DRG付费制度优化策略探讨
【摘要】 数据中的年龄、特定的手术或操作、出院类型等一系列变量来反映疾病的严重度和复杂度[17-20]。除出院摘要数据中已有的数据项65DRG付费制度优化策略探讨--张萌等《中国医院管理》第41卷第5期（总第478期）2021年5月外，研究者们也在积极探索和评估预测费用与结局的其他特异性指标。德国在G-DRG系统优化过程中引劳动力成本差异进行调整。2.2.2教学与研究活动导致的间接成本DRG难以解入孕周和子宫内治疗两个分类变量。美国的学者发现释的异常值通常集中在大型教学医院。由于这些医院出生体重和机械通气时间是预测新生儿的结局和资源专业化程度高，固定成本高，设施昂贵，其承担的医消耗的重要信息。D`Agostino等人的研究显示病人[21][22]入院时护理诊断的数量是住院天数的独立预测因素，提出了将护理数据引入DRG系统的可能性。采集此类师教育和研究活动将产生的额外成本。Hsu等人[27]研究表明，教学医院治疗因脓毒症住院的儿科患者的资源消耗高于非教学医院，而总体病死率无明显差异。信息要求数据获取方便，并且在不同医院具有较好的教学与研究活动导致的间接成本通常以住院医师床位一致性，可通过增加新的数
