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    基于分位數(shù)回歸與決策樹模型的跌倒患者住院費(fèi)用影響因素分析*

    2021-03-16 10:19:06重慶醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院400016
    中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2021年1期
    關(guān)鍵詞:住院日位數(shù)住院費(fèi)用

    重慶醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院(400016)

    蘇飛月 符美玲 譚慭莘 肖明朝△ 趙慶華

    【提 要】 目的 應(yīng)用以多元逐步回歸為代表的傳統(tǒng)回歸分析方法與分位數(shù)回歸模型分別探究住院費(fèi)用的影響因素,通過卡方自交互偵測決策樹(chi-squared automatic interaction detector,CHAID)建立費(fèi)用分組模型。為科學(xué)分析住院費(fèi)用、制定針對性的控費(fèi)措施及體系完善提供參考依據(jù)。方法 采用回顧性研究法,收集重慶市兩所三級甲等綜合醫(yī)院2016-2019年因跌倒住院的6627例患者基本信息及費(fèi)用情況,對基本信息進(jìn)行描述性分析,在單因素分析基礎(chǔ)上,分別采用多元逐步回歸分析和分位數(shù)回歸模型篩選納入決策樹的分類節(jié)點(diǎn)變量,并比較兩者的分析結(jié)果。根據(jù)比較結(jié)果最終選擇將分位數(shù)回歸結(jié)果中有影響作用的變量納入CHAID決策樹模型建立住院費(fèi)用分組模型。結(jié)果 單因素分析結(jié)果顯示,跌倒患者住院費(fèi)用的影響因素有付費(fèi)方式、職業(yè)、婚姻、年齡、住院日、受傷部位、受傷類型、手術(shù)次數(shù)及手術(shù)類型;經(jīng)分位數(shù)回歸分析得的住院費(fèi)用影響因素包含了多元逐步回歸分析結(jié)果中的影響因素,顯示付費(fèi)方式、婚姻、年齡、住院日、受傷部位、手術(shù)次數(shù)、受傷類型和手術(shù)類型在住院費(fèi)用的不同分位數(shù)點(diǎn)產(chǎn)生影響(P<0.05)。在分位數(shù)回歸模型結(jié)合CHAID決策樹模型建立的費(fèi)用分組模型中,手術(shù)次數(shù)、住院日、手術(shù)類型、受傷部位和受傷類型為最主要的影響因素,每種組合的費(fèi)用差異明顯。結(jié)論 相較于傳統(tǒng)回歸分析方法,選擇分位數(shù)回歸模型探究住院費(fèi)用影響因素更穩(wěn)健全面。在分位數(shù)回歸模型基礎(chǔ)上,結(jié)合CHAID決策樹模型組構(gòu)建的住院費(fèi)用分組模型較為合理,能清楚反應(yīng)影響住院費(fèi)用的重點(diǎn)因素,為醫(yī)院完善控費(fèi)制度,制定醫(yī)保費(fèi)用支付標(biāo)準(zhǔn)提供參考依據(jù)。

    2017年德國波恩召開的“第二屆患者安全全球部級峰會”會議發(fā)布了《患者安全的經(jīng)濟(jì)學(xué)影響——在國家層面上施行基于價值的患者安全改進(jìn)方法》報告[1-2],強(qiáng)調(diào)了從患者安全角度開展衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的必要性。美國疾病控制中心2001年的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,跌倒帶來的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)高達(dá)2000萬美金[3]。跌倒不僅給患者帶來身心傷害,還增加了醫(yī)療和照護(hù)負(fù)擔(dān),造成有限的醫(yī)療資源和醫(yī)?;鸬睦速M(fèi)。跌倒作為患者安全經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中的一部分,研究跌倒帶來的經(jīng)濟(jì)損失及影響因素有利于加強(qiáng)對跌倒預(yù)防的重視。

