肖 静 许琼琼 高月霞 仲亚琴 吴徐明 强福林 沈 康△

基于回归树模型的乳腺癌住院费用病例组合研究*

肖 静1许琼琼1高月霞1仲亚琴1吴徐明2强福林2沈 康2△

目的探索南通市乳腺癌病例的DRGs分组方案及费用标准，为相关部门决策提供科学依据。方法数据来源于2006－2013年南通市肿瘤医院以乳腺癌为主要诊断的10672例住院患者的病案首页，多重线性回归分析筛选分类节点变量，运用回归树模型进行病例分组，采用绝对值法和相对权重法对住院费用的标准进行测算。结果治疗方法、首次入院、年龄、入院危急、转归等作为乳腺癌病例分类节点的关键变量，建立了14个DRGs组及住院费用标准。结论病例分组结果合理，住院费用标准和病种权重可以作为相关部门参考。

乳腺癌 住院费用 疾病诊断相关组 回归树

据国际癌症研究中心（International Agency for Research on Cancer，IARC）统计［1］，2012年全球女性乳腺癌新发病例达170万，占全部女性恶性肿瘤发病的25%；52万女性因乳腺癌死亡，占所有女性恶性肿瘤死亡的15%。2008年中国女性乳腺癌新发病例数16．9万，占所有恶性肿瘤发病例数的14．2%，位于女性癌症第2位；2008年女性乳腺癌死亡病例约4．5万，居于全部恶性肿瘤的第6位［2］。随着乳腺癌发病率的增加，治疗疾病的经济负担也日趋增加。尽管在临床上倡导乳腺癌临床路径的规范化治疗，但是乳腺癌患者住院费用变异较大，手术患者的平均住院费用从11383元［3］到17864元［4］。基于疾病诊断相关的病例组合支付制度（diagnosis-related-groups，DRGs），有助于规范化乳腺癌的治疗，降低住院天数和住院费用［5－6］。但是，国内的相关研究较少，乳腺癌相关诊断病例分组的研究仅见赵婷等［7］报道，分组节点仅引入3788例患者手术、化疗、放疗等治疗方案变量，缺少疾病特征和患者年龄等影响资源消耗的变量。本研究对南通市肿瘤医院2006－2013年乳腺癌患者的住院费用进行分析，建立DRGs分组，测算乳腺癌住院费用相关支付标准，为医保付费制度改革提供参考。

资料与方法

1．数据来源

数据来源于南通市肿瘤医院2006－2013年出院主要诊断为乳腺癌（ICD-10编码为C50）的住院病人病案首页。数据预处理的排除标准如下：（1）将有缺项、漏项、不符合逻辑的病案剔除；（2）将住院天数小于1或大于100天的病案剔除；（3）将住院费用小于1%或大于99%的病案剔除。经筛选有效病例10672例，年龄最小15岁，最大99岁，中位年龄53岁，均值±标准差为（53．98±9．73）岁。

2．研究变量及赋值

本研究以住院费用为分组关键变量，住院费用最小值1872元，最大值52899元，均值±标准差（11267 ±7750）元。为消除物价上涨对住院费用的影响，以2006年作为基期，用当年的居民消费价格指数（CPI）调整。

住院总费用不服从正态分布（Z＝15．598，P＜0．001），经对数变换后进行多重线性回归分析，以年龄（连续型变量）、性别、婚姻状况（丧偶1例，合并到已婚组）、入院途径、伴随病、并发症、治疗方法、首次入院、转归等为自变量，用方差膨胀因子（VIF）进行共线性诊断，筛选分类节点变量。变量分布及赋值见表1，样本中有41．0%的病人医疗保险状况为自费，主要是异地就医的病人。

