应用回归模型预测人均住院费用

目的预测我院2009年人均住院费用,为管理决策提供依据。方法选取2000--2008年历史资料,用最小二乘法确定回归模型,并计算标准估计误差,修正预测模型。结果在95％的把握程度下,我院2009年的人均住院费用在5003．92元到6025．10元之间,人均住院费用逐年上涨。结论回归模型预测医院人均住院费用结果准确、可靠,实用性强。     

应用回归模型预测人均住院费用

目的预测我院2006年人均住院费用,为管理决策提供依据。方法分析1997—2005年历史资料,用最小二乘法确定回归模型,并计算标准估计误差,修正预测模型。结果在95%的把握程度下,我院2006年的人均住院费用在2532元到3896元之间。结论人均住院费用逐年上涨,反映了卫生资源配置中的效益问题。     

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。     

综合性医院住院收入增长因素的分析及预测

目的通过对我院2008年和2009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，并应用时间变量回归模型对2010年住院收入进行趋势预测，为医院管理决策提供依据。方法应用多因素指数分析方法和时间变量回归模型进行分析。结果2008年与2009年收入对比，其中因为出院人数增加使住院收入增加257万元，因疗程持平使住院收入减少19万元，因出院人均费用增加使住院收入增加299万元，预测2010年收入达到4592万元。结论应加强成本核算，发挥中医特色，挖掘经济增长点，保持收入稳定增长。     

广西政府办中医医院患者住院费用ARIMA模型预测

目的人均医疗费用是以货币形式评价患者疾病经济负担的重要指标,能系统反映一个国家或地区医疗服务需求及购买力情况。本研究旨在探索并预测广西政府办中医类医院住院患者疾病经济负担变化趋势。方法采用SPSS 17.0对2002-2017年广西政府办中医类医院患者人均住院费用进行统计描述,基于Eviews 6(Econometrics Views 6)建立差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)预测2018-2022年患者人均住院费用值。结果 2002-2017年广西政府办中医类医院患者人均住院费用呈明显线性增长趋势,ARIMA(1,2,2)模型下的2018-2022年人均住院费用值达7 750.29、8 220.24、8 706.61、9 210.00和9 730.98元,年均增幅4.45%。结论通过广西中医类医院信息网升级建设以构建科学化费用监测体系。通过加大政府针对性投入、改革支付体系多样化、提高中医法制化建设,切实缓解人均住院负担急剧增长。     

单病种住院费用的变化及影响因素分析

目的 探讨专科医院单病种住院费用与人均住院费用及影响因素,为控制住院费用的不合理增长和医疗费用体制的改革提供参考依据.方法用数据统计方法分析我院2006-2010年顺产、剖宫产、小儿肺炎和新生儿肺炎4个病种的住院费用,并与医院5年人均住院费用的变化情况进行统计分析对比.结果 4个病种的住院费用情况各不相同,其变化趋势与人均住院费用的变化趋势有的不一致.结论单纯用人均住院费用来比较医院的医疗费用是不科学的,应结合每年的病种分布共同分析住院费用.     

恶性肿瘤住院量与住院费用的ARIMA乘积季节模型预测研究

目的探讨自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型在恶性肿瘤住院量与住院费用中的应用,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年逐月恶性肿瘤住院患者资料,采用ARIMA乘积季节模型对2007-2015年逐月恶性肿瘤的住院人次和住院费用进行模型拟合,用2016年逐月数据评价其预测效果,并预测2017年恶性肿瘤逐月住院人次与住院费用。结果 ARIMA(0,1,1)(1,1,0)_(12)是恶性肿瘤住院人次与住院费用的最佳拟合预测模型,拟合相对误差分别为1.1%和1.47%。根据ARIMA(0,1,1)(1,1,0)_(12)预测结果,2017年恶性肿瘤住院量将达7631人次,住院费用将达3.36亿元。结论 ARIMA季节乘积模型能很好地应用于医院业务管理预测中。     

辽宁省住院费用首次下降

2011年辽宁省二级及以上医院住院费用,打破历年连续上升的局面,第一次出现下降趋势。据国家卫生统计直报系统数据显示。该省407所二级及以上医院,2010年人均住院费用7004元,2011年人均住院费7220元,增长3．1％。扣除物价上涨指数,人均住院费用实际下降2．5％。2011年住院患者279万人,人均住院费用下降后,一年可为患者节省4．5亿元。     