    目前,國內(nèi)雖有與跌倒住院患者費(fèi)用相關(guān)的研究[4-6],但研究對象多為老年人群,納入費(fèi)用分析的影響因素不全面,也鮮有研究涉及醫(yī)?;鹬Ц肚闆r,且目前大多研究仍采用傳統(tǒng)的線性回歸模型分析住院費(fèi)用影響因素,對分析住院費(fèi)用這類偏態(tài)分布的資料具有局限性?;诖?,本研究以衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)為理論依據(jù),從患者安全角度出發(fā),調(diào)查因跌倒住院造成的醫(yī)療經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān),采用傳統(tǒng)回歸分析與分位數(shù)回歸模型分別探究跌倒患者住院費(fèi)用的影響因素,并比較兩種回歸分析法的結(jié)果,選擇將更可信的回歸方法所得的自變量納入卡方自交互偵測決策樹(CHAID)模型構(gòu)建跌倒患者住院費(fèi)用分組模型,以期為科學(xué)探究住院費(fèi)用影響因素、合理管控住院費(fèi)用提供支持。

    對象與方法

    1.研究對象

    本研究通過重慶市兩所三級甲等醫(yī)院的信息系統(tǒng)(hospital information system,HIS)查詢并選取2016-2019年跌倒住院患者的病案首頁數(shù)據(jù)。本研究通過了倫理審查委員會的審批(批號:2019-288)。

    2.納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

    (1)納入標(biāo)準(zhǔn)

    ①電子病歷中入院診斷為跌倒,或主訴、現(xiàn)病史中篩選出包含“跌倒、摔倒、跌傷、摔傷、跌墜、墜落、跌落、摔落、滑倒、絆倒、跌下、摔下、倒下、倒在”關(guān)鍵詞的患者病例。

    ②已在2016年1月1日至2019年12月31日辦理出院結(jié)算的患者。

    經(jīng)過上述的納入后共收集7344例數(shù)據(jù)。

    (2)排除標(biāo)準(zhǔn)

    所有收集的數(shù)據(jù)中存在下列情況之一的予以剔除:①影響研究的關(guān)鍵變量缺失,如:出入院時間不詳、住院費(fèi)用明細(xì)或患者基本信息不全等,此類共剔除8例;②住院時間小于2天,如:住院當(dāng)天因病情變化轉(zhuǎn)院或死亡的數(shù)據(jù),此類共剔除14例;③由第三方賠付的跌倒病例(如車禍、高空作業(yè)跌落),此類共剔除382例;④既往發(fā)生的,跌倒與此次住院無直接相關(guān)關(guān)系的病例,此類共剔除182例;⑤記錄重復(fù)的住院費(fèi)用數(shù)據(jù),此類共剔除131例。經(jīng)過上述的排除后共收集到有效數(shù)據(jù)6627例。

    3.研究方法

    采用回顧性病例研究方法,將前期經(jīng)電子病歷查詢到的患者住院號導(dǎo)入HIS系統(tǒng)獲取患者住院總費(fèi)用及各單項(xiàng)住院費(fèi)用明細(xì),如藥品費(fèi)、診斷費(fèi)、治療費(fèi)、醫(yī)用耗材費(fèi)、血液費(fèi)、綜合醫(yī)療服務(wù)費(fèi)等信息;收集患者基本情況,包括付費(fèi)方式、職業(yè)、婚姻、住院次數(shù)、年齡、住院日、住院科室、受傷類型、受傷部位、手術(shù)類型等情況,通過醫(yī)保信息系統(tǒng)獲取醫(yī)保支付費(fèi)用信息。

    4.統(tǒng)計學(xué)方法

    采用excel 2010軟件建立數(shù)據(jù)庫錄入數(shù)據(jù),運(yùn)用SPSS 23.0和STATA 15.1統(tǒng)計軟件進(jìn)行分析。

    調(diào)查對象住院費(fèi)用相關(guān)指標(biāo)均呈現(xiàn)偏態(tài)分布,采用M(P25,P75)描述,將住院費(fèi)用作為因變量納入Wilcoxon rank sum檢驗(yàn)、Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)、Spearman′s rank correlation檢驗(yàn)進(jìn)行單因素分析,設(shè)定檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。將結(jié)果中差異有統(tǒng)計學(xué)意義的項(xiàng)目作為自變量,將跌倒住院費(fèi)用取對數(shù),變換為近似正態(tài)分布的數(shù)據(jù)后,作為因變量納入多元逐步回歸和分位數(shù)回歸模型進(jìn)行分析。為了分析住院費(fèi)用低、中、高水平下的影響因素,本文參考以往類似研究的經(jīng)驗(yàn)[7-9],選取住院費(fèi)用的10%、50%和90%三個分位數(shù)點(diǎn)進(jìn)行分位數(shù)回歸分析。對比多元逐步回歸與分位數(shù)回歸模型篩選出的影響因素后,選擇更全面的分析結(jié)果納入CHAID決策樹模型中建立住院費(fèi)用分組模型。