表1 10672例乳腺癌患者基本特征及赋值

3．病例组合方法

所有数据用STATA 12．0软件进行筛选整理分析，病例组合用SPSS 20．0软件中的回归树模型（regression tree）构建与修剪［8］。运用卡方自动交互检测（CHAID）算法构建决策树，采用交叉验证方法（cross validation）对树模型自动修剪，样本群数为10。以住院费用为因变量，以年龄、伴随疾病、并发症等作为分类节点。本研究参数设置使用：决策树最大深度为3，父节点的最小样本数为100，子节点的最小样本数为50，拆分节点的检验水准α＝0．05。分组合理性评价：非参数Kruskal-Wallis检验和方差减少量［9］（reduction in variance，RIV）来检验分组的组间变异，用变异系数（CV）来检验分组的组内变异。

结 果

1．分类节点变量筛选

住院费用多重线性回归结果见表2，从标准化偏回归系数可知，手术、放疗及化疗对住院费用的影响最大，其次是首次入院、医保方式和入院途径，疾病转归、并发症也是住院费用的影响因素。模型的共线性诊断表明，平均VIF为1．58，所有VIF＜5，可以认为不存在共线性问题。经专家咨询和相关文献分析，年龄是影响住院费用的重要变量，也作为分类节点变量纳入回归树模型。

表2 乳腺癌住院费用多重线性回归分析

2．分组结果

本研究10672例乳腺癌病例共形成14个DRGs组合，各分组的均数、中位数、标准差及变异系数见表3。分组的合理性评价，各病例组合住院费用的非参数Kruskal-Wallis检验结果均是P＜0．001；方差减少量RIV值为20．64%，RIV值越大组间的异质性越好。各病例组合变异系数CV值见表3，变异系数均小于1，最小值0．30，最大值0．77，说明组内同质性较好，分组较为合理。

3．病例组合住院费用的相关标准制定

基于以上方法病例分组后，可以用住院费用中位数制定费用参考值的标准［10］，计算住院费用上限时，采用各组合住院预测费用的75%加1．5倍四分位数间距［11］。本研究中，乳腺癌患者住院费用超过费用上限定义为超标费用，超标总例数为1346，占本次研究总例数的12．61%。计算各DRG组的病种权重［12］，是指该种DRG组合的例均住院费用与所有病例平均费用的比值，权重越高，说明病人消耗的资源越多，具体见表4。

表3 乳腺癌DRGs分组结果

表4 乳腺癌DRGs分组的住院费用标准及病种权重

讨 论

本研究基于决策树中的回归树模型，将10672例乳腺癌病例根据不同的治疗方案分成14个组。分组变量没有选择住院天数，主要是考虑到国内还没有实施规范化的临床路径管理，住院天数的变异较大，这与国内现有的研究一致［7，11］。与传统的多重线性回归相比，回归树模型不要求变量具有特定的分布，对数据的离群值存在和有偏分布不太敏感，通过交叉验证等方法对模型进行合理剪枝，可达到稳定可重复的效果［13］。

本研究将年龄、治疗方案、疾病严重程度等纳入到乳腺癌的病例分组，与欧洲乳腺癌的分类组合指标相似［14］。首次入院是影响肿瘤住院费用的重要变量，在化疗和放疗病例中首次入院组的住院费用中位数较高，这在医疗保险相关部门决策中参考价值较大。急诊病人的费用高于非急诊病人的费用，急诊可作为病情严重的代理变量，病情越重消耗医疗资源越多。英国乳腺癌病例组合实证研究发现［15］，年龄是影响手术病人及对症治疗组住院费用的重要变量，病例分组应基于更多的循证证据。没有将医保方式纳入到分类回归模型，主要是考虑疾病资源消耗的社会学特征与疾病特征。另外，疾病严重程度未能纳入回归树模型，主要与病案质量有关，应在以后的研究中进一步完善。

本研究中病例组合费用制定的相关标准，具有很强的参考价值。在医保部门实际应用中，主要有住院费用绝对值法和病种相对权重系数法［12］。相对权重系数法是指先根据一定的原则确定一个基准组合，用各组合的平均费用与基准组合平均费用的比值表示相关权重系数。通过计算各病种相对权重系数，可以连接所有的病种，进行按病种分值结算，体现医保支付的科学性。因此，在医保管理实践中，可根据这些分组费用之间的比例关系，医保基金的实际支付能力，确定一个合适的参考值。病例组合医疗费用的参考价值在于分类标准的确定，而不是具体费用绝对值的大小。

