2024年7月，国家医疗保障局发布按疾病诊断相关组（diagnosis related group，DRG）和病种分值付费（diagnosis intervention packet，DIP）2.0版分组方案，其分组更科学合理、更契合临床实际情况，并同步优化管理机制[1]。截至2024年底，按DRG/DIP覆盖全国所有统筹地区，其中116个统筹地区上线2.0版分组方案，超90%统筹地区建立特例单议和谈判协商机制[2]。在DRG付费常态化政策背景下，大型公立医院应持续优化医疗服务体系，最大化利用有限的医疗服务资源，推动患者分级分类就医，促进患者、医院和医保实现多赢。

DRG作为一种病例组合工具，除用于付费外，还能有效地对医疗服务进行分类和评价，服务于医院管理，为医院病种结构的分析与干预提供数据基础。在大型公立医院中，利用DRG数据获取住院患者收治的结构趋势，并根据医院发展目标开展“一揽子”干预措施，统筹院内外医疗资源（门诊、住院、日间、医联体），优化病种结构、分层收治患者，既可保障患者就医需求，又可通过分级诊疗实现医疗资源合理利用，推动各级医院实现管理目标[3]。2021年，某大型教学公立医院以整形外科病房为样本，通过分析2018—2021年住院患者的病种结构趋势，以提升病例组合指数（case mix index，CMI）为目标，于2021—2024年开展“一揽子”干预，推动科室持续优化病种结构。本研究旨在报告其干预方法、过程和效果。

1 对象与方法

1.1 研究对象

以中国医学科学院北京协和医院整形外科病房出院患者为研究对象，分析其病种结构趋势及指标变化趋势。整形外科病房的基本情况如下：2021—2024年，整形外科普通病房开放床位30张，年均普通门诊人次为41 222，年均出院人次为1 411，年均住院手术和门诊手术人次分别为1 458和4 137；病案首页主要诊断正确率为95.24%，保障DRG数据质量和分析结果的可靠性。

1.2 数据来源

数据来源于2018—2024年医院DRG住院医疗服务监测与分析系统（分组器版本：国家临床版20200106版）和医院数智中心系统。以提升CMI为目标，提取入组人数、CMI、时间消耗指数、费用消耗指数、低风险组死亡率、病组权重及各病组年度收治人数、含合并症或并发症患者占比数据；其中2018—2021年为干预前，2022—2024年为干预后。

1.3 干预方法

实时监测CMI变化趋势，当科室CMI出现下降趋势时，对科室病种收治结构进行干预。对整形外科病房的干预起始于2021年第四季度，持续至今。

1.3.1 院级干预措施①绩效考核：将DRG相关指标（包括CMI、时间消化指数、费用消耗指数、低风险死亡率）纳入科室绩效考核，并根据指标变化趋势逐步增加考核权重。②公示：采用医疗质控月报反馈、院周会公示等方式，明确科室CMI变化在全院科室中的排名。

1.3.2 科级干预措施①整形外科3个清单：根据整形外科特点，科室明确梳理普通病房手术、日间手术和门诊手术清单，原则上3个清单上的手术分别在普通手术室、日间中心手术室和门诊手术室进行，不得随意交叉。②科室数据分析与宣讲：对科室病组与相关指标数据进行分析，在科室全体医师范围开展宣讲，给出如增加收治（高权重的病组）或疏解（低权重的病组）建议，疏解方向包括医联体医院、门诊手术等。

1.4 观察指标

1.4.1 CMI CMI为主要观察指标，其可用于评判医疗服务技术难度，其值越高，代表难度越高，反之难度越低[4]。

1.4.2 核心疾病诊断相关分组（adjacent diagnosis related group，ADRG）及权重DRG可拆解为3个层面，第1层主要依据为主要诊断，决定主要诊断大类；第2层主要依据为手术/操作，决定ADRG组；第3层主要依据为其他诊断、患者个体特征，决定DRG组[4]。为适应临床需求，本研究采用ADRG组对科室的病组结构进行分析。原因如下：①ADRG组代表的是一种疾病大类，医院在对科室进行干预时，对疾病大类（而非具体病例）收治进行引导更具操作性，易于科室医师理解和接受；②ADRG组可更直观地展示科室病种结构及变化趋势。ADRG组的权重计算方法：

