ICU機械通氣患者住院費用影響因素的通徑分析

丁彩云,劉中華,張 靜,朱健華

機械通氣技術已經成為搶救急性呼吸衰竭和其他一些嚴重疾病的重要手段，然而由其帶來的并發癥發生率也在升高，例如不必要的機械通氣時間延長、肺損傷、呼吸機相關性肺炎(VAP)、重癥監護病房(ICU)住院時間延長、總住院時間延長以及醫療費用增加等[1]。因此，本研究主要針對ICU機械通氣患者的住院費用進行通徑分析，以探討其影響因素。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選擇江蘇省南通市某省級三級甲等醫院2008年1月—2012年12月入住ICU的機械通氣患者，排除入住ICU后轉出再轉入、入住ICU時間少于72 h即出院或死亡、入院前已建立人工氣道以及進行無創機械通氣的患者，最終納入166例年齡≥18歲的機械通氣患者。VAP的診斷標準參照中華醫學會呼吸病學分會醫院獲得性肺炎診斷及治療指南(草案)[2]。

1.2 收集臨床資料 觀察記錄所有患者的一般資料和臨床檢查結果，包括年齡、性別、病案號、職業、醫療付款方式、機械通氣時間、住院時間、ICU住院時間、入院情況、入院診斷、基礎疾病、手術信息、插管情況、插管次數、治療結果、住院費用、一般生命體征、體溫、痰培養結果、胸片檢查、血清清蛋白水平、血常規檢查以及并發癥等。

1.3 統計學方法 采用Stata 10.0軟件對數據進行統計分析，將住院總費用和住院時間作為內生變量，取對數轉換成正態分布變量，Y1=lg住院費用，Y2=lg住院時間。初步篩選的外生變量及賦值見表1。采用逐步前進法回歸分析擬合通徑分析模型，篩選影響住院費用的直接效應和通過住院時間影響住院費用的間接效應并計算各效應大小。自變量(X)對因變量的直接通徑系數=標化回歸系數，自變量通過Y2間接作用于因變量Y1的間接通徑系數=自變量Y2作用于Y1的直接通徑系數×X與Y2的相關系數。總的通徑系數=直接通徑系數+各間接通徑系數。通徑系數的假設檢驗與多元逐步回歸中對偏回歸系數的假設檢驗等價[3]。剩余通徑，R2為回歸方程決定系數。

表1 住院費用主要影響因素及賦值表

Table1 The main influencing factors of the hospitalization expense and assignment table

外生變量賦值變量轉化及代碼VAP與否1=是，0=否X1手術與否1=是，2=否X2ICU住院時間實際數值X3機械通氣時間實際數值X4住院年份1=2008年，2=2009年，3=2010年，4=2011年，5=2012年X5治療結果1=治愈，2=好轉，3=未愈，4=死亡，5=其他X6插管情況1=氣管插管，2=氣管切開，3=先插后切或多次插管X7醫院感染與否1=是，2=否X8腸內營養與否1=是，2=否X9補充清蛋白與否1=是，2=否X10

2 結果

2.1 臨床資料 166例ICU 機械通氣患者中男101例、女65例，男女之比為1.6∶1；年齡18～102歲，平均(59.1±18.3)歲；VAP患者107例，男65例、女42例，平均年齡(61.7±1.8)歲；非VAP患者59例，男36例、女23例，平均年齡(54.3±2.2)歲；平均住院費用102 517.03元(中位數70 213.79元)；平均住院時間24.77 d(中位數15.50 d)；自費住院患者93例(占56.0%)，醫保住院患者56例(占33.7%)； 患者手術率34.9%(58/166)。

2.2 住院費用影響因素的通徑分析 以Y2為因變量，Y1與各外生變量為自變量進行多元逐步回歸分析，進行模型方差分析，F=35.427,P<0.001；以Y1為因變量，各外生變量為自變量進行多元逐步回歸分析，進行模型方差分析，F=395.128,P<0.001，說明2個模型擬合均較好。分析結果以通徑圖表示，對ICU機械通氣患者住院費用的影響因素按作用大小依次為：住院時間、ICU住院時間、插管情況、機械通氣時間、VAP與否、醫院感染與否、腸內營養與否、手術與否、入院年份、治療結果、補充清蛋白與否(見圖1)。

注：各通徑上的數值為影響住院費用的直接通徑系數和通過住院時間影響住院費用的間接通徑系數；Pe=剩余通徑

圖1 機械通氣患者住院費用通徑圖

Figure1 Path diagram of hospitalization expense in mechanically ventilated patients

