南充市脑梗死患者住院费用影响因素分析

杨旭, 张翼, 杜鑫, 周华勇, 屈战利, 季一飞

脑梗死是世界上导致过早死亡的第二大常见原因,也是包括中国在内的大多数中等收入国家致残的最主要原因之一[1]。尽管在脑梗死患者的治疗上国家不断投入大量资源,但随着中国人口老龄化程度的加剧,脑梗死患者的数量和医疗费用也不断上涨,对医疗保健系统造成了巨大影响[2]。调查研究发现,在480 687名全国代表性参与者中,中国脑梗死患病率和发病率分别达到1 114.8/10万人和246.8/10万人[3]。不止中国,脑梗死给许多国家的医疗保健系统均造成了较大的财政负担,大约占据全球医疗保健总支出的2%～4%[4]。美国是世界上医疗支出最高的国家,与脑梗死相关的年度支出高达188亿美元[5]。据报道,脑梗死住院费用与住院时间、临床特征以及各种社会人口学因素显著相关[6]。近些年,发达国家已有多篇对脑梗死住院费用的研究[7-9],但中国的保险制度、费用支付制度以及医院制度不同于西方国家,对脑梗死患者住院费用及其影响因素还没有进行充分的研究。基于此,本研究主要分析南充市两家医院脑梗死患者住院费用的分布情况,探讨影响住院费用变化的相关因素,为中国的医疗保健政策提供有用信息。

1 资料与方法

1.1 一般资料

在南充市两家医院(川北医学院第二临床医学院·南充市中心医院,南充市嘉陵区人民医院)医院信息系统(Hospital Information System,HIS)的病案首页数据库中,抽取出院时间在2018年1月1日—2022年1月1日期间的759例脑梗死患者相关资料,男性401例,女性358例,患者年龄43～84岁,平均年龄(73.47±6.25)岁。

1.2 纳入标准和排除标准

纳入标准:①符合脑梗死诊断标准;②能够配合相关调查和研究。排除标准:①近期接受其他手术的患者;②经过脑部CT发现存在其他颅内病变;③并发急性心肌梗死或生命体征不稳定的患者;④既往有神经病史或有精神问题的患者;⑤入院未满24 h的患者。

1.3 观察指标

收集患者的一般资料,包括年龄、性别、住院年份、住院医保类型(省医保、市医保、城镇职工、城乡居民)、入院情况、入院途径(门诊、急诊、其他)、住院天数、首次住院、是否手术、是否卧床、是否使用抗生素、既往史(冠心病、高血压、糖尿病、高血脂、慢支炎或肺气肿、房颤)、次要诊断、院内感染、伴随疾病、转归情况和护理级别(一级、二级、特级)以及脑梗死患者住院费用构成情况。

1.4 统计学方法

2 结果

2.1 脑梗死患者住院费用构成情况

本研究分析显示,南充市两家医院2018-2021年间脑梗死患者住院费用主要由八个方面构成,分别为:药品费、床位费、检查费、治疗费、护理费、诊疗费,材料费以及其他费用。其中占比最高的为药品费(46.11%),其次为治疗费(24.31%)和检查费(18.34%)。见表1。

表1 2018-2021年脑梗死患者住院费用构成情况 %

2.2 影响脑梗死病人住院费用的单因素分析

对脑梗死患者住院费用进行单因素分析发现,患者的年龄、医保类型、入院情况、住院天数、是否手术、是否卧床、是否使用抗生素、伴随疾病和护理级别方面差异具有统计学意义(P<0.05),对脑梗死病人住院费用影响较大。见表2。

表2 影响脑梗死病人住院费用的单因素分析

2.3 影响脑梗死病人住院费用的多因素分析

将上述差异有统计学意义的指标进行多因素Logistic回归分析发现,患者年龄(OR=8.671,95%CI：5.283～10.324)、住院年份(OR=1.941,95%CI：1.532～2.191)、参加医保(OR=3.939,95%CI：2.623～5.495)、入院情况(OR=4.654,95%CI：2.897～6.375)、住院天数(OR=4.256,95%CI：2.374～6.023)、是否手术(OR=3.482,95%CI：2.698～4.243)、是否卧床(OR=7.056,95%CI：3.659～8.953)、是否使用抗生素(OR=3.987,95%CI：1.659～5.253)、伴随疾病(OR=6.977,95%CI：4.267～8.153)和护理级别(OR=4.675,95%CI：2.563～6.398)是脑梗死病人住院费用增加的主要危险因素。见表3。

表3 影响脑梗死患者住院费用的单因素分析

2.4 构建列线图预测模型

基于上述分析结果构建列线图预测模型,结果显示,年龄≥76岁为31分、住院年份为40分、参加医保为76分、入院情况危急为55分、住院天数加长为96分、是否手术为68分、是否卧床为49分、是否使用抗生素为46分、伴随疾病>4种为58分、护理级别较高为83分,总分602分,对应住院费用增加的概率为74.31%。见图1。

