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老年原发性肺癌患者住院费用及影响因素

2020-09-28 176 上传者：管理员

摘要：目的分析老年原发性肺癌患者住院费用及影响因素。方法采用描述性分析、单因素分析、多元线性回归分析、决策树等方法,对住院费用结构及影响因素进行分析。结果在住院费用构成中诊疗费、药费占比较大;住院时间是影响老年原发性肺癌患者住院费用的主要因素;住院时间、入院病情、有无并发症、有无手术操作是老年原发性肺癌病例分类节点的关键变量。结论降低诊疗费和药费是控制老年原发性肺癌患者住院费用的有效措施;住院时间是影响老年原发性肺癌患者住院费用的主要因素;疾病诊断相关分组(DRGs)对降低老年原发性肺癌患者住院费用起支撑作用。

关键词：
住院费用
决策树
原发性肺癌
有效措施
疾病诊断相关分组
肺癌
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肺癌是目前全球发病率和死亡率较高的癌种之一,相关数据显示老年组的发病率明显高于青年组癌症患者[1,2]。伴随着我国老龄化趋势,老年原发性肺癌患者的治疗和疾病花费情况不容忽视。疾病诊断相关分组(DRGs)起源于美国,经过多年发展和实践验证,成为国际上公认的较为理想的医疗保险付费方式,它结合疾病的临床治疗过程及患者的个体情况,把资源消耗程度相近的病例分为同一组,通过统一的疾病分类标准可最大限度地保证每组DRGs病例的标准化,经过多年使用的经验发现,DRGs付费方式的应用能够促进医疗服务质量的科学评价,对控制医疗费用不合理增长有较好的效果,相较于总额付费、单病种付费等医保付费方法更具科学性和合理性[3]。本研究分析老年原发性肺癌患者住院费用的影响因素。

1、资料与方法

1.1资料来源

调取吉林省第二医院信息管理系统2013～2018年全年住院患者的病案首页信息,包括病案号、性别、年龄、入院病情、离院方式、入院时间、出院时间、主要诊断名称及疾病编码、其他诊断名称及疾病编码、病理诊断、手术操作名称及手术编码、总费用及其他各项详细费用。纳入标准:①年龄≥60岁以上;②患者基本信息、临床特征及相关费用信息完整;③按照病案及疾病分类标准ICD-10编码,选取主要诊断编码为C34的原发性肺癌病例。排除标准:患者住院时间、年龄存在逻辑错误和数据中存在信息不全、不准确的病例。按照以上标准,最终纳入样本量为1866例,男1121例(60.08%),女745例(39.92%);年龄61～70岁1329例(71.22%),71～80岁445例(23.85%),≥81岁92例(4.93%),中位年龄67岁。

1.2研究方法

采用SPSSStatistics24.0进行方差分析及秩和检验,采用SPSSModerler18.0进行DRGs、决策树CHAID算法。

2、结果

2.1住院费用构成情况

2013～2018年老年原发性肺癌患者住院总费用中值为13576.98元。为了解住院费用构成,将住院费用分为综合服务费、诊疗费、药费、耗材费4类,住院费用构成中按照中位数由大到小依次为:诊疗费、药费、耗材费和综合服务费,其中诊疗费、药费较多,见表1。

表1老年原发性肺癌患者住院费用构成分析(元)

2.2住院费用影响因素分析

2.2.1单因素分析

本研究以住院费用为因变量,将性别、病理诊断、有无并发症、有无手术操作、入院病情情况、离院方式、住院时间作为分组变量,其中住院时间根据总住院时间的均值分成≤10d与>10d两组,结果显示病理诊断、有无并发症、有无手术操作、入院病情、住院时间因素差异均有统计学意义(均P<0.05),见表2。

2.2.2住院总费用的多元线性回归分析

因住院费用呈偏态分布,所以对住院费用进行对数转换,经对数转换后的费用符合正态分布。由单因素分析可知,病理诊断结果、并发症、有无手术操作、入院病情、住院时间均与住院费用相关,为进一步综合考虑分析住院费用的影响因素,进行多元回归分析。将住院费用作为因变量,以住院时间、有无并发症、入院病情、有无手术操作、病理诊断作为自变量。结果显示,F=111.875,P<0.001,R[2]=0.352,回归方程成立且拟合效果良好。住院时间、有无并发症、入院病情、有无手术操作对老年患者住院费用具有正向影响,以病理诊断的其他组为参照,腺癌、鳞癌、大细胞癌患者住院费用更高。见表3。

表2住院费用在不同特征人群中的分布

表3住院费用的多元线性回归分析

2.3住院费用DRGs情况

2.3.1住院费用DRGs

根据DRGs逻辑,将性别、有无并发症、是否手术、入院病情、离院方式、住院时间、病理诊断名称作为输入变量,住院总费用作为预测变量,进行决策树预测模型构建,分区设置为:训练集为70%,测试集为30%,训练集样本为1288例,测试集样本为578例。决策树算法为CHAID,最大树深度为3,终止规则为父分支中最小记录数为100,子分支中最小记录数为65,分割和合并显著性水平为0.05,使用bonferroni方法调整重要值,似然比用于类别目标的χ[2],随机种子为1234567。决策树可视化结果,共6条路径,路径分类规则如图1所示。