2.3 機械通氣患者住院費用影響因素的效應分解 VAP與否、治療結果、插管情況對住院費用不僅存在直接作用而且存在間接作用。VAP與否、ICU住院時間、機械通氣時間、插管情況與Y1、Y2呈正相關(P<0.05)，治療結果、醫院感染與否、腸內營養與否、補充清蛋白與否與Y1、Y2呈負相關(P<0.05，見表2)。

3 討論

近年來，對ICU機械通氣患者住院費用的影響因素研究多采用多元回歸的方法，但是該方法只能揭示自變量對因變量的直接影響。而通徑分析是在研究觀察變量間的協方差矩陣和相關矩陣的基礎上，從定量的角度建立模型來探索和分析系統內變量間因果關系的一種統計方法，不僅可以分析變量間的直接作用，還可以分析變量間的間接作用，并且可通過通徑圖直觀地分析變量間內在的結構關系[4]。

表2 機械通氣患者住院費用影響因素的效應分解

Table2 The effects of decomposition of hospitalization expense influencing factors in mechanically ventilated patients

變量及變量名稱直接作用間接作用總作用與Y2的相關系數與Y1的相關系數lg住院時間(Y2)0674-067410000794?VAP與否(X1)0093036404570540?0574?手術與否(X2)-0233--0233-0980-0355ICU住院時間(X3)-067206720997?0795?機械通氣時間(X4)-053705370797?0805?住院年份(X5)0185-0185-00110189治療結果(X6)0118-0212-0094-0315?-0229?插管情況(X7)0121043105520639?0682?醫院感染與否(X8)--0265-0265-0393?0350?腸內營養與否(X9)--0248-0248-0368?-0201?補充清蛋白與否(X10)-0081--0081-0177?-0299?

注：*P<0.05

本研究發現，住院時間與住院費用有較強的相關性(相關系數=0.794)，住院時間影響住院費用的直接通徑系數為0.674，說明可能還有其他自變量通過住院時間對住院費用產生間接效應；而住院年份與住院費用的相關系數為0.189，住院年份對住院費用的直接通徑以及通過住院時間影響住院費用的間接通徑之和為0.185，結果一致，說明不存在其他因素使住院年份通過其他因素影響住院費用；腸內營養與住院費用的相關系數為-0.248，腸內營養對住院費用的直接通徑以及通過住院時間影響住院費用的間接通徑之和為-0.201，結果一致，說明不存在其他因素使腸內營養通過其他因素影響住院費用；VAP與否、手術與否、ICU住院時間、機械通氣時間、治療結果、插管情況、醫院感染與否、補充清蛋白與否與住院費用的相關系數分別為0.457、-0.233、0.672、0.537、-0.094、0.552、-0.265、-0.081，其對住院費用的直接通徑以及通過住院時間影響住院費用的間接通徑之和分別為0.574、-0.335、0.795、0.805、-0.229、0.682、0.350、-0.299，結果不一致，說明可能存在其他因素影響住院費用。本研究從錯綜復雜、信息量龐大的通徑網絡中找出影響住院費用較大的因素：住院時間、ICU住院時間、機械通氣時間、插管情況和VAP與否。Pe=0.568僅次于住院時間的直接通徑系數0.674，說明還存在影響住院費用作用較大的其他因素，尚待進一步研究。

3.1 住院時間、ICU住院時間對住院費用的影響 住院時間直接影響住院費用，且與之呈正相關，總效應為0.674，位于影響因素之首。ICU住院時間通過住院時間間接影響住院費用，且與之呈正相關，總效應為0.672。提示住院時間越長、ICU住院時間越長，住院費用就越高。這可能是因為病情越嚴重住院時間可能越長，ICU住院時間就越長，后期恢復治療時間也越長，住院時間也就越長，住院費用就越高。因此，加強醫療治療管理，減少醫院感染，提高ICU利用率，以盡早將患者轉出，減少患者不必要的ICU住院時間和住院時間，從而減少患者醫療費用。

3.2 機械通氣時間、插管情況、VAP與否對住院費用的影響 機械通氣時間通過住院時間間接影響住院費用，總效應為0.537，排在本研究影響因素的第4位；插管情況和VAP與否既直接影響住院費用又通過住院時間間接影響住院費用，且均與之呈正相關，總效應分別為0.552、0.457，分別排在本研究影響因素的第3、5位。提示機械通氣時間越長、氣管插管后再切開或插管次數越多，患者住院費用就越高。氣管插管后再切開或插管次數越多、機械通氣時間延長，明顯增加VAP的發生率[5]。而VAP明顯增加了ICU 機械通氣患者的ICU住院時間、機械通氣時間以及醫療費用[6]。因此，要嚴格掌握機械通氣指征和拔管指征，做好氣管插管和拔管護理，盡量減少機械通氣時間和不必要的氣管插管或切開。早期氣管切開是否有利于短期不能脫機患者減少VAP發生率還有待于進一步研究[7-8]。

