非手术住院患者住院期间日药费的分布规律及其应用

【关键词】  药品费用

    Distribution characteristics of daily medicine cost of nonoperation inpatients during hospitalization and its application

　　【Abstract】 AIM: To explore the distribution characteristics of daily medicine cost of nonoperation inpatients during hospitalization for a better control of medicine cost. METHODS:  Database was sorted out with Visual FoxPro 6.0 and SPSS software was used for statistical analysis. RESULTS:  The changes of cost of daily medicine of nonoperation inpatients during hospitalization fell into 3 types: slowly changing type, increasing in metaphase of hospitalization and fast increasing before discharge.  81.4% of the total hospitalization days were with cost of under ￥150 per day, which accounted for only 16.3% of total cost, while 7.5% of total hospitalization days were with cost of above ￥450 per day, which accounted for 63.7% of the total cost. The distribution characteristics of high cost of daily medicine: The days with high cost of daily medicine were mostly the day just before discharge and the day of discharge, accounting for 30% of the hospitalization days with higher daily medicine cost. CONCLUSION:  There is some set distribution characteristics of daily medicine cost of nonoperation inpatients during hospitalization. 63.7% of the total medicine cost is found on days with daily medicine cost of above ￥450. The day of discharge and the day just before discharge are the key time points for controlling the cost of medicine.

　　【Keywords】 inpatients; cost of medicine; statistical analysis

　　【摘要】 目的： 揭示非手术住院患者住院期间日药费的分布特征和，寻找住院期间药费监管的重要环节，为住院患者住院期间药费控制提供依据. 方法： 采用Visual FoxPro 6.0对数据库进行整理，SPSS统计软件对资料进行统计分析. 结果： 非手术住院患者住院期间日药费随住院时间的变化规律可归纳为三种类型，即日药费变化平缓型、住院中期上升型和出院前期上升型.  81.4%的住院日日药费在150元以下，其药费合计仅占总药费的16.3%；7.5%的住院日日药费在450元以上，其日药费合计却占总药费的63.7%. 高药费日在出院前一日的分布频次最多，其次为出院当日，有30%的高药费住院日分布在这两日. 结论： 非手术住院患者住院期间的日药费在不同的住院时间点呈现出一定的分布规律，63.7%的药品费用分布在日药费较高的时点，出院前一日及出院当日出现的高药费日可能是药品费用监控的重要环节.

　　【关键词】 住院患者；药品费用；统计分析

　　0引言

　　在医疗费用研究领域，对住院患者药品费用的研究多数是对患者出院后结算费用的分析研究，基于住院患者住院期间药品消耗的过程分析很少见到，致使药品消费过程中的监控重点难以掌握，患者住院期间药品使用中存在的问题也不易及时发现. 信息系统（HIS）在医院的成功运行，使患者住院期间各项医疗信息的全程采集成为现实. 本文着眼于非手术住院患者从入院到出院的全过程，分析非手术患者住院期间每日药品费用的分布规律及其在不同住院时间点上的变化情况，旨在揭示非手术住院患者住院期间日药费的分布特征和规律，寻找住院期间药费监管的重要环节，为住院患者住院期间药费控制提供依据.

　　1材料和方法

　　1.1材料

　　从HIS运行良好的某医院，采集20041001/20041130的所有非手术出院患者每日的药品使用及其费用信息；收集同期出院的非手术患者的病案首页信息. 剔除病案首页与日费用不相匹配的、主要病案信息漏填、错填的病例；剔除住院日小于3 d的病例及结果为未治和其他的病例，得研究病例568例，总住院日5936 d，日药费记录5936条. 病例剔除率为3.7%.

　　1.2方法

　　采用Visual FoxPro 6.0对数据库进行整理，SPSS统计软件对观察对象的日药品费用分布情况及其变化规律进行统计描述.

　　2结果

　　2.1非手术住院患者一般资料描述观察病例568(男361，女207)例. 平均年龄41.2(0~86)岁. 平均住院日(9.4±4.8) d. 平均住院费用中位数4647.0元（算术均数：2320.5元）. 经正态性检验，非手术住院患者的住院费用和住院天数均为偏态分布. 各项住院费用中，药品费所占的比例最大，占总住院费用37.7%，各项费用构成见图1.

