DRG支付方式下高编码对医保支付的影响及特征分析_周吴平.pdf

中国病案2023 年第 24 卷第 7 期 31现代化管理 DRG 支付方式下高编码对医保支付的影响及特征分析 周吴平 范晓琪 李庆红 卢 铭 简伟研*李 宪*摘要 目的 分析实施 DRG 模拟付费后高编码病例的特征以及对医保基金支付的影响，为开展针对性监管提供实证经验。方法 2019 年某城市使用国家 CHS-DRG 分组方案开展 DRG 模拟付费。从 217 家医疗机构 2019 年 1 月 1 日-2020 年 5 月 31 日的所有出院病例中各简单随机抽取 200 份病历，总计 43 400 份病历。组织当地资深的临床专家和 ICD 编码专家共同核对原始病历并提供规范的 ICD 编码，使用 DRG 分组器根据规范的 ICD 编码重新分组获得每个病例规范的 DRG 分组和权重。如果医院原始分组及权重高于专家提供的规范权重，病例被判定为存在高编码情况。由于该城市的 DRG 付费实施固定费率，原始平均权重和规范平均权重的差异比例等于医保为这些审查发现的高编码病例额外支付费用的比例。利用t检验、卡方分析和方差分析比较不同错误类型导致的权重变化差异。结果 被专家判定为高编码 3075 份病案，涉及 389 组 DRG，53.1%的高编码由于主要诊断编码填写不规范导致，52.4%的高编码病例发生在肿瘤、呼吸、神经和循环系统 DRG 组中，高编码病例的原始平均权重比规范平均权重高 49.3%，医保额外支付 2546万元费用。结论 DRG 支付方式下的高编码会增加医保支出，主要诊断错误是高编码的重要原因，肿瘤、呼吸、神经和循环系统 DRG 组高编码发生率更高，建议开展院内 ICD 编码培训减少因能力不足导致的编码错误。关键词 DRG 付费；高编码；医保支付 The Impact and Characteristics of Upcoding on Medical Insurance Payment under DRG Payment Method The Impact and Characteristics of Upcoding on Medical Insurance Payment under DRG Payment Method Zhou Wuping,Fan Xiaoqi,Li Qinghong,Lu Ming,Jian Weiyan,Li Xian Abstract Abstract ObjectivesObjectives This study aims to analyze the characteristics of upcoding cases after implementing the DRG payment system and its impact on the payment of medical insurance funds,so as to provide empirical experience for targeted supervision.Method Method Since 2019,a city used the national CHS-DRG grouping scheme to carry out DRG simulation payments.200 medical records were randomly selected from all discharged cases in 217 medical institutions from January 1,2019 to May 31,2020,totaling 43 400 medical records.Local experienced clinical experts and ICD coding experts were organized to check the original medical records and provide standardized ICD coding.The DRG grouper was used to re-group each case and obtain the standardized DRG group and weight for each case.If the original weight provided by the hospital was higher than the standardized weight provided by the experts,the case was considered to have high coding.As the city implemented a fixed DRG rate,the difference between the original average weight and the standardized average weight was the proportion of additional payment by medical insurance paid for these upcoding cases.The t-test,chi-square analysis,and ANOVA were used to compare the weight changes caused by different errors.Results Results 3075 cases were judged to be upcoded by experts,involving 389 groups of DRG.53.1%of upcoding cases had major diagnostic errors.52.4%of upcoding cases occurred in DRG groups related to