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基于多元线性回归方程模型的天津市某三甲医院骨科住院患者费用及其影响因素分析.pdf
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1、医学数据科学第 37 卷第 2 期医学信息Vol.37 No.22024 年 1 月Journal of Medical InformationJan.2024基金项目:1.天津市卫生健康科技项目(编号:TJWJ2023QN114);2.天津市宝坻区人民医院、天津医科大学宝坻临床学院 2023 年院内课题(编号:BDYYQN01)作者简介:闫瑞振(1983.9-),女,天津人,本科,主管技师,主要从事医学信息技术研究通讯作者:窦一峰(1992.8-),男,天津人,硕士,工程师,主要从事医学数据分析、数据挖掘和机器学习研究基于多元线性回归方程模型的天津市某三甲医院骨科住院患者费用及其影响因素分析
2、闫瑞振1袁窦一峰2渊天津市宝坻区人民医院医学检验科1袁网络信息中心2袁天津301800冤摘要院目的了解骨科住院患者费用构成及其影响因素袁为有效控制住院费用尧提高医疗服务质量提供有效依据遥方法对天津市某三甲医院2017年1月1日-2022年9月30日出院的12 887例骨科患者的疾病构成比尧住院总费用等指标进行分析袁运用多元线性回归方程模型对总费用的影响因素进行建模分析遥结果12887例患者平均患病年龄渊50.37依19.36冤岁袁患病高峰年龄在5160岁袁占患者总数的21.62%袁住院总费用年平均增长率为6.29%曰多元线性回归方程模型显示袁年龄增长尧转科尧住院天数增加尧疾病诊断数和手术操作数
3、增长与住院总费用呈正相关曰少数民族尧门诊入院尧死亡标志以及31 d内再入院与住院费用呈负相关曰调整2为0.801袁年龄尧民族尧疾病诊断数等指标能解释住院总费用变化的80.1%遥结论民族尧年龄尧入院途径尧是否转科尧住院天数尧疾病诊断数和手术操作数是影响骨科患者住院总费用的主要因素遥关键词院骨科曰疾病构成曰住院总费用曰多元回归方程模型中图分类号院R197文献标识码院ADOI院10.3969/j.issn.1006-1959.2024.02.007文章编号院1006-1959渊2024冤02-0041-06Analysis of the Cost and its Influencing Factor
4、s of Orthopedic Inpatients in a Tertiary Hospitalin Tianjin Based on Multiple Linear Regression ModelYAN Rui-zhen1,DOU Yi-feng2(Department of Clinical Laboratory1,Network Information Center2,Tianjin Baodi Hospital,Tianjin 301800,China)Abstract:ObjectiveTo understand the cost components of orthopedic
5、 inpatients and their influencing factors,provides an effective basis foreffectively controlling inpatient costs and improving the quality of medical services.Methods The disease composition ratio and total hospitalizationcost of 12 887 orthopedic patients discharged from a tertiary hospital in Tian
6、jin from January 1,2017 to September 30,2022 were statisticallyanalyzed,and the factors influencing the total cost were modeled using a multiple linear regression model.Results The average age of 12 887 patientswas(50.37依19.36)years old,and the peak age was 51-60 years old,accounting for 21.62%of th
7、e total number of patients,and the average annualgrowth rate of total hospitalization expenses was 6.29%.The multiple linear regression model showed that the increase of age,transfer,hospitalizationdays,number of disease diagnosis and number of surgical operations were positively correlated with the
