新農(nóng)合住院費(fèi)用的分析及異常值篩檢方法研究.pdf

1、目的：
　　本研究旨在通過(guò)分析新農(nóng)合住院費(fèi)用的分布特點(diǎn)、住院病人構(gòu)成、疾病種類構(gòu)成等,全面分析新農(nóng)合的住院費(fèi)用,找出影響住院費(fèi)用的相關(guān)因素;通過(guò)多種統(tǒng)計(jì)方法的比較,探索住院費(fèi)用異常數(shù)據(jù)的篩檢方法。并針對(duì)新農(nóng)合運(yùn)行中存在的問(wèn)題,基于數(shù)據(jù)的分析結(jié)果,提出新農(nóng)合相關(guān)的合理化建議,為控制不合理的醫(yī)療支出和制定新農(nóng)合相關(guān)政策提供科學(xué)的依據(jù),促進(jìn)新農(nóng)合健康持續(xù)的發(fā)展。
　　研究方法：
　　1、新農(nóng)合住院費(fèi)用數(shù)據(jù)的分析
　　本

2、研究對(duì)象為湖北省某市周邊八個(gè)區(qū),2009年1月-6月新農(nóng)合所有住院費(fèi)用數(shù)據(jù),共計(jì)71982例。本研究的住院費(fèi)用數(shù)據(jù)主要包括以下內(nèi)容:住院病例的人口學(xué)特征、住院天數(shù)、入院時(shí)間、疾病編碼、住院總費(fèi)用、以及住院費(fèi)用的構(gòu)成(住院總費(fèi)用是由藥品費(fèi)、住院費(fèi)、一般檢查費(fèi)、大型檢查費(fèi)、手術(shù)費(fèi)、治療費(fèi)、診療費(fèi)、其他費(fèi)用等8個(gè)部分構(gòu)成)。采用頻數(shù)、構(gòu)成比等進(jìn)行描述性分析;利用卡方檢驗(yàn)、Mantel-Haenszel檢驗(yàn)、秩和比檢驗(yàn)Kruskal-Walli

3、s H方法進(jìn)行住院費(fèi)用的單因素分析;采用廣義線性回歸模型和多元逐步回歸方法對(duì)住院費(fèi)用進(jìn)行多因素分析;運(yùn)用boostrap方法估計(jì)不同級(jí)別醫(yī)院的例均費(fèi)用。利用SAS9.0、MATLAB7.0和Excel等軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
　　2、異常費(fèi)用數(shù)據(jù)的篩檢
　　(1)以各區(qū)合管辦為單位進(jìn)行針對(duì)所有疾病的異常費(fèi)用數(shù)據(jù)的挖掘
　　研究對(duì)象選取 A區(qū)二級(jí)醫(yī)院2009年1-6月的住院病例的費(fèi)用數(shù)據(jù),共計(jì)3568例。采取了三種方法對(duì)該數(shù)

4、據(jù)集進(jìn)行異常費(fèi)用數(shù)據(jù)的挖掘,包括基于廣義線性回歸的學(xué)生化殘差的異常點(diǎn)檢測(cè)方法、基于共享型最近鄰居相似度的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法和基于支撐向量回歸的異常點(diǎn)檢測(cè)方法。利用一致性 Kappa檢驗(yàn),對(duì)三種方法檢測(cè)結(jié)果的一致性進(jìn)行檢驗(yàn)。
　　(2)針對(duì)單種疾病中的異常費(fèi)用數(shù)據(jù)的挖掘
　　研究對(duì)象選擇各區(qū)慢性支氣管炎病例的費(fèi)用數(shù)據(jù),共計(jì)880例。研究方法采取基于支撐向量數(shù)據(jù)描述的異常數(shù)據(jù)挖掘方法。對(duì)于前期的數(shù)據(jù)處理,除了直接利用費(fèi)用構(gòu)成數(shù)據(jù)之

5、外,還嘗試先對(duì)費(fèi)用構(gòu)成數(shù)據(jù)進(jìn)行核主成份分析。利用Kappa檢驗(yàn),對(duì)兩種檢測(cè)結(jié)果的一致性進(jìn)行檢驗(yàn)。
　　利用Matlab7.0、SAS8.0、R2.3.0和libsvm3.1對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。
　　結(jié)果：
　　1、新農(nóng)合住院病例及費(fèi)用的分布特征
　　不同區(qū)域的住院率存在明顯差異,最高的4.87％,而最低的只有1.63％,前半年平均住院率2.63％,屬于正常范圍。從總體上來(lái)看女性病例占54.75％,男性占45.2

