改善医保数据质量的标准化流程建设:2013-2015年河南省某县新型农村合作医疗数据质量的评价和改进

刘利群 刘晓燕 刘阳 万霞 杨功焕

刘利群, 刘晓燕, 刘阳, 万霞, 杨功焕. 改善医保数据质量的标准化流程建设:2013-2015年河南省某县新型农村合作医疗数据质量的评价和改进[J]. 疾病监测, 2021, 36(3): 261-269. doi: 10.3784/jbjc.202006120213
引用本文: 刘利群, 刘晓燕, 刘阳, 万霞, 杨功焕. 改善医保数据质量的标准化流程建设:2013-2015年河南省某县新型农村合作医疗数据质量的评价和改进[J]. 疾病监测, 2021, 36(3): 261-269. doi: 10.3784/jbjc.202006120213
Liu Liqun, Liu Xiaoyan, Liu Yang, Wan Xia, Yang Gonghuan. Building the standard operating procedure for improving health insurance data quality: Quality evaluation and improvement on the reimbursement records data of new rural cooperative medical system of a county in Henan province, 2013–2015[J]. Disease Surveillance, 2021, 36(3): 261-269. doi: 10.3784/jbjc.202006120213
Citation: Liu Liqun, Liu Xiaoyan, Liu Yang, Wan Xia, Yang Gonghuan. Building the standard operating procedure for improving health insurance data quality: Quality evaluation and improvement on the reimbursement records data of new rural cooperative medical system of a county in Henan province, 2013–2015[J]. Disease Surveillance, 2021, 36(3): 261-269. doi: 10.3784/jbjc.202006120213

改善医保数据质量的标准化流程建设:2013-2015年河南省某县新型农村合作医疗数据质量的评价和改进

doi: 10.3784/jbjc.202006120213
基金项目: 国家重点研发计划(No. 2016YFC1302602);中国医学科学院医学与健康科技创新工程(No.2016-I2M-3-001);中华医学基金会(No.15-208)
详细信息
    作者简介:

    刘利群,女,北京市人,博士,主要从事疾病负担和环境流行病学工作,Email:liuliqun726@163.com

    通讯作者:

    万霞,Tel:010–65233678,Email:xiawan@ibms.pumc.edu.cn

    杨功焕,Tel:010–65233678,Email:yangghuan@ibms.pumc.edu.cn

  • 中图分类号: R211; R19

Building the standard operating procedure for improving health insurance data quality: Quality evaluation and improvement on the reimbursement records data of new rural cooperative medical system of a county in Henan province, 2013–2015

Funds: This study was supported by the National Key Research and Development Program of China (No. 2016YFC1302602), CAMS Innovation Fund for Medical Sciences (No. 2016-I2M-3-001) and China Medical Board (No. 15-208)
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  • 摘要:   目的   对2013 — 2015年河南省某县的新型农村合作医疗数据进行质量评价和改进,形成改善医保数据质量的标准操作程序,为其他地区数据收集和整理提供思路。   方法   首先评价原始数据库的完整性和内部一致性,包括缺失值、异常值和极值检查,同一信息的多个来源间比对,逻辑核查及查重,并且以同样的内容为目标,对数据库中能够补充或修订的内容进行相应完善。 对数据集(尤其是诊断)进行结构化整理及编码,形成数据字典。 对质量改进后数据库中的关键变量进行描述性统计和比对,评价外部一致性。   结果   该数据集中有27.11%的记录诊断为“无”、空白或乱码;其余记录有诊断但为非结构化文本形式,对其进行人工整理和编码后形成了“诊断-标准诊断-ICD-10编码”字典。 编码后可见96.00%的诊断内容明确;诊断与性别、年龄间的逻辑一致性高达98.67%。 费用和就诊时间变量的完整性均达到100%。 费用信息基本准确;有极少量(0.59%)人次的就诊时间段与同一人其他次就诊间发生重叠现象。 关键人口学信息有极少量(0.27%)缺失、异常或极值,但可能出现与身份证号提取的性别或年龄不一致的情况。 整体看来,研究县的新农合数据集质量较高。   结论   医保数据是了解人群患病和研究患病支付时的重要资料,在分析前有必要对其进行标准化的质量评价和改进。 依靠数据字典等技术手段改进填报工具,依照ICD-10编码规则来规范诊断的填写和编码,可促使医保数据在估算人群健康水平中发挥更大作用,也有利于判断医保的合理支付。
  • 图  1  “诊断-标准诊断-ICD-10编码”字典形式示例