495例肝脓肿患者疾病经济负担及其影响因素

目的分析2010-2019年住院治疗的肝脓肿患者基本情况、住院费用及其结构变化和影响因素,评估肝脓肿直接经济负担,探寻有效减轻肝脓肿疾病经济负担的方法。方法回顾性收集中南大学湘雅医院2010年1月-2019年12月收治的495例肝脓肿住院患者资料,分析逐年住院费用变化、各项住院费用变化、各临床特征与住院费用的相关关系,多元逐步回归分析住院费用影响因素。结果 495例病例中,平均住院日为15.93 d,人均住院费用34 548.02元,所有项目费用中西药类占比最高;既往有肝胆手术史、肿瘤病史、治疗过程中合并胸腔积液、肺部感染、采用手术治疗患者住院费用显著升高(P<0.05);多因素回归分析提示住院天数越长、治疗手段越复杂、合并肿瘤史、出现胸腔积液患者住院费用更高。结论 2010-2019年住院治疗肝脓肿人均费用34 548.02元,其中西药费用占比最高,诊断类费用逐年增长,不同特征患者住院费用有差异。住院日、治疗手段、肿瘤史、合并胸腔积液均会对住院费用产生影响。     

应用ARIMA模型对呼吸系统疾病月住院量及住院费用的预测北大核心CSCD

目的应用自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)分析和预测上海市居民呼吸系统疾病月住院量及住院费用情况。方法通过对2005-2011年呼吸系统疾病逐月住院人数与费用数据建立ARIMA模型,利用该模型预测2012年1-12月的呼吸系统疾病住院量与住院费用,用平均预测相对误差作为预测效果的评价指标。结果 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12与ARIMA(0,1,1)模型是上海市居民呼吸系统疾病月住院量及住院费用的最优拟合预测模型,用该模型进行回代预测,预测值与实际值吻合程度较高。结论 ARIMA模型较好地模拟了上海市居民呼吸系统疾病月住院量及住院费用在时间序列上的变化趋势,预测结果可为今后呼吸系统疾病的预防和控制提供理论支持。     

应用回归模型预测人均住院费用

本文应用回归模型预测某院 2 0 0 2年人均住院费用 ,为管理层决策提供依据。 1　资料与方法资料来源于某院 1993— 2 0 0 1年的出院病人卡片 ,用最小二乘法来测定长期趋势。2　结果2 1　通过列表计算 ,得点预测值表 1　人均住院费用与时间t的关系计算表年份时序 人均住院费用Y tYt2 Y21993 -4 14 3 8-5 75 2 162 0 678441994-3 180 6-5 41893 2 6163 61995 -2 2 3 3 4-4 66845 44 75 5 61996-13 0 96-3 0 96195 85 2 161997 0 3 7940 0 14 3 944 3 6199814 878487812 3 7948841999 2 5 83 8116764 3 40 82 2 442 0 0 0 3 60 88182 64 93 …     

应用ARIMA模型对呼吸系统疾病月住院量及住院费用的预测

目的应用自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)分析和预测上海市居民呼吸系统疾病月住院量及住院费用情况。方法通过对2005-2011年呼吸系统疾病逐月住院人数与费用数据建立ARIMA模型,利用该模型预测2012年1-12月的呼吸系统疾病住院量与住院费用,用平均预测相对误差作为预测效果的评价指标。结果 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12与ARIMA(0,1,1)模型是上海市居民呼吸系统疾病月住院量及住院费用的最优拟合预测模型,用该模型进行回代预测,预测值与实际值吻合程度较高。结论 ARIMA模型较好地模拟了上海市居民呼吸系统疾病月住院量及住院费用在时间序列上的变化趋势,预测结果可为今后呼吸系统疾病的预防和控制提供理论支持。     

单病种住院医疗费用的变化分析

目的研究单病种费用与平均住院费用的相关性。方法用数理统计方法分析我院2005—2009年急性单纯性阑尾炎行阑尾切除术、顺产、剖宫产5个病种的住院费用,并与医院5年人均住院费用的变化情况进行对比。结果3个病种的住院费用情况各不相同,其变化趋势与人均住院费用的变化趋势不一致。结论单纯用人均住院费用来比较医院医疗费用是不科学的,应结合每年的病种分布共同分析住院费用。     

