核心观点 - 2024年次均住院费用个人负担占比下降5%，但住院总人次增加4.48%，引发对数据真实性的质疑，可能涉及低标入院或分解住院等异常行为[3][4] - DRG/DIP改革后，"15天非计划再入院率"显著上升，东部某省从11%增至14.41%，试点城市增速更快（10.47%→15.58%），与分解住院行为增加相关[7][8] - 分解住院高发于重症、合并症患者，内科病例再入院率高于外科，因诊疗指征模糊且用药空间大[11][12] - 监管面临定义模糊、医院规避手段（如更换主诊断或延迟再入院）等挑战，多数地区仅能标记"疑似"而非"认定"[9][13][14] DRG/DIP改革影响 - DRG打包付费导致医院对超支病例（非高倍率病组）采取分解住院弥补亏损，高倍率病组占比不足5%[9] - 改革后医院通过让患者15天内重复入院或更换主诊断（如高血压改糖尿病）规避监管，基层监管难度大[10][17] - 部分医院对康复类、精神类患者按DRG结算易亏损，需通过分解住院或申请额外补偿缓解压力[23] 监管现状与对策 - 动态监测取代固定天数标准（如原7/15天再入院率），采用大数据标记疑似病例（如A市14天内重复入院均触发预警）[14][21] - A市通过"宽进严出"监管（自动工单提醒+人工复核）将再入院率降至4%，并优化特例单议机制和病组分类[20][21][23] - 基层医院再入院率普遍高于三级医院1-2个百分点，因患者选择空间小且收入压力大[24] 行业痛点 - 分解住院判定依赖专家评审，缺乏全国统一标准，仅少数地区（如泰安市）细化情形[16][17] - 监管资源有限导致"抓大放小"，复杂病例（如病因变更的二次手术）易产生争议[18][19] - 经济发达地区（如A市）可通过补偿政策缓解问题，但基层治理仍依赖运气[22][24]

文章核心观点 - 2024年次均住院费用个人负担占比下降5%，但同期享受住院待遇总人次增加4.48%，引发对数据真实性的探讨 [1][2] - DRG/DIP支付方式改革深化后，医疗机构为应对控费压力，低标入院、分解住院等异常诊疗行为可能加剧，导致“15天非计划再入院率”指标上升 [2][4][5][7] - 分解住院的界定和监管存在巨大挑战，因其隐匿性强、判定标准模糊，从数据监测异常到最终认定处罚难度很大 [2][9][10][12][18] DRG/DIP改革的影响 - 东部某省份在DRG/DIP改革后，全省医院平均“再入院率”从改革前约11%升至2022年的13.78%，2023年进一步升至14.41% [4][5] - DRG改革试点城市的“再入院率”增速更快，从2021年的10.47%增至2023年的15.58% [5] - 支付方式改革后，病例费用超支且未达高倍率病组标准（费用超支未达支付标准3倍）时，医院需自行承担损失，可能诱发分解住院行为 [7] 分解住院的特征与判定难点 - 分解住院高发于病情复杂、费用较高的病组，重症患者、合并症患者是重点领域，简单明确的病例则无需分解 [7][9] - 内科病人的“再入院率”通常高于手术病人，因内科病人合并症多、出入院指征相对不明确 [9] - 判定难点在于：同一患者二次住院时，医院可通过更换主诊断（如高血压改为糖尿病）来规避监管，且老年患者基础病多，难以判断 [7][8][10] - 监管层面缺乏清晰、可执行的分解住院定义，国家层面文件仅原则性禁止，具体认定依赖地方医保部门的自由裁量权和专家评审 [10][12] 监管实践与治理措施 - 部分地区（如A市）通过大数据监管将一定天数内（如14/15天）重复入院的病例标记为“疑似”，系统自动发送提示工单，对超阈值机构进行人工核查 [14][16] - 有效的治理需结合监管与补偿，例如对不适用于DRG付费的康复类、精神类长期住院患者提供额外补偿或允许按床日付费 [14][17] - 治理成效存在地区差异，A市2024年“再入院率”已降至4%以下，但经济发达、医疗水平高的城市经验难以简单复制到基层 [14][17][18] - 基层医院治理难度更大，二级医院“再入院率”通常比三级医院高1~2个百分点，因基层医院患者选择空间小，创收动机更强 [18]