跨省异地结算政策对患者就医选择及费用负担的影响——基于北京某肿瘤医院的实证分析
发布时间:2021-04-01 08:53
目的:分析跨省异地结算政策对北京大学肿瘤医院住院患者的服务量影响,研究政策对外地患者产生的费用负担差异,评估政策效果,为政策完善提供实证证据。方法:回顾性资料分析,以2017年3月为政策干预起始月,利用间断时间序列回归分析2016年1月—2018年3月间异地政策对住院服务量的变动影响;利用倾向性评分匹配性别、年龄、科室属性、诊断个数及其诊断类别等指标后,评估异地政策对外地患者费用负担的差异影响。结果:改革前后外地人群占比变动了1.70%,但改革的即刻变化和趋势变化的统计学差异都没有显著性,改革当月外地人群出院量当即上涨378.22人次(P>0.1),改革后趋势为每月上涨28.08人次(P>0.1);异地结算之后,实时报销的外地患者比手工报销患者的住院次均费用平均上涨了402.70~726.81元(P>0.1),药占比高出6.47%(P<0.01)。结论:异地结算政策没有显著刺激肿瘤人群跨区域就医和增加患者的直接医疗负担,就医地目录政策可能会使得更多的患者流向宽目录省市。
【文章来源】:中国卫生政策研究. 2020,13(01)北大核心CSCD
【文章页数】:8 页
【部分图文】:
各变量匹配前后的密度分布平衡图
考虑到直接对比两类外地人群可能存在不可比的情况,首先对病例样本进行统计学检验。结果见表2,可知实时结算组和手工报销组在性别和诊断数量上同质性尚好、没有显著的统计学差异(P>0.1)。但在其他维度,比如年龄、主诊断分类和科室属性方面的均质性较差、具有明显的统计学差异(P<0.01)。表2 两组外地结算人群的均质性检验 基线变量 异地实时结算组 手工结算组 统计量 p值 性别, n(%) 1.92 0.166 男 2 824(11.35%) 22 061(88.65%) 女 2 245(10.94%) 18 281(89.06%) 年龄/岁, X ˉ ±S 56.11±11.65 54.60±12.05 -8.42 0.000* 诊断数量/个, X ˉ ±S 4.22±2.83 4.15±2.69 -1.61 0.108 诊断类别, n(%) 47.63 0.000* 维持治疗组 4 030(10.77%) 33 396(89.23%) 抗肿瘤治疗组 880(13.66%) 5 561(86.34%) 其他治疗组 159(10.30) 1 385(89.70) 科室属性, n(%) 36.45 0.000* 手术科室 1 555(12.62%) 10 762(87.38%) 非手术科室 3 514(10.62%) 29 580(89.38%) 注:性别、诊断类别和科室属性用的卡方检验统计量;年龄和诊断数量用的是t检验统计量;*P<0.01。
【参考文献】:
期刊论文
[1]北京医院实行异地就医结算实践总结及问题分析[J]. 杨茜,韩翠娟,王洁. 中国卫生经济. 2019(10)
[2]跨省异地就医联网结算对医保管理工作的挑战[J]. 付晓萌. 中国城乡企业卫生. 2019(08)
[3]医保异地即时结算会否推高异地三级医院就医人次?——基于广东省肇庆市A区的分析[J]. 钟玉英,梁婷. 中国卫生政策研究. 2019(06)
[4]间断时间序列模型及其在卫生政策干预效果评价中的应用[J]. 朱星月,林腾飞,米源,胡明. 中国药事. 2018(11)
[5]异地看病,医保结算分分钟[J]. 王君平,贺勇,王云娜. 人才资源开发. 2018(17)
[6]跨省异地就医住院费用直接结算进展评价及绩效分析[J]. 周萍,黄华波. 中国医疗保险. 2018(07)
[7]北京市医药分开综合改革对肿瘤专科医院的影响——基于北京某肿瘤医院医保数据的实证分析[J]. 冷家骅,刘忆,陈治水,郭军. 中国卫生政策研究. 2017(12)
[8]基本医疗保险异地就医政策设计探讨:基于全国21省份政策的比较[J]. 陈婷,白雪,方鹏骞. 中国卫生经济. 2017(12)
[9]探究跨省就医联网结算的四个特性[J]. 黄华波. 中国医疗保险. 2017(12)
[10]打赢全国联网结算百日攻坚战[J]. 黄华波. 中国社会保障. 2017(07)
本文编号:3113054
【文章来源】:中国卫生政策研究. 2020,13(01)北大核心CSCD
【文章页数】:8 页
【部分图文】:
各变量匹配前后的密度分布平衡图
考虑到直接对比两类外地人群可能存在不可比的情况,首先对病例样本进行统计学检验。结果见表2,可知实时结算组和手工报销组在性别和诊断数量上同质性尚好、没有显著的统计学差异(P>0.1)。但在其他维度,比如年龄、主诊断分类和科室属性方面的均质性较差、具有明显的统计学差异(P<0.01)。表2 两组外地结算人群的均质性检验 基线变量 异地实时结算组 手工结算组 统计量 p值 性别, n(%) 1.92 0.166 男 2 824(11.35%) 22 061(88.65%) 女 2 245(10.94%) 18 281(89.06%) 年龄/岁, X ˉ ±S 56.11±11.65 54.60±12.05 -8.42 0.000* 诊断数量/个, X ˉ ±S 4.22±2.83 4.15±2.69 -1.61 0.108 诊断类别, n(%) 47.63 0.000* 维持治疗组 4 030(10.77%) 33 396(89.23%) 抗肿瘤治疗组 880(13.66%) 5 561(86.34%) 其他治疗组 159(10.30) 1 385(89.70) 科室属性, n(%) 36.45 0.000* 手术科室 1 555(12.62%) 10 762(87.38%) 非手术科室 3 514(10.62%) 29 580(89.38%) 注:性别、诊断类别和科室属性用的卡方检验统计量;年龄和诊断数量用的是t检验统计量;*P<0.01。
【参考文献】:
期刊论文
[1]北京医院实行异地就医结算实践总结及问题分析[J]. 杨茜,韩翠娟,王洁. 中国卫生经济. 2019(10)
[2]跨省异地就医联网结算对医保管理工作的挑战[J]. 付晓萌. 中国城乡企业卫生. 2019(08)
[3]医保异地即时结算会否推高异地三级医院就医人次?——基于广东省肇庆市A区的分析[J]. 钟玉英,梁婷. 中国卫生政策研究. 2019(06)
[4]间断时间序列模型及其在卫生政策干预效果评价中的应用[J]. 朱星月,林腾飞,米源,胡明. 中国药事. 2018(11)
[5]异地看病,医保结算分分钟[J]. 王君平,贺勇,王云娜. 人才资源开发. 2018(17)
[6]跨省异地就医住院费用直接结算进展评价及绩效分析[J]. 周萍,黄华波. 中国医疗保险. 2018(07)
[7]北京市医药分开综合改革对肿瘤专科医院的影响——基于北京某肿瘤医院医保数据的实证分析[J]. 冷家骅,刘忆,陈治水,郭军. 中国卫生政策研究. 2017(12)
[8]基本医疗保险异地就医政策设计探讨:基于全国21省份政策的比较[J]. 陈婷,白雪,方鹏骞. 中国卫生经济. 2017(12)
[9]探究跨省就医联网结算的四个特性[J]. 黄华波. 中国医疗保险. 2017(12)
[10]打赢全国联网结算百日攻坚战[J]. 黄华波. 中国社会保障. 2017(07)
本文编号:3113054
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