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研究目的本研究通过调查兰州市护理院患者住院费用的情况,分析影响护理院住院费用的因素,并参考国外RUG付费系统,建立护理院患者住院费用预测模型。为完善护理院现有的付费制度奠定理论基础,同时也为医疗资源合理的利用与分配提供参考依据。研究方法本研究为横断面调查研究。采用便利抽样法,于2019年4月至11月选取兰州市两家护理院357名患者作为研究对象。随机抽取271名患者作为建立模型的数据,86名患者作为检验模型可行性与准确性的数据。采用问卷调查法,问卷内容包括患者的一般资料、日常生活活动能力(ADL)评分等级、简易智能筛查量表(MMSE)以及费用情况。运用IBM SPSS Statistics 22.0软件进行描述性统计、非参数检验、逐步多重线性回归等分析;运用IBM SPSS Modeler 18.0进行决策树卡方自动交互检测(Chi-squared Auto-matic Interaction Detector,CHAID)分析建立预测模型。研究结果1.护理院患者住院费用单因素分析的结果显示:年龄、婚姻状况、留置尿管情况、伤口治疗情况、急性症状情况、鼻饲情况、康复情况、认知能力(MMSE)、日常生活活动能力(ADL)对患者住院费用有影响(P<0.05)。2.逐步多重线性回归分析结果显示:影响患者住院费用的因素为鼻饲情况、康复情况、认知能力(MMSE)、日常生活活动能力(ADL)及留置尿管情况。3.预测模型建立:根据多因素分析的结果,结合决策树重要因子预测结果,最终将重要的影响因素日常生活活动能力(ADL)、认知能力(MMSE)、康复情况及鼻饲情况作为资源利用分组模型的预测变量,住院费用为目标变量,通过决策树分析,最终形成10组资源利用分组组合;对建立的模型进行评价,结果显示,CV值最大为4.3%,最小为1.1%,表示组内同质性较好;方差分析结果显示10组分组间差异有统计学意义(P<0.05),分组合理;模型对86名患者费用预测准确率达97.50%,说明该模型预测能力较好。研究结论参考国外RUG付费系统,结合兰州市护理院患者对资源利用的程度,通过日常生活活动能力情况(ADL)、认知能力的情况(MMSE)、康复情况及鼻饲情况4个变量可将护理院住院患者有效地分成10个组。运用决策树建立资源利用分组(RUG)费用预测模型的方法与思路适用于护理院,其可为护理院患者费用收取提供参考标准;以及为护理院收费标准制定的相关研究奠定基础,未来护理院可参考此种思路与方法,完善护理院现有的付费制度,合理地分配与利用资源。