tumors,respiratory,nervous,and circulatory systems.The original average weight of upcoding cases was 49.3%higher than the standardized average weight.Medical insurance paid an additional 25.46 million yuan.ConclusionsConclusions Upcoding under DRG payment methods increased health insurance spending.The major diagnostic errors were important causes of upcoding.The tumors,respiratory,nervous,and circulatory DRG groups had relatively higher upcoding rates.It is recommended to conduct in-hospital ICD coding training to reduce unintended coding errors.KeywordsKeywords DRG payment;Upcoding;Medical insurance payments FirstFirst-authorauthors addresss address Peking University Health Science Center,School of Public Health,Beijing,100191,China Corresponding authorCorresponding author Jian Weiyan,Li Xian 1支付制度改革是医保战略付费的核心手段之一，自 2019 年 以 来，疾 病 诊 断 相 关 分 组(Diagnosisrelatedgoups,DRG)付费国家试点工作启动并稳步推进，将于 2024 年实现统筹地区、医疗 北京大学医学部公共卫生学院卫生政策与管理学系，北京，100191 中日友好医院病案科，北京市，100029 北京大学医学部基础医学院，北京市，100191 北京市红十字会急诊抢救中心病案室，北京市，101318*通信作者 机构、病种分组、医保基金四个方面全面覆盖1。变项目付费为 DRG 付费能激励医院控制成本节约费用2-3，但也带来了新的问题，如低标准入院，分解住院等4-5。医院上报的诊断治疗信息与实际情况不符而获得更高的医保支付，这种现象被称为“高编码”或“低码高编”(up-coding)6-7。高编码会使医保基金为并不存在的医疗服务付费，影响医保基金安全。同时在后续调整分组方案和相对权重时，拉低其他 DRG 组的相对权重，影响分组方案稳定性，应该引起重视8。本研究搜集并描述 DRG 模拟中国病案2023 年第 24 卷第 7 期 32付费过程发现的高编码病例特征及其影响，为医院和医保管理者提供参考。1 资料与方法 1.1 资料来源 某DRG试点城市(Z市)使用随机数的方法开展简单随机抽样，从模拟 DRG 付费的 217家医院 2019 年 1 月 1 日-2020 年 5 月 31 日的出院病例中各抽取 200 份病案,总计 43 400 份病案。组织当地医院具有十年以上的临床工作经验和 5 年以上 ICD 编码工作经验专家核对原始病历。由专家核对医院上报的编码信息是否符合实际情况，当编码存在错误时，专家组提供规范编码并将规范信息用DRG 分组器重分组，得到专家建议的规范 DRG 组以及所在组的权重(以下简称规范权重)，并与医院上报信息对应的 DRG 分组和所在组的权重(以下简称原始权重)进行比对。当医院提供的原始权重高于专家建议的规范权重，病例被判断为存在高编码，反之病例被判定为低编码，本研究仅纳入被判定为存在高编码的病例。Z 市试点阶段所用分组方案与 CHS-DRG 版本保持一致，诊断信息使用ICD-10 编码，手术信息使用 ICD-9-CM-3 编码。1.2 方法 Z 市 DRG 实施固定费率，医院获得的收入等于 DRG 相对权重乘以固定费率，病例平均权重的变化比例等价于医院收入的变化比例。(1)病例平均权重通过公式计算。W?代表高编码病例的平均权重，wi指第i个高编码病例所在DRG组的权重。(2)平均权重的变化幅度通过公式计算。ww代表高编码病例的原始平均权重，w为规范平均权重。P为高编码病例原始平均权重比专家建议的规范平均权重高出的比例，即医保额外支付费用的比例。对比医院上报的 ICD 编码和专家核对原始病案后提供的规范 ICD 编码，高编码病例存在不同类型的错误：主要诊断编码不规范；次要诊断编码不规范；主要手术操作编码不规范；次要手术操作编码不规范；联合错误-出现 2 种或以上前述错误。对高编码病例错误类型的构成比，规范平均权重和原始平均权重进行统计描述，对高编码病例数最多的五个 MDC 组和 10 个 DRG 组进行亚组分析。1.3 统计学处理 采用 Excel 2016 和 Stata/SE 17.0完成统计分析，描述不同错误类型高编码病例的病例数，构成比和平均权重，使用t检验和卡方检验对比不同年份患者特征是否存在差异，使用方差分析比较不同错误类型病例的规范平均权重、原始平均权重、医保额外支付费用的比例是否具有统计学显著性。统计检验的显著水平设定为 0.05 并进行双边检验。2 结果 2.1 基本情况 43 400 份病案中的 3075 份被专家判定为高编码，占比 7.1%。其中 2019 年 1183 例(38.47%)，患者平均年龄 61.24 岁(17.28 岁)，男性占比 59.0%；2020 年 1892 例(61.53%)，患者平均年龄 60.29 岁(21.19 岁)，男性占比 59.4%。2019 年与 2020 年患