2010—2014年Y市中医院肿瘤患者住院费用分析

蔡远发 蔡唱 徐明 王俊杰

摘 要：了解肿瘤病人的住院费用及主要影响因素，为降低患者医疗支出、合理控制费用上涨提供建议。整理2010-2014年2855例肿瘤患者信息，采用描述性统计分析；利用STATA12.0对面板数据进行LM检验、Hausman检验，并建立回归模型，探索肿瘤患者的住院费用结构以及主要显著影响因素。肿瘤患者的住院费用有逐年攀升趋势，主要显著影响因素为住院天数、药费、其他费用、抢救次数、肿瘤部位；而患癌年龄段分布较集中，固在年龄中没有出现显著的系数。优化中西医结合的治疗手段，缩短病人平均住院日；贯彻国家医疗保障政策，降低采购成本，将病种细分合理规范用药，以减轻病人的费用负担。

关键词：肿瘤患者；住院费用；显著影响因素

中图分类号：K197 文献标识码：A 文章编号：1003-1332（2018）06-0088-03

癌症是一个全球性的公共健康问题。近三十年来，癌症已成为人类第一位死因。而现代社会生活水平和医疗水平的不断发展，治疗手段的逐渐丰富，医疗费用的快速上涨已经成为人们普遍关心的问题。因此明确住院费用的主要影响因素，减轻肿瘤患者的经济负担尤其重要。本文对肿瘤患者的住院费用及显著影响因子进行了描述及推断统计分析，为肿瘤患者的诊治和控制医疗费用提供依据。

一、数据来源与分析方法

1.数据资料来源： 资料来源于该院HIS系统中录入的出院病案首页，疾病按《国际疾病分类ICD-10》[1]标准分类。调查对象为湖北省Y市三级甲等中医医院2010年-2010年住院治疗的2855例肿瘤患者。

2.分析方法： 采用了描述性统计分析，考察2010-2014年间肿瘤患者的平均住院费用，将费用细分为药费（包含西成药、中药费）、检查费、床位费、治疗费、手术费和其他费用，应用EXCEL软件建立数据库，分析各项费用构成比。进一步了解病人2010-2014年每年的出院转归情况，研究5年间出院转归构成比的变化趋势，为住院费用的影响提供参考。亦进行了推断统计分析，将每年的肿瘤患者按患癌部位细分，采用软件STATA12.0对数据进行LM检验、Hausman检验和面板数据的多元回归，從而得出住院天数、年龄、药费、其他费用和抢救次数对住院费用的影响程度。

二、结果与说明

1.肿瘤患者的平均住院总费用随着年份的变化趋势及费用构成比例情况。5年来肿瘤患者的住院费用有攀升趋势，2010-2011年，2012-2013年住院费用有小幅增长，其中2012年回落，而2014年由于国家医疗保险政策的改革，使得住院费用也有所下降，基本持平于2010年的水平。各构成费用比例从高到低依次为药费、其它费用、检查费、床位费、治疗费、手术费，其中5年间药费占住院费用的平均比重为49.78%[2]221-224。

2.肿瘤患者的各年出院转归情况。对肿瘤病人的治疗效果见表2，进行描述性统计分析。2010 -2014年，肿瘤病人总数有明显增多趋势，治疗有效率分别为81.82%、81.71%、80.99%、84.28%、86.76%，可见近两年来肿瘤病人的治疗有效率显著上升，同时，5年间的平均治疗有效率高达83.12%。

3.按照肿瘤部位细分的每年相对平均住院费用变化情况。2010-2014年间Y市中医医院罹患病例较多的10种癌症分类分别为见表3；其中肺癌，肝癌，乳腺癌与结直肠癌四类常见癌症种类占所有癌症病例数的50%以上。

