廣西9家“三甲”醫院頭孢菌素類抗菌藥物對膽囊結石切除術患者住院費用和住院天數的影響分析Δ

楊玲玲，劉天奇，葉 溪，莫志江#（1.廣東省中醫院心理睡眠專科，廣州 51010；.廣西壯族自治區人民醫院肝膽外科，南寧 5001；.廣西壯族自治區人民醫院藥學部，南寧 5001）

·用藥分析與評價·

廣西9家“三甲”醫院頭孢菌素類抗菌藥物對膽囊結石切除術患者住院費用和住院天數的影響分析Δ

楊玲玲1＊，劉天奇2，葉 溪3，莫志江3#（1.廣東省中醫院心理睡眠?？?，廣州 510120；2.廣西壯族自治區人民醫院肝膽外科，南寧 530021；3.廣西壯族自治區人民醫院藥學部，南寧 530021）

目的：考察頭孢菌素類抗菌藥物對膽囊結石切除術患者住院費用和住院天數的影響，為其臨床應用提供參考。方法：收集廣西9家“三甲”醫院2013－2014年入院，經手術治療后已出院的膽囊結石患者資料，共1 866例。采用SPSS 22.0軟件對膽囊結石切除術患者的住院費用和住院天數的影響因素進行分析。結果：多因素分析結果顯示，抗菌藥物、醫院、年齡、手術類型、出院診斷病種數均為明顯影響住院費用和住院天數的因素（均為P＜0.01）。按照住院費用，抗菌藥物被分成1～4檔，第1檔僅含頭孢呋辛（9 454元），第2檔含非頭孢菌素類（16 199元）和五水頭孢唑林（17 241元），第3檔含頭孢他啶（20 716元）、其他頭孢菌素類（21 046元）和頭孢噻肟舒巴坦（22 724元），第4檔含頭孢噻肟舒巴坦（22 724元）、頭孢哌酮舒巴坦（23 688元）、頭孢西丁（24 685元）和頭孢地嗪（24 698元）；按照住院天數，抗菌藥物同樣被分成1～4檔，第1檔僅含非頭孢菌素類（7.61 d），第2檔含頭孢呋辛（8.94 d）和五水頭孢唑林（9.78 d），第3檔含頭孢西丁（13.39 d）、頭孢地嗪（13.44 d）、其他頭孢菌素類（14.32 d）和頭孢他啶（14.60 d），第4檔含頭孢哌酮舒巴坦（16.03 d）和頭孢噻肟舒巴坦（16.91 d）。檔數越大其對應的住院費用越高或住院天數越長，不同檔次之間差異有統計學意義（P＜0.05），同檔次內則差異無統計學意義（P＞0.05）。結論：頭孢菌素類抗菌藥物品種的選擇可以明顯影響膽囊結石切除術患者的住院費用和住院天數，臨床可根據本地醫療資源和患者要求綜合考慮。

膽囊結石；住院費用；住院天數；頭孢菌素類抗菌藥物

抗菌藥物常用于膽囊結石切除術患者的感染預防和治療，其中頭孢菌素類抗菌藥物的殺菌機制為破壞細菌的細胞壁，具有抗菌譜廣、抗菌作用強、耐青霉素酶、過敏反應較青霉素類少等優點，常用于膽囊結石切除術患者。本研究回顧性地調查了廣西9家“三甲”醫院的電子醫療數據，評估不同品種的頭孢菌素類抗菌藥物應用于膽囊結石切除術患者住院費用和住院天數的影響，以期為其臨床應用提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

收集廣西9家“三甲”醫院，入院日期為2013年1月1日－2014年12月31日，入、出院診斷均為膽囊結石，已行膽囊切開取石或膽囊切除術的患者（自行出院者除外），共2 116例。其中，在最終模型中數據完整者1 866例。

