疾病监测  2017, Vol. 32 Issue (8): 674-677

扩展功能

文章信息

胡强, 罗美玲
HU Qiang, LUO Mei-ling
乙型病毒性肝炎患者住院天数及其影响因素分析
Analysis on factors influencing hospitalization length of hepatitis B patients
疾病监测, 2017, 32(8): 674-677
Disease Surveillance, 2017, 32(8): 674-677
10.3784/j.issn.1003-9961.2017.08.015

文章历史

收稿日期:2017-03-23
乙型病毒性肝炎患者住院天数及其影响因素分析
胡强, 罗美玲     
长沙市疾病预防控制中心免疫规划科, 湖南 长沙 430001
摘要目的 分析乙型病毒性肝炎(乙肝)患者住院天数及其影响因素,寻找节约医疗资源的途径。方法 采用整群抽样的方法,在一定调查时间内,从调查医院中选取所有符合条件的各型乙肝住院患者作为研究对象,共742例病例。采用SPSS 13.0软件进行单因素方差分析,采用多元逐步回归方法进行多因素分析。结果 乙肝患者中城镇基本医疗保险、农村合作医疗、自费医疗的比例分别为50.67%、41.11%和8.22%。医疗保险类型、医院类型、抗病毒治疗和疾病类型是影响乙肝患者住院天数的主要因素。医疗保险类型中城镇基本医疗保险的患者住院天数最长,农村合作医疗和自费医疗的患者住院天数差异无统计学意义。结论 加强影响乙肝患者住院天数可控因素的控制,特别是医疗保险类型,从而有利于减轻乙肝患者的经济负担,节约医疗资源。
关键词乙肝患者    医疗保险类型    住院天数    影响因素    
Analysis on factors influencing hospitalization length of hepatitis B patients
HU Qiang, LUO Mei-ling     
Changsha Center for Disease Control and Prevention, Changsha 430001, Hunan, China
Corresponding author: HU Qiang, E-mail:75812592@qq.com.
Abstract: Objective To analyze the factors influencing hospitalization length of hepatitis B patients, and find a feasible way to save medical resources. Methods A total of 742 patients of hepatitis B were consecutively selected from hospitals through cluster sampling. Data analysis was done by single factor analysis of variance and multivariate linear regression analysis with software SPSS 13.0. Results Among the 742 patients, 50.67% had urban basic medical insurance, 41.11% had rural cooperative medical service and 8.22% paid for themselves. The main influencing factors were health insurance, hospital type, antiviral therapy and disease type. Patients who had urban basic medical insurance had the longest hospitalization length, the difference in hospitalization length between patients with rural cooperative medical service and patients who paid for themselves had no significance. Conclusion It is important to reduce the economic burden of hepatitis B patients and save medical resources through strengthening the control of the factors influencing hospitalization length of hepatitis B patients, especially the type of health insurance.
Key words: Hepatitis B patients     Health insurance     Hospitalization length     Influencing factor    

乙型病毒性肝炎(乙肝)是由乙肝病毒(hepatitis B virus,HBV)感染引起的传染病。近年来我国乙肝报告发病率呈下降趋势[1]。乙肝患者存在严重的焦虑、抑郁情绪,同时也给患者、家庭及社会带来沉重的经济负担。住院天数是影响住院费用的主要原因,两者呈正相关关系[2]。有研究表明,18.10%的住院天数是不必要的[3]。不必要的住院天数加重了患者的经济负担,同时降低了医疗资源的合理分配。因此,通过合理措施降低乙肝患者的住院天数,对降低乙肝患者的经济负担具有重大意义,这已成为全球乙肝患者卫生经济学研究的热点[4-5]。国内外进行了很多有关住院天数影响因素的研究,但针对乙肝患者住院天数影响因素的研究相对较少且各研究结果间存在一定差异[6-8]。本研究旨在通过调查收集不同类型乙肝患者各类临床数据,明确不同医疗保险类型乙肝患者住院天数,并探讨其影响因素,以寻找减轻本地区乙肝患者经济负担的途径。

1 对象与方法 1.1 研究对象

采用分层整群抽样的方法,选择2015年12月至2016年6月在湖南省长沙市4个调查医院治疗的所有符合条件的各型乙肝住院患者作为调查对象,包括急性乙肝、慢性乙肝、乙肝肝硬化、重型乙肝和原发性肝癌的患者。

