的指标体系和评价体系起步较晚,应用效果待进一步实践验证【主目录】1:以大数据形成的标准化方法凝练疾病与治疗方式的共性特征,反映诊断与治疗的一般规律,是病种组合的基础。2:可基于病例数收敛形成核心病种与综合病种,并以共同数据特征逐层聚合形成分级目录。【辅助目录】1:以大数据提取诊断、治疗、行为规范等的特异性特征。2:其与主目录形成互补,对临床疾病的严重程度、并发症/合并症、医疗行为规范所发生的资源消耗进行校正,客观拟合医疗服务成本。一:主目录1:主索引-主目录基于解剖学和病因学家里疾病分组索引,提升针对分集目录的管理效率2:一级目录-病种分类基于诊断学对疾病分类的解读,是对二级目录疾病诊断与治疗方式的聚合3:二级目录-分组叠加在三级目录的基础上的聚类,是相同诊断、不同治疗方法的分组,其资源消耗不尽相同,综合反映了同一诊断对于治疗方法选择的均衡性、治疗技术的难易程序。4:三级目录-病种分组三级目录是基于大数据对同一诊断下不同治疗方式共性特征(相同诊断、治疗方式的资源消耗相近)的聚类分组,是大数据病种分组的基础目录库。二:疾病严重程度辅助目录三:违规行为监管辅助目录四:分组数据依据1:病案首页2:诊断、手术标准编码3:医疗服务项目、药品、耗材编码标准五:参考实例

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