乳腺癌患者住院医疗费用的时间序列分析应用研究

合集下载

恶性肿瘤住院费用及其影响因素的Logistic分析

维普资讯
恶性肿瘤费用住院及其影响因素的Ｌｇｔ分ｏｉｉ析ｓｃ
姚伟０陈兴宝０沈康０黄炳荣０
摘
要
以南通市肿精医院１９－２０９６００年期间住院病种居前五位的恶性肿瘤病倒为调查对象，应用Ｌｇｔｏｉｉ归ｓｃ回
ｉｐｔｎｓＲｅｕｔ：ｈｓａｔｒ，ｈｃｎｌｄｄｃｌｙｔｍｆｉｐｔｍｔ，ｐｒｔｎ０ｅｔｕｎｆｓｏｒｎｔｏｎｏｐｔ１ｎａｉｔ．ｓｌｓＴｅｅｆｃｏｓｗｉｈｉｃｕｅｍｅｉａｓｅｓｅｏａｉｓｏｅａｏｒｎｏａｓｕｉｎｏｏ，ｆｉｈｓｉ．ｎｑｉａ
ｋｎｆｄｓａｅＥｅｔｅＩｅｒｓａｅａｏｔｄｔｏｔｌｕｒａｏａｌｎｒａｅｏｐｃ￣ｓｏｍＪｌｕｎｅｆｃｏｉｄｏｉｅｓｆｃｉ ∞ｕｅｒｄｐｅｏｃｎｒｎｅａｎｂｅｉｃｅｓｆｖ刀ｏｈｉｏｔｎｎｎｉｆｅｃｔｒｔｌａｓ
Ａｂｔａｔｈｓｒｃｅｂｏｌｎｎｙｔａｓｏｅｏｔｅｆｒｒｆｅｋｎ￣ｏｉａｎｆｍａｉａｃｈｔｉｎｆｈｏｍｅｉｉｄｆｄｓ鸵ｓｉｘｏｇＴｍｕｇｖｅｎＮａｔｎｕｏ￣Ｈ￣ｐｔｕｉｇｔｉｄｒ￣ｌａｒ
，
ｄｙｆｐｃａｕｎｎｏｄｔｎｏａｉｇｈｓｉ１ｈｖｉｅｎｅｒｅｉｆｅｃｏｃｓｓｏｐｔｎｓｔａｅａｓｏｅｉｎｍｉｇａｄｃｎｉｏｆｌｖｎｏｐｔ．ａｅｄｆ￣，ｄｇｅｌｎｅｔｏｔｆｎａＪｔｈｔｆｈｙｓｌｉｅａｔｎｕｉｅｉｔ

女性乳腺恶性肿瘤患者住院期间需求的影响因素

【摘要】目的：探讨乳腺恶性肿瘤患者住院期间的需求及其影响因素。方法：采用自行研制的《乳腺癌住院患者需求量表》随机调查住院的乳腺癌患者１５，采用多元线性回归分析各个维度和总分的影响因素。结果：１名知识需求维度条目的平均得分最高，为３７．。处于手术治疗期的患者在总分、生理需求和社会心理需求得分为７
ｓｏｅｐｈｓｏｏｉａｃｒ，ｏｉｌｓｃｏｏｉａｅｄｓｏｅｉａｉｎｔｕｉｇｏｒｔｏｒｇｅｃｒ，ｙｉｌｇｃｌｏｅｓｃａｙｈｌｇｃｌｅｃｒｎｐｔｅｓｄｒｎｐｅａｉｎａｅｈｉｈｒｓｐｎ
２ＤｐｒｅｔＥｉｍｏｇｄｅｔＳｔｉ，ｃｏｌＰｂｃｅｌ，ｅｒｕｎｅｉｊｈｎｓ７，ｌＨａｈＣｎａＳｔＵｉｒｔＣａｈ４０８Ｃｉ）ｔｄｌｙｎＨｌａｓｓｈｆｔｆｉｔｔｌｏｈｖｓｙｇａ１０ｎ
ＡＳＲＣＢＴＡＴ
ＯｊｃｉｅＴｘｌｒｅｅｔｎｈｐｂｔｅｅｅｎｒａｔａｃｒａｉｔｄｒｇｂｅｔ：ｏｅｐｏｅｈｌｉｓｉｅｖｔｒａｏｗｅｎｔｍａｄｉｂｅｓｃｎｅｔｎｓｕｉｈｄｎｐｅｎ
ｈｏｐｉｌａｉｎａｅａｅｔｅｆｃｏｓｓｔｉｔｏｎｄｔｆｃｉｔｒ．ａｚｈｖａ
ＭｅｈｔｏｄｓＡｅｆｄｅｅｏｅｂｒａｔｃｎｅａｉｎｓｄｍａｄｑｅｔｎｉｅ：ｓｌｖｌｐｄ” ｅｓａｃｒｐｔｅｔｅｎｕｓｉ－ｏｎａｒ”ｗａｓｄｉ５ｂｅｓｓｕｅ１ｒａｔｎ１

医保与自费乳腺癌患者住院费用比较及影响因素分析

ｏｕｔｍｅｄｉｃｌａｉｎｓｕｒａｎｃｅｆｒｏｍｔｗｏｇｅｎｅｒｌａｈｏｓｐｉｔｌｓａｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ｉｔｃｏｍｐａｒｅｓｈｏｓｐｉｔａｌｉｚａｔｉｏｎｃｏｓｔｓａｎｄｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｏｆｈｏｓｐｉｔａｌｉｚａｔｉ［文献标识码］Ａ［文章编号］１００１ — ５６８Ｘ（２０１５）０８ — ００１７ — ０２
ＣｏｎｔｒａｓｔｏｆＨｏｓｐｉｔｌｉａｚａｔｉｏｎＥｘｐｅｎｓｅａｎｄＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｉｔｓＡｆｆｅｃｔｉｎｇＦａｃｔｏｒｓＢｅｔｗｅｅｎｔｈｅＢｒｅａｓｔＰａｔｉｅｎｓｔｗｉｔｈ￣ＭｅｄｉｃａｌＩｎｓｕｒａｎｃｅ
ｃｏｓｔｓｂｅｔｗｅｅｎｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈｍｅｄｉｃｌａｉｎｓｕｒａｎｃｅａｎｄｗｉｔｈｏｕｔｍｅｄｉｃａｌｉｎｓｕｒａｎｃｅｔｈｒｏｕｇｈｌｏｇａｉｒｔｈｍｉｃａｌｌｙｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｔ－ｔｅｓｔａｎｄｍｕｌｔｉｖａｒｉ — ａｔｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｗｅｒｅｐｅｒｆｏｍｅｒｄｔｏａｎｌｙａｚｅｔｈｅｍａｉｎｉｎｌｆｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｏｆｈｏｓｐｉｔｌｉａｚａｔｉｏｎｃｏｓｔｓｏｎｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ．ＲＥＳＵｌＳ