    Figure  1.  Format of “diagnoses - standardized diagnoses - ICD-10 codes” dictionary

    表  1  对性别、年龄、地址、费用、日期的常规核查及修订

    Table  1.   Routine checks and modification on gender, age, address, cost and date

      项 目性 别年 龄地址费用,包括总费用、合格费用和
    报销费用
    入院时间和出院
    时间
    缺失
    对缺失的修订利用身份证号信息填补;
    没有身份证号的保持缺失
    利用身份证号信息填补(入院时间中的年份减去身份证号提取出生年份);没有身份证号或入院时间的保持缺失不做修订不做修订不做修订
    异常值男女之外的性别为负数的年龄为负数的费用1—12月以外的月份和/或超过每月正常范围的日期
    对异常值的修订利用身份证号信息修改;
    没有身份证号的设为缺失
    利用身份证号信息修改;没有身份证号或入院时间的设为缺失设为缺失设为缺失
    极值大于120岁的年龄
    对极值的修订利用身份证号信息修改;没有身份证号或入院时间的设为缺失
    多个来源信息不一致与身份证号信息进行比对与身份证号信息进行比对(年龄差在±2岁及以内的认为一致)
    对信息不一致的修订人工核查后选择认为正确的人工核查后选择认为正确的
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    表  2  同一就诊人次的多条记录及合并生成新记录

    Table  2.   Multi records and combined new record of same hospital visit

    查重方式二次验证方式找到记录数(条)二次验证后确认为应删除的重复记录数(条)生成新记录方式生成新记录数(条)
    精确查重
    “姓名+身份证号+入院时间+出院时间”一致就诊证号一致66 24766 247将其中包含的诊断取并集,个人信息不变,生成一条新记录30 523
    模糊查重第一轮

    分别“姓名+性别+年龄+出院时间”或“姓名+性别+年龄+入院时间”一致“入院时间+就诊证号+家庭地址”一致 3 044 16a同精确查重 6b
    “出院时间+就诊证号+家庭地址”一致 2 386 11a 5b
    模糊查重第二轮
    同第一轮,但姓名使用其中汉字的两两组合c同第一轮49 191 0 0
    47 652 0 0
      注:a. 有重复,最终共应删除20条记录;b. 有重复,最终共应生成7条记录;c. 为了避免漏查同一就诊人次多次报销时录入姓名不一致的情况
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    表  3  常见的疾病诊断与性别和年龄的关系(逻辑核查)

    Table  3.   Logical consistency check: common diseases diagnoses versus gender and age

    疾病类别所含ICD-10编码仅应发生于
    男性生殖系统疾病C60~C63,D29,D40,N40~N51,R86男性
    女性生殖系统疾病C50,C51~C58,D05,D06,D24~D28,D39,N60~N64,N70~N77,N80-N98,R87,R92,Y76女性
    妊娠、分娩和产褥期疾病O00~O99,Y76,Z32~Z37,Z39育龄女性:人口统计学中一般定义为15~49周岁
    起源于围生期的情况、先天畸形或变异、婴儿猝死(第一部分)R95,P00~P05,P07,P08,P10~P15,P20~P26,P28,P29,P35~P39,P50~P55,P56~P61,P70~P72,P74~P78,P80~P81,P83,P90~P95,P960~1周岁
    起源于围生期的情况、先天畸形或变异、婴儿猝死(第二部分)P270~5周岁
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    表  4  费用、日期间的大小关系(逻辑核查)

