DRG付费与多学科协作对 ICU 抗菌药物使用强度的影响
Impact of diagnosis-related group and multidisciplinary team management on antimicrobial usage density in intensive care unit:a study on time-series model based on CMI calibration
摘要目的 探讨疾病诊断相关分组(DRG)付费改革与多学科协作管理对重症监护病房(ICU)抗菌药物使用强度(AUD)的动态影响,构建经病例组合指数(CMI)校正的间断时间序列预测模型,突破传统横断面研究的静态局限.方法 采用双重间断时间序列(DITS)结合自回归积分滑动平均模型(ARIMA),分析某三级医院ICU 2021年1月—2024年12月的数据,以2022年10月DRG实施、2023年8月多学科协作管理为干预节点.通过CMI线性回归构建残差校正序列,以控制病例复杂度混杂,并评估模型效能与预测能力.结果 DRG实施后,AUD呈现下降趋势(β1=-1.70);多学科协作管理实施后,趋势转为上升(γ1=3.38),但此变化无统计学差异.经CMI线性回归残差法校正病例复杂度混杂后,多学科协作管理对用药趋势表现出显著的正向影响.基于校正后序列构建的ARIMA预测效能稳健.结论 基于CMI残差校正的时间序列模型,能有效控制混杂并解析政策干预的动态异质性.本研究构建的"混杂控制-动态预测"整合框架,为抗菌药物的精细化管理提供了数据驱动的决策支持工具.
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