疾病诊断相关分组(DRG)的基本思想是基于疾病的类型、诊疗方式以及个体特征， 将临床过程和资源消耗相似的患者归为一组，赋予各组不同的权重。DRG在美国诞生后，在世界范围内被广泛地应用、优化和调整，现已成为很多国家的医疗费用控制、医疗服务质量管理和医疗保险支付工具[1]。DRG支付能够促进医疗机构由被动接受管理向主动自我管理转变[2],有助于控制医疗费用不合理增长、规范临床诊疗行为、合理配置医疗资源、改善医疗服务质量和引导合理有序就医。

北京医院管理研究所于1988年在全国率先发起 DRG的研究与实践工作，历经30多年发展[3]。2022年3月，北京市医疗保障局印发《关于开展国家医疗保障疾病诊断相关分组(CHS-DRG)付费改革工作有关问题的通知》(京医保发[2022]10号),在全市66家定点医疗机构全面启动647个病组的CHS-DRG付费改革[4]。本文以北京市某大型市属三甲综合医院为例，分析其在CHS-DRG实际付费前后医疗质量和运行效率的变化情况，探讨CHS-DRG付费改革的政策效果，提出医疗机构积极应对CHS-DRG改革、发挥政策的最大效应的管理建议。

1、资料与方法

1.1 资料来源

本研究收集北京市某三甲综合医院2021年4月-2023年3月的病案首页数据和绩效平台数据，涉及164,950例住院患者的住院数据，以2022年4月为时间节点，分析改革前、后各一年的各项指标的趋势变化，数据来源真实可靠。

1.2 研究方法

Donabedian模型由美国学者Donabedian提出，是目前主流的医疗质量评价模型[5],该模型从结构、过程、结果3个维度进行评价。结构是指医疗机构中各类资源的静态配置关系[6],过程是指医疗机构运行过程中的活动情况，结果是指医疗服务产出。该模型的优点是结构灵活[7],不局限于具体的指标。本研究依据Donabedian模型的框架、结合医院运行规律和CHS-DRG的特点，建立医疗质量与运行效率分析指标集，见表1。

表1 基于Donabedian模型的医疗质量与运行分析指标集

1.3 统计学处理

在对指标数据进行收集、校对和清洗的基础上，本研究采用中断时间序列分析(ITS)的方法分析各项指标的变化趋势。ITS研究在公共卫生领域中的应用，主要是收集干预前后多个时间点的结果数据，用统计学模型评价干预措施的效果，包括干预点前后的水平变化和趋势变化，定量的检测和评价干预措施是否有效，是时间序列数据中，评估干预措施效果最强的准实验设计，不需设立对照组便可充分地利用监测资料得到可靠的估计结果[9]。

本研究以月度为观测单位，以2022年4月为中断点，将整个观测时间分为实施CHS-DRG付费改革前(2021年4月-2022年3月)和实施CHS-DRG付费改革后(2022年4月-2023年3月),拟合多重线性回归模型：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ε,分析该案例医院在实施CHS-DRG付费改革前后，各项评价指标的水平变化以及趋势变化。其中Y为因变量，即分析的各项指标；X1为观察时间的连续变量，本研究中的数值为1～24。X2为改革后的时间变量，改革前X2=0,改革后X2=1。X3为改革后的时间变量，改革前X3=0,改革后X3=X1-12。β1为改革前的拟合线斜率；β2为改革时因变量的水平改变量；β3是改革前后拟合线斜率的变化，反映CHS-DRG实施前后的各项指标变化趋势的差值；β1-β3为改革后的拟合线斜率，反映各项指标在改革后的趋势变化。

2、结果

服务指标(DRG组数)在改革前后无显著趋势变化，提示诊疗服务覆盖疾病类型的范围未受到付费改革的显著影响；医疗资源(内外科开放床位比)在改革时水平下降显著，外科床位比重占比增多，但长期趋势变化不显著。同时，医疗质量、效率和资源消耗指标均有显著变化。见表2。

表2 CHS-DRG付费改革前后指标中断时间序列分析结果

2.1 CHS-DRG付费改革对医疗质量的影响

低风险组死亡率在CHS-DRG付费改革前一年的波动范围是0～0.22%(平均值0.10%),在改革后一年波动范围是0～0.34%(平均值0.10%),而且从中断时间序列上看在改革前后无显著趋势变化(P>0.05),提示CHS-DRG付费改革没有影响到医疗质量的情况。CMI值在CHS-DRG付费改革前一年的波动范围是0.91～0.98(平均值0.94),在改革后一年的波动范围是0.88～0.98(平均值0.91);同时，从中断时间序列上看，CMI虽然在实施CHS-DRG付费时，水平下降了0.04,但在改革后呈现上升趋势(β1+β3=0.004),水平变化量和趋势变化具有统计学意义(P<0.05),提示CHS-DRG付费改革从长期来看对CMI产生了一定正向影响，该医院收治病例的技术难度呈现后期逐渐上升趋势。见图1。

