基于BP神经网络模型分析的老年人慢性病住院费用及影响因素

夏泳陈任

安徽医科大学卫生管理学院，安徽合肥 230022

我国是世界上老龄人口绝对数最多的国家， 同时也是人口老龄化速度最快的国家之一。据第七次全国人口普查报告，2020年末我国60岁及以上老年人口已达到2.6亿，占总人口的18.7%[1］。我国老年人的健康状况不容乐观，2014年底65岁及以上老年人的慢性病患病率已达53%左右，其医疗费用支出是年轻人的2~3倍，占总医疗费用的30%~35%[2］。老年人慢性病的高患病率不仅严重影响了老年人的健康，降低了生命质量，还占用了大量医疗资源，增加了家庭、社会、国家的负担。既往对疾病经济负担的影响因素分析多采用回归分析等传统的线性模型框架，这些方法一般都有严格的适用条件限制，分析时往往要对数据进行复杂的变换才能达到模型要求，同时其在非线性关联的问题上也不适 用[3］。BP神 经 网 络 模 型（back propagation neural network）是一种基于误差反向传播的人工神经网络模型，与传统统计学方法相比，该方法对资料类型、分布无特殊要求，具有一定容错性，在分析时更具有优势[4-5］，且以往研究多集中在神经网络模型对全人群慢性病或是具体某种疾病（糖尿病、脑卒中、高血压等）的住院费用研究，极少集中在老年人常见慢性病住院费用的研究。因此，本研究基于国际疾病分类-10（international classification of diseases-10，ICD-10），抽取皖南地区最大的综合性医院老年人常见的6种慢性病（脑血管疾病、恶性肿瘤、心脏病、糖尿病、高血压病、呼吸系统疾病）的住院费用进行统计分析，并探究影响老年人慢性病住院经济负担的主要因素，旨在为合理制定老年人慢性病费用控制策略及卫生资源配置政策提供科学依据和数据支持。

1 资料与方法

1.1 资料来源

通过病案系统调阅安徽省某三级甲等综合性医院2018年1月1日至2020年12月31日收治的年龄≥60岁的且患有常见6种慢性病的老年人住院病案首页信息，共68 078例。

1.2 调查内容

采用回顾性研究的方法，建立《老年人常见慢性病住院费用调查表》，调查内容包括性别、年龄、地域、医保类型、住院时间、手术、住院费用情况、患有的慢性病类型，对全部研究变量进行赋值，见表1。

表1 选取的病案首页项目及编码

1.3 方法

疾病根据ICD-10分类标准进行分类，运用Excel 2016软件建立数据库，采用SPSS 26.0统计软件对数据进行处理，住院费用经检验不符合正态分布，采用中位数（四分数间距）[M（P25~P75）］进行描述性分析；对因变量、自变量采用两两相关分析，以住院费用作为因变量，年龄、性别、城乡等为自变量进行BP神经网络模型拟合，分析各影响因素对住院费用的影响程度。模型拟合时，以重要性和标准化的重要性反映各因素对住院费用的影响程度。训练集、测试集样本个案随机分配，比例为7∶3。检验水准α=0.05。

2 结果

2.1 基本特征

研究中男性患者39 853例，占58.5%，女性28 225例，占41.5%；城市患者39 296例，占57.7%，农村患者28 782例，占42.3%；年龄75岁以下的患者43 692例，占64.2%，75岁及以上的患者24 386例，占35.8%。

2.2 老年人慢性病次均住院费用情况

老年人慢性病次均住院费用中位数为10 705.8元，2018年至2020年次均住院费用逐年上升；男性患者次均住院费用大于女性患者；年龄越大者次均住院费用越高；住院天数越多次均费用越高；城市患者次均费用高于农村，新农合医保患者次均费用是所有保险中最高的；手术患者次均费用高于非手术患者。详见表2。

表2 2018至2020年老年人慢性病次均住院费用分析

2.3 各类慢性病次均住院费用情况

呼吸系统疾病的次均住院费用最高（14 227.2元），药品费用是所有费用中最高的，其次是检查费用。详见表3。

表3 老年人慢性病住院费用情况分析[元，M（P25~P75）］

2.4 老年人慢性病住院费用的单因素分析

将因变量住院费用按照费用高低排序，划分三个等级，每个等级所占比例都为1/3，转化成分类变量进行分析；将因变量与自变量性别、年龄、城乡、医保类型、是否手术、住院天数、慢性病类型进行双变量相关分析。结果显示，住院费用与所有自变量都存在相关性，且均有统计学意义（P<0.05），见表4。

