CMS 계층 조건 범주(CMS-HCC) 위험 조정기의 성능을 Charlson 및 Elixhauser 동반질환 측정과 비교하여 사망률 예측하기

배경: 메디케어 및 메디케이드 서비스 센터(CMS)는 메디케어 자본 지불을 위험 조정하기 위해 CMS-계층 조건 범주(CMS-HCC) 모델을 구현했습니다. 본 연구는 CMS-HCC 위험 조정 방법의 성능을 평가하고 이를 메디케어 수혜자의 병원 내 및 6개월 사망률 예측에서 Charlson 및 Elixhauser 동반질환 측정과 비교하는 것을 목적으로 합니다. 방법: 본 연구는 2005-2006 만성 조건 데이터 웨어하우스(CCW) 5% 메디케어 파일을 사용했습니다. 주요 연구 샘플은 2006년 1월 1일부터 2006년 6월 30일 사이에 병원에 입원한 모든 지역사회 거주 수수료 기반 메디케어 수혜자를 포함했습니다. 또한, 심부전(CHF), 뇌졸중, 당뇨병(DM), 급성 심근 경색(AMI)의 주요 진단을 가진 환자 하위 그룹으로 이루어진 네 가지 질병 특정 샘플도 선택되었습니다. 각 샘플에 대해 입원 및/또는 외래 청구를 추출하여 네 개의 분석 파일이 생성되었습니다. 방법을 비교하기 위해 로지스틱 회귀가 사용되었습니다. 모델 성능은 c-통계량, 아카이케 정보 기준(AIC), 베이지안 정보 기준(BIC) 및 부트스트래핑을 사용하여 추정된 95% 신뢰 구간을 통해 평가되었습니다. 결과: CMS-HCC는 병원 내 및 6개월 사망률 예측에서 모든 분석 파일 샘플에서 Charlson 및 Elixhauser 방법에 비해 통계적으로 유의미하게 높은 c-통계량과 낮은 AIC 및 BIC 값을 나타냈습니다. 일반적으로 지수 입원의 청구를 제외할 경우 모든 방법에서 모델 성능이 감소했으며, CMS-HCC 방법에서 가장 큰 감소가 나타났습니다. 그러나 CMS-HCC는 여전히 다른 두 방법보다 동일하거나 더 나은 성능을 보였습니다. 결론: CMS-HCC 방법은 병원 내 및 6개월 사망률 예측에서 Charlson 및 Elixhauser 방법에 비해 더 나은 성능을 보여주었습니다. 환자의 지수 입원 전에 대한 정보가 있으며 이를 사용하여 위험 조정기를 코딩할 수 있다면 CMS-HCC 모델이 Charlson 및 Elixhauser 방법보다 선호됩니다. 그러나 입원 치료 프로세스를 평가하는 연구 및 사전 지수 입원 진단에 대한 데이터가 없는 경우에는 주의가 필요합니다.