薛俊軍 王 珩， 李念念

1安徽醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生管理學(xué)院，230032安徽 合肥；2安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院，230022安徽 合肥

醫(yī)療費(fèi)用的過快增長受到越來越多的關(guān)注，控制醫(yī)療費(fèi)用的過快增長是現(xiàn)階段醫(yī)療衛(wèi)生體制改革的重點(diǎn)與難點(diǎn)之一［1］?？h級公立醫(yī)院作為縣鄉(xiāng)村三級醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系的龍頭與城鄉(xiāng)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系的紐帶，在醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)尤其是住院服務(wù)中承擔(dān)著重要角色，了解患者住院費(fèi)用的影響因素對于促進(jìn)縣級公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義［2］。痔瘡是肛腸科的常見疾病之一，近年來隨著人們膳食結(jié)構(gòu)不斷改變，加之久坐、吸煙等不良生活習(xí)慣，以及人口老齡化的加劇，痔瘡的發(fā)病率逐年升高［3-4］。本文以2018年安徽省6家縣級公立醫(yī)院的469例痔切除術(shù)患者為研究對象，對導(dǎo)致住院費(fèi)用增加的相關(guān)影響因素進(jìn)行通徑分析，探索因素間的內(nèi)在聯(lián)系，以期為促進(jìn)醫(yī)療資源有效利用、控制醫(yī)療費(fèi)用不合理增長、減輕痔切除術(shù)患者的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)等提供線索與依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

采用整群隨機(jī)抽樣，抽取皖北、皖中及皖南各2家縣級公立醫(yī)院。從病案管理系統(tǒng)導(dǎo)出病例信息，包括患者家庭住址、性別、年齡、手術(shù)操作編碼、手術(shù)級別、手術(shù)操作名稱、疾病轉(zhuǎn)歸、主要診斷、診斷編碼、術(shù)者、1助、2助、手術(shù)日期、入院日期、出院日期、住院天數(shù)、麻醉費(fèi)、手術(shù)費(fèi)及住院費(fèi)用等。納入標(biāo)準(zhǔn)：按照國際疾病分類標(biāo)準(zhǔn)ICD-10，編碼為I84.901；主要診斷為“痔瘡”；手術(shù)編碼ICD-9-CM3為49.4501～49.4701；出院時間為2018年1月1日至12月31日。排除標(biāo)準(zhǔn)：住院天數(shù)小于1 d或大于90 d；數(shù)據(jù)明顯異常；數(shù)據(jù)缺失或錯誤難以修正。依據(jù)納入和排除標(biāo)準(zhǔn)，最終納入安徽省6家縣級公立醫(yī)院的469例痔切除術(shù)患者數(shù)據(jù)。

1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

應(yīng)用SPSS 19.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與處理。由于住院天數(shù)與住院費(fèi)用均呈偏態(tài)分布，因此將原始數(shù)據(jù)的頻數(shù)轉(zhuǎn)化為相對累積頻數(shù)（百分等級），將其視為正態(tài)分布的概率，然后通過查正態(tài)分布表中概率值相對應(yīng)的Z值，將其轉(zhuǎn)化為Z分?jǐn)?shù)，對未通過正態(tài)分布檢驗(yàn)的變量數(shù)據(jù)（住院天數(shù)、住院費(fèi)用）進(jìn)行修正，分別獲得Y1、Y2［5］。將Y1、Y2作為內(nèi)生變量，將手術(shù)費(fèi)、麻醉費(fèi)等其他因素作為外生變量引入模型。選擇多元逐步線性回歸擬合通徑模型進(jìn)行住院費(fèi)用影響因素分析，其中無序多分類變量以啞變量形式進(jìn)入方程模型，引入水準(zhǔn)α入＝0.05，剔除水準(zhǔn)α出＝0.10。變量賦值見表1。涉及的公式有：直接通徑系數(shù)＝標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)；間接通徑系數(shù)＝相關(guān)系數(shù)（rij）×標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)；總通徑系數(shù)＝直接通徑系數(shù)＋間接通徑系數(shù)；剩余通徑系數(shù)為決定系數(shù)。