    分位數(shù)回歸模型:是估計一組回歸變量X與被解釋變量Y的分位數(shù)之間線性關(guān)系的建模方法,強(qiáng)調(diào)條件分位數(shù)的變化[10]。分位數(shù)回歸的線性回歸模型簡單表述如下,一個連續(xù)隨機(jī)變量y,起總體t分位數(shù)是y(t)的定義是:y≤y(t)的概率是t,即t=P(y≤y(t))=F(y(t))。其中P表示概率,F(xiàn)(y(τ))表示y的累積(概率)分布函數(shù)。

    CHAID決策樹模型[11]:即卡方自動交互檢測法,可以快速、有效地挖掘主要影響因素。其核心思想是根據(jù)結(jié)果變量和解釋變量對樣本進(jìn)行最優(yōu)分割,按檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行多元列聯(lián)表的自動判斷分組。分析會生成一個易于解釋的圖形,該圖形從0或根節(jié)點(diǎn)開始,識別出重要的解釋變量后,該算法會根據(jù)數(shù)據(jù)的分布在數(shù)據(jù)集中執(zhí)行細(xì)分(節(jié)點(diǎn))。順序生成的節(jié)點(diǎn)稱為子節(jié)點(diǎn),當(dāng)該節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)無法再提供其他子組時,則將其視為終端節(jié)點(diǎn)或葉。

    5.貼現(xiàn)

    采用2016-2019年中華人民共和國國家統(tǒng)計局公布的重慶市居民消費(fèi)價格指數(shù)(consumer price index,CPI)對所有費(fèi)用數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,使費(fèi)用數(shù)據(jù)對比更有科學(xué)性。2016-2019年CPI分別為101.8%、101%、102%、104.7%[12]。

    6.質(zhì)量控制

    在研究開始前,與相關(guān)領(lǐng)域?qū)<矣懻摬?gòu)建科學(xué)合理的調(diào)查項(xiàng)目,并對參加課題的兩位研究生開展培訓(xùn)。向其講解研究目的及數(shù)據(jù)調(diào)取流程,加深其對跌倒及費(fèi)用研究的了解。研究過程中對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行編號;數(shù)據(jù)錄入過程中,采取雙份獨(dú)立錄入校對的方法,確保數(shù)據(jù)錄入的準(zhǔn)確性。

    結(jié) 果

    1.調(diào)查對象的一般資料

    本研究共納入跌倒住院患者6627名,男3172例(47.9%),女3455例(52.1%);年齡(60.00±19.83)歲;城鎮(zhèn)居民4828例(72.9%),農(nóng)村居民1799例(27.1%)。入院途徑:急診入院2638例(39.8%),門診入院3490例(52.7%),轉(zhuǎn)診入院490例(7.4%),其他方式入院9例(0.1%)。平均住院日(13.88±21.47)天。

    2.跌倒患者住院費(fèi)用構(gòu)成情況

    6627例患者跌倒總住院費(fèi)用為334812366.25元,每例患者跌倒住院費(fèi)用117.00~1079873.01元[M=39923.55(P25=14433.68,P75=61255.23)]元。費(fèi)用構(gòu)成見表1,其中耗材類費(fèi)用為主要構(gòu)成部分。醫(yī)保支付費(fèi)用共計166729547.02元,報銷比例達(dá)49.8%,每例患者醫(yī)保支付費(fèi)用為0~1079873.01元[M=11997.92(P25=2366.54,P75=33157.27)]元。

    表1 跌倒患者住院費(fèi)用構(gòu)成

    3.跌倒患者住院費(fèi)用的單因素分析

    采用Wilcoxon rank sum檢驗(yàn)、Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)、Spearman′s rank correlation檢驗(yàn)對住院費(fèi)用進(jìn)行單因素分析,結(jié)果顯示,不同性別、城鄉(xiāng)類別、住院次數(shù)及入院途徑的患者跌倒住院費(fèi)用比較差異無統(tǒng)計學(xué)意義(均P>0.05);差異有統(tǒng)計學(xué)意義的項(xiàng)目見表2。

