会员登录 - 用户注册 - 设为首页 - 加入收藏 - 网站地图 论文中网(LunWenZ.Com)专注于论文发布,论文发表,论文代写!
当前位置:主页 > 医学 > 医院管理 > 正文

江苏省某医院心血管疾病患者住院费用影响因素分析

时间:2014-06-19 16:22 来源:论文中网 作者:孙欣欣/余正 阅读:

摘要:目的:对江苏省某医院的心血管疾病患者住院费用进行统计分析,并建立住院费用影响因素的多元方程。方法:从某医院20111月至20128月的心血管疾病住院患者共计病历1126例,对住院患者的医疗费用及影响因素进行分析。结果:2011年至2012年心血管疾病患者的住院费用主要为药品费用,所建立的方程中,职业与年龄对住院费用没有影响,家庭经济收入、费用类别、住院天数、药费对住院费用影响呈正相关,疾病情况对住院费用影响呈负相关。结论:通过对心血管疾病患者住院费用影响因素进行了多远回归分析,为降低不合理治疗费用,合理利用医疗卫生资源,提高医疗服务质量和效率提供理论基础。

关键词:心血管 ; 住院费用;  多元回归模型;  向后筛选策略 

2011726世界银行发布的《创建健康和谐生活:遏制中国慢性病流行》显示,在2010年至2040年的30年里,我国每年将心血管疾病死亡率下降1%所带来的经济效益相当于2010年的实际GDP68%,超过10.7万亿美元。假设我国不采取任何的有效防控措施,那么40岁以上的中国人罹患心血管疾病、慢性阻塞性肺部疾病、糖尿病和肺癌的人数在未来20年将可能增加到现在的两倍甚至三倍,这些疾病负担将会加剧我国的人口老龄化和劳动力减少所造成的经济和社会影响[1]。除此之外,心血管疾病患者的迅速增加不仅增加了失能和残障的机会,造成了巨大的劳动力损失,也加速了疾病诊断、治疗费用上涨,给患者本人、家庭及社会均带来了极大的痛苦和严重的经济损失,加大了家庭和社会的疾病经济负担。研究心血管疾病的疾病经济负担及其影响因素具有重要的现实意义。

1、对象与方法

1.1研究对象

本文应用江苏省某医院的医生工作站中的住院数据,选择2011年~2012年8月共计20个月的心血管科室患者的病例。由于本研究医院的心血管科所接收的病人主要是冠心病和高血压,所以本文主要研究的病种即为冠心病和高血压。

统计指标主要包括样本患者的社会人口学特征,如:性别,年龄,职业,婚姻状况等;疾病的负担形式,如医疗保险情况,医疗待遇(自费或者公费)等;患者住院治疗期间的一些信息,如住院天数、入院情况、出院情况、是否存在伴随病等;总医疗费用及其各项组成部分情况等。

1.2统计分析方法

使用SPSS16.0统计软件分析,计量资料以()表示,计数资料采用构成比表示,采用多元回归分析法,分析过程中采用逐步向后筛选策略。P<0.05为差异有统计学意义。

2、住院费用的影响因素分析

近年来心血管科疾病的患病率居高不下,该类疾病不仅严重影响了患者的身体健康,还给患者家庭经济带来沉重的打击,国内外学者对于心血管科的两类重要疾病——冠心病和高血压的疾病病理学特征,流行病学特征和疾病负担做了大量的研究。对于冠心病、高血压的疾病负担的研究主要还是集中在冠心病、高血压的直接经济负担和间接经济负担,对于隐形经济负担的研究比较少。对于医疗费用影响因素的分析主要分为两类:一是研究患者的社会人口学特征对医疗费用的影响,主要包括:患者的年龄、性别、婚姻状况、受教育程度、享受的医疗保险类型,自身的健康状况等因素;二是疾病病理学和疾病经济负担形式等对医疗费用的影响,这些影响因素包括:患者的就诊时间,住院天数,疾病经济负担形式,疾病的分类,诊断质量和并发症情况等。