研究对象的纳入标准:(1) 因急性乙肝、慢性乙肝、乙肝肝硬化、重型乙肝和原发性肝癌及其并发症入院治疗。(2) 住院持续≥3 d的患者。研究对象的排除标准:(1) 中毒性、药物性、免疫性肝病。(2) 非乙肝病毒所致的其他病毒性肝炎患者。(3) 虽为急性乙肝、慢性乙肝、乙肝肝硬化、重型乙肝和原发性肝癌患者,但本次入院以治疗其他疾病为主者。

1.2 研究方法 1.2.1 调查方法

采用问卷调查的方法对乙肝患者进行调查,主要内容包括:患者一般特征、医疗保险类型、家庭及个人经济状况等。临床结局资料从医院病历获得。

1.2.2 统计学分析

住院天数y服从正偏态分布,利用公式Y=ln(y)对其进行正态性转换[9]。采用SPSS 13.0软件进行分析,单因素分析采用t检验和方差分析,多因素分析采用多元逐步回归分析。

1.2.3 研究因素

本次研究选择17个可能影响乙肝患者住院天数的因素进行数量化处理,具体包括性别、年龄、婚姻状况、户籍、文化程度、职业、是否购买商业保险、医疗保险类型、吸烟情况、患者及其家庭收入、就诊医院级别及类型、疾病类型及是否进行抗病毒治疗、是否有并发症、治疗转归。

2 结果 2.1 患者一般情况

设计调查800例,实际有效调查742例,有效调查率为92.75%,其中男性580例(78.17%),女性162例(21.83%),平均年龄44.51(44.51±14.23) 岁。城镇基本医疗保险患者376例(50.67%),农村合作医疗患者305例(41.11%),自费61例(8.22%)。住院天数最短4 d,最长141 d,中位数为21 d,平均住院天数为28 d。调查病例中急性肝炎44例,慢性肝炎401例,乙肝肝硬化231例,重型乙肝56例,原发性肝癌10例;对应平均住院天数分别为19.45、21.98、22.23、24.04和26.91 d。

2.2 住院天数影响因素的单因素分析

在17个可疑影响因素中,医疗保险类型、户籍、文化程度、医院级别、医院类型和抗病毒治疗与住院天数之间差异有统计学意义,见表 1

表 1 住院天数影响因素的单因素分析 Table 1 Univariate analysis on factors influencing hospitalization length of hepatitis B patients
因素类别病例数均数±标准差a[ln(y)]平均住院天数(d)F/tP
医疗保险类型18.190.001
 城镇基本医疗保险3761.40±0.2925.35
 农村合作医疗3051.29±0.2819.63
 自费医疗611.24±0.2617.26
户籍4.920.001
 农业3521.29±0.2819.54
 非农业3901.39±0.2824.72
文化程度4.820.008
 小学及以下861.32±0.2720.94
 初中及高中4661.33±0.2921.18
 大专及本科以上1901.40±0.2825.12
医院级别3.810.001
 三级6891.36±0.2922.70
 二级531.20±0.2515.89
医院类型10.510.001
 综合医院4521.26±0.2618.28
 专科医院2901.47±0.2929.79
抗病毒治疗3.900.001
 是4671.38±0.2923.77
 否2751.29±0.2719.59
注:a均数指正态转换后的平均住院天数

采用SNK-q检验方法,对医疗保险类型和文化程度各组的平均住院日进行两两比较,结果显示自费医疗和农村合作医疗平均住院天数差异无统计学意义(q=2.741,P=0.100),小学及以下和初中及高中平均住院日差异亦无统计学意义(q=1.160,P=0.860),其余组间差异均有统计学意义(P<0.001)。医疗保险类型中,城镇基本医疗保险者的平均住院日最长;文化程度中,大专及本科以上者的平均住院日最长。

2.3 住院天数影响因素的多因素分析

以医疗保险类型等17个可疑影响因素为自变量(部分变量赋值见表 1),以住院天数为因变量,进行逐步回归分析,引入变量的检验水准是P=0.050,剔除变量的检验水准是P=0.100。把抗病毒治疗、疾病类型、并发症和出院转归作为控制变量强行引入回归模型。最终模型中的影响因素主要有医院类型和医疗保险类型,结果见表 2。对回归方程进行检验(F=11.852,P=0.001),差异有统计学意义。结果提示,在其他自变量保持不变时,农村合作医疗患者和自费患者住院天数与城镇基本医疗保险患者住院天数的差异与单因素分析结果一致。

