某三级甲等医院恶性肿瘤患者住院费用影响因素的通径分析

目的探讨恶性肿瘤患者住院费用影响因素,为减轻恶性肿瘤患者的经济负担提供科学依据。方法运用回顾性分析方法,对某三级甲等医院2021年1月1日至2021年12月31日前5种恶性肿瘤患者住院费用影响因素进行通径分析。结果手术级别是影响恶性肿瘤患者住院费用的主要影响因素(直接效应0.50,间接效应0.21);住院天数对恶性肿瘤患者住院费用影响位居第2位(直接效应0.58);其后依次为支气管和肺恶性肿瘤(直接效应0.27,间接效应0.30)、食管恶性肿瘤(直接效应0.17,间接效应0.32)、胃恶性肿瘤(直接效应0.21,间接效应0.22)、乳房恶性肿瘤(直接效应0.15,间接效应0.28)、是否护理级别一级或特级(直接效应0.04,间接效应0.15)、是否转科(间接效应0.15)、是否危重(直接效应0.08)、年龄(直接效应-0.08)、药占比(直接效应-0.03,间接效应0.10)、是否医保(直接效应0.03)。结论影响恶性肿瘤患者住院费用的主要因素是手术级别和住院天数,应通过缩短平均住院日,加强围手术期管理等措施,减少恶性肿瘤患者的住院费用。

2017年泰安市某医院临床路径实施效果评价分析

目的探讨实施临床路径的管理实施效果,为医院管理提供参考依据。方法采用回顾性方法分析支气管肺炎、脑梗死、不稳定性心绞痛、老年性白内障和结节性甲状腺肿的临床路径组与非临床路径组住院患者平均住院日、住院总费用、护理费、药费、耗材费的差异。结果通过Mann-Whitney检验,临床路径组和非临床路径组住院总费用、护理费、药费、耗材费、住院患者平均住院日差异有统计学意义(P<0.05)。结论实施临床路径管理能规范诊疗服务行为,控制医疗费用,降低平均住院日。

应用因子分析法综合评价临床科室的医疗质量

目的 应用因子分析法对临床科室进行医疗质量综合评价.方法 采用回顾性分析方法 对临床10项指标进行因子分析.结果 10个指标通过旋转后的因子载荷矩阵得出4个因子,其中门诊人次、出院人次、实际占用总床日数、手术量、出科者平均住院日,主要反映科室工作负荷;药占比和病死率,反映科室患者负担和医疗质量;床位周转次数和床位使用率,反映科室工作效率;危重例数反映科室医疗安全.4个公共因子累计贡献率达81.70%.其中工作负荷因子贡献最大（31.52%）.结论 因子分析法能够客观、真实地反应临床科室的医疗质量,为医院医疗质量管理提供科学依据.

某院2018-2019年业务收入影响因素分析

目的通过因素分析找出对医院业务收入影响较大的因素,为领导决策提供详实、可靠的数据支持,从而提高医院的管理水平。方法运用指数因素分析法,分析某院2018—2019年业务收入的变动方向和影响程度。结果门诊业务收入主要是门诊人次的增加,住院业务收入主要是出院人数和住院日均费用共同作用的结果。门诊业务收入主要来源是药品收入和检查收入,住院业务收入主要来源是卫生材料收入和药品收入。结论通过因素分析,能找出某院业务收入的不足和短板,为医院发展指引正确方向。

某医院2013-2014年出院患者疾病构成分析

目的：了解某医院的疾病构成情况，以便能更好地为领导在医疗资源配置方面提供科学依据。方法采用回顾性的方法收集病案资料，利用Excel2010进行疾病构成分析，通过SPSS 19.0软件进行χ2检验。结果该医院前十位的疾病占全院出院患者的86.22%，该院疾病构成在年龄、性别、地区分布上的差异有统计学意义。结论该院在今后疾病防治工作中要有侧重点，在进行医疗资源的配置上要合理分配。