农村和城镇精神分裂症患者住院费用的时间序列分析

目的:分析农村和城镇精神分裂症患者的住院费用及其趋势,为进一步完善农村和城镇患者的补偿政策、减轻患者的经济压力提供参考依据。方法:收集某省精神专科医院2006—2012年住院精神分裂症患者的资料,对住院情况进行统计描述,并采用时间序列自回归移动平均模型(ARIMA)模型对农村和城镇患者的人均住院费用进行短期预测。结果:7年来农村精神分裂症住院人数增长了75.10%,城镇为93.27%;城镇患者的人均住院天数明显高于农村患者的人均住院天数;农村精神分裂症患者的人均住院费用增长了194.76%,城镇增长了248.72%。农村患者住院费用的预测模型为ARIMA(1,2,1),城镇为ARIMA(1,1,0);2013年农村和城镇患者人均住院费用基本保持先前的上升趋势。结论 :农村和城镇住院精神分裂症患者不断增加,住院费用不断上升,农村患者的经济压力比较大,增加对患者的经济补偿成为必然。     

日均住院费用预测及分析

本文用折扣最小二乘法,对我院2006~2010年日均住院费用的趋势进行了分析,并预测了2012年日均住院费用,查找原因,采取相应措施降低日均住院费用,从面降低病人负担。     

基于分位数回归的大病医疗住院费用影响因素分析

目的 分析大病医疗住院费用的构成,探索相关影响因素,提供针对性的政策建议.方法 利用江苏扬州市某三级医院2016—2019年住院医疗费用数据,采用Stata 16软件对住院医疗费用构成情况进行分析.在单因素分析的基础上,构建住院医疗费用的分位数回归模型.结果 人均大病医疗住院费用为34860元,4年间药费占比下降了8....     

肺癌患者住院费用及其变化趋势预测分析

目的 分析某市所有二级及以上医院2003 - 2016年肺癌患者住院费用并预测其未来变化趋势,为政府制定卫生政策提供依据。方法 基于ARIMA(p, d, q)模型和均值GM（1,1）灰色模型,预测2017 - 2020年该市肺癌患者住院费用的发展趋势。结果 2003 - 2016年,肺癌患者次均住院费用年均增速为8.55%,其中增速最慢的2年为2010年（- 0.11%）和2013年（0.88%）;住院费用中位数年均增速为6.81%,增速最慢的为2010年（- 1.95%）和2013年（3.80%）;均值GM（1,1）灰色模型拟合效果较好,预计2020年次均住院费用达到36 432.58元,年均增长9.05%;住院费用中位数预计达到16 767.08元,年均增长为4.90%。结论 肺癌患者住院费用增长迅速,但其增长速度受政策影响较大,故应进一步全面深化医药卫生体制改革,加强预防投入,减轻患者及社会的经济负担。     

空间视角下的人均住院费用影响因素研究

目的 研究人均住院费用的空间分布情况及其影响因素,为精准决策提供重要参考。方法 通过Global Moran’s I和热点分析探索人均住院费用数据的空间相关性和集聚模式,利用地理加权回归模型代替传统最小二乘法模型揭示各影响因素与医疗费用之间的复杂关系。结果 四川省2019年183个县(区、市)的人均住院费用呈现出很强的空间相关性,将空间效应考虑进来的地理加权回归模型解释能力比传统模型提高了4个百分点,每千人口执业(助理)医师数、三级医疗机构占比、平均住院天数、城镇化率、公路里程、PM2.5浓度共解释了82%的空间分异。结论 四川省人均住院费用存在强烈的地域差异,同一因素对不同地区造成的影响往往有很大差异,考虑空间效应的微观尺度分析能得到全局模型所忽略的额外信息,有利于深入理解每个因素对人均住院费用的影响机理和空间模式。     

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。     

惠州市居民医保住院病人疾病谱及费用分析

目的通过分析住院病人的前10位疾病谱及其住院费用,探讨惠州市城乡居民的疾病经济负担特点。方法选取我院病案信息管理系统中2010至2012年的资料,用计算机进行检索产生,按ICD-10国际疾病标准进行分类,统计本院2010至2012年的住院居民医保病人数据。结果本院居民医保住院病人前10位疾病谱主要为肿瘤、心脑血管疾病、呼吸系统疾病,前10位住院疾病中肿瘤化学治疗、脑梗死、冠心病、慢性阻塞性肺疾病、子宫平滑肌瘤、肺部感染6种疾病人均住院费用均超过1万元。结论慢性疾病带来严重的经济负担,成为危害人们健康的主要卫生问题。