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临床医师工作量评价是深化医疗卫生体系改革，优化绩效考核和职称评审机制，推动公立医院高质量发展的重要抓手[1]。为了引导医师回归临床，2021年起，山东省卫生职称评价标准改革，将门诊工作量、出院人数、出院患者手术人次等临床工作数量作为医师晋升职称的“门槛”条件，在此基础上再综合考量科研、荣誉等业绩，从而构建了一个综合的评价体系。疾病诊断相关分组（diagnosis related group，DRG）是以诊断为基础并综合考虑合并症与并发症、手术及操作等因素，对资源消耗相近的病例以相同的标准付费的一种支付方式，并通过相对权重（relative weight，RW）、病例组合指数（case mix index，CMI）、时间消耗指数（time consumption index，TCI）、费用消耗指数（cost consumption index，CCI）等指标反映病例收治难度及资源消耗水平[2-3]。随着DRG在山东省的全面推行，医疗机构的运营模式正从“规模扩张”向“提质增效”转变，这对医务人员的临床能力、工作效率和服务质量提出了更高要求，现行的工作量评价标准难以适用于临床医师工作量评价的需要。本研究将能够体现临床医师收治病例效率的难度的DRG相关指标纳入临床医师工作量评价模型中，以探讨其在临床医师工作量评价及职称评审中的实际应用价值。

1 资料与方法

1.1 研究现场与选院依据

本研究选取山东省某三级传染病专科医院作为研究现场，其作为区域内重要的传染病防治中心和山东省首批DRG付费改革的试点单位，自2023年全面推行DRG管理以来，已建立起一套连续、完整且经过多方校验的高质量数据采集与质量控制体系，为保障研究数据的可靠性与准确性奠定了坚实基础。且该院以内科为主导的病例结构为探索DRG评价体系在非手术科室占主体的医疗环境下的适用性提供了典型的现实情境，研究成果对于广大同类型专科医院具有一定的借鉴意义[4]。

1.2 研究人群的纳入及排除标准

为确保研究人群的同质性及评价结果的公平性与可比性，本研究制订了明确的纳入及排除标准。研究对象限定为2023年1月至2024年12月该院全职在职、持续从事临床工作的主治医师，该周期内在岗时间 ≥24个月且主要执业范围为临床科室的医师；同时，为保障评价基于充足的工作量，年主管住院病例数＜10例的医师，以及规培、进修、兼职医师和研究期间离职、长期病假（超过6个月）或转至非临床岗位的医师均排除。经上述标准筛选，最终以229名主治医师为研究对象，以该院2023—2024年全部出院患者病案首页为原始数据，对上传至医保局医保结算清单收集系统的病案首页数据进行提取分析。研究对象科室分布情况见表1。

为确保研究数据的安全性与合规性，本研究对所有涉及个人与患者的敏感信息执行了严格的数据脱敏流程。具体措施如下：首先，对纳入研究的229名主治医师的工号进行了彻底的去标识化处理，通过生成不可逆的随机唯一编码予以替换，确保在任何分析环节均无法追溯到具体个人。其次，研究中所使用的病案首页及DRG相关数据，均在数据分析前删除了所有患者的姓名、身份证号、住院号等直接标识符及出生日期等部分准标识符，仅保留分析所必需的临床与统计字段。所有数据处理与分析工作均在医院内部受保护的服务器上进行。

本研究根据国家医疗保障局《疾病诊断相关分组（CHS-DRG）细分组方案》的核心逻辑与样本医院临床实践，确立了科室分组规则：将主要依赖手术操作完成诊疗的科室，如普外科、骨科、妇科等归为外科系统；将诊疗活动以药物及非手术综合管理为主的科室归为内科系统，其中，因样本医院未设独立新生儿科，其儿科病例结构与诊疗模式与内科高度相似，故将其纳入内科系统；将收治危重患者、提供生命支持的ICU和急诊科独立为重症系统[5]。最终，研究对象被划分为内科、外科及重症三大系列进行后续分析。其中，内科医师人数最多为140名，主管病例数占比51.97%。

