基于诊断相关组（DRGs）和全球预算的医院支付对资源使用和医疗质量的影响：中国案例研究
Suwei YUAN
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MA^(1) M A^{1} 1.上海交通大学医学院公共卫生学院，中国上海 2.中国上海交通大学中国医院发展研究院 3.上海师范大学哲学、法学与政治学学院，中国上海 4.上海中医药大学附属龙华医院质量控制部，中国上海 *通讯作者：电子邮件：majin@shsmu.edu.cn
(2018年1月12日收到；2018年3月14日接受）
摘要 背景：中国开展了多项试点工作，将医院支付机制从传统的基于成本的回顾性制度转变为基于疾病诊断相关分组（DRG）的前瞻性制度。本研究调查了 DRG 支付改革对中国中山全球预算的影响。研究方法从当地两家最大的三甲医院中选取了 2895 名急性心肌梗死（AMI）患者，其中 727 人在支付改革前出院，2168 人在支付改革后出院。采用差分回归（DID）模型评估政策对患者经皮冠状动脉介入治疗（PCI）的使用、医院支出、院内死亡率和出院后 30 天内再入院率的影响。结果显示支付改革后，患者的经皮冠状动脉介入治疗使用率和住院费用迅速增加。以未参加当地医保的患者为参照，当地医保患者的 PCI 使用率在改革后显著下降了 4.55% （95% 置信区间 [CI]：0.23, 0.72），医院总支出也显著下降了
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986.10
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$986.10(b=-0.15,P=0.0037) \$ 986.10(\mathrm{~b}=-0.15, \mathrm{P}=0.0037)
Keywords：疾病诊断相关分组（DRGs）；全球预算；医院支付改革；中国
导言 支付机制产生了激励机制，以影响医疗系统中提供者和需求者的行为 (1)。经测试，诊断相关分组（DRGs）是通过减少可避免的医疗服务和提高生产率来节约医疗成本和提高医院效率的有效工具
(
2
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3
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(2,3) (2,3)
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(1,4) (1,4) 迫于财政压力，世界各国纷纷采用这种支付方式来重塑医院的筹资机制
(
2
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5
,
6
)
(
2
,
5
,
6
)
(2,5,6) (2,5,6) 2009 年，中国政府宣布改革医院支付机制，从以成本为基础的回顾性制度改为以 DRG 为基础的前瞻性制度，旨在为人民提供可负担得起的医疗服务（7）。2011 年，国家发展和改革委员会（NDRC）发布了一份包含 104 种诊断/手术的参考清单，以指导地方政府的 DRG 试点工作（8）。而在 2017 年，这一清单扩大到
320
(
9
)
320
(
9
)
320(9) 320(9) 在此背景下，许多地方政府启动了不同类型的 DRGs 支付试点（10）。截至 2016 年，中国大陆 32 个省份中已有 20 个实施了某种 DRGs（10）。然而，这些支付改革模式大多仍处于起步阶段，而且是在部分医疗系统
(
11
,
12
)
(
11
,
12
)
(11,12) (11,12) 中山市于 1999 年建立了社会医疗保险制度。起初，所有医疗费用均采用按服务收费（FFS）的方式支付，导致随后三年的医院支出快速增长。2002 年，当地医疗保险管理部门探索出一种特殊的按人头付费的追溯支付方式来取代 FFS 制度，并于 2004 年正式实施。在这一制度下，所有参保住院病人都可根据其医保报销费用获得报销。中间 95% 的病例无论其诊断、合并症或实际使用的服务如何，都以相同的固定价格通过按人头付费系统获得报销。其余最高和最低的 2.5%的病例则通过原有的 FFS 方法报销。 然而，2004 年至 2009 年期间，医疗量和住院费用迅速增长。在此期间，住院人次增长了 52%，几乎是同期全省平均水平（19%）的三倍。2009 年，保险基金的财政赤字率达到 35.6%。此外，由于不同病例的医疗费用差异很大，这种支付制度导致保险管理部门和医院院长之间经常发生冲突。 为解决上述问题，中山市于 2010 年积极推行 DRGs 与全球预算相结合的医院支付改革。在新制度下，所有住院病人根据两个因素被划分为不同的支付组别：1) 病人的主要诊断，由 ICD-10 编码（国际疾病分类，
10
th
10
