1、中国病案2023 年第 24 卷第 4 期 632021,38(S2):38.12 王美霞,林芳,韩耀风,等.基于 Gamma 模型的不同支付方式女性乳腺癌患者住院费用分析J.中国卫生统计,2016,33(5):738-741.13 程斌,吴风琴,林振威.以乳腺癌为例探讨单病种付费方式对肿瘤专科医院住院费用的影响J.中国肿瘤,2021,30(1):54-57.14 王瑞,刘志连.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.新疆医科大学学报,2020,43(7):971-975.15 朱瑞凯,冯向先,杨辉,等.886 例乳腺癌病人住院费用影响因素分析J.中华疾病控制
2、杂志,2014,18(3):247-251.16 马竟波,曾伟,李小军.1389 例乳腺癌患者住院费用分析及影响因素研究J.中华全科医学,2017,15(8):1433-1435.(2022-04-12 收稿)基于数据挖掘的甲状腺癌住院费用影响因素分析 高梦婷 李建华 摘要 目的 分析甲状腺癌住院费用影响因素，为医院费用控制策略制订提供数据支撑。方法 选取中部地区某三甲医院 2020 年 1 月 1 日至 2021 年 9 月 30 日甲状腺癌并实施手术治疗的患者共 1747 例，使用多元线性回归分析确定住院费用影响因素，并通过决策树模型分析不同病例组合的费用情况。结果 甲状腺癌手术患者住院费
3、用中位数为 29 449.9 元，年龄、药占比、耗占比、手术费占比、住院天数、住院病区为住院费用的影响因素。决策树模型包括 7 个分支和 9 个终端节点，其中节点 4 的平均费用最高，病例组合为住院天数7 天，病区=1，耗占比30.15%。结论 基于数据挖掘进行住院费用分析，有助于制定更精准并具针对性的费用控制策略，更符合医院精细化管理和建设高质量医院的要求。关键词 甲状腺癌；住院费用；数据挖掘；决策树 Study on Influencing Factors of Thyroid Cancer Hospitalization Expenses Based on Data Mining Stu
4、dy on Influencing Factors of Thyroid Cancer Hospitalization Expenses Based on Data Mining Gao Mengting,Li Jianhua Abstract Abstract Objectives Objectives To analyze the influencing factors of hospitalization costs for thyroid cancer and provide data support for the formulation of hospitalization exp
5、enses control strategies.Methods Methods Patients who underwent surgical treatment for thyroid cancer from January 1st,2020 to September 31st,2021 in a Three A and Tertiary hospital in the central China were included in this study.Multiple linear regression analysis was used to determine the influen
6、cing factors of hospitalization costs,and Decision tree model were conducted to get the different case combinations.ResultsResults The average hospitalization costs of patients undergoing thyroid cancer surgery was 29 449.9 yuan.Age,proportion of medicine costs,proportion of consumables costs,propor
7、tion of surgical costs,hospitalization days,and hospitalization area were the influencing factors of hospitalization costs.The decision tree model includes 7 branches and 9 terminal nodes.Among them,node 4 with the case mix of hospitalization days more than 7,the first ward,and the proportion of con
8、sumables costs more than 30.15 had the highest average cost.Conclusions Conclusions The analysis of hospitalization expenses based on data mining was helpful to formulate more accurate and targeted expense control strategies,which was more in line with the requirements of the hospitals refined manag
