住院病例医疗费用分布及影响因素Logistic回归分析

目的探讨住院病例医疗费用分布及其影响因素.方法用SAS6.12软件对我国南方某市5年来近21万条住院病例进行统计分析,以各分型病例医疗费的上、下四分位数为界,将医疗费分为高、中、低三个等级及高、适度两个等级,用logistic回归分析找出影响费用的因素,并用建模数据和另外6万条数据验证模型预测效果.结果医疗费用的影响因素有:住院日、病人身份、危重病例、手术病例、年龄、医院等级、输血、转归情况(好转)、诊断个数、一级护理等18项.费用分为三个等级的logistic回归模型,对建模病例和验证病例预测符合率分别为63.81%、54.82%;费用分为两个等级的logistic回归模型,预测符合率分别为82.59%、77.32%.结果增加医疗费用划分等级,会增加模型拟合的难度,降低预测结果;利用logistic回归模型判断和预测住院病例医疗费的高低,可以及时地了解费用控制情况,为加强费用管理提供依据.     

医疗环节质量实时控制探讨

医疗质量是医院工作的永恒主题,是医院生存和发展的基础,它涵盖了医疗技术和医疗服务的各个层面,是整个医院发展的决定性因素[l].在医疗质量全程管理过程中,环节质量控制是医疗质量控制的关键,对于医疗质量监控检查住院期间病历书写情况、核心制度执行情况、医患沟通执行情况及依法执业等情况十分重要.通过环节质量实时监控能达到提高医疗质量,保障医疗安全的目的.     

院内感染患者医疗费用调查

院内感染是指患者在住院期间获得的感染,它与医院相依并存,并随着现代医疗技术的发展而日益突出[1-2].为了能更好的做好医院感染的预防控制工作,提高医务人员对院内感染的重视,本研究随机抽取2010-2011年某医院出院患者中非医院感染和医院感染病例各50份,了解各类院内感染影响患者医疗费用增加情况,现将结果报告如下. 资料与方法 (1)资料来源:随机抽取2010-2011年某医院出院患者中非医院感染和医院感染病例各50份,分别登记每份病例的医疗费用情况.(2)方法:医院感染定义,参照2001年中华人民共和国卫生部颁发的《医院感染诊断标准(实行)》[1].     

住院10 474例患者医院感染调查分析

医院感染管理是现代化医院管理中的一项重要内容,加强医院感染管理是全面控制医院感染,提高医护质量,保证医疗安全的重要环节[1].为了解掌握我院住院病例中医院感染的发病率与分布情况,找出造成医院感染的主要因素,制定切实有效的管理控制措施,笔者对10 474例住院病例的医院感染情况进行了回顾性调查与分析.     

统计预测方法在我院制订2008年工作目标中的应用

目的 通过科学的统计预测方法制订出一套积极可行的2008年工作目标.方法 利用曲线回归方程拟合门诊住院的散点趋势图结合医院实际情况计算2008门诊人次、住院患者量及区间预测值.结果 为医院管理者提供科学可行的2008年工作目标预测区间值.结论 预测结果可为医院管理者做出新一年的统筹安排、制订医院的医疗质控指标、工作效率的考核、经济管理工作提供重要依据.     

应用模糊综合评判法评价住院患者满意度

患者住院时,对医疗效果、医院环境等各方面的工作是否满意,直接影响到医院的社会信誉和医院的发展,随机调查了解住院患者的满意度并正确分析评价,从中找出该院工作存在的薄弱环节,为有针对性的改进工作,加强医院管理很有必要.但在评价住院患者满意度时,需要考虑的因素很多,并且满意度评价等级是一个非常模糊的概念,难以量化,这时候就可以应用模糊综合评判模型.模糊综合评判法就是对受众多因素综合影响的模糊现象做出综合评价的一种量化的数学方法[1].     

医院住院收入分析及预测

目的通过对我院2010年和2011年的住院收入进行因素分析,探讨各因素变动对住院收入的影响程度,并利用回归模型预测2012年住院收入,为医院制定决策提供依据。方法应用多因素指数分析法对2010年至2011年住院收入进行分析,用时间变量回归模型预测住院收入长期趋势。结果医院的住院收入受出院人次、平均住院日、出院者人均费用3个因素影响。住院收入2011年比2010年增加66.2万元,其中:因出院人次减少而减少30.3万元,平均住院日下降而减少41.5万元,出院者人均费用增长而增加138万元。预测回归模型为Xt=-13.389+146.367t,预测2012年的住院收入为1450万元。结论医院的住院经济效益,必须靠病人数的增加而增长,只有加大医疗设备投入,提高医疗技术和服务水平,增加疗效,加强成本核算,严格控制单位医疗费用的增长,才能吸引更多的患者住院就医。     

