基于DRG的小儿肺炎住院费用影响因素探究

杨莉莉，陈学涛，张 萍，伍亚舟

近年来，随着人们对儿童健康教育越来越重视，儿童健康问题的理论和实践研究将进一步深化并发展。了解当地医院儿科出院患者中疾病病种的分布规律，为临床防治提供参考、卫生行政部门合理配置医疗资源，最大程度满足儿童的医疗卫生服务提供有意义和有价值的科学依据。

儿童肺炎可导致严重的病态及相关慢性疾病，越来越多的证据表明，慢性阻塞性肺疾病可能与早期儿童肺炎有关[1]。而且，肺炎几十年来一直是5岁以下儿童死亡的主要原因[2-3]。因此，国家在对肺炎的疾病控制、病例定义标准化、改进疫苗和治疗预防方面都提高重视并取得了重大进展[4]。一些发达国家通过强化儿童肺炎的预防和诊疗研究，有效降低发病率和病死率[2,5]。然而，在许多地区，由于国家间和区域内存在很大的不平衡，获得这些干预措施的机会仍然不够理想[6]。中低收入国家需要更好地获得有效的预防和管理战略，而一旦实施这些战略，就需要制定相应的战略来解决剩余的疾病负担[7-9]，得到全面、科学的健康指导，通过有计划、有组织的系统教育，可使体检者自觉的采取有利于健康的行为，以改善、促进、维持身心健康，达到最佳的医疗效果[2,10-11]。

疾病诊断相关分类（diagnosis related groups，DRGs）的基本原理是按照病人的出院第一诊断、疾病严重程度、住院时长、手术情况、合并症情况、治疗结果、年龄、性别等，合并病人在院期间新发生的并发症等因素，把病人分到许多个诊断相关组里面[16]，进而达到控制住院费用的目的。

本研究以重庆市某三甲医院小儿肺炎为例，基于DRG分组原理对小儿肺炎患者住院费用进行深入分析，找出导致费用过高的原因，从而为降低小儿肺炎住院费用和采取相应措施提供依据和参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源 采用回顾性分析的方法，选取某医院2015年4月～2019年12月出院诊断为肺炎并且年龄在14周岁以下的儿科出院患者病案首页信息，排除病案首页信息不全或者首页信息填写错误的病例，并通过医院伦理委员会审批通过的病例，共2372例。

1.2 基本资料 2372例小儿肺炎住院患者中男1444例，占60.88%；女928例，占39.12%。从不同年龄段划分，婴儿期（1岁以内）1340例，住院人均费用为12 768元；幼儿启蒙期（1～2岁）565例，住院人均费用为8064元；学龄前期（3～5岁）347例，住院人均费用为7456元；学龄初期（6～9岁）87例，住院人均费用为8882.77元；学龄中期（10～14岁）33例，住院人均费用为7718.11元。详见表1。

1.3 统计学方法 将入选的2372例小儿肺炎患者信息利用excel进行建库，采用统计软件SPSS22进行处理分析。P＜0.05为差异有统计学意义。

首先对2372例小儿肺炎住院费用进行ks-正态性检验(P＜0.01)，属于非正态分布，所以本研究单因素采用Mann-Whit-ney U检验和Kruskal-Wallis H检验等非参数检验方法，初步筛选出对住院费用有意义的变量。

多因素采用Logistic回归分析，按照费用中位数（6647元）将费用分为高费用组（＞6647元,赋值为1）和低费用组（＜6647元,赋值为0），将单因素筛选的变量 “住院次数”、“籍贯”、“医保类别”、“住院天数”、“入院方式”、“入院病情”、“治疗结果”、“有无抢救”、“病危护理”、“病重护理”、“特级护理”、“有无输血”、“诊断名称”、“有无合并症”、“有无手术”带入Logistic回归模型中，选择“向前：有条件的”的方法进行Logistic回归分析以确定小儿肺炎患者住院费用的重要影响因素。