乳腺癌患者治疗方案与住院费用、住院天数的相关性研究

《经济师）２ｏ１５年第５期
● 财会经济
乳腺癌患者治疗方案与住院费用、住院天数的相关性研究
●景
摘要：文章分析了乳腺癌患者治疗方案、住院费用及住院天数之间的关系。针对乳腺癌患者的病例资料，分别采集其住院信息及住院费用的数据，应用ＳＰＳＳ软件包进行回归分析。结果表明：治疗方案、住院费用与住院天数三者呈现显著的正向变化；患者采用不同的治疗方案其住院费用和住院天数的差异是明显的；患者采用治疗方案复杂度的增加，其各分项住院费用中的药品费用、手术费用、化验费用、放疗费用、其他费用呈显著的
性分析，分析结果见表１。
表１相关性分析
Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ
治疗方案治疗方案ＰｅａｒＳＯＤ．Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｌｌ
Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ）
住院费用住院天数Ｏ．６４７７
二、结果与分析
手术治疗
２Ｏｏ８
６
２雠
１３８
２３
７７８３８Ｌ６
ｌ２、９７３０３
小
计
ｌ７
４
７３％
Ｌ．７％
４８７
１７９
பைடு நூலகம்２９
４５
２ｌ７．４１９６７１２．７８９３９
０００００

乳腺癌患者住院医疗费用的时间序列分析应用研究

一
１６一５０
论
著￣
：５—６６２０）－０５０ｏ３３２（０１１ —５２７０６
乳腺癌患者住院医疗费用的时间序列分析应用研究
邓丹，润华，燕荣王周
４０１）００６
（重庆医科大学公共卫生学院卫生统计与信息管理教研室，庆重
【摘
维普资讯
重庆医科大学学报２００７年第３２卷第１０期（ｏｒａｆｏｇｉｇＭｅｉｌｉｒｉ０７Ｖ１２Ｎ．０Ｊｕｎｌｎｑｎｄａｖｓｔ２０．ｏ．ｏ１）ｏＣｈｃＵｎｅｙ３
时间序列分析【ＴｍｅｉｓＡａｓ）是运ｉｅＳｒｎｌｉ，卅（ｅｙｓ用历史的观点，根据系统有限长度的运行记录，并通过量的手段建立能较精确地反映时序中所包含
费用管理方法，索符合我国国情的合理的收费标探准学依据。１资料来源与处理
ＤＥＮＧＤａ．ｔ王ｎｅａ
（ｅａｔｅｔｏａｈＳａｓｃｎｎｏｍｔｎＭａｕｍｎ，ｏｌｅｏｕｌｅｔ，ＤｐｒｎｆＨｅｌｔｉｉｓａｄＩｒａｉｔｍｔｔｔｆｏｒｅｅｔＣｌｇｆＰｂｉＨａｈｅｃｌ
Ｔｈｐｌａｉｎｓｕｙｏｉｅｉｓａａｙｉｎｂｅｓａｃｒｐｔｎｓ’ ｅａｐｉｔｔｄｆｔｃｏｍｅｓｒｎｌｓｓｉｒａｔｃｎｅａｉｔｅｅ

乳腺癌患者住院费用及影响因素分析

据估计，在所有恶性肿瘤中，乳腺癌发病率居第 6 位，每年新发病例数约为 16.9 万；而在女性中，乳腺癌发病率居所有恶性肿瘤第 2 位，仅次于肺癌（17.0 万）［1］。乳腺癌死亡率在所有恶性肿瘤中排第 8 位，每年死亡人数约为 4.5 万；而在女性中，乳腺癌死亡率排第 6 位［1］。与 20 世纪 90 年代相比，乳腺癌死亡率翻了一倍［2］。由于乳腺癌患者治疗周期长、费用大，给患者、家庭及社会带来了沉重负担。因此，研究乳腺癌住院费用及其影响因素十分必要。本研究通过回顾性调查山东省某综合医院乳腺癌患者的诊治情况和医疗费用情况，分析住院费用的相关影响因素。
乳腺癌患者住院费用及影响因素分析
An Analysis of Hospitalized Expenses and The Influencing Factors in Patient with Breast Cancer//WANG Le，BI Xiao-feng，LI Qian
王乐，毕小峰，李倩（中国医学科学院肿瘤医院，北京 100021）
查分析上报数据库资料，收集乳腺癌患者基本信息、肿瘤病理分型、临床分期、治疗方式、是否急救、住院天数及住院费用等。共收集 240 个病例，剔除 5 个无效病例（诊治信息不明确、治疗费用信息缺失等）后，共有 235 个病例的信息进入最终分析。
235 例乳腺癌患者中，年龄小于 45 岁 69 例（29.36%），45~54 岁 92 例（39.15%），55 岁及以上患者 74 例（31.49%）。参加城镇职工医疗保险的患者最多，为 143 例（61.11%），其次为新农合患者 43 例（18.38%），自费患者 41 例（17.52%）。病理类型以浸润性导管癌为主，共 194 例（84.72%）。 Ⅰ 期 41 例（20.71% ）， Ⅱ 期 137 例（69.19% ）， Ⅲ 期 20 例（10.10% ）。治疗方式中，行单纯手术 24 例（10.21%），手术+化疗 78 例（33.19%），手术+放疗+ 化疗 118 例（50.21%），手术+放疗 15 例（6.38%）。曾入重症监护室进行治疗患者 37 例（15.81%）。 1.2 统计学处理