6、5％,女性住院病例數(shù)高于男性。住院人數(shù)最多的三種疾病為呼吸系統(tǒng)疾病,占17.08％;某些傳染病和寄生蟲(chóng)病,占16.84％;循環(huán)系統(tǒng)疾病,占12.11％。三種例均費(fèi)用最高的疾病依次為先天畸形、變形和染色體異常,例均費(fèi)用11211.44元;腫瘤,7664.82元;血液及造血器官疾病和某些涉及免疫機(jī)制的疾患,7250.82元。平均住院天數(shù)為10.9天,住院天數(shù)主要集中于4-8天和8-12天,分別占總例數(shù)的40.86％和20.79％,其中0-1

7、2天出院的累計(jì)比例達(dá)到78.83％。住院費(fèi)用的構(gòu)成的研究表明,藥品費(fèi)所占比例最大,占50.72％,其次為住院費(fèi),占總費(fèi)用的22.89％,而所占比例最低的為大型檢查費(fèi),占1.52％。手術(shù)病例13877例,占19.28％,非手術(shù)病例58105例,占80.72％。
　　2、住院費(fèi)用的影響因素
　　住院費(fèi)用的單因素研究中性別、年齡、疾病種類、就診時(shí)間、住院天數(shù)、是否手術(shù)和入院狀態(tài)等七個(gè)因素對(duì)于住院費(fèi)用均有顯著性影響(P<0.0001

8、)。通過(guò)建立針對(duì)不同級(jí)別醫(yī)院住院費(fèi)用的廣義線性模型,以上因素具有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),但不同級(jí)別醫(yī)院的住院費(fèi)用的極顯著的影響因素存在差異。一級(jí)醫(yī)院影響住院費(fèi)用的極顯著的因素有:年齡、疾病種類、是否手術(shù)與住院天數(shù);二級(jí)醫(yī)院較一級(jí)醫(yī)院增加了就診時(shí)間;三級(jí)醫(yī)院則較一級(jí)醫(yī)院增加了入院狀態(tài)。由此可以看出,疾病種類、是否手術(shù)、住院天數(shù)是影響住院費(fèi)用的主要因素。
　　3、基于boostrap方法的不同級(jí)別區(qū)內(nèi)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的例均費(fèi)用控制指

9、標(biāo)
　　一般鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院例均費(fèi)用控制在1000元以下;中心衛(wèi)生院(手術(shù)病例超過(guò)住院人數(shù)的30％)例均費(fèi)用控制在1235-1365元之間;區(qū)內(nèi)二級(jí)醫(yī)院的例均費(fèi)用控制在3320-3570元之間。
　　4、區(qū)外轉(zhuǎn)診的費(fèi)用分析
　　區(qū)外轉(zhuǎn)診的男性比重要高于區(qū)內(nèi)就醫(yī)的男性所占比重(P<0.0001),而且區(qū)外轉(zhuǎn)診的男性住院病例的例均費(fèi)用高于女性(P<0.0001)。區(qū)外轉(zhuǎn)診病例住院費(fèi)用中,藥費(fèi)占52.07％,藥費(fèi)所占比例低于衛(wèi)生院

10、,但高于二級(jí)醫(yī)院;而住院費(fèi)用占到30.64％,明顯高于區(qū)內(nèi)各級(jí)醫(yī)院。大額住院病例中,所占比例最高的兩類疾病為循環(huán)系統(tǒng)疾病和腫瘤,分別占到24.90％,24.29％。對(duì)于區(qū)外轉(zhuǎn)診的住院費(fèi)用,住院天數(shù)是影響費(fèi)用最主要的因素,性別和入院狀態(tài)也是費(fèi)用的影響因素。
　　5、異常費(fèi)用數(shù)據(jù)的篩檢
　　(1)以各區(qū)合管辦為單位進(jìn)行針對(duì)所有疾病的異常費(fèi)用數(shù)據(jù)的挖掘
　　基于廣義線性回歸的學(xué)生化殘差的檢測(cè)方法和基于支撐向量回歸的異常數(shù)據(jù)檢

