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为解决医疗费用上涨、规范医疗行为问题，研究人员以广州为对象开展 “诊断 - 干预包（DIP）支付改革对成本和医疗资源利用影响” 的研究。结果发现 DIP 改革对不同医院影响各异，这为医保政策制定提供参考，助力平衡医疗成本与质量。
在医疗费用持续攀升的大背景下，如何有效控制成本、合理分配医疗资源，成为全球医疗领域共同面临的难题。传统的按服务收费（FFS）模式，在一定程度上刺激了医疗费用的不合理增长，给医保基金带来了沉重负担。而前瞻性支付系统（PPS），如诊断相关分组（DRG）支付，虽在理论上能控制成本、提升医疗资源配置效率，但在中国的实际推行过程中，却因各地发展水平差异、患者分类困难以及临床路径不统一等问题，遭遇重重阻碍。
为了探索更适合中国国情的医保支付模式，来自中山大学公共卫生学院（深圳）的研究人员 Bingxue Fang 和 Yawen Jiang，针对广州实施的诊断 - 干预包（DIP）支付改革展开深入研究。DIP 支付改革利用大数据对患者进行分类，并制定标准化的支付标准，自 2018 年起在广州试点推行，旨在规范医疗支出、优化医疗资源利用。这项研究成果发表在《Health Economics Review》上，为我国医保支付制度改革提供了重要参考依据。
研究人员为开展此项研究，运用了合成差分法（SDID）。该方法通过构建 “合成广州”，对比广州在实施 DIP 前后与未改革地区的相关指标差异，有效控制了时间和地区的混杂因素，从而准确评估 DIP 支付改革的效果。研究数据主要来源于 2012 - 2020 年广东省 21 个城市的医院出院统计数据，以及中国 33 个省份和省级城市的面板数据，这些数据为研究提供了坚实的基础。
1. 成本、LOS 和 IHM 的变化
研究人员选取每例住院费用、平均住院日（LOS）和院内死亡率（IHM）作为关键指标。通过分析发现，从 2012 - 2020 年，广州实施 DIP 支付改革后，所有医院每例住院费用平均增加 1574.735 元（95% CI：148.330 - 3001.140，P <0.05）。不同类型医院受影响程度不同，公立医院每例住院费用增加 1583.413 元（95% CI：247.356 - 2919.470，P < 0.05） ，私立医院增加 1448.065 元（95% CI： - 132.051 - 3028.181，P < 0.1）。而 DIP 对所有医院平均住院日的影响并不显著，其估计值为 0.049（95% CI： - 1.363 - 1.462，P> 0.1）。在院内死亡率方面，整体变化也不显著，但私立医院和二级医院的 IHM 分别增加了 0.330 个百分点（95% CI：0.008 - 0.652，P < 0.05）和 0.311 个百分点（95% CI：0.158 - 0.463，P < 0.01）。
2. 医疗资源利用情况
在医疗资源利用方面，研究观察了病床占用率、出院量和门诊就诊量等指标。结果显示，DIP 支付改革对所有医院病床占用率的影响不显著（SDID 估计： - 0.031，95% CI： - 0.185 - 0.122，P > 0.1）。不过，私立医院的每日出院量呈上升趋势，DIP 使其每日增加 61.414（95% CI：5.148 - 117.680，P < 0.05）。与之相反，所有医院的每日门诊就诊量明显下降，DIP 导致其减少 5264.290（95% CI： - 8790.790 - 1737.790，P < 0.01） ，公立医院和三级医院下降幅度更大。这表明，DIP 实施后，可能存在将患者从门诊服务转移到住院服务的成本操纵行为。
3. 有效性检验和稳健性检验
研究人员通过对比 DID、SC 和 SDID 三种方法的估计结果，验证了研究的有效性。结果显示，三种方法得出的主要结论一致，均表明 DIP 增加了各类医院的每例住院费用，以及私立医院和二级医院的 IHM。此外，通过迭代排除六个高权重地区进行敏感性分析，政策效果估计依然稳健。同时，利用中国 33 个地区的区域数据进行的补充分析，也进一步证实了研究结果的可靠性。
在研究结论与讨论部分，此次研究表明 DIP 支付改革在控制住院成本方面并未达到预期效果，反而使整体住院费用显著增加。而且，改革对不同类型医院的影响存在差异，尤其是在医疗质量方面，私立医院和二级医院的院内死亡率有所上升。此外，研究还发现了成本操纵行为和预期效应的证据，提示医疗机构可能为追求经济利益而改变服务模式，这对患者利益可能产生潜在影响。
尽管该研究存在一定局限性，如研究结果可能不适用于中国其他地区、未评估患者自付费用、无法按疾病细分 DIP 影响等，但依然为医保政策制定提供了重要参考。这一研究成果提醒决策者，在推进支付改革时，应综合考虑成本控制、医疗质量提升和患者利益保护等多方面因素，将绩效指标和结果数据系统地整合到医疗体系规划中，未来的支付改革应更加关注以患者为中心的结果，开展更长期、更全面的研究，充分考虑患者特征，深入了解医生对支付改革的应对策略，以实现医疗体系的可持续发展。