图1 脑梗死患者列线图模型

2.5 模型验证

2.5.1 模型区分度评价利用ROC曲线对脑梗死患者住院费用预测模型区分度进行评价,训练集AUC为0.698(95%CI：0.649～0.831,P<0.001),C-index为0.824;验证集AUC为0.699(95%CI：0.667～0.833,P<0.001);C-index为0.843。预测模型在训练集和验证集中的C-index均>0.75,模型区分度较高。见图2。

注:A:训练集;B:验证集。

2.5.2 校准度评价对预测模型进行校准度评价:在训练集中χ2=7.248,P=0.689;在验证集中χ2=5.267,P=0.597,差异无统计学意义(P>0.05)。见图3。

注:A:训练集;B:验证集。

2.5.3 临床决策曲线绘制预测模型的临床决策曲线发现,训练集和验证集模型均远离极端曲线,在训练集中,当阈概率在16%～83%时使用列线图预测模型预测住院费用是否增加的净获益率高,而在验证集中,阈概率在12%～81%范围内净获益高,由此看出,构建的住院费用列线图模型安全可靠,实用性较强。见图4。

注:A:训练集;B:验证集。

3 讨论与建议

脑梗死作为重大非传染性疾病,对我国人口健康和医疗经济负担均造成了较大影响。据《中国卫生统计年鉴(2013)》报道,脑血管病治疗后的出院患者为1.95亿人,占住院患者总数的5.82%[10]。2007年,中国政府开始建立城镇居民基本医疗保险制度,为城镇居民提供医疗保障。通过建立这两种基本保险制度,患者的自付费用大大减少,但脑梗死患者住院总费用却不断提高。

有研究表明,男性发生脑梗死的年龄比女性早,而在70岁以上的患者中,女性患者的比例明显更高,与本文的研究结果一致,这可能是因为大多数男性年轻的时候具有吸烟史和饮酒史,二者均为脑梗死发生的危险因素;与西方国家相比,中国80岁以下人群中脑梗死发病率男性高于女性,但大多数脑梗死的高龄患者(年龄>80岁)却为女性[11]。在Yao等[12]的报道中发现,脑梗死患者的平均住院补偿与年龄呈正相关。随着年龄的增长,住院费用的平均经济补偿随之增加,这可能是因为老年患者的病情更为严重。除年龄外,本文研究还发现,住院天数也是导致住院费用增加的主要因素之一。从卫生经济学角度来看,住院时间是效率的一个重要替代指标,也是成本控制的主要目标[13]。许多研究者已经证明医疗成本与住院时间高度相关[14-15]。在中国,医疗系统一般只提供治疗和护理,不参与患者的住院时间或成本[16]。然而,在其他国家,他们可能通过应用诊断相关人群、前瞻性支付系统或成本来控制住院时间[17]。对于脑梗死患者,一些既往史和伴随疾病(冠心病、高脂血症和慢性阻塞性肺病)都会显著影响患者的住院时间[18]。以往研究了中国急性脑梗死患者的住院护理成本,他们发现在一些医院,通过降低中位住院天数可以提高脑梗死患者管理效率[19]。然而,任何此类变化只能通过更广泛的政策发展来维持,从而能够在整个卫生系统进行改革。例如实施临床路径,这是一种用于管理医疗质量的管理工具,要求医院规范处方、住院天数以及医生的治疗。

本研究中,参加医保也是脑梗死病人住院费用增加的主要因素之一。医保患者与非医保患者之间住院费用构成比差异无统计学意义,两组患者住院费用占比最高的均为药品费,其次为治疗费和检查费,但医保组的各项费用均显著高于非医保组。原因可能与中国医疗系统政策和患者自身想法有关。在中国,患者在确诊后非常重视药物治疗,且医保内用药一定程度上减轻了患者的经济负担,导致了医保资源的滥用,而且目前医院存在过度依赖药品收入的现象,可见中国医疗资源的利用和配置结构存在一定的不合理。因此,为了遏制过度处方,保护患者利益,增加医生收入,应鼓励将公立医院的医院服务与药品销售分开。使用诊断相关分组制度,打破医生收入与处方之间的联系,从而防止过度治疗和过度处方药物。

本文也存在一定的局限性,首先,研究样本量不大,无法讨论医疗资源利用与结果之间的关系;其次,本研究数据缺乏预后相关因素的信息,如脑梗死类型、初次发生和复发的区别、症状发展到入院的时间间隔等;此外,住院时间往往更受提供者政策和区域或机构医疗基础设施的影响,而不是受患者实际临床状况的影响。因此,总医疗费用并不一定反映每个病人的医疗护理强度。

综上所述,建议在保证治疗效果的前提下,可以减少一些患者不必要的住院天数和药品费用,以改善资源配置和成本效益。