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10^("th ") 10^{\text {th }} 中山的支付方式改革有三个独特之处。首先，这是一项在整个地方卫生系统实施的综合改革项目。患者通过新的支付系统报销医疗费用。 在所有投保病例中，模板占 98%。其次，在对患者进行分类时，除了考虑诊断因素外，还考虑了手术因素。患者被划分为不同的组别更加合理，也更容易被实践所接受。最后，也是最重要的一点，中山的 DRG 支付率是根据全球预算灵活确定的，全球预算的设定是为了控制系统和个人支出。事实上，全球预算和按疾病诊断相关分组付费是中国正在试点的两种主要方法。但在大多数地方，它们都是分开实施的，分别控制医院层面和个人层面的支出。在这种情况下，很难充分发挥它们在支付住院服务费用方面的优势。中山市创新性地将两种支付方式合并为一种复合支付制度，将患者费用控制与医院费用控制统一起来。 本研究的主要目的是探讨中山市医院支付改革对患者资源使用和医疗质量的影响。虽然基于 DRG 的支付方式的实证研究很多，但中国的医疗体系与其他国家不同，有着多种多样的医疗服务提供者激励机制（13）。中山的付费模式为我们提供了一个很好的范例，在全国推广之前，我们可以通过这个范例来了解这种付费方式在中国的医疗环境下是如何影响医生的行为和医疗结果的。 材料与方法 地点和采样 我们设计了一项 2008 年至 2014 年急性心肌梗死（AMI）患者的回顾性队列研究。我们选择了两家综合性三级医院作为研究地点。这两家医院是当地最大的医院，收治了该市80%以上的急性心肌梗死患者。2014 年，这两家医院 62% 的住院病人和 69% 的住院总收入都是通过基于 DRG 的新系统支付的。 AMI疾病已被广泛用于评估医生对政策变化的反应
(
14
,
15
)
(
14
,
15
)
(14,15) (14,15) 为了研究 2010 年支付改革前后医疗服务提供者的行为变化，我们只关注住院期间接受药物治疗或 PCI 治疗的患者。由于 CABG 的样本量太小（15 例，占总样本量的
0.44
%
0.44
%
0.44% 0.44 \%
主要诊断为急性心肌梗死（ICD-10 代码：I21.0-I21.4，I21.9）； 研究医院在 2008 年 1 月至 2014 年 12 月期间收治的患者； 患者在住院期间接受了药物治疗或 PCI 程序。 在付费改革之前，医院在治疗参保的急性心肌梗死患者时，无论患者接受何种治疗，都会获得一笔统一的费用。改革后，接受药物治疗的患者权重从 152 升至 222，平均权重为 203；接受 PCI 治疗的患者权重从 502 升至 969，平均权重为 796。PCI 组的报销价格几乎是药物组的四倍。在这种情况下，医生会有动力为 AMI 患者提供适当的治疗。我们选择 PCI 使用比例和每次入院总费用指标来衡量改革后对患者资源使用的影响，并选择院内死亡率和出院后 30 天内再入院率指标来评估对医疗质量的影响。
数据收集和统计分析 采用了两家研究医院中急性胰腺炎患者的医院电子病历（EMR）数据。收集的信息包括 新的基于 DRG 的付费系统于 2010 年 7 月采用。新的 DRG 支付系统于 2010 年 7 月 1 日启用。在我们的研究中，2008 年 1 月至 2010 年 6 月的出院患者被视为改革前；2010 年 7 月至 2014 年 12 月的出院患者被视为改革后。共有 2895 名住院患者被纳入研究样本，其中 727 人在改革前出院，2168 人在改革后出院。 中山有 51% 的人口是外来务工人员。中国的社会保险实行市级统筹。外来务工人员的医疗报销事务不按工作地收费，而是按籍贯收费。有鉴于此，我们将在中山参保的患者视为干预组，而未参保的患者则作为对照组。我们假设两组患者的消费行为相似，因为他们的医疗费用最终都可以通过当地的社会保险报销。 采用差分法（DID）评估净政策效应
(
11
,
15
,
17
)
(
11
,
15
,
17
)
(11,15,17) (11,15,17)
Y
=
α
+
β
Y
=
α
+
β
Y=alpha+beta Y=\alpha+\beta
+
γ
+
γ
+gamma +\gamma
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δ
(
+
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)
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X
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)+varphi_(i)X_(i)+epsi )+\varphi_{i} X_{i}+\varepsilon 其中
Y
Y
Y Y
log
log
log \log
X
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X \mathbf{X}
X
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X_(i) X_{i}
L
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L
O
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LOS L O S
(
β
+
δ
)
(
β
+
δ
)
(beta+delta) (\beta+\delta)
β
β
beta \beta
δ
δ
delta \delta 所有关于医院和患者姓名或其他私人信息的分析均已漂白。本研究未使用血液样本或问卷。上海交通大学公共卫生与护理研究学术伦理委员会认为本研究无需申请伦理审查。 成果 描述性统计 表 1 显示了样本人群的基线特征。改革前后参保患者的比例相似，这与中山市的人口结构相符。改革前后两组在年龄和性别分布上也具有可比性（分别为
P
=
0.5894
P
=
0.5894
P=0.5894 P=0.5894
(
P
=
0.0010
)
(
P
=
0.0010
)
(P=0.0010) (P=0.0010)
P
<
.0001
P
<
.0001
P < .0001 \mathrm{P}<.0001
$
6083.54
$
6083.54
