一、DRG大数据时代总死亡指标不能反映全部的医疗质量信息
医疗质量可以在医疗结果中的住院死亡率上得到反映，但是总死亡指标却不能反映全部的医疗质量信息。对此国外经常采用在疾病诊断相关组（DiagnosisRelatedGroups，DRGs）等风险调整手段保证病例之间具有可比性的基础上，以住院病死率作为医疗质量的评价指标。业界熟知的低风险组病例死亡率，是医疗质量管理的重要评价指标之一，尤其是基于DRGs标化后的低风险死亡率，医院内部运营管理的有效抓手。而且，在国家层面的政策中，也有着鲜明的体现：医院绩效“国考”55个指标中，低风险死亡率赫然在列。如图1所示：
图1“国考”核心指标“低风险组病例死亡率”
参考《国家医院绩效考核操作手册版》，低风险组病例死亡率是指：DRGs分组器利用各DRGs病例的住院死亡率对不同DRG进行死亡风险分级，通过对各组住院病例死亡率进行标准化处理，将住院死亡率低于均值负1倍标准差的DRGs组定义为低风险死亡病例组。
这些组总的住院病例死亡率即为低风险组死亡率。可以在一定程度上反映医疗安全和服务质量，用来反映那些病情并不严重病例发生死亡的概率。为什么是一定程度，而不是全部呢，我们下面来看一个有趣的“悖论”。
二、有趣的“悖论”，脑癌这种看上去非常严重且致命的疾病被纳入低风险组合理么？
笔者早在医院质量管理培训时，第一次触及了低风险组病例死亡率的这个指标。当时听某top医院神经外科主任提到：“我们科一月份出院的脑胶质瘤患者全是低风险，这太不合理了”。对此，需要管理制者对该指标有一定了解，并结合实际情况才可以运用自如。DRG是国外舶来品，此处通过溯源并和国内设计标准进行对比，以确定该指标被本土化后在实际工作中的使用范围，对比差异如图1所示：
表1美、英、澳、中各国DRGs低风险组病例死亡率实施范围对比
可以发现，美国和澳大利亚以死亡率0.5%划定纳入标准，但注意，他们排除了外伤、癌症或免疫功能低下的病例，因为外伤、癌症或免疫功能低下的病例往往死亡风险更高。中国以住院死亡率低于总体均值负一倍标准差作为标准，同时包括了这三种情况，这使得“低风险死亡率”可以在评价癌症专科病例等方面得到更广泛的应用。因此，肿瘤在国内是可以被评价的。但如果真的出现大量看似病情极为严重缺又被纳入低风险组，是否真的合理呢？实际“真相”只有一个，就是死亡病例分布，低风险死亡很大程度取决于死亡病例的分布情况。此处引用《老徐编码》，假设：某地区某个时间段内共有10个DRG组出现了死亡病例（为方便计算，假定每个DRG组总病例数均为人），死亡例数1例到10例不等。如图2所示：
图2共10组DRG死亡率分布
经过计算死亡率、取对数，然后用均值减去标准差，得到-6.09。那么，对数小于-6.09的DRG组即为低风险死亡组。也就是说，第1组和第2组中的3个死亡病例属于低风险死亡。再假设：经过医疗机构诊疗水平的提高，第1组和第2组中的3个病例均未死亡。那么，有死亡病例的DRG组就剩下了8个。如图3所示：
图3降为8组后DRG死亡率分布
去掉了第1组和第2组后，均值和标准差也发生了变化，而第3组和第4组成为了低风险死亡组。也就是说，低风险死亡病例由原来的3个增加为7个。故在该地区整体死亡率低，涉及DRG组分布较少时，就会出现如上所说的“脑癌也能进入低风险死亡组”的悖论，这在某种程度上而言，低风险死亡率是一个动态指标，同样受到到除医疗质量问题以外的数据因素影响，并不全是医疗质量问题，医院的神经外科已经是国内的天花板，是患者的最后一丝希望。
三、低风险组病例死亡率的成因及管理措施
死亡病例分布是该指标的底层逻辑，到真正被运用到管理层面，还需了解入组的细分成因，因地制宜，方能有效运用。通过梳理影响进入低风险组的成因，我们将其分为三类原因：医疗质量问题、数据质量问题和分组器问题。
1.医疗质量问题：医疗质量是低风险评价工具所聚焦的核心，用来放大诊疗方案评估医疗过失、护理过错导致的不合理死亡。例如，医院报出的实习生违规操作支气管镜致2列患者死亡案例就是典型的低风险死亡代表，显然该科室贯彻未落实医疗十八项核心管理制度。
2.数据质量：数据质量是决定入组的基础。这里们来看一个经典案例，也是在各类首页和清单培训中被用作最多的案例。例如，急性阑尾炎的的择期和急诊的术后并发症，如果是择期手术，应该以住院目的阑尾炎作为主要诊断，主要手术选择阑尾切除术，此时入组GD23是合理的，反映了术前评估不充分，导致患者出现患者出现术后心梗死亡，纳入了中低风险死亡组。而如果是急诊手术，则可以选择急性心梗作为主要诊断，PCI作为主要手术，反映了急危重症的处置条件不足时，一些风险不可避免，不属于医疗事故，此时入组FM21是合理的，纳入了中高风险死亡组。如图4所示：
图4急性阑尾炎择期和急诊手术主诊选择原则与分组变化
3.分组器问题：分组器本质上也是人为通过梳理历史经验汇聚的一项工具，例如分组器bug，ADRG设计框架不灵活都会导致分组结果失真，使病例的入组结果无法反应真实的诊疗情况。对此需要官方部门不断优化分组方案与时俱进。
四、回归临床本质，坚守质量核心
降低“低风险组病例死亡率”的初衷是回归医疗本质，促进学科发展，梳理出对患者最有利的治疗路径。对此我们从两个方面给出具体行动建议供思考：
1.分析低风险病种住院患者死亡的疾病分布特征，进行学科建设：集中优势资源建立心脑血管疾患、消化系统疾患、多发伤诊疗中心或者绿色通道。
2.分析高危因，医院管理和社会层面干预：患者的年龄、性别和感染是导致死亡的危险因素。例如，60岁以上的患者，身体机能出现衰退，因此发生死亡的可能性会增加，但如果能干预得当，提前有处置方案，成立老年学科，这类组别发生不必要的死亡就会减少。另外性别会对死亡有影响，例如男性的激素分泌与女性不同，且承担着更高的社会风险，因此平均寿命会更短，对此需要社会给与一定理解和关爱。还有就是术后感染，由于感染导致患者病情变得更加复杂，医院应该从院感、围术期的管理进行重点管控。
表2死亡风险因素控制及建议
综上，DRG大数据时代总死亡指标不能反映全部的医疗质量信息。而死亡风险分级更加科学地评价了医疗质量。以低风险死亡病例为切入点，查找管理和临床工作中存在的不足，推动医疗质量持续改进，落实管理制度。这其中临床需要贯彻死亡病例讨论制度，不断优化治疗路径。病案端控制数据质量，避免因为编码错误导致的入组错误。医院可通过DRG系统实行全流程管理，毕竟低风险组死亡率是回顾性指标，一旦发生往往滞后。基于患者病例特征的事前提醒，也是当下研究和
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