某三甲医院2013—2017年胃癌患者住院费用结构及影响因素分析

某三甲医院2013—2017年胃癌患者
住院费用结构及影响因素分析
刘白云1,2 黄艳然3 韦 萍1
目的: 探讨某省2013—2017年胃癌患者住院费用影响因素，为降低胃癌患者治疗的经济负担、合理控制住院费用提供依据。

方法： 对该省某三级甲等综合医院2013—2017年1458例胃癌患者的住院费用进行统计描述，并采用多重线性回归模型分析住院费用的影响因素。

结果： 2013—2017年1458例胃癌患者的人均住院天数为22.10d，中位数为17d；人均住院费用为44762.22元，且各年费用呈上升趋势; 日均住院费用为2025.43元，中位值为1929.71元。

住院费用构成中，西药费所占比例最大( 49.69%) ，其次是材料费( 20. 53%) ，近五年药占比有明显下降趋势；多重线性回归模型（R2=0.66，F=308.35，P＜0. 001）显示住院费用的主要影响因素依次为：住院天数、是否手术、住院次数、药占比、疾病转归和付费方式。

结论：该省胃癌患者治疗的经济负担相对较高，住院天数是住院费用的关键影响因素，应采取综合有效措施，如建立和完善双向转诊制、实施临床路径等，控制住院费用过快增长。

胃癌是全球最常见的恶性肿瘤之一。

胃癌发病率
在所有恶性肿瘤中排名第五，致死率排名第三。

在我
国，胃癌发病率居第二位，死亡率居第三位。

每年约有
70万人死于胃癌。

胃癌给人类健康造成极大的威胁，其
相关的直接医疗费用明显上升，日均费用年均增长率达
3.7%，给患者个人、家庭和社会都带来沉重的经济负
担。

本文旨在通过对某省2013—2017年胃癌患者住院费
用进行描述性统计和多重线性回归分析，探讨该省胃癌
患者住院费用影响因素，为降低治疗经济负担、合理控
制住院费用提供依据。

1 资料与方法
1.1 一般资料
从某三甲医院HIS系统导出该院2013—2017年所有
胃癌住院患者的相关就诊信息，共收集患者1493例。

通
过数据清洗和初步整理，剔除不符合要求（包含重复数
据、重要信息缺失、住院天数为0 d、数据逻辑错误等）
的病例资料35例，最终得到有效病例1458例。

1.2 方法
首先使用描述性研究方法对研究对象的一般人口
学特征、住院天数、住院费用及住院费用构成情况进行
统计性描述；其次，通过单因素方差分析筛选出对胃癌
患者住院费用有一定程度影响的变量；最后，将单因素
方差分析中有统计学意义的变量纳入多重线性回归模型
并衡量模型拟合优度。

1.3 统计分析
采用统计分析软件SPSS 22.0对资料进行数据处理
与分析。

偏态分布资料以中位数（四分位数）形式表
2.1 一般情况
2013—2017年胃癌患者人数呈逐年上升趋势，年
均增长率为7.3%。

1458例胃癌患者中，男性患者1154
人（79.15%），女性患者304人（20.85%），年龄范围
为22~95岁，平均年龄为（62.6±11.2）岁，年龄中位
值为63岁，其中60~69岁为高发年龄段。

为方便统计分
析，将年龄划分为5组。

通过卡方检验，发现近五年胃
癌患者性别、年龄、婚姻状况构成比没有显著差异，
而不同年份职业类型分布有显著差异（χ2=129.2，
P＜0.001），二者之间存在弱强度相关（Cramer's
V=0.15，P＜0.001）。

在所有胃癌患者中，农民所占比
例最高，并呈逐年下降趋势；工人和离退休人员构成比
高于公司职员和无业人员。

2.2 胃癌患者住院天数及住院费用情况
胃癌患者住院费用总体呈上升趋势，年均增长率
为2.53%。

为消除通货膨胀影响，便于各年份间统一比
较，以2017年为基期，使用居民消费价格指数（Consumer
Price Index，CPI）对费用数据进行了调整，其中CPI（去
年同期=100）数值来源于国家统计局。

经调整后的费
用数据发现，2013—2016年胃癌患者住院费用呈上升趋
势，2016年住院费用达到最高，中位值为43750.99元，
之后的2017年有明显下降，降幅达16.22%。

2.3 住院费用构成情况
2013—2017年胃癌患者住院费用主要由西药费
（49.69%）、材料费（20.53%）两大部分构成，尤其西
药费几乎占患者总住院费用的一半。

手术费（6.46%）
居第三位，其次是化验费、放射费和治疗费。

其中，
床位费所占费用比例较为平稳，各年间波动不大；放射
费、手术费、检查费所占比例波动较大，尤其手术费占
比从2014年的9.78%降为2017年的4.99%。

护理费、化
验费所占费用比例逐年上升；治疗费、材料费占比总体
·临床医学·
呈上升趋势，2017年达到最高值；药费占比（含西药、中成药、草药）总体呈下降趋势，且2016—2017年降幅最大，下降比例为7.04%。