1.3 研究方法

1.3.1 评价指标选取经查阅文献并结合多名临床科室专家意见，在充分考虑工作量、技术难度和诊疗效率3个方面的基础上，选取总例数、总权重、DRG组数、CMI、高风险病例占比、时间消耗指数、费用消耗指数共7项指标进行临床医师工作量评价[6]。见表2。

1.3.2 评价指标赋权 ①熵权法。本研究采用熵权法对临床医师工作量指标进行客观赋权。首先对7项指标的原始数据进行标准化处理，消除量纲差异。随后计算各指标的信息熵（Ej），熵值越小表明该指标数据离散程度越高、提供的信息量越大。根据熵权公式

计算权重系数，其中1-Ej为信息效用值[7]。结果显示，各指标权重分布差异显著：高风险病例占比权重最高为0.29，反映其数据变异程度大、区分能力强；总权重次之，为0.20；病例数、DRG组数权重为0.17；CMI值权重为0.14；时间消耗指数和费用消耗指数权重最低均为0.01。该方法通过数据自身特性客观确定权重，避免了主观偏差。②德尔菲法。本研究采用德尔菲法对原始权重进行系数赋予，邀请内科、外科及重症医学科共15名权威专家进行打分，专家均具有副高以上职称且有10年以上临床经验，构成情况见表2[8]。通过匿名问卷进行3轮意见征询：首轮由专家独立提出系数建议，经课题组汇总分析后反馈中位数及四分位数[M（P25，P75）]；次轮专家参考群体意见修正观点，针对分歧指标进行重点讨论；第3轮达成最终共识。三轮后各指标变异系数均＜0.25，Kendal系数为0.52（P＜0.001），表明专家意见具有高度一致性[9]。内科收治患者病例多，轻症占比较高，因此要提升高风险病例占比，将系数设置为1.3；外科则需要重点考察手术情况，手术组CMI值比内科组高，因此要侧重CMI值，将系数设置为1.5；重症科侧重于抢救的时间和效率，因此要强化时间消耗指数和费用消耗指数，将系数分别设置为1.4和1.6。经专家系数调整后，内科高风险病例占比权重增至0.334，外科CMI值权重达0.196，重症科时间消耗指数权重提升120%，权重呈现明显学科特征。因多数医师在时间消耗指数和费用消耗指数两项指标上表现趋同，离散度较小，在经过专科系数校正后权重较低，但是对不同科室诊疗效率和资源合理使用的评价仍有意义，故予以保留。见表3～5。

1.3.3 建立评价模型本研究采用秩和比法（rank sum ratio，RSR）对医师工作量进行综合评价。首先基于熵权法与德尔菲法确定专科系数调整后的权重，对各评价指标进行归一化处理，消除量纲影响。随后按以下步骤建立RSR模型：①对内科、外科、重症医学科3个专业类别的指标数据分别进行编秩，最优值为最高秩次；②计算加权秩和值（weighted rank sumratio，WRSR），即各指标秩次与其调整后权重的乘积之和；③计算RSR=WRSR/（m×n），其中m为指标数，n为评价对象数；④通过概率单位转换将RSR值转换为对应的概率单位Probit值[10]；⑤计算每个医师个人RSR值与该医师主管病例数的比值，得到例均RSR；⑥将所有医师按照科室类别分类，分别通过概率单位转换将例均RSR值转换为对应的概率单位Probit值[10]，参照田凤调学者建议将Probit值＜4划分为“优秀”，4～6划分为“良好”，＞6划分为“待改进”[11]。

1.4 统计学方法

采用R 4.0软件进行数据分析。符合正态分布的计量资料采用均数±标准差（

）表示，比较采用t检验；不符合正态分布的计量资料采用中位数（四分位数）[M（P25，P75）]表示，比较采用单因素方差分析。计数资料采用例数和百分率[例（%）]表示，比较采用χ2检验。采用克隆巴赫Alpha系数评估基于DRG指标构建的评价模型的内部一致性信度；通过Spearman相关系数分析专业组评审意见与最终评价等次的相关性；采用Kappa一致性检验比较基于DRG的新评价体系与现有评审方法的分类结果一致性。Kappa值范围为-1～1，通常0.21～0.40表示一致性一般，0.41～0.60为中等一致。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 评价指标赋权排名情况