肿瘤科住院人数的时间序列预测及动态分析

趋势预测，疾病编码严格依据 “Ｃ－” 行分类和编码，据ＩＤ９进数准确，资料可靠。
２运算与结果
⑦ 运用平均绝对值百分比误差法对２０年１４０５ — 月份进
行比较，以评估预测质量。
、
Ｉ五ｌ一
Ｅ，－７￣１
．，
对３年的数据进行一次及二次平均，见表１。
由表ｌ可知，年来肿瘤科收治的住院人数为１５例，３４０通过收治病人数量曲线可以看出，肿瘤科住院人数呈逐年上升
的趋势，在一年中有两个波动：出现的两个住院高峰期是并即２３月和ｌ、２月，、１１两个住院低峰期是５６月和８月。，
４讨论
时间序列是指同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数据序列。时间序列预测方法的基本思想是：预
严金燕严红艳 ’
擅
姜文亭
贾氢庄磊
（兰州军区乌鲁木齐总医院
乌鲁木齐８００）３００
蔓：目的：掌握肿瘤科住院人数的季节变化规律，验证时间序列法在预测肿瘤科住院人数中的科学性和实用性，为及时、合
理安排肿瘤病人人院，并得到及时的诊断和治疗提供科学依据。方法：以某院２０２００２－０４年肿瘤科住院人数为依据。引用时间序列
１１％．０ ×０
① 首先，３来收治的肿瘤科住院人数的原始资料按将年
月为单位排列，表１见。在总的住院人数变化趋势呈逐年上升
⑧ 根据平均绝对值百分比误差法得出平均误差值为

某肿瘤医院手术患者住院日分析

天。随着住院天数的延长，各类平均费用总体呈增长费、手术费、西药费是住院费用的一部分，各类边际费
趋势，其中增长幅度较大的是西药费。
用基本在27 ~30天达到峰值。
表2各住院日患者频数、住院日及费用
住院日例数（％）平均住院日（天）平均总费用（万元）平均手术费（元）平均西药费（元）边际总费用（元）边际西药费（元）
例数（构成比）
4368(45. 35% ) 5264(54. 65%)
42(0.44% ) 5410(56. 17% ) 4180(43. 39% ) 5947(61.74%)
598(6. 20%) 2263(23.49%)
356(3. 70% ) 12(0. 12%) 205(2. 13% ) 251(2.61%) 3093(32. 11%) 6539(67. 89%) 12(0. 27% ) 1662(37. 75% ) 1367(31.05%) 840(19. 08%) 522(11.86%)
2.平均住院日影响因素本研究采用逐步回归法对2017年手术患者的住院天数分析，显示年龄、肿瘤分期、新型农村合作医疗均有影响。年龄越大、分期越高则住院时间越长，这与韩芳⑸等人的研究结果一致，病期越晚，综合治疗手段越多，住院时间亦延长。新农合较其他医保类型，住院天数更长，可能是由于农村患者对身体重视程度不够,且无定期体检，对肿瘤发现较晚，肿瘤严重程度更高,导致住院时间更长。男性患者的平均住院日高于女性患者,这与杨海⑻等的研究一致；非北京患者的平均住院日高于北京患者，可能非北京患者经本地诊治无好转后,较严重的患者来京治疗,其严重程度可能
3487. 84 20273.57
962& 75 796& 27 11510. 90 9793.59 25758.80 9902. 80 20931.07 15890. 04 15085.80 20107.26 1113.33 27692. 01 -15861.42 50555. 18

时间序列模型在月平均住院日预测中的应用及评价

时间序列模型在月平均住院日预测中的应用及评价游晓平"邹志武**通信作者：南方医科大学珠江医院信息科，5KXXX),广东眉广州市海珠区工业大道中253号①南方医科大学珠江医院信息科，5KXXX),广东省广州市海珠区工业大道中253号摘耍目的：对某综合医院的月平均住院日建立时间序列模型，利用指数平滑法fUARIMA 模型对其进行模拟评价及短期预测。

方法：在某综合医院统计报表中提取2014年1月一2017年12月的月平均住院日，其屮2014年1月一2017年6月的数据用于创建时间序列，利用SPSS20. 0进行统计分析，分別采用指数平滑法和ARIMA 对创建的时间序列拟合模型，评价模型效果，并对2017年7月一2017年12月的平均住院日进行预测，比较实际值与预测值间的符合程度。

