痔切除术患者住院费用影响因素的通径分析

薛俊军 王 珩， 李念念

1安徽医科大学卫生管理学院，230032安徽 合肥；2安徽医科大学第一附属医院，230022安徽 合肥

医疗费用的过快增长受到越来越多的关注，控制医疗费用的过快增长是现阶段医疗卫生体制改革的重点与难点之一［1］。县级公立医院作为县乡村三级医疗卫生服务体系的龙头与城乡医疗卫生服务体系的纽带，在医疗卫生服务尤其是住院服务中承担着重要角色，了解患者住院费用的影响因素对于促进县级公立医院高质量发展具有重要意义［2］。痔疮是肛肠科的常见疾病之一，近年来随着人们膳食结构不断改变，加之久坐、吸烟等不良生活习惯，以及人口老龄化的加剧，痔疮的发病率逐年升高［3-4］。本文以2018年安徽省6家县级公立医院的469例痔切除术患者为研究对象，对导致住院费用增加的相关影响因素进行通径分析，探索因素间的内在联系，以期为促进医疗资源有效利用、控制医疗费用不合理增长、减轻痔切除术患者的经济负担等提供线索与依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源

采用整群随机抽样，抽取皖北、皖中及皖南各2家县级公立医院。从病案管理系统导出病例信息，包括患者家庭住址、性别、年龄、手术操作编码、手术级别、手术操作名称、疾病转归、主要诊断、诊断编码、术者、1助、2助、手术日期、入院日期、出院日期、住院天数、麻醉费、手术费及住院费用等。纳入标准：按照国际疾病分类标准ICD-10，编码为I84.901；主要诊断为“痔疮”；手术编码ICD-9-CM3为49.4501～49.4701；出院时间为2018年1月1日至12月31日。排除标准：住院天数小于1 d或大于90 d；数据明显异常；数据缺失或错误难以修正。依据纳入和排除标准，最终纳入安徽省6家县级公立医院的469例痔切除术患者数据。

1.2 统计学方法

应用SPSS 19.0软件进行数据统计与处理。由于住院天数与住院费用均呈偏态分布，因此将原始数据的频数转化为相对累积频数（百分等级），将其视为正态分布的概率，然后通过查正态分布表中概率值相对应的Z值，将其转化为Z分数，对未通过正态分布检验的变量数据（住院天数、住院费用）进行修正，分别获得Y1、Y2［5］。将Y1、Y2作为内生变量，将手术费、麻醉费等其他因素作为外生变量引入模型。选择多元逐步线性回归拟合通径模型进行住院费用影响因素分析，其中无序多分类变量以哑变量形式进入方程模型，引入水准α入＝0.05，剔除水准α出＝0.10。变量赋值见表1。涉及的公式有：直接通径系数＝标准化回归系数；间接通径系数＝相关系数（rij）×标准化回归系数；总通径系数＝直接通径系数＋间接通径系数；剩余通径系数为决定系数。

表1 变量与赋值

2 结果

2.1 基本情况

在纳入分析的469例痔切除术患者中，男性274例（58.4%），女性195例（41.6%）；治愈343例（73.1%），好转74例（15.8%）；Ⅰ级手术88例（18.8%），Ⅱ级手术209例（53.1%），Ⅲ级手术132例（28.1%）；术者和助手人数为1人65例（13.9%），2人384例（81.9%），3人20例（4.3%）；手术发生在白天373例（79.5%），黑 夜11 例（2.3%），双 休 日66 例（14.1%），法定节假日12例（2.6%），春节7例（1.5%）；皖北79例（16.8%），皖中211例（45.0%），皖南179例（38.2%）。患者平均年龄43.67岁；平均住院天数（5.08±2.59）d，中位数5 d；平均住院费用（4 632.86±2 212.18）元，中位数3 578.30元。

2.2 住院费用影响因素的通径分析

2.2.1 通径模型拟合及通径系数的确定

先以Y2为因变量，将Y1及各外生变量引入模型，进行多元逐步线性回归分析；再以Y1为因变量，将性别等变量引入模型进行多元逐步线性回归分析，得到通径分析方程模型如下：

对上述方程模型进行统计学检验，结果显示均有统计学意义，回归方程拟合优度较好，估计精度较高（F1＝181.727，P＜0.001；F2＝30.618，P＜0.001；R2＝0.734）。由模型（1）可知痔切除术患者住院费用的直接影响因素按作用大小依次为：住院天数、麻醉费、皖南、手术费、疾病转归、手术级别、皖中。结合模型（2），可知麻醉费、术者和助手总人数、疾病转归、皖中、手术级别等对住院费用不仅存在直接作用，而且存在间接作用。见表2。