本文从上述两方面内容出发,通过建立多元回归模型,来分析患者的社会人口学特征和疾病病理学对住院费用的影响。

2.1 模型建立

对住院费用的影响因素分析,采用多元回归模型分析,根据总样本中的病历资料中患者的社会人口学特征、疾病病理学特征和经济负担等信息,设定变量为:药费,就诊时疾病情况,年收入,职业,费用类别,住院天数,年龄七组变量。其中就诊时的疾病,职业,费用类别三组变量只能进行定性分析,因此需要引入虚拟变量,根据对所收集数据的分析,总样本中患者就诊时的疾病情况大多数为普通,为1060例,占总样本的94%,因此对于就诊时疾病情况的虚拟变量的引入为,设普通疾病情况的患者为1,急诊和危重情况患者的就诊时疾病情况为0。职业的划分中,样本中以退休人员为主,占总人数的82.86%,故将对于职业变量的引入,设退休人员为1,其他的为0。(若以占少数成分为1的话,可能会导致样本量太小而不具代表性,造成结果偏倚)费用类别的划分中以自费为主,占总样本的56.57%,因此费用类别的引入中,设自费患者为1,其余的为0。由于对中国人来说,家庭观念比较强,家庭成员中一旦有人生病住院,就会是有家庭所有成员的全部收入来支付患者的医疗费用,故本部分中的收入变量采用的是家庭收入。

以住院费用为被解释变量,上述其中因素为解释变量,对变量的相关参数进行估计,模型设定如下:

1中,Y为住院费用,X1为药费;X2为患者就诊时的疾病情看,其中1=普通,0=其他疾病情况;X3代表家庭年收入,X4代表职业类型,其中1=退休人员,0=其他职业类型;X5代表费用类别,1=自费患者,0=其他费用类别;X6代表住院天数 ,X7代表年龄。

2.2数据分析

利用SPSS16.0软件对样本中的相关数据做回归分析,分析过程中选择向后筛选策略,在利用SPSS进行回归分析时,直接选中向后筛选,SPSS就会自动进行筛选,其筛选原则是首先,将所有的变量都引入回归方程,并对回归方程进行各种检验,然后再回归系数显著性检验不显著的一个或多个变量中,剔除t检验值最小的变量,并重新建立回归方程和进行各种检验,如果新建回归方程中所有变量的回归系数检验都显著,则回归方程建立结束。用SPSS软件对样本数据进行回归分析,采用显著性水平为0.05,具体结果如下:

最终模型的拟合优度检验表

模型

复相关系数R

R2

调整 R2

估计值标准误差

1

1.000a

1.000

1.000

3856.5585

2

1.000b

1.000

1.000

3856.2477

3

1.000c

1.000

1.000

3858.0845

a. 预测系数项: (常数项), 药费, 就诊时疾病情况, 家庭年收入, 职业, 费用类别, 住院天数, 年龄

b. 预测系数项: (常数项), 药费, 就诊时疾病情况, 家庭年收入, 费用类别, 住院天数, 年龄

c. 预测系数项: (常数项), 药费, 就诊时疾病情况, 家庭年收入, 费用类别, 住院天数

由表1中可知,利用向后筛选策略共经过三步即完成 回归方程的建立,最终模型为第三个模型。依次剔除的自变量为职业,年龄。

2   排除自变量表c

模型

标化偏回归系数

T

显著水平Sig.

偏相关系数

多重共线性统计量

容忍度

2

职业

0.000a

0.905

0.365

0.027

0.806

3

职业

0.001b

1.434

0.152

0.043

0.987

年龄

0.001b

1.438

0.151

0.043

0.968

a. 模型预测系数项: (常数项), 药费, 疾病情况, 年收入用, 费用类别, 住院天数, 年龄

b. 模型预测系数项: (常数项), 药费, 疾病情况, 年收入用, 费用类别, 住院天数

c. 因变量: 住院费用        

2展示了变量剔除方程的过程。在模型3中,如果剔除年龄,保留职业这一变量,则它的标准化回归系数为0.001,但是它的回归系数的检验不显著,概率p0.152,大于0.05。如果剔除职业,保留年龄变量,则它的标准回归系数也是0.01,但是同样,它的回归系数的检验室不显著的,概率p0.151

回归结果a

模型

偏回归系数

标准化偏回归系数

T检验值

显著水平Sig.

