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目的:通过基于多重线性回归分析和BP神经网络模型的分析方法,对比两模型性能,探讨脑卒中患者住院费用的影响因素.方法:资料来源于广西某医院2021年出院主要诊断为脑卒中的病例,比较两种模型的预测结果,再利用R、R2、调整R2、标准误差评价其优劣,并对住院费用的影响因素进行分析.结果:多重线性回归分析的调整R2和标准误差分别是0.403、290.90,影响程度从大到小依次为是否有手术、住院天数、入院时情况、卒中类型和医疗付费方式.BP神经网络模型的调整R2和标准误差分别是0.612、224.76;前五位影响因素为是否有手术、住院天数、卒中类型、入院时情况和入院途径.结论:BP神经网络模型的预测性能优于多重线性回归分析,是否有手术操作、住院天数、卒中类型和入院时情况是共同的影响因素,可通过开通脑卒中救治绿色通道,形成多学科联合救治新模式,加强宣传教育和三级预防来达到控费目的.

作者:王妍珂;林锐维

来源:江苏卫生事业管理 2023 年 34卷 6期

知识库介绍

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作者:
王妍珂;林锐维
来源:
江苏卫生事业管理 2023 年 34卷 6期
标签:
多重线性回归分析 BP神经网络模型 脑卒中 住院费用 影响因素
目的:通过基于多重线性回归分析和BP神经网络模型的分析方法,对比两模型性能,探讨脑卒中患者住院费用的影响因素.方法:资料来源于广西某医院2021年出院主要诊断为脑卒中的病例,比较两种模型的预测结果,再利用R、R2、调整R2、标准误差评价其优劣,并对住院费用的影响因素进行分析.结果:多重线性回归分析的调整R2和标准误差分别是0.403、290.90,影响程度从大到小依次为是否有手术、住院天数、入院时情况、卒中类型和医疗付费方式.BP神经网络模型的调整R2和标准误差分别是0.612、224.76;前五位影响因素为是否有手术、住院天数、卒中类型、入院时情况和入院途径.结论:BP神经网络模型的预测性能优于多重线性回归分析,是否有手术操作、住院天数、卒中类型和入院时情况是共同的影响因素,可通过开通脑卒中救治绿色通道,形成多学科联合救治新模式,加强宣传教育和三级预防来达到控费目的.