1.2 方法

1.2.1 研究對象 重點為頭孢菌素類抗菌藥物，同時被這9家醫院共同使用的品種才有可能進入最終模型。

1.2.2 其他影響因素 住院費用和住院天數并不完全取決于抗菌藥物。本研究列出醫院、年齡、性別、并發癥、手術類型、付費類型、出院診斷病種數等作為可能的影響因素。

1.2.3 重復病例的處理 刪除因錄入錯誤而導致的重復病例；出院后因手術部位感染等而重新入院治療的患者需累計住院費用和住院天數。

1.3 統計學方法

采用SPSS 22.0統計軟件。鑒于住院費用和住院天數存在一定的相關性，故選用GLM（General linear model）Multivariate進行單因素和多因素分析。GLM Multivariate為方差分析和線性回歸的組合，可將各種因素的影響一一分離出來，從而準確地比較抗菌藥物的作用，且其多重比較檢驗（Multiple comparison tests）可分別按照住院天數和住院費用將抗菌藥物分為不同的檔次。本研究采用Pillai’s Trace法合并檢驗各種因素對住院費用和住院天數的影響。采用Studert-Newman-Keuls法將各抗菌藥物進行分檔。執行GLM Multivariate前，預先對數轉換住院費用和住院天數使更接近正態分布和穩定方差，得出結果后再反對數轉換還原。

使用SPSS 22.0軟件的Identifying Duplicate Cases模塊找出重復病例、Identify Unusual Cases模塊找出極端異常的錄入錯誤、邏輯檢查尋找矛盾數據等提高數據質量。

2 結果

2.1 描述性統計結果

各影響因素對應的住院費用和住院天數見表1（表1的結果基于多因素最終模型1 866例患者未經對數轉換的數據，抗菌藥物均為注射給藥，用藥不足3 d者除外。年齡每10歲為1組，單因素結果無統計學意義的相鄰組被合并）。

表1 各影響因素對應的住院費用和住院天數（±s）Tab 1 Cost and length of hospital stay for each influential factors（±s）

表1 各影響因素對應的住院費用和住院天數（±s）Tab 1 Cost and length of hospital stay for each influential factors（±s）

注：＊含頭孢美唑、頭孢米諾、頭孢曲松、頭孢替安、頭孢甲肟、頭孢硫脒、頭孢唑肟、拉氧頭孢；#含左氧氟沙星、阿莫西林舒巴坦、克林霉素、哌拉西林舒巴坦等Note：＊include cefmetazole，cefminox，ceftriaxone，cefotiam，cefmenoxime，cefathiamidine，ceftizoxime and moxalactam；#include levofloxacin，amoxicillin-sulbactam，clindamycin，piperacillin sulbactam，etc

住院天數，d 15.95±7.52 14.84±7.46 10.04±6.88 18.26±10.23 18.50±7.80 14.74±7.26 10.75±5.45 16.46±9.55 9.24±7.15 15.75±8.46 8.04±5.96 15.25±7.95 10.76±6.32 18.52±11.92 14.50±7.24 17.11±9.95 11.52±5.51 16.21±8.03 11.28±6.88 12.86±9.18 15.52±9.22 13.87±8.77 12.44±8.24 11.93±7.71 13.12±8.56 19.29±10.02 11.29±7.09 12.42±8.05 14.10±8.85 12.14±8.58 13.91±7.39 9.51±5.67 12.74±6.63 15.88±8.37 17.93±8.67 21.86±13.45因素抗菌藥物醫院年齡，歲分組頭孢他啶頭孢地嗪頭孢呋辛頭孢哌酮舒巴坦頭孢噻肟舒巴坦頭孢西丁五水頭孢唑林其他頭孢菌素類＊非頭孢菌素類#廣西壯族自治區人民醫院桂林醫學院附屬醫院河池市人民醫院柳州市人民醫院南寧市第二人民醫院欽州市第二人民醫院梧州市工人醫院右江民族醫學院附屬醫院玉林市第一人民醫院50＞50～60＞60性別并發癥男女無有手術類型付費類型非微創微創醫保新農合全自費其他出院診斷病種數1 234 5樣本量150 247 272 240 70 118 126 111 532 297 381 110 389 139 38 173 188 151 791 490 585 761 1 105 150 1 711 405 1 461 706 683 413 64 791 489 288 136 162住院費用，元23 427±16 108 27 654±15 123 10 758±6 941 27 205±18 409 24 809±13 741 26 977±13 546 17 788±5 016 23 332±12 388 17 881±10 295 31 093±16 443 18 949±8 927 19 221±8 196 12 773±10 012 25 933±21 310 18 763±7 737 22 009±9 770 18 503±5 619 25 981±18 389 18 555±11 022 21 147±15 047 23 973±15 761 22 521±16 120 19 842±12 074 16 303±8 937 21 344±14 225 27 911±18 565 19 001±11 623 19 717±14 711 21 756±13 745 20 507±11 514 28 350±18 044 16 424±9 084 20 867±10 917 24 050±13 709 25 948±17 395 33 410±24 419

