DRG专栏系列之四：DRG支付体系构建的国际经验借鉴（DRG分组篇） / 开普饭

DRG是一种运用统计控制理论的原理将住院病人归类的方法。它根据住院病人的出院病例，按照 ICD-10 的诊断码和操作码，参照出院时主要诊断、手术处置、年龄、性别、合并症或并发症、出院转归和住院时间等病情和诊治内容，采用聚类方法将临床特征、住院天数和医疗资源消耗近似的出院病人归类到同一诊断相关组，并规定各组的编码和制定各组相应的偿还费用标准的一种方法。

专栏作者：DRG资深专家、复旦大学公共管理博士后刘芷辰博士

个人履历：复旦大学公共管理后流动站、国家卫计委统计信息中心博士后工作站博士后。大健康领域资深战略专家。

近10年的互联网医疗和大健康领域战略咨询经验，曾在国内某上市IT解决方案与服务供应商担任战略咨询和科研业务发展总监职务，主导策划了面向大健康领域很多具有前瞻性的创新商业模式，曾前瞻性的预测了中国医疗支付尤其是DRG支付方式改革将成为中国十三五深化医改的关键举措。

曾以整体项目牵头负责人的角色，参与国内某地市级DRG医保支付方式改革的试点项目。帮助该市医保局构建了全市DRG支付体系改革的顶层方案设计，并落地信息化系统的工具支撑。

前期回顾：

《DRG专栏系列之一：DRG支付体系构建的国际经验借鉴（综述篇）》

《DRG专栏系列之二：DRG支付体系构建的国际经验借鉴（临床数据篇）》

《DRG专栏系列之三：DRG支付体系构建的国际经验借鉴（成本数据篇）》

各国 DRG 的分组逻辑，基本上沿用了美国DRG分组的思路。按照4个层级进行分类：

第一级分类是主要诊断类别 (Major Diagnostic Category，MDC) 的划分，主要依据的是临床的系统部位；
第二级分类是诊疗方式 (partition)的划分，一般分为手术类、医疗类，多数国家又将手术类按手术区域细分；
第三级分类是基本组 (Base DRG/Adjacent DRG)的划分，根据疾病的严重程度和治疗方式的复杂程度，将主要诊断和主要操作分到若干的基本组下；
第四级分类是细分组的划分，根据其他诊断、患者年龄、出院状态等要素，在每个基本组下分若干个细分组。对于自主研发 DRG 的国家，例如英国和波兰在分组逻辑上进行了适当的调整，将诊疗方式的划分放在了主要诊断类别划分的前面。

具体如下图所示：

图1 DRG分组流程

各国在进行DRG分组时主要考虑的分组因素包括临床因素、管理和人口学因素及资源消耗因素。其中在临床因素方面，疾病的诊断及后续的操作是其核心所在，也意味着在分组时疾病诊断分类和后续的手术等治疗方式分类应该是其最基本的分组变量。

大部分沿用美澳 DRG 体系的国家都将主要诊断作为最优先考虑的因素, 虽然各国对于主要诊断的定义并不完全相同，而对于一些自主研发DRG的国家 (例如英国和波兰等) 则将操作作为优先于诊断考虑的因素。

表1 DRG分组因素在典型国家的被考虑情况

总体而言，各国DRG的分组虽然都有本国自己的特征，但都需要遵循以下三个基本原则：

一是采集病案首页信息作为DRG分组的主要依据；
二是DRG的分组需要同时兼顾临床相似性和资源消耗相似性两个要素；
三是 DRG分组标准的统一和分组数量的可控。

DRG 分组是个复杂的系统工程，各国的分组体系都是在国家层面指定相关的行政或者研究部门出台统一的标准，更新维护工作也由国家统一管理，我国也不适宜建立多套 DRG分组应用在不同的领域，唯一的分组对于保证DRG改革的成功至关重要。