图1 DRG付费改革前、后一年里某医院CMI走势图  

2.2 CHS-DRG付费改革对医疗服务效率的影响

平均住院日在改革前一年的波动范围是6.25～7.50d(年均值7.01d),在改革后一年的波动范围是6.28～8.15d(年均值6.75d),结合平均住院日的数据走势图可以看出，在DRG付费改革前、后一年共24个月的时间中，平均住院日整体走势趋于下降。但是，中断时间序列分析结果显示，改革前医院的平均住院日的变化趋势不显著(P>0.05),但在付费改革后呈上升趋势(β1+β3=0.051),改革前后拟合线斜率的变化具有统计学意义(P<0.05)。提示医院有必要及时分析平均住院日的上升原因，并有针对性地调整管理措施。见图2。

图2 DRG付费改革前、后一年里某医院平均住院日走势图   

2.3 CHS-DRG付费改革对医疗资源消耗的影响

住院例均费用在改革前一年在19,420.4～22,783.3元(年均值20,887.7元)范围内呈下降趋势波动，改革后一年在18,751.7～22,640.2元(年均值20,692.8元)范围内呈上升趋势波动，改革前后的趋势变化具有统计学意义(P<0.05)。费用消耗指数在改革前一年的波动范围是0.82～0.85(年均值0.83),变动趋势不显著；在改革后在0.80～0.87(年均值0.85)范围内呈现上升趋势波动(β1+β3=0.003),改革前后的趋势变化具有统计学意义(P<0.05)。时间消耗指数时间消耗指数在改革前的波动范围是0.99～1.06(平均值1.02),在改革后的波动范围是0.94～1.03(年均值0.99),在CHS-DRG付费改革前后无显著趋势变化。提示CHS-DRG付费改革对费用消耗的长期趋势有显著影响，但对时间消耗无显著影响。见图3、图4。

图3 DRG付费改革前、后一年里某医院住院例均费用走势图   

图4 DRG付费改革前、后一年里某医院费用消耗指数走势图   

3、讨论

3.1 CHS-DRG支付改革推动技术难度的提升

本研究分析发现，DRG组数变化趋势并不明显，提示付费改革对样本医院的医疗服务能力的广度无较大影响；低风险组死亡率变化趋势不明显，提示付费改革对医疗质量和安全没有显著影响。与此同时，改革时虽然CMI值出现了短暂的下降，但随着医院逐渐适应新的支付方式和不断改进医疗质量的管理，CMI值在改革后逐渐呈现上升趋势。CMI在DRG指标体系中居枢纽位置，反映了医疗机构收治病种的疑难复杂程度和开展诊治技术的复杂程度[10],在CHS-DRG支付改革的过程中，医院在节省医疗成本的基础上，不断提高医院的诊疗水平和医疗服务质量，才能实现真正的控费提质增效。本研究中的医院作为大型综合性三甲医院，没有为了控费和降低平均住院日而减少收治疑难危重病例，而是通过加强专科临床服务能力、持续推进医疗技术创新和强化绩效引导等措施，保障了急危重症和疑难复杂疾病患者得到及时的诊断和救治。反映了CHS-DRG支付改革在长期上发挥了推动医院精进内部治理能力、提高医疗诊疗水平和推动医疗技术发展的积极作用。

3.2 CHS-DRG支付改革推动平均住院日的下降

本研究显示，该医院的平均住院日在观测期内整体下降，但改革后却呈现出上升趋势。原因可能是2022年12月-2023年1月，医院收治大量新冠病毒感染相关病人，其中一些患有基础疾病的病人住院时间较长，导致改革后第9、第10个月观测点的平均住院日持续攀高，随着这部分患者整体病情转为平稳，医院的平均住院日又迅速回落。平均住院日反映医疗资源利用情况和医院总体医疗服务质量，是集中体现医院管理、医院效率和医院效益重要而敏感的指标[11]。医院在DRG付费改革前便通过大力推行日间手术和日间化疗、设置床位管理中心、前移检查环节、完善病情评估制度、改善出入院流程、个性化设置科室考核目标等。目前已经初见成效，但后期上升的趋势也提示医院应继续积极采取系统化的策略来缩短平均住院日，从而提高服务效率，如加强对住院天数长的重点病种及重点科室的监测。从而减轻患者的住院负担，提升医疗机构的经济效益，产生社会效益，实现医疗机构、患者与社会的“三赢”[12]。