本研究涉及的主要ADRG组及其描述见表1。

表1 主要ADRG组名称及描述

注ADRG：核心疾病诊断相关分组。

1.4.3 时间消耗指数与费用消耗指数 时间消耗指数与费用消耗指数为次要观察指标，反映治疗同类疾病住院时长和医疗费用。若时间消耗指数与费用消耗指数为1，表示平均水平；若＞1，表示住院时长或医疗费用低于平均水平；若＜1，表示住院时长或医疗费用高于平均水平[4]。

1.4.4 低风险组死亡率 低风险组死亡率为次要观察指标，其提示临床或管理过程可能存在问题[4]。

1.4.5 合并症或并发症发生率DRG组的代码由4位组成，如JD23，第1位“J”代表疾病大类“乳房、皮肤疾病及功能障碍”，第2位“D”代表手术或操作“皮肤移植或清创手术”，第3位“2”为顺序码，第4位“3”代表合并症或并发症。其中第4位数字可为1、3、5、9，“1”代表严重合并症或并发症，“3”代表一般合并症或并发症，“5”代表无合并症或并发症，“9”代表未做区分。因此，JD23组代表“除皮肤溃疡、蜂窝织炎外的植皮和/或清创，伴一般并发症与合并症”。根据第4位数字，可对出院患者中发生合并症或并发症的患者进行统计比较[4]。

1.5 统计学方法

采用Stata 17.0统计学软件进行数据处理。采用间断时间序列的分段回归模型分析“一揽子”干预措施对CMI的影响，该模型是评价干预效果的类试验研究中验证能力较强的一种研究设计[5]。CMI为主要观察指标，其提升为主要干预目的，因此利用分段回归模型检验其有效性。本研究收集样本医院干预前4年、干预后3年的数据，形成为期7年间隔为1个季度的随访数据。将干预前的CMI水平及变化趋势作为对照，用干预后的CMI与其比较，可获得干预对CMI提升的净效果，包括即时效果与持续效果。基本模型设定：

其中，因变量Y为效果变量；自变量M1 为研究起始至某次随访的季度数，M2 为干预开始到某次随访的季度数，J1 为干预的事实，C为其他控制变量；β1为干预前效果变量的变化趋势，β2 为干预后效果变量变化趋势的改变，α1 为干预使效果变量发生的瞬间改变。

2 结果

2.1 整形外科病房CMI、效率、质量指标变化趋势

2018—2024年，整形外科普通病房CMI值2021年降至0.71，经干预后逐年回升，2024年达到最高点0.95；病房年均入组人次为1 275，其中2021年最高为1 777，后呈下降趋势。从住院时长与次均费用指标看，时间消耗指数均值为0.95；费用消耗指数均值为1.31；从质量指标来看，低风险组死亡率均为0。见表2。

表2 2018—2024年整形外科病房相关指标

注CMI：病例组合指数。

2.2 干预措施对CMI的影响

在分段回归模型中，CMI在干预前每季度下降0.003；干预后，当季度提高0.061，变化趋势上升0.018（P=0.015）；干预后，CMI每季度提升0.015（P=0.008）。见表3。

表3 每季度CMI的分段回归模型

注CMI：病例组合指数。

2.3 整形外科病组权重及占比变化趋势

2.3.1 病组权重 整形外科病房病例位于前10位的ADRG组见表4。每个ADRG组可理解为一类疾病，前10类疾病占整形外科出院病例数的70.81%。因此，前10类疾病收治情况对科室CMI起到决定性作用。JJ1-皮肤、皮下组织的其他手术（权重0.37）、DW1-头颈、耳、鼻、咽、口非恶性增生性疾病（权重0.43）、CD2-除眼眶外的外眼手术（权重0.29），此3组权重较低且入组病例数合计占比为27.68%，为科室逐步疏解的目标病组。JB1-乳房成形及重建手术（权重1.70）、JC1-颜面及其他皮肤、皮下组织成形术（权重1.23）为科室重点增加收治的病组。收治增减过程中，可实现科室CMI提升的效果。

