目的建立县级公立医院的病例组合模型,为县级公立医院利用病例组合进行医院服务产出指标调整提供工具。方法应用决策树分类与回归树(classification and regression trees,CART)算法,以住院费用为轴心变量和住院费用影响因素为节点变量...目的建立县级公立医院的病例组合模型,为县级公立医院利用病例组合进行医院服务产出指标调整提供工具。方法应用决策树分类与回归树(classification and regression trees,CART)算法,以住院费用为轴心变量和住院费用影响因素为节点变量,建立病例组合模型,并以方差减少量(reduction in variance,RIV)、变异系数(coefficientof variation,CV)和受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)进行模型检验。结果建立433个组合。RIV值10.00%,CV平均值0.88,ROC曲线下面积基本都大于0.70,说明病例组合模型较为合理,组间差异稍弱于以往。结论可通过纳入更多住院费用影响因素和规范临床诊疗行为进一步改善病例组合。经病例组合指数调整后的医疗服务产出指标更具有可比性。展开更多
文摘目的建立县级公立医院的病例组合模型,为县级公立医院利用病例组合进行医院服务产出指标调整提供工具。方法应用决策树分类与回归树(classification and regression trees,CART)算法,以住院费用为轴心变量和住院费用影响因素为节点变量,建立病例组合模型,并以方差减少量(reduction in variance,RIV)、变异系数(coefficientof variation,CV)和受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)进行模型检验。结果建立433个组合。RIV值10.00%,CV平均值0.88,ROC曲线下面积基本都大于0.70,说明病例组合模型较为合理,组间差异稍弱于以往。结论可通过纳入更多住院费用影响因素和规范临床诊疗行为进一步改善病例组合。经病例组合指数调整后的医疗服务产出指标更具有可比性。