    Table  4.   Logical consistency check: relationship between costs and relationship between dates

    类别所含变量应存在大小关系
    费用总费用、合格费用、
    基金支付、账户支付
    总费用>合格费用
    总费用>基金支付
    总费用>账户支付
    日期入院时间、出院时间出院时间>入院时间
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    表  5  本研究所用2013年1月至2015年9月新农合数据集变量类型

    Table  5.   Types of variables of data set of new rural cooperative medical system in this study from Jan. 2013 to Sep. 2015

    变量名称变量类型变量内容说明
    网点编号文本报销网点编号
    就诊医疗机构文本就诊医疗机构
    就诊证号文本新农合医保卡号同一户口本上的家庭成员使用一张医保卡
    户主文本户主姓名
    姓名文本就诊者姓名
    性别文本就诊者性别
    身份证号文本就诊者身份证号
    人员性质文本就诊者人员性质
    年龄数值就诊者年龄
    家庭地址文本就诊者地址
    联系电话数值或文本就诊者联系电话或担保人/审核人信息类型全部转换为文本
    总费用数值一次住院或门诊的总费用
    合格费用数值其中符合新农合报销政策的费用
    起付线数值新农合起付线
    基金支付数值新农合统筹基金支付的费用
    帐户支付数值新农合个人账户支付的费用
    入院时间日期入院时间
    出院时间日期出院时间
    诊断文本本次住院或门诊诊断
    次数数值医保卡使用次数
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    表  6  河南省某县新农合数据中人口学信息的问题及修订

    Table  6.   Problems in demographic information and modifications of NRCMS data in a county of Henan

    项目   问题记录数(条)处理方式被修订的记录数(条)其他说明
    性别缺失2利用身份证号填补2
    异常(性别=“其”)563利用身份证号修改537剩余28条记录性别设定为缺失
    与身份证信息不一致21 732人工核查19 727剩余2005条记录保留原性别
    年龄缺失126利用身份证号填补1剩余125条记录年龄保持缺失状态
    异常(年龄为负数)或极值
    (年龄>120岁)
    657利用身份证号修改590剩余67条记录年龄设定为缺失
    与身份证信息不一致45 955人工核查45 600剩余355条记录保留原年龄
    家庭地址缺失2未处理0
      注:家庭地址没有异常值;费用、入院和出院时间变量没有缺失、异常值或极值;−. 无数据
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    表  7  河南省某县新农合数据中性别、年龄与诊断结果的逻辑不符及修改情况

    Table  7.   Problems in logical inconsistencies between gender, age and diagnoses and modifications of NRCMS data in a county of Henan

      项 目总记录数
    (条)
    修改性别/
    年龄记录数(条)
    修改诊断
    记录数(条)
    两者均未修改记录数(条)其他a
    (条)
    性别和诊断结果逻辑不符 412 310 31 710
    年龄和诊断结构逻辑不符6 2965 7583611689
      注:a. 把产妇和新生儿的疾病诊断都写在了产妇的报销记录中,需要提取出新生儿的诊断,生成一行新记录,对应年龄修改为0岁,性别未知
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    表  8  排名前10位的疾病诊断大类的占比