$6083.54 \$ 6083.54
$
7032.38
$
7032.38
$7032.38 \$ 7032.38
(
P
<
.0001
(
P
<
.0001
(P < .0001 (P<.0001
(
P
=
0.0438
)
(
P
=
0.0438
)
(P=0.0438) (P=0.0438)
1.75
%
1.75
%
1.75% 1.75 \%
(
P
=
0.3706
)
(
P
=
0.3706
)
(P=0.3706) (P=0.3706) 表 1：患者特征
可变 改革前 改革之后 P 值
患者人数，n(%)
727
(
25.11
)
727
(
25.11
)
727(25.11) 727(25.11)
2168
(
74.89
)
2168
(
74.89
)
2168(74.89) 2168(74.89) 0.9151
有保险
339
(
46.63
)
339
(
46.63
)
339(46.63) 339(46.63)
1006
(
46.40
)
1006
(
46.40
)
1006(46.40) 1006(46.40)
未投保
388
(
53.37
)
388
(
53.37
)
388(53.37) 388(53.37)
1162
(
53.60
)
1162
(
53.60
)
1162(53.60) 1162(53.60)
性别，n(%) 0.9147
男
566
(
77.85
)
566
(
77.85
)
566(77.85) 566(77.85)
1692
(
78.04
)
1692
(
78.04
)
1692(78.04) 1692(78.04)
女性
161
(
22.15
)
161
(
22.15
)
161(22.15) 161(22.15)
476
(
21.96
)
476
(
21.96
)
476(21.96) 476(21.96) 0.5894
年龄，平均值（std）
62.18
(
13.27
)
62.18
(
13.27
)
62.18(13.27) 62.18(13.27)
61.99
(
14.08
)
61.99
(
14.08
)
61.99(14.08) 61.99(14.08) 0.0010
ALOS, 平均值(std)
8.71
(
5.38
)
8.71
(
5.38
)
8.71(5.38) 8.71(5.38)
8.57
(
6.21
)
8.57
(
6.21
)
8.57(6.21) 8.57(6.21)
<
.0001
<
.0001
< .0001 <.0001
治疗，n(%)
653
(
89.82
)
653
(
89.82
)
653(89.82) 653(89.82)
568
(
26.20
)
568
(
26.20
)
568(26.20) 568(26.20)
药物
74
(
10.18
)
74
(
10.18
)
74(10.18) 74(10.18)
1
,
600
(
73.80
)
1
,
600
(
73.80
)
1,600(73.80) 1,600(73.80)
<
.0001
<
.0001
< .0001 <.0001
PCI
6083.54
(
4055.63
)
6083.54
(
4055.63
)
6083.54(4055.63) 6083.54(4055.63)
7032.38
(
6060.44
)
7032.38
(
6060.44
)
7032.38(6060.44) 7032.38(6060.44) 0.0438
医院总支出，美元，平均值（std） Total hospital expens-
es, $, mean (std) | Total hospital expens- |
| :--- |
| es, $, mean (std) |
22
(
3.03
)
22
(
3.03
)
22(3.03) 22(3.03)
32
(
1.75
)
32
(
1.75
)
32(1.75) 32(1.75) 0.3706
死于医院，n(%)
(缺失值
= 343 )
= 343 ) =343) =343) Died in hospital, n(%)
(missing value =343) | Died in hospital, n(%) |
| :--- |
| (missing value $=343)$ |
15
(
2.06
)
15
(
2.06
)
15(2.06) 15(2.06)
34
(
1.57
)
34
(
1.57
)
34(1.57) 34(1.57)
30 天内再次入院
天，
n
( % )
n
( % ) n(%) mathrm{n}(\%) Readmission within 30
days, n(%) | Readmission within 30 |
| :--- |
| days, $\mathrm{n}(\%)$ |
Variable Before reform After reform P value
No. of patients, n(%) 727(25.11) 2168(74.89) 0.9151
Insured 339(46.63) 1006(46.40)
Uninsured 388(53.37) 1162(53.60)
Sex, n(%) 0.9147
Male 566(77.85) 1692(78.04)
Female 161(22.15) 476(21.96) 0.5894
Age, mean(std) 62.18(13.27) 61.99(14.08) 0.0010
ALOS, mean(std) 8.71(5.38) 8.57(6.21) < .0001