我国的DRG工作起步较晚，有机会充分学习借鉴其他国家经过实践和改良后的分组思路，然而大多数国家DRG分组数量的大幅增加发生在本国DRG多年的实践应用之后, 同时，一些国家过于精细的分组也在实际操作中遇到了阻碍。

因此，在我国DRG应用的初期需要始终坚持控制分组数量的原则，DRG 组数在初期不宜超过1000组，同时，在病案信息、成本信息不断完善的基础上，加快分组内容更新调整的步伐，以准确的反映临床实际。

围绕“统一分组、统一编码、统一成本核算标准”的原则，充分借鉴学习典型国家 DRG分组的成功经验，是建立符合我国国情的科学合理的DRG分组结果的关键。

一、主要诊断的确定及其对DRG分组的影响

主要诊断是决定DRG分组最基础的信息，也是保证DRG-PPS支付工作最重要的因素之一。DRG分组首先考虑患者的主要诊断，根据临床医师为患者作出的主要诊断确定患者分组的第1步，即MDC。如果主要诊断选择错误，将对后续的进一步分组产生极大的影响。

参考国外相关工作资料，CN-DRG课题组给出的主要诊断的定义是经研究确定的导致患者本次住院就医主要原因的疾病（或健康状况）。一般是对患者健康危害最大、消耗医疗资源最多及导致本次住院时间最长的诊断。主要诊断可以包括疾病、损失、中毒、体征、症状、异常发现，或者其它影响健康状况的因素。患者一次住院只能有一个主要诊断。

如果主要诊断的选择错误，将直接造成DRG的分组错误。隗和红和卢铭等（2015）根据北京市DRG专项检查的数据结果，选择存在问题的1940份病历，作为研究资料，重点分析了主要诊断、其它诊断、主要手术、其它手术等因素对DRG分组的影响，结果发现有问题的主要诊断对分组的影响率（主要诊断错误对DRG分组的影响率为41.83%）明显高于其它诊断、主要手术、其它手术。

造成主要诊断不正确的原因主要包括：疾病编码选择错误（如未合并编码、误编码、解剖部位过粗）、主要诊断与核心治疗不符（临床医师有时容易忽略患者本次就医的主要原因及主要治疗情况）、缺少诊断依据等问题。

因此，应加强对临床医师与编码员对主要诊断选择的培训，明确主要诊断应该是经研究确定的导致患者本次住院就医主要原因的疾病(或健康状况)。通常应选择那些在本次医疗事件中，花费医疗精力最多，对健康危害最大，影响住院时间最长的诊断作为主要诊断。

二、主要手术和操作的确定及其对DRG分组的影响

在正确选择主要诊断的基础上，还要强调主要手术和操作的选择。因为在DRG分组中对于不同的治疗方式会分到不同的DRG组中。在DRG分组中，即使诊断相同，治疗方式不同也会被分到不同的DRG分组中，即手术组、操作组，药物治疗组。因此，按照相关治疗方式进行分组时，主要手术和操作的选择就显得十分重要。

主要手术和操作的定义一般是指患者本次住院期间，针对临床医师为患者作出的主要诊断的病症，所施行的手术或操作。按照操作的目的，将操作分为诊断性操作和治疗性操作。诊断性操作是指以明确疾病诊断为目的的检查操作。治疗性操作是以治疗疾病为目的的非手术性操作。填写手术及操作时应包括诊断性操作和治疗性操作。

主要手术及操作的选择原则：

（1）主要手术及操作的选择一般要与主要诊断相对应，即选择的主要手术或操作是针对主要诊断的病症而施行的。

（2）一次住院中多次手术、多次操作的情况下，主要手术或主要操作一般是风险最大、难度最高、花费最高的手术或操作。

根据主要手术或操作的不同，可能会影响主要诊断的选择，进而对DRG分组产生影响。如患者做了颅内动脉瘤栓塞术，上报主要诊断为脑梗死，实际应为椎动脉动脉瘤，明显存在主要诊断与主要手术操作不符问题。

