新农合县外住院情况及其影响因素研究

发布时间：2020-06-23 02:54

【摘要】：目的:在新农合实施期间(2008年-2016年),越来越多的农村患者选择到县外就医,而县外住院现象尤其普遍,增加了新农合基金的运行风险。本研究旨在了解新农合实施期间的县外住院情况及其影响因素分析,为后续的医疗保险政策提供科学依据。方法:本研究数据来源于国家卫计委统计信息中心的各地卫生部门填报资料,最终收集了2008-2016年中国中西部地区215个县的新农合数据。应用Chimerge-χ~2方法对影响县外住院率的地区,农村人口数,农村人均纯收入,人均GDP,新农合人均筹资,县外住院补偿比,县内次均住院费用,县外次均住院费用,县域人口密度,人均基金支出和是否国家贫困县等可能相关因素进行离散化。先进行单因素分析来描述县外住院率相关变量的分布,再用逐步Logistic回归分析筛选贝叶斯网络节点变量,纳入Logistic分析结果中有统计学差异的变量以构建MMHC算法与先验知识相结合的贝叶斯网络模型,定量分析了县外住院率与其相关因素之间的相互关系和依存强度。结果:(1)在新农合实施过程中,我国中西部研究区域新农合住院结构不合理,住院病人、住院费用以及住院补偿资金逐年趋于流向县外。县外住院率以5.66%的年均增长率由2008年的12.37%增长至2016年的19.21%(中部地区高于西部地区),高等级县外住院率的边际概率高达81.7%,县外住院补偿总金额占基金总支出的比重以3.46%的增幅升高,给医保的资金稳定带来了较大的压力。(2)基于逐步Logistic回归结果,有地区、农村人口、农村人均纯收入、人均GDP、人均新农合人均筹资、县外住院补偿比、县内次均住院费用,县外次均住院费用等8个因素纳入贝叶斯网络模型。网络结构由9个节点和15个有向边组成,模型的准确度、AUC面积分别为88.06%、81.70%,所构建的贝叶斯网络模型具有良好的预测准确度、区分度。(3)根据本研究构建的贝叶斯网络模型显示,县外住院率与县外次均住院费用、农村人均纯收入、人均GDP和县外住院补偿比密切相关,地区、农村人口、新农合人均筹资和县内次均住院费用与县外住院率间接相关。基于住院费用因素(县内次均住院费用和县外次均住院费用)、经济因素(农村人均纯收入和人均GDP)、地区特征因素(地区和农村人口数)、和新农合政策因素(新农合人均筹资、县外住院补偿比)得到:如果某个县域的县内、县外次均住院费用都属于高等级,那么高等级县外住院率的的概率为95.7%;如果某个县域的农村人均纯收入和人均GDP都属于高等级,则高等级县外住院率的概率为91.1%;当某个县域的农村人口数少且属于中部地区时,高等级县外住院率的概率增加到93.0%;如果某个县域的人均筹资和县外住院补偿比都属于高等级,则高等级县外住院率的概率为88.8%。结论:县外住院率的增加给医保基金的运行带来负担,建议合理监管控制县外住院率的升高,在制定和调整后续政策时应该综合考虑影响县外住院率升高的因素。在加强农村基层医疗机构的服务能力建设、完善基层管理体制的同时,应当根据当地的经济与地区差异进行综合调控,继续健全分级诊疗制度的建设,提高县域内新农合的补偿比例,拉大不同等级医疗机构的报销补偿比例,完善转诊制度,合理引导调控农村病人就医及医保资金流动方向,促进农村医疗制度的长期可持续发展。
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R197.1;F842.684;F323.89
【图文】：

区域分布,样本,地理位置,分布图

华中科技大学硕士学位论文容和方法研究对象本研究的研究区域位于中国次发达的中部地区和欠发达的西部地区。综同县域的区域分布和经济发展水平因素，重点调查了中国中部地区的湖、山西、江西、安徽、内蒙，西部地区的贵州、广西、云南、新疆、四、陕西，总共 13 个省份的 215 个样本县作为研究对象。本研究样本县的图用 ArcGIS 10.2 软件绘制，具体分布如图 1 所示。

新农合县外住院情况及其影响因素研究

2008-2016年研究区域参合情况变化趋势

【参考文献】