某县级医院2017—2019年脑梗死患者住院医疗费用分析与预测

王裕如，衣贵鹏，王在翔

潍坊医学院公共卫生学院，山东潍坊 261000

近年来脑梗死发病率较高且呈现上升趋势[1]，脑梗死是因血管受阻等多种因素导致脑部血液供应不足而引发局部脑组织缺氧性坏死的脑血管病变，该病占所有卒中的80%以上。脑梗死的致残率非常高，急救治疗后还需长期的康复干预，给患者的家庭及社会均带来沉重的经济负担[2]。近年来，脑梗死的治疗费用问题日渐突出，已成为政府和社会共同关心的热点问题[3]。该研究旨在通过定量分析，对山东省某县级医院的2017—2019近3年脑梗死住院患者的住院信息及住院医疗费用明细数据进行分析，了解住院患者住院医疗费用的构成和分布现状，利用相关分析法分析影响各项住院医疗费用的原因。采用结构变动度法分析住院医疗费用的结构变动情况，探索各单项费用对住院医疗费用结构变化情况，评价住院医疗费用构成变化情况，为优化住院医疗费用构成，实现医疗资源效益最大化提供参考依据。报道如下。

1 资料与方法

1.1 数据来源与处理

该研究数据来源于山东省某县级医院2017年1月—2019年12月18171例住院患者的病案数据，排除不符合资料，将有效资料纳入研究。

1.2 方法

1.2.1 统计描述 住院医疗费用和住院天数属于偏态分布，应采用中位数（四分位数间距）进行描述。住院患者性别、医疗付费方式等基本情况属于分类变量资料，应采用率或构成比进行描述。

1.2.2 统计推断 相关因素分析法计算住院天数、住院医疗费用等变量与性别、婚姻情况、医疗付费方式等变量相关程度。患者住院医疗费用和住院天数经正态性检验后均呈偏态分布，因此对各组住院医疗费用和住院天数的比较均采用非参数检验中的秩和检验。根据不同数据类型采用不同的检验方法：两组独立样本比较采用Mann-Whitney U秩和检验，多组独立样本比较采用Kruskal-Wallis H秩和检验。

1.2.3 结构变动分析 方法的主要指标包括：结构变动值、结构变动度、年均结构变动度、结构变动度贡献率。

1.2.4 时间序列分析方法 根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立ARIMA模型，并预测。

2 结果

2.1 住院医疗费用结构及其变化情况

该研究中，住院医疗费用主要由综合医疗服务费、药品费、诊断费、治疗费、材料费和其他费用构成。2017—2019年人均各项住院医疗费用呈上升趋势，2019年比2017年增长5.39%。在所有费用中，治疗费所占比例最高（41.13%），其次为药品费（25.93%），其他费用所占比例最低（0.06%）。2017—2019年这3年中，治疗费所占比重有大幅下降，由47.80%下降到38.03%；诊断费、材料费所占比重有所上升，材料费涨幅较大，由6.71%上升到13.53%；药品费所占比重先上升后下降；综合医疗服务费和其他费基本没变。见表1。

表1 2017—2019年脑梗死患者各项住院医疗费用构成

2.2 住院医疗费用影响因素分析

不同性别、年龄、医疗付费方式、住院次数和住院天数的患者住院医疗费用差异有统计学意义（P＜0.05），不同婚姻状态患者住院医疗费用差异无统计学意义（P＞0.05）。相关性检验结果显示，住院医疗费用的影响因素有性别、年龄、付费方式、婚姻、住院天数和住院次数。见表2。

梗死患者住院医疗费用进行多因素分析，结果显示年龄、性别、未婚、丧偶、住院次数和住院天数是住院医疗费用的主要影响因素。其中，年龄、性别、未婚、丧偶和住院次数与住院医疗费用呈负相关关系且结果均差异有统计学意义（P＜0.05），住院天数与住院医疗费用成正相关关系，结果差异有统计学意义（P＜0.05）。见表3。

2.3 结构变动度分析

该研究将2017—2019年分为3个时期计算，各项费用的结构变动值和结构变动度见表4。其中2017—2018年、2017—2019年费用结构变动度较大，分别为20.05%和21.63%，年均结构变动度为10.82%。

表2 住院医疗费用影响因素分析

表3 脑梗死患者住院医疗费用影响因素多元线性回归分析结果

表4 2017—2019年住院医疗费用结构变动值和变动度

2017—2018 年结构变动贡献率最大的是治疗费（49.93%），2018—2019年结构变动贡献率最大的是材料费（46.76%）。2017—2019年结构变动贡献率最大的是治疗费（45.31%），引起住院医疗费用结构变动的主要项目有诊断费、治疗费和材料费，累计贡献率为90.57%。见表5。