3.3 CHS-DRG支付改革推动患者医疗经济负担的下降

“新医改”的目标是要“为群众提供安全、有效、方便、价廉的医疗卫生服务[13]”,其中医保体制的不断完善直接关系到居民就医的负担，是公立医院回归公益性的重要保障。根据何瑜璇[4]、杜会征[14]等相关学者的研究，CHS-DRG支付改革能有效降低住院患者的经济负担。本研究中的医院在积极迎接CHS-DRG支付改革的过程中，按照“谁主管谁负责，谁使用谁管控”的成本管控原则，建立“医院-科室-医疗组-个人”四级成本管控架构，通过优化临床路径管理、加强病案质量管理、建设智慧药房、完善耗材管理、信息化成本数据分析、量化成本目标、病种独立分析、严格医疗质量监督等体系化和全局性的措施，全院共同努力推动了住院例均费用的下降，尤其是改革第一个月里住院例均费用和费用消耗指数均降至两年内最低值。医院内部精细化的运营管理，有效减少了医疗资源的不合理消耗，规范了医疗人员的诊疗行为，降低了患者医疗的负担，从供给侧推动了医疗卫生服务领域的改善。

4、建议

4.1 医院应持续加强医疗效率和成本的管控

通过数据分析，发现该医院的时间消耗指数并未得到显著性优化，而且平均住院日在改革后呈现小幅上升趋势。平均住院日作为体现医疗质量和效率的重要指标，是医院医疗服务绩效乃至综合能力的重要体现[15]。医院应加强对平均住院日指标的关注和管理，建立起更有效的平均住院日的长效优化机制。例如借鉴CHS-DRG的框架结构，根据各学科的专科特点和病种难度等个性化因素，以适度性为原则来合理量化设计平均住院日的目标值。选取同地区规模相近但运营效率更高的大型综合三甲医院作为标杆医院，对于CMI小于标杆但平均住院日大于标杆的科室予以重点调整，调整目标为逐步实现“单位CMI住院日”等于标杆值(单位CMI住院日=平均住院日/CMI值)。同时，在初步实现了控制费用的目的之后，医院的住院例均费用在CHS-DRG改革后并未持续呈现显著的下降趋势，改革后的住院例均费用和费用消耗指数均呈现一定的上升趋势。提示医院仍需持续监测费用变化，需配合CHS-DRG付费改革，采取更加切实有效的管理举措，有针对性地控制成本、降低住院费用，持续合理控费。例如建立病种成本管控机制，将收入数据和成本数据分摊计入相应的病种，监测各病种的成本费用率，及时对亏损率高的病种进行收入成本结构分析和整改，降本增效，向群众提供高性价比的医疗卫生服务。

4.2 完善CHS-DRG支付改革相关的信息平台的建设

CHS-DRG支付改革及相关的内部分析需求，涉及的内容多、专业广、数据量大，有必要基于CHS-DRG的全流程构建与医院主要的信息系统互联互通的数据平台，成为医院有效应对医保支付改革和推动内部管理变革的重要基础。具体的行动方案有：以Donabedian模型指标集为依据，及时收集在CHS-DRG支付过程中医院运行的所有关键节点信息，如病案信息、结算信息、QY信息、手术信息、费用信息、床位信息等。建立数据分析模型，对相关信息进行快速整合分析，并及时进行纵向、横向数据和区域性数据的对比分析，持续性和全方位监测各指标的走势。同时建立预警机制，对数据偏离正常范围和触及警戒值的指标进行不同级别的警告设置。在以上各级数据分析平稳运行一段时间后，可将统计结果及时反馈给相关院领导、职能管理部门和临床科室终端，便于各级人员从不同角度和层次了解医院运行过程中的情况，及时捕捉管理时点，辅助医疗、财务、绩效等各级管理决策，推动医院管理决策的科学性发展。

4.3 医院要持续跟踪CHS-DRG支付改革的长期效应

本研究观察分析了某医院在CHS-DRG支付改革前后一年的各项指标变化情况，由于改革实施时间较短，其政策效用可能尚未完全发挥，需要对CHS-DRG支付改革的长期效应进行跟踪分析，重点是对改革第二年、第三年、第五年等重要节点进行持续观测，得出更为全面的研究结论，指导医院的运行管理。

参考文献:

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[4]何瑜璇.北京CHS-DRG支付方式改革实际运行状况分析——以东城区5家医院为例[J].中国医疗保险,2022(11):71-76.

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文章来源:张淑琴,李雅萍.CHS-DRG付费改革对医院医疗质量和运行效率影响的实证分析[J].卫生软科学,2024,38(05):10-15.