新冠背景下呼吸系统疾病诊断相关分组方案的探索和优化
目的 探索呼吸系统疾病住院费用的影响因素和DRG分组的优化方案，为新疆地区的医保支付改革工作提供数据支持。方法 样本数据来源于新疆伊犁哈萨克自治州三甲综合医院2020年1月—2022年12月期间收治的9 532例呼吸系统疾病的患者住院病案首页信息，采用单因素分析和多元线性回归模型分析住院费用的影响因素。采用E-CHAID算法进行病例组合分析，构建呼吸系统疾病的DRG细分组方案。结果 合并症/并发症的伴随情况、住院天数、治疗方式、是否合并新冠影响呼吸系统疾病DRG组的构建，共形成7个病例组合方案，组间差异具有统计学意义（P...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | 现代医院 2023-07, Vol.23 (7), p.1102-1105 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| container_end_page | 1105 |
|---|---|
| container_issue | 7 |
| container_start_page | 1102 |
| container_title | 现代医院 |
| container_volume | 23 |
| creator | 初斯军 颛孙宗磊 常飞飞 张进 贾燕青 王龚奋飞 |
| description | 目的 探索呼吸系统疾病住院费用的影响因素和DRG分组的优化方案，为新疆地区的医保支付改革工作提供数据支持。方法 样本数据来源于新疆伊犁哈萨克自治州三甲综合医院2020年1月—2022年12月期间收治的9 532例呼吸系统疾病的患者住院病案首页信息，采用单因素分析和多元线性回归模型分析住院费用的影响因素。采用E-CHAID算法进行病例组合分析，构建呼吸系统疾病的DRG细分组方案。结果 合并症/并发症的伴随情况、住院天数、治疗方式、是否合并新冠影响呼吸系统疾病DRG组的构建，共形成7个病例组合方案，组间差异具有统计学意义（P |
| doi_str_mv | 10.3969/j.issn.1671-332X.2023.07.032 |
| format | Article |
| fullrecord | <record><control><sourceid>cass_wanfa</sourceid><recordid>TN_cdi_wanfang_journals_xdyy202307032</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><cass_id>XDYY2023007032</cass_id><wanfj_id>xdyy202307032</wanfj_id><sourcerecordid>XDYY2023007032</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-LOGICAL-c542-54e64abb4449a99f86b1c4a29e12242f42304ac02a7bc8581f53d65a3779c6a83</originalsourceid><addsrcrecordid>eNo9jz1Lw0AAhm9QsNT-BhcdEy93l7vcKPUTCy4d2ilc0kRaJIKHaGfbUmwRdYhfg9pdKtShkuKv6eX6M4xWnF54eXhfHgBWLWhiTvl6w6xLGZkWZZaBMaqYCCJsQmZCjBZA7r9fAgUp6x6E1KaIEZwD-2n8rjovs4t--jCcjnvqZqKux3qU6ORZx1_6rj0bXqbxm34aq_ZIdTs6aaXxZ_ra1Y-t9GqgPwbqtj-d3Kt-vAwWQ3Ekg8Jf5kF5e6tc3DVKBzt7xY2S4dsEGTYJKBGeRwjhgvPQoZ7lE4F4YCFEUEgQhkT4EAnm-Y7tWKGNa9QWmDHuU-HgPFibz56JKBTRods4Pj2JskP3vNZs_phDlnln3Mqc84WUbiRlza1sVqu_wJz4BmbedEQ</addsrcrecordid><sourcetype>Aggregation Database</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>article</recordtype></control><display><type>article</type><title>新冠背景下呼吸系统疾病诊断相关分组方案的探索和优化</title><source>国家哲学社会科学学术期刊数据库 (NSSD)</source><creator>初斯军 ; 颛孙宗磊 ; 常飞飞 ; 张进 ; 贾燕青 ; 王龚奋飞</creator><creatorcontrib>初斯军 ; 颛孙宗磊 ; 常飞飞 ; 张进 ; 贾燕青 ; 王龚奋飞</creatorcontrib><description>目的 探索呼吸系统疾病住院费用的影响因素和DRG分组的优化方案，为新疆地区的医保支付改革工作提供数据支持。方法 样本数据来源于新疆伊犁哈萨克自治州三甲综合医院2020年1月—2022年12月期间收治的9 532例呼吸系统疾病的患者住院病案首页信息，采用单因素分析和多元线性回归模型分析住院费用的影响因素。采用E-CHAID算法进行病例组合分析，构建呼吸系统疾病的DRG细分组方案。结果 合并症/并发症的伴随情况、住院天数、治疗方式、是否合并新冠影响呼吸系统疾病DRG组的构建，共形成7个病例组合方案，组间差异具有统计学意义（P<0.001），组内同质性良好。结论 决策树模型的构建过程与DRG的分组原理一致，可用于本土化样本数据的测算和DRG分组方案的优化。