基于分位数回归与决策树模型的跌倒患者住院费用影响因素分析

• 作者: 苏飞月 符美玲 谭慭莘 肖明朝 赵庆华
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 跌倒 住院费用 多元逐步回归分析 分位数回归模型 卡方自交互侦测决策树
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 67-72
• 页数: 6页
• 分类号: R472|F224.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3674.2021.01.018

摘要

目的 应用以多元逐步回归为代表的传统回归分析方法与分位数回归模型分别探究住院费用的影响因素,通过卡方自交互侦测决策树(chi-squared automatic interaction detector,CHAID)建立费用分组模型.为科学分析住院费用、制定针对性的控费措施及体系完善提供参考依据.方法 采用回顾性研究法,收集重庆市两所三级甲等综合医院2016-2019年因跌倒住院的6627例患者基本信息及费用情况,对基本信息进行描述性分析,在单因素分析基础上,分别采用多元逐步回归分析和分位数回归模型筛选纳入决策树的分类节点变量,并比较两者的分析结果.根据比较结果最终选择将分位数回归结果中有影响作用的变量纳入CHAID决策树模型建立住院费用分组模型.结果 单因素分析结果显示,跌倒患者住院费用的影响因素有付费方式、职业、婚姻、年龄、住院日、受伤部位、受伤类型、手术次数及手术类型;经分位数回归分析得的住院费用影响因素包含了多元逐步回归分析结果中的影响因素,显示付费方式、婚姻、年龄、住院日、受伤部位、手术次数、受伤类型和手术类型在住院费用的不同分位数点产生影响(P<0.05).在分位数回归模型结合CHAID决策树模型建立的费用分组模型中,手术次数、住院日、手术类型、受伤部位和受伤类型为最主要的影响因素,每种组合的费用差异明显.结论 相较于传统回归分析方法,选择分位数回归模型探究住院费用影响因素更稳健全面.在分位数回归模型基础上,结合CHAID决策树模型组构建的住院费用分组模型较为合理,能清楚反应影响住院费用的重点因素,为医院完善控费制度,制定医保费用支付标准提供参考依据.