系数B

标准误差

系数

1

(常数项)

2242.207

849.899

 

2.638

0.008

年龄

8.970

9.844

0.000

0.911

0.362

疾病情况

-2981.806

493.889

-0.002

-6.037

0.000

费用类别

1919.611

237.032

0.003

8.099

0.000

职业

303.859

335.626

0.000

.905

0.365

年收入用

0.003

0.000

0.002

5.582

0.000

住院天数

248.693

16.900

0.006

14.715

0.000

药费

1.033

0.000

1.000

2.593E3

0.000

2

(常数项)

2213.543

849.240

 

2.606

0.009

年龄

12.788

8.894

0.001

1.438

0.151

疾病情况

-2977.033

493.821

-0.002

-6.029

0.000

费用类别

1929.833

236.744

0.003

8.152

0.000

年收入用

0.003

0.000

0.002

5.560

0.000

住院天数

249.353

16.883

0.006

14.769

0.000

药费

1.033

0.000

1.000

2.594E3

0.000

3

(常数项)

3108.814

577.760

 

5.381

0.000

疾病情况

-3049.993

491.441

-0.002

-6.206

0.000

费用类别

1926.449

236.845

0.003

8.134

0.000

年收入用

0.003

0.000

0.002

5.558

0.000

住院天数

252.767

16.723

0.006

15.115

0.000

药费

1.033

0.000

1.000

2.595E3

0.000

a. 因变量: 住院费用

3展示了每个模型中,各解释变量的偏回归系数、偏回归系数显著性检验的情况。由于显著性水平为0.05,在前两个模型中,都存在着回归系数不显著的解释变量,在模型1中,变量年龄的回归系数的显著性检验的概率值p0.362,大于显著性水平,因此,变量年龄的回归系数不显著;变量职业的回归系数的显著性检验的概率p值为0.365,大于显著性水平,变量职业的回归系数同样不显著。即模型一种有两个变量的回归系数是不显著的,故模型1的方程是不可用的。

模型2中,年龄变量的回顾系数的是不显著的,其显著性检验的概率p值为0.151,大于显著性水平。因此模型2的方程也是不可用的。

模型3中的所有变量的回归系数的显著性检验概率p都是小于显著性水平0.05的,因此就诊时的疾病情况,费用类别,年收入,住院天数和药费与住院费用之间的线性关系显著,他们保留在模型中是合理的。因此,模型3所展示的方程即为最终的方程,具体表现形式如下:

Y=3108.814-3049.993X2+0.003X3+1926.449X5+252.767X6+1.033X7

2.3结果分析

根据研究结果,可以看出,影响患者住院费用的因素是多方面的,如前面提到的患者的社会人口学特征,患者就诊时间、住院天数、负担形式、疾病分型和并发症情况等因素。对这些变量进行单因素分析,可以更清晰地了解这些变量对于住院费用的具体影响情况,但是在这些变量中可能会存在多重共线性或其他的相关性,只是对变量进行单因素分析可能会导致分析结果出现一定的偏倚,如患者家庭的经济收入可能与患者的职业,年龄等有关系,患者的药费可能与患者就诊时的疾病严重情况,住院天数有关,其费用类别也可能与患者的职业,家庭经济收入等有关系。

3、模型讨论

在本部分中,对患者的住院费用和对其可能有影响的因素进行多元回归分析,剔除了对没有通过显著性检验的因素:年龄和职业,最终确定了与住院费用由显著线性关系的影响因素,即为:就诊时的疾病情况,费用类别,年收入,住院天数和药费。从建立的模型Y的回归系数可以看出,对于住院费用影响最大的为就诊时的疾病情况,其次是费用类别,第三是住院天数,第四是药费,最后是家庭经济收入。

3.1疾病情况

根据所建立的回归模型,可以看出就诊时的疾病情况的回归系数为-3049.993,说明对于同一个患者俩说,其他因素不变,那么,他在就诊时为普通患者的住院费用比为急诊或危重患者的住院总费用减少了3049.993元。即普通患者的住院费用要低于急诊或危重患者的住院费用,危重病人的平均住院医疗费用最大,其次是急诊病人,平均住院医疗费用花费最少的是普通级别的病人。即病情越是严重,所需要的医疗投入就会越大,住院天数也越长,从而所花费的费用就会越大。

3.2家庭经济收入

家庭经济收入的回归系数为0.003,为正值,即家庭经济收入与住院费用之间存在正向相关,即对于住院患者来说,家庭经济收入越大,住院费用就会越高。这是因为,家庭经济收入越高,他们对于医疗投入就会也大。家庭经济收入高的家庭,很少会出现应住院而不住院,应经济原因主动要求提前出院的情况,而会接受住院治疗的患者中,大多数家庭的经济情况比较良好。家庭贫困的患者一般不会选择住院,除非是唉病情特别严重的情况下,而他们住院也只会选择最便宜的床位,病房,最便宜的治疗方案。因此,家庭经济收入越高,患者的住院费用就会越高;家庭经济收入越低,住院费用就会越低。

