□ 冯晓莉 FENG Xiao-li 朱健倩 ZHU Jian-qian

For scientific evaluation of DRGs performance assessment data of the clinical departments, the medical services of department transferring patients were divided by time. Department transferring was included as the indicator of DRGs performance assessment data of the clinical departments. The number of discharge cases, intractable cases, and case mix index of the clinical departments were calculated to reflect the workload and service cost of clinical departments scientifically and reasonably.

疾病诊断相关组(Diagnosis Related Groups，DRGs)是目前业界公认的比较先进、科学的医院评价工具，其根据患者的年龄、性别、住院天数、临床诊断、病症、手术疾病严重程度、合并症和并发症及转归情况，将患者分入不同的诊断相关组，即DRGs组。对每个组赋予一个权重，即病例权重值(RW值)，该权重值代表了治疗该DRGs组病例的复杂程度和消耗资源的程度。RW值越大，代表DRGs组的复杂程度越高，消耗医疗资源越多[1]。分析RW值较大的病例所占总分析病例的比例，代表了疑难病例的治疗能力。病例组合指数(Case Mixed Index，CMI)是将所有的病例进行分组，通过加权平均计算得出，其代表着医院和科室的综合医疗水平。因DRGs数据具有客观性、公平性、可比性等特性，各家医院也趋向于应用DRGs数据进行医院内部的绩效考核评价，并据此作为科室医生绩效考核的依据。

某省自2017年初开始实施DRG绩效评估，在应用DRGs数据对医院各科室及医师的考核评价中，要真正做到公平公正，还要考虑到转科出院的患者，考虑到转经科室所做的贡献率。目前，由于DRGs数据应用于院内绩效考核评价还处于探索阶段，对转科患者的科室贡献率尚未形成统一的算法。以某医院为例，DRGs绩效考核平台的数据仅以出院科室为统计口径，而没有转经科室对转科患者诊疗情况所耗费资源的核算，不能科学、全面地反映各临床科室的医疗水平。目前，DRGs组的分组算法未向各医疗机构公布，因而各家医院如何分解各转经科室对同一患者诊疗情况的贡献率仍有待于进一步研究。本文应用时间分割法，对转科患者的住院天数进行分割，将转科患者的RW值进行分段统计，体现在各转经科室的CMI计算中，更加科学、全面地反映各临床科室的医疗水平。

资料来源与方法

1.资料来源。某三甲医院DRGs平台数据，2019年1月—9月全部出院患者信息，包括DRGs组别、RW值、入院科室、出院科室、入院时间、出院时间、住院天数等。由于目前DRGs平台数据未对转科情况进行统计，故需通过医院病案系统导出该时间段出院患者的转科情况进行匹配统计。2019年1月—9月，全院临床科室37个，剔除日间病房，纳入本次统计范围的全院36个科室，出院患者共55700人次，其中涉及转科的科室35个。

2.采用传统法计算的科室CMI值公式

i为该科室的出院患者DRGs组数。

1.3 采用“时间分割法”计算的科室CMI值公式

注：n为该科室转经的人次，采用Excel 2010对数据进行统计

传统法与时间分割法计算的科室DRGs数据比较

转科患者分段统计前后相关绩效考核数据比较见表1。

1.科室诊疗人次的比较。出院人次是各科室工作量的最基本指标，传统法计算的出院人数为期内在本科室出院的患者人次，包括转入患者，不包括转出患者；时间分割法计算的出院人数，将转科患者一次住院的人次数“1”按各科室住院天数比例分割给各科室。因此，存在转科患者的临床科室，采用时间分割法计算的出院人次不是整数(在本文中为保持数据一致性，我们将时间分割法计算的出院人次取整比较)，有的大于传统法计算的出院人次，有的则相反。然而，时间分割法计算的全院患者出院人次，增长最多的科室A1，增加了46.33%，减少最多的科室A36，减少了12.20%。

2.科室疑难病例人次的比较。RW值反映疾病的严重程度、诊疗难度和消耗的医疗资源情况，是同一个相对权重。在某省DRGs绩效考核评价中，将RW＜2的病例定义为一般病例，RW≥2的病例定义为疑难病例。因此，某医院以RW≥2的病例作为科室收治疑难病例情况的考核。从表1中可以看到，经过时间分割法计算的科室疑难病例人次，有10个科室的疑难病例人次变化比例在10%以上，疑难病例人次增加最多的科室A34增加41人次，减少最多的科室A2、A7分别减少了28人次。

