rnov对住院费用正态检测)РDRGs分类操作РDRGs分类操作Р数据处理——预测变量量化处理(例如)Р序号Р项目名称Р量化方法Р1Р性别Рl=男;2=女Р2Р年龄Р1=20~15岁;2=216~39岁;3=40~55岁;4=56岁及以上Р3Р婚姻Рl=未婚;2=已婚Р4Р入院情况Рl=般;2=急症;3=危症Р5Р出院情况Р1=治愈;2=好转;3=死亡;4=其它Р6Р手术Р0=无手术:1=有手术Р7Р费用类别Р1=自费;2=当地医保;3=外地医保;4=其它Р8Р次要诊断Р0=无;1=有Р9Р抢救Р0=无;1=有Р10Р护理Р0=无;1=有Р11Р住院天数Р(天)Р12Р住院总费用Р(元)Р13Р手术费(元)Р(元)Р数据处理——主要影响因素分析?单因素分析不同特征人群医疗消耗情况比较,分析各特征人群医疗消耗情况?多元线性回归分析人群特征对于费用和住院天数的影响,分析主要影响因素РDRGs分类操作РDRGs分类操作Р数据分类——CHAID之前粗分类Р按照ICD-10(主诊断编码)将所获得数据按照三位数类目表分类。Р方法一Р根据ICD-10编码类目的频数分布挑选构成前N位的疾病,即N种常见疾病。将排除常见疾病后的剩余的病例按ICD-10编码类目结合解剖部位、病因学、临床特征等因素分成M个非常见疾病。也就是将整个数据集划分成N+M个子集Р方法二Р方法一,根据有无手术分为手术组、非手术组。再按照有无并发症二次分类。Р方法三Р数据分类——确定CHAID决策树分类轴心?住院费用和住院日都可以反映医疗资源消耗量,两者呈正相关关系。由于住院费用的变异程度小于住院日,因而选择住院费用作为分组轴心。РDRGs分类操作Р数据分类——确定CHAID决策树分组变量?根据住院费用影响因素分析的结果结合文献知识,选择年龄分段、入院情况、护理、手术、手术、次要诊断、抢救、出院情况等变量作为分类的解释变量。
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