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]

一位国家医保局官员在最近的一次公开发言中透露，2024年次均住院费用的个人负担占比明显下降，降 幅达到了5%。 但可喜的数据背后，有学者结合另一项数据提出隐忧：2024年享受住院待遇总人次却增加4.48%。 两个数据的一增一减，背后是另一层隐秘：次均费用的下降，究竟是医疗服务效率提升、成本优化的真 实体现，还是医疗机构通过低标入院、分解住院等异常行为导致的 "数据虚像"？ 答案是模糊的。 而在医保相关从业人员的共识中，随着DRG/DIP改革的深化，若论存在的异常诊疗行为，医疗机构冲 量、低标入院、分解住院等是无法绕过的话题。在医院端这些"变形动作"中，分解住院的隐匿性最强。 要想量化分解住院，"15天非计划再入院率"（下文简称"再入院率"）是一个相对可靠的选择——统筹区 内有多少住院患者，出院时没有合理的再住院计划，却在15天内第二次住院，一定程度上反映了当地分 解住院是否严重。 但这一指标的应用也充满争议。用大白话来说：当患者在出院 15 天内再次入院，究竟是医院为追求利 益诱导患者重复住院？还是因当地医疗水平限制，患者确实需要二次治疗？ 很多情况下，要判断究竟是分解住院还是正常的诊疗行为，并无绝对正确的答 ...