表4 2018—2024年整形外科前10位的ADRG组名称、权重及收治情况

注ADRG：核心疾病诊断相关分组。

2.3.2 病组占比变化趋势2018—2024年整形外科病组占比的变化趋势见图1。JJ1、DW1、CD2 3组的收治占比由2021年的43%显著下降至2024年的8%（其中JJ1组下降最显著），对科室CMI提升起重要作用；JB1、JC1两组占比由2021年的13%上升至2024年的18%；JD2-除皮肤溃疡、蜂窝织炎外的植皮和/或清创（权重0.86）收治比例由2021年的14%提升至2024年的23%，对CMI提升起重要作用。因此，通过病组收治调整，科室CMI在2024年达到历史峰值的0.95。

图1 整形外科2018—2024年ADRG病组变化趋势

ADRG：核心疾病诊断相关分组。

2.4 含合并症或并发症患者占比

2018—2024年，整形外科病房入组8 856人次，其中DRG代码第4位为1、3、5者合计5 774人次（65.20%），其余患者未做区分（第4位为9）。5 774人次中，有合并症或并发症患者（第4位为1或3）1 086人次（18.81%），其占比变化趋势见图2。整形外科出院患者中含合并症或并发症患者占比呈上升趋势，最高占比为26.69%。

图2 整形外科病房2018—2024年有合并症或并发症患者占比

3 讨论

本研究结果提示，公立医院通过“一揽子”干预措施，既可实现CMI提升，又可优化病种结构。DRG付费有利于优化医疗资源配置，并可实现医院治理效能[6]。

3.1 DRG的医院管理与评价功能具有实际应用价值，应被充分重视

研究显示，DRG支付改革可显著提升住院医疗服务效率，但并未对医疗质量造成不良影响（再入院率、病死率均无显著差异）[7]。同时，DRG为住院医疗服务评价提供客观数据和综合指标，实现医疗服务能力、服务效率和质量安全3个维度的量化评价[8-11]。除综合评价指标外，DRG数据为医院提供更宽口径的病种分类工具，有利于管理者更宏观地分析获取病种结构及变化趋势，并通过综合手段开展调控[3]。各级公立医院可通过信息系统实时监测病种结构趋势，并根据发展目标实施干预，推动医院高质量发展。

3.2 推动患者分级分类收治应合理统筹院内外资源，避免推诿患者

在政策层面，DRG支付改革与分级诊疗密切关联、相互促进；从实施效果看，DRG政策促进急慢分治和双向转诊[12-13]。本研究通过相应干预措施实现科室病种结构优化，但并不意味对建议疏解的病种拒诊或推诿。大型公立医院应合理统筹院内外医疗资源，推动患者分级分类收治；院内资源包括门诊、日间病房、普通病房，院外资源包括医联体或医共体医院等。对大型公立医院需要疏解的病种，可通过门诊治疗或手术、日间手术或转诊医联体的方式，为患者提供更优质、更便捷、性价比更高的诊疗服务。在DRG付费“同病同价”的背景下，上下级医院应密切协作，保障“愿转下去、能接得住、可转上来”[14]。

3.3 DRG支付改革的依据为病案首页，应持续提升首页质量

DRG与付费的基础是高质量的病案首页，后者的基础是医师正确诊断和病案编码人员正确编码[15-16]。DRG付费实施后，病案首页质量显著提升，提示DRG支付改革与病案首页质量相互影响和促进[17-18]。因此，在DRG付费的背景下，公立医院需从3个方面着手，持续提升病案质量：①临床医师的培首页训与考核；②病案编码人员的培养与支持；③抓住人工智能赋能的机遇[19]。医院的首页填写/编码辅助系统和质控系统配备已成常态，且已有智能系统推动病案首页质量提升的案例，但仍未达到人工智能应有的程度，管理者应抓住人工智能大模型暴发的机遇期，让病案质控更准确、高效和便捷[20]。