表 2 乙肝患者住院天数影响因素的多元逐步回归分析 Table 2 Multiple stepwise regression analysis on factors influencing hospitalization length of hepatitis B patients
变量回归系数标准化
回归系数
FP
截距1.169 711.8520.001
医院类型(X1)0.203 60.346 99.6900.001
医疗保险类型(X2)a
 D1-0.052 5-0.090 1-2.5110.012
 D2-0.095 4-0.091 5-2.5560.011
抗病毒治疗(X3)-0.105 4-0.178 3-5.1780.001
疾病类型(X4)0.046 50.125 43.5240.001
并发症(X5)-0.037 3-0.059 4-1.7240.085
出院转归(X6)-0.000 3-0.000 30.0090.993
注:a D1、D2分别表示农村合作医疗和自费医疗与城镇基本医疗保险比较
2.4 医疗保险类型和医院类型与出院转归的关系

乙肝患者不同医疗保险类型的出院转归情况见表 3。通过χ2检验,不同医疗保险类型乙肝患者住院治疗效果差异无统计学意义(χ2=3.270,P=0.477)。乙肝患者医院类型与出院转归的关系见表 3,专科医院与综合医院的治疗效果差异有统计学意义(χ2=22.085,P=0.001),综合医院的治疗效果比专科医院的治疗效果要好。

表 3 医疗保险及医院类型与出院转归的关系 Table 3 Relationship between medical insurance and hospital type and discharge outcome
类型出院转归P
治愈好转未愈
例数治愈率(%)例数治愈率(%)例数治愈率(%)
医疗保险
 城镇基本医疗保险51.3334491.49277.180.477a
 农村合作医疗30.9828392.79196.23
 自费医疗23.285793.4423.28
医院
 综合医院91.9942894.69153.320.001a
 专科医院10.3425688.283311.38
注:a采用Fisher确切概率法进行统计学分析
3 讨论

乙肝患者住院天数呈正偏态分布,平均住院天数大于住院天数的中位数,需要研究其住院天数的影响因素并有效控制,从而为减轻医疗负担提供参考。本研究在多元逐步回归分析中,将“出院转归”放入自变量中,意在控制“出院转归”对其他因素与住院天数关系的影响,即探讨在保证转归相同的前提下缩短住院天数的途径。分析时还把并发症、抗病毒治疗和疾病类型作为控制变量强行引入回归模型,原因是这些因素虽对住院天数有影响,但这些因素是难以改变的,不能作为控制住院天数的变量。在控制上述变量的前提下,对住院天数影响的主要因素包括医院类型、医疗保险类型、抗病毒治疗和疾病类型,其中专科医院治疗者长于综合医院;城镇基本医疗保险患者长于农村合作医疗保险者和无保险者;抗病毒治疗的患者长于非抗病毒治疗者;疾病越重住院天数越长。这与国内外研究结果基本一致[7, 10-11]

本研究显示医院类型对乙肝患者住院天数的影响最大,专科医院的住院天数要长于综合医院。常精华等[12]研究表明,在专科医院治疗的患者住院天数要长于综合医院,与本研究结果一致。然而在医院类型与出院转归的分析中发现,综合医院的出院转归比专科医院要好,差异有统计学意义。因此,专科医院需要在提高患者治疗效果的同时降低其住院天数,这对减轻患者经济负担具有重要的意义。

此外,医疗保险类型也是影响住院天数的重要因素,但不同医疗保险类型患者住院治疗效果并无差异。因此,一方面要提高医疗保险的覆盖率和提高农村合作医疗的报销比例,使每位患者特别是经济状况差的患者,也能够得到及时合理的治疗[13];另一方面要缩短不必要的住院天数,对享有医疗保险条件的患者,要引导正确的医疗消费,缩短平均住院天数,节约有限的卫生资源[14-15]

本研究因资料来自于选择的四家医院,结论可能受入院率偏倚影响,且限于调查问卷局限性(如抗病毒治疗、并发症仅做有无的调查),结论也会存在局限性。抗病毒治疗、并发症等对住院天数的影响及控制措施需做进一步研究探讨。

作者贡献:

