实际上，本书12国实际的DRGs支付制度远比上述提及的基本假设模式复杂。如前所述，不同模式的DRGs支付制度，DRGs权重的方式选择、货币转换与调整因子以及结构性支付调整都会影响DRGs支付的基本动机。本节重点讨论12国为避免与控制非预期结果所做的一些尝试。

DRGs付费是对各DRG组的患者均值进行支付补偿，因此对低于均值消耗的患者是超额支付，对高于均值消耗的患者是差额支付。这些差额在多数情况下可自行抵消，也即DRGs中成本相对较高的病例可以由成本相对较低的病例来补偿，不盈利的DRGs也可以由高盈利的DRGs来补偿。因此，如何保证DRGs中所包括的病例成本相对一致是所有国家的关注焦点（见第二章）。一方面，如果DRGs充分了考虑患者之间（包括所有相关次要诊断）与必要治疗（包括所有相关操作）的差异，“撇奶油”与“缩减服务/不充分治疗”等非预期结果的动机将会大大降低。而另一方面，若以狭义定义来划分DRGs分类，就会增加其他非预期结果，如“虚假编码”与“博弈/过度治疗”（Hafsteinsdottir和 Siciliani，2010）。

然而，即使不断优化DRGs，依旧会存在部分资源消耗高于同类均值的患者。这些高成本的“离群”病例通常在医院总成本中占有很大比例，对DRG病例的平均成本也会产生较大影响（Cots等，2003）。如果DRGs权重的计算包括离群病例，将会导致对医院多数患者的超额支付。而如果不单独支付这些离群病例，医院将有很大动机会推诿这些高成本病例，甚至让这些患者提前出院。

因此，本书中分析的多数国家都建立了离群病例相应的识别机制，为治疗这些离群病例患者的额外成本提供单独支付。如表6.4所示，由于只能掌握样本患者的成本数据，因此多数国家以住院时间为门槛界定离群病例（超过特定天数上限的病例被视为离群病例）（见第五章）。北欧国家（爱沙尼亚、芬兰、瑞典）则是例外，是以成本来界定离群病例。然而，虽然除荷兰之外的所有国家都会界定离群病例，但是其界定方法各异，包括四分点法或参数法（Schreyögg等，2006），这也导致离群病例比例会有所不同。

图6.3对多数国家医院支付制度如何足额支付离群患者进行了说明。多数情况下，超过住院时长上限的离群病例按照超出天数收取附加费，DRGs支付率提高。爱沙尼亚与芬兰以成本界定离群病例，离群病例患者的额外成本通过项目付费制（fee-for-service）直接偿付。加泰罗尼亚与荷兰则不对离群病例进行附加补偿。加泰罗尼亚在医院预算的结构性调整中应已考虑到离群病例的额外支付问题。

荷兰对于离群病例的处理方式有所不同：如果患者不止一种疾病需要处置，则计算额外的诊断分组（相当于荷兰的DRG，即DBC），为医院提供额外的DRGs支付。有趣的是，芬兰以及英国（此次更新前）也采取类似措施，医院可以将同时接受多科室治疗的住院患者分类至多个DRGs中。此外，一些国家设定了离群病例的住院时间下限，以避免不当的提前出院。这些国家会扣减低于下限天数的标准支付，或者计算最低支付额与每日费率，以减少低于离群下限天数的支付。英国与波兰没有设定住院时间下限，但是对某些DRGs设定了日间权重（ ）。在芬兰与瑞典的北欧DRGs中，日间患者有单独的DRGs。

除离群病例外，DRGs还面临着需要为大量的患者提供某些高成本的医疗服务。第三章提到，多数DRGs制度对无法被一个DRG组涵盖的服务建立了额外支付机制。因此，额外支付下，高成本服务不会成为DRGs付费的动机，是规避“撇奶油”和治疗不充分问题的有益方式。此外，多数国家也针对DRGs中未考虑到的创新型药物与治疗建立了类似的支付机制（见第九章）。

医疗服务提供者与医疗服务支付者之间的信息不对称会引发DRGs医院支付制度的一系列非预期结果：例如，支付者未必了解患者是否需要某项治疗操作，患者是否有必要住院；是否存在虚构的次要诊断；某些次要诊断是否由医疗差错所导致。如果提供者将患者划分到较高支付DRGs组（博弈/过度治疗）；提高住院患者数量；高编码；降低服务质量，却能够获得更多的支付补偿（见第八章）。

为修正这些非预期结果，一些国家通过实施审计制度以防范信息不对称。例如，在德国，疾病基金区域医疗审议委员会派驻工作小组随机抽查和审计医院的病例记录，评估医院的编码与治疗行为（MDS，2011）。2009年，疾病基金审计了12%的病例，每个被审计的病例平均收回约800欧元。2006年，法国区域医院机构（ARH）审计了1%的医院病例，审计发现其中60%的医疗记录存在编码错误问题。

其他修正机制则通过确定总额预算与限额限制医院利用不对称信息获利，确保医院行为不超过预设限额（表6.2）。此外，为控制频繁发生多次入院情况，德国与英国对患者首次出院后30天内因同一疾病再次住院的医院进行惩罚：对此类患者不再给予二次DRGs支付。此外，如果欧洲国家借鉴美国对医院的监管手段，在入院时就必须说明患者是否存在其他诊断（见第八章），那么就能够有效区分支付合理性。

最后，定期更新DRGs权重与货币转换因子（见第九章）能够限制医院从虚假编码中获利：若所有医院都高编码，重新计算DRG权重和货币转换因子将降低之前过高的DRGs支付水平。然而，如果只有部分医院虚假编码，那么没有高编的诚实医院却很有可能会受到支付水平降低的连带惩罚。因此，虽然调整支付率是控制成本的有效措施，但全面审计医院编码依旧非常有必要。

如表6.2所示，DRGs代表不了医院的总体收入 ²。医院的其他收入来源会降低采用DRGs付费的动机，因为医院会将重点放在通过其他方式实现收入最大化。

例如，西班牙（加泰罗尼亚）DRGs付费仅占医院收入的20%，DRGs付费的相关动机便相对较弱。正如Cots与其同事所指出的（见第二十二章，22.7.2，p.420），“由于医院绝大部分收入取决于结构性相对指数（structural relative index，SRI），医院更可能将重点放在引进高新技术以增加SRI，而不是考虑如何改善DRG支付下的医疗表现”。

此外，DRGs付费在多数国家是逐步开展的，与DRGs支付相关的医院收入也是随时间而慢慢增长。因此，DRGs医院支付的相关动机在制度之初较弱，医院有时间调整并适应变化着的经济环境。