Evaluation of cost and length of stay’s homogeneity per APR-DRG for oncological inpatient stays in 11 Belgian hospitals

Résumé Fr En

Objectifs : Un mécanisme de financement prospectif peut être difficile dans des domaines innovatifs comme le cancer. Cette étude aspirait à estimer la durée de séjour (DS) et le coût de séjours hospitaliers en oncologie, d’évaluer leur variabilité et d’identifier les facteurs affectant le coût par All Patient Refined Diagnosis Related Group (APR-DRG). Méthodes : Les séjours oncologiques (2012) ont été extraits parmi les séjours de 11 hôpitaux belges. Les séjours ont été classés selon la combinaison d’APR-DRG et de sévérité de maladie. Les données furent considérées comme hétérogènes si le coefficient de variation (CV) était > 1. La réduction de la variabilité était évaluée selon 1) une exclusion des outliers et 2) une transformation logarithmique des données. Les facteurs impactant le coût de certains APR-DRG ont été analysés par une analyse de la variance. Résultats : Les moyennes du DS et du coût d’un séjour oncologique sont estimées à respectivement 8,0 jours et 6 231€. Près de 30% des combinaisons d’APR-DRG et de sévérité de maladie avaient un CV > 1. Les deux méthodes de réduction de la variabilité permettent d’obtenir un CV

Objectives: A prospective fixed funding mechanism may be difficult in innovative areas such as oncology. This study aimed to estimate the length of stay (LOS) and cost of oncology hospital stays, to evaluate their variability and to identify drivers affecting the cost per All Patient Refined Diagnosis Related Group (APR-DRG). Methods: Oncology stays (2012) were retrieved from 11 Belgian hospitals. Stays were classified per APR-DRG and severity of illness (SOI) combination. Data heterogeneity was assumed if the variation coefficient (VC) was > 1. Variance reduction was assessed by 1) outlier exclusion and 2) logarithmic data transformation. Cost drivers were investigated for selected APR-DRGs by ANOVA. Results: Mean LOS and cost of an oncology inpatient stay is 8,0 days and 6 231€. About 30% of APR-DRG and SOI combinations had a cost VC > 1. Both variance reduction methods resulted in a VC < 1 in all combinations; only transformed data allowed to identify the cost drivers ‘hospital’ and ‘SOI’. Conclusions: Oncology stays have a higher cost if compared to non-oncology stays. The logarithmic data transformation reduced cost variability and was suitable to identify cost drivers, to check the feasibility of a prospective APR-DRG funding. The significant effect of ‘hospital’ on cost implies that an unadjusted lump sum per APR-DRG will under- or overestimate the real hospital costs.