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基于結構方程模型的腦卒中患者住院費用影響因素分析

2021-05-18 02:38:06吳玲紅丁仁聲
中國醫院統計 2021年2期
關鍵詞:影響手術

吳玲紅 丁 麗 丁仁聲

1 廣西醫科大學第四附屬醫院統計科,545005 廣西 柳州;2 四川省人民醫院(東院)醫教科,610101 四川 成都

腦卒中是世界范圍內主要的慢性病之一,具有高患病率、高死亡率、高致殘率、高復發率和高經濟負擔五大特點[1-2]。隨著社會經濟發展和人口老齡化加快,居民的不健康生活方式增多,我國腦卒中疾病負擔有爆發性增長的態勢,并呈現出低收入人群快速增長的趨勢,腦卒中終生發病風險為39.9%,是中國成人致殘和致死的首位原因[3]。腦卒中給患者帶來巨大的經濟負擔,且花費較多的醫保基金,因此如何控制腦卒中治療中不合理的醫療費用增長及優化費用結構已成為醫療體制改革中亟需解決的問題。本研究采用結構方程模型(structural equation model,SEM),分析腦卒中住院費用的影響因素,并探討影響因素間相互關系,為有效控制和降低住院費用提供有效的可操作性措施。

1 資料與方法

1.1 資料來源

依據國際疾病分類第10次修訂本(ICD-10)收集某醫院2019年出院患者中主要診斷為腦卒中(診斷編碼:I60-I64)患者的病案資料,包括患者的一般人口學資料(年齡、性別、婚姻狀況、現住址、身高和體質量等)、住院號、入院病情、其他疾病診斷個數、出院診斷、手術情況、有無糖尿病和高血壓、住院天數及住院費用等。納入標準:(1)依據CT或MRI證實,符合ICD-10中腦卒中診斷標準的患者;(2)年齡>18歲。排除標準:(1)主要信息不全者;(2)總費用缺失或總費用為0者;(3)24 h內自動出院或死亡者;(4)住院天數>90天者;(5)其他類型腦卒中患者,如外傷、短暫性腦出血、顱內腫瘤和各種腦血管畸形所致的腦出血等;(6)伴有惡性腫瘤、膠原病和血液病等患者。最終,本研究的有效病例為2 343例。

1.2 統計學方法

2 結果

2.1 患者基本情況

2 343例腦卒中患者中,男性1 563例(66.71%),女性780例(33.29%);平均年齡為(63.65±12.49)歲;未婚患者23例(0.98%),已婚患者1 887例(80.54%),其他婚姻狀況患者433例(18.48%);體質量指數為(24.05±4.01)kg/m2;腰圍均值(89.50±11.45)cm;入院血壓均值(157±37.97/92.45±17.20)mmHg;ESSEN腦卒中風險評分中位均值2(1~3)分。

2.2 腦卒中患者住院費用情況

腦卒中患者平均住院費用為21 532元。其中藥品費及檢查費占比較大,中位數分別為4 032元及3 020元,占比分別是28.63%和19.37%。Spearman相關分析結果顯示,各項間均呈現正相關(P<0.01),其中藥品費的相關系數最高,達0.90。見表1。

表1 腦卒中患者住院費用及相關性

2.3 腦卒中患者住院天數、藥品費用與住院費用的差異性分析

從人口學資料(性別、年齡和婚姻狀況等)及臨床特征(付費方式、入院病情、是否手術、有無高血壓等)兩個方面,分析腦卒中患者的住院天數、藥品費用和住院總費用的差異性及相互間的關系。結果顯示:不同年齡、醫療付費方式、服務區域半徑、入院情況、有無高血壓、是否手術和其他疾病診斷個數的患者住院天數、藥品費和總費用差異均有統計學意義(P<0.05)。見表2。

表2 腦卒中患者住院天數及費用與特征的關系

2.4 主要變量間的相關性分析

用Spearman分析主要變量間的相關性顯示:患者住院天數、藥品費用和住院總費用三者間呈正相關性(P<0.05);住院天數與年齡、醫療付費方式、服務區域半徑、ESSEN腦卒中風險評分、入院情況、有無高血壓、是否手術及其他疾病診斷個數有相關性(P<0.05);藥品費用與年齡、醫療付費方式、服務區域半徑、入院情況、有無高血壓、是否手術及其他疾病診斷個數有相關性(P<0.05);住院總費用與年齡、婚姻狀況、醫療付費方式、服務區域半徑、入院情況、有無高血壓、是否手術及其他疾病診斷個數亦有相關性(P<0.05);而其他變量間無相關性(P>0.05)。見表3。

表3 腦卒中患者主要變量間的相關性分析

2.5 腦卒中患者住院費用路徑分析

利用Amos 22.0對各住院費用進行路徑分析,依據變量的相關矩陣繪制模型圖和路徑圖,并不斷進行模型檢驗與修改。整體模型適配度檢驗的χ2值在自由度等于8時為8.04,P=0.43>0.05,接受H0假設,提示理論模型與樣本數據間適配。χ2=1.01<2,標準化殘差均方根(SRMR)=0.00<0.05,近似誤差均方根(RMSEA)=0.000<0.05,擬合優度指數(GFI)=1.00,規范擬合指數(NFI)=1.00,增值擬合指數(IFI)=1.00,相對擬合指數(RFI)=0.99,Tucker-Lewis指數(TLI)=1.00,比較擬合指數(CFI)=1.00,均>0.90的標準,表示整體模型適配情形良好[4]。見圖1。

