基于成分数据GM（1,1）模型的重庆市医改后医疗费用结构变化趋势研究

发布时间：2020-07-06 12:15

【摘要】：目的:探讨2017年重庆市医改实施后医疗总费用及各医疗项目次均费用变化情况,评价成分数据GM(1,1)模型对医疗费用结构数据的适用性与合理性,并利用模型预测值与真实医改后医疗费用构成进行对比,以综合评价医改效果。方法:以重庆市医改实施时间(2017年9月9日)为节点,收集重庆市医改前一年及医改后半年的某三甲医院全院住院病例的医疗费用数据。为排除季节性病种不同对医疗费用的影响,比较同季节六个月的医改前后次均费用。并将医改前一年医疗费用构成数据进行成分数据等距对数转换后,建立成分GM(1,1)模型与成分残差GM(1,1)模型,采用残差检验法对模型精度进行评价。利用模型预测了如未发生医改的四个月医疗费用构成情况,与真实医改后医疗费用构成进行对比。最终结合次均费用与费用构成趋势情况评价医改效果。结果:医改后住院次均总费用较医改前有所增加,幅度为5.29%。次均药费与次均放射检查费医改后较医改前均有明显下降,降幅分别为7.62%和7.79%。而次均床位费,次均手术费和次均护理费用改革后较改革前均呈现出上升态势。原始构成比数据建立的成分数据GM(1,1)模型与成分数据残差GM(1,1)模型精度均达到86%以上。且最终还原后构成比数据预测值与真实费用构成比较,平均相对残差基本不超过5%,预测精度高。外推预测结果与真实医改费用构成情况比较后发现,由于医改政策的实施,药费、检查类费用占比明显降低;床位费占比有所升高;治疗类费用有逐渐上升趋势,且占比将超过未已改的情况;材料费也比未医改情况占比更高,且高出3%左右。结论:成分数据GM(1,1)模型及残差GM(1,1)模型对医疗费用结构的时序预测是合理、适用的,可进行外推预测。住院患者用药负担及大型设备检查负担有较大改善,医护人员劳动价值的体现有所提高,而材料费的控制应该成为医改降低医疗费用的关注点,避免出现医疗费用向材料费转移的现象。
【学位授予单位】：重庆医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F842.684;F224;R197.1

【参考文献】

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1 杜建民;苏建清;李顺平;王宇;;重庆市公立医院改革的实践与思考[J];中华医院管理杂志;2012年12期

2 吕娟;刘聪聪;;基于灰色成分数据的黑龙江省产业结构演进对节能减排贡献能力的分析[J];经济论坛;2012年05期

3 杨婷;王玉贵;杨丹;袁瑞良;方教梅;朱洁;;基于灰色成分数据模型的医疗费用结构变动趋势预测研究[J];中国卫生统计;2011年01期

4 张宇;徐恒秋;赵晨晨;;安徽省医改试点地区药品零差率销售的调查及探讨[J];中国卫生经济;2010年08期

5 王惠文;张志慧;Tenenhaus M;;成分数据的多元回归建模方法研究[J];管理科学学报;2006年04期

6 张忠诚;;一类基于偏最小二乘回归分析的成分数据预测模型[J];华中师范大学学报(自然科学版);2006年02期

7 王惠文,黄薇;成分数据的线性回归模型[J];系统工程;2003年02期

8 王惠文,刘强;成分数据预测模型及其在中国产业结构趋势分析中的应用[J];中外管理导报;2002年05期

9 宁自军,隗斌贤;成分数据的预测方法与应用[J];统计与决策;2001年06期

10 王义闹,刘光珍,刘开第;GM(1,1)的一种逐步优化直接建模方法[J];系统工程理论与实践;2000年09期

本文编号：2743619