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    2010—2014年Y市中醫(yī)院腫瘤患者住院費用分析

    2018-09-10 15:15:47蔡遠(yuǎn)發(fā)蔡唱徐明王俊杰
    三峽論壇 2018年6期

    蔡遠(yuǎn)發(fā) 蔡唱 徐明 王俊杰

    摘 要:了解腫瘤病人的住院費用及主要影響因素,為降低患者醫(yī)療支出、合理控制費用上漲提供建議。整理2010-2014年2855例腫瘤患者信息,采用描述性統(tǒng)計分析;利用STATA12.0對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行LM檢驗、Hausman檢驗,并建立回歸模型,探索腫瘤患者的住院費用結(jié)構(gòu)以及主要顯著影響因素。腫瘤患者的住院費用有逐年攀升趨勢,主要顯著影響因素為住院天數(shù)、藥費、其他費用、搶救次數(shù)、腫瘤部位;而患癌年齡段分布較集中,固在年齡中沒有出現(xiàn)顯著的系數(shù)。優(yōu)化中西醫(yī)結(jié)合的治療手段,縮短病人平均住院日;貫徹國家醫(yī)療保障政策,降低采購成本,將病種細(xì)分合理規(guī)范用藥,以減輕病人的費用負(fù)擔(dān)。

    關(guān)鍵詞:腫瘤患者;住院費用;顯著影響因素

    中圖分類號:K197 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1003-1332(2018)06-0088-03

    癌癥是一個全球性的公共健康問題。近三十年來,癌癥已成為人類第一位死因。而現(xiàn)代社會生活水平和醫(yī)療水平的不斷發(fā)展,治療手段的逐漸豐富,醫(yī)療費用的快速上漲已經(jīng)成為人們普遍關(guān)心的問題。因此明確住院費用的主要影響因素,減輕腫瘤患者的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)尤其重要。本文對腫瘤患者的住院費用及顯著影響因子進(jìn)行了描述及推斷統(tǒng)計分析,為腫瘤患者的診治和控制醫(yī)療費用提供依據(jù)。

    一、數(shù)據(jù)來源與分析方法

    1.數(shù)據(jù)資料來源: 資料來源于該院HIS系統(tǒng)中錄入的出院病案首頁,疾病按《國際疾病分類ICD-10》[1]標(biāo)準(zhǔn)分類。調(diào)查對象為湖北省Y市三級甲等中醫(yī)醫(yī)院2010年-2010年住院治療的2855例腫瘤患者。

    2.分析方法: 采用了描述性統(tǒng)計分析,考察2010-2014年間腫瘤患者的平均住院費用,將費用細(xì)分為藥費(包含西成藥、中藥費)、檢查費、床位費、治療費、手術(shù)費和其他費用,應(yīng)用EXCEL軟件建立數(shù)據(jù)庫,分析各項費用構(gòu)成比。進(jìn)一步了解病人2010-2014年每年的出院轉(zhuǎn)歸情況,研究5年間出院轉(zhuǎn)歸構(gòu)成比的變化趨勢,為住院費用的影響提供參考。亦進(jìn)行了推斷統(tǒng)計分析,將每年的腫瘤患者按患癌部位細(xì)分,采用軟件STATA12.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行LM檢驗、Hausman檢驗和面板數(shù)據(jù)的多元回歸,從而得出住院天數(shù)、年齡、藥費、其他費用和搶救次數(shù)對住院費用的影響程度。

    二、結(jié)果與說明

    1.腫瘤患者的平均住院總費用隨著年份的變化趨勢及費用構(gòu)成比例情況。5年來腫瘤患者的住院費用有攀升趨勢,2010-2011年,2012-2013年住院費用有小幅增長,其中2012年回落,而2014年由于國家醫(yī)療保險政策的改革,使得住院費用也有所下降,基本持平于2010年的水平。各構(gòu)成費用比例從高到低依次為藥費、其它費用、檢查費、床位費、治療費、手術(shù)費,其中5年間藥費占住院費用的平均比重為49.78%[2]221-224。

    2.腫瘤患者的各年出院轉(zhuǎn)歸情況。對腫瘤病人的治療效果見表2,進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析。2010 -2014年,腫瘤病人總數(shù)有明顯增多趨勢,治療有效率分別為81.82%、81.71%、80.99%、84.28%、86.76%,可見近兩年來腫瘤病人的治療有效率顯著上升,同時,5年間的平均治療有效率高達(dá)83.12%。

    3.按照腫瘤部位細(xì)分的每年相對平均住院費用變化情況。2010-2014年間Y市中醫(yī)醫(yī)院罹患病例較多的10種癌癥分類分別為見表3;其中肺癌,肝癌,乳腺癌與結(jié)直腸癌四類常見癌癥種類占所有癌癥病例數(shù)的50%以上。

