基于数据挖掘技术优化DRG临床用药目录 <sup>Δ</sup>

恽琴素; 周伟贤; 徐卉; 刘猛; 陈荣

doi:10.6039/j.issn.1001-0408.2024.13.03

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基于数据挖掘技术优化DRG临床用药目录 ^Δ

药事管理 | 更新时间：2024-07-10

- 基于数据挖掘技术优化DRG临床用药目录 ^Δ
- Optimization of the clinical drug list of DRG based on data mining technology
- 中国药房 2024年35卷第13期页码：1558-1563
- 作者机构：
  
  1.常州市第一人民医院药学部，江苏常州　213003
  2.常州市第一人民医院医保办公室，江苏常州　213003
  3.常州市第一人民医院神经内科，江苏常州　213003
- 作者简介：
  
  主管中药师，硕士。研究方向：医院药学。电话：0519-68870941。E-mail：yunqinsu2@126.com
  主任药师，硕士生导师，硕士。研究方向：定量药理、药事管理。E-mail：pivascz@163.com
- 基金信息：
  
  常州市科技计划项目(CJ20239009;CM20223005)
- DOI：10.6039/j.issn.1001-0408.2024.13.03
  中图分类号： R95
- 纸质出版日期：2024-07-15，
  
  收稿日期：2023-10-24，
  
  修回日期：2024-06-19，
- 稿件说明：
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恽琴素,周伟贤,徐卉等.基于数据挖掘技术优化DRG临床用药目录 ^Δ[J].中国药房,2024,35(13):1558-1563.

YUN Qinsu,ZHOU Weixian,XU Hui,et al.Optimization of the clinical drug list of DRG based on data mining technology[J].ZHONGGUO YAOFANG,2024,35(13):1558-1563.
恽琴素,周伟贤,徐卉等.基于数据挖掘技术优化DRG临床用药目录 ^Δ[J].中国药房,2024,35(13):1558-1563. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2024.13.03.

YUN Qinsu,ZHOU Weixian,XU Hui,et al.Optimization of the clinical drug list of DRG based on data mining technology[J].ZHONGGUO YAOFANG,2024,35(13):1558-1563. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2024.13.03.

摘要

目的

优化疾病诊断相关分组（DRG）的临床用药目录，减少患者药品费用，提高DRG结付率。

方法

选取某院神经内科BR23疾病组作为研究对象，应用数据挖掘技术，探索疾病组的用药规律，并利用药品综合评价方法对重点监测药品进行评分，进而优化疾病组的临床用药目录。选取2022年12月入组该疾病组患者的住院信息作为优化前数据，2023年9月入组该疾病组患者的住院信息作为优化后数据，通过比较两组患者的医疗质量及药品费用数据来评价优化目录的实施效果。

结果

优化临床用药目录后，该疾病组的结付率由优化前的84.36%上升至104.70%，住院药品费用及住院总费用均显著降低（

＜0.05），重点监测药品使用量明显下降。

结论

数据挖掘技术有助于探索疾病组临床用药规律；药师可以此为依据，通过有效药学干预手段提高DRG结付率。

Abstract

OBJECTIVE

To optimize the clinical drug list of diagnosis-related group （DRG）， reduce the drug cost of patients， and increase the DRG settlement rate.

METHODS

By selecting BR23 disease group in the department of neurology of a hospital as the research object， data mining technology was used to explore the medication rule of the disease group， and the key monitored drugs were scored by comprehensive evaluation of drugs， thus optimizing the clinical drug list of disease groups. The hospitalization information of patients enrolled in the disease group in December 2022 was selected as the pre-optimization data， and the hospitalization information of patients enrolled in the disease group in September 2023 was selected as the post-optimization data. The implementation effect of the optimized list was evaluated by comparing the medical quality and drug cost data between the two groups.

RESULTS

After optimizing the clinical drug list， the settlement rate of this disease group increased from 84.36% before optimization to 104.70%； there was significant reduction in hospitalization drug cost and total hospitalization cost （

＜0.05）； the consumption of key monitored drugs significantly decreased.

CONCLUSIONS

Data mining technology helps explore the clinical medication rules of disease groups， which can be used by pharmacists to improve the settlement rate of DRG through effective pharmaceutical intervention.

关键词

疾病诊断相关分组数据挖掘技术临床用药目录重点监测药品药品综合评价

Keywords

data mining technologyclinical drug listkey monitored drugsdrug comprehensive evaluation

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