Therapy, n(%) 653(89.82) 568(26.20)
Drug 74(10.18) 1,600(73.80) < .0001
PCI 6083.54(4055.63) 7032.38(6060.44) 0.0438
"Total hospital expens-
es, $, mean (std)" 22(3.03) 32(1.75) 0.3706
"Died in hospital, n(%)
(missing value =343)" 15(2.06) 34(1.57)
"Readmission within 30
days, n(%)" | Variable | Before reform | After reform | P value |
| :--- | :---: | :---: | :---: |
| No. of patients, n(%) | $727(25.11)$ | $2168(74.89)$ | 0.9151 |
| Insured | $339(46.63)$ | $1006(46.40)$ | |
| Uninsured | $388(53.37)$ | $1162(53.60)$ | |
| Sex, n(%) | | | 0.9147 |
| Male | $566(77.85)$ | $1692(78.04)$ | |
| Female | $161(22.15)$ | $476(21.96)$ | 0.5894 |
| Age, mean(std) | $62.18(13.27)$ | $61.99(14.08)$ | 0.0010 |
| ALOS, mean(std) | $8.71(5.38)$ | $8.57(6.21)$ | $<.0001$ |
| Therapy, n(%) | $653(89.82)$ | $568(26.20)$ | |
| Drug | $74(10.18)$ | $1,600(73.80)$ | $<.0001$ |
| PCI | $6083.54(4055.63)$ | $7032.38(6060.44)$ | 0.0438 |
| Total hospital expens- <br> es, $, mean (std) | $22(3.03)$ | $32(1.75)$ | 0.3706 |
| Died in hospital, n(%) <br> (missing value $=343)$ | $15(2.06)$ | $34(1.57)$ | |
| Readmission within 30 <br> days, $\mathrm{n}(\%)$ | | | |
ALOS：平均住院时间；PCI：经皮冠状动脉介入治疗 表 2 显示了四个结果变量的描述性分析和单变量结果。结果显示，支付改革后，两组的 PCI 使用率分别显著增加了 61.21% 和 65.76%（均
P
<
.0001
P
<
.0001
P < .0001 P<.0001
$
423.96
$
423.96
$423.96 \$ 423.96
(
P
=
0.2428
(
P
=
0.2428
(P=0.2428 (P=0.2428
$
1410.06
$
1410.06
$1410.06 \$ 1410.06
P
<
.0001
P
<
.0001
P < .0001 P<.0001
$
986.10
$
986.10
$986.10 \$ 986.10 表 2：关于保健使用情况和质量的描述性和单变量分析
结果变量 改革前 改革之后 差分 DID
PCI 使用，
%
%
% \%
干预组 15.93
77.14
61.21
∗
∗
∗
61.21
∗
∗
∗
61.21^(******) 61.21^{* * *} -4.55
对照组 5.15
70.91
65.76
∗
∗
∗
65.76
∗
∗
∗
65.76^(******) 65.76^{* * *}
住院总费用，美元，平均值（std） Total hospital expenses, $,
mean(std) | Total hospital expenses, $, |
| :--- |
| mean(std) |
干预组
6938.05
(
3944.06
)
(
3944.06
)
(3944.06) (3944.06)
6938.05
(3944.06) | 6938.05 |
| :---: |
| $(3944.06)$ |
6938.05,(3944.06) | 6938.05 <br> $(3944.06)$ |
| :--- |
7362.01
(
4179.60
)
(
4179.60
)
(4179.60) (4179.60)
7362.01
(4179.60) | 7362.01 |
| :---: |
| $(4179.60)$ |
7362.01,(4179.60) | 7362.01 <br> $(4179.60)$ |
| :--- | 423.96
-986.10
对照组
5336.94
(
4008.96
)
(
4008.96
)
(4008.96) (4008.96)
5336.94
(4008.96) | 5336.94 |
| :---: |
| $(4008.96)$ |
5336.94,(4008.96) | 5336.94 <br> $(4008.96)$ |
| :--- |
6747.00
(
7297.73
)
(
7297.73
)
(7297.73) (7297.73)
6747.00
(7297.73) | 6747.00 |
| :---: |
| $(7297.73)$ |