    表2 住院費(fèi)用差異有統(tǒng)計學(xué)意義的項(xiàng)目

    4.跌倒患者住院費(fèi)用的多元線性逐步回歸分析

    以經(jīng)對數(shù)轉(zhuǎn)換的住院費(fèi)用為因變量(Y),以單因素分析篩選出的付費(fèi)方式(X1)、職業(yè)(X2)、婚姻(X3)、年齡(X4)、住院日(X5)、受傷部位(X6)、受傷類型(X7)、手術(shù)次數(shù)(X8)、手術(shù)類型(X9)為自變量進(jìn)行多元線性逐步回歸分析,α入=0.05,α出=0.10。有序變量按照等級的秩序進(jìn)行賦值,無序變量以啞變量形式賦值,各變量賦值方式見表3。結(jié)果顯示,影響因素為住院日、年齡、付費(fèi)方式、受傷部位、手術(shù)次數(shù)、手術(shù)類型。F=753.673,P=0.000,調(diào)整R2=0.630,影響因素能解釋跌倒住院費(fèi)用變異的63.0%,結(jié)果見表4。

    表3 跌倒患者住院費(fèi)用影響因素自變量賦值方式

    表4 跌倒患者住院費(fèi)用的多元線性逐步回歸分析

    5.跌倒患者住院費(fèi)用的分位數(shù)回歸

    為了與多元逐步回歸分析相比較,同樣基于單因素分析結(jié)果,選擇付費(fèi)方式、職業(yè)、婚姻、年齡、住院日、受傷部位、受傷類型、手術(shù)次數(shù)、手術(shù)類型為自變量納入模型,結(jié)果見表5。

    表5 跌倒住院患者分位數(shù)回歸估計結(jié)果

    患者的手術(shù)次數(shù)、住院日、年齡以及手術(shù)類型在其住院費(fèi)用的三個分位數(shù)點(diǎn)上均產(chǎn)生了顯著影響(P<0.05),且患者的手術(shù)次數(shù)、住院日這兩個因素在費(fèi)用的高分位數(shù)點(diǎn)上的影響強(qiáng)度高于低分位數(shù)點(diǎn)。年齡因素在低分位數(shù)點(diǎn)上的影響強(qiáng)度高于高分位數(shù)點(diǎn)。手術(shù)類型中,接受清創(chuàng)縫合術(shù)的患者在50%分位數(shù)上高于無手術(shù)患者的住院費(fèi)用(P<0.05),其余手術(shù)類型的患者均在低分位數(shù)點(diǎn)上高于無手術(shù)患者的住院費(fèi)用(P<0.05)?;颊叩氖軅课粚Ω咦≡嘿M(fèi)用人群的影響更顯著(P<0.05)。付費(fèi)方式為職工醫(yī)保的患者住院費(fèi)用在50%分位數(shù)點(diǎn)上高于付費(fèi)方式為商業(yè)醫(yī)?;颊叩淖≡嘿M(fèi)用(P<0.05),且在10%和50%分位數(shù)點(diǎn)上高于付費(fèi)方式為全自費(fèi)患者的住院費(fèi)用(P<0.05)。

    此外,與多元線性逐步回歸分析結(jié)果相比,婚姻和受傷類型在患者住院費(fèi)用的不同分位數(shù)點(diǎn)上也產(chǎn)生影響,已婚與喪偶患者的住院費(fèi)用在50%分位數(shù)點(diǎn)上顯著低于未婚患者的住院費(fèi)用(P<0.05),患者的受傷類型中,器官破裂和其他類型對高住院費(fèi)用人群的影響顯著(P<0.05),骨折和脫位對低住院費(fèi)用人群的影響顯著(P<0.05),而關(guān)節(jié)損傷和挫裂傷對中等住院費(fèi)用人群的影響更顯著(P<0.05)。

