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研究生:陳婉茗
研究生(外文):Wan-Ming Chen
論文名稱:模擬DRGs實施對我國醫院的衝擊
論文名稱(外文):Simulating the Impact of DRGs on Hospitals in Taiwan
指導教授:吳肖琪吳肖琪引用關係
指導教授(外文):Shiao-Chi Wu
學位類別:碩士
校院名稱:國立陽明大學
系所名稱:醫務管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:醫管學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2004
畢業學年度:92
語文別:中文
論文頁數:132
中文關鍵詞:疾病診斷關係群衝擊醫院科別模擬
外文關鍵詞:DRGsImpactHospitalSpecialitySimulation
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目標:模擬若支付制度由論量計酬制度改採疾病診斷關係群(diagnosis related group;DRGs)制度,對不同特質的醫院及各醫院四大科別之衝擊影響。
方法:以健保局1998年至2002年身份證字號加密的全民健保「住院醫療費用清單明細檔」,利用該局提供之第二代醫療資訊服務系統,轉出DRGs代碼;評估的衝擊指標包括:平均每住院人次收益差(各醫院及各醫院四大科別在各年度平均每住院人次費用若改採DRGs支付制度與現行論量計酬制度之差值,以下簡稱收益差)、平均每住院人次點值(Base Rate;BR,為病例組合指標值等於1時,各醫院及各醫院四大科別在各年度平均住院費用)、平均每住院人次住院日數差(各醫院及各醫院四大科別在各年度模擬各項DRGs之平均住院天數與每住院人次實際住院日數之差值,以下簡稱住院日數差);以廣義估計方程式模式(generalized estimating equation;GEE),分別針對醫院及醫院四大科別,探討年度效應、區域特質(縣市別醫療市場競爭程度、人口密度、每萬人口醫師數)和醫院及醫院四大科別特質(權屬別、層級別、平均編碼個數、平均住院日數、病例組合指標值、14日同科再住院率)與醫院及醫院四大科別收益差、BR和住院日數差之關聯性。
結果:在醫院方面,歷年醫療環境整體而言:平均編碼數、病例組合指標值、平均住院日數、14日同科再住院率、收益差、BR整體呈現增加的情形,平均住院日數方面因私立地區醫院家數較多故造成整體成長率仍為上升的情形,而住院日數差及縣市別醫療市場競爭程度整體呈現下降的情形,在廣義估計方程式模式中,控制其他變項後,發現醫院特質(平均編碼個數、平均住院日數、病例組合指標值、14日同科再住院率)與衝擊之關聯性有不同年度效應的產生,且不同醫院特質和醫院所處之區域特質,其模擬之衝擊有所不同;在醫院四大科別方面,歷年醫療環境整體而言:平均編碼數、病例組合指標值、14日同科再住院率、收益差、BR整體呈現增加的情形,而平均住院日數及住院日數差整體呈現下降的情形,縣市別四大科別醫療市場競爭程度整體呈現下降的情形,下降程度最多為外科,其次為內科、婦科,而兒科未下降,在廣義估計方程式模式中,控制其他變項後發現,科別特質(平均編碼個數、平均住院日數、病例組合指標值、14日同科再住院率)和區域特質(縣市別醫療市場競爭程度)與衝擊之關聯性有不同年度效應的產生,且不同科別特質和科別所處之區域特質,其模擬的衝擊有所不同。
結論:模擬過去五年住院費用改採DRGs制度支付,對於醫院及各醫院四大科別的衝擊逐年有不同之情形,這可能與健保局宣示實施DRGs產生年度效應有關,而不同特質的醫院及醫院四大科別其衝擊亦有不同;建議健保局必須考慮不同特質之醫院及各醫院四大科別對於支付制度的改變所造成之衝擊及因應行為會有所不同。
關鍵字:疾病診斷關係群,衝擊,醫院,科別,模擬
Purpose: To simulate the impact of different kinds of hospitals/specialitys after payment system changed to DRGs from fee-for-service.
Methods: After the scrambled ID claimed data of inpatient from 1998 to 2002 grouped into DRGs by the 2nd version software of medical information service system released from BNHI, the impact that include, the difference in the average revenue, the Base Rate and the difference in the average length of stay of per admission per hospital per year between the DRG and fee-for-service payment system was simulated in this study. The association factors with the impact, such as the year effect, hospitals/specialitys characteristics (ownership, accreditation, average of coding numbers, average length of stay and case-mix index) and regional characteristics (medical competitive level of county, population density and number of physicians) were investigated by the generalized estimating equation model.
Results: In hospital profile, overall of the medical environment in past, average of coding numbers, case-mix index, average length of stay, readmission rate of 14 days, difference in the average revenue and the Base Rate increased. Average length of stay increase due to private district hospitals were majority in all hospitals. But difference in the average length of stay and medical competitive level of county decreased. According GEE model, the interactions of year effect with hospitals characteristics (average of coding numbers, average length of stay and case-mix index) were statistical significantlyand the impacts were also different in different kinds of hospitals and regional characteristics on the side. In specialitys profile, overall of the medical environment in past, average of coding numbers, case-mix index, readmission rate of 14 days, difference in the average revenue and the Base Rate increased. But average length of stay, difference in the average length of stay and medical competitive level of county decreased. According GEE model, the interactions of year effect with specialitys characteristics (average of coding numbers, average length of stay and case-mix index) and regional characteristics (medical competitive level of county) were also statistical significantly and the impacts were also different in different kinds of specialitys and regional characteristics on the side.
Conclusion: When simulate the impact of different kinds of hospitals/ specialitys after payment system changed to DRGs from fee-for-service were different in different years in this simulated study. This year effect was likely related to the announcement of DRG implement by BNHI. The impacts were different in different kinds of hospitals/specialitys characteristics. BNHI should pay attention to the different kinds of hospitals/specialitys’ impacts and behaviors when the payment system will be changed.
Key Words: DRGs, Impact, Hospital, Speciality, Simulation
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