基于不同模型的脑卒中住院费用影响因素的对比研究

目的：通过基于多重线性回归分析和BP神经网络模型的分析方法,对比两模型性能,探讨脑卒中患者住院费用的影响因素。方法：资料来源于广西某医院2021年出院主要诊断为脑卒中的病例,比较两种模型的预测结果,再利用R、R2、调整R2、标准误差评价其优劣,并对住院费用的影响因素进行分析。结果：多重线性回归分析的调整R2和标准误差分别是0.403、290.90,影响程度从大到小依次为是否有手术、住院天数、入院时情况、卒中类型和医疗付费方式。BP神经网络模型的调整R2和标准误差分别是0.612、224.76;前五位影响因素为是否有手术、住院天数、卒中类型、入院时情况和入院途径。结论：BP神经网络模型的预测性能优于多重线性回归分析,是否有手术操作、住院天数、卒中类型和入院时情况是共同的影响因素,可通过开通脑卒中救治绿色通道,形成多学科联合救治新模式,加强宣传教育和三级预防来达到控费目的。     

2017年某院出院患者再入院病例的统计分析

目的:了解2017年某医院住院患者出院31 d内同病种再入院的现状及其原因.方法:将某医院2017年出院31 d内再入院患者的相关信息数据导入至Excel 2010中,经整理、统计后筛查出18种住院重点疾病31d内患者因同病种再住院的例数,并进行描述性分析和单因素分析.结果:患者出院至再入院的平均间隔天数为(13.63±2.30)d,且0～15 d内再住院率为58.04％,高于16～31 d的41.96％;单因素分析发现,患者年龄、前次住院是否治愈、病种与31 d内出院再入院率差异有统计学意义(P＜0.05).结论:医院应重视中老年疾病、重症疾病、慢性病的临床防治研究工作,尽量减少31d内重复住院率,以使医疗资源得到充分的利用,医院获得更好的社会效益.