</description><identifier>ISSN: 1671-332X</identifier><identifier>DOI: 10.3969/j.issn.1671-332X.2023.07.032</identifier><language>chi</language><publisher>广东省医院协会</publisher><ispartof>现代医院, 2023-07, Vol.23 (7), p.1102-1105</ispartof><rights>Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.</rights><lds50>peer_reviewed</lds50><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Uhttp://www.wanfangdata.com.cn/images/PeriodicalImages/xdyy/xdyy.jpg</thumbnail><link.rule.ids>314,776,780,27901,27902</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>初斯军</creatorcontrib><creatorcontrib>颛孙宗磊</creatorcontrib><creatorcontrib>常飞飞</creatorcontrib><creatorcontrib>张进</creatorcontrib><creatorcontrib>贾燕青</creatorcontrib><creatorcontrib>王龚奋飞</creatorcontrib><title>新冠背景下呼吸系统疾病诊断相关分组方案的探索和优化</title><title>现代医院</title><description>目的 探索呼吸系统疾病住院费用的影响因素和DRG分组的优化方案，为新疆地区的医保支付改革工作提供数据支持。方法 样本数据来源于新疆伊犁哈萨克自治州三甲综合医院2020年1月—2022年12月期间收治的9 532例呼吸系统疾病的患者住院病案首页信息，采用单因素分析和多元线性回归模型分析住院费用的影响因素。采用E-CHAID算法进行病例组合分析，构建呼吸系统疾病的DRG细分组方案。结果 合并症/并发症的伴随情况、住院天数、治疗方式、是否合并新冠影响呼吸系统疾病DRG组的构建，共形成7个病例组合方案，组间差异具有统计学意义（P<0.001），组内同质性良好。结论 决策树模型的构建过程与DRG的分组原理一致，可用于本土化样本数据的测算和DRG分组方案的优化。</description><issn>1671-332X</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2023</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNo9jz1Lw0AAhm9QsNT-BhcdEy93l7vcKPUTCy4d2ilc0kRaJIKHaGfbUmwRdYhfg9pdKtShkuKv6eX6M4xWnF54eXhfHgBWLWhiTvl6w6xLGZkWZZaBMaqYCCJsQmZCjBZA7r9fAgUp6x6E1KaIEZwD-2n8rjovs4t--jCcjnvqZqKux3qU6ORZx1_6rj0bXqbxm34aq_ZIdTs6aaXxZ_ra1Y-t9GqgPwbqtj-d3Kt-vAwWQ3Ekg8Jf5kF5e6tc3DVKBzt7xY2S4dsEGTYJKBGeRwjhgvPQoZ7lE4F4YCFEUEgQhkT4EAnm-Y7tWKGNa9QWmDHuU-HgPFibz56JKBTRods4Pj2JskP3vNZs_phDlnln3Mqc84WUbiRlza1sVqu_wJz4BmbedEQ</recordid><startdate>20230728</startdate><enddate>20230728</enddate><creator>初斯军</creator><creator>颛孙宗磊</creator><creator>常飞飞</creator><creator>张进</creator><creator>贾燕青</creator><creator>王龚奋飞</creator><general>广东省医院协会</general><general>伊犁哈萨克自治州新华医院 新疆伊犁 835000</general><scope>NSCOK</scope><scope>2B.</scope><scope>4A8</scope><scope>92I</scope><scope>93N</scope><scope>PSX</scope><scope>TCJ</scope></search><sort><creationdate>20230728</creationdate><title>新冠背景下呼吸系统疾病诊断相关分组方案的探索和优化</title><author>初斯军 ; 颛孙宗磊 ; 常飞飞 ; 张进 ; 贾燕青 ; 王龚奋飞</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-LOGICAL-c542-54e64abb4449a99f86b1c4a29e12242f42304ac02a7bc8581f53d65a3779c6a83</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>chi</language><creationdate>2023</creationdate><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>初斯军</creatorcontrib><creatorcontrib>颛孙宗磊</creatorcontrib><creatorcontrib>常飞飞</creatorcontrib><creatorcontrib>张进</creatorcontrib><creatorcontrib>贾燕青</creatorcontrib><creatorcontrib>王龚奋飞</creatorcontrib><collection>国家哲学社会科学文献中心 (National Center for Philosophy and Social Sciences Documentation)</collection><collection>Wanfang Data Journals - Hong Kong</collection><collection>WANFANG Data Centre</collection><collection>Wanfang Data Journals</collection><collection>万方数据期刊 - 香港版</collection><collection>China Online Journals (COJ)</collection><collection>China Online Journals (COJ)</collection><jtitle>现代医院</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>初斯军</au><au>颛孙宗磊</au><au>常飞飞</au><au>张进</au><au>贾燕青</au><au>王龚奋飞</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>新冠背景下呼吸系统疾病诊断相关分组方案的探索和优化</atitle><jtitle>现代医院</jtitle><date>2023-07-28</date><risdate>2023</risdate><volume>23</volume><issue>7</issue><spage>1102</spage><epage>1105</epage><pages>1102-1105</pages><issn>1671-332X</issn><abstract>目的 探索呼吸系统疾病住院费用的影响因素和DRG分组的优化方案，为新疆地区的医保支付改革工作提供数据支持。方法 样本数据来源于新疆伊犁哈萨克自治州三甲综合医院2020年1月—2022年12月期间收治的9 532例呼吸系统疾病的患者住院病案首页信息，采用单因素分析和多元线性回归模型分析住院费用的影响因素。采用E-CHAID算法进行病例组合分析，构建呼吸系统疾病的DRG细分组方案。结果 合并症/并发症的伴随情况、住院天数、治疗方式、是否合并新冠影响呼吸系统疾病DRG组的构建，共形成7个病例组合方案，组间差异具有统计学意义（P<0.001），组内同质性良好。结论 决策树模型的构建过程与DRG的分组原理一致，可用于本土化样本数据的测算和DRG分组方案的优化。</abstract><pub>广东省医院协会</pub><doi>10.3969/j.issn.1671-332X.2023.07.032</doi><tpages>4</tpages><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
| fulltext | fulltext |
| identifier | ISSN: 1671-332X |
| ispartof | 现代医院, 2023-07, Vol.23 (7), p.1102-1105 |
| issn | 1671-332X |
| language | chi |
| recordid | cdi_wanfang_journals_xdyy202307032 |
| source | 国家哲学社会科学学术期刊数据库 (NSSD) |
| title | 新冠背景下呼吸系统疾病诊断相关分组方案的探索和优化 |
| url | https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2025-01-29T10%3A07%3A02IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-cass_wanfa&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.genre=article&rft.atitle=%E6%96%B0%E5%86%A0%E8%83%8C%E6%99%AF%E4%B8%8B%E5%91%BC%E5%90%B8%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%96%BE%E7%97%85%E8%AF%8A%E6%96%AD%E7%9B%B8%E5%85%B3%E5%88%86%E7%BB%84%E6%96%B9%E6%A1%88%E7%9A%84%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%92%8C%E4%BC%98%E5%8C%96&rft.jtitle=%E7%8E%B0%E4%BB%A3%E5%8C%BB%E9%99%A2&rft.au=%E5%88%9D%E6%96%AF%E5%86%9B&rft.date=2023-07-28&rft.volume=23&rft.issue=7&rft.spage=1102&rft.epage=1105&rft.pages=1102-1105&rft.issn=1671-332X&rft_id=info:doi/10.3969/j.issn.1671-332X.2023.07.032&rft_dat=%3Ccass_wanfa%3EXDYY2023007032%3C/cass_wanfa%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rft_cass_id=XDYY2023007032&rft_wanfj_id=xdyy202307032&rfr_iscdi=true |