6747.00,(7297.73) | 6747.00 <br> $(7297.73)$ |
| :--- |
1410.06
∗
∗
∗
1410.06
∗
∗
∗
1410.06^(******) 1410.06^{* * *}
医院死亡率，%
干预组 2.65
1.29
-1.36
-0.33
对照组 3.35
2.32
-1.03
30 天内再次入院，百分比
干预组 1.77
1.49
-0.28
0.40
对照组 2.32
1.64
-0.68
Outcome variables Before reform After reform Diff DID
PCI use, %
Intervention group 15.93 77.14 61.21^(******) -4.55
Control group 5.15 70.91 65.76^(******)
"Total hospital expenses, $,
mean(std)"
Intervention group "6938.05,(3944.06)" "7362.01,(4179.60)" 423.96 -986.10
Control group "5336.94,(4008.96)" "6747.00,(7297.73)" 1410.06^(******)
Hospital mortality, %
Intervention group 2.65 1.29 -1.36 -0.33
Control group 3.35 2.32 -1.03
Readmission within 30 days, %
Intervention group 1.77 1.49 -0.28 0.40
Control group 2.32 1.64 -0.68 | Outcome variables | Before reform | After reform | Diff | DID |
| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |
| PCI use, $\%$ | | | | |
| Intervention group | 15.93 | 77.14 | $61.21^{* * *}$ | -4.55 |
| Control group | 5.15 | 70.91 | $65.76^{* * *}$ | |
| Total hospital expenses, $, <br> mean(std) | | | | |
| Intervention group | 6938.05 <br> $(3944.06)$ | 7362.01 <br> $(4179.60)$ | 423.96 | -986.10 |
| Control group | 5336.94 <br> $(4008.96)$ | 6747.00 <br> $(7297.73)$ | $1410.06^{* * *}$ | |
| Hospital mortality, % | | | | |
| Intervention group | 2.65 | 1.29 | -1.36 | -0.33 |
| Control group | 3.35 | 2.32 | -1.03 | |
| Readmission within 30 days, % | | | | |
| Intervention group | 1.77 | 1.49 | -0.28 | 0.40 |
| Control group | 2.32 | 1.64 | -0.68 | |
Diff：差异；DID：差异中的差异；PCI：经皮冠状动脉介入治疗。//
∗
P
<
0.05
;
∗
∗
P
<
0.01
;
∗
∗
∗
P
<
0.001
∗
P
<
0.05
;
∗
∗
P
<
0.01
;
∗
∗
∗
P
<
0.001
^(**)P < 0.05;^(****)P < 0.01;^(******)P < 0.001 { }^{*} P<0.05 ;{ }^{* *} P<0.01 ;{ }^{* * *} P<0.001 此外，改革后两组患者的住院死亡率都有轻微但不显著的下降（分别为
P
=
0.0872
P
=
0.0872
P=0.0872 P=0.0872
P
=
0.7202
P
=
0.7202
P=0.7202 P=0.7202 多元回归结果 我们使用 DID 回归模型进一步研究了支付改革对患者使用 PCI 和住院费用的影响。结果见表 3 和表 4。与对照组相比，改革后干预组的 PCI 使用率显著下降（比值比 [OR]：0.40；95% 置信区间 [CI]：
0.23
,
0.72
0.23
,
0.72
0.23,0.72 0.23,0.72
b
=
−
0.15
,
P
=
0.0037
b
=
−
0.15
,
P
=
0.0037
b=-0.15,P=0.0037 \mathrm{b}=-0.15, P=0.0037 表 3：PCI 使用效果的多元回归结果
可变 估算
P
value
P
value
P_("value ") \boldsymbol{P}_{\text {value }}
O
R
(
9
5
%
C
I
)
O
R
(
9
5
%
C
I
)
OR(95%CI) \boldsymbol{O R ( 9 5 \%} \mathbf{C I})
拦截 -3.97
<
.0001
<
.0001
< .0001 <.0001
时间 3.99
<
.0001
<
.0001
< .0001 <.0001
53.91
(
33.50
,
86.73
)
53.91
(
33.50
,
86.73
)
53.91(33.50,86.73) 53.91(33.50,86.73)
