| 摘 要： | 目的针对医疗费用的极度正偏峰、厚尾等分布特征,探讨有限混合模型(finite mixture model,FMM)识别慢乙肝患者门诊医疗费用异质性的能力和预测精度,为医疗费用的评价和预测提供方法学支持。方法以广州市第八人民医院2012年慢乙肝门诊医疗费用为全样本,通过类蒙特卡罗(Quasi-Monte Carlo)实验探索FMM拟合慢乙肝门诊医疗费用数据的适用性,进而将实验中的最优模型应用于广州市第八人民医院2012年和2015年慢乙肝门诊医疗费用实例数据进行验证,并与单成分广义线性模型(generalized linear model,GLM)的预测效果进行比较。结果 Weibull分布的FMM虽有较大的低估偏倚,但在个体预测的准确度和拟合度上均优于Lognormal和Gamma分布。实例验证显示2012年医疗费用模型中BIC最低的为FMM-3,将患者分为低、中和高费用3个成分;2015年医疗费用模型中FMM-2最优,将患者分为低、高费用2个成分,异质性来源主要与治疗特征有关。结论 Weibull分布的FMM可较好地识别广州市慢乙肝门诊医疗费用的异质性,有较强的个体费用预测能力,根据异质性的大小,通过调整成分数更好地拟合数据,具有一定灵活性。
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