根据RSR分值评价结果，229名临床医师的RSR得分分布集中，呈现出以均值为中心的良好聚集性，两极分化现象不明显。见图1。通过单因素方差分析发现，在排除规模效应后，不同类别临床医师的例均RSR值比较差异有统计学意义（F=63.21，P＜0.01）。具体而言，重症医学科医师的例均RSR值最高，内科医师次之，外科医师最低。各科室医师例均RSR值的分布特征见图2。

2.2 各分档工作量评价指标数据

根据分档结果，229名临床医师中评为“优秀”“良好”和“待改进”的分别为36名（15.7%）、157名（68.6%）和36名（15.7%）。χ2检验显示，不同科室医师的绩效分档分布差异无统计学意义（χ2=0.192，P=0.996），提示分档结果在不同科室类别间分布均衡。分布情况见表6。基于对各类别、各档次医师关键工作量指标的分析，其分布呈现出与专业特征高度吻合的模式。内科体系中，“优秀”档医师在病例数、总权重和DRG组数上表现突出，同时保持最低的时间与费用消耗指数，呈现高效高产特征；“良好”档医师虽承担较高病例难度和高风险病例占比，但资源消耗相对较高，存在效率优化空间；“待改进”档医师各项指标均不突出。外科体系中，“优秀”档医师在工作量和高风险病例占比方面均居前列，其相对较高的费用消耗可视作复杂诊疗的合理投入；“良好”与“待改进”档医师虽费用控制较好，但工作量存在明显差距。重症医学科中，“优秀”档医师通过高工作量和相对最优的效率控制实现绩效领先，而“待改进”档医师尽管面对最高风险病例，但工作量严重不足。整体而言，该分档结果反映了不同专业的临床工作特点，实现了跨科室工作量评价的公平性与专业性。见表7。

2.3 排名与实际结果比较

目前山东省职称晋升标准的工作量部分评价依据主要参考鲁卫人才字〔2023〕3号《山东省卫生健康委员会山东省人力资源和社会保障厅关于印发山东省卫生系列高级职称评价标准条件（试行）的通知》，非手术为主临床专业住院部分工作量评价标准主要侧重于出院患者人数，手术为主临床专业住院部分工作量评价标准主要侧重于出院患者人数和出院患者手术/操作人次。2024年，样本医院共计25名主治临床医师参加职称评审，最终11名通过评审，14名未通过评审，通过率为44%。

在工作量评价中引入DRG相关指标后，若将“优秀”档次设为评审通过标准，结果显示整体通过率为16%。从档次匹配情况来看，“优秀”档医师全部通过评审，匹配率达100%；“待改进”档医师亦全部未通过评审，匹配率同样为100%，显示了两端群体的高度一致性。然而，“良好”档医师的匹配率仅为55%，反映出该群体在DRG指标下的表现存在较大分化。总体匹配率为64%。进一步分析显示，该评价模型具有良好信度（Cronbach’s α=0.655），且专业组意见与最终等次呈中等程度正相关（Spearman系数=0.419，P=0.037）。Kappa一致性检验结果（Kappa=0.299，P=0.036）表明，基于DRG的新评价体系与现有评审方法之间存在系统性差异，反映出DRG指标在诊疗效率与技术难度方面对现有评审体系形成了有效补充。

针对不匹配的情况，通过个案分析，具体原因见表8。

第1对个案显示，医师082与医师087同属内科医师，且Probit得分相近（分别为5.09与5.04），提示二者的临床综合工作量处于同一水平，且医师087略占优势。但医师082因具备2项核心科研论文及1项荣誉表彰通过评审，医师087因无相关成果未通过，反映科研产出在评审中具有决定性作用。

第2对个案中，医师001（高工作量）与医师022（高难度、高效率）的Probit值分别为4.61与4.51，医师022优势更大，但未能通过评审，提示评审体系对工作数量的偏好高于对技术难度与诊疗效率的考量。