组别 1.20
<
.0001
<
.0001
< .0001 <.0001
3.33
(
1.94
,
5.72
)
3.33
(
1.94
,
5.72
)
3.33(1.94,5.72) 3.33(1.94,5.72)
时间*组别 -0.91
0.0020
0.40
(
0.23
,
0.72
)
0.40
(
0.23
,
0.72
)
0.40(0.23,0.72) 0.40(0.23,0.72)
年龄 -0.01
<
.0001
<
.0001
< .0001 <.0001
0.99
(
0.98
,
0.99
)
0.99
(
0.98
,
0.99
)
0.99(0.98,0.99) 0.99(0.98,0.99)
性别（以女性为参照） 0.61
<
.0001
<
.0001
< .0001 <.0001
1.84
(
1.47
,
2.31
)
1.84
(
1.47
,
2.31
)
1.84(1.47,2.31) 1.84(1.47,2.31)
LOS
0.70
<
.0001
<
.0001
< .0001 <.0001
2.02
(
1.73
,
2.35
)
2.02
(
1.73
,
2.35
)
2.02(1.73,2.35) 2.02(1.73,2.35)
Variable Estimate P_("value ") OR(95%CI)
Intercept -3.97 < .0001
Time 3.99 < .0001 53.91(33.50,86.73)
Group 1.20 < .0001 3.33(1.94,5.72)
Time*Group -0.91 0.0020 0.40(0.23,0.72)
Age -0.01 < .0001 0.99(0.98,0.99)
Sex (female as reference) 0.61 < .0001 1.84(1.47,2.31)
LOS 0.70 < .0001 2.02(1.73,2.35) | Variable | Estimate | $\boldsymbol{P}_{\text {value }}$ | $\boldsymbol{O R ( 9 5 \%} \mathbf{C I})$ |
| :--- | :---: | :---: | :---: |
| Intercept | -3.97 | $<.0001$ | |
| Time | 3.99 | $<.0001$ | $53.91(33.50,86.73)$ |
| Group | 1.20 | $<.0001$ | $3.33(1.94,5.72)$ |
| Time*Group | -0.91 | 0.0020 | $0.40(0.23,0.72)$ |
| Age | -0.01 | $<.0001$ | $0.99(0.98,0.99)$ |
| Sex (female as reference) | 0.61 | $<.0001$ | $1.84(1.47,2.31)$ |
| LOS | 0.70 | $<.0001$ | $2.02(1.73,2.35)$ |
PCI：经皮冠状动脉介入治疗；LOS：住院时间；OR：几率；CI：置信区间
表 4：对住院费用影响的多元回归结果
可变 估算
P
P
P \boldsymbol{P}
9
5
%
C
H
9
5
%
C
H
95%CH \mathbf{9 5 \%} \boldsymbol{C H}
拦截 6.90
<
.0001
<
.0001
< .0001 <.0001
6.75
,
7.05
6.75
,
7.05
6.75,7.05 6.75,7.05
时间 -0.32
<
.0001
<
.0001
< .0001 <.0001
−
0.40
,
−
0.24
−
0.40
,
−
0.24
-0.40,-0.24 -0.40,-0.24
组别 0.24
<
.0001
<
.0001
< .0001 <.0001
0.15
,
0.33
0.15
,
0.33
0.15,0.33 0.15,0.33
时间*组别 -0.15
0.0037
−
0.25
,
−
0.05
−
0.25
,
−
0.05
-0.25,-0.05 -0.25,-0.05
年龄 0.002
0.4889
−
0.004
,
0.000
−
0.004
,
0.000
-0.004,0.000 -0.004,0.000
性别（以女性为参照） 0.06
0.0377
0.00
,
0.12
0.00
,
0.12
0.00,0.12 0.00,0.12
LOS
0.60
<
.0001
<
.0001
< .0001 <.0001
0.56
,
0.63
0.56
,
0.63
0.56,0.63 0.56,0.63
治疗（以药物为参考） 0.85
<
.0001
<
.0001
< .0001 <.0001
0.81
,
0.89
0.81
,
0.89
0.81,0.89 0.81,0.89
Variable Estimate P value 95%CH
Intercept 6.90 < .0001 6.75,7.05
Time -0.32 < .0001 -0.40,-0.24
Group 0.24 < .0001 0.15,0.33
Time*Group -0.15 0.0037 -0.25,-0.05
Age 0.002 0.4889 -0.004,0.000
Sex (female as reference) 0.06 0.0377 0.00,0.12
LOS 0.60 < .0001 0.56,0.63
