换一批基于广义线性模型和BP神经网络的临床手术类项目人力资源消耗相对值影响因素及预测模型
Predictive Models and Influencing Factors for the Work Relative Value Unit in Clinical Surgical Items Based on Generalized Linear Models and BP Neural Networks
摘要目的:探索我国临床手术类项目人力资源消耗相对值的影响因素权重及预测模型,为我国新增医疗服务项目相对点数设定提供依据.方法:以全国医疗服务项目技术规范(2023年版)为价值数据库,采用广义线性模型和BP神经网络(Backpropagation Neural Network,BPNN)方法开展影响因素分析及预测模型构建.结果:共纳入6 011个项目,涉及16个临床专科系统和麻醉,人力资源消耗相对值均数为41.9.广义线性模型预测平均误差为4%,线性相关系数为0.997,预测变量重要性排在前5位的分别为技术难度(0.45)、风险程度(0.30)、医生时间(0.08)、医生数量(0.06)及护士时间(0.03);BP神经网络模型的相关系数为0.996,平均误差为1.5%,预测变量重要性排序在前5位的分别为技术难度(0.20)、医生时间(0.20)、循环师时间(0.19)、风险程度(0.15)及医技时间(0.06).结论:两类预测模型均拟合程度高且有效,未来新增医疗服务项目可以基于现有价值要素生成人力资源消耗相对值,形成一体化的相对点数体系.
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关键词
临床手术类项目人力资源消耗相对值影响因素预测模型clinical surgical itemwork relative value unitinfluencing factorprediction model
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发布时间
2025-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
上海市科委软科学研究基金项目（SYXF012168069）
上海市科技创新行动计划自然科学基金项目（21ZR1458800）
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