［1］Torre LA，Bray F，Siegel RL，et al．Global Cancer Statistics，2012．CA Cancer JClin，2015，65（2）：87-108．

［2］张敏璐，黄哲宙，郑莹．中国2008年女性乳腺癌发病、死亡和患病情况的估计及预测．中华流行病学杂志，2013，33（10）：1049-1051．

［3］肖静，杨梅，魏珊，等．南通市2020例乳腺癌患者住院费用影响因素的通径分析．中国妇幼保健，2012，27（11）：1617-1620．

［4］赵忻怡，张晓，唐洋，等．乳腺癌手术病人住院费用及影响因素分析．中国卫生经济，2009，28（1）：41-43．

［5］Lotter O，Stahl S，Schiefer JL，etal．A European comparison of reimbursement in breast reconstruction．Eur JSurg Oncol，2013，39（3）：273-278．［6］Kuwabara H，Fushim i K．The impact of a new payment system with case-m ix measurement on hospital practices for breast cancer patients in Japan．Health Policy，2009，92（1）：65-72．

［7］赵婷，韩芳，阿布都沙拉木·依米提，等．乳腺癌患者住院费用的诊断相关分组研究．中国病案，2013，14（11）：56-58．

［8］Breiman L，Friedman J，Olshen R，et al．Classification and Regression Trees．Belmont：Wadsworth，1984．

［9］阎玉霞，徐勇勇．病例组合分类结果的评价．中国卫生统计，2007，24（4）：163-165．

［10］董军，胡德奎，陈剑伟，等．病种费用控制标准实验研究．中华医院管理杂志，2001，17（9）：529-531．

［11］高子厚，万崇华，蔡乐，等．按DRGs组合方式制定消化系统疾病患者住院费用的研究．中国卫生统计，2006，23（4）：323-325．

［12］高建民，郑古峥玥，詹梅，等．基于疾病诊断相关组合的住院费用标准合理化探讨．中国卫生经济，2013，3（1）：22-24．

［13］赵一鸣．对回归树的建模与应用一文的几点补充．中华预防医学杂志，2003，27（3）：141-145．

［14］Scheller-Kreinsen D，Quentin W，Geissler A，et al．Breast cancer surgery and diagnosis-related groups（DRGs）：patient classification and hospital reimbursement in 11 European countries．Breast，2013，22（5）：723-32．

［15］Morgan J，Richards P，Ward S，et al．Case-m ix analysis and variation in rates of non-surgical treatment of older women with operable breast cancer．Br JSurg，2015，102（9）：1056-63．

（责任编辑：刘 壮）

Case-M ix Study of Patients with Breast Cancer Based on Regression Tree

Xiao Jing，Xu Qiongqiong，Gao Yuexia，et al．
（Department of Health Statistic，School of Public Health，Nantong University（226004），Nantong）

ObjectiveThe study explored the case-m ix diagnosis-related-groups of patients with breast cancer in Nantong and developed related health expense standards，so as to provide scientific evidence for related departments′decisions．MethodsAccording to 10 672 inpatients with the principal diagnosis breast cancer from 2006 to 2013 in Nantong tumor hospital，multiple regression model was employed to screening the classification node variables，and the regression tree model was applied to set up the case-m ix diagnosis related groups．The absolute value method and relative weights were used to calculate the standard．ResultsThe main classification node variables were therapies，first hospitalization，age，admission from emergency setting，and prognosis．14 diagnosis-related-groups and related health expense standards were established．ConclusionCase-m ix diagnosis related groups are reasonable，and the health expense standards and related case weight could make references for related departments．

Breast cancer；Hospitalization expense；Diagnosis related groups；Regression tree

南通市科技局社会发展项目资助（HS2013004）；南通大学博士科研启动基金（14B16）

1．南通大学公共卫生学院流行病卫生统计系（226004）

2．南通市肿瘤医院科教科

△通信作者：沈康，E-mail：sk9181＠163．com