11、測(cè)方法之間具有一定的一致性(Kappa=0.3414,ASE=0.0339,u=10.07,P<0.0001;而符合率為93.8％)但兩種方法與共享型最近鄰居(Shared Nearest Neighbor,SNN)相似度方法的一致性都較差,Kappa值分別為-0.0058和0.0082。首先,三種方法對(duì)于異常費(fèi)用數(shù)據(jù)的挖掘都是行之有效的;其次,一致性檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明了基于 SNN相似度的異常點(diǎn)檢測(cè)方法的機(jī)理與前兩種方法有所不同,可以從另一

12、個(gè)角度進(jìn)行異常點(diǎn)的檢測(cè),作為前兩種方法的補(bǔ)充。
　　(2)針對(duì)單種疾病中的異常費(fèi)用數(shù)據(jù)的挖掘
　　兩種基于支撐向量數(shù)據(jù)描述的異常費(fèi)用數(shù)據(jù)挖掘都是可行的。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)的分析,核主成份分析有利于提高算法的性能。兩種方法之間的Kappa=0.4135,ASE=0.1287,u=3.213,P=0.0013;而且符合率為86.46％。故認(rèn)為兩種異常費(fèi)用數(shù)據(jù)挖掘方法具有中度的一致性。
　　結(jié)論：
　　本研究表明建立新農(nóng)合住

13、院費(fèi)用數(shù)據(jù)的信息化處理和分析系統(tǒng)對(duì)于新農(nóng)合的健康發(fā)展十分必要。通過(guò)數(shù)據(jù)分析,藥品費(fèi)在住院總費(fèi)用中所占比例最大,控制藥費(fèi)虛高是控制醫(yī)療費(fèi)用上漲的關(guān)鍵,住院天數(shù)是影響住院費(fèi)用最主要的因素,縮短住院天數(shù)是降低住院費(fèi)用的有效途徑。不同區(qū)域疾病的構(gòu)成存在差異,各區(qū)應(yīng)有針對(duì)性的加強(qiáng)疾病的預(yù)防工作。腫瘤,先天畸形和循環(huán)系統(tǒng)疾病等重大疾病例均費(fèi)用較高、所占比重較大,應(yīng)建立針對(duì)此類重大疾病的保障體系。利用boostrap方法建立了不同級(jí)別醫(yī)院例均費(fèi)用控制

14、指標(biāo)體系,可以從宏觀上控制住院費(fèi)用的上漲。通過(guò)建立異常費(fèi)用數(shù)據(jù)的挖掘系統(tǒng)使得從微觀上針對(duì)單個(gè)住院病例的費(fèi)用監(jiān)控成為可能,同時(shí)采取多種檢測(cè)方法,能從不同側(cè)面篩選出更多的異常點(diǎn),這都有利于減少醫(yī)院費(fèi)用的不合理支出,規(guī)范新農(nóng)合的操作流程,提高對(duì)新農(nóng)合的監(jiān)管力度。
　　創(chuàng)新點(diǎn)：
　　1.本文分別利用了基于廣義線性回歸的學(xué)生化殘差、基于共享型最近鄰居相似度、基于支撐向量回歸和基于支撐向量數(shù)據(jù)描述的異常點(diǎn)檢測(cè)方法,針對(duì)新農(nóng)合的住院費(fèi)用數(shù)

15、據(jù)進(jìn)行了異常數(shù)據(jù)挖掘。從海量數(shù)據(jù)中迅速篩選出待查的異常數(shù)據(jù),大大減少了人工監(jiān)控的工作量,使從微觀層面進(jìn)行住院費(fèi)用的監(jiān)控成為可能。
　　通過(guò)對(duì)各種異常點(diǎn)挖掘方法結(jié)果的一致性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),具有相同機(jī)理的挖掘方法,其檢測(cè)結(jié)果具有一定的一致性,但不同機(jī)理的挖掘方法,發(fā)現(xiàn)的異常點(diǎn)存在差異。將各種異常點(diǎn)挖掘方法進(jìn)行有機(jī)結(jié)合可以提高異常數(shù)據(jù)篩檢的敏感性。
　　2.將bootstrap方法用于例均費(fèi)用的區(qū)間估計(jì),得到了區(qū)內(nèi)各級(jí)醫(yī)院例均費(fèi)用的合理