3.3费用类别

费用类别的回归系数为1926.449,为正值,即若某一患者的其他因素不变的情况下,他的住院费用类别为自费时的住院总费用会比他是公费或其他费用类别时高1926.449元。自费患者的住院费用高于公费患者,这是因为公费患者的住院费用有一部分是由政府为其支付的,因此住院费用会低于自费患者。

3.4住院天数

住院天数的回归系数为252.767,为正值,即住院天数与住院费用之间存在正向相关,即住院天数越长,住院费用就会越大。这是因为住院费用中包含的药费,床位费,空调费,护理费,检查费,都是按天计费的,即在医院多住一天,这些费用就会逐天增加,因而,住院费用就会随着住院天数的增加而增加。

3.5药费

药费的回归系数为1.033,为正值,即药费与住院费用中也存在这正相关,这是因为对于心血管科的住院患者来说,药费是其中主要部分,在本文研究的总样本中,患者住院费用个构成成分中,中成药,中草药和西药的费用占总住院费用的68.08%。因此,患者用药费用的提高会直接增加患者的住院费用。

4、研究的创新点和局限性

4.1创新点

4.1.1分析住院费用对因病致贫的影响

通过总样本中住院病人的灾难性卫生发生率和灾难性卫生支出缺口,分析住院费用对因病致贫的影响,根据分析结果可以推断出,心血管科的住院费用比较高,造成的因病致贫的发生率比较高,在灾难性卫生支出的界定标准为15%时,1126例的总样本中有88例患者因为住院而发生灾难性卫生支出,即因住院而因病致贫。灾难性卫生支出的界定标准为25%时,总样本中有53位患者因住院治疗疾病为沦为贫困线以下。而等灾难性卫生支出提高为40%时,研究对象中 33为住院患者因治疗此类疾病而沦为贫困。该研究结果表明,住院费用比较高,看病难看病贵的问题依然存在,同时我国的医疗保险制度,医疗救助制度尚不完善。这就需要有关政府部门制定合理的住院相关价格,合理制定医疗保险制度以及一定的救助制度。

4.1.2建立了多元回归模型

建立了影响心血管科住院患者的住院费用的相关因素的多元回归模型,可以比较准确地反映出不同影响因素是如何影响住院费用的。此多元回归模型的建立,为心血管类疾病的住院费用研究提供了一定的基础数据资料。更值得一提的是通过多元线性回归模型的建立,确定出显著影响心血管科疾病的住院费用的影响因素,为在之后的心血管科住院费用的增长趋势,患者的疾病经济负担情况,合理配置医疗卫生资源,合理制定医疗保险制度、医疗救助制度提供了关键性的数据支持及合理的建议。

4.2局限性

4.2.1未涉及非医疗费用

由于研究条件有限,本研究对于住院费用的研究只是分析了心血管科疾病患者的直接经济负担中的医疗费用的部分,而对于非医疗费用的部分没有涉及到,并且对于心血管科住院患者的间接经济负担,患者家属陪同费用和损失的工作时间等隐性成本也并没有涉及到,对于心血管科患者的实际花费住院费用计算有一定的缺陷,并不是很准确。

4.2.2数据统计期比较短

由于本研究中涉及的医院的医生工作站从2010年才开始建立,到2011年开始数据的录入才比较完整,因此本文的数据收集时间起始于20111月,截至2012年的8月,共20个月。数据的时间跨度比较小,对于心血管科疾病患者的住院费用的长远影响和持续效应分析比较弱。

参考文献

[1]段佳.追踪慢性病: 多是"自创"的危险[N].科技日报, 2012- 12-18(006)

[2]兰宇曦.我国医疗费用增长趋势及原因分析[J].中华医院管理杂志, 1996(8): 452-458

[3]张明明.某三级甲等医院住院者医疗费用影响因素的分析[J].上海预防医学, 2004,(8): 400- 401

[4]雷卫河,张智民,王耀平等.河南省农民住院卫生服务利用状况及影响因素分析[J].中国卫生统计,2006(3): 221-223

[5]杨慧芳.中国医疗体制改革存在的问题探讨[J].时代金融,20068:89- 91

上一篇:没有了
下一篇:没有了
推荐内容