    6.跌倒患者住院費(fèi)用的決策樹模型

    對比分位數(shù)回歸模型結(jié)果與多元逐步回歸結(jié)果后發(fā)現(xiàn),分位數(shù)回歸模型結(jié)果中的影響因素包含多元線性逐步回歸結(jié)果中的影響因素,且可反映各影響因素在不同水平住院費(fèi)用上的作用大小。因此,本研究將分位數(shù)回歸分析結(jié)果中對住院費(fèi)用有影響作用的變量納入決策樹模型,篩選組合分類節(jié)點(diǎn)。決策樹分析采用CHAID預(yù)剪枝的方法進(jìn)行樹的剪枝處理,本文參考以往類似研究的經(jīng)驗(yàn)[13-14],選取最小個案數(shù):父節(jié)點(diǎn)200,子節(jié)點(diǎn)100。最大樹狀圖深度為根以下3層。拆分合并節(jié)點(diǎn)的顯著性水平的α值為0.05。使用10倍交叉驗(yàn)證進(jìn)行決策樹計算效果的驗(yàn)證。最終構(gòu)建的跌倒患者住院費(fèi)用分組模型見圖1,決策樹模型分析結(jié)果排除了婚姻、付費(fèi)方式和年齡,最終納入手術(shù)次數(shù)、住院日、手術(shù)類型、受傷部位和受傷類型5個變量。

    圖1 基于分位數(shù)回歸模型與決策樹模型構(gòu)建的跌倒患者住院費(fèi)用分組模型

    分組模型顯示,住院費(fèi)用花費(fèi)最多的是手術(shù)次數(shù)2次并且住院日在31天以上的患者,未手術(shù)、住院天數(shù)在14天以內(nèi)且受傷類型為上肢、假體或無的患者花費(fèi)最少。各組間假設(shè)檢驗(yàn)P<0.05,說明各組間費(fèi)用差異有統(tǒng)計學(xué)意義,住院費(fèi)用在組內(nèi)變異相對較小,可以證明該模型分組相對合理,決策樹的預(yù)測風(fēng)險分值為0.083。

    討 論

    本研究中,跌倒造成的住院費(fèi)用總計達(dá)3億余元,費(fèi)用高昂。跌倒相關(guān)住院費(fèi)用中位數(shù)高于既往相關(guān)研究中跌倒受傷的患者[15-17]。一方面可能是因?yàn)楸狙芯考{入對象為跌倒住院患者,受傷程度嚴(yán)重,而其他研究多以社區(qū)老年人為調(diào)查對象,發(fā)生跌倒傷害的程度不一,存在部分為輕度傷害的人群;另一方面,本研究選取的樣本均來自三甲醫(yī)院,患者的病情嚴(yán)重程度更高,由此造成的費(fèi)用差距較大。跌倒住院的患者中超過80%的患者參加了社會醫(yī)保,醫(yī)?;鹬Ц读私话氲淖≡嚎傎M(fèi)用,而跌倒作為可避免的意外傷害事件,其醫(yī)療費(fèi)用是可避免的支出,加強(qiáng)跌倒預(yù)防工作,有利于減少不必要的醫(yī)療資源和醫(yī)?;鸬睦速M(fèi)。

    跌倒患者住院費(fèi)用構(gòu)成中,耗材費(fèi)用占比最高,這可能與本研究中患者跌倒后多發(fā)生骨折損傷有關(guān)。骨折患者以手術(shù)治療為主,多用內(nèi)固定裝置或人工關(guān)節(jié)假體,這些耗材本身價格昂貴,不可避免地增加了患者的住院費(fèi)用。要進(jìn)一步降低跌倒患者經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān),需加強(qiáng)骨科科室的高值耗材管控,鼓勵醫(yī)護(hù)人員在保障患者安全的基礎(chǔ)上優(yōu)先選用低價優(yōu)質(zhì)耗材。

    傳統(tǒng)回歸分析方法描述的是因變量條件均值的變化,容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)的某些信息難以被發(fā)現(xiàn)。相比于傳統(tǒng)的回歸分析方法,分位數(shù)回歸結(jié)果可以估計給定解釋變量的被解釋變量住院費(fèi)用的總體條件分布,對于偏態(tài)分布的住院費(fèi)用數(shù)據(jù)而言,使用分位數(shù)回歸估計結(jié)果更為穩(wěn)健[7]。在本研究中,除傳統(tǒng)回歸分析結(jié)果顯示的影響因素外,分位數(shù)結(jié)果還提示婚姻與受傷類型在不同水平的住院費(fèi)用人群中產(chǎn)生了不同程度的影響。較傳統(tǒng)回歸分析,分位數(shù)回歸能描述住院費(fèi)用條件分布的不同分位點(diǎn)上變量間的關(guān)系,因此估計結(jié)果更加全面、穩(wěn)健,對政策完善更具指導(dǎo)意義。