最后将多因素分析结果 “籍贯”、“医保类别”、“住院天数”、“病危护理”、“病重护理”、“特级护理”、“有无输血”、“诊断”作为节点带入到分类树模型中，生长方法选择 “穷举CHAID”，基于决策树E-CHAID算法筛选出最终有效的变量并进行深入分析。

2 结果

2.1 单因素分析 对自变量采用Mann-Whit-ney U检验和Kruskal-Wallis H检验进行单因素分析，发现住院次数、年龄、籍贯、医保类别、住院天数、入院方式、入院病情、有无抢救、病危护理、病重护理、特级护理、有无ICU治疗、有无手术、有无输血、随诊时间、诊断名称、治疗结果和是否含有合并症对住院费用差异均有统计学意义（P＜0.05），见表1、2、3。

表1 社会经济学特征单因素分析

2.2Logistic回归分析Logistic回归分析结果显示：住院天数、有无输血、特级护理、病重护理、病危护理、诊断、籍贯和医保类别是小儿肺炎患者住院费用的主要影响因素（P＜0.05）。见表4。

2.3 基于决策树E-CHAID算法的DRG模型构建

将单因素和多因素分析结果得到的决策树的节点带入模型中，基于E-CHAID算法构建决策树。决策树模型的结果显示，住院天数和有无特级护理最终被纳为决策树模型的节点，其中根节点为住院天数，说明住院天数对小儿肺炎患者住院费用的影响最为显著，这与Logistic回归分析的最终结果保持一致。详见图1。

表3 变量赋值

表4 小儿肺炎住院费用Logist ic回归模型变量

基于决策树模型，对小儿肺炎患者进行DRG分组，可以看出，费用最高为第1组（住院天数＞20 d），再次说明住院天数是影响小儿肺炎患者住院费用的关键因素。见表5。

3 讨论

重庆市某三甲医院小儿肺炎患者的住院费用主要受住院天数和有无特级护理的影响，其中以住院天数影响最大[12]。通过控制住院天数和特级护理的天数来降低住院费用，从而降低患儿家庭的经济负担和精神压力。

有研究显示[12,14]，住院天数与住院费用程明显正相关关系，合理控制平均住院天数不仅是提高医疗机构诊治效率的重要手段，更是控制医疗费用的关键因素。如何控制住院天数，有效降低住院费用是整个医疗大环境下特别关注的问题，很多研究学者提出开展临床路径，规范临床医生诊疗操作的步骤和行为，还可以开展院前检查中心，住院前完善相关的检查和检验项目，一是充分利用了院前等待时间，二是减少占床天数，对减少住院天数和降低住院费用都起到重要的作用。

特级护理主要针对重症患儿，24 h对肺炎患儿进行全面护理，医疗费用相当昂贵，在患儿逐渐康复过程中，生活起居可以由家长照顾，特级护理不再是必要护理时，应及早转为一级或二级护理，从而达到降低住院费用的效果。

从年龄分布情况来看，住院费用婴儿期最高，发病率从婴儿期到学龄中期程递减趋势，这有可能跟儿童不同阶段自体发育程度有关，随着年龄增加，身体逐渐发育成熟，自身免疫力不断提高，患病可能性下降，康复能力逐渐提高，住院时间随之缩短，住院费用也随之下降。

从小儿肺炎住院患者性别分布情况来看，男孩住院人次是女孩的1.55倍（1444/928），但男女平均住院费用基本一致（表1，P＞0.05），说明性别不是住院费用的影响因素。

本研究在住院天数和年龄等方面对住院费用的影响与国内一些研究达成一致[13,15]。由于本研究调查年限与样本量有限，研究结果代表性需要得到进一步的验证。采集多中心、多年限的大样本数据，并借鉴国内先进经验，是进一步研究的方向 。

综上所述，医院管理部门应该加强对临床科室的管控机制，不断完善诊疗行为和制度，为小儿肺炎患者创造更便利的就医条件，降低住院费用，减轻患儿家庭及社会的经济负担，营造更加和谐的医患关系。

图1 小儿肺炎患者住院费用决策树模型

表5 小儿肺炎患者DRG分组