结果：指数平滑法模型：平稳的R 方为0.814,表明拟合程度较好。

白噪声序列的Ljung-Box 检验无统计学意义(0/8=1 & 730,戶0. 226)。

模型参数估计中平滑参数Alpha 的估计值为0.200,且参数检验结果有统计学意义(7=2.106,/=0.042)。

ARIMA 模型：平稳的R 方为0. 361, Ljung-Box 检验无统计学意义(0/8=15.215, 00.580) 。

AR 的参数检验有统计学意义(7=-4.652, PC0.001),为- 0.654。

两模型实际值与预测值间的相对误差绝对值均小于5%。

结论：指数平滑模型比ARIMA 拟合及预测效果更好，是某综合医院月平均住院日的忤选预测模型，为医院管理决策提供科学依据。

X ；傩词时间序列模型月平均住院日指数平滑法ARIMA 预测Doi:10.3969/j.issn. 1673-7571.2019.02.009［小图分类号］R319;R197.3 ［文献标识码］AThe Application and Evaln.ition of the Time Series Model in Prediction of Monthly Mean Hospit.il Stay / YOU Xiao —ping, Z()U Zhi-wu//China Digital Medicine -2019 14(2): 29 to 31Abstract Objective: To build the time series model of average length of stay in a month in <i general hospital by exponentialsmoothing models and AKIMA models respectively, assess these models and provide short —tenn prediction. Methods: We exert theaverage length of stay in a month in a general hospital for 4 years from 2014 to 2017, which is split into two parts. One part containing the months from January 2()14 to June 2017 is used to create time series model by the exponenti.il smoothing method and ARIMArespectively, then access the eftect of fitness. The other one covering the months from July 2017 to December 2()17 is applied for prediction. The data analyze process goes on by SPSS 20.(). Results: The exponential sinocnhing model pertbnns well with stationary - R —squared 0.814. The Box —Ljung test on white noise series is not statistically significant (QAV= 18.73(), P=().226). The estimate of thesmoothing parameter Alpha is ().2()(), showing statistical significance (r=2.106, 7=().()42). The AKIMA model: starionary , 1<-squared is ().361, the Box-Ljung test is not statistically significant (Q>/A ,= 15.2I5, /^=0.580), and the wiluc of AR is —0.654. statistically signiheant(7^=-4.652, PV().()()1). The absolute relative errors between actual «ind predicted values are less than 5% in both methods, ('onchisit^n:The exponential smoothing model performs better than AKIMA model in fitness and prediction by adopting the data, which can provide some useful infbnii ；iti<Mi for the management and decision making.Keywords time series model, average length <^f stay in a month. exp (^nenti.il smoothin 呂 model, AR 丨MA 、predictionCorresponding author Information Department, Zhiiji.mg Hospital of Smithern Medical University. Guangzhou 510000.(luangdong Province, P.K.C'.29在医院信息及质量管理中，统计预测已经成为一种不可或缺的工具，可以为医院管理决策提供客观依据“1。

基于时间序列模型的医保记账费用预测研究

基于时间序列模型的医保记账费用预测研究医保记账费用预测是在医疗保险领域中非常重要的一项工作。

通过对医保记账费用的预测，可以帮助医保机构更好地管理医疗保险金，优化资源配置，提高基金利用效率。

时间序列模型是一种常用的预测方法，它能够根据历史数据的变化趋势来预测未来的数值。

在医保记账费用预测中，时间序列模型可以根据以往的医保记账费用数据来推测未来的费用水平，为医保机构进行预算和计划提供有力支持。

首先，时间序列模型可以通过分析医保记账费用的季节性特点来预测未来的费用水平。

医保记账费用往往会受到季节变化的影响，例如冬季是呼吸道疾病高发季节，医疗费用相对较高。

通过对历史数据的分析，时间序列模型可以捕捉到这种季节性规律，从而对未来的费用进行准确预测。

其次，时间序列模型可以根据过去的医保记账费用数据的趋势来预测未来的费用水平。

医保记账费用往往会受到社会经济因素的影响，例如经济繁荣时期人们更愿意消费，医保记账费用相对较高。

时间序列模型可以通过分析历史数据的趋势，例如上升趋势或下降趋势，来预测未来的费用水平，为医保机构提供决策参考。

另外，时间序列模型还可以结合其他指标数据对医保记账费用进行预测。

例如，可以考虑人口结构、经济发展水平、医疗技术进步等因素，构建多元时间序列模型，从而提高预测的准确性。

这种综合利用各种指标的方法可以更全面地考虑各种因素对医保记账费用的影响，提高预测的精度。

总之，基于时间序列模型的医保记账费用预测研究是一项具有重要意义的工作。

通过对历史数据的分析和预测模型的建立，可以帮助医保机构进行预算和计划，实现资源的合理配置，提高医疗保险金的利用效率，从而更好地服务于人民群众的健康需求。

基于间断时间序列分析的电子病历实施效果研究

幅度提高患者治愈率，未发现电子病历的实施与人均费用有明显相关关系
【关键词】电子病历；住院天数；治愈率；人均费用
ＴｈｅＥｆｆｅｃｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＭｅｄｉｃａｌＲｅｃｏｒｄＢａｓｅｄｏｎＡｎＩｎｔｅｒｒｕｐｔｅｄＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓＡｎａｌｙｓｉｓ／ＢＡＩＹｕｎ，ＢＡＩＹｕｘｉａｎｇ，
的斜率由上升趋势转变为下降趋势，较之前下降了０．０６５天／月；治愈率的斜率由略微下降变为上升趋势，较之前上升了
０．Ｏ１３／ｙｑ；人均费用在实施电子病历前后变化无统计学意义结论电子病历的实施可降低乳腺癌患者的住院天数．小
ＰＡＮＦｅｎｇ，ｅｔａ１．／／ＣｈｉｎｅｓｅＨｅａｌｔｈＱｕａｌｉｔｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０１４，２１（１）：８２—８５ＡｂｓｔｒａｃｔＯｂｊｅｃｔｉｖｅＴｏｅｖａｌｕａｔｅｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｅｌｅｅｔｒｏｎｉｅｍｅｄｉｃａｌｒｅｃｏｒｄ（ＥＭＲ）（ａｎｉｍｐｒｏｖｅＷＯＩｋｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．ｅｎｈａｎｃｅ
—
ａｎｄｐｏｓｔ —ＥＭＲｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄｕｓｉｎｇａｎｉｎｔｅｒｒｕｐｔｅｄｔｉｍｅｓｅｌ ’ ｉｅｓａｎａｌｙｓｉｓ．ＲｅｓｕｌｔＡｆｔｅｒｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＥＭＲ

不同基本医疗保险乳腺癌患者住院费用及其保障效应比较研究中期报告

不同基本医疗保险乳腺癌患者住院费用及其保障效
应比较研究中期报告
研究背景和目的：
乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一，治疗费用较高。

基本医疗保险
是中国最主要的医疗保障形式之一，但不同地区和不同行业的基本医疗
保险制度存在差异。

本研究旨在比较不同基本医疗保险对乳腺癌患者住
院费用的保障效应。

研究方法：
本研究采用前瞻性队列研究方法，选择2018年1月至2020年12
月在中国某地医院诊断为乳腺癌的患者作为研究对象。

根据其所属的基
本医疗保险制度，将研究对象分为三组：城镇职工医疗保险组、城镇居
民医疗保险组、新型农村合作医疗组。

通过统计各组患者的住院费用及
其所得到的保障效应，比较不同保险制度对乳腺癌患者的保障效果。

研究结果：
1. 三组患者的住院费用均呈现上升趋势，其中，城镇职工医疗保险
组的住院费用最高，新型农村合作医疗组的住院费用最低。

2. 三组患者的保障效果也存在一定差异。

城镇职工医疗保险组的保
障效果最好，城镇居民医疗保险组次之，新型农村合作医疗组的保障效
果最差。

3. 从不同保障项目来看，三组患者在住院费用、手术费用、化疗费
用等方面的保障效果存在差异。

结论：
不同基本医疗保险制度对乳腺癌患者住院费用的保障效果存在差异，城镇职工医疗保险制度的保障效果最好，新型农村合作医疗制度的保障
效果最差。

建议相关部门应加强对农村地区医疗保障制度的完善和优化，提高新型农村合作医疗的保障水平。

1578例乳腺癌住院病例临床资料分析的开题报告

1578例乳腺癌住院病例临床资料分析的开题报告
一、研究背景和意义
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，也可以发生在男性身上。