Therapy (drug as reference) 0.85 < .0001 0.81,0.89 | Variable | Estimate | $\boldsymbol{P}$ value | $\mathbf{9 5 \%} \boldsymbol{C H}$ |
| :--- | :---: | :---: | :---: |
| Intercept | 6.90 | $<.0001$ | $6.75,7.05$ |
| Time | -0.32 | $<.0001$ | $-0.40,-0.24$ |
| Group | 0.24 | $<.0001$ | $0.15,0.33$ |
| Time*Group | -0.15 | 0.0037 | $-0.25,-0.05$ |
| Age | 0.002 | 0.4889 | $-0.004,0.000$ |
| Sex (female as reference) | 0.06 | 0.0377 | $0.00,0.12$ |
| LOS | 0.60 | $<.0001$ | $0.56,0.63$ |
| Therapy (drug as reference) | 0.85 | $<.0001$ | $0.81,0.89$ |
PCI：经皮冠状动脉介入治疗；LOS：住院时间；OR：几率；CI：置信区间
∗
P
<
0.05
;
∗
∗
P
<
0.01
;
∗
∗
∗
P
<
0.001
∗
P
<
0.05
;
∗
∗
P
<
0.01
;
∗
∗
∗
P
<
0.001
^(**)P < 0.05;^(****)P < 0.01;^(******)P < 0.001 { }^{*} P<0.05 ;{ }^{* *} P<0.01 ;{ }^{* * *} P<0.001 讨论 大量证据表明，医生对医院的支付政策反应敏感，并根据医院的支付变化积极调整其临床行为
(
13
,
18
)
(
13
,
18
)
(13,18) (13,18) 如前所述，PCI 是治疗急性心肌梗死疾病的主要方法。我们的研究结果表明，改革后两组患者的 PCI 使用率均有惊人的增长，增幅超过 60%。这一大幅增长主要归功于中国心脏介入治疗技术的进步。在过去的十年中，中国的 PCI 使用量以每年 16% 的速度快速增长。据报道，2017 年中国的 PCI 病例数为 110 万，是 2009 年的近 5 倍（19）。然而，我们的 DID 结果显示，干预组的 PCI 使用率显著下降。一个可能的解释是，改革后医生通过向参保者提供 PCI 服务获取利润的意图减弱了。 巧合的是，我们在研究中发现，参保患者的住院总费用大幅下降。这一结果与我们在上海的研究（20）和其他国家的研究
(
21
,
22
)
(
21
,
22
)
(21,22) (21,22) 此外，我们还观察到未参保患者的住院费用显著增加。另一项关于上海 DRG 支付改革的研究（25）也观察到了类似的结果，但在北京的改革中却没有观察到（11）。在基于 DRG 的支付体系下，参保患者的费用会向未参保患者转移，这一点应在未来的支付机制设计中加以注意。 我们的研究表明，改革后两组急性心肌梗死患者的住院死亡率和 30 天内再入院率均无明显变化。有关以 DRG 为基础的医院支付改革质量评价的文献发现，质量评价结果存在混淆（4）。此外，如何解释医院支付改革对患者质量结果的影响机制仍不清楚。更多这方面的研究对中国的研究者和政策制定者都至关重要。 经过多年试点，国务院宣布将于 2020 年在所有公共卫生机构采用基于 DRG 的预期付费系统，以取代现行的追溯付费系统（26）。本文是对中国基于 DRG 的预算支付与独特的按人头付费方式进行比较的案例研究。众所周知，按服务收费是我国医院普遍采用的支付方式，并已被广泛讨论
(
27
,
28
)
(
27
,
28
)
(27,28) (27,28) 研究的局限性和今后研究的方向 本文存在一些局限性。首先，我们的研究只包括 AMI 患者。在不同的 DRGs 中，医生对医院支付变化的反应可能有所不同。如有可能，应使用其他 DRGs（尤其是外科 DRGs）样本进行进一步调查。其次，我们遗漏了一些患者的社会人口因素，这可能会导致回归分析出现偏差。最后，如果可能的话，可以从医疗服务提供者的角度进行分析，以提供更多证据证明支付政策的变化如何影响医生的行为。
结论 在中山，以 DRG 为基础的全球预算支付对急性心肌梗死患者的费用控制有积极作用，但对促进资源利用有消极作用。没有证据表明支付改革会影响患者的医疗质量。然而，中国在实施支付改革时应注意向未参保者转移成本的问题。在推广以 DRG 为基础的支付方式之前，需要更多证据来证明其在不同地区的影响。
伦理方面的考虑 作者完全遵守伦理问题（包括剽窃、知情同意、不当行为、数据捏造和/或篡改、重复发表和/或提交、冗余等）。
致谢 作者感谢人力资源和社会保障部社会保险中心为实地调查提供的协助。作者特别感谢中山市社会保障局为我们的研究提供了慷慨的帮助。 这项工作得到了中国自然科学基金（编号：71273175）的资助。
利益冲突 作者声明在本研究中没有利益冲突。
参考资料