3.4 不同级别和类型的医院应根据医院发展目标和核心竞争力合理调整患者收治结构

医院病种结构调整应充分考虑医院的实际情况。本研究的样本为大型公立医院，病种结构调整的目标是提升CMI、增加疑难危重患者收治，统筹医联体资源，推动医院高质量发展和区域医疗服务能力提升。对二级或其他级别医联体医院，应从医院的发展目标和核心竞争力出发，将资源向优势病种倾斜，持续强化医院特色和核心优势。对专科医院，可参照以上路径执行。不同级别和类型医院的差异化竞争与区域医疗资源的联动优化，有利于推动中国医疗服务供给能力提升。

综上所述，以DRG数据为基础，通过趋势监测和综合干预，可实现CMI提升和病种结构优化；应推动分级诊疗，促进不同级别和类型医院的差异化竞争与区域医疗资源的联动优化。

作者贡献声明：张国杰、谭旭彤、周洲、高艺负责文章撰写，数据整理与分析；常青、龙笑、周炯负责选题设计，终稿审核与修订。

利益冲突声明：本文所有作者均声明不存在利益冲突。

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Effect analysis on disease structure adjustment in plastic surgery department of public hospitals based on DRG data

ZHANG Guojie1 TAN Xutong2 ZHOU Jiong2 ZHOU Zhou1 GAO Yi1 LONG Xiao3 CHANG Qing1▲
1.Department of Western Campus Affairs Management, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences, Beijing 100730, China; 2.Department of Medical Affairs, Peking Union Medical College Hospital,Chinese Academy of Medical Sciences, Beijing 100730, China; 3.Department of Plastic Surgery, Peking Union Medical College Hospital,Chinese Academy of Medical Sciences,Beijing 100730,China

[Abstract] Objective To analyze the effect of case mix index (CMI) and disease structure adjustment in plastic surgery department of public hospitals through monitoring and intervention based on diagnosis related group (DRG) data.Methods Discharged patients in Department of Plastic Surgery at Peking Union Medical College Hospital,Chinese Academy of Medical Sciences from 2018 to 2024 were selected as research subjects,from 2018 to 2021 was before intervention,and from 2022 to 2024 was after intervention.CMI,patient group admission structure,proportion of patients with comorbidities or complications before and after intervention were analyzed.Results Plastic surgery achieved continuous improvement of CMI,and continuous optimization of disease structure.CMI increased from 0.71 in 2021 to 0.95 in 2024;breast reconstruction and reconstruction surgery (JB1,weight 1.70),and facial and other skin and subcutaneous tissue reconstruction surgery (JC1,weight 1.23) increased from 13% in 2021 to 18% in 2024;patient admission ratio of other surgeries on the skin and subcutaneous tissue (JJ1,weight 0.37),non malignant proliferative diseases of head and neck/ear/nose/pharynx/mouth(DW1,weight 0.43),and surgery for the outer eye except for the eye socket(CD2,weight 0.29)decreased from 43%in 2021 to 8%in 2024;patients who had not been admitted were redirected to outpatient,day surgery,and medical consortium services;the proportion of patients with comorbidities or complications showed an upward trend,reaching a peak of 26.69%.Conclusion Based on DRG data,CMI improvement and disease structure optimization can be achieved through trend monitoring and comprehensive intervention;it should coordinate resources within the hospital and the region,promote hierarchical diagnosis and treatment,promote differentiated competition among hospitals,and optimize the linkage of regional medical resources.

[Key words] Diagnosis related group;Case mix index;Disease structure;Effect evaluation

[中图分类号] R197.3

[文献标识码] A

[文章编号] 1673-7210（2025）09（b）-0146-05

DOI：10.20047/j.issn1673-7210.2025.26.28

[基金项目] 北京协和医学院“中央高校基本科研业务费”项目（3332024019）。

▲通讯作者

（收稿日期：2025-06-09）

（修回日期：2025-07-17）