神经系统DRG病组医保基金管理风险因素及预测模型构建研究
陈治水
张韬
李瑞
岳小林
首都医科大学附属北京天坛医院 北京 100070
摘要：目的:旨在探讨DRG改革背景下的神经系统病组医保基金管理风险因素并构建预警模型,为医疗机构优化管理提供参考.方法:选取2024年首都医科大学附属北京天坛医院5 615份病例,模拟对比《国家医疗保障疾病诊断相关分组(CHS-DRG)分组方案(1.1版)》与《按病组(DRG)付费分组方案(2.0版)》(以下简称《DRG 2.0版》)中病例医保基金的补偿差异.运用LASSO回归筛选变量,运用logistic回归分析基金管理风险因素并构建Nomogram预测模型.结果:《DRG2.0版》的实施使基金管理风险病例占比从23.47％上升至25.16％,整体结余率从14.97％回调至12.57％.logistic回归分析显示,年龄、医保类型、入院方式、查尔森合并症指数等是基金风险管理的显著影响因素(P＜0.05),而使用集采耗材具有保护性作用.构建模型的曲线下面积达0.827,具备一定预测性能.高风险管理组合分析表明,职工医保、急诊入院、未使用集采耗材以及非手术治疗的病例是基金支付管理的重点.结论:《DRG 2.0版》的调整减少了病例间的超支结余偏差,医疗机构需强化自身管理、优化流程实践,重点关注医保基金管理精细化.
关键词：神经系统疾病按疾病诊断相关分组基金风险预测模型
分类号：R1-9(预防医学、卫生学)F840.684(保险)
资助基金：北京市属医院科研培育项目(PG2025009)
论文发表日期：2025-09-05
在线出版日期：2025-10-14（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 37-43 )
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