付曉萌 劉媛媛 劉曉倩 龔 卉 崔 壯 李長平 馬 駿

天津醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系(300070)

天津市參保急性心肌梗死患者住院費(fèi)用分析及病例組合初探*

付曉萌 劉媛媛 劉曉倩 龔 卉 崔 壯 李長平△馬 駿

天津醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系(300070)

目的 分析影響天津市參保急性心肌梗死患者住院費(fèi)用的因素指標(biāo)，探索其病例組合方式及費(fèi)用模式，為建立適合我國國情的DRGs研究提供統(tǒng)計(jì)學(xué)參考。方法 采用多重線性回歸分析篩選影響因素，利用數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹方法建立模型并將患者歸組分類。結(jié)果 是否手術(shù)、醫(yī)院類別、住院天數(shù)為主要影響因素，并以此作為分割節(jié)點(diǎn)建立8種病例組合方式及相應(yīng)的費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)論 數(shù)據(jù)挖掘是一種從海量數(shù)據(jù)中提取有效信息的過程，應(yīng)用于DRGs研究具備自身優(yōu)勢。兩種方法證實(shí)影響AMI患者住院費(fèi)用的因素及重要程度一致，是否手術(shù)為最主要的疾病診斷分割節(jié)點(diǎn)。通過得出的AMI患者費(fèi)用控制上限可協(xié)助醫(yī)療保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)及醫(yī)院發(fā)現(xiàn)可疑病例，做好預(yù)警工作，完善社會(huì)醫(yī)療保險(xiǎn)體系。

急性心肌梗死 數(shù)據(jù)挖掘 決策樹 DRGs

2011年，我國城市居民因急性心肌梗死(acute myocardial infarction，AMI)導(dǎo)致的疾病別死亡率已達(dá)47.36(1/10萬)[1]，給患者帶來了嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。目前，針對AMI的研究多為探討其危險(xiǎn)因素和描述費(fèi)用構(gòu)成[2]，鑒于國內(nèi)目前還未有文獻(xiàn)報(bào)道對AMI患者病例組合方案的研究，本文旨在以天津市參保AMI患者為依據(jù)，在篩選其影響指標(biāo)基礎(chǔ)上，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對本市AMI的病例組合情況進(jìn)行初探，探索其預(yù)付費(fèi)制度，為適合我國國情的DRGs研究提供參考。

對象與方法

1.資料來源

2.統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

(1) 影響因素篩選

根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)研究及專業(yè)知識，以數(shù)據(jù)庫基本情況為依據(jù)，制定出可能影響AMI患者費(fèi)用負(fù)擔(dān)的因素，采用多重線性回歸模型逐步回歸方法篩選真正影響AMI患者醫(yī)療費(fèi)用的因素。影響指標(biāo)及賦值如表1所示。

(2) 數(shù)據(jù)挖掘—決策樹(CART算法)

將多重線性回歸篩選出有意義的影響因素作為輸入變量，以AMI患者合計(jì)醫(yī)療發(fā)生費(fèi)用作為輸出變量，采用CART算法構(gòu)建AMI患者的決策樹型結(jié)構(gòu)。其中80%樣本(5172人次)作為訓(xùn)練集，20%樣本(1295人次)作為測試集，種子數(shù)隨機(jī)默認(rèn)為1234567，建立交互模式?jīng)Q策樹模型。針對AMI患者醫(yī)療費(fèi)用負(fù)擔(dān)影響因素分析采用軟件SPSS 17.0實(shí)現(xiàn)，應(yīng)用 Clementine 12.0進(jìn)行決策樹模型構(gòu)建與修剪。

結(jié) 果

1.統(tǒng)計(jì)描述結(jié)果

(1) 一般人口學(xué)描述

天津市參保AMI患者男性多于女性，2008-2010年總患病人數(shù)逐年增長，到2011年有下降的趨勢。四年間，就診于三級醫(yī)院的參保AMI患者呈現(xiàn)增加態(tài)勢，到2011年達(dá)到86.99%，如表2所示。