表5 2017—2019年住院医疗费用结构变动的贡献率（%）

2.4 患者住院医疗费用趋势及其预测

根据脑梗死患者的住院医疗费用变化趋势可以看出，随着年份的增长，住院医疗费用呈现先上升后下降的趋势，同年住院医疗费用没有明显的季节性差异。2018年住院医疗费用明显高于2017年和2019年，且2019年住院医疗费用较2017年有所下降。见图1。

表6 2020年1—6月患者人均住院医疗费用预测情况

图1 2017—2019年人均年住院费用变化趋势

由2017—2019年住院医疗费用数据拟合建立的ARIMA(0,1,1)模型预测结果显示，2020年1—6月人均住院医疗费用分别为985元、976元、981元、990元、973元和961元。与实际人均费用相比，2019年7—12月的预测差距分别为8.41%、16.00%、2.78%、2.90%、15.70%、16.66%，说明模型预测效果良好，见表6。

3 讨论

该研究共选取脑梗死患者18171例，经多因素分析结果显示性别是影响脑梗死住院医疗费用的主要影响因素之一，男性患者住院医疗费用高于女性患者结果差异有统计学意义（P＜0.01），这与以往的研究结果一致[3]。吸烟为男性动脉粥样硬化性脑梗死的独立危险因素[4]。脑梗死患者住院医疗费用随着患者年龄的增大逐渐降低，这与以往的研究结果相反[5]。医疗付费方式对住院医疗费用存在一定的影响，拥有城镇居民基本医疗保险患者比例最高（77.54%），但住院医疗费用花费最少（9.83%）。说明医保的覆盖面正在逐步扩大，人们将会在医保中享受更多优惠政策，减轻就医压力。依赖保险制度的存在一定程度上降低了患者自己的付费意识，且患者过分依赖于医疗保险替自己支付医疗费用[6]。随着住院次数的增加，人均住院医疗费用呈下降趋势，由多元线性回归分析结果可知，住院天数是脑梗死患者住院医疗费用的主要影响因素。这与胡丹等人[7]的研究结果一致。随着住院天数的增加，床位费、护理费、诊疗费等基础费用也会相应增加，并在住院期间医院会给与患者药物辅助治疗，相应的药费也会增加，这些都会导致住院医疗费用的增加。因此，缩短患者的住院天数不仅有利于减少患者的住院医疗费用，还能提高医疗效率，加快医院的床位周转率，提高医疗资源的利用率。

结构变动分析结果显示药品收入结构变动贡献率较大，说明药品费用的变动对住院医疗费用的影响较大，可能原因包括：①脑梗死患者多偏向于药物治疗，手术及其他操作治疗较少；②神经营养药价格较高，新药、贵重药品使用量增加[8]；③不排除仍存在大处方、不合理用药的现象[9]。诊断费在2017—2018年和2017—2019年结构变动贡献率较高，材料费在2018—2019年和2017—2019年结构变动贡献率较高，且诊断费和材料费在2017—2019年所占比重逐年递增。由该次结构变动贡献率结果可以看出，2018—2019年结构变动贡献率较低，仅有3.10%，2017—2018年和2017—2019年结构变动贡献率较高，分别为49.93%和45.31%，说明治疗费在住院医疗费用中所占的比重较大。这表明取消药品加成后，体现医务人员劳动价值的医疗服务价格有了明显提升，这有助于提高医务人员的积极性，提高医疗服务质量。但住院医疗费用分析结果显示，2017—2019年治疗费收入结构呈负向变动，占医疗收入的比重逐年下降，长此以往将影响到医务人员的积极性。

ARIMA模型又称差分整合移动平均模型，是时间序列预测分析方法之一，广泛应用于各种疾病的趋势分析及预测，数据处理和操作比较简便易行，且预测结果比较精确。由时序图可以看出2017—2019年住院医疗费用变化趋势为先上升后下降，其中2018年的住院医疗费用明显高于2017年和2019年，经分析发现2018年住院人数明显高于2017年和2019年，这是导致2018年住院医疗费用升高的主要原因，而2018年住院人数的增加可能与医院出台的住院人数扩收政策有关，但不排除2018年脑梗死发病率上升的可能。预测结果显示2020年上半年住院医疗费用呈现下降趋势，说明我国出台的相关医疗卫生费用政策成效显著，这有利于减轻我国脑梗死患者和社会的经济负担，提升医疗服务质量，使“看病贵、看病难”的问题得到有效解决[10]。