Busse R、Schreyögg J、Smith PC（2006 年）。社论：欧洲的医院病例付费系统。Health Care Manag Sci, 9(3):211-3. Moreno-Serra R, Wagstaff A (2010)。医院支付改革的全系统影响：来自中东欧和中亚的证据。J Health Econ, 29(4):585-602. Baxter PE、Hewko SJ、Pfaff KA 等人（2015 年）。领导者实施基于活动的拨款和按绩效付费的医院拨款模式的经验和看法：系统回顾。Health Polig，119（8）：1096-110。 Palmer KS, Agoritsas T, Martin D, et al. (2014)。基于活动的医院拨款及其对死亡率、再入院率、出院目的地、疾病严重程度和护理量的影响》（Activity-Based Funding of Hospitals and Its Impact on Mortality, Readmission, Dischatge Destination, Severity of Illness, and Volume of Care：系统回顾与元分析》。Plos One, 9(10):e109975. Mathauer I, Wittenbecher F (2013)。基于诊断相关组别的医院支付系统：中低收入国家的经验。Bull World Health Organ, 91(10):746-756A. Bellavia M, Tomasello G, Damiani P, et al (2012)。意大利的 DRG 分析：意大利的 DRG 分析。伊朗公共卫生杂志》，41（7）：1-6。 Yip WC, Hsiao WC, Chen W, et al (2012)。对中国庞大而复杂的医疗改革的早期评估。柳叶刀》，379（9818）：833-42。 《国家发展和改革委员会 (NDRC).关于开展案件款物支付改革试点有关问题的文件》。2011.Available from: http://www.gov.cn/zwgk/201104/07/content_1839370.htm . 《国家发展和改革委员会 (NDRC).关于深化我国案件支付改革的通知》。2017. Cui QC, Wang ZX, Jiang W (2016).基于DRGs的简化医院支付系统的十年改革：系统综述》（ChinJ of Evid-based Med，16(9):1104-11.ChinJ of Evid-based Med, 16(9):1104-11. Jian W, Lu M, Chan KY, et al (2015)。北京医院支付改革试点降低了每次住院的支出和自付比例。Health Aff (Millwood), 34(10):1745-52. Li J, Du Q, Xiang J (2018).山东省县级公立医院医保支付方式改革现状分析.中国医院管理，38（1）：59-61. Lu Y, Meng Q (2014).供应商付费改革影响医生行为的激励机制研究综述.中国卫生经济，33（2）：36-8. Hamada H, Sekimoto M, Imanaka Y (2012)。日本按病种付费准付费系统（DPC/PDPS）对资源使用和医疗质量的影响。卫生政策》，107（2-3）：194-201。 Kruse GB、Polsky D、Stuart EA 等人（2012 年）。医院绩效工资对医院和医疗保险成本的影响》。健康服务研究》，47（6）：2118-36。 Sato B、Yoshikawa D、Ishii H 等人（2013 年）。尿毒症毒素硫酸吲哚酯与冠心病患者颈动脉内膜中层厚度》（Int J Cardiol, 163(2:214-6.Int J Cardiol，163（2）：214-6。 Farrar S, Yi D, Sutton M, et al. (2009)。按效果付费是否影响了英国医院提供医疗服务的方式？差异分析。BMJ, 339:b3047. Hoff TJ, McCaffrey DP (1996).Adapting, resisting, and negotiating：How physicians cope with organizational and economic change.Work and Occupations, 23(2):165-89. 《智研咨询有限公司（2017）。2017-2023年中国冠状动脉支架市场运行态势及发展前景预测报告》. Yuan S, Liu Y, Li N, et al (2014)。医保福利设计对中国上海急性心肌梗死患者经皮冠状动脉介入治疗的使用和住院费用的影响》。Pharmacoeconomics, 32(3):265-75. Klein-Hitpass U, Scheller-Kreinsen D (2015)。德国以 DRG 为基础的医院支付系统的政策趋势与改革》。卫生政策》，119（3）：252-7。 Schreyögg J, Stargardt T, Tiemann O, et al (2006)。确定诊断相关组（DRG）补偿标准的方法：九个欧洲国家的比较。9(3):215-23. Mikkola H, Keskimäki I, Häkkinen U (2002)。DRG 相关价格在公共医疗系统中的应用--芬兰能从挪威和瑞典学到什么？卫生政策》，59（1）：37-51。 Magnussen J, Hagen TP, Kaarboe OM (2007).中央集权还是地方分权？挪威医院改革案例研究》。社会科学医学》，64（10）：2129-37。 Zhang JL (2010).基于诊断相关分组的前瞻性支付实验的影响：上海的经验》。应用经济学通讯》，17:1797-803。 《理事会 TS.关于进一步深化基本医疗保险支付方式改革的指导意见》。2017. Zhao C, Wang C, Shen C, et al (2018)。基于疾病诊断相关组（DRG）的病例组合资助体系，中国服务收费的一个有前途的替代方案。生物科学趋势》，12（2）：109-15。 Yuan B, He L, Meng Q, et al. (2017).门诊医疗机构的付费方式（综述）。Cochrane Database Syst Rev, 3:D11153.