3 讨论

3.1 DRG评价体系的科学性与专业适配性

本研究基于DRG指标构建的医师工作量评价体系呈现出良好的统计学分布特性，评价结果符合自然分布规律，各档次医师分布比例适当，能够客观反映临床工作量的实际分布特征[12]。在方法学上，通过引入例均RSR这一指标，有效消除了单纯病例数量对评价结果的影响，使得专注于疑难危重病例诊疗的医师不会因病例数较少而在评价中处于劣势，同时也避免了某些科室因疾病谱特点而天然占据数量优势的系统性偏差。本研究结果显示，重症医学科、内科与外科的分布结果呈现出与传染病专科医院相对吻合的特征：重症医学科主要收治呼吸衰竭、败血症等危重患者，凭借高难度病例在有限例数下实现高权重产出而居首；内科以结核病、肝炎等慢性传染病管理为主，通过标准化临床路径实现规模与效率的最佳平衡，位居中游；外科则受限于服务体量、疑难病例占比等结构性因素，尽管单例手术复杂度较高，但整体排名相对靠后。这一符合专科特点的分布格局印证了DRG指标体系在传染病专科医院应用的专业适配性，表明该评价体系不仅具有统计学上的稳健性，更能准确捕捉不同专业的临床价值，为跨科室比较提供了科学依据[13-14]。

3.2 DRG指标体系对优化职称评审的补充价值

现行职称评审作为综合性的评价体系，其考察维度往往倾向于可量化的科研成果与各类荣誉，工作量评价也多依赖于门诊量、出院人数、手术量等单一数量指标，易导致收治疑难危重病例的医师因病例数量不足或科研产出有限而处于劣势[15-17]。针对这一结构性偏差，本研究引入的DRG指标体系通过构建聚焦“质量、效率、难度”的评价新维度提供了有效补充。基于例均RSR评选出的“优秀”档医师，其病例总数依然保持最高，这既表明优秀临床医师能够实现质量与数量的统一，也印证了该模型能够精准识别“既多又好”的临床核心群体，能有效将传统体系中因数量不突出而被忽视的“高质”医师，与单纯“高量”的医师区分开来。因此，DRG指标体系的引入并非取代原有框架，而是通过建立客观、量化的临床价值评估标准，为推动职称评价从“重数量、重科研”向“重质量、重技术、重效率”的综合导向转变提供了科学依据，最终引导医师真正回归临床实践。

3.3 国内职称评审改革经验的对比与借鉴

近年来卫生职称改革强调“破除唯论文、唯学历、唯奖项、唯‘帽子’”核心原则，突出了临床实践导向，本研究充分借鉴了北京市将病案首页数据应用于职称评审的实践经验，以及上海市强调临床能力为主的评价理念，通过DRG指标构建量化评价体系。同时，广州市将疑难危重病例救治和新技术应用作为评审要素的做法，为本研究未来纳入临床“代表作”评价提供了明确的方向指引[18-21]。同时，本研究也发现现行卫生职称评审中存在的不同专业间评价标准难以统一、质量指标数据缺失等共性问题，这进一步印证本研究通过将各科室类别医师的例均RSR值分别转换为Probit值并进行分档具有一定的必要性与科学性，能够有效实现科室间的公平比较。这些发现为深化卫生职称改革提供了实证依据[22]。未来研究可在卫生人才评价改革的整体框架下，进一步优化指标体系，既保持量化评价的客观性，又充分体现不同专业卫生人才的特点和价值，推动建立更加科学、公平的卫生人才评价体系。

3.4 研究不足与展望

本研究构建的DRG医师绩效评价体系虽在传染病专科场景中验证了应用价值，但仍存在以下局限性：①模型在综合医院、基层医疗机构及新生儿科等特殊专科的适用性还需进一步验证；②现有指标体系侧重技术难度与诊疗效率维度，尚未纳入并发症发生率等质量安全指标；③针对不同职称层级和机构类型的差异化权重配置仍需完善[23]。未来研究将致力于构建融合质量安全指标的综合评价框架，建立适配不同医疗机构、职称层级与专业特点的动态权重体系，最终形成更具科学性、完整性和适应性的医师工作量评价系统，为医疗卫生人才评价体系提供补充。

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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【作者机构】	¹山东大学附属公共卫生临床中心； ²山东省卫生科技与人才发展中心
【分类号】	R197.32
【基金】	山东省医药卫生科技项目（202315021676）山东省卫生健康人力资源管理研究项目（2025RLZY046）。

基于秩和比法的DRG相关指标与临床医师工作量评价体系构建研究

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