4.固定效应分析结果与VIF值。以平均住院总费用为因变量，住院天数、年龄、药费、其他费用、抢救次数为自变量，通过检验建立面板数据的回归模型。为了检验模型中是否存在个体效应，进行了LM检验，检验的原假设为模型中不存在个体效应，但从结果可知Prob=0.0084<0.1，因此在1%显著水平可以拒绝原假设，表示模型中存在个体效应，因而数据不能单纯的进行混合效应回归。为了检验本文数据适用随机效应还是固定效应，进行了Hausman检验，结果显示Prob=0.0001<0.1，因此表示在1%显著水平拒绝原假设，表示个体效应与自变量之间存在相关性，因此适用与固定效应模型。面板数据多元回归结果显示：住院天数、抢救次数、药费和其它费用出现了显著的系数，固以上四个因素对住院费用有显著性影响。最后给出了检验自变量之间是否存在多重共线性的VIF值，通常VIF值大于10，说明该变量存在多重共线性，而在结果中可以看出，各变量的VIF值均未超过10，因此表示自变量之间不存在多重共线性问题[3]277-284。

三、讨论与建议

1.讨论

病例数偏多的10种肿瘤分类中，对于肿瘤患者的住院费用，住院天数、抢救次数、药费和其它费用影响显著。固定效应回归结果显示，年龄的系数为3.681，表示在其他条件不发生变化时，年龄增加1个单位，平均总费用将增加3.681个单位，但从星号及t值可看出，该系数未能在10%显著水平通过显著性检验，因此说明本文数据中年龄对平均总费用无显著影响[4]122-224；住院天数的系数为191.1，在1%显著水平显著，表示在其他条件不发生变化时，住院天数增加1单位时，平均总费用将增加191.1个单位；抢救次数的系数为4439.8，在5%显著水平显著，表示在其他条件不发生变化时，抢救次数增加1单位时，平均总费用将增加4439.8个单位；药费的系数为1.339，在1%显著水平显著，表示在其他条件不发生变化时，药费增加1单位时，平均总费用将增加1.339个单位；其他费用的系数为0.559，在5%显著水平显著，表示在其他条件不发生变化时，其他费用增加1单位时，平均总费用将增加0.559个单位。模型中同时考虑了时间效应的影响，结果显示时间效应都是显著的，但因为篇幅关系没有在上表中给出结果。拟合程度的R2=0.742，在面板数据回归中已经达到了很高的水平[5]。

2.建议

肿瘤患者数量逐年增长，控制其医疗费用乃至重要。随着医疗水平的不断发展，治疗肿瘤与抗癌的新药层出不穷，且价格普遍偏高，同时检查治疗等费用也有逐年攀升趋势。因此医院应加强医务人员职业道德教育，在不影响医院经济效益的前提下秉承中西医结合的施治优势，规范诊疗流程，严格遵循临床诊疗与技术操守，合理选取治疗方式和药物，缩短病人的住院天数，不隐瞒、夸大病情，不给患者造成过度治疗的负担。

做好肿瘤的预防和监测，加大宣传力度保护环境，治理污染。以及食品安全问题。增强人们健康保健意识和科学的生活方式，以达到降低肿瘤发病的目的。同时政府应加大重大疾病保障体制，解决肿瘤患者的后顾之忧，使肿瘤患者早治疗，早控制。减少患者的经济负担。

注 释：

[1] 北京协和医院世界卫生组织疾病分类合作中心编译：《疾病和有关健康问题的国际统计分类》（第十次修订本 第二版），人民卫生出版社，1998年6月。

[2] 颜红：《医学统计学》（八年制/二版），人民卫生出版社，2010年。

[3] 兰草：《截面、面板数据分析与STATA应用》，武汉大学出版社，2012年。

[4] 张家放：《医用多元统计方法》，华中科技大学出版社，2002年。

[5] Kleinbaum D G，Kupper L L & Muller K E. Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods，2nd Edition，PWS-KENT Publishing Company，1988.

责任编辑：王作新

文字校对：夏 雪