8、 total cost of hospitalization.Ethnic minorities,outpatient admission,death signs and readmission within 31 days were negatively correlated with the total cost of hospitalization.The adjusted2was0.801.Age,ethnicity,number of disease diagnoses and other indicators could explain 80.1%of the change in
9、the total cost of hospitalization.Conclusion Ethnicity,age,route of admission,whether or not to transfer,length of hospital stay,number of disease diagnosis and number of surgicaloperations are the main factors affecting the total hospitalization cost of orthopedic patients.Key words:Orthopedics;Dis
10、ease composition;Total hospitalization cost;Multiple linear regression model骨科作为三甲综合医院最常见的科室之一,其主要的业务范围即为骨科疾病的防治。随着社会的发展,人们生存环境和方式的改变,人口结构特征等社会文化因素对医院经营的影响越来越大,我国是世界上人口老龄化速度最快的国家之一。第七次人口普查显示,截至 2020 年 11 月,我国 65 岁以上人群占总人口的 13.5%,人口老龄化程度进一步加深。据统计,2017 年中国医院骨科的诊疗人次为1439 万,到 2020 年已经达到 1602 万,增长率超过11.3
11、2%,可见骨科市场需求旺盛,诊疗人数逐年增加,了解骨科住院患者的住院情况、费用结构以及相关的影响因素,对于医院进行科学管理决策,合理进行医疗资源配置,促进骨科疾病诊疗的规范化,有针对性的减轻患者的经济负担,更好的落实以患者为中心的理念,为患者提供及时优质的服务具有重要的意义1-4。李琪等5对骨科患者住院期间知识期望满足现状及其影响因素进行了分析。杨帆等6利用CPI 平减指数法和灰色关联法对医保支付方式改革下骨科医保患者住院费用中次均费用变动情况和各类费用对总费用的影响进行分析。韩磊等7探讨了41医学数据科学第 37 卷第 2 期医学信息Vol.37 No.22024 年 1 月Journal
12、of Medical InformationJan.2024某部队三甲医院 20162020 年骨折军队伤病员住院总费用的变化趋势及其影响因素,为该院合理调控军队伤病员住院费用的增长提供了理论依据。卢秀芳等8采用描述性分析和多元线性分析及灰度关联法对 2017-2021 年老年髋部骨折患者住院费用进行了分析,最后得出住院费用的变化与医疗耗材费,诊疗费和医药费有密切关系的结论。虽然众多研究对骨科住院患者住院费用及其影响因素做了一定的分析,但是尚存在一定的不足,如大多研究的是某一具体疾病的住院费用及其影响因素,同时影响因素的覆盖度不高。基于此,本研究采用人口统计学特征与疾病相关特征对住院费用及其影
13、响因素进行分析。1资料与方法1.1 数据来源 以天津市某三甲医院骨科 2017 年1 月 1 日-2022 年 9 月 30 日的出院患者为研究对象,依托住院病案首页数据进行信息获取,排除住院总费用小于 10 元的出院患者,共计纳入 12 887 例患者进行研究,其中 2017年 1634 例,2018年 2498 例,2019 年 2643 例,2020 年 2043 例,2021 年 2291 例,2022 年 1 月-9 月 1778 例。1.2 方法 选取住院病案首页中的住院总费用用于描述住院费用的结构特征;结合相关文献5-8,并通过与临床医生的沟通,确定选取患者的年龄、年龄、民族、婚
14、姻、付费类型等人口统计学信息以及入院状态、转科情况、再入院情况、疾病诊断数和手术操作数等诊疗信息,通过构建多元线性回归方程模型进行住院总费用影响因素的筛选判别,同时从年份主要诊断等维度对骨科住院患者相关指标进行统计分析,了解住院患者医疗费用的总体情况。1.3 统计学方法 运用 SQL Server 2012 软件和 SPSS25.0 软件进行数据分析,计数资料采用(%)或构成比进行描述性统计分析,计量资料以(依)表示,若变量服从正态分布,采用单因素方差分析,若不服从正态分布则采用秩和检验9。采用多元线性回归方程模型10筛选住院总费用的影响因素。以约0.05为差异有统计学意义。2结果2.1 住院
15、患者描述性分析 12 887 例骨科住院患者中,患者年龄 299 岁,平均年龄(50.37依19.36)岁,设定组距为 10,患病高峰年龄在 5160 岁,占患者总数的 21.62%,此外,4170 岁患者占据总患者的56.19%。住院患者中男 7193 例,占 55.82%,女5694例,占 44.18%。男性患者集中分布在 4160 岁,女性患者集中分布在 5170 岁。骨科住院患者中主要诊断达到 100 例以上的构成比例见表 1,可知主要是以取除骨折内固定装置为主,占比 13.67%,其余疾病顺次为股骨转子间骨折、髌骨骨折、锁骨骨折、踝关节骨折、桡骨远端骨折、多处挫伤、胫骨平台骨折、股骨