基于R语言ARIMA乘积季节模型预测医院手术量

目的基于R语言建立ARIMA乘积季节模型预测手术量,为医院管理者进行精细化管理和科学决策提供依据。方法使用R 4.1.3软件建立ARIMA乘积季节模型,用某医院2016年1月至2020年12月手术量进行ARIMA乘积季节模型建模,用2021年1月至12月手术量评价模型预测效能,外推预测2022年上半年的手术量。结果某院的手术量总体呈上升趋势,每年的2月是低谷期,7月、8月是手术量高峰期。建立ARIMA(1,1,1)(1,1,0)12模型,模型残差序列为白噪声,其MAPE是7.71%,说明模型预测效果良好,可以用于模型外推预测。结论ARIMA(1,1,1)(1,1,0)12模型预测医院手术量,预测效果良好,可为医院进行合理资源配置提供可靠依据。

基于分位数回归模型对康复医学科住院日影响因素分析

目的运用分位数回归模型分析康复医学科住院日的影响因素,为制定有效缩短住院日策略提供依据。方法采用回顾性方法选取2019年1月1日-2021年12月31日某三甲综合医院电子病历管理系统住院病案首页信息数据,共计1057例。对总体情况采用构成比、M(P25,P75)进行统计描述,利用SPSS进行单因素分析(Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验)进行指标预筛。运用R version 4.1.3构建分位数回归模型,参考既往研究进行住院日高(P90)、中(P50)、低(P10)影响因素水平分析。结果某院康复医学科>30天的患者占全科患者的34.53%,平均住院日比全院平均住院日长21.54天,超30天的病种主要是循环系统疾病、神经系统疾病、损伤、中毒和外因的某些其他后果的疾病,分别占科室出院患者的12.68%、10.60%、5.30%。单因素分析显示,不同性别、医保类型、入院途径、是否转科、是否一级或特级护理、是否手术、有无出院31日内再住院计划、诊断个数的患者住院日比较,差异有统计学意义,P<0.05;分位数回归模型显示,急诊患者、一级或特级护理患者在高分位数点上的影响强度高于低分位数点,手术患者、转科患者、有出院31日内再住院计划患者在低、中分位数点上对住院日有影响,诊断个数>10对住院日在3个分位点上有正影响,且诊断个数在中分位点上随诊断个数的增加对住院天数影响强度会越强,自费患者在低分位数点上对住院天数影响强度高于医保患者,性别则在3个分位点对住院日无统计学意义。结论各影响因素在不同分位点上对延长住院日存在不同程度的风险,急诊患者、一级或特级护理患者是住院日增长的主要危险因素。对急诊患者和一级或特级护理患者要早期康复介入,加强住院超30天病种管理,强化分级管理诊疗工作,建立奖惩制度。

某院2020年老年患者住院超30天Logistic回归分析

目的 通过分析老年患者住院超30天的影响因素,为医院决策者合理利用资源,缩短平均住院日提供科学依据。方法 通过电子病历系统提取2020年1月1日-2020年12月31日年龄大于等于60岁的老年患者住院病案首页信息,共计24205人次,将住院天数>30天作为超长住院日,对老年患者进行Logistic回归分析,找出其影响因素。结果 老年患者24205人次,其中,住院超30天410人次,男女比1.68:1;老年患者超30天的系统疾病排前三位是肿瘤(27.80%)、循环系统疾病(22.68%)、损伤、中毒和外因的某些其他后果(14.88%);多因素Logistic回归分析结果显示,影响老年患者超30天的危险因素依次是发生感染、一级/特级护理天数、发生转科、有手术、有其他疾病,而参保是保护因素(P<0.05)。结论重点病种、发生感染、一级/特级护理天数、发生转科、有手术、有其他疾病的老年患者住院时间长,医院应根据提出针对性的建议,有效缩短老年患者住院天数。

创建卫生城市背景下对医疗广告监管的新探索

2015年9月1日新广告法实施前,医疗广告的监管由工商、卫生、中医药管理部门执行,但由于法律法规不完善、法律效力较低等因素的影响,违法医疗广告泛滥,大量违法医疗广告严重危害了医疗市场竞争秩序及患者合法权益。本文对创建卫生城市背景下泰安市违法医疗广告监测数据的变化进行了分析。在创建卫生城市复审这一大背景下采取的一系列医疗广告监管措施(政府重视、严格划分责任、责任具体到人)使违法医疗广告数量大幅下降。探索医疗广告监管新方式,违法医疗广告可以被遏制甚至被消除。