图1老年原发性肺癌患者住院费用影响因素DRGs

2.3.2不同DRGs住院费用比较

经正态检验,DRGs的住院费用显示偏态分布,对分组的住院费用比较进行Kruskal-WallisH检验,差异具有统计学意义(P<0.05),说明6组组间异质性较好。通过各组变异系数(CV)值考察组内同质性,CV≤0.8表示结果好,0.8<CV≤1表示结果一般,CV>1表示结果差。在DRGs中,除DRG6分组结果一般,其他分组结果好,说明组内同质性评价结果良好,显示分组合理。见表4。

表4决策树分类规则和DRGs住院费用情况

3、讨论

诊疗费和药费是老年原发性肺癌患者住院费用的主要部分。本研究结果表明,诊疗费和药费占比住院总费用的83.8%,其中诊疗费高于药费,说明原发性肺癌患者住院费用中,对患者负担最大的是疾病的诊断费用,其次是药费,这一情况与韩伟东[4]对绍兴市立医院恶性肿瘤医保住院患者费用影响因素分析的结果一致。可能原发性肺癌患者在疾病确诊过程中,需要多系统检查及实验室和影像辅助诊断,且老年患者多伴有并发症入院,确诊过程中不可避免一定量的诊疗检查,造成诊疗费用的增加[5]。另外,老年原发性肺癌患者治疗中使用的抗肿瘤药物、抗副作用药物和生物制品等,一般由合资企业或国外企业生产,药物的获得经过多个环节,价格相对较高[6]。因此,提高基础医疗保险用药范围,增加肺癌患者医保内选药范围,且在老年患者重大疾病的保障政策方面给予一定政策倾斜,减轻老年患者的经济负担。从住院费用影响因素分析和DRGs的结果显示,住院时间是主要的影响因素,这与吕红亮等[7]调查四川省肺癌患者、姚倩等[8]研究焦作市肺癌患者的住院费用影响因素结果一致。可见住院时间关乎肺癌患者住院费用的支出,因为给予肺癌患者的疗程常常在短期内进行数次,医疗保险制度费用上的保障又是对住院患者进行,加之老年患者日常行动不便,患者在住院时间上较其他疾病有所差异,甚至存在短时间内多次住院的情况。住院时间不仅增加了医疗机构医疗资源的负担,比如重复检查和护理费用,床位费的支出,造成医疗卫生人力、物力成本的浪费。如果能加速推进肺癌患者门诊报销制度,减少轻症肺癌老年患者的住院,避免重复性住院,有效减缓或缩短肺癌老年患者住院时间[8]。同时,依据DRGs结果,采用单病种的付费方式,有助于国家监管部门将住院时间作为评价医疗服务水平的指标,科学地按照医院特色制定住院时间的目标值,压缩患者无效住院时间,控制老年原发性肺癌患者的住院成本。

本研究结果可发现:DRG6组费用最高,可能由于手术难度大的患者,其住院时间相对更长,需要进行更多项目检查,则产生费用随之增加,占用了更多的医疗资源消耗;而DRG1组费用最低,可能是该组患者病情诊断明确,病程相对较短,住院费用相对较少。将DRGs应用于住院费用的分析中,能够减少算法的盲目性,有效挖掘诊断相关分组的预测变量、目标变量的属性,提高分组的准确率。日后进行DRGs细化分组的探索,将有利于医生研判病人的病情,优化临床路径,选择出最优的治疗方案。此外,DRGs也能够为日间化肺癌手术分级诊疗的开展和探索提供依据[9],缩短老年患者等待治疗时间,有效减少老年患者住院费用[10]。

参考文献:

[2]李华伟,黄学武.青年肺癌与老年肺癌的研究现状[J].医学信息,2019;32(19):54-7.

[3]宁传英,邵慧丽.基于决策树模型急性阑尾炎患者DRGs分组研究[J].中国卫生统计,2018;35(4):584-6.

[4]韩伟东.绍兴市立医院恶性肿瘤医保住院患者费用及影响因素[J].中国老年学杂志,2017;37(21):5448-50.

[5]孙燕,胡予.合并症对老年肺癌患者化疗耐受性及生存期的影响[J].中国临床医学,2018;25(3):333-9.

[6]丁婷婷,张晓,高翠,等.非小细胞肺癌患者住院费用影响因素分析及控费研究[J].中国卫生统计,2012;29(2):240-2.

[7]吕红亮,赵少峰,谢小萍,等.四川省16866例肺癌患者住院费用影响因素分析[J].中国循证医学杂志,2013;13(11):1283-7.

[8]姚倩,张雁儒.焦作市某三甲医院肺癌患者住院费用的影响因素[J].河南医学研究,2019;28(22):4048-51.

[9]董映显,朱道君,车国卫,等.肺癌日间手术操作流程与临床应用效果分析[J].中国肺癌杂志,2020;23(2):77-83.

[10]谢岱仪,王前,李超,等.广州市某医院两种恶性肿瘤住院费用病种分组研究[J].医学与社会,2018;31(8):53-6.

陈彦东,杨鑫禹,王颖,李茵.老年原发性肺癌患者住院费用及影响因素[J].中国老年学杂志,2020,40(18):3986-3989.

基金:国家自然科学基金资助项目(71974074);吉林省科技发展计划项目(20200301004RQ).