16、干骨折、肱骨近端骨折。序号123456789101112131415161718疾病名称取除骨折内固定装置股骨转子间骨折髌骨骨折锁骨骨折踝关节骨折桡骨远端骨折多处挫伤胫骨平台骨折股骨干骨折肱骨近端骨折肩关节脱位股骨转子间粉碎性骨折骨盆骨折膝部挫伤胫腓骨干骨折取出内固定装置肩部挫伤腰部挫伤1762982458407387266234202170156155153146137134127115107均次费用(元)9084.4934 228.2218 294.9323 043.9727 294.0019 696.895876.3339 222.2849 776.9625 831.646466.602
17、9 456.9033 975.725089.8634 907.5510 225.736508.236213.65构成比(%)13.677.623.553.163.002.061.821.571.321.211.201.191.131.061.040.990.890.83表1骨科住院患者疾病构成分析42医学数据科学第 37 卷第 2 期医学信息Vol.37 No.22024 年 1 月Journal of Medical InformationJan.20242.2 人口统计学因素与住院总费用分析年龄分类中,不同年龄组间住院费用比较,差异有统计学意义(约0.05),约18 岁、1860 岁和跃6
18、0 岁人群均次住院费用分别为 11 147.15元、21 043.81元和 25 199.61元,可见随着年龄增大,住院费用呈上升趋势;民族分类中,不同民族住院费用比较,差异有统计学意义(约0.05),汉族和少数民族人均住院费用分别为21 649.24 元和 23 557.37 元,虽然住院人数汉族远高于少数民族,但是就住院费用来说汉族低于少数民族;付费类型中,不同组别费用比较,差异有统计学意义(约0.05),城镇职工、城乡居民、工伤医保和自费类型的人均费用分别 14 769.63 元、15 261.47 元、25 086.76 和 21 763.82 元;在是否为本市因素中,不同组别住院总费
19、用比较,差异有统计学意义(约0.05),本市住院患者总费用要低于外市住院患者;在性别和民族因素中,不同组别住院总费用比较,差异无统计学意义(跃0.05),见表 2。2.3 诊疗信息指标与住院总费用分析在入院状态中,不同组别见住院费用比较,差异有统计学意义(约0.05);入院途径中,门诊和急诊入院的患者住院费用比较,差异有统计学意义(约0.05),门、急诊人均费用分别为 15 859.94 元和 25 615.49 元,门诊入院患者费用少于急诊患者;是否转科分组中,不同组别住院费用比较,差异有统计学意义(约0.05),转科和未转科费用分别为 91 657.48 元和19 522.97 元,转科患
20、者费用高于未转科;在是否当日再入院、是否半月内再入院和是否 31 日内再入院分组中,不同组别住院费用比较,差异有统计学意义(约0.05);对于住院天数、其他疾病诊断数和手术操作数不同分组住院费用比较,差异有统计学意义(约0.05),其中在住院天数因素中,05 d、610 d、跃10 d 的人均住院费用分别为 8526.89 元、24 306.62 元和 51 217.47 元,在疾病诊断数因素中,05 种和跃5 种的人均住院费用分别 16 298.78 元和38 328.66 元,在手术操作数因素中,04 种和跃4 种的人均住院费用分别 19 099.73 元和 108 852.26元,结果显
21、示随着住院天数、疾病诊断数和手术操作数的增加,住院费用也随之增加,见表 3。2.4 多元线性回归方程模型 将所有影响住院总费用的因素纳入到多元回归方程模型中,变量赋值情况见表 4。进行多元回归分析,结果表明,从整体上讲,民族、年龄、入院途径、是否转科、住院天数、疾病诊断数和手术操作数在 5%的显著性水平下具有统计学意义,死亡标志和 31 d 内再入院在 10%的显著性水平下具有统计学意义。具体而言,年龄增长、转科、住院天数增加、疾病诊断数和手术操作数增长对住院总费用呈正相关关系,少数民族、门诊入院、死亡标志以及 31 d 内再入院与住院费用呈负相关关系,见表 5。多元线性回归方程模型的拟合优度
22、,2和调整2代表了回归分析中自变量变异对因变量的解释程度,一般采用调整2来衡量,该值相对不受自变量个数的影响,结果更为可靠。多重相关系数 R 为0.895,2为 0.802,调整2为 0.801,2变化量为0.802,表明年龄、民族、疾病诊断数等指标能解释住院总费用变化的 80.1%,说明本次选取的指标对住院总费用具有较高的影响作用。项目性别年龄(岁)民族婚姻付费类型是否本市分组男女约181860跃60汉族少数民族未婚已婚其他城镇职工工伤医保城乡居民自费本市外市719356949447711423212 655232167510 09711156224421712 36412 141746住院
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