Sağlık Hizmetlerinde Geri Ödeme Modelleri: Teşhis Iliskili Gruplar ve Vaka Karması

açıklanması, Teşhis Ilişkili Gruplar (TIG) hakkında detaylı bilgi verilmesi ve bir kamu üniversite hastanesinin vakakarması indeksinin hesaplanmasıdır.Gereç ve Yöntem: Çalışmada Ankara'da bir kamu üniversite hastanenin kliniklerinde tutulan Mart 2015'e aittüm TİG verileri taranmıştır. İlgili TİG verilerine ait bağıl değerler için Sağlık Bakanlığı Teşhis İlişkili Gruplar DaireBaşkanlığı tarafından yayınlanan "Türkiye Teşhis İlişkili Gruplar Bağıl Değer Listesi" incelenmiştir. Çalışmadatanımlayıcı araştırma yöntemi kullanılmış olup, çalışma belirli bir dönemi kapsadığı için kesitsel özelliği debulunmaktadır. Araştırma kapsamında hastaneden alınan TİG verileri düzenlenerek, ilgili verilere ait bağıldeğerler saptanmıştır. Veriler Excel programında analiz edilmiş olup, hastanenin vaka karması indeksi (VKİ)hesaplanmıştır.Bulgular: Çalışma sonucunda toplam 293 adet TİG verisinin olduğu saptanmış olup, ilgili verilerin bağıl değer--lerinin toplamı 260,28 olarak hesaplanmıştır. Hesaplanan bu rakam toplam vaka sayısına bölünmek suretiylehastanenin vaka karması indeksi 0,89 olarak hesaplanmıştır.Sonuç: Çalışmanın yapıldığı hastanenin vaka karması indeksi olan 0,89 değeri 1'in altında olduğu için hastanenin daha ucuz ve daha az karmaşık vakalara baktığı sonucuna ulaşılmaktadır. Bu sonuçlar doğrultusundahastanede TİG ve Maliyet Analizi birimi kurulmasının, global bütçenin kamu ve özel tüm sağlık kurumlarını kapsamasının ve geri ödemenin TİG VKİ göre yapılmasının yararlı olacağı söylenebilir.

Reimbursement Models in Healthcare: Diagnosis Related Groups and Case Mix

Aim: This study aims to describe the methods used in reimbursements made to healthcare providers, to inform detailed information about Diagnosis-Related Groups (DRG) and to calculate the case mix index of a public university hospital. Materials and Methods: In this study, all DRG clinical data of March 2015 were screened in a public university hospital located in Ankara. "Turkey's Diagnosis-Related Groups Relative Value List" published by DiagnosisRelated Groups Department of The Ministry of Health was investigated for the relative values of relevant Diagnosis Related Groups data. In this study was used descriptive research method and it is also cross-sectional as it covers a specific period. DRG data obtained from the hospital is determined relative values of the relevant data. Data were analyzed in Excel, the hospital's case mix index (CMI) was calculated. Results: The result of this study found that of the total 293 DRG data is calculated as the sum of the relative values of the respective data 260.28. This figure is calculated by dividing the total number of cases of hospital case mix index is calculated as 0.89. Conclusion: The hospital case-mix index value of 0.89 of the study because it is less than 1, it is concluded that the hospital looked to cheaper and less complex cases. In the line of these results, it can be said that establishing a DRG and Cost Analysis unit, having the global budget to cover all public and private health institutions and making reimbursements based on DRG + CMI would be beneficial for the hospital.

PDF

___

1. Çelik, Y. Saølk ekonomisi. Ankara: Siyasal Kitapevi; 2011.
2. Maceira D. Provider payment mechanisms in health care: incentives, outcomes and organizational impact in developing countries. Partnerships for health reform, major applied research 2, working paper
2. Bethesda, MD: Partnerships for Health Reform Project, Abt Associates Inc.; 1998.
3. Barnum H, Kutzin J, Saxenian H. Incentives and provider payment methods, USA: World Bank HRO Working Papers, HROWP 51; 1995.
4. Akyürek Ç.E. Saølkta bir geri ödeme yöntemi olarak global bütçe ve türkiye. Sosyal Güvenlik Dergisi 2012;2:124-153
5. Casto BA, Layman E. Principles of healthcare reimbursement. Chicago: American Health Information Management Association; 2006.
6. Ayanoølu Y, Beylik U. Saølk iûletmelerinde geri ödeme modeli olarak DRG: kavramlar, metodolojiler, ülke deneyimleri ve karûilaûtirmalari. Ankara: Gazi Kitabevi; 2014.
7. Ayanoølu Y, Beylik U, Orhan F. Tan iliûkili gruplara (DRG) göre hastaneler ve ülkeler aras karûlaûtrma: bir vaka örneøi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi 2014; 13:273-290.
8. Street AD, O'reilly J, Ward P. et al. DRGbased hospital payment and efficiency: theory, evidence, and challenges. In: Busse R, Geissler A, Quentin W, Wiley M, editors. Diagnosis Related Groups in Europe: moving towards transparency, efficiency and quality in hospitals. UK: McGraw-Hill Education; 2011. p. 93-114. 9. Averill R, Muldoon J, Vertrees J. et al.
The evolution of casemix measurement using diagnosis related groups (DRGs). Wallingford: 3M Health Information Systems; 1998.
10. Mathauer I, Wittenbecher F. Hospital payment systems based on diagnosisrelated groups: experiences in low- and middle-income countries. Bullletin of the World Health Organization 2013;91:746- 756A.
11. Narmanl M, Ertong G, Dikici, A. ve ark.(2012). Ulusal teûhis iliûkili gruplar sistemine geçiû için yol haritasi, In. IX. Ulusal Tp Biliûimi Kongresi Bildiriler/Proceedings; 15-17 Kasm, 2012; Antalya, Türkiye. s. 29-38.
12. Burduja D. Uluslararas TùG çalûmalar, TùG E-Bülteni 2007;1:6.
13. TùG Bülteni. Maliyetlendirmeye iliûkin skça sorulan sorular, TùG E-Bülteni 2009;7:16.
14. Saølk Bakanlø. Teûhis iliûkili gruplar ileri klinik kodlama standartlar kitab. Ankara: Saølk Hizmetleri Genel Müdürlüøü Teû- his ùliûkili Gruplar Daire Baûkanlø, Ankara; 2013.
15. Yldrm R.C. TùG (DRG) Projesinin SGK açsndan önemi. TùG E-Bülteni 2007;1:5.
16. Saølk Bakanlø. TùG uygulama rehberi. Ankara: Tedavi Hizmetleri Genel Müdürlüøü Performans Yönetimi ve Kalite Geliûtirme Daire Baûkanlø; 2011.
17. http://www.sasder.org/sunumlar/ulusalkongre3/TIGdeki-Son-Gelismeler_
MDemir.pdf
18. Saølk Bakanlø. Teûhisle ilgili gruplar bilgilendirme rehberi. Ankara: Saølk Hizmetleri Genel Müdürlüøü Teûhis ùliû- kileri Gruplar Daire Baûkanlø; 2014.