三、其他诊断及其对DRG分组的影响

其他诊断是指住院时并存的、后来发生的或是影响所接受的治疗和（或）住院时间的情况。其它诊断包括并发症和伴随症。

并发症是指与主要疾病存在因果关系，主要疾病直接引起的病症。伴随症是指与主要疾病和并发症非直接相关的另一种疾病，但对本次医疗过程有一定影响。

由于其他诊断的不同，判断患者是否伴有重要的并发症或合并症（MCC）、伴有一般的并发症或合并症（CC）、或不伴有CC，以区分患者的病情轻重。同样的病种和治疗方式，由于年龄不同、是否伴有MCC或CC或者没有CC都会影响到患者的最终分组结果。因此CC和MCC更多的反映了病例之间的疾病严重程度、整体治疗方案、医生诊疗水平以及消耗医疗资源和预后的不同。

如果在DRG分组过程中，不能准确通过其他诊断反映病人病情的实际严重程度，势必影响DRG分组的科学性以及权重计算的科学性，也会影响医疗费用中医保基金的支付标准的确定。

为了更好的区分疾病的严重程度，澳大利亚AR-DRGs体系除主要诊断外，对每个病人的病案记录中的其它诊断都通过模型化的方式进行疾病严重程度的区分研究（先后有两个病人临床诊治复杂程度的模型，分别是PCCL模型和ECC模型）。

四、DRG的分组逻辑与分组效度评价

1. DRG的分组逻辑

国际上各版本的DRG在分组的基本逻辑上大体接近，即主要都是按照3步骤的分类策略：即先将病例按照主要诊断进行分类，形成以解剖和生理系统为主要分类特征的MDC；然后，综合考虑主要诊断和主要操作，将病例细分为ADRG(adjacent diagnosis related groups)；最后，综合考虑病例的其他个体特征、合并症和并发症，将ADRG细分到DRG。

上述三个步骤的分类过程，都结合了临床专家的经验和统计分析工作，但不同步骤的方法有所侧重。前两个步骤，即MDC到ADRG的过程，主要工作是请各个专业的临床专家根据其临床经验，根据“临床过程相似、资源消耗相近”的原则，对不同类型的疾病和操作进行分类。而最后一个步骤，即从ADRG到DRG的过程，则主要是通过统计分析寻找分类节点，对病例类型进行细分的过程，同时辅以临床专家的评价。

2. DRG的分组效度评价

（1）组内差异的评价

国际上通常把变异系数（Coefficient of Variation ，CV）作为从ADRG到DRG寻找分类节点的标志。变异系数是一个数据集的变异指标与其平均指标的比值, 其中变异指标可以是全距、平均差或标准差等，最常用的是标准差，此时计算公式为 CV=标准差/均数。CV 作为一个衡量数据集中各观测值变异程度的统计量，CV 值越小表示每个DRG组的组内变异越小，组内同质性越好。

以CN-DRG分组过程为例，选择的变异系数的目标变量是住院医疗费用或住院时间。其计算公式为：

考虑到医疗费用及住院时间多为偏态分布，在计算变异系数之前，通常需要对数据进行“裁剪”（trimming）以去除特殊值（outliers）并调整数据的分布。裁剪数据的方法采用国际上通行的“中间区间法”（inter quartile range,IQR）。

其计算公式是：低位点＝Q1－0.5✕（Q3－Q1），高位点＝1.5✕（Q3－Q1）+ Q1。

其中，Q1是指前25%的数据，而Q3是指前75%的数据。在高低位点之间的数据进入变异系数的计算，而在高低位点以外的数据被去除。

国际上把某一DRG的目标变量组内变异系数（CV）是否小于1作为评判组内一致性的标志。其值越小, 说明组内变异小，组内同质性好。具体如图：

图2 CN-DRGs从ADRG到DRG的分组过程示意图

（2）组间差异的评价

组间差异的评价方法一般通过计算方差减少量(Reduction in Variance，RIV) 评价DRG模型分组组间差异，其计算公式为：

RIV=(总离均差平方和－n个子集的总离均差平方和的合计)／总离均差平方和

RIV 通过计算一个数据集被分解为 n(n≥2)个子集后子集间的变异占总变异的比值来反映组间的异质性（实质上，RIV 值等同于组间方差占总方差的比值），RIV的值越大表示组间异质性越强，分组效果越好。

