杨川 邵金霞

高血压是最常见的慢性病之一，诊疗费用较高，且呈现出逐年高发势态，直接成为我国广大人民群众身心健康的主要病症之一[1]。2018年高血压患病人数达2.45 亿，城市60 岁及以上居民中高血压患者已经超过50%[2]。高血压也给人民群众带来巨大的经济负担，高血压和心血管疾病是我国居民死亡和疾病负担的首要病因。高血压及心血管疾病的治疗费用也在快速增长，增速甚至超过了国民生产总值（gross domestic product，GDP）。高血压需要长期的检测和规范的治疗，终身性疾病且一般伴有各种并发症。高血压及其并发症严重消耗医疗和社会资源，降低患者的生活质量，使医疗卫生费用快速增长，给患者的家庭和社会带来较为沉重的经济负担。灰色关联分析是一种常见的分析方法，可针对指标的变化进行比较分析，考察基准序列与其他指标间的关联程度[3]。在医疗卫生领域，许多客观和主观因素影响着医疗卫生支出的增长，其中一些因素是已知的，但大多数因素是未知的，因此被称为“灰色指征”。因此，灰色关联分析法可以用来分析和全面评估影响卫生支出的因素。本研究利用灰色关联分析法评价某三甲医院2015—2019年高血压住院费用各因素间的关联程度，找出高血压患者住院的主要费用项目，探寻费用内部影响因素，为合理控制医药费用和提高医疗卫生资源利用效率提供科学依据和参考。

1 资料与方法

1.1 一般资料

资料来源于某三甲医院2015—2019年医院管理信息系统（hospital information system，HIS），对出院第一诊断为高血压的2 871 例住院患者平均费用进行分析。研究对象的排除标准为诊断不明确及主要信息漏填者。高血压住院总费用由药物费用、检验费用、各项检查费用、治疗服务、手术费用、诊察服务、床位费用、护理服务、材料损耗和其他等多项组合而成。见表1。

表1 2015—2019年高血压住院患者费用原始数据（元）

1.2 方法

灰色关联分析是动态过程分析的一种方法，它通过比较各因素间发展趋势的相似或不相似程度来衡量它们之间的关联程度。如果对比序列和参考序列间的相关性高，说明发展速度和方向与参考序列接近，它们之间的关系就越密切。在分析卫生支出时，灰色关联分析是非常重要的。在这个领域，灰色关联分析可以应用于分析卫生支出的影响因素，评估不同因素对卫生支出的影响程度，并制订更有效的管理策略。灰色关联分析的主要步骤是：（1）定义参考序列{X0（j）}。（2）定义比较序列{Xi（j）}。（3）初始化参考序列{X0（j）}和比较序列{Xi（j）}。（4）确定差值序列Δi（j）。（5）确定相关系数γi（j）。（6）找出第i 个估计对象的灰度等级γi 的相关程度。（7）进行排序。通过对上述步骤的分析，可以得出影响医疗费用的因素，并确定这些因素的相对权重，以便更好地指导实际应用。

1.3 观察指标

以某三甲医院2015—2019年住院信息系统出院第一诊断为高血压的2 871 例住院患者总费用和药费、检验费、检查费、治疗费、手术费、诊察费、床位费、护理费、材料费及其他费用为观察指标。

1.4 统计学方法

采用SPSS 23.0 统计学软件和Excel 2010 进行灰色关联分析。

2 结果

2.1 确定参考数列和比较数列

本研究以2015—2019年住院平均总费用作为参考数列{X0（j）}，以药费{X1（j）}、检验费{X2（j）}、检查费{X3（j）}、治疗费{X4（j）}、手术费{X5（j）}、诊察费{X6（j）}、床位费{X7（j）}、护理费{X8（j）}、材料费{X9（j）}、其他费用{X10（j）}为比较数列{Xi（j），i=1，2，…，10；j=1，2，3，4，5}，Xi（j）分别对应2015—2019年。

2.2 参考数列和比较数列初值化处理

由于数列当中不同费用的性质及意义差异明显，因而难以得出准确、直接的结论。因此需针对数列实施初值化处理，也就是对同一数列的所有数据分别除以本数列的第一个数值，如X’1（1）=7 925.57/7 925.57=1，X’2（1）=8 156.99/7 925.57=1.029 2，以此类推。见表2。

表2 2015—2019年高血压各项住院费用的标准化数列

2.3 求差数列Δi（j）

求差数列即参考数列和比较数列的绝对差值，根据公式Δi（j）=|X’0（j）-X’i（j）|，Δ1（1）=|X’0（1）-X’1（1）|=|1.000 0-1.000 0|=0；Δ1（2）=|X’0（2）-X’1（2）|=|1.029 2-0.861 1|=0.168 1，以此类推。见表3。

表3 参考数列与比较数列的绝对差值

2.4 计算关联系数γi（j）

根据公式γi（j）=（a+pb）/（Δi（j）+pb）计算关联系数。a 为各评价指标差数列中最小值，b 为各评价指标差数列中最大值（a=0，b=4.873 5）。其中，p（分辨系数）需结合实际情况适当调整其参数大小，本研究取p=0.5。见表4。