    Table  8.   Percentages of the top 10 diseases diagnosed

     疾病大类ICD-10编码门诊人次数占比(%)疾病大类ICD-10编码住院人次数占比(%)
    1.心血管疾病I00~I99
    (除外I27.9)
    176 44561.121.心血管疾病I00~I99
    (除外I27.9)
    88 73329.81
    2.糖尿病E10~E1436 03512.482.消化系统疾病K20~K9329 6469.96
    3.泌尿生殖系统疾病N00~N64,N75~N9927 2019.423.呼吸系统疾病J30~J99
    (添加I27.9)
    19 3336.49
    4.呼吸系统疾病J30~J99
    (添加I27.9)
    14 6465.074.妊娠、分娩和产褥期疾病O00~O9918 9806.38
    5.肌肉骨骼系统和结缔组织疾病M00~M997 0082.435.损伤、中毒和外因的后果S00~T9818 3396.16
    6.神经系统疾病及精神和行为障碍F01~F99,G01~G02,G05~G994 1191.436.肌肉骨骼系统和结缔组织疾病M00~M9917 1175.75
    7.其他肿瘤(原位、
    良性、动态未知)
    D00~D483 9861.387.恶性肿瘤C00~C9716 8665.67
    8.传染病和寄生虫病A00~B99,G00,G03,G04,N70~N742 7930.978.泌尿生殖系统疾病N00~N64,N75~N9914 1774.76
    9.恶性肿瘤C00~C971 5880.559.传染病和寄生虫病A00~B99,G00,G03,G04,N70~N7412 5564.22
    10.消化系统疾病K20~K931 4550.5010.呼吸系统感染J00~J06,J10~J18,J20~J22,H65~H6611 7383.94
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    表  9  重点疾病或疾病大类每次就诊花费统计

    Table  9.   Descriptive analyses on cost per hospital visit for major diseases

    项目   疾 病ICD-10编码记录数
    (条)
    每次就诊费用a(元)
    均值标准差最小值P25中位数P75最大值
    门诊脑血管病I60~I6932 674114.28290.730.3355.9975.46103.2810 086.20
    缺血性心脏病I20~I2557 56089.90100.510.3753.8075.82110.005 526.52
    恶性肿瘤C00~C9723115 886.5724 582.545.5271.194 559.3223 948.00135 627.51
    肝癌C229968.34621.4971.42432.68859.521 587.381 795.76
    肠癌(小肠、结肠、直肠、肛门)C17~C2156 747.777 984.18674.492 730.002 730.007 233.7320 370.64
    胃癌C16134 034.864 001.0130.0095.192 619.108 444.218 989.73
    食管癌C1581 958.182 481.8230.0050.781 228.502 889.107 298.67
    肺癌C34327 310.3623 875.9738.4658.831 071.884 310.65135 627.51
    慢性阻塞性肺疾病J40~J44,I27.911 90167.5451.721.0236.5559.6282.431 841.87
    糖尿病E10~E1422 08583.51139.920.4046.2267.4598.8711 214.40
    消化系统疾病K00~K931 243217.27564.182.0029.1560.00100.8211 902.26
    新生儿疾病P00~P962042 951.961 188.53265.201 779.333 480.303 817.186 198.77
    住院脑血管病I60~I6925 1285 311.1312 267.19161.401 732.822 728.844 981.16426 316.62
    缺血性心脏病I20~I2511 8157 545.6315 207.95214.282 024.463 241.105 664.49227 397.56
    恶性肿瘤C00~C9715 44713 077.1317 311.30155.143 799.067 140.5315 237.68337 145.44
    肝癌C221 25513 533.7619 628.68155.143 288.226 299.1716 893.02324 967.00
    肠癌(小肠、结肠、直肠、肛门)C17~C211 50813 062.0718 138.18190.123 481.645 725.4512 772.35141 111.58
    胃癌C161 56513 571.0321 541.19297.423 472.736 295.9012 684.07230 453.07
    食管癌C151 83613 659.0018 036.61315.863 417.117 215.9415 408.96167 510.77
    肺癌C343 19111 685.7713 857.68268.983490.177 053.5214 613.32177 177.45
    慢性阻塞性肺疾病J40~J44,I27.93 7274 161.216 606.17157.571 609.392 833.854 710.10160 385.45
    糖尿病E10~E144 4274 488.395 258.05229.222 208.343 423.825 183.53150 161.23
    消化系统疾病K00~K9316 6166 165.4310 910.32157.321 877.473 386.366 354.38331 630.99
    新生儿疾病P00~P965 5125 920.287 723.23351.931 961.293 586.376 324.4894 060.86
      注:a. 每次就诊费用为分别统计不同疾病病因下,每次门诊或每次住院的费用
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  • 收稿日期:  2020-06-12
  • 网络出版日期:  2021-01-25
  • 刊出日期:  2021-04-07

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