表2 多元逐步线性回归分析结果

2.2.2 通径模型的效应分解

依据上述通径模型，进行住院费用影响因素的效应分解。其中，直接效应由模型（1）得出，间接效应由2个模型联合得出，总效应为直接效应与间接效应的总和，通径系数的统计学检验与偏回归系数的假设检验等价。由表3可知，各因素的总通径系数大小排序依次是：麻醉费（0.535）、皖中（－0.484）、住院天数（0.383）、手术级别（0.318）、皖南（0.270）、手术费（0.268）、术者和助手总人数（0.123）、疾病转归（－0.122）。

表3 痔切除术患者住院费用影响因素的通径系数

2.2.3 通径图的绘制

依据各因素直接和间接通径系数，结合专业知识，绘制痔切除术患者住院费用影响因素通径图，可直观显示住院费用的直接、间接影响因素及相互间的作用大小。见图1。

图1 痔切除术患者住院费用及影响因素通径图

3 讨论

不少学者采用t检验、卡方检验、多元回归分析等方法探讨住院费用的影响因素［6-8］，但住院费用的影响因素错综复杂，各因素之间往往存在关联，有些因素可能通过住院天数对住院费用产生间接影响。通径分析可以在揭示因素间相互关联的基础上，依据通径系数的正负与大小，定量分析各因素对因变量的直接和间接影响，增加了模型拟合结果的可解释性［9］。

3.1 住院天数对住院费用的影响

本研究中，住院天数不是住院费用的最主要影响因素，总效应为0.383，与住院费用呈正相关。大部分痔切除术患者的住院天数在3～6 d，6 d以上住院患者的住院费用是3 d以下的2倍以上。住院天数越长，相应的药品费、检查费、床位费等越多，从而导致住院费用增加，这与国内部分研究结果相似［10-11］。较长的住院天数不仅会增加医疗成本、增加患者经济负担，也在一定程度上体现出医院的效率水平［12］。医院可通过制定诊疗规范或临床路径，优化诊疗流程，压缩术前住院天数，减少患者低效、无效的住院天数来缩短平均住院天数［13］。

3.2 手术费、皖南对住院费用的影响

研究结果显示，这2项因素均直接影响住院费用，且直接效应为正。1）手术费对住院费用的直接效应为0.268，表明住院费用会随着手术费的增加而上升。这不难理解，手术费越多，住院费用就会越高。2）皖南对住院费用的直接效应为0.270，表明皖南地区患者的平均住院费用（6 244.35元）要高于皖北地区（3 917.44元），与描述性分析的结果一致。这可能是区域医保政策差异、各地物价水平不统一所致，有待后续进一步研究。

3.3 术者和助手总人数对住院费用的影响

术者和助手总人数仅通过住院天数间接影响住院费用，间接效应为0.123。提示术者和助手总人数越多，住院天数越多，住院费用越高。原因可能是随着术者和助手人数的增多，手术途中耗费的药品费、器材费及人工费较多，进而增加了住院费用。

3.4 麻醉费、疾病转归、手术级别、皖中对住院费用的影响

这4项因素不仅直接影响住院费用，还通过住院天数对住院费用产生间接影响。1）本研究发现，麻醉费是痔切除术患者住院费用最大的影响因素，总效应为0.535。手术途中避免不合理的麻醉费用可有效减少住院费用，减轻患者及家庭经济负担。2）疾病转归影响住院费用的总效应为负，揭示患者转归情况越好，住院天数越短，住院费用越低，这与其他报道结果［14-15］一致，也与实际情况相符合。这主要是由于转归情况较好的患者所支出的药费、护理费等较少，从而降低了住院费用。3）手术级别影响住院费用的直接效应与通过住院天数影响住院费用的间接效应均为正，提示手术级别越难、住院天数越多、住院费用越高。4）皖中影响住院费用的总效应为负，表明皖中地区患者的平均住院费用3 533.62元低于皖北地区3 917.44元，与描述性分析的结果一致。这可能是两地医疗水平、发病率等不同导致住院费存在差异。

3.5 其他影响因素

通径分析可用于计算未引入研究但实际有影响的因素作用大小，即剩余通径系数，可提示是否需要进一步寻找其他影响因素。R2＝0.734，表明痔切除术患者住院费用的73.40%可由进入方程的各因素来解释；Pe＝0.516，表明仍有一些对住院费用影响较大的因素未被纳入本次研究，如药品费、付费方式等。本次研究数据信息缺失较多，使剩余通径系数较高，也是本次研究的不足之处，有待后续进一步研究。

综上所述，缓解痔切除术患者住院费用的过快增长，需要政府、医疗机构等协同努力。在确保医疗质量的前提下，实施临床路径管理，严格把握手术指证，以有效缩短无效住院日和合理减少麻醉费用为突破口，采取综合措施，调整住院费用结构比，减轻患者家庭及社会的经济负担。