(2) 參保人員費(fèi)用描述

2008-2011年，天津市AMI患者總住院醫(yī)療費(fèi)用以醫(yī)用材料費(fèi)、藥品費(fèi)、治療費(fèi)和檢查費(fèi)用構(gòu)成為主，總費(fèi)用不斷增加，醫(yī)用材料費(fèi)逐年增長，其余費(fèi)用構(gòu)成四年間有不同程度降低或小幅波動(dòng)。

2.多重線性回歸分析

經(jīng)多重線性回歸分析，除發(fā)病部位(P>0.05)，其他因素均為天津市參保AMI患者醫(yī)療費(fèi)用的影響因素，其中是否手術(shù)(β′=0.401)，醫(yī)院類別(β′=0.225)，住院天數(shù)(β′=0.223)為影響我市AMI患者住院醫(yī)療費(fèi)用的主要因素，其他影響因素的重要程度較小。如表3所示。

3.決策樹模型構(gòu)建AMI患者的病例組合

(1) 病例分組擬合結(jié)果

采用CART算法得出的回歸樹結(jié)果表明，影響天津市AMI患者住院費(fèi)用因素按相對重要程度排序依次為是否手術(shù)(0.649)，醫(yī)院類別(0.222)，住院天數(shù)(0.078)和年齡(0.045)，其他指標(biāo)影響效果甚微，與多重線性回歸結(jié)果吻合。將前四位影響因素納入模型分組，根據(jù)回歸樹樹狀結(jié)果，最終總結(jié)出8種病例組合方式，組合結(jié)果如表4所示。

(2) 費(fèi)用上線控制

由病例組合衍生出相應(yīng)的費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)可以預(yù)知參保人員費(fèi)用上線，以P75+1.5Q作為費(fèi)用上線控制標(biāo)準(zhǔn)[3]，超過該組合控制標(biāo)準(zhǔn)視為可疑病例，共計(jì)151例，總超額費(fèi)用共計(jì)10579418.33元，占總發(fā)生費(fèi)用6.87%，具體費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)如表5所示。

(3) 模型評估

通過多重線性回歸和回歸樹決策分析均證明影響AMI患者住院醫(yī)療費(fèi)用的因素為是否手術(shù)、醫(yī)院類別及住院天數(shù)，且重要程度次序一致，表明通過多重線性回歸分析納入模型構(gòu)建的因素作為回歸樹模型中的分段節(jié)點(diǎn)構(gòu)建決策分類合理。

采用CART分類回歸樹進(jìn)行模型評價(jià)，可從模型收益方面進(jìn)行評估。根據(jù)軟件構(gòu)建的決策樹得出節(jié)點(diǎn)14、13、11、9測試集、驗(yàn)證集的指數(shù)收益分別為223.49%，196.14；159.19，165.77；145.52，129.92；102.00，89.19，絕大部分超過1，說明模型的收益較好[4]。

討 論

1.AMI患者基本情況與費(fèi)用構(gòu)成

天津市參保AMI患者絕大部分選擇就診于三級醫(yī)院，一、二級醫(yī)院總和病例數(shù)不及三級醫(yī)院1/4，說明我市高級別醫(yī)院的醫(yī)療資源得到了患者認(rèn)可與信任，但另一方面提示我市醫(yī)療資源合理化配置、醫(yī)院管理工作有待進(jìn)一步規(guī)劃與調(diào)整，使病情較輕的患者分流至低級別醫(yī)院，減輕大醫(yī)院就診壓力，從而減輕患者看病“難”負(fù)擔(dān)。