    4.固定效應(yīng)分析結(jié)果與VIF值。以平均住院總費用為因變量,住院天數(shù)、年齡、藥費、其他費用、搶救次數(shù)為自變量,通過檢驗建立面板數(shù)據(jù)的回歸模型。為了檢驗?zāi)P椭惺欠翊嬖趥€體效應(yīng),進(jìn)行了LM檢驗,檢驗的原假設(shè)為模型中不存在個體效應(yīng),但從結(jié)果可知Prob=0.0084<0.1,因此在1%顯著水平可以拒絕原假設(shè),表示模型中存在個體效應(yīng),因而數(shù)據(jù)不能單純的進(jìn)行混合效應(yīng)回歸。為了檢驗本文數(shù)據(jù)適用隨機效應(yīng)還是固定效應(yīng),進(jìn)行了Hausman檢驗,結(jié)果顯示Prob=0.0001<0.1,因此表示在1%顯著水平拒絕原假設(shè),表示個體效應(yīng)與自變量之間存在相關(guān)性,因此適用與固定效應(yīng)模型。面板數(shù)據(jù)多元回歸結(jié)果顯示:住院天數(shù)、搶救次數(shù)、藥費和其它費用出現(xiàn)了顯著的系數(shù),固以上四個因素對住院費用有顯著性影響。最后給出了檢驗自變量之間是否存在多重共線性的VIF值,通常VIF值大于10,說明該變量存在多重共線性,而在結(jié)果中可以看出,各變量的VIF值均未超過10,因此表示自變量之間不存在多重共線性問題[3]277-284。

    三、討論與建議

    1.討論

    病例數(shù)偏多的10種腫瘤分類中,對于腫瘤患者的住院費用,住院天數(shù)、搶救次數(shù)、藥費和其它費用影響顯著。固定效應(yīng)回歸結(jié)果顯示,年齡的系數(shù)為3.681,表示在其他條件不發(fā)生變化時,年齡增加1個單位,平均總費用將增加3.681個單位,但從星號及t值可看出,該系數(shù)未能在10%顯著水平通過顯著性檢驗,因此說明本文數(shù)據(jù)中年齡對平均總費用無顯著影響[4]122-224;住院天數(shù)的系數(shù)為191.1,在1%顯著水平顯著,表示在其他條件不發(fā)生變化時,住院天數(shù)增加1單位時,平均總費用將增加191.1個單位;搶救次數(shù)的系數(shù)為4439.8,在5%顯著水平顯著,表示在其他條件不發(fā)生變化時,搶救次數(shù)增加1單位時,平均總費用將增加4439.8個單位;藥費的系數(shù)為1.339,在1%顯著水平顯著,表示在其他條件不發(fā)生變化時,藥費增加1單位時,平均總費用將增加1.339個單位;其他費用的系數(shù)為0.559,在5%顯著水平顯著,表示在其他條件不發(fā)生變化時,其他費用增加1單位時,平均總費用將增加0.559個單位。模型中同時考慮了時間效應(yīng)的影響,結(jié)果顯示時間效應(yīng)都是顯著的,但因為篇幅關(guān)系沒有在上表中給出結(jié)果。擬合程度的R2=0.742,在面板數(shù)據(jù)回歸中已經(jīng)達(dá)到了很高的水平[5]。

    2.建議

    腫瘤患者數(shù)量逐年增長,控制其醫(yī)療費用乃至重要。隨著醫(yī)療水平的不斷發(fā)展,治療腫瘤與抗癌的新藥層出不窮,且價格普遍偏高,同時檢查治療等費用也有逐年攀升趨勢。因此醫(yī)院應(yīng)加強醫(yī)務(wù)人員職業(yè)道德教育,在不影響醫(yī)院經(jīng)濟(jì)效益的前提下秉承中西醫(yī)結(jié)合的施治優(yōu)勢,規(guī)范診療流程,嚴(yán)格遵循臨床診療與技術(shù)操守,合理選取治療方式和藥物,縮短病人的住院天數(shù),不隱瞞、夸大病情,不給患者造成過度治療的負(fù)擔(dān)。

    做好腫瘤的預(yù)防和監(jiān)測,加大宣傳力度保護(hù)環(huán)境,治理污染。以及食品安全問題。增強人們健康保健意識和科學(xué)的生活方式,以達(dá)到降低腫瘤發(fā)病的目的。同時政府應(yīng)加大重大疾病保障體制,解決腫瘤患者的后顧之憂,使腫瘤患者早治療,早控制。減少患者的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

    注 釋:

    [1] 北京協(xié)和醫(yī)院世界衛(wèi)生組織疾病分類合作中心編譯:《疾病和有關(guān)健康問題的國際統(tǒng)計分類》(第十次修訂本 第二版),人民衛(wèi)生出版社,1998年6月。

    [2] 顏紅:《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》(八年制/二版),人民衛(wèi)生出版社,2010年。

    [3] 蘭草:《截面、面板數(shù)據(jù)分析與STATA應(yīng)用》,武漢大學(xué)出版社,2012年。

    [4] 張家放:《醫(yī)用多元統(tǒng)計方法》,華中科技大學(xué)出版社,2002年。

    [5] Kleinbaum D G,Kupper L L & Muller K E. Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods,2nd Edition,PWS-KENT Publishing Company,1988.

    責(zé)任編輯:王作新

    文字校對:夏 雪

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