胡强  ORCID:0000-0002-0371-1604

胡强:进行课题设计、数据质量控制等

罗美玲:共同参与现场调查、数据收集与整理

参考文献
[1]
The State Council of the People’s Republic of China. The incidence rate of hepatitis b in China showed a downward trend[EB/OL]. (2015-07-28)[2017-03-23]. http://www.gov.cn/xinwen/2015-07/28/content_2904192.htm. (in Chinese)
中华人民共和国中央政府门户网站. 国家卫计委: 我国乙肝报告发病率呈下降趋势[EB/OL]. (2015-07-28)[2017-03-23]. http://www.gov.cn/xinwen/2015-07/28/content_2904192.htm.
[2]
Yuan Q, Yuan KC, Li QH, et al. Multiariate stepwise regression analysis on factors affecting hospitalization cost for diabetes mellitus treatment[J]. Chinese Journal of Health Statistics, 2008, 25(4): 360-362. (in Chinese)
袁庆, 袁魁昌, 李清华, 等. 糖尿病病人住院费用的多元逐步回归分析[J]. 中国卫生统计, 2008, 25(4): 360-362.
[3]
Merom D, Shohat T, Harari G, et al. Factors associated with inappropriate hospitalization days in internal medicine wards in Israel:a cross-national survey[J]. Int J Qual Health Care, 1998, 10(2): 155-162. DOI:10.1093/intqhc/10.2.155
[4]
Kowdley KV. The cost of managing chronic hepatitis B infection:a global perspective[J]. J Clin Gastroenterol, 2004, 38: S132-133. DOI:10.1097/00004836-200411003-00002
[5]
Wu YR, Li LC, Chen K, et al. Analysis on economic burden of inpatients with hypertension in 3420 cases in Shantou city[J]. Chinese Journal of Public Health, 2013, 29(3): 347-348. (in Chinese)
吴远锐, 李炼冲, 陈铿, 等. 汕头市3420例高血压患者住院经济负担分析[J]. 中国公共卫生管理, 2013, 29(3): 347-348.
[6]
Schariatzadeh R, Imoberdorf R, Ballmer PE. Klinikinterne und-externe determinanten der spitalaufenthaltsdauer[J]. Praxis, 2011, 100(2): 75-83. DOI:10.1024/1661-8157/a000410
[7]
Lal A, Bhurgri Y, Rizvi N, et al. Factors influencing in-hospital length of stay and mortality in cancer patients suffering from febrile neutropenia[J]. Asian Pac J Cancer Prev, 2008, 9(2): 303-308.
[8]
Chu DF, Su GP, Meng FQ, et al. Research on the determinants of the average hospitalized day[J]. Chinese Journal of Health Statistics, 2002, 19(4): 208-210. (in Chinese)
褚德发, 栗桂萍, 孟凡琦, 等. 影响出院者平均住院日多因素分析[J]. 中国卫生统计, 2002, 19(4): 208-210.
[9]
Chen F, Lu NZ. Normalization of Unimodal skew distribution data and its application in medicine[J]. Chinese Journal of Health Statistics, 1992, 9(1): 18-23. (in Chinese)
陈峰, 陆宁曾. 单峰偏态资料的正态化及其医学应用[J]. 中国卫生统计, 1992, 9(1): 18-23.
[10]
Li YM, Yang RY, Wu QH, et al. Study on hospital day and its influencing factors[J]. Medical Journal of National Defending Forces in Southwest China, 2006, 16(3): 316-318. (in Chinese)
李运明, 杨人懿, 吴庆华, 等. 住院天数及其影响因素研究[J]. 西南国防医药, 2006, 16(3): 316-318.
[11]
Liang S, Zhang SX, Ma QS, et al. Financial burden of hepatitis B-related diseases and factors influencing the costs in Shenzhen, China[J]. Chinese Journal of Epidemiology, 2010, 31(12): 1340-1345. (in Chinese)
梁森, 张顺祥, 马起山, 等. 深圳市乙型肝炎相关疾病经济负担及其影响因素分析[J]. 中华流行病学杂志, 2010, 31(12): 1340-1345. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2010.12.004
[12]
Chang JH, Sun LH, Liu GE. Difference research on lung cancer treatment results and length of stay about different types of hospitals[J]. Chinese Hospital Management, 2009, 29(2): 23-26. (in Chinese)
常精华, 孙利华, 刘国恩. 不同类型医院肺癌治疗结果和住院日的差别研究[J]. 中国医院管理, 2009, 29(2): 23-26.
[13]
Yao PY, Wan QJ, Chen T. Analysis of the factors affecting the average hospital stay[J]. Medical Information, 2006, 19(3): 452-453. (in Chinese)
姚培英, 万秋菊, 陈涛. 影响医院平均住院日的因素分析[J]. 医学信息, 2006, 19(3): 452-453.
[14]
Garfield SR. The delivery of medical care[J]. Perm J, 2006, 10(2): 46-56.
[15]
Du JB, He K. Factors analysis of hospitalization days and medical expenditure of inpatients[J]. Hospital Administration Journal of Chinese People's Liberation Army, 2009, 16(12): 1131-1133. (in Chinese)
杜进兵, 何坤. 患者住院天数和医疗费用影响因素分析[J]. 解放军医院管理杂志, 2009, 16(12): 1131-1133. DOI:10.3969/j.issn.1008-9985.2009.12.014