DRG付费与多学科协作对ICU抗菌药物使用强度的影响——基于CMI校正的时序模型研究

摘要

目的 探讨疾病诊断相关分组（DRG）付费改革与多学科协作管理对重症监护病房（ICU）抗菌药物使用强度（AUD）的动态影响，构建经病例组合指数（CMI）校正的间断时间序列预测模型，突破传统横断面研究的静态局限。方法 采用双重间断时间序列（DITS）结合自回归积分滑动平均模型（ARIMA）,分析某三级医院ICU 2021年1月—2024年12月的数据，以2022年10月DRG实施、2023年8月多学科协作管理为干预节点。通过CMI线性回归构建残差校正序列，以控制病例复杂度混杂，并评估模型效能与预测能力。结果 DRG实施后，AUD呈现下降趋势（β₁=-1.70）;多学科协作管理实施后，趋势转为上升（γ₁=3.38）,但此变化无统计学差异。经CMI线性回归残差法校正病例复杂度混杂后，多学科协作管理对用药趋势表现出显著的正向影响。基于校正后序列构建的ARIMA预测效能稳健。结论 基于CMI残差校正的时间序列模型，能有效控制混杂并解析政策干预的动态异质性。本研究构建的“混杂控制-动态预测”整合框架，为抗菌药物的精细化管理提供了数据驱动的决策支持工具。

关键词

DRG付费 / 抗菌药物使用强度 / 重症监护病房 / 双重中断时间序列 / 预测模型