    本研究最終選擇在單因素分析和分位數(shù)回歸分析基礎(chǔ)上,納入有統(tǒng)計學(xué)意義的變量(婚姻、付費(fèi)方式、年齡、手術(shù)次數(shù)、住院日、手術(shù)類型、受傷部位和受傷類型)進(jìn)行住院費(fèi)用分組分析。結(jié)果顯示,手術(shù)次數(shù)、住院日、手術(shù)類型、受傷部位和受傷類型進(jìn)入了決策樹分組模型。住院日是反應(yīng)醫(yī)療質(zhì)量的指標(biāo)[18],住院日的增加意味著床位費(fèi)、藥品費(fèi)、治療費(fèi)等醫(yī)療服務(wù)費(fèi)用的增加,加大了醫(yī)療資源的消耗。手術(shù)次數(shù)與住院日除了與患者病情嚴(yán)重程度有關(guān),也受醫(yī)務(wù)人員醫(yī)療水平及醫(yī)院管理制度影響。復(fù)雜的手術(shù)類型不僅會增加耗材的使用,也會因術(shù)后恢復(fù)難度大,增加住院日和住院費(fèi)用?;颊呤軅课辉街旅?、受傷類型越嚴(yán)重,其治療的難度也越大,嚴(yán)重的跌倒傷害會限制患者的活動,易增加褥瘡、肺部感染或尿路感染的風(fēng)險,因此住院費(fèi)用也相對較高。研究構(gòu)建的決策樹分組模型預(yù)測風(fēng)險較低,費(fèi)用分組模型能清楚直觀反映費(fèi)用的影響因素,為相關(guān)部門制定有針對性的改進(jìn)措施提供指導(dǎo)意義,幫助減輕患者疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)的同時,也為完善醫(yī)保支付標(biāo)準(zhǔn)提供參考價值。

    發(fā)生跌倒后的醫(yī)療費(fèi)用高昂,醫(yī)?;鹬Ц侗壤?,大量醫(yī)療資源被占用,但跌倒是可避免的,將治療傷害的資金投入到預(yù)防傷害的工作上將產(chǎn)生更多收益[19]。從預(yù)防角度而言,要減少跌倒帶來的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān),應(yīng)以跌倒高風(fēng)險人群為重要宣教對象,豐富預(yù)防策略。對已發(fā)生跌倒的患者,政府可通過建立救助體系來減少跌倒的不良影響,鼓勵有條件的醫(yī)療機(jī)構(gòu)設(shè)立專門的跌倒門診。醫(yī)院需重視對科研型、技能型人才培養(yǎng),推行多學(xué)科團(tuán)隊(duì)共研醫(yī)療難題;醫(yī)護(hù)人員應(yīng)嚴(yán)格要求自身,加強(qiáng)技能訓(xùn)練,避免因自身醫(yī)療水平不達(dá)標(biāo)造成的患者住院日延長,這與衛(wèi)計委減少無效住院日的要求一致。本研究所構(gòu)建的跌倒住院費(fèi)用分組模型為相關(guān)職能部門找準(zhǔn)費(fèi)用管控關(guān)鍵點(diǎn)提供了參考。

    本研究對發(fā)生跌倒患者的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)估計遵循的是經(jīng)濟(jì)學(xué)穩(wěn)健估計原則,測算的是住院費(fèi)用,但實(shí)際上還存在患者因經(jīng)濟(jì)困難、自身病情復(fù)雜等原因在此次住院期間內(nèi)未完成全部治療的情況,因此,實(shí)際產(chǎn)生的跌倒相關(guān)治療費(fèi)用應(yīng)該更高。其次本研究采用的是回顧性調(diào)查,調(diào)查的研究資料和實(shí)際情況可能有誤差,未來可進(jìn)行大樣本的現(xiàn)況調(diào)查。此外,在跌倒住院患者費(fèi)用分析中,可以考慮將受傷類型作為患者分型的基礎(chǔ)指標(biāo)。

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