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基于诊断相关组(DRGs)模式的医疗费用支付方式研究

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第1章 绪 论

1.1国内外研究现状

1.2研究目的及意义

第2章 研究对象与方法

2.1资料来源及预处理

2.2研究内容

2.3研究方法与分析模型

2.4统计软件

2.5质量控制

第3章 结果

3.1患者信息描述

3.2脑出血患者住院费用影响因素

3.3构建诊断相关组模型

第4章 讨论

4.1脑出血患者住院费用构成情况

4.2住院费用的影响因素分析

4.3关于诊断相关组模型(方式)的讨论

4.4诊断相关组付费方式讨论

第5章 结论

5.1研究结论

5.2结论可靠性

5.3研究特色

参考文献

作者攻读学位期间的科研成果

综述:诊断相关组(DRGs)研究进展

致谢

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摘要

目的
  以衡阳市某三级甲等医疗机构的脑出血患者为例,尝试寻找适合脑出血患者住院费用及相关因素的诊断相关组模型,将住院患者的疾病以诊断为基础,参考是否手术、住院天数等因素分为若干诊断相关组,分别核定各组的费用统计量,实现医疗资源消耗的科学量化,为政府制定医疗保险支付方式的相关政策提供有价值的参考。
  方法
  本文采用定性与定量相结合的方法,通过文献研究与统计分析,应用office2010软件和SPSS20.0软件处理相应数据,建立病例数据库,采用描述性分析法对资料的一般情况进行描述性分析,分析住院费用中不同项目费用的构成情况;采BP神经网络模型分析患者住院费用的影响因素,分析患者人口特征、临床特征、医疗消耗等因素对患者住院费用的影响;并在此基础上,利用决策树模型进行诊断相关组及患者住院费用标准区间的制定。
  结果
  统计分析结果表明住院费构成比例中,药品费所占比例偏高,为40.29%,体现医务人员专业技术水平的医疗服务项目收费相对较低;对住院费用产生影响的因素中影响程度最大的是住院天数(0.338)、是否手术(0.222)、年龄(0.120)、付费类型(0.115),出院方式(0.093)、科室(0.093)和性别(0.015)对总住院费用的影响程度最低;利用决策树方法将442份合格病案分成5个诊断相关组,确定了各组住院费用标准和费用上线。
  结论
  本研究表明,运用神经网络模型分析发现:是否手术、住院天数等因素是建立脑出血患者医疗费用诊断相关组的重要因素;运用决策树模型对是否手术、住院天数按优先级别和重要性进行分组,最终形成5个诊断相关组。

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