马陆社区家庭医生全专联合干预对糖尿病患者专病就诊行为与医保费用的影响(1)
doi：10.3969/j .issn.1007 -614x.2018.5.92
摘要 目的：探讨马陆社区全科一上海瑞金北院专科联合(以下简称“全专联合”)干预对糖尿病患者专病就诊行为与医保费用的影响。方法：选取2012年1月-2015年12月纳入马陆镇社区卫生服务中心糖尿病健康管理的患者，其中参与家庭医生全专联合干预的4年分别为456名、517名、543名、535名，对照组为纳入家庭医生管理的非全专联合糖尿病患者，分别为1 237名、1 335名、1 526名、1 471名；比较两组临床资料。结果：2012-2015年，全专联合干预的糖尿病专病中位就诊次数和医保费用分别为8次、9次、11次、10次，435.02元、478.20元、537.60元、540.72元，非全专联合干预的糖尿病专病中位就诊次数和医保费用分别为7次、8次、8次、9次，258.70元、343.32元、362.88元、427.63元；高专病医保费用的糖尿病患者，其参与全专联合干预的比例，与低专病医保费用的糖尿病患者相比，2012-2014年差异有统计学意义(P<0.05)，而2015年差异无统计学意义(_P>0 05)。结论：采用全专联合干预可改善糖尿病患者的就医依从性，使糖尿病就医次数趋向合理化，对糖尿病专病医保费用结构的合理化有一定的推进作用。
关键词 家庭医生；全专联合；糖尿病；就诊行为；医保费用
随着医改进程不断推进，家庭医生在实现基层首诊和双向转诊的实践探索中承担着越来越重要的角色，通过建立居民与家庭医生签约机制，实现慢病专病规范化管理，以达到有效控制就诊行为与降低医保费用的目的。《2014年我国医疗卫生和计划生育发展统计公报》显示，医保资金已经不堪重负，糖尿病作为社区常见的慢病管理病种之一，糖尿病患者的規范管理和费用控制也一直是社区诊疗的重点。在家庭医生责任制下，通过常规的规范化专病管理及全专联合分级管理的探索，对糖尿病患者的就诊行为和医保费用消耗已经产生了一定的积极的效果[1、2]，本次研究重点是探讨全专联合干预(即马陆镇社区卫生服务中心的家庭医生对糖尿病患者进行规范管理，对于病情不稳定、血糖控制不佳及出现急性并发症等情况者，通过与瑞金北院建立的绿色通道，直接转至其糖尿病专科就诊，病情控制或稳定后再转回社区继续由相应的家庭医生接管)与非全专联合下管理糖尿病患者的就诊行为与医保费用情况。
资料与方法
以2012-2015年期间纳入到马陆镇社区卫生服务中心糖尿病健康管理的糖尿病患者为研究对象，其中参与家庭医生全专联合的分别为456名、517名、543名、535名，纳入家庭医生管理的非全专联合糖尿病患者分别为1237名、1335名、1526名、1471名。
方法：①一般资料收集：a.数据来源：由信息科对其在2012年1月-2015年12月期间在马陆镇社区卫生服务中心就诊的费用交易明细进行采集。最终共获得36 767条交易记录。b.数据内容：本数据主要包含流水号、科室名称，费用类别、明细项目编码、明细项目名称、明细项目单价、明细项目数量、明细项目金额、明细项目交易费用、明细项目医保结算费用、报销标志、适用医保办法、结算类型标志、交易日期、药品通用名、姓名、身份证号等字段。数据库中，费用类别主要是门诊费用，分别包含西药费、化验费、诊疗费、中成药费、中草药费、治疗费、其他费用等费用类型。本次研究以明细项目医保结算费用计算医保费用。②数据判定：a.原始数据编码：由于原始数据库无糖尿病患者的性别和年龄，故依据数据库中糖尿病患者的身份证号码和交易日期，生成糖尿病患者的性别和产生交易记录时的年龄。b.糖尿病专病的数据筛选：首先为糖尿病专病判定逻辑采集：由于原始数据库中无糖尿病专病诊治的直接判断指标，故基于《中国2型糖尿病防治指南(2013年版)》、中心医务人员(含中西医全科医生、检验科医师及药剂师)的综合意见，经过2轮的判定逻辑采集，形成糖尿病专病判定逻辑，分为两条：一是从化验费的角度进行判定，涉及的判断指标包括明细项目编码和明细项目名称，筛选指标为结算类型标志和费用类型；二是从西药费、中成药费的角度进行判定，涉及判断指标包括明细项目编码和对应的药品通用名，筛选指标为结算类型标志和费用类型。