（3）分组模型是否成立的评价

采用特定的方法建立 DRG模型后，需要进一步检验模型是否成立。常用的方法是检验每个DRG组的住院费用是否不全相同，如果检验结果的P值<0.05，说明每个 DRG组的住院费用不全相同，可认为分组模型成立。由于住院费用一般不服从正态分布，检验的方法多采用秩和检验，或将住院费用取自然对数使其近似服从正态分布后采用方差分析。

另外，还有学者尝试采用ROC曲线对DRG模型的分组效果进行评价。

ROC曲线是指受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve)，是一个反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，通过用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，以敏感性为纵坐标并以特异性为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高，但对于ROC曲线能否用于从多个分组模型中选出最优模型仍有待进一步论证。

总体而言，我国目前的DRG分组模型及评价方法的研究仍处于相对比较初级的阶段，分组模型大部分是直接复用或在国外的成熟模型基础上进行改良之后的结果，常用DRG模型的评价方法也仍存在着一些不足，需要对现有的评价方法进行改进，以期得到能够从多个分组模型中选出最优模型的方法。

五、DRG分组的持续优化与更新机制

DRG分组的基础是临床诊疗的实际情况和成本发生的实际情况，随着医学科学的进步，临床诊疗手段、诊疗模式的改进，新药、新技术的出现，都将使疾病诊疗的资源消耗不断发生变化。医疗服务成本亦会随着社会发展自身产生结构性变化。因此，DRG分组本身也需要进行持续的动态更新和不断优化，以真实反映临床实际和资源消耗的情况。

各国在实行DRG支付时，也都会结合本国数据特点和实际情况，构建DRG分组的持续优化与更新机制。

以澳大利亚为例：

澳大利亚于1988年开始引进 DRG，用于医院内部及院际间评估。1991年,成立澳大利亚病例组合临床委员会( ACCC)，统筹病例组合方案的研究。

1988-1993年,联邦政府投资2930万澳元支持相关的研究，从而产生具有澳大利亚特色的疾病诊断相关分组( AN- DRG) 。

1992年，又研制出具有527个 DRG的AN-DRG 1. 0版，并从当年7月1日起，全国实行按DRG－PPS对医院进行费用补偿。

随着1992年7月首个DRG的颁布，澳大利亚国家DRG分类系统每年修订一次。1993年推出具有530个DRG的 AN-DRG 2. 0 版；

1995 年又推出了增加到 667个DRG的AN-DRG 3. 0版。当澳大利亚决定采用疾病和相关健康问题国际统计分类法( ICD-10) 和新的分类程序后, 又对 AN-DRG 作了大范围的修订。

1998 年AN-DRG 被更为完善的澳大利亚改良版疾病诊断相关分组 ( AR-DRG) 替代。

此后，每2年修订一次，使用至今。

AR-DRG 的发展是一个不断变化的过程。它由健康和老年部提出，并与澳大利亚病例组合临床委员会(临床分类和编码) 、健康分类国家中心、地区卫生机构及其他组织进行磋商。

澳大利亚每一版DRG分类系统都有相应的ICD编码标准。 2015的AR-DRG版本8进行了重大变化，引入了新一期的临床复杂性模型ECC模型，在相邻的DRGs中承认并允许成本的变动。

德国的G-DRG自2003年起至今已经历了15个版本的更新，G-DRG系统也是一个渐进学习并持续改善的系统。

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本文中的大部分观点属于刘芷辰博士个人博士后课题研究成果，所引用的文章及观点属于作者在公开渠道获得的文献作者的观点，未经许可，禁止进行转载、摘编、复制及建立镜像等任何使用。

文 | 刘芷辰

编辑 | 郝雪阳

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