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目的:通过对实施DRG付费后四川省攀枝花市某三甲医院医保患者住院费用的主要影响因素进行分析,为医院合理控制住院费用增长、降低亏损风险,以及医保部门制定DRG付费标准提供决策依据.方法:研究对象为该院2021年纳入DRG付费的全部医保住院患者,收集其病案首页信息,采用BP神经网络建模,并与多元线性回归结果对比,分析医保患者住院费用的影响因素.结果:BP神经网络模型和多元线性回归模型均能较好地拟合数据.模型结果显示,住院天数、转科、输血和手术是影响DRG付费下医保患者住院费用的主要因素.结论:BP神经网络模型应用于住院费用影响因素的研究取得较好效果,具有很好的现实意义.针对住院费用的主要影响因素,医院应采取措施合理控费,降低DRG付费下可能出现的亏损风险,医保部门应适当考虑将影响因素纳入DRG进行细分组,使DRG付费更加科学合理.

作者:吴学智;黄先彤

来源:中国医疗保险 2023 年 7期

知识库介绍

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作者:
吴学智;黄先彤
来源:
中国医疗保险 2023 年 7期
标签:
DRG付费 BP神经网络 多元线性回归 住院费用 DRG payment BP neural network multiple linear regression model hospitalization costs
目的:通过对实施DRG付费后四川省攀枝花市某三甲医院医保患者住院费用的主要影响因素进行分析,为医院合理控制住院费用增长、降低亏损风险,以及医保部门制定DRG付费标准提供决策依据.方法:研究对象为该院2021年纳入DRG付费的全部医保住院患者,收集其病案首页信息,采用BP神经网络建模,并与多元线性回归结果对比,分析医保患者住院费用的影响因素.结果:BP神经网络模型和多元线性回归模型均能较好地拟合数据.模型结果显示,住院天数、转科、输血和手术是影响DRG付费下医保患者住院费用的主要因素.结论:BP神经网络模型应用于住院费用影响因素的研究取得较好效果,具有很好的现实意义.针对住院费用的主要影响因素,医院应采取措施合理控费,降低DRG付费下可能出现的亏损风险,医保部门应适当考虑将影响因素纳入DRG进行细分组,使DRG付费更加科学合理.