第二是糖尿病专病判定结果采集：基于糖尿病专病判定逻辑，编制交易属性判定采集表，交由中心医务人员(含中西医全科医生、检验科医师及药剂师)进行判定结果填写，经过2轮采集，获得关于各条交易是否属于糖尿病专病诊治的判定结果。第三是糖尿病专病数据筛选：将糖尿病专病诊治的判定结果与原始数据库对应字段进行匹配，编码生成“糖尿病专病判断”指标。c.家庭医生社区干预的数据筛选：根据中心开展的家庭医生社区干预项目，即“全专联合”项目的糖尿病患者身份信息分别与原始数据的相应字段进行匹配，编码生成“全专联合”与“非全专联合”判断两项指标内容。
观察指标：全专联合组与非全专联合组对就诊次数与医保费用的影响，以及不同专病医保费用分级府、低)的糖尿病患者参与全专联合干预比重对比情况。
统计学方法：采用SPSS 23.0分析，本次研究的医保费用数据为定量资料，其分布不服从正态分布，故采用中位数(4分位数间距)进行统计描述；定性资料采用相对数和动态数列进行统计描述，采用X 2检验进行统计分析，检验水准为d =0.05。采用统计图表展示2012-2015年糖尿病患者相关指标的分布情况。
结果
基本情况比较：将2012年1月-2015年12月期间参加本次研究的患者性别、年龄及医保方式进行综合分析，见表1和表2。
由表1可知，是否参与全专联合干预的糖尿病专病患者，其性别分布差异有统计学意义，可以认为干预组的女性患者占比更高；其年龄差异有统计学意义，可以认为干预组的患者年龄更低(差1.34岁)。
由表2可知，各分组不同医保方式人数总和超过总人数，即患者的医保方式并不是单一的，故不做差异性对比。但通过数值可知看出，两组的医保方式分布相似。, 百拇医药(高波 戈园园 严海风 陆萍)
摘要 目的：探讨马陆社区全科一上海瑞金北院专科联合(以下简称“全专联合”)干预对糖尿病患者专病就诊行为与医保费用的影响。方法：选取2012年1月-2015年12月纳入马陆镇社区卫生服务中心糖尿病健康管理的患者，其中参与家庭医生全专联合干预的4年分别为456名、517名、543名、535名，对照组为纳入家庭医生管理的非全专联合糖尿病患者，分别为1 237名、1 335名、1 526名、1 471名；比较两组临床资料。结果：2012-2015年，全专联合干预的糖尿病专病中位就诊次数和医保费用分别为8次、9次、11次、10次，435.02元、478.20元、537.60元、540.72元，非全专联合干预的糖尿病专病中位就诊次数和医保费用分别为7次、8次、8次、9次，258.70元、343.32元、362.88元、427.63元；高专病医保费用的糖尿病患者，其参与全专联合干预的比例，与低专病医保费用的糖尿病患者相比，2012-2014年差异有统计学意义(P<0.05)，而2015年差异无统计学意义(_P>0 05)。结论：采用全专联合干预可改善糖尿病患者的就医依从性，使糖尿病就医次数趋向合理化，对糖尿病专病医保费用结构的合理化有一定的推进作用。
关键词 家庭医生；全专联合；糖尿病；就诊行为；医保费用
随着医改进程不断推进，家庭医生在实现基层首诊和双向转诊的实践探索中承担着越来越重要的角色，通过建立居民与家庭医生签约机制，实现慢病专病规范化管理，以达到有效控制就诊行为与降低医保费用的目的。《2014年我国医疗卫生和计划生育发展统计公报》显示，医保资金已经不堪重负，糖尿病作为社区常见的慢病管理病种之一，糖尿病患者的規范管理和费用控制也一直是社区诊疗的重点。在家庭医生责任制下，通过常规的规范化专病管理及全专联合分级管理的探索，对糖尿病患者的就诊行为和医保费用消耗已经产生了一定的积极的效果[1、2]，本次研究重点是探讨全专联合干预(即马陆镇社区卫生服务中心的家庭医生对糖尿病患者进行规范管理，对于病情不稳定、血糖控制不佳及出现急性并发症等情况者，通过与瑞金北院建立的绿色通道，直接转至其糖尿病专科就诊，病情控制或稳定后再转回社区继续由相应的家庭医生接管)与非全专联合下管理糖尿病患者的就诊行为与医保费用情况。