3.科室CMI值的比较。病例组合指数CMI值为科室总权重与科室总病例数之比，可以客观地反映科室收治病例的整体技术难度，即CMI值越大，说明该科室整体收治病例的难度越高。CMI值是一个均数，调整前后的变化幅度较小，但是从表1中可以看到，有6个科室的CMI值变化幅度在1%以上，其中变化幅度最大的科室A1，CMI值下降了4.9%，增福最大的科室A7，CIM值增加了1.15%。

讨论

DRGs的基本理念是将不同疾病类型、不同治疗方式，以及不同的病例特征区分开进行分组，不同组别的病例需经过权重调整后再进行比较，以保证绩效体系评价结果的可靠性。但将DRGs应用于医院内部绩效考核中，还有很多实际问题未能解决，如转科患者的绩效权重对转经科室的分配，需要进行探索。

1.住院患者转科的现状。随着医学科学的发展，各个专业向精细化方向发展，医院医疗规模越来越大，多学科合作的发展，住院患者转科现象也越来越多[2]。医院2019年1月—9月住院患者55700人次(剔除日间病房)，涉及转科科室35个。主要的转科原因有：(1)由于患者病情加重需要进入危重医学科治疗；(2)患者病情好转后，由危重医学科转入普通病房治疗；(3)内科收治的患者需手术治疗转入外科；(4)外科收治的患者需保守治疗转入内科；(5)由于患者某些并发症或合并症状的加重，需转入相应专科进行治疗等。转科患者的流向有以下几种情况：(1)患者转入某科室后又转回原科室；(2)患者转到第三个科室治疗；(3)患者转回原科室后又转往其他科室；(4)患者在两个科室之间存在反复转科情况，如病情加重时转入危重医学科，病情稳定后转回原科室。

2.分段统计转科患者对DRGs数据用于绩效考核的重要性。涉及转科的考核数据主要有出院患者数、平均住院日、床位利用率、疑难病例数、CMI值等。其中平均住院日、床位利用率数据在医疗业务报表中生成时已经考虑了转科因素，疑难病例人次和CMI值与DRGs分组相关。

2.1 疑难病例数与转科的相关性。通常情况下，转科患者病情较为复杂，并发症比较多，通常分入的DRGs组RW值比较大，对科室的绩效考核产生的影响也较为显著。通过对2019年1月—9月出院患者DRGs分组数据计算，全院涉及有转科患者的35个科室中，疑难病例数变动在10人次以上有7个科室，其中对A34科室影响最大，疑难病例人次统计减少了41人次，A2、A7科室的疑难病例人次增加最多，分别增加了28人次。

2.2 转经人次对分段计算科室CMI值的影响。理论上转经人次越多，分段计算科室CMI值比传统法计算的科室CMI值，会发生更大变化。(因CMI值较小，我们以1%以上的变动视为变动较大)。从分析数据来看，全院有A1、A2、A3、A7、A33、A34这6个科室变动在1%及以上，其中A2科室变动最大，CMI值降低了7.15%，A7科室升高最多，升高了1.15%。

2.3 科学考评科室DRGs绩效考核数据。疑难病例诊疗情况是一个学科诊疗能力的体现，在此基础上计算出的CMI值能够客观反映科室收治病例的整体难易程度，因而RW≥2的例数和CMI值两个指标是反映医院医疗质量和管理水平的重要指标。科学计算RW≥2的例数和CMI值，是医院绩效管理的重要环节。计算方法的科学性、客观性、公正性，使得临床科室以及医院管理层能够较为准确地掌握各科室的临床管理情况，从而进一步制定合理的医院管理制度与决策，进一步优化资源配置，实现医院效益的最大化。

3.存在的不足。因患者的个体差异性，各学科疾病诊疗的难易程度缺少度量工具，涉及转科的住院患者，各转经科室对诊疗过程的贡献率目前很难用统一的标准来衡量。对不同学科诊疗水平及诊疗能力的考评，尚需要通过探索其他指标进行评定，如何科学精确分配各转经科室对患者诊疗过程的权重，需要进一步研究和探索。

表1 转科患者分段统计前后相关绩效考核数据

实际情况中，因某些特殊原因存在当日转经某一科室的情况，在这里，我们把当日转入转出的转科情况视为无效转科，因而我们在表1中可以看到，虽然某些科室转经人次较多，但是CMI值在校正前和校正后的变化并不明显，疑难病例的奖励人次也未发生明显变化，如科室A5和A15等。