很
多因素都可能会引发乳腺癌，其中包括营养、生活方式、遗传和环境等。

乳腺癌的预防和治疗一直是医学上的重点研究领域。

通过对一定数量的
住院病例进行分析，可以充分了解乳腺癌的临床表现、治疗情况、预后
等相关信息，有助于深入分析乳腺癌的发病机制，提高乳腺癌的治疗水
平和患者的生存质量。

二、研究目的和方法
本研究的目的是通过对1578例乳腺癌住院病例的临床资料进行分析，探讨这部分患者的一些共性特征，包括年龄、性别、肿瘤类型、TNM分期、病理类型、治疗方法等，并分析患者的平均住院时间、病死率以及
一年、三年和五年生存率。

本研究采用回顾性分析方法，收集与乳腺癌
住院病例相关的数据，包括住院时间、病历信息、影像学检查报告、病
理学检查报告、治疗方案和疗效评估，利用SPSS等统计软件进行统计分析。

三、预期研究结果和意义
本研究的预期结果包括：1、分析1578例乳腺癌住院病例的流行病
学特征和临床表现，揭示乳腺癌患者的共性特征和不同类型的差异；2、通过分析不同临床病理类型的乳腺癌患者的治疗情况和生存率，为临床
决策提供参考依据；3、提高乳腺癌治疗的水平，为临床医生提供指导建议，使更多乳腺癌患者得到及时治疗和管理。

本研究对临床乳腺癌治疗和预后评估具有重要的参考意义；对推动
乳腺癌研究领域的发展，增进乳腺癌患者和公众对该疾病的认识，提高
乳腺癌防治水平将具有积极的社会意义。

乳腺癌规范化综合诊疗的费用分析及支付方式探索的开题报告

乳腺癌规范化综合诊疗的费用分析及支付方式探索
的开题报告
一、选题背景
乳腺癌是常见的恶性肿瘤，近年来发病率逐年上升。

随着医疗技术的不断发展和临床研究的深入，乳腺癌的治疗方法也在不断完善，但同时也给患者带来了更多的医疗费用。

乳腺癌的治疗费用有时可能会给患者家庭造成沉重的负担，尤其是在疾病的早期诊断和治疗阶段，患者所承受的费用可能会更高。

由此，乳腺癌治疗的规范化诊疗和费用控制成为迫切需要研究的问题。

二、研究目的
本论文旨在通过对乳腺癌规范化综合诊疗的费用进行分析，探讨适用于这种疾病的费用支付方式及其特点；同时，希望能够为乳腺癌患者提供更好的医疗保障，减轻患者和家庭的经济负担。

三、研究方法
本研究采用文献资料法及定性分析法对乳腺癌的规范化综合诊疗费用进行研究。

文献资料法主要是从国内外相关期刊、学位论文、专业书籍等数据源中收集相关数据，包括乳腺癌治疗费用的组成及医疗费用控制策略等方面。

定性分析法则通过对所收集数据的频率、排列方式等进行分析，并确定其特点及规律性。

四、预期结果
通过对乳腺癌规范化综合诊疗的费用进行分析，本研究预计能够深入理解乳腺癌治疗的医疗费用组成，并探讨在当前疾病的特点下适用于乳腺癌费用支付的方式和特点，为乳腺癌患者医疗保障提供更为详实、准确的建议及决策支持。

五、论文结构
本文拟分为四个部分：第一部分为绪论，主要介绍乳腺癌治疗费用的背景及研究目的；第二部分对乳腺癌治疗费用进行分析，并探讨乳腺癌适用的费用支付方式；第三部分主要针对当前乳腺癌费用支付存在的问题进行分析，并提出相应对策与建议；第四部分为结论和总结，总结研究结果，并对未来的研究方向提出了展望。

1392例乳腺癌患者住院费用的因子分析

1392例乳腺癌患者住院费用的因子分析
徐燕;阎玉霞;陈丽雅
【期刊名称】《数理医药学杂志》
【年(卷),期】2012(25)6
【摘要】目的:分析乳腺癌患者住院费用主要影响因子,为控制医疗费用过度增长提供参考.方法:广州某三甲医院2007~2011期间1392例出院首要诊断为乳腺癌患
者住院费用因子分析.结果:影响乳腺癌患者住院费用的主要因子为药品费、治疗费、手术费、检验费、床位费和特检费.结论:规范乳腺癌患者合理用药,合理缩短住院天数,发展乳腺癌早期筛查,早发现早治疗,减少不必要的检验,以降低费用.
【总页数】3页(P696-698)
【作者】徐燕;阎玉霞;陈丽雅
【作者单位】南方医科大学,公共卫生与热带医学学院,生物统计学系,广州,510515;南方医科大学,公共卫生与热带医学学院,生物统计学系,广州,510515;南方医科大学,南方医院,统计卫生经济管理科
【正文语种】中文
【中图分类】R737.9
【相关文献】
1.BP神经网络模型在乳腺癌患者住院费用研究中的应用 [J], 华星星;孙晓杰
2.乳腺癌患者住院费用及影响因素分析 [J], 寇筱琛;闫菊娥;杨晓玮;钱玉燕;杜蕾蕾
3.乳腺癌患者住院费用及影响因素分析 [J], 寇筱琛; 闫菊娥; 杨晓玮; 钱玉燕; 杜蕾
蕾
4.559例乳腺癌患者的住院费用分析 [J], 陈淡芬; 陈康娜
5.新疆某三甲医院2014-2018年中老年女性乳腺癌患者住院费用分析 [J], 王瑞;刘志连
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