從費(fèi)用構(gòu)成可知，AMI患者總費(fèi)用中醫(yī)用材料費(fèi)比重占到50%以上，且居高不下，可能與AMI病情本身的嚴(yán)重程度有關(guān)，患者需經(jīng)皮冠狀動(dòng)脈介入治療及支架植入術(shù)[5]緩解病痛，在治療過程中易發(fā)生主觀選擇傾向性或醫(yī)生不合理誘導(dǎo)，偏向選擇價(jià)格高于國產(chǎn)支架的進(jìn)口支架，使患者總體醫(yī)療費(fèi)用升高，提示應(yīng)加大對醫(yī)療器械的價(jià)格管控，嚴(yán)格控制進(jìn)銷差率，使患者避免承擔(dān)持續(xù)性看病“貴”難題。

2.病例組合分析

已被國際公認(rèn)的DRGs(diagnosis related groups)是以病人特征、住院特征和住院期間接受的治療措施為基礎(chǔ)的一種病例分類方案[6]，在國內(nèi)被譯為“疾病診斷相關(guān)分類”。我國對DRGs相關(guān)研究還處在探索階段，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能較好地識別隱藏于數(shù)據(jù)中的規(guī)律，從海量醫(yī)療信息資源中挖掘出有助于疾病診斷與治療具有其自身優(yōu)勢。本次研究采用的CART是經(jīng)典決策樹算法中的一種，它對輸入、輸出變量的類型要求更寬松，建立的二叉樹相對多叉樹更為靈活[7]，表現(xiàn)形式更為直觀。

本研究以數(shù)據(jù)庫實(shí)際情況納入了包括患者、疾病特征情況及外部因素在內(nèi)的可能影響指標(biāo)，符合國際關(guān)于DRGs的基本思想[8]。表4呈現(xiàn)的組合方式側(cè)重對病例情況的描述，不同組合下的患者所接受的治療、醫(yī)療需求以及醫(yī)療支出高度相關(guān)。這種將某一方面相同特征的病例歸為一組作為一種病例組合的方法，一方面是為便于醫(yī)療機(jī)構(gòu)對患者進(jìn)行管理，提高工作效率；另一方面是為我國醫(yī)療付費(fèi)方式實(shí)現(xiàn)預(yù)付制建立基礎(chǔ)，根據(jù)醫(yī)療資源消耗強(qiáng)度一致的各病例組合，從而可以對醫(yī)院進(jìn)行合理的費(fèi)用補(bǔ)償并制定統(tǒng)一的支付標(biāo)準(zhǔn)。通過本次研究發(fā)現(xiàn)，是否手術(shù)首先被選入模型作為分組節(jié)點(diǎn)，說明手術(shù)與非手術(shù)患者的住院費(fèi)用發(fā)生情況差別較為明顯，更容易劃分，影響手術(shù)患者和非手術(shù)患者費(fèi)用差別的因素分別為住院天數(shù)和醫(yī)院類別，在今后診療過程中可以手術(shù)為基礎(chǔ)條件將患者分型，進(jìn)而根據(jù)患者實(shí)際情況將其分配至各組合，完成疾病診斷相關(guān)分類。

病例組合最直觀體現(xiàn)是協(xié)助醫(yī)療保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)和醫(yī)院提供適宜的費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)，表5依據(jù)病人特征的各種組合，按照預(yù)先設(shè)定好的治療方式、住院天數(shù)、醫(yī)院等級等因素，根據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)向醫(yī)院償付病人的住院費(fèi)用，這樣與患者實(shí)際發(fā)生的費(fèi)用無直接關(guān)聯(lián),從而有效防止了醫(yī)療機(jī)構(gòu)為片面追求利潤而出現(xiàn)提供“過度醫(yī)療”的行為。其次根據(jù)合理的費(fèi)用范圍，將醫(yī)療費(fèi)用的上限值作為控制標(biāo)準(zhǔn)，有助于醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)及時(shí)發(fā)現(xiàn)可疑病例，進(jìn)而深入審查是否發(fā)生不合理費(fèi)用，避免誘導(dǎo)醫(yī)療需求發(fā)生，建立符合各地情況的DRGs體系，有助于醫(yī)療保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)做好預(yù)警機(jī)制，從根本上減輕患者日益突顯的“看病貴”難題。

