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应用病例组合指数评价某院临床科室效率
卫生体系的绩效表现为质量、公平、效率3 个维度[1].效率的评价方法[2]通常包括比率分析法、回归分析法、随机面前沿/产出公式、数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)等.与传统的统计计量方法比较,DEA 主要有以下优点:第一,不需要一个预先已知的生产函数,适用于多投入多产出且数量关系复杂的系统;第二,不必事先确定各指标权重,把各投入、产出指标的权重作为变量,通过求解线性规划问题确定最适宜的权重,从最有利于评价单元的角度进行评价,避免了人为确定权重时评价者的主观意愿影响;第三,不受投入、产出指标量刚性的影响.在临床实践中,通常需要多个投入要素(如医护人员数、床位数、手术室资源等)相互作用,才能获得更大产出(如门诊、住院服务量等).因此,DEA 在一定程度上可以弥补传统的单一指标投入产出评价的不足.
1 理论概述1.1 DEA理论基础DEA 是一种针对多投入多产出生产单位的效率分析与评价方法.DEA 模型可分为投入导向(Input-Oriented)、产出导向(Output-Oriented)和混合导向(也称无向,Non-Oriented).投入导向模型是从投入的角度对决策单元无效率程度进行测量,测量的是要达到技术有效投入应该减少的程度;产出导向模型是从产出的角度对决策单元无效率程度进行测量,测量的是要达到技术有效产出应该增加的程度;混合导向模型则是同时从投入和产出两个方面进行测量.
1.2 研究回顾运用DEA 方法,可以确定每个决策单元相对上一时期的效率以及规模收益的情况,而且对于DEA无效的决策单元可以提供达至DEA 有效的各种投入的目标水平.目前,国内研究大多属于这一方面的应用.1994 年,陈志兴等[3] 应用DEA 对上海市10所综合性医院进行评价.钱芳等[4]利用DEA 模型对上海市1999 年-2011 年的卫生资源配置进行分析,探索DEA无效原因.王吉善等[5]对北京市12所三甲医院2007 年-2009 年面板数据应用DEA 分析中的Malmquist模型进行分析.王吉善等[6]比较京、沪两地综合医院运营效率,探索医院效率评价新方法.上述研究结果,最终得出的效率值并不代表医院本身的运营效率,只是相对于其他待评估单位所处的位置.综上,在运用DEA 评价医院效率时,确实具有其他方法不可替代的适用性和可行性.1.3 病例组合指数(Case MixIndex,CMI)应用情况在临床实践中,不同专业病种的治疗手段、消耗的卫生资源不尽相同,各医疗机构、临床科室收治的患者疾病复杂程度也有差异.Pinto Claudio[7] 和Claudio PINTO[8]分别对比了是否进行产出量的CMI调整的两个模型差异,发现两者具有显著性,证明CMI影响了评价决策单元的效率值.国内文献中,很少有将CMI作为变量处理.李杰等[9]将CMI应用于DEA评价中,但并未具体介绍CMI构建方式.庄宁[10]等建议在效率评价中进行病例组合调整,但由于本地区CMI指数应用限制,仅利用每诊次和每床日的单元医疗费用(挂号费、检查费、化验费、治疗费等)来调整不同医院的病例组成.
1.4 投入、产出指标选择从已有文献看[11],应用最多的投入指标包括床位数、固定资产、职工总数等,产出指标包括出院人数、门急诊人次等.根据卫生体系的目标,卫生服务质量和数量是卫生效率评价的关键环节.成钢[12]所做的模型验证建议,提出了两个综合起来较为合适的指标组合方式,一个是计投入变量为床位数、卫生人员数,产出变量为诊疗人次、出院患者;另一个是在投入变量中增加了住院手术人次.
2 实证研究2.1 数据来源本研究的投入、产出指标均来自某三甲医院2014年度统计报表,临床科室选择有住院病区的科室,各临床科室CMI值来自北京市省级DRGs平台数据.
2.2 指标、模型选择参照PintoClaudio的研究[7]及构建模型的建议[12],本研究的投入变量为床位数、医生人数、护士人数;并对产出变量做基于CMI的调整,产出变量为考虑CMI调整后的门诊量(等于 CMI× 门诊量)、考虑CMI调整后的出院人次(等于CMI×出院人数).考虑到公立医院的事业单位性质(无法随意减少人员与床位)和卫生体系的生产技术是规模可变的,选取产出导向的BBC 模型,即在不改变投入的前提下,如何使产出最大化.
2.3 结果分析将投入、产出变量数据输入EXCEL,应用DEA-SOLVERPro5.0 软件,同时应用DEAP2.1 软件对效率值得分进行验证,两个计算值一致.
2.3.1 投入、未调整的产出变量的一般情况(表1)2.3.2 投入、调整的产出变量的相关性分析(表2)2.3.3 各评价临床科室的技术效率得分 效率值为1的科室共有11个,介于0.9~1 的共有3 个,介于0.8~0.9的共有3个,小于0.8的共有16个,约有近一半的科室效率值小于平均值(0.78).
2.3.4 各评价临床科室的松弛变量和改进示例 表3列出的是临床科室投入、产出变量的松弛变量.其中,11个效率值为1 的临床科室为强有效,均无松弛变量.表4是改进示例,医院管理者可以参考并提出针对性改进意见.
3 结论本研究分析了某院2014 年33个临床科室医疗资源投入的利用效率.在已有文献基础上,设计了临床科室医疗投入利用效率的输入和输出指标,并采用BBC 模型(产出导向)对采集到的输入和输出指标数据进行运算.33 个临床科室中,有11个相对有效科室,22 个相对无效科室,最低的有效率仅0.21(高血压科),平均有效率为0.78,说明临床科室医疗资源投入利用效率还有待提高.
11个相对有效的科室均为强技术有效状态,均无投入或产出松弛;24个科室技术效率值小于1,且存在投入或产出松弛,说明决策单元处于技术无效率状态,且投入或产出结构存在不合理.在投入不变的情况下,可以把各种产量同时增加为原产出量的1/技术效率值-1倍.在此基础上,可以根据投入(或产出)的松弛量减少(或增加)相应数量.
根据表4 的测量结果可以发现,心内二科室的门诊量和出院患者数尚有改善空间,在原产出量的基础上,增加17.30% 的产量、减少1名医生,可以达到相对技术有效状态.该科室2014 年度的床位使用率为87%,在收治患者人数上还有较大改进空间.
在以往应用DEA 模型对卫生健康组织效率的研究中,研究者均忽视了医疗质量和病情严重程度、疗效等因素对效率的影响.本研究中,将CMI引入DEA 模型,把CMI和出院人数、门诊人数的乘积作为DEA 模型的产出指标,用以评价医院的相对效率.这种方法考虑到了病种复杂程度对医院效率的影响,取得了较理想的结果.
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