表4 老年人慢性病住院费用与影响因素的相关分析

2.5 住院费用BP神经网络模型

通过SPSS建立多层感知器的BP神经网络模型来对老年人慢性病住院费用影响因素进行分析，计算各影响因素对住院费用的影响程度。分析过程以老年人住院费用（低、中、高）为目标变量建立神经网络模型，随机抽取所有数据的70%作为训练集，样本集30%作为测试样本集。最终纳入训练样本集的共有47 787条记录，纳入测试样本集的共有20 291条记录。分类结果显示，训练集的错误比率为29.8%，测试集的错误比率为30.4%，训练集的正确率为70.2%，测试集的正确率为69.6%，表明模型的预测能力较好；受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）显示模型中3条曲线下的区域面积分别0.843、0.795、0.903，表明模型预测能力较强，见图1；计算标准化的重要性显示，住院天数、年龄、患有呼吸系统疾病对住院费用的影响最大，分别为100%、74.1%、43.4%，表明它们是影响老年人慢性病住院费用高低的关键因素。见表5。

图1 ROC曲线

表5 老年人慢性病住院费用神经网络模型中各自变量的重要性

3 讨论

3.1 慢性病患者住院费用高，药品、检查费用占比高，经济负担重

研究显示，68 078例老年慢性病住院患者的人均住院费用为10 705.8元，高于金秋等[6］对安徽省某三甲医院慢性病住院费用的研究结果（8 207.5元），也高于龚国梅等[7］的研究结果（10 036.4元）。根据国家统计局最新数据显示，2018年我国居民人均可支配收入为28 228元，城市居民可支配收入为39 251元，农村居民人均可支配收入为14 617元[8］，因此老年人慢性病医疗费用给其及家庭造成了沉重的经济负担，尤其是给农村居民带来的负担更为巨大。本研究发现，老年人6种慢性病的药品、检查费用占比最高，这与黄茂娟等[9］的研究结果一致，这可能与老年人慢性病病情复杂、严重、反复，需经常进行影像学、实验室检查有关，而且服用药物控制病情是老年人控制慢性病的主要手段，同时随着新技术、新药物的研发使用，老年慢性病的住院费用不可避免会增加，并且也可能存在不合理用药、过度检查的问题。因此医疗机构要加强合理用药、规范并合理使用检查，加强监管，减少患者的经济负担。

3.2 住院天数、年龄和呼吸系统疾病是影响老年人慢性病住院费用的关键因素

本研究中各因素对老年人慢性病住院费用的影响力各不相同，其中住院天数影响最大，年龄次之，呼吸系统疾病第3。这与既往研究结果一致[6-7，10］。这可能是由于老年人随着年龄的增加身体机能和健康水平不断下降，患有疾病的几率、严重性大大增加，因此所需住院治疗的时间、强度和医疗总量也会增加。住院时间又是反映医院管理水平的重要指标，研究表明，通过提高医院管理水平可有效缩短患者平均住院日，控制医疗费用的过度增长，因此要不断提高医疗质量，缩短住院天数，控制老年人慢性病医疗费用的增长[11］。国家统计局相关数据显示，2013年底我国有17.4%的居民患有呼吸系统疾病，其中患有老慢支的占9.7%。有报道称无论城市还是农村，呼吸系统疾病已成为导致老年人期望寿命损失最多的疾病[12］，加之老年人呼吸系统疾病患病率高、病程长、病情不稳定[13］，更加剧了医疗资源的消耗、住院费用的增加，对老年人造成严重的经济负担。

3.3 其他影响老年人慢性病住院费用的因素

本研究显示，心脏病、高血压病、手术费用、恶性肿瘤、医疗保险费、糖尿病、脑血管疾病以及城乡差异是影响老年人慢性病住院费用的其他因素。目前慢性病已经成为威胁人类健康的第一杀手，我国第五次卫生服务调查结果显示，高血压病、糖尿病、脑血管疾病、缺血性心脏病、慢性阻塞性肺病是老年人最常见的慢性病，也是住院率最高的疾病。老年人的恶性肿瘤患病率呈逐年上升的趋势，已经成为恶性肿瘤患病的主要群体[14］，且老年人随着年龄的增长身体机能衰弱，可同时患有多种慢性病、病情复杂使得住院时间延长，这些因素势必会影响住院费用。研究报道早在2002年底，老年人常见的6类慢性病造成的经济损失已经高达340亿，随着人均住院费用的增加[12］，这一数字还在不断增加。因此关注老年人患病经济负担尤其是患有慢性病的老年人的经济负担刻不容缓[15］。

3.4 关注患有慢性病老年人的经济负担

老年人慢性病患病率高、卫生服务需求量大，所承受的疾病经济负担也日益沉重，且老年人收入低，经济来源主要靠养老金/退休金和配偶、子女的支持，高额的医疗费用无疑增加了个人、子女的经济负担，因此需要政府、社会关注老年人这一弱势群体。首先建议政府要完善和创新医疗保险制度，同时加强医疗服务市场的监管，制定合理的医疗服务价格；其次医院也要不断提高自身的医疗管理水平和医疗服务技术，缩短住院日、促进合理用药；最后老年人自身也要加强锻炼，提高健康素养，通过采取健康的生活方式，减少或延缓慢性病及其并发症的发生发展。

利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突