3.3 醫院感染與否對住院費用的影響 醫院感染與否通過住院時間間接影響住院費用，總效應為-0.265。提示發生醫院感染時住院費用高，與有關研究結論一致[9]。ICU環境相對封閉，患者病情較嚴重，易發生醫院感染，最易發生的院內感染是尿路感染和肺部感染[10]。因此，要重視ICU感染的檢測與預防，做好ICU患者肺部的治療和護理以及各種導管的護理，嚴格執行消毒隔離制度和探視制度，及時發現問題并采取有效措施，有效控制醫院感染。

3.4 腸內營養與否、補充清蛋白與否及治療結果對住院費用的影響 腸內營養通過住院時間間接影響住院費用，補充清蛋白與否直接影響住院費用，治療結果既直接影響住院費用又通過住院時間間接影響住院費用，3者均與之呈負相關，總效應分別為-0.248、-0.081、-0.094。說明進行腸內營養、補充清蛋白越多、治療結果越好，住院費用就越高。ICU患者病情重，體質弱，多數需要進行腸內營養及補充清蛋白，以增強抵抗力。清蛋白等藥品價格昂貴，直接增加患者住院費用。ICU患者病情一般比較嚴重，預后較好的住院時間相應延長，因此增加了治療費、護理費、西藥費等，導致總住院費用增加，與實際情況相符。

綜上所述，本研究發現ICU 機械通氣患者住院費用的主要影響因素是住院時間、ICU住院時間、機械通氣時間、插管情況、VAP和醫院感染等。因此，要采取綜合措施，推廣規范化診療，合理縮短ICU住院時間及總的住院時間，最大限度利用衛生資源，降低ICU患者的負擔。

本文鏈接：

通徑分析：可用于分析多個自變量與因變量之間的線性關系，是回歸分析的拓展，可以處理較為復雜的變量關系。若當自變量數目比較多，且自變量間相互關系比較復雜(如有些自變量間的關系是相關關系，有些自變量間則可能是因果關系)或者某些自變量是通過其他自變量間接對應變量產生影響，此時可以采用通徑分析。

通徑模型：由一組線性方程組成，反映自變量、中間變量、潛變量和應變量之間相互關系的模型，是以多元線性回歸方程為基礎的模型。

通徑圖：可以直觀表現各個變量間的相互關系。通徑圖中的單箭頭線稱為直接通徑(簡稱通徑)，表示因果關系，方向由原因指向結果。雙箭頭線稱為相關線，表示變量間互為因果，是平行關系。

外生變量和內生變量：通徑分析中只受到模型之外其他因素影響的變量稱為外生變量，受到模型中某些變量影響的變量稱為內生變量。

通徑系數：是用來表示相關變量因果關系的統計量，是標準化的偏回歸系數 ，也稱作通徑權重。

1 El-Khatib MF,Bou-Khalil P.Clinical review:liberation from mechanical ventilation[J].Crit Care,2008,12(4):221.

2 中華醫學會呼吸病學分會.醫院獲得性肺炎診斷和治療指南(草案)[J].中華結核和呼吸雜志,1999,22(4):201.

3 王明慧,陸廣春.城鎮女性患者生育費用影響因素的通徑分析[J].中國衛生統計,2011,28(3):250-252.

4 許向陽,何學華,余躍生.醫學生孤獨、自尊、自卑對抑郁影響的通徑分析[J].現代預防醫學,2011,38(1):92-93.

5 Yuan TM,Chen LH,Yu HM.Risk factors and outcome for ventilator associated pneumonia in neonatal intensive care unit patients[J].J Perinat Med,2007,35(4):334-338.

6 Umscheid CA,Mitchell MD,Doshi JA,et al.Estimating the proportion of healthcare associated infections that are reasonably preventable and the related mortality and costs[J].Infect Control Hosp Epidemiol,2011,32(2):101-114.

7 Terragni PP,Antonelli M,Fumagalli R,et al.Early vs late tracheotomy for prevention of pneumonia in mechanically ventilated adult ICU patients:a randomized controlled trial[J].JAMA,2010,303(15):1483-1489.

8 Durbin CG Jr,Perkins MP,Moores LK.Should tracheostomy be performed as early as 72 hours in patients requiring prolonged mechanical ventilation[J].Respir Care，2010,55(1):76-87.

9 Weigelt JA,Lipsky BA,Tabak YP,et al.Surgical site infections:causative pathogens and associated outcomes[J].Am J Infect Control,2010,38(2):112-120.

10 Yang CC,Shih NC,Chang WC,et al.Long-term medical utilization following ventilator-associated pneumonia in acute stroke and traumatic brain injury patients:a case-control study[J].BMC Health Serv Res,2011,11:289.