Экономические и технические аспекты формирования тарифов оплаты медицинских услуг на основе клинико-статистических групп

Введение. Исследование посвящено анализу экономических и технических аспектов формирования тарифов оплаты медицинских услуг на основе клинико-статистических групп (КСГ/DRG) в России и зарубежных странах. Внедрение системы оплаты медицинских услуг на основе КСГ/DRG во всех странах мира сопряжено с серьезными вызовами, среди которых технические сложности классификации случаев и расчета тарифов, недостаточная инфраструктура данных, риски для финансовой устойчивости медицинских организаций и др. Успешное внедрение КСГ/DRG требует тщательной подготовки, инвестиций в данные и учета специфических особенностей функционирования системы здравоохранения в каждой стране. Цель. Проведение оценки перспективы внедрения КСГ в медицинскую практику и классификации трудностей, с которыми сталкиваются в разных странах при формировании тарифов оплаты медицинской помощи на основе КСГ. Материалы и методы. В качестве основных источников информации использовались нормативные правовые акты в сфере здравоохранения, действующие в Российской Федерации и за рубежом, а также научные публикации российских и зарубежных авторов по теме исследования. В качестве основных методов исследования использовались систематический и критический обзоры, сравнительный анализ и контент-анализ. Результаты и заключение. Анализ систем оплаты медицинской помощи на основе КСГ/DRG показывает наличие ряда проблем при их внедрении, которые можно разделить по следующим признакам: проблемы классификации и ценообразования КСГ/DRG, специфичные для каждой страны проблемы реализации, экономические и финансовые сложности, проблемы качества и доступности медицинской помощи. Международный опыт демонстрирует существенное разнообразие характеристик и эффективности систем КСГ/DRG. Страны разработали различные подходы к устранению присущих базовым системам DRG ограничений, включая использование дополнительных механизмов оплаты за высоковариабельную, специализированную и малообъемную помощь. Эти дополнительные механизмы включают выплаты за отдельные услуги, дополнительные сборы за определенные услуги и альтернативные модели оплаты для определенных видов медицинской помощи. Последствия проблем, связанных с внедрением КСГ/DRG, выходят за рамки технических вопросов финансирования здравоохранения и касаются более широких вопросов проектирования и функционирования системы здравоохранения. Данные свидетельствуют о том, что успешное внедрение КСГ/DRG требует значительных инвестиций в инфраструктуру, обучение и постоянное обслуживание системы, которые могут превзойти первоначальные ожидания.

1. Авксентьева М.В., Салахутдинова С.К. Клинико-статистические группы (КСГ) как новый метод оплаты стационарной и стационарозамещающей помощи в Российской Федерации. Лекарственный вестник. 2016;10(2):31-36. EDN: WZUBPB.

2. Verulava T., Jorbenadze R. The Impact of DRG-Based Payment Reform on the Efficiency of Medical Care for Patients with Myocardial Infarction: Evidence from Georgia. Hospital Topics. 2024:1-6. https://doi.org/10.1080/00185868.2024.2433243

3. Barouni M., Ahmadian L., Mohsenbeigi H.S., Elham. Challenges and Adverse Outcomes of Implementing Reimbursement Mechanisms Based on the Diagnosis-Related Group Classification System: A systematic review. Sultan Qaboos University Medical Journal. 2020;20:e260-270. https://doi.org/10.18295/squmj.2020.20.03.004

4. Trippoli S., Messori A., Borselli M. et al. Relationship Between Price and Diagnosis-Related Group Tariff for Medical Devices Assessed by a Regional Health Technology Assessment Committee. Cureus. 2022;14(3):e23092. https://doi.org/10.7759/cureus.23092

5. Mehmood A., Ahmed Z., Ghailan K. et al. Implementation of Healthcare Financing Based on Diagnosis-related Group in Three WHO Regions; Western Pacific, South East Asia and Eastern Mediterranean: A Systematic Review. Journal of Health Management. 2023;25(3):404-413. https://doi.org/10.1177/09720634231168250

6. Zhang J., Liu J., Qu L., Duan Z. How does the dual policy-the C-DRG-based reimbursement system and subsidy policy for appropriate Traditional Chinese Medicine (TCM) techniques-influence physicians’ choice of disease treatment methods in TCM hospitals? Health Economics Review. 2025;15(1):48. https:// doi.org/10.1186/s13561-025-00643-6