住院业务收入因素分析

随着医疗体制改革的深化,医院面临的竞争更加激烈,正确评价和剖析住院业务收入及其变动,对医院提高管理效率,挖掘经济增长点,拓宽创收渠道,以保证在激烈的医疗市场竞争中健康发展具有重要意义[1].医院管理者对医疗费用成本的控制已日趋重视,医疗费用成本的控制要通过提高医疗技术效率、技术进步、技术创新提高治愈率,缩短病人住院天数,加快病床周转,提高医生、护士工作效率来实现.为了达到控制成本的效果,必须在控制过程中加强对制约因素的分析[1].本文通过对湖北省某市两家三级甲等医院2003年住院业务收入因素分析,以树立正确的成本效益观念,更好地维护患者的利益及医院自身的权益.     

基于ARIMA乘积季节模型预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间

目的应用自回归求和移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)乘积季节模型分析和预测恶性肿瘤住院量、住院费用及平均住院时间,为医院恶性肿瘤业务管理提供科学依据。方法收集某院2007—2016年逐月十大恶性肿瘤(肺癌、肝癌、白血病、结直肠癌、胃癌、甲状腺癌、恶性淋巴瘤、前列腺癌、乳腺癌和肾癌)住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007—2015年逐月恶性肿瘤的住院人次、住院费用和平均住院时间进行模型拟合,用2016年逐月数据评价其预测效果,并预测2017和2018年该十大恶性肿瘤逐月住院人次、住院费用及平均住院时间。结果 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)是恶性肿瘤住院人次、住院费用及平均住院时间的最佳拟合预测模型,拟合相对误差分别为-0. 89%、4. 71%及-0. 80%。根据ARIMA(0,1,1)(0,1,1)_(12)预测结果,2017年该十大恶性肿瘤住院量将达21 489人次,住院费用将达11. 06亿元,平均住院时间将达11. 29 d。2018年住院量将增至22 894人次,住院费用将高达14. 01亿元,平均住院时间将缩短至10. 45 d。结论 ARIMA季节乘积模型能较好地应用于医院业务管理预测中。     

Cox回归模型在住院费用控制中的应用研究

[目的]探索造成高额住院费用的各种危险因素,为控制和降低医疗费用提供理论依据.[方法]以沧州市2004年出院的137名胆结石住院患者的病案首页信息为研究样本,采用多因素COX回归模型进行分析.[结果]模型中有统计学意义的变量有药费比例、住院天数、手术方式、有无医院感染、医院级别、年龄、有无次要诊断、入院时情况和付费方式.[结论]多因素Cox回归模型是探索高额住院费用危险因素的有效工具;针对药费比例、住院天数、手术方式、有无医院感染等可控危险因素采取必要的干预措施控制医疗费用;实施按病种付费,并按照入院时情况、疾病有无次要诊断等不可控因素制定不同的病种结算标准.     

基于县级医院改革背景下住院患者认知与满意度分析

患者满意度不仅是衡量医务人员及医疗机构服务能力的媒介,更是一个重要的指标[1].本研究选择我国县级医院改革试点医院的住院患者为样本,对其满意度和认知程度进行分析,并探讨其影响因素,以期明确"以病人为中心"提升医疗服务质量的路径,并提出完善县级公立医院医疗服务的建议.     

浅谈医院感染的预防与控制

随着现代医学的不断发展,医院内感染日益增加[1].近几年来,院内感染暴发事件不断发生,每年都有许多患者由于接受医疗服务时发生医院感染,从而使其治疗、护理变得更加复杂,导致患者病情加重,住院时间延长,费用增加,甚至残疾或死亡.给人民群众的生命财产造成了严重的损失[2].     

日间手术治疗模式的实践探讨

日间手术是指病人在入院前已作完术前检查,预约手术时间,当日住院,当日手术,短期观察出院的一种手术模式[1].它是国际上一种通行的手术模式,可以降低患者的医疗费用、提高医疗资源的使用效率[1].为解决病人"住院难"的情况,同时探索城市大医院的新工作模式,我院于2010年开展这种模式,取得了一定效果.现将体会与大家一起分享.     