圖1 腦卒中患者住院費用路徑分析

2.6 腦卒中住院患者住院費用影響因素效應分解

腦卒中患者住院費用的影響因素既有直接因素也有間接因素,兩者共同對住院費用產生效應,且總效應值的大小反應各因素對住院費用的影響程度。對住院費用影響最大的為藥費(β=0.73,P<0.05),其次是住院天數(β=0.53,P<0.05)、是否手術(β=-0.52,P<0.05)、入院情況(β=0.14,P<0.05)、其他疾病診斷個數(β=0.12,P<0.05)、服務區域半徑(β=0.06,P<0.05)、年齡(β=-0.06,P<0.05)、有無高血壓(β=-0.04,P<0.05)及醫療付費方式(β=-0.03,P<0.05)。藥費、是否手術、入院情況和其他疾病診斷個數可直接影響住院費用,直接路徑系數分別為0.73、-0.28、0.05和0.03(P<0.05);其中住院天數、是否手術、入院情況、其他疾病診斷個數和年齡可通過影響藥費從而間接影響總住院費用,間接路徑系數分別為0.53、-0.09、0.07、0.05和-0.02;是否手術、入院情況、其他疾病診斷個數、服務區域半徑、年齡、有無高血壓和醫療付費方式也可通過影響住院天數和藥費的連續中介作用而間接影響總住院費用,間接路徑系數分別為-0.15、0.02、0.04、0.06、-0.04、-0.04和-0.03。見表4。

表4 腦卒中患者住院費用影響因素的效應分解

3 討論

本研究通過回顧性分析腦卒中患者住院費用的影響因素,并進一步應用Amos路徑分析構建結構方程模型,探討了患者住院總費用的影響情況。研究顯示對住院費用影響最大的為藥費,其次是住院天數、是否手術、入院情況、其他疾病診斷個數、服務區域半徑、年齡、有無高血壓及醫療付費方式。

影響腦卒中住院患者住院費用的主要因子為藥品費(總效應β=0.73),結果與魏亞卿等[5]研究一致。提示藥品費用是腦卒中患者醫療費用的主要構成部分,控制藥品費用可有效控制患者的總住院費用。建議醫院在控制藥品總量的基礎上,充分發揮醫務人員在醫療行為中的作用,合理調整藥品結構;建立科學合理的藥品定價機制,降低醫院藥品收入。同時,充分調動醫院藥師的監督執行作用,協調多部門合作,合理控制藥費,進而達到降低醫療總費用的目的。

住院天數是影響住院費用的第二大主要因素(β=0.53),因此控制腦卒中患者的住院天數,亦是控制住院費用的關鍵措施之一,這與國內其他研究結果[6-7]相似。住院天數是一個具有綜合性、敏感性和可控性的醫院統計指標,多種因素可影響住院天數的長短,且該指標能體現醫院管理水平、診療水平和工作效率。住院時間越長,床位費、護理費等基礎費用也隨之增加。因此在保證醫療質量的基礎上,醫療機構可加強臨床科室與輔助檢驗科室間的協調,縮短檢查時間,做到及時診斷、治療,科學合理地縮短住院時間,提高病床周轉率,合理降低住院費用,減少患者的經濟負擔,對個人、醫保費用管理機構及醫院均有益處[8-9]。

是否手術亦是影響患者住院費用的重要因素之一,是否手術可通過影響住院天數和藥品費用進而間接影響住院費用,這與陳昭君等[10]研究結果相似。手術患者的住院費用高于非手術患者,可能與手術患者的病情嚴重有關;或者是患者術后易出現感染或并發癥,致住院時間延長,進而導致費用的增加。因此,提示醫院管理者應該加強內部管理,嚴格把握手術指征,控制術后感染。

腦卒中患者入院時情況可反應患者的疾病嚴重程度,本研究顯示入院病情嚴重程度與患者住院費呈正相關性,這與范冬冬等[11]研究結果相似?;颊咂渌膊≡\斷個數、有無高血壓也可對住院費用產生影響,提示患者可通過定期體檢做到早發現、早診斷和早治療,了解自身身體狀況,盡可能防止患者病情嚴重,減輕腦卒中患者的疾病負擔。年齡可通過影響藥品費用間接影響住院費用,年齡越大的腦卒中患者住院藥品費用和住院總費用越高??赡芘c老年人患病率較高,且健康狀況和免疫力較差,恢復時間更長有關。另外,患者的來源(即醫院服務半徑)及醫療付費方式也可通過影響住院天數進而影響藥品費用及住院費。

綜上所述,采用SEM對腦卒中患者住院費用可能的影響因素進行探討分析,鑒于因素間可能的相關關系,模型擬合較好,專業上解釋合理,可較為真實地反映腦卒中患者住院費用的相關情況。因此,醫療機構可在保證醫療服務質量的前提下,采取綜合措施以合理縮短藥品費為突破口,控制可控因素,進而有效緩解腦卒中患者醫療費用的增長,減輕患者家庭及社會的經濟負擔。

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