表4 关联系数值

2.5 计算灰色关联度和排序

表5 各费用项目的关联度和排序

3 讨论

3.1 高血压患者住院费用影响因素分析

通过灰色关联分析，可以找出高血压住院患者各项医疗费用对住院总费用的影响程度大小。以住院总费用作为参考数列，药费、检验费等为比较数列进行分析后，可以得到高血压的费用结构情况，具体按照对住院总费用的影响程度从大到小排序如下所示：检验费、检查费、床位费、治疗费、药费、材料费、手术费、其他费用、护理费和诊察费。这个排序的结果为医疗机构和患者提供了合理分配和控制医疗费用的依据。检验费、检查费等费用所占总费用比值较高，可能与近年来对检验、检查项目要求全面性、多样化和高标准有关，所需要接受的临床检验、检查种类较多，也与检查设备比较高级有关[4]。医院2016年6月取消药品加成，实行药品零差率销售，更加合理规范用药，有效降低了药费对高血压住院总费用的影响。手术费可能与高血压病的多种并发症及治疗过程较复杂有关，治疗费、护理费和诊查费等真正体现医务人员劳动价值的费用信息未能有效体现出来。2017年11月，国家发改委等部门发布《关于全面深化价格机制改革的意见》[5]，意见要求进一步取消医用耗材加成。医院也要继续加强对医用耗材的监管，合理使用耗材，减少资源浪费。

医院应建立健全医务人员激励制度和以公益性为导向的考评机制，把医疗服务的质量和效率纳入绩效考核，进一步提升技术性收入占总收入的比重[6]。在保障医疗质量的前提下，理顺医疗服务价格，应适当提高医疗服务性收费的比例，采取合理的激励机制，才能更好地体现医务人员的劳动价值[7]。为了减少过度检查、过度检验的需求，应加强医生临床专业技能的培训力度，提升其临床应用能力，降低医生对检查检验的依赖，避免医生将药品费用转化为过度检查、过度检验费用的情况。通过以上分析，对影响高血压住院费用的因素进行综合性的评价，并对各个因素的重要程度进行量化比较，使各个因素间的比较变得更加直接和清晰。这种对不同因素的综合评价可以为医疗机构和患者提供更好的决策依据，帮助制订更加合理的医疗方案，优化医疗资源，提高整体医疗服务质量。

3.2 高血压患者住院费用综合评价

多数相关研究采用灰色关联分析方法基本分析了单项费用对总住院费用造成的影响。本研究对高血压住院费用进一步进行综合评价，2015年1月—2019年12月高血压住院总费用有所减少，药费逐年下降。患者的住院天数、有无手术及合并其他疾病、年龄和医疗保险方式等因素都是高血压住院费用的影响因素。应加快推进临床路径管理，减少患者等候检查或手术前期天数，提高床位周转率，进一步缩短住院天数[8]。高血压住院患者的临床路径管理不会导致住院天数或费用的巨大差异，可以规范医疗行为，减少医疗资源的浪费，从而降低住院费用[9]。疾病诊断相关分组（diagnosis related groups，DRG）付费要考虑疾病的急危重症程度和并发症等因素，会把医疗保险机构和医疗服务机构紧密联系在一起，形成费用风险共担的机制[10]。建立以病种付费为主的支付方式可提高医疗资源利用效率，充分发挥医保支付对医疗机构服务和费用的调节、控制和监管作用。

高血压患者自我管理水平受文化程度、月收入、医疗费用支付方式和高血压程度等多种因素影响[11-12]。该三级综合医院作为区域内医疗中心，医疗技术水平较高，收治重症患者较多。目前，高血压住院患者选择更多的是二级医院，这可能与三级综合医院住院实际报销比例较小有关[13]。基层医疗卫生机构在高血压住院患者诊治过程中还可以发挥更大的作用[12]。各级医疗机构积极开展针对高血压老年患者的健康知识宣讲可有效降低高血压住院患者的医疗费用[14]。完善社区卫生服务体系建设，加强高血压的健康宣教，做好高血压的预防和早期治疗，有助于降低高血压的发病率，减轻高血压等慢性疾病的经济负担。

3.3 灰色关联分析方法应用

抓住影响住院费用的主要因素和根本原因，才能对症下药[15]。灰色关联分析既可以对评价对象进行综合评价，也可以分析影响因素，差异主要体现为对不同参考数列的选取。在使用灰色关联分析时，对同一数据信息选择不同的参考序列可能会导致不同的分析结论。因此，在应用灰色关联分析法时，应根据现有的标准和研究的目标来选择参考序列，以减少主观因素对分析结果的影响。此外，灰色关联分析方法的原理比较简单，不需要特别考虑原始数据的分布类型和样本量。具有复杂效应和可扩展性的数据，如卫生支出信息，由于数据信息往往是灰色的，所以适合用灰色关联分析法进行处理和分析。灰色关联分析可以帮助医院管理者了解影响住院费用的主要因素，找到主要矛盾，发现数据背后隐藏的信息，为政府及卫生行政部门决策提供依据，也为医院的高质量发展提供数据支撑[16]。

综上所述，灰色关联分析方法对于住院费用的影响因素分析及综合评价使用起来方便、简单、可靠，优势明显，切实可行。