乳腺癌临床路径管理对住院费用及天数的影响

乳腺癌临床路径管理对住院费用及天数的影响张凯清;黄文祯【期刊名称】《赣南医学院学报》【年(卷),期】2014(000)002【摘要】目的：探讨实施临床路径管理对乳腺癌患者诊疗行为的影响程度。

方法：选择43例接受传统治疗模式的乳腺癌患者为对照组（未入径组），52例纳入临床路径管理的乳腺癌患者为研究组（入径组），对比两组的平均住院总费用、平均住院药品费用、平均住院日、药占比。

结果：研究组平均住院总费用为13820.6元，少于对照组14889.8元（t＝3.88，P<0.01）；研究组平均住院药品费用为3703.5元，少于对照组5225.5元（t＝8.70，P<0.01）；研究组平均住院日为12.6天，低于对照组14.2天（t＝4.47，P<0.01）；研究组药占比为26.8％，低于对照组35.1％（t＝13.91，P<0.01）。

结论：临床路径应用到乳腺癌患者治疗过程后，对降低住院费用、缩短住院时间、节约医疗成本、规范诊疗行为具有重要意义，可获得较好的实施效果。

【总页数】2页(P260-261)【作者】张凯清;黄文祯【作者单位】赣南医学院第一附属医院医务科，江西赣州 341000;赣南医学院第一附属医院乳腺科，江西赣州 341000【正文语种】中文【中图分类】R197.323.2【相关文献】1.临床路径对住院天数和住院费用的影响分析 [J], 王明红;林凯2.临床路径管理下医院单病种住院费用情况及影响因素分析 [J], 任伟3.临床路径管理下心绞痛患者住院费用影响因素的探讨 [J], 吴清;林碧4.基于DRG分析临床路径管理对住院费用的影响 [J], 刘芳; 尹龙燕; 关华; 吴惠贤5.临床路径管理下慢性胆囊炎患者住院费用及影响因素分析 [J], 丁超;王玉姣;刘和风;丁宏;陈任因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

乳腺癌病人住院费用及其影响因素分析

乳腺癌病人住院费用及其影响因素分析周丽;刘启贵;宋桂荣;王桂敏【期刊名称】《大连医科大学学报》【年(卷),期】2001(023)001【摘要】当前 ,各地区医疗费用管理体制改革不断深入 ,有关疾病医疗费用的统计分析为进一步深化医疗费用体制的改革提供有价值的参考数据。

运用科学方法进行单病种住院医疗费用的研究 ,对有效地利用卫生资源 ,发挥其最大的医疗效益和保证医疗质量、控制医疗费用的失度增长具有重要的实用价值。

因此 ,我们对大连市第三人民医院 ,大连医科大学附属二院 1999年的乳腺癌住院病人的费用进行了调查分析 ,从而为合理地制定乳腺癌病人的住院费用提供参考依据。

1 资料与方法1 1 资料来源于病案室和住院处的原始资料 ,采用机械抽样方法 ,抽取双日出院病人 ,删除住院而未治的病人。

先对病案室肿瘤病人住院基本情况进行登记,包括病案号、年龄、性别、治疗方法、住院天数、支付方法。

然后在住院处登记住院费用 ,包括药品费、床位费、检查费、治疗费、手术费、其它费用 (包括输血、输氧等 )。

有效病历共有 116例。

1 2 用数据库进行数据录入 ,采用ＳＰＳＳ软件进行统计分析。

2 结果与分析由于费用、住院天数经检验服从偏态分布 ,因此以下的平均费用与住院天数用均数与中位数双重描述。

2 1 不同支费方式对费用及住院天数的影响对表 1的数据采用非参数检验可看出 ...【总页数】2页(P75-76)【作者】周丽;刘启贵;宋桂荣;王桂敏【作者单位】大连市第三人民医院,辽宁,大连,11602;大连医科大学管理系,辽宁,大连,116027;大连医科大学管理系,辽宁,大连,116027;大连医科大学第二临床学院,辽宁,大连,116027【正文语种】中文【中图分类】R195.1【相关文献】1.青年乳腺癌病人家属疾病不确定感及影响因素分析 [J], 王彬;陈传波;李彦洁2.乳腺癌病人患病前后职业变化情况及其影响因素分析 [J], Du Xinwen;Feng Xianqiong;Li Jin3.乳腺癌病人家庭照顾者负担及其影响因素分析 [J], Hu Caiping;Lin Yi;Li Jinping4.生育期乳腺癌病人生育忧虑现状及影响因素分析 [J], 王锐;程荣;王晶心5.乳腺癌病人术后发生下肢静脉血栓的影响因素分析及护理对策 [J], 宋艳丽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

河南省某三甲医院乳腺癌手术患者住院费用影响因素分析

河南省某三甲医院乳腺癌手术患者住院费用影响因素分析蒋淑敏;孙长青;张晓星;李媛菊;王薇;田召召;薛浩;朱伟【摘要】目的:探讨河南省乳腺癌手术患者住院费用的影响因素,为制定合理的医疗费用控制措施提供依据.方法:收集河南省某三级甲等医院2013年7月到2016年6月出院的4177例乳腺癌手术患者住院病例,采用描述性分析,秩和检验和多元线性回归等统计方法,分析住院费用构成及其影响因素.结果:乳腺癌手术患者住院费用主要构成是药费、诊断检查费,分别占总费用的26.93％、24.18％.单因素分析显示不同住院时间、肿瘤分期、手术方式、有无并发症、麻醉方式等特征的住院费用差异有统计学意义;多重线性回归分析显示,住院时间(β=0.106)、肿瘤分期(stageⅡ、stageⅢ、stageⅣ,β分别为0.057、0.070、0.059)、手术方式(β=0.019)及有并发症(β=0.039)是住院费用的影响因素(P<0.05).结论:合理控制住院时间,及早筛查并发症,优化选择手术方式,可有效降低住院费用、减轻患者经济负担.【期刊名称】《郑州大学学报（医学版）》【年(卷),期】2018(053)004【总页数】5页(P477-481)【关键词】乳腺癌;住院费用;住院时间;影响因素;河南省【作者】蒋淑敏;孙长青;张晓星;李媛菊;王薇;田召召;薛浩;朱伟【作者单位】郑州大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理学教研室郑州450001;郑州大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理学教研室郑州450001;郑州大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理学教研室郑州450001;郑州大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理学教研室郑州450001;郑州大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理学教研室郑州450001;郑州大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理学教研室郑州450001;郑州大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理学教研室郑州450001;郑州大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理学教研室郑州450001【正文语种】中文【中图分类】R197.322乳腺癌是威胁女性健康最常见的癌症之一[1]。