表1 變量與賦值

2 結(jié)果

2.1 基本情況

在納入分析的469例痔切除術(shù)患者中，男性274例（58.4%），女性195例（41.6%）；治愈343例（73.1%），好轉(zhuǎn)74例（15.8%）；Ⅰ級手術(shù)88例（18.8%），Ⅱ級手術(shù)209例（53.1%），Ⅲ級手術(shù)132例（28.1%）；術(shù)者和助手人數(shù)為1人65例（13.9%），2人384例（81.9%），3人20例（4.3%）；手術(shù)發(fā)生在白天373例（79.5%），黑 夜11 例（2.3%），雙 休 日66 例（14.1%），法定節(jié)假日12例（2.6%），春節(jié)7例（1.5%）；皖北79例（16.8%），皖中211例（45.0%），皖南179例（38.2%）。患者平均年齡43.67歲；平均住院天數(shù)（5.08±2.59）d，中位數(shù)5 d；平均住院費(fèi)用（4 632.86±2 212.18）元，中位數(shù)3 578.30元。

2.2 住院費(fèi)用影響因素的通徑分析

2.2.1 通徑模型擬合及通徑系數(shù)的確定

先以Y2為因變量，將Y1及各外生變量引入模型，進(jìn)行多元逐步線性回歸分析；再以Y1為因變量，將性別等變量引入模型進(jìn)行多元逐步線性回歸分析，得到通徑分析方程模型如下：

對上述方程模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，回歸方程擬合優(yōu)度較好，估計(jì)精度較高（F1＝181.727，P＜0.001；F2＝30.618，P＜0.001；R2＝0.734）。由模型（1）可知痔切除術(shù)患者住院費(fèi)用的直接影響因素按作用大小依次為：住院天數(shù)、麻醉費(fèi)、皖南、手術(shù)費(fèi)、疾病轉(zhuǎn)歸、手術(shù)級別、皖中。結(jié)合模型（2），可知麻醉費(fèi)、術(shù)者和助手總?cè)藬?shù)、疾病轉(zhuǎn)歸、皖中、手術(shù)級別等對住院費(fèi)用不僅存在直接作用，而且存在間接作用。見表2。

表2 多元逐步線性回歸分析結(jié)果

2.2.2 通徑模型的效應(yīng)分解

依據(jù)上述通徑模型，進(jìn)行住院費(fèi)用影響因素的效應(yīng)分解。其中，直接效應(yīng)由模型（1）得出，間接效應(yīng)由2個模型聯(lián)合得出，總效應(yīng)為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的總和，通徑系數(shù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)與偏回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)等價。由表3可知，各因素的總通徑系數(shù)大小排序依次是：麻醉費(fèi)（0.535）、皖中（－0.484）、住院天數(shù)（0.383）、手術(shù)級別（0.318）、皖南（0.270）、手術(shù)費(fèi)（0.268）、術(shù)者和助手總?cè)藬?shù)（0.123）、疾病轉(zhuǎn)歸（－0.122）。

表3 痔切除術(shù)患者住院費(fèi)用影響因素的通徑系數(shù)

2.2.3 通徑圖的繪制

依據(jù)各因素直接和間接通徑系數(shù)，結(jié)合專業(yè)知識，繪制痔切除術(shù)患者住院費(fèi)用影響因素通徑圖，可直觀顯示住院費(fèi)用的直接、間接影響因素及相互間的作用大小。見圖1。

圖1 痔切除術(shù)患者住院費(fèi)用及影響因素通徑圖

3 討論

不少學(xué)者采用t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、多元回歸分析等方法探討住院費(fèi)用的影響因素［6-8］，但住院費(fèi)用的影響因素錯綜復(fù)雜，各因素之間往往存在關(guān)聯(lián)，有些因素可能通過住院天數(shù)對住院費(fèi)用產(chǎn)生間接影響。通徑分析可以在揭示因素間相互關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上，依據(jù)通徑系數(shù)的正負(fù)與大小，定量分析各因素對因變量的直接和間接影響，增加了模型擬合結(jié)果的可解釋性［9］。

3.1 住院天數(shù)對住院費(fèi)用的影響

本研究中，住院天數(shù)不是住院費(fèi)用的最主要影響因素，總效應(yīng)為0.383，與住院費(fèi)用呈正相關(guān)。大部分痔切除術(shù)患者的住院天數(shù)在3～6 d，6 d以上住院患者的住院費(fèi)用是3 d以下的2倍以上。住院天數(shù)越長，相應(yīng)的藥品費(fèi)、檢查費(fèi)、床位費(fèi)等越多，從而導(dǎo)致住院費(fèi)用增加，這與國內(nèi)部分研究結(jié)果相似［10-11］。較長的住院天數(shù)不僅會增加醫(yī)療成本、增加患者經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，也在一定程度上體現(xiàn)出醫(yī)院的效率水平［12］。醫(yī)院可通過制定診療規(guī)范或臨床路徑，優(yōu)化診療流程，壓縮術(shù)前住院天數(shù)，減少患者低效、無效的住院天數(shù)來縮短平均住院天數(shù)［13］。