2.2 影響因素的篩選

GLM Multivariate將住院費用和住院天數這兩個因變量合成一個新的因變量，然后計算表1各種因素（自變量）對新因變量的結果。首先執行單因素分析，結果見表2。

除抗菌藥物作為主要研究對象必須全程保留外，將其余全部單因素模型中P＜0.05的因素納入構成多因素初步模型，然后每次僅剔除一個P＞0.05的因素（理由見后文討論部分），進而剔除Partial η2＜0.01的因素，直至所有因素P＜0.05且Partial η2＞0.01，最終模型含有醫院、年齡、出院診斷病種數、手術類型、抗菌藥物5個因素。

表2 各種因素對住院費用和住院天數的合并檢驗Tab 2 Combined test of cost and length of hospital stay for each factor

在GLM Multivariate多因素模型中，SPSS 22.0軟件采用Partial η2衡量各因素效應量（Effect size）的大小，其值介于0～1之間，越大表示對模型的貢獻越大，可據此對各因素的影響力進行排序。表2各因素的Partial η2可分為＜0.01、0.01～0.1、＞0.1三個量級，本研究放棄Partial η2＜0.01的因素。

2.3 抗菌藥物的分檔

基于表2的多因素最終模型，將各種抗菌藥物分別按照住院費用和住院天數進行分檔，檔次越大，對應的費用越高或天數越長，結果見表3、表4。

表3 GLM按照住院費用的分檔結果（元）Tab 3 Subset of antibiotics according to the cost of hospital stay by GLM（yuan）

表4 GLM按照住院天數的分檔結果（d）Tab 4 Subset of antibiotics according to the length of hospital stay by GLM（d）

表3將各種抗菌藥物按住院費用從低到高依次排列，且分成1～4檔（Subset）。第1檔僅含頭孢呋辛；第2檔含非頭孢菌素類和五水頭孢唑林；第3檔含頭孢他啶、其他頭孢菌素類和頭孢噻肟舒巴坦；第4檔含頭孢噻肟舒巴坦、頭孢哌酮舒巴坦、頭孢西丁和頭孢地嗪。注意頭孢噻肟舒巴坦同時存在于第3檔和第4檔內，表明其可以與頭孢他啶和其他頭孢構成第3檔次，也可以與頭孢哌酮舒巴坦、頭孢西丁和頭孢地嗪構成第4檔次，因此可以認為其介于第3檔與第4檔之間。

表4將抗菌藥物按照住院天數從短到長也分成1～4檔。第1檔僅含非頭孢菌素類，第2檔含頭孢呋辛和五水頭孢唑林，第3檔含頭孢西丁、頭孢地嗪、其他頭孢菌素類和頭孢他啶，第4檔含頭孢哌酮舒巴坦和頭孢噻肟舒巴坦。

各檔次之間差異有統計學意義（P＜0.05），同檔次內差異無統計學意義（P＞0.05）。

3 討論

3.1 住院費用和住院天數與療效（有效性和安全性）的關系

有效的抗菌藥物將會有助于抑制術后感染，促進患者康復至符合出院標準，此時產生的住院費用和住院天數與療效有關，因此被一些研究選為膽囊切除術的療效指標（還另加手術時長、術中出血量、并發癥發生率等指標）[1-3]。雖然其他一些研究僅采用術后感染、切口愈合情況作為有效指標[4-6]，但這些指標最終也會部分反映至住院費用和住院天數，因為術后感染常與抗菌藥物的療效不佳有關，導致住院時間延長，住院費用增加。如果藥物引發較嚴重的不良反應，如劇烈的嘔吐、腹瀉等，勢必需要額外的醫療和護理，這也將導致住院費用和住院天數的增加。因此，安全有效的抗菌藥物可以減少醫療和護理等其他費用，縮短住院時間。有些研究在做成本分析時僅考慮抗菌藥物的費用[5，7]，或是分解住院費用，這不僅增加了收集數據的復雜程度，而且很可能不能反映真實情況。