乳腺癌病人实施住院费用包干制的调查与分析

乳腺癌病人实施住院费用包干制的调查与分析姜萍岚;蒋冬梅;虞玲丽;赖娟【期刊名称】《中华现代护理杂志》【年(卷),期】2008(014)016【摘要】目的了解乳腺癌单病种费用包干的应用现状,分析乳腺癌手术病人医疗费用情况,为医疗保险机构提供有价值的参考依据.方法对收治的乳腺癌手术病人,按照不同的支付方式分为单病种医保费用包干组(实验组)50例和非医保病人50例(对照组)进行住院费用调查与分析.结果实验组的人均住院费用中的平均住院日、候手术日、药品费、化验费、检查费、治疗费、材料费、床位费、护理费均低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05).结论乳腺癌病人实施单病种限价收费的医疗制度基本合理.%Objective To get the application situation of contract system of single sort disease cost in breast cancer, and to analyze the cost of patients who underwent the breast cancer surgery, so as to provide the valuable references to the medical insurance agencies. Methods Breast cancer surgical patients from Jan 2006 to Oct 2007 were randomly divided into the group of medical insurance cost contract for single sort disease ( the experiment group) and the nun-medical insurance group (the control group) according to the different payment modes, with 50 cases in each group. Then their hospitalization costs in hospital were investigated and analyzed.Results In the experiment group, the mean hospitalization day, the mean day waiting for operation, medicine cost, medical test cost, examination cost, treatment cost, medical material cost, bed cost andnursing cost were all lower than those in the control group. Through the T test, the differences had statistic meanings (P<0.05).Conclusions The medical system of limited price charge for single sort disease in breast cancer patients ismostly reasonable.【总页数】3页(P1747-1749)【作者】姜萍岚;蒋冬梅;虞玲丽;赖娟【作者单位】410005 长沙,中南人学护理学院、中南大学湘雅医院;中南大学湘雅医院护理部;中南大学湘雅医院护理部;中南大学护理学院【正文语种】中文【中图分类】R73【相关文献】1.新疆某医院糖尿病患者住院费用调查与分析2.胃癌手术病人住院费用包干制的分析3.18家社区卫生服务中心临终关怀病房患者住院费用调查与分析4.乳腺癌病人住院费用及其影响因素分析5.引入P.D.C.A管理理念实施医保住院费用控制运用信息技术手段提升住院费用控制管理水平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

2003-2012年长治市某三甲医院乳腺癌患者临床住院资料调查分析

2003-2012年长治市某三甲医院乳腺癌患者临床住院资料调查分析王丽冰;杨素梅;何子墨【期刊名称】《长治医学院学报》【年(卷),期】2016(030)001【摘要】Objectives:To understand the related information of hosptalization and trends of breast cancer patients in Changzhi,and provide reference for prevention of breast cancer.Methods:1 202 cases of breast cancer from the hospital in Changzhi during 2003 to 2012 were retrospectively analyzed and compared the distribution of basic information and disease information.Results:(1)The average age of patients with breast cancer was(50.8+10.7)years old,and the largest number of patients was from 41 to 50 years of age.There was not statistically significant in the distribution of age (χ2 =45.9,P =0.434).(2)The main pathologic type of breast cancer patients were invasive ductal carcinoma (63.1%),during 10 years (χ2=25 1.6,P <0.001).(3)The radical operation was the main style of treatment (96.3%)during the times.(4)The average hospitalization cost was escalated from 2003 to 2012.Conclusion:From 2003 to 2012,the number of patients with breast cancer in Changzhi area increased year by year.The years old of 41 ~ 50 was in the high incidence of breast cancer.The disease hospitalization expense was increased during the times.We think it would be the best way to focus on the screening inthe population to reduce disease occurrence.%目的：：了解并分析2003—2012年间长治地区乳腺癌患者住院相关信息及变化趋势,为乳腺癌的防治策略提供参考依据。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

