基于RUG的蘭州市護理院住院費用預測模型的探索性研究
發(fā)布時間：2021-02-18 10:42
研究目的本研究通過調查蘭州市護理院患者住院費用的情況,分析影響護理院住院費用的因素,并參考國外RUG付費系統,建立護理院患者住院費用預測模型。為完善護理院現有的付費制度奠定理論基礎,同時也為醫(yī)療資源合理的利用與分配提供參考依據。研究方法本研究為橫斷面調查研究。采用便利抽樣法,于2019年4月至11月選取蘭州市兩家護理院357名患者作為研究對象。隨機抽取271名患者作為建立模型的數據,86名患者作為檢驗模型可行性與準確性的數據。采用問卷調查法,問卷內容包括患者的一般資料、日常生活活動能力（ADL）評分等級、簡易智能篩查量表（MMSE）以及費用情況。運用IBM SPSS Statistics 22.0軟件進行描述性統計、非參數檢驗、逐步多重線性回歸等分析;運用IBM SPSS Modeler 18.0進行決策樹卡方自動交互檢測（Chi-squared Auto-matic Interaction Detector,CHAID）分析建立預測模型。研究結果1.護理院患者住院費用單因素分析的結果顯示:年齡、婚姻狀況、留置尿管情況、傷口治療情況、急性癥狀情況、鼻飼情況、康復情況、認知能力（MMSE...
【文章來源】：蘭州大學甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】：66 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
決策樹基本結構圖
蘭州大學碩士學位論文基于RUG的蘭州市護理院住院費用預測模型的探索性研究2550。分割和合并的顯著性水平α=0.05。具體流程圖見圖3-1。圖3-1資源利用分組（RUG）費用預測模型建立流程圖3.4.2資源利用分組組合結果資源利用分組（RUG）費用預測模型分析的結果顯示，根據護理院患者住院費用影響因素的重要程度排序：日常生活活動能力（ADL）（重要因子數為0.48）、認知能力（MMSE）（重要因子數為0.28）、康復情況（重要因子數為0.14）、鼻飼情況（重要因子數為0.10）�？梢钥闯�，從上到下表示影響因子大小的排序，從左到右表示重要程度高低的排序，患者的日常生活活動能力（ADL）是影響護理院患者住院費用的最大因素，其次為認知能力（MMSE）、康復情況以及鼻飼情況變量的重要分布見圖3-2。圖3-2資源利用分組（RUG）費用預測模型預測變量的重要性分布結合決策樹呈現的影響因素重要性分布圖，最終將患者日常生活活動的能力（ADL）、認知的能力（MMSE）、康復情況、鼻飼情況納入分類的結點，構建決策樹分類模型，分類結果見圖3-3。資源利用分組（RUG）費用預測模型總共形成了10組分類，分別為ADL
蘭州大學碩士學位論文基于RUG的蘭州市護理院住院費用預測模型的探索性研究2550。分割和合并的顯著性水平α=0.05。具體流程圖見圖3-1。圖3-1資源利用分組（RUG）費用預測模型建立流程圖3.4.2資源利用分組組合結果資源利用分組（RUG）費用預測模型分析的結果顯示，根據護理院患者住院費用影響因素的重要程度排序：日常生活活動能力（ADL）（重要因子數為0.48）、認知能力（MMSE）（重要因子數為0.28）、康復情況（重要因子數為0.14）、鼻飼情況（重要因子數為0.10）�？梢钥闯�，從上到下表示影響因子大小的排序，從左到右表示重要程度高低的排序，患者的日常生活活動能力（ADL）是影響護理院患者住院費用的最大因素，其次為認知能力（MMSE）、康復情況以及鼻飼情況變量的重要分布見圖3-2。圖3-2資源利用分組（RUG）費用預測模型預測變量的重要性分布結合決策樹呈現的影響因素重要性分布圖，最終將患者日常生活活動的能力（ADL）、認知的能力（MMSE）、康復情況、鼻飼情況納入分類的結點，構建決策樹分類模型，分類結果見圖3-3。資源利用分組（RUG）費用預測模型總共形成了10組分類，分別為ADL
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于病案數據的胃癌患者住院費用構成及影響因素分析[J]. 蔣柳村,李佳瑾,崔歡歡,楊正兵,羅彩云,孫麟. 腫瘤預防與治療. 2019(11)
[2]基于結構方程模型的急性心肌梗死患者住院費用影響因素研究[J]. 黃秀芹,張傳猛,孔旭輝,周杰華,陳民,王進申. 西南軍醫(yī). 2019(06)
[3]康復護理的內容包括哪些？[J]. 李婉琳. 世界最新醫(yī)學信息文摘. 2019(92)
[4]DRGs付費對產科住院醫(yī)保患者總費用的影響[J]. 周偉麗,呂志丹,岳陽陽. 中國衛(wèi)生統計. 2019(05)
[5]老年COPD患者應用心肺康復護理對生存質量的提高效果研究[J]. 殷育. 中西醫(yī)結合心血管病電子雜志. 2019(29)
[6]運動康復護理對老年慢性心衰患者的影響評價[J]. 王小蕓. 中西醫(yī)結合心血管病電子雜志. 2019(29)