本研究僅以天津市AMI患者為依據(jù)，試圖初步探尋符合該市人口特征以及發(fā)病特點(diǎn)的分類標(biāo)準(zhǔn)，在后期更為完善的數(shù)據(jù)資料情況下，期望進(jìn)一步研究AMI患者住院費(fèi)用的相關(guān)因素和分類標(biāo)準(zhǔn)，為我國整體建立符合國情的DRGs預(yù)付制付費(fèi)模式提供參考，為衛(wèi)生資源管理者提供科學(xué)依據(jù)。

致謝：衷心感謝導(dǎo)師馬駿教授在論文撰寫期間給予我的悉心指導(dǎo)和鼓勵(lì)，馬老師富于創(chuàng)新的思維方式、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓ぷ髯黠L(fēng)和謙和的處世態(tài)度是我畢生學(xué)習(xí)的目標(biāo)。感謝天津醫(yī)科大學(xué)流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系李長平老師和崔壯老師在研究階段的無私幫助，感謝師兄師姐和師弟師妹及同學(xué)在本次研究過程中給予的精誠協(xié)作和支持，感謝父母給予我生活上無微不至的關(guān)懷，謝謝大家！

[1]中華人民共和國衛(wèi)生部.2012中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年鑒.北京：中國協(xié)和醫(yī)科大學(xué)出版社，2012:270-278.

[2]于麗華.急性心肌梗死患者住院費(fèi)用影響因素分析.現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)，2006，33(7)：1084-1088.

[3]高子厚，萬崇華，蔡樂,等.按DRGs組合方式制定消化系統(tǒng)疾病患者住院費(fèi)用的研究.中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2006，23 (4)：323-325.

[4]薛薇主編.Clementine數(shù)據(jù)挖掘方法及應(yīng)用.北京：電子工業(yè)出版社，2012:148-170.

[5]Joynt KE,Blumenthal DM,Orav EJ,et al.Association of Public Reporting for Percutaneous Coronary Intervention with Utilization and Outcomes among Medicare beneficiaries with Acute Myocardial Infarction.JAMA,2012,308(14):1460-1468.

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[7]李長平.Logistic回歸、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測2型糖尿病并發(fā)末梢神經(jīng)病變中的性能比較.中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫.中國人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院，2009:40-41.

[8]王曉京，朱士俊.醫(yī)療費(fèi)用支付方式的比較.中華醫(yī)院管理雜志，2006，22(7)：481-483.

(責(zé)任編輯：郭海強(qiáng))

Preliminary Exploration of Hospitalization Expense and Case Mix in Acute Myocardial Infarction Patients of Tianjin

Fu Xiaomeng,Liu Yuanyuan,Liu Xiaoqian,et al

(Department of Health Statistics,Public Health College,Tianjin Medical University(300070),Tianjin)

Objective To analyze the influencing factors of insured inpatients with acute myocardial infarction in Tianjin,and then explore the case mix model and charge pattern in order to establish Diagnosis Related Groups (DRGs) suited to China′s national conditions and provide statistical reference.Methods Adopt multinomial linear regression to screen the factors influencing hospitalization expenses,establishing the case mix model and decision tree were used to generate diagnosis related groups.Results The major influential factors were surgery or not,hospital′s level and length of stay.There are 8 case mix and cost standard from decision tree.Conclusion Data mining is a process of extracting effective information from huge amounts of data,applied in DRGs research has its own advantages.Two methods confirm that the influence factors and significance of AMI inpatient′s expense are the same,the uppermost splitting node is surgery or not in case mix model.The upper limit of medical charge can assist medical institutions in finding suspicious cases,early warning,and perfecting the social medical insurance system.

AMI;Data mining;Decision tree;Diagnosis related groups (DRGs)

國家自然科學(xué)基金(71373175)；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目(11YJCZH080)

△通信作者：李長平，E-mail:lichangping@tijmu.edu.cn