9、ement and the construction of high-quality hospital.Key words Key words Thyroid cancer；Hospitalization expenses；Data mining；Decision tree model FirstFirst-authorauthors address s address Center of Information,Renmin Hospital of Wuhan University,Wuhan 430060,Hubei Province,China 1甲状腺癌是近年来全球范围内发病率增长最快
10、的恶性肿瘤1-2，流调结果显示 2005 年-2015 年间，我国甲状腺癌发病率年均增加 12.4%，死亡率年均增加 2.9%3。甲状腺癌不仅给患者造成身体、心理健康威胁，还会增加患者经济负担和国家医疗卫生系统负荷4-6。本研究主要关注甲状腺癌的直接治疗费用，通过分析甲状腺癌手术患者的住院费用，挖掘住院费用的影响因素，并应用决策树模型建立病例组合方案，从大量数据中探索高额住院费用病例组合的相关因素，为合理控制住院费用、促进医院高效管理提供数据支撑。1 资料与方法 1.1 资料来源 患者信息来源于中部地区某大型三甲医院住院病案首页数据库，选取 2020 年 1 月 1 武汉大学人民医院信息中心，
11、湖北省，武汉市，430060 日至 2021 年 9 月 30 日主要诊断为甲状腺癌并且实施手术治疗的病例，剔除住院天数超过 60 天的病例，最终纳入 1747 例。1.2 数据处理 分析指标包括三类：患者基本信息：性别、年龄、现住址、病区、住院天数；诊断信息：包括主要诊断、主要诊断治疗结果、其他诊断、病理诊断、主要手术、其他手术；费用信息：总费用、药费、耗材费、手术费。转科患者按照转科时间进行拆分，拆分指标有住院天数和费用，仅保留治疗甲状腺癌疾病的数据。手术费占比、药占比、耗占比不服从正态分布，采用中位数分别将其分为两组。1.3 统计分析 采用 R 软件进行数据分析。各组变量描述性分析采用频
12、数和构成比，两组之间差异性检验采用 Mann-Whitney U 检验，多于两组的差异中国病案2023 年第 24 卷第 4 期 64性检验采用 Kruskal Wallis 检验。将非参数检验有统计学意义的变量作为自变量，将次均费用作为因变量纳入多元线性回归方程。由于模型残差不符合正态性，对因变量进行对数转换，采用向前逐步回归法依据赤池信息准则选择最佳回归模型。运用方差膨胀因子(VIF)进行多重共线性检测，术前住院天数因与住院天数存在共线性被排除，最终模型各 变量vif 2。采用卡方自助互动检验法建立决策 树模型，分析不同病例组合的费用情况。2 结果 2.1 基本情况和单因素分析 纳入研究的
13、 1747 例甲状腺癌手术患者平均年龄为 44.711.33 岁，男性 389 例，女性 1358 例。研究对象住院费用中位数为 29 449.9 元。药品费、耗材费、手术费中位数分别为 4917.9 元、9278.4 元和 8185.9 元。非参数检验结果显示，年龄、病区、合并症与并发症、住院天数、术前占床日数、手术数、药占比、耗占比、手术费占比对住院费用的影响具有统计学意义 (P0.05)，见表 1。表 1 甲状腺癌住院患者基本情况 变量 项目 构成 P值 变量 项目 构成 P值 性别 男 389(22.3%)0.801 住院天数(天)7 943(54.0%)0.001 女 1358(77
14、.7%)712 762(43.6%)年龄(岁)30 192(11.0%)0.003 13 42(2.40%)3039 415(23.8%)术前占床日数(天)3 956(54.7%)0.001 4049 463(26.5%)36 709(40.6%)5059 522(29.9%)7 82(4.69%)60 155(8.87%)药占比%17.26%870(49.8%)0.001 患者来源 武汉市 1029(58.9%)0.105 17.26%877(50.2%)湖北省其他市 690(39.5%)耗占比%30.15%868(49.7%)0.001 其他省 28(1.60%)30.15%879(50.
15、3%)医保 无 191(10.9%)0.147 手术数(项)3 216(12.4%)0.001 有 1556(89.1%)4 372(21.3%)病区 一病区 622(35.6%)0.001 5 733(42.0%)二病区 586(33.5%)6 426(24.4%)三病区 539(30.9%)转归 治愈 946(54.1%)0.272 合并症与并发症(项)无 548(31.4%)0.001 好转 793(45.4%)1 475(27.2%)其他 8(0.46%)2 401(23.0%)病理类型 乳头状癌 1725(98.7%)0.194 3 323(18.5%)滤泡状腺癌 13(0.74%)
16、手术费占比%27.56 876(50.1%)0.001 髓样癌 7(0.40%)27.56 871(49.9%)未分化癌 2(0.11%)2.2 住院费用多元线性回归分析 将单因素分析有统计学意义的九个因素作为自变量，将住院费用取对数后作为因变量，构建多元线性回归模型，结果显示：年龄 30 岁39 岁、药占比17.26%、耗占比30.15%、手术费占比27.56%、住院天数 7天12 天、住院天数13 天的病例住院费用更高。与一病区相比，二病区、三病区住院费用更低。模型诊断结果F=49.95，P0.001，多元回归方程具有统计学意义，见表 2。表 2 甲状腺癌住院费用多元线性回归分析 变量 B 95%CI SE t值 P值 年龄(3039 岁)0.034 0.0080.060 0.013 2.630 0.009 年龄(4049 岁)0.002-0.0230.027 0.013 0.156 0.876 年龄(5059 岁)0.005-0.0190.030 0.013 0.405 0.685 年龄(60 岁)-0.002-0.0340.029 0.016-0.159 0.873 病区(二病