基于Joinpoint回归模型的住院量实证分析

目的对医院住院量进行Joinpoint回归分析的实证研究。方法应用SAS 9.3软件确定数据分析方法,应用Joinpoint回归分析软件建立Joinpoint回归预测模型。结果该院住院患者人次数据为非正态分布W=0.69,P0.01,呈现指数趋势,应用非线性回归模型;Joinpoint回归分段点为1989年、1995年、2001年、2007年和2013年,5个分段点的假设检验(P0.05)具有统计学意义;根据Joinpoint回归方程预测2016-2020年住院量为189119,201119,213881,227452,241885。结论 Joinpoint回归分析可用于医院管理数据的分析与预测,且拟合效果较好;医院需进一步优化服务流程,应对住院患者人数的变化。     

医院经济收入统计分析及预测

目的了解医院收入的构成和变化情况,优化医院资源配置,促进医院提高综合效益.方法对医院业务收入进行因素分析,作出业务收入合理评价;并应用相关直线回归分析方法对门诊以及住院收入进行预测.结果就诊病人人数的增加和出院病人人均费用增加,使医院业务收入大幅增长.预测2004年医院业务收入将达到7631.8万元.结论医院应通过努力提高统计指标的内在涵量,带动业务收入的提高.可适当扩大门诊规模,把有效的财力用在医院建设和发展项目上,以确保门诊第一线的需求.     

用最小二乘法预测医院住院人数

目的 建立线性回归模型,预测某医院2007-2010年住院人数.方法 采用最小二乘法建立线性模型,并对模型进行回归分析.结果 某医院2007-2010年住院人数预测值分别为17150、18260、19370和20480.预测区间分别为14750～19550、15860～20660、16970～21770、18080～22880.结论 最小二乘法是从事物变化的因果关系出发来进行预测的一种方法,通过预测住院人数,能为医院的工作计划和决策提供理论依据,使卫生资源合理应用.     

应用回归模型预测2001年我院住院医疗服务收入

为了促进医疗卫生事业有计划、按比例、协调地高速发展,就要对未来进行预测。为此,我们对我院1994～2000年的住院人次数与住院医疗服务费收入进行统计,应用回归模型预测2001年住院医疗服务费收入。     

新疆某医院老年患者住院情况分析

随着人口老龄化步伐的加快,2010年底新疆60岁以上老年人口已达233.5万,占总人口的10.8％,说明新疆已经迈入老龄化社会[1].由于老年人的患病风险较大,60岁以上人群的患病率是一般人群的2.5～3.0倍[2],医院将面临人口老龄化的严重挑战.了解医院老年患者住院情况及其变化规律,有利于医疗资源有效配置,并能为医院规划提供可靠依据.     

深圳市2005年～2009年医疗服务质量的综合评价

以病人为中心提高医疗服务质量是医院发展永恒的主题[1].医疗服务质量直接影响到病人的生命和健康,也影响到医院的信誉和综合效益,是医院各项工作和综合实力的集中体现,是评价医院整体水平的重要指标.深圳市卫生和人口计划生育委员会(原深圳市卫生局)高度重视医疗服务质量管理工作,2002年以来,在全面推进三级、二级医院改造及大规模建设区域医疗中心和基本医疗服务网络的同时,吸收国内外医疗服务质量管理的新成果,并结合深圳市医疗卫生事业发展的实际情况,制定并连续几年实施了<医疗服务整体管理与质量控制>,使全市各级医疗机构朝着标准化、规范化的轨道迈进[2].     

基于SARIMA模型的某省三级医院骨折住院患者量预测分析

目的 建立骨折住院患者量的预测模型,探索骨折住院患者量的季节变动规律及未来趋势,以合理安排资源、提高医疗工作效率。方法 收集山西省汾阳医院2017年6月至2022年3月骨折住院患者的临床资料,应用R 3.5.2软件进行时间序列分析和季节性自回归移动平均（SARIMA）模型的建模拟合,并用其对住院患者量进行定量预测和验证。结果 共纳入2 563例患者,平均年龄53.43岁,男、女之间的年龄分布差异有统计学意义（t=-17.798,P<0.001）。分月记录骨折住院患者量,时间序列分析提示住院患者量每年有2个高峰期,即5月和8月。使用2018年1月至2021年7月的训练集数据建立SARIMA(0, 0, 1)(1, 0, 0)12模型（白噪声检验,P=0.806）,对2021年8月至2022年3月的预测集数据进行短期预测,RMSE=0.24,MAPE=149.61,预测值与实际值的相对误差范围在1.81%～8.60%。结论 SARIMA模型拟合骨折住院患者量变化趋势较佳,可为医院或专业科室管理者提供决策依据,同时也可为骨折防治措施的制定提供参考。