3.2 手術(shù)費(fèi)、皖南對住院費(fèi)用的影響

研究結(jié)果顯示，這2項(xiàng)因素均直接影響住院費(fèi)用，且直接效應(yīng)為正。1）手術(shù)費(fèi)對住院費(fèi)用的直接效應(yīng)為0.268，表明住院費(fèi)用會隨著手術(shù)費(fèi)的增加而上升。這不難理解，手術(shù)費(fèi)越多，住院費(fèi)用就會越高。2）皖南對住院費(fèi)用的直接效應(yīng)為0.270，表明皖南地區(qū)患者的平均住院費(fèi)用（6 244.35元）要高于皖北地區(qū)（3 917.44元），與描述性分析的結(jié)果一致。這可能是區(qū)域醫(yī)保政策差異、各地物價水平不統(tǒng)一所致，有待后續(xù)進(jìn)一步研究。

3.3 術(shù)者和助手總?cè)藬?shù)對住院費(fèi)用的影響

術(shù)者和助手總?cè)藬?shù)僅通過住院天數(shù)間接影響住院費(fèi)用，間接效應(yīng)為0.123。提示術(shù)者和助手總?cè)藬?shù)越多，住院天數(shù)越多，住院費(fèi)用越高。原因可能是隨著術(shù)者和助手人數(shù)的增多，手術(shù)途中耗費(fèi)的藥品費(fèi)、器材費(fèi)及人工費(fèi)較多，進(jìn)而增加了住院費(fèi)用。

3.4 麻醉費(fèi)、疾病轉(zhuǎn)歸、手術(shù)級別、皖中對住院費(fèi)用的影響

這4項(xiàng)因素不僅直接影響住院費(fèi)用，還通過住院天數(shù)對住院費(fèi)用產(chǎn)生間接影響。1）本研究發(fā)現(xiàn)，麻醉費(fèi)是痔切除術(shù)患者住院費(fèi)用最大的影響因素，總效應(yīng)為0.535。手術(shù)途中避免不合理的麻醉費(fèi)用可有效減少住院費(fèi)用，減輕患者及家庭經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。2）疾病轉(zhuǎn)歸影響住院費(fèi)用的總效應(yīng)為負(fù)，揭示患者轉(zhuǎn)歸情況越好，住院天數(shù)越短，住院費(fèi)用越低，這與其他報道結(jié)果［14-15］一致，也與實(shí)際情況相符合。這主要是由于轉(zhuǎn)歸情況較好的患者所支出的藥費(fèi)、護(hù)理費(fèi)等較少，從而降低了住院費(fèi)用。3）手術(shù)級別影響住院費(fèi)用的直接效應(yīng)與通過住院天數(shù)影響住院費(fèi)用的間接效應(yīng)均為正，提示手術(shù)級別越難、住院天數(shù)越多、住院費(fèi)用越高。4）皖中影響住院費(fèi)用的總效應(yīng)為負(fù)，表明皖中地區(qū)患者的平均住院費(fèi)用3 533.62元低于皖北地區(qū)3 917.44元，與描述性分析的結(jié)果一致。這可能是兩地醫(yī)療水平、發(fā)病率等不同導(dǎo)致住院費(fèi)存在差異。

3.5 其他影響因素

通徑分析可用于計(jì)算未引入研究但實(shí)際有影響的因素作用大小，即剩余通徑系數(shù)，可提示是否需要進(jìn)一步尋找其他影響因素。R2＝0.734，表明痔切除術(shù)患者住院費(fèi)用的73.40%可由進(jìn)入方程的各因素來解釋；Pe＝0.516，表明仍有一些對住院費(fèi)用影響較大的因素未被納入本次研究，如藥品費(fèi)、付費(fèi)方式等。本次研究數(shù)據(jù)信息缺失較多，使剩余通徑系數(shù)較高，也是本次研究的不足之處，有待后續(xù)進(jìn)一步研究。

綜上所述，緩解痔切除術(shù)患者住院費(fèi)用的過快增長，需要政府、醫(yī)療機(jī)構(gòu)等協(xié)同努力。在確保醫(yī)療質(zhì)量的前提下，實(shí)施臨床路徑管理，嚴(yán)格把握手術(shù)指證，以有效縮短無效住院日和合理減少麻醉費(fèi)用為突破口，采取綜合措施，調(diào)整住院費(fèi)用結(jié)構(gòu)比，減輕患者家庭及社會的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。