綜上所述，如果某類藥物屬于某種疾病的主要治療藥物（如抗菌藥物治療尿路感染、細菌性肺炎），那么住院費用和住院天數至少可以部分反映該藥的療效。

由于住院費用和住院天數并不完全取決于藥物，其他多種因素也可能產生明顯影響，因此目前國內廣泛使用的單因素分析方法其結果存疑，多因素方法應為更佳的選擇。

3.2 與其他同類研究的比較

王海飛等[4]的380例慢性膽囊炎行腹腔鏡膽囊切除術研究比較了頭孢呋辛（7 340.4元）、頭孢替安（7 736.6元）和頭孢西?。? 512.6元）3種頭孢菌素類抗菌藥物的住院費用，頭孢呋辛是最低的，與本研究的結果一致；住院時間頭孢呋辛（6.64 d）與頭孢西?。?.59 d）相當，低于頭孢替安（6.91 d），而本研究的結果是頭孢呋辛（8.94 d）的住院天數顯著少于頭孢西丁（13.39 d），平均低了4.45 d，差異有統計學意義（P＜0.05）。出現不一致既可能是患者來源問題，也有可能是數據分析方法不同，或兩者兼有。王海飛等[4]的研究與國內其他研究一樣，均為單因素分析法，而本研究采用多因素分析法。

在吳愛祥等[8]的110例腹腔鏡膽囊切除術圍術期抗菌藥物研究中，青霉素和左氧氟沙星（本文歸入非頭孢菌素類）的平均用藥時間分別為3.3和3.2 d，頭孢呋辛4.1 d，頭孢他啶5.3 d，這個排序與本研究的結果類似。

雖然有報道屬第三代頭孢菌素的頭孢哌酮舒巴坦在膽汁中的濃度高、殺菌指數大，分離菌株對其敏感率高[9-10]，但在本研究中其住院費用和住院天數均排在最末的第4檔。

3.3 住院費用和住院天數分檔的臨床應用

表2的結果顯示，不同抗菌藥物顯著影響患者的住院費用和住院天數，至少可部分歸因于抗菌藥物的療效差異。表3、表4分別按照住院費用和住院天數對抗菌藥物進行分檔排序，以便比較其療效。

當某個抗菌藥物在表3、表4都處于第1檔時，住院費用最低、住院天數最短，無疑是最好的選擇，但這種情況實際上并不常見，此時可以根據本地的醫療資源綜合表3、表4的結果進行選擇。若醫院床位緊缺、當地居民收入較高，可以偏向于考慮表4的住院天數分檔結果；若醫院床位充裕、當地居民收入較低，可以偏向于考慮表3的住院費用分檔結果；根據本地的醫療資源賦予住院費用和住院天數不同的權重進行綜合評分也是不錯的選擇。

顯然，也可按照住院費用和住院天數對這9家醫院進行分檔，直觀顯示這些醫院的膽囊手術治療情況。

因此，對于那些分組數量較多的因素（如表1的抗菌藥物和醫院），SPSS 22.0軟件的GLM Multivariate分檔功能可以提供簡明扼要的分析結果，便于應用。

3.4 住院費用的局限

一般而言，治療同一病種的住院費用會逐年增加，因此研究的時間跨度較大時年份因素不應忽略；住院天數隨著年份而變動的程度有可能要小得多。

3.5 避免共線性（Multicollinearity或Collinearity）過強掩蓋分析結果

由于懷疑出院診斷病種數與醫師選擇的手術類型有關，筆者利用SPSS的非參數檢驗進行了數據分析（Mann-Whitney test，Z＝－8.306，P＜0.001），結果見表5。

表5 手術類型與出院診斷病種數[例（%%）]Tab 5 Surgery types and the number of disease[case（%%）]