　　2.2日药品费用随住院时间的变化以观察病例入院当日的时点为原点，住院时间（入院后第1日、第2日……）为横轴，住院期间的日药费为纵轴，绘制每例患者住院期间日药费随住院时间的变化线图，观察患者住院期间每日药费的变化过程，可将其归为以下几类：① 日药费变化平缓型：见图2A，B. ②住院中期上升型：见图2C，D. ③出院前期上升型：见图2E，F.

　　2.3非手术住院患者日药品费用频数分布日药费呈右偏态分布，日均药费303.3元，中位数58.1元，四分位数间距171.8元，极差5564.0元. 日药品费用的分布见表1. 81.4%的住院日日药费在150元以下，而其药费合计仅占总药费的16.3%；7.5%的住院日日药费在450元以上，而其日药费合计却占总药费的63.7%，可见药品费用主要分布在这些高日药费所在的时点.

　　2.4高药费日在不同住院时间点的分布以日药费超过450元为高药费日. 这些高药费日在住院期间各时点的分布见图3（以出院当日为原点，横轴表示距出院日的天数，纵轴为日药费大于450元的住院日频数）. 可以看出，出院前一日的高药费日分布最多，其次为出院当日，有30%的高药费日分布在出院当日及出院前一日.表1非手术住院患者日药品费用的分布情况（）略）

　　3讨论

　　持续性医疗服务质量改进是医疗质量保证的国际趋势，它强调业务过程的各个环节、任何时间都要保持医疗服务的高质量，质量管理应尽可能深入到医疗活动的各个环节，以便及时发现问题，消除错误及浪费，达到医疗服务质量的持续改进［1-4］.

　　以日为单位，分析住院患者住院期间每日的药费变化情况，可揭示日药费的分布规律，及时发现用药过程的一些异常现象（如不合理医疗用药），使患者住院期间的药品消耗情况不再成为黑箱，为药品费用的过程控制提供依据，增强了药品费用控制的针对性. 这些信息是终末费用分析中所看不到的［5-6］.

　　本文的分析结果提示：①日药费随住院时间变化类似第一种类型的患者，可能是药疗方案比较对症，过程中用药未做大的调整，在日药费的变化中表现较为平缓. 呈现第二种类型的患者，可能是在治疗过程中，随着病情的变化，对用药进行不断的调整，表现为治疗中期药费变化幅度较大. 所观察的非手术住院患者中，有不少患者日药费变化呈第三种类型，即出院前药费急剧上升型，其中出院前一日分布的高药费日最多，其次为出院当日，有30%的高药费日分布在出院当日及出院前一日. 此种现象可能是由于出院带药所致，其合理性值得分析. 以上三种类型在患者中常混合存在. ②高药费日（日药费大于450元）占分析病例住院总天数的8.2%，而其药品费用合计却占总药费的64.9%. 日药费的这一分布特点，提示药费控制的重点应放在日药费过高的住院日上. 这一方面可极大的缩小药费过程控制的范围，节省有限的人力、物力，亦可保证药费过程控制的有效性. ③数据的质量问题：本文数据为版信息系统产生的现场数据，数据详实准确，包含了住院患者在院期间几乎所有的诊疗信息和费用信息. 由于分析的是每位住院患者每日的诊疗信息，与已往的患者信息分析相比，等量观察病例，其数据量将增加10倍左右. 受其影响，本文的样本量显得偏少，若进行更细的分层分析，则会受到样本量的限制而无法进行. 因此，若要做更细致的分析，需进一步扩大样本量.

　　【参考】

　　［1］ Stausberg J, Kolke O, Albrecht K. Using a computerbased patient record for quality management in surgery［J］.  Med Inf, 1998, 9 Pt 1: 80-84.

　　［2］ Bates DW, Pappius E, Kuperman GJ, et al. Using information systems to measure and improve quality［J］. Int J Med Inf, 1999, 53(23): 115-124.

　　［3］ Ballinger W, Hepner JO. Total quality management and continuous quality improvement: An introduction for surgeons［J］. Surgery, 1993, 113(3): 250-254.

　　［4］   En BK, Bryan PS.  Continuous quality improvement：Concepts and applications for physician care［J］. JAMA, 1991,266(13): 1817-1822.

　　［5］ 石青龙, 董军, 朱士俊，等. 医疗质量实时控制系统的研究和设计［J］. 解放军医院管理杂志, 2001,8(2):103-104.

　　［6］ 王霞，郭秀娥，徐勇勇，等. 住院手术患者无效住院日存在状况及其影响因素分析［J］. 第四军医大学学报, 2001,22(6): 557-559.