换一批基于决策树模型脑内出血患者DRGs分组分析
DRGs Grouping Analysis of Patients with Intracerebral Hemorrhage Based on Decision tree Model
摘要目的 通过研究脑内出血患者的DRGs病例组合分组及支付标准,为本地区相关部门优化该病种住院费用分组及医院合理控制住院费用提供参考依据.方法 收集某三甲综合医院2022年1月1日—2024年5月31日脑内出血患者(ICD-10编码I61)住院病案首页信息共计1004例.利用单因素分析和多元线性逐步回归方法,筛选出住院费用分类节点变量,运用决策树(CHAID)算法建立脑内出血患者DRGs病例组合模型.结果 脑内出血患者住院费用范围4398.59～213 091.06元,平均值为39 624.35,中位数为22 823.01元,四分位数间距为43 073.20元.以是否使用呼吸机治疗、住院天数、是否转科、是否合并肺炎、是否气管切开、是否手术为分类节点,最终产生8个病例组合,各组内CV值均小于1,组内同质性较好,不同组内费用差异有统计学意义,组间异质性较好.其中DRGs3组(未使用呼吸机,住院天数≤14天、发生转科)超额患者占比最多,DRGs2组(未使用呼吸机、住院天数＞14天、未发生转科)超额费用占比最高,应重点监控.结论 利用CHAID决策树模型构建的脑内出血患者住院费用分组合理,该分组方案可为本地区相关部门优化分组方案及医院控制住院费用、优化资源配置提供一定参考.
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关键词
脑内出血病例组合住院费用CHAID算法Intracerebral hemorrhageCase combinationHospitalization expensesCHAID algorithm
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1672-2566.2025.03.015
发布时间
2025-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
泰安市科技发展计划（2023NS467）
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