表5的結果證實了筆者的懷疑，出院診斷病種數少（按百分率計）傾向于采用微創手術。而表1顯示，隨著出院診斷病種數的減少，住院費用和住院天數也逐級下降，因此微創手術相對于非微創手術住院費用和住院天數較少的原因應該部分歸功于前者的出院診斷病種數較少，這種情況被稱為共線性。共線性過于嚴重時將導致這兩個因素在多因素模型中的P值虛假地＞0.05，剔除其中一個因素將可消除共線性，且不會對模型產生明顯影響，因為被剔除因素的大部分功能已被留下的因素取代，這也是上文的影響因素篩選過程中一次只應剔除一個因素的原因。當然，年齡段的不同也有可能影響醫師對手術類型的選擇。

綜上所述，頭孢菌素類抗菌藥物品種的選擇可以明顯影響膽囊結石切除術患者的住院費用和住院天數，本結果可為其臨床應用提供參考；但多因素模型的各個因素之間可能存在關系，需要留意共線性的存在和影響。

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Influence Analysis of Cephalosporins Antibiotics on Cost and Length of Hospital Stay in Patients Underwent Gallbladder Calculus Resection from 9 Third Grade Class A Hospitals in Guangxi

YANG Lingling1，LIU Tianqi2，YE Xi3，MO Zhijiang3（1.Dept.of Psychological Sleep，Guangdong Hospital of TCM，Guangzhou 510120，China；2.Dept.of Hepatobiliary Surgery，Guangxi Zhuang Autonomous Region People’s Hospital，Nanning 530021，China；3.Dept.of Pharmacy，Guangxi Zhuang Autonomous Region People’s Hospital，Nanning 530021，China）

OBJECTIVE：To investigate the influence of cephalosporins antibiotics on cost and length of hospital stay in patients underwent gallbladder calculus resection，and to provide reference for drug use in clinic.METHODS：A total of 1 866 patients underwent gallbladder calculus resection were collected from 9 third grade class A hospitals in Guangxi during 2013-2014.SPSS 22.0 software was adopted to analyze cost and length of hospital stay in patients underwent gallbladder calculus resection.RESULTS：Multi-factor analysis showed that the factors which significantly affected the cost and length of hospital stay were antibiotics，hospitals，age，surgery types and disease species（all P＜0.01）.The antibiotics were divided into the subset 1-4 according to the cost of hospital stay：the subset 1 only contained cefuroxime（9 454 yuan）；the subset 2 contained noncephalosporins（16 199 yuan）and cefazolin pentahydrate（17 241 yuan）；the subset 3 contained ceftazidime（20 716 yuan），other cephalosporins（21 046 yuan）and cefotaxime sulbactam（22 724 yuan）；subset 4 contained cefotaxime sulbactam（22 724 yuan），cefoperazone sulbactam（23 688 yuan），cefoxitin（24 685 yuan）and cefodizime（24 698 yuan）.The antibiotics were also divided into the subset 1-4 according to the length of hospital stay：the subset 1 only contained noncephalosporins（7.61 d）；the subset 2 contained cefuroxime（8.94 d）and cefazolin pentahydrate（9.78 d）；the subset 3 contained cefoxitin（13.39 d），cefodizime（13.44 d），other cephalosporins（14.32 d）and ceftazidime（14.60 d）；the subset 4 included cefoperazone sulbactam（16.03 d）and cefotaxime sulbactam（16.91 d）.The higher the subset numbers，the higher the cost of hospital stay or the longer the length of hospital stay；there were statistical differences among different subsets（P＜0.05），while there was no statistical difference among the same subsets（P＞0.05）.CONCLUSIONS：Cephalosporins antibiotics can significantly influence the cost and length of hospital stay in patients underwent gallbladder calculus resection.Antibiotics selection canbe considered comprehensively according to local medical resources and the patients’demands.

Gallbladder calculus；Cost of hospital stay；Length of hospital stay；Cephalosporins antibitoics

R978.6；R969.3

A

1001-0408（2017）20-2750-04

2017-03-16

2017-04-28）

（編輯：晏 妮）

廣西醫療衛生適宜技術研究與開發課題（No. S201420-02）

＊住院醫師，碩士。研究方向：循證醫學、醫學統計學。電話：020-81887233-30409。E-mail：yanglingling64@163.com

#通信作者：主任藥師。研究方向：中藥學、統計學。電話：0771-2186108。E-mail：mozhijiang89@163.com

DOI10.6039/j.issn.1001-0408.2017.20.04