2.4 住院费用影响因素的方差分析
对总住院费用进行对数转换，得到相应的费用对数值。

绘制P-P图和Q-Q图，判断新生成变量近似服从正态分布。

通过One-Way ANOVA，发现性别、年龄、职业类型、有无并发症对总住院费用的影响没有显著统计学意义，而婚姻状况、付费方式、住院天数、疾病转归、是否手术、住院次数、药占比等七个因素是住院费用的影响因素，差异均有统计学意义（均P ＜0. 05）。

进一步通过LSD进行组间多重比较，得出在婚姻状况这一因素中，已婚组和丧偶组之间住院费用有显著差异，二者均值相差13121.17元。

2.5 住院费用影响因素的多重线性回归分析
以总住院费用对数值为反应变量，单因素方差分析有显著统计学意义的7个因素：婚姻状况、付费方式、住院天数、疾病转归、是否手术、住院次数、药占比为自变量，进行多重线性回归分析。

其中，二分类变量，赋值为0和1；多分类无序变量以哑变量形式赋值后进入回归模型；有序分类变量，根据等级秩序赋值。

通过绘制部分回归散点图和学生化残差与预测值的散点图，判断自变量和因变量之间存在线性关系；且各研究观测值之间相互独立（Durbin-Watson检验值为1.905）；P-P图和Q-Q图提示，数据满足正态假设；方差膨胀因子（VIF）均小于10，不存在多重共线性。

分析结果显示，回归模型具有统计学意义（F=308.35，P ＜0. 001），调整R 2=0.66。

纳入模型的7个因素，除婚姻状况外，6个自变量对胃癌患者住院费用的影响均有统计学意义（P ＜0.05）。

3 讨论
2013—2017年，医保支付比的提升使患者疾病经济负担有所减轻。

其中，省直医保、城镇职工医保、城乡居民医保患者自费比例2013—2017年变动范围分别为22.33%~15.60%；32.33%~23.95%；59.43%~50.59%。

三种医保类型患者自费比例均有所下降，表明国家加大了对公共卫生的投入，支付方式正逐渐从个人向医保转变。

虽然这在一定程度上缓解了患者经济压力，但由于不同医疗保险类型在保障水平、保费缴纳和政府补贴等方面存在较大差异，因而导致不平等的发生，不同医保覆盖下患者群体经济压力和经济负担也有所区别。

总的来说，该省胃癌患者人均医疗费用（44762.22元）较高，比大连市胃癌患者人均住院费用（37896.21元）高6866.01元，占该省2017年人均GDP的61.44%，疾病经济负担较为沉重。

此外，住院费用构成比例不合理。

材料费占比20.53%，居第二位，远高于除药品费外的其他项目费用构成比，且呈逐年上升趋势；而体现医务人员技术价值的手术费占比逐年下降，2017年仅为4.99%。

关于住院费用的影响因素，按重要程度大小依次有:住院天数、是否手术、住院次数、药费占比、疾病转归和付费方式。

其中，住院天数是住院费用的关键影响因素，住院天数越多，住院费用越高。

有研究表明，建立和完善双向转诊机制、实施临床路径是合理减少住
院天数、控制住院费用的有效办法。

其次是手术与否，
相较于非手术患者，手术患者的平均医疗费用几乎是前者的两倍。

一是新技术、新项目的开展和辅助器械、先进耗材使用增加导致医疗费用相对高昂；二是临床医生出于对手术治疗的谨慎，所使用药物和检查项目大大多于非手术患者。

住院次数对住院费用也有重要影响。

随着住院次数增加，药费、材料费、检查费等各项收费明细增加，住院费用相应增高。

药费占比也是住院费用的一个重要影响因素。

本研究结果显示，该院2013—2017年药费占比的中位值为49%，且总体呈下降趋势，2016—2017年药费占比下降达7.04%。

说明该省在实行药品零加成后，医院药费占比的确有所下降,以药养医模式有一定转变；但同时，与以往研究结果不同，本研究发现，药费占比偏回归系数为负值，提示住院费用并未随着药费占比下降而下降，表明在进行临床用药评价时，片面强调药费占比，可能会使患者医疗费用上升，带来负面影响。

付费方式不同，住院费用的支出也有所不同。

相较于自费患者，享有社会基本医疗保险的胃癌患者人均住院费用较高，这与大多数研究一致。

究其原因，一方面医院可能偏向于为医保患者选择高价药品或治疗方案，另一方面患者出于“道德风险”，可能会过度利用医疗资源，导致住院费用增高。

此外，很多其他研究表明，有无并发症是住院费用的重要影响因素，而本研究通过单因素方差分析，得出二者之间并无显著差异，可能的原因是本研究中，无并发症患者住院天数和住院次数分别为24.17 d和3.30次，高于平均水准22.10 d和2.11次，拉高了住院费用，并对分析结果造成影响。

针对该省胃癌患者疾病经济负担较高的现状，应采取综合有效措施，如建立和完善双向转诊制、实施临床路径等，杜绝不必要的检查和用药，避免医疗卫生资源的浪费，通过科学合理缩短住院天数、减少住院次数，进一步完善医保制度，最大限度降低过快增长的住院费用。

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