全髋关节置换术患者药占比的决策树及病例组合分析*

薛允莲

【提 要】 目的 分析全髋关节置换术患者药占比的变化及管控依据。方法 采用logistic回归分析全髋关节置换术患者药占比的影响因素;将有统计学意义的变量纳入决策树分析。根据决策树分析结果进行病例组合分析,探讨每种组合下药占比的费用控制及超标情况。结果 影响全髋关节置换术患者药占比的影响因素有天数、出院年份、有无抢救、有无其他手术和入院时情况等,经决策树分析出院年份和天数预测药占比的准确率为67.2%。结论 病例组合分析通过制定多个影响因素不同组合下的药占比管控标准,为准确管控药占比提供依据。

骨关节炎(osteoarthritis,OA)是一种以关节软骨的退行性病变和继发性骨质增生为特征的慢性关节疾病。当前随着人口老龄化的发展,骨关节炎患者的发病率逐渐增高[1]。全髋关节置换术(total hip replacement,THR)是治疗骨关节炎的有效措施[2],也是最早纳入临床路径管理的病种之一。患者的药占比一直是医药卫生体制改革关注的重点问题。本文重点分析全髋关节置换术患者药占比(药费占总费用的百分比)的影响因素及病例组合情况,为更好地进行费用控制提供参考。

资料与方法

1.资料来源

数据来源于广东省某三甲医院2001年1月年至2015年12月实施全髋关节置换术,手术编码为81.5101～81.5104的975名出院患者的资料。需要导出的患者资料有性别、年龄、天数、出院年份、有无合并诊断、是否转科、抢救次数、有无其他手术、婚姻状况、入院时情况、病人来源、付款方式、住院总费用和药费等。

2.研究目的与统计方法

本文旨在分析全髋关节置换术患者住院药占比的影响因素及病例组合情况。采用 SPSS 20.0 统计软件进行分析。用logistic回归进行单因素和多因素分析,将多因素分析有统计学意义的变量纳入进行决策树分析,根据决策树进行病例组合探讨。

结 果

1.基本情况分析

本研究中男性430例(44.1%),女性545例(55.9%),患者年龄为17～96岁,平均为(60.17±16.28)岁。患者住院费用为4745.1～223606.6元,中位费用54115.1元;药费690～107981.9元,中位药费8780.5元;药占比在2.5%～65.9%之间,中位药占比16.9%。住院天数5～143天,中位数为21天。本研究中,转科患者54例(5.5%),有合并诊断的患者607例(62.3%),有抢救的患者22例(2.3%),有其他手术的患者439例(45.0%),入院时情况为急的患者116例(11.9%)。全髋关节置换术患者药占比逐年变化趋势见图1。

图1 2001-2015年药占比变化趋势图

2.出院药占比的影响因素分析

分别以患者出院药占比作为因变量采用logistic回归分析进行单因素和多因素分析。其中,患者的出院药占比按照中位数16.9%分为两组(低药占比组=1,高药占比组=2)。年龄、天数和出院年份分别以连续型变量纳入决策树分析,参考决策树分析结果(年龄65岁、天数24天、出院年份2011年)进行分组。药占比的影响因素分析结果见表1。其中,住院天数超过21天、出院年份在2011年前、有抢救、无其他手术、入院时情况为急的患者药占比相对较高。

3.决策树及病例组合分析

将多因素分析有统计学意义的变量纳入决策树分析(图2),取默认卡方自动交叉检验(chi-square automatic interaction detection,CHAID)预剪枝处理,最小个案数父节点100和子节点50。最终决策树纳入出院年份和住院天数两个变量,药占比的预测准确率为67.2%(低药占比组为60.3%,高药占比组为74.2%)。不同组合下的中位数、四分位数间距、费用控制标准(以P75+ 1.5Q作为费用的上限控制标准[3])及超标例数见表2。可见,全髋关节置换术患者超标例数共27例(2.8%)。

表1 全髋关节置换术患者出院药占比的影响因素分析

图2 全髋关节置换术患者药占比的决策树分析图

病例组合出院年份住院天数Md (P25,P75)控制标准超标例数(%)12011年前>2424.8(17.4,32.5)55.154(1.9)22011年前≤2418.4(13.3,23.7)39.309(2.6)32011年及以后>2415.2(10.1,23.6)43.853(3.4)42011年及以后≤2412.3(9.1,17.4)29.8511(3.3)

讨 论

全髋关节置换术目前是国家卫生计生委三甲医院评审中监测的重点手术之一。患者药占比的控制是医疗卫生体制改革的重要目标之一。

全髋关节置换术患者药占比在2009年达到高峰,2009年后不断下降,2011年达到前10年药占比的最低值,并于2011年后继续保持直线下降趋势。可见,国家加强对药占比的管控取得了一定的成效。本研究中,2011年以后出院患者高药占比的概率是2011年前出院患者的0.47倍。2009年3月国务院印发了《医药卫生体制改革近期重点实施方案(2009-2011年)》,4月份医药卫生体制改革启动实施,药占比成为重点监控的指标之一。人工全髋关节置换术作为早期临床路径管理的重点疾病和手术,其药占比成为医疗卫生机构的重要质控指标。有研究称,合理缩短平均住院日有助于降低药占比,提高医院效率与效益[5]。本研究中,住院天数超过24天的患者药占比高的概率是住院天数低于24天患者的2.71倍。虽然,患者住院天数越长住院费用越高,但住院天数并非越短越好。有研究[4]指出,最佳住院日和合适的药占比分别是指标的中位数和算术平均数的最小值。在保证医疗质量和医疗安全的前提下,寻找最佳的住院天数,降低患者住院费用是减少患者看病贵的有效途径。有抢救的患者疾病严重程度较高,需要使用大量的药物挽救生命。本研究中,抢救者药占比高的概率是没有抢救者的3.84倍。本研究发现,有其他手术的患者药占比高的概率是没有其他手术患者的0.52倍,这与多个手术的患者手术费用及手术费占比增高有一定的关系。入院时情况为一般的患者药占比高的概率是入院时情况为急的患者的0.56倍。入院时患者病情危急也是药物使用的重要情况之一。

在logistic 回归分析基础上选定有统计学意义的变量后进行决策树分析,能充分利用两种方法的优点,分类处理的效率更高,预测风险也有所降低[5]。本文决策树分析选定出院年份和住院天数两个变量作为药占比病例组合分析的分组变量,预测准确率为67.2%。经决策树分析确定全髋关节置换术患者住院药占比的4种病例组合,通过对每种病例组合下药占比控制标准及超标例数,为药占比的管控提供依据。