资料与方法
以2012-2015年期间纳入到马陆镇社区卫生服务中心糖尿病健康管理的糖尿病患者为研究对象，其中参与家庭医生全专联合的分别为456名、517名、543名、535名，纳入家庭医生管理的非全专联合糖尿病患者分别为1237名、1335名、1526名、1471名。
方法：①一般资料收集：a.数据来源：由信息科对其在2012年1月-2015年12月期间在马陆镇社区卫生服务中心就诊的费用交易明细进行采集。最终共获得36 767条交易记录。b.数据内容：本数据主要包含流水号、科室名称，费用类别、明细项目编码、明细项目名称、明细项目单价、明细项目数量、明细项目金额、明细项目交易费用、明细项目医保结算费用、报销标志、适用医保办法、结算类型标志、交易日期、药品通用名、姓名、身份证号等字段。数据库中，费用类别主要是门诊费用，分别包含西药费、化验费、诊疗费、中成药费、中草药费、治疗费、其他费用等费用类型。本次研究以明细项目医保结算费用计算医保费用。②数据判定：a.原始数据编码：由于原始数据库无糖尿病患者的性别和年龄，故依据数据库中糖尿病患者的身份证号码和交易日期，生成糖尿病患者的性别和产生交易记录时的年龄。b.糖尿病专病的数据筛选：首先为糖尿病专病判定逻辑采集：由于原始数据库中无糖尿病专病诊治的直接判断指标，故基于《中国2型糖尿病防治指南(2013年版)》、中心医务人员(含中西医全科医生、检验科医师及药剂师)的综合意见，经过2轮的判定逻辑采集，形成糖尿病专病判定逻辑，分为两条：一是从化验费的角度进行判定，涉及的判断指标包括明细项目编码和明细项目名称，筛选指标为结算类型标志和费用类型；二是从西药费、中成药费的角度进行判定，涉及判断指标包括明细项目编码和对应的药品通用名，筛选指标为结算类型标志和费用类型。第二是糖尿病专病判定结果采集：基于糖尿病专病判定逻辑，编制交易属性判定采集表，交由中心医务人员(含中西医全科医生、检验科医师及药剂师)进行判定结果填写，经过2轮采集，获得关于各条交易是否属于糖尿病专病诊治的判定结果。第三是糖尿病专病数据筛选：将糖尿病专病诊治的判定结果与原始数据库对应字段进行匹配，编码生成“糖尿病专病判断”指标。c.家庭医生社区干预的数据筛选：根据中心开展的家庭医生社区干预项目，即“全专联合”项目的糖尿病患者身份信息分别与原始数据的相应字段进行匹配，编码生成“全专联合”与“非全专联合”判断两项指标内容。
观察指标：全专联合组与非全专联合组对就诊次数与医保费用的影响，以及不同专病医保费用分级府、低)的糖尿病患者参与全专联合干预比重对比情况。
统计学方法：采用SPSS 23.0分析，本次研究的医保费用数据为定量资料，其分布不服从正态分布，故采用中位数(4分位数间距)进行统计描述；定性资料采用相对数和动态数列进行统计描述，采用X 2检验进行统计分析，检验水准为d =0.05。采用统计图表展示2012-2015年糖尿病患者相关指标的分布情况。
结果
基本情况比较：将2012年1月-2015年12月期间参加本次研究的患者性别、年龄及医保方式进行综合分析，见表1和表2。
由表1可知，是否参与全专联合干预的糖尿病专病患者，其性别分布差异有统计学意义，可以认为干预组的女性患者占比更高；其年龄差异有统计学意义，可以认为干预组的患者年龄更低(差1.34岁)。
由表2可知，各分组不同医保方式人数总和超过总人数，即患者的医保方式并不是单一的，故不做差异性对比。但通过数值可知看出，两组的医保方式分布相似。, 百拇医药(高波 戈园园 严海风 陆萍)
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