【摘 要】
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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8.94百分点;单因素分析结果显示,年龄(χ2=63.467,P<0.001)、婚姻状况(Z=-4.305,P<0.001)、患者来源(Z=-10.555,P<0.001)、人员身份(Z=-4.
【机 构】
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海军军医大学卫生勤务学系数理教研室,200433 上海;武警江苏省总队医院门诊部,225003 江苏 扬州;海军军医大学卫生勤务学系统计学教研室,200433 上海;上海交通大学医学院社会医学与卫生事
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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8.94百分点;单因素分析结果显示,年龄(χ2=63.467,P<0.001)、婚姻状况(Z=-4.305,P<0.001)、患者来源(Z=-10.555,P<0.001)、人员身份(Z=-4.207,P<0.001)、付费方式(Z=-14.287,P<0.001)、住院天数(χ2=1930.540,P<0.001)、手术(Z=-17.149,P<0.001)、治疗效果(χ2=49.104,P<0.001)、入院次数(χ2=111.937,P<0.001)是住院费用的影响因素;分位数回归模型结果显示,付费方式、住院天数、有无手术、入院次数在住院费用的不同分位数点产生影响.结论 与传统回归模型相比,分位数回归模型估计结果更加稳健;提高医保参保率,进行健康普及教育,既促进医保利用率,又可降低医疗费用.
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