7. Zhao C., Wang C., Shen C., Wang Q. Diagnosis-related group (DRG)-based case-mix funding system, a promising alternative for fee for service payment in China. BioScience Trends. 2018;12(2):109-115. https://doi.org/10.5582/BST.2017.01289

8. Kotherová Z., Caithamlová M., Nemec J., Dolejšová K. The Use of Diagnosis-Related Group-Based Reimbursement in the Czech Hospital Care System. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021;18(10):5463. https://doi.org/10.3390/ijerph18105463

9. Agri F., Möller W., Deslarzes P. et al. Cost Analysis of Outpatient Colectomy in a Tertiary Center: A Projected Medico-Economic Evaluation. Health Services Insights. 2024;17:11786329241284400. https://doi.org/10.1177/11786329241284400

10. Lüthi H.J., Widmer P.K. DRG system design: A financial risk perspective. Operations Research for Health Care. 2017;13:28-36. https://doi.org/10.1016/j.orhc.2017.03.002

11. Xie X., Cui T., Ying X. et al. Development of a novel hospital payment system – Big data diagnosis & intervention Packet. Health Policy OPEN. 2022;3:100066. https://doi.org/10.1016/j.hpopen.2022.100066

12. LoPresti M., Igarashi A. Value-based reimbursement under the inpatient prospective payment system in Japan: a review of Japan’s diagnosis procedure combination/per-diem payment system. Journal of Medical Economics. 2024;27(1):1515-1529. https://doi.org/10.1080/13696998.2024.2427502

13. Ryan S.P., Plate J.F., Goltz D.E. et al. Should Medical Severity-Diagnosis Related Group Classification Be Utilized for Reimbursement? An Analysis of Elixhauser Comorbidities and Cost of Care. The Journal of Arthroplasty. 2019;34(7):1312-1316. https://doi.org/10.1016/j.arth.2019.02.045

14. Mihailovic N., Kocic S., Jakovljevic M. Review of Diagnosis-Related Group-Based Financing of Hospital Care. Health Services Research and Managerial Epidemiology. 2016;3:2333392816647892. https://doi.org/10.1177/2333392816647892

15. Железнякова И.А., Волкова О.А., Румянцева Е.И. и др. Методология формирования модели клинико-статистических групп заболеваний для случаев оказания медицинской помощи с применением методов хирургического лечения, выполняемых лапароскопическим доступом. Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2024;17(2):137-151. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.241

16. Chang W.F., Yan X.Y., Ling H., Liu T., Luo A.J. A study of the types and manifestations of physicians’ unintended behaviors in the DRG payment system. Frontiers in Public Health. 2023;11:1141981. https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1141981

17. Quentin W., Stephani V., Berenson R.A. et al. How Denmark, England, Estonia, France, Germany, and the USA Pay for Variable, Specialized and Low Volume Care: A Cross-country Comparison of In-patient Payment Systems. International Journal of Health Policy and Management. 2022;11(8):1377-1388. https://doi.org/10.34172/ijhpm.2022.6536

18. Авксентьева М.В., Петровский А.В., Железнякова И.А. и др. Развитие клинико-статистических групп для оплаты диагностики и лечения злокачественных новообразований в Российской Федерации. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2021;43(3):12-20. https://doi.org/10.17116/medtech20214303112

19. Asadi F., Sabahi A., Ramezanghorbani N., Emami H. Challenges of implementing diagnostic-related groups and healthcare promotion in Iran: A strategic applied research. Health Science Reports. 2023;6(2):e1115. https://doi.org/10.1002/hsr2.1115

20. Batko K., Ślęzak A. The use of Big Data Analytics in healthcare. Journal of Big Data. 2022;9(1):3. https:// doi.org/10.1186/s40537-021-00553-4

21. Gay S.E., Line K.W., Collar A., Reynaldo G. Inpatient Coding System and Opportunities for Documentation Optimization: An Interactive Session for Internal Medicine Residents. MedEdPORTAL. 2022;18:11219. https://doi.org/10.15766/mep_2374-8265.11219 Доступно по ссылке: https://pubmed.ncbi. nlm.nih.gov/35309253/