[7]縣域尺度的西北五省區(qū)人口分布地統計學分析[J]. 石佩珍,趙煜. 南寧師范大學學報(自然科學版). 2019(03)
[8]供給側結構性改革背景下我國醫(yī)養(yǎng)結合養(yǎng)老模式的發(fā)展及對策研究[J]. 時瑞華. 現代營銷(經營版). 2019(10)
[9]新時代西部地區(qū)經濟新動能培育:框架、現狀、評價與路徑[J]. 李夢欣,任保平. 西部論壇. 2019(06)
[10]Kruskal-Wallis檢驗原理介紹及其應用[J]. 蒲虎. 興義民族師范學院學報. 2019(04)
本文編號：3039448
【文章來源】：蘭州大學甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】：66 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
決策樹基本結構圖
蘭州大學碩士學位論文基于RUG的蘭州市護理院住院費用預測模型的探索性研究2550。分割和合并的顯著性水平α=0.05。具體流程圖見圖3-1。圖3-1資源利用分組（RUG）費用預測模型建立流程圖3.4.2資源利用分組組合結果資源利用分組（RUG）費用預測模型分析的結果顯示，根據護理院患者住院費用影響因素的重要程度排序：日常生活活動能力（ADL）（重要因子數為0.48）、認知能力（MMSE）（重要因子數為0.28）、康復情況（重要因子數為0.14）、鼻飼情況（重要因子數為0.10）�？梢钥闯�，從上到下表示影響因子大小的排序，從左到右表示重要程度高低的排序，患者的日常生活活動能力（ADL）是影響護理院患者住院費用的最大因素，其次為認知能力（MMSE）、康復情況以及鼻飼情況變量的重要分布見圖3-2。圖3-2資源利用分組（RUG）費用預測模型預測變量的重要性分布結合決策樹呈現的影響因素重要性分布圖，最終將患者日常生活活動的能力（ADL）、認知的能力（MMSE）、康復情況、鼻飼情況納入分類的結點，構建決策樹分類模型，分類結果見圖3-3。資源利用分組（RUG）費用預測模型總共形成了10組分類，分別為ADL
蘭州大學碩士學位論文基于RUG的蘭州市護理院住院費用預測模型的探索性研究2550。分割和合并的顯著性水平α=0.05。具體流程圖見圖3-1。圖3-1資源利用分組（RUG）費用預測模型建立流程圖3.4.2資源利用分組組合結果資源利用分組（RUG）費用預測模型分析的結果顯示，根據護理院患者住院費用影響因素的重要程度排序：日常生活活動能力（ADL）（重要因子數為0.48）、認知能力（MMSE）（重要因子數為0.28）、康復情況（重要因子數為0.14）、鼻飼情況（重要因子數為0.10）�？梢钥闯�，從上到下表示影響因子大小的排序，從左到右表示重要程度高低的排序，患者的日常生活活動能力（ADL）是影響護理院患者住院費用的最大因素，其次為認知能力（MMSE）、康復情況以及鼻飼情況變量的重要分布見圖3-2。圖3-2資源利用分組（RUG）費用預測模型預測變量的重要性分布結合決策樹呈現的影響因素重要性分布圖，最終將患者日常生活活動的能力（ADL）、認知的能力（MMSE）、康復情況、鼻飼情況納入分類的結點，構建決策樹分類模型，分類結果見圖3-3。資源利用分組（RUG）費用預測模型總共形成了10組分類，分別為ADL
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于病案數據的胃癌患者住院費用構成及影響因素分析[J]. 蔣柳村,李佳瑾,崔歡歡,楊正兵,羅彩云,孫麟. 腫瘤預防與治療. 2019(11)
[2]基于結構方程模型的急性心肌梗死患者住院費用影響因素研究[J]. 黃秀芹,張傳猛,孔旭輝,周杰華,陳民,王進申. 西南軍醫(yī). 2019(06)
[3]康復護理的內容包括哪些？[J]. 李婉琳. 世界最新醫(yī)學信息文摘. 2019(92)
[4]DRGs付費對產科住院醫(yī)保患者總費用的影響[J]. 周偉麗,呂志丹,岳陽陽. 中國衛(wèi)生統計. 2019(05)
[5]老年COPD患者應用心肺康復護理對生存質量的提高效果研究[J]. 殷育. 中西醫(yī)結合心血管病電子雜志. 2019(29)
[6]運動康復護理對老年慢性心衰患者的影響評價[J]. 王小蕓. 中西醫(yī)結合心血管病電子雜志. 2019(29)
[7]縣域尺度的西北五省區(qū)人口分布地統計學分析[J]. 石佩珍,趙煜. 南寧師范大學學報(自然科學版). 2019(03)
[8]供給側結構性改革背景下我國醫(yī)養(yǎng)結合養(yǎng)老模式的發(fā)展及對策研究[J]. 時瑞華. 現代營銷(經營版). 2019(10)
[9]新時代西部地區(qū)經濟新動能培育:框架、現狀、評價與路徑[J]. 李夢欣,任保平. 西部論壇. 2019(06)
[10]Kruskal-Wallis檢驗原理介紹及其應用[J]. 蒲虎. 興義民族師范學院學報. 2019(04)
本文編號：3039448
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