时间序列分析 [1!4] （ Time Series Analysis），是运用历史的观点，根据系统有限长度的运行记录，并通过量的手段建立能较精确地反映时序中所包含动态依存关系的数学模型的一种统计分析方法。运用时序分析不仅从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象与其它现象之间的内在数量关系及其变化规律性；而且能够运用时序模型预测与控制现象的未来行为。本文旨在对重庆市近 3 年乳腺癌住院患者的病案统计资料，以科学的理论方法为指导，运用相应数理统计工具进行多种分析处理（以时间序列分析为主），探讨更为合理的统计分析方法，拟制定适合现行社会经济实际情况的单病种住院医疗费用控制模型，为卫生行政部门制定正确的卫生经济政策与科学的医疗
t !"#$
11000413000 元之间波动。同时进行回代检验，拟合效果比较满意。 2.3.4 多元时序分析-状态空间预测模型引入影响住院医疗费用的 3 个主要因素一一一X4 （住院日）、（癌灶转移）与 X8 （治疗措施），和总费用 Y 共同 X7 拟合状态空间模型，并进行适用性检验和短期预测（ Kaiman 滤波技术）：
作者介绍：邓丹（ 1977- ），女，讲师，博士生，主要研究方向：多元统计在医学中的应用。
费用管理方法，探索符合我国国情的合理的收费标准，同时也为促进基本医疗保险制度的顺利实施提供科学依据。 1
1.1
资料来源与处理
资料来源重庆市某三甲医院 1999 年 1 月 1 日至 2001 年 12 月
three major influencec factors of breast cancer hospitalizec costs are hospitalizec time，fincing cancer tissues or not anc Time series precict mocels are better than regression precict mocels. Conclusion:The time series analysis will be more acvantage to precict the hospitalizec costs of single cisease. Key Worcsl Breast cancer；Hospitalizec costs；Time series analysis
表1 人均住院日 21.66 100.00 13279.81 2000 147 18.61 100.00 13374.87 2001 89 18.21 100.00 44.58 1.48 45.35 5961.19 1.52 196.20 43.15 6022.90 2.20 200.61 总费用 8275.25 1999 114 药品费 357’2 （ t+1） Y’3 （ t+1） Y’4 （ t+1）
31 日出院结算的主要诊断为乳腺癌（ ICD-9 编码：174.9）的病例，共 350 例。收集 350 例患者的住院病历和住院医疗费用报表，并核查、补充，以确保数据的准确。 1.2 指标包括社会学特征（年龄、婚姻情况、生育情况、费别）、疾病特征（住院日、确诊天数、有无并发症、有无癌灶转移、治疗措施）、医院诊疗质量（诊断符合率、治疗效果）与住院费用总费用、药品费、住院费、手术费、治疗费、检查费、材料费、（其他费）19 项指标。
重庆医科大学学报 !""# 年第 $! 卷第 %" 期（ Journal of Chongging Medical University !""#. Vol.$! No.%" ）
- !"#$ -
!
"
%:0253-3626 < 2007>10-1065-05
乳腺癌患者住院医疗费用的时间序列分析应用研究
=
T I I I I I I I I I I I I L
0.809886 -1.920150
3.591007 0.000064
-0.014530 0.002108
0.225934 -0.128340 0.000022 0.508032 -0.017000 0.000058 3841.703
T I I I I I I I I I I I I J
邓丹，王润华，周燕荣
400016）
（重庆医科大学公共卫生学院卫生统计与信息管理教研室，重庆摘
要l目的：制定乳腺癌患者住院医疗费用的最优预测模型。方法：针对乳腺癌患者的病例资料，分别拟合回归预测模型与住院天数、有无癌灶无论一元或多元，时序预测模型效果均优于回归预测模
时间序列预测模型。结果：D住院医疗费用中比例最大的为药品费，其次为材料费，并呈逐年上升趋势；转移和治疗措施是影响乳腺癌患者住院医疗费用的 3 个主要因素；【关键词］乳腺癌；住院医疗费用；时间序列分析【中国图书分类法分类号］Rl95.l 【文献标识码］A 【收稿日期］2007-04-30 型。结论：对于预测单病种住院医疗费用，时间序列预测模型更具优势。
! !"## !
重庆医科大学学报 !""# 年第 $! 卷第 %" 期（ Journal of Chongging Medical University !""#. Vol.$! No.%" ）
1.3
资料处理运用 EPI2.0 进行数据录入，并逻辑查错。运用 SAS8.0 统
2.2.1
以住院费用为结果变量，住院日为原因变 Y:7256.45!226.47X4 R2:0.1801
作多元逐步回归分析（ !:0.05）
（元）及相应的构成比情况 1999~2001 3 年人均住院医疗费用人均住院医疗费用（元）与人均费用构成（ %）住院费 181.96 手术费 929.75 11.23 1362.13 10.27 844.11 6.33 治疗费 875.33 10.57 1394.28 10.50 1293.31 9.68 检查费 1125.49 13.60 1331.85 10.03 1172.80 8.78 材料费 1415.07 17.10 2775.48 20.90 3718.21 27.81 其他费 177.99 2.15 189.29 1.43 178.19 1.34
!"0.0001
量，作一元回归分析（ !:0.05） F:76.42
计软件包分析数据。 1.4 时序分析模型趋势外推法、指数平滑法、Markov 模型、灰色数列模型与状态空间模型。
虽然回归方程成立，但 R2 显示住院日对费用的线性贡献并不大，即回归效果差。 2.2.2 以住院费用为结果变量，其他为原因变量， Y:1400.24!218.21X4#987.45X7!2337.63X8 F:33.79 R2:0.2266 !"0.0001 可见，本研究中 3 个反映疾病特征的指标 -住（院日长短（ X4）、有无癌转 X7）与采取何种治疗措施（ X8）是影响乳腺癌患者住院医疗费用的主要因素。其中，随着住院天数的延长，医疗费用会大幅度上升；若患者发生癌转，医疗费用将有不同程度地上涨；采取不同的治疗措施，单纯手术最低廉，而（手术 ! 化疗 ! 放疗）三者合一的措施自然费用最为昂贵。同时，回归方程虽然成立，但多元线性因果模型效果也不理想。
Abstractl Objective:We establish the most suitable precict mocel in breast cancer hospitalizec costs. Metlods:We appliec a series of regression precict mocels anc time series precict mocels to establish the most suitable precict mocel. Results: breast cancer hospitalizec costs are higher than before，the biggest proportion of which is crug costs anc material costs； treatment measures； The The
年份
例数
重庆医科大学学报 !""# 年第 $! 卷第 %" 期（ Journal of Chongging Medical University !""#. Vol.$! No.%" ）
% !"#$ %
2.3 时间序列分析 2.3.1 数据整理针对时序分析对时间变量唯一性的要求，作者提出以下手段处理序列中的重复数据：（ “ 同期平均值皆：采用将相同住院日的患者 1）归为一类的方皆，在每一类中分别寻找欲分析变量（住院医疗费用）的数据分布与相应特征值（均数或中位数），并以此作为该时点的分析数据。（ “ 邻期 2）校正平均值皆：对于患者数极少的个别时点，寻找其特征值较为困难。即可取前一时点费用和后一时点费用的平均值 Yi! （ Yi"1#Yi#1）/2，则该时点的替代值 Yi’!Yi# （ Yi"Yi），Yi 为该时点的费用实际值。 2.3.2 2.3.3 通过随机性和平稳性检验，可以认为原始序拟合时序模型，并进行短期外推预测多项式曲线模型： Y !"0.48X4 #40.46X3 "1234.40X2 #16048.00X " 63264.00 R2!0.7101 X 为住院日模型拟合效果良好；但住院 32 天的患者费用呈下降趋势，故向前预测效果与实际出入较大。简单指数平滑模型：（ Ft+1!0.63678Xt# 1"0.63678）Ft 实际值的平均值 !!0.63678 患者住院医疗费用的变化。灰色数列 GM （ 1，1）模型：（ Y’ t#1） !56657832.26e0.008t"56654720.82