基于诊断相关组(DRGs)和全球预算的医院支付对资源使用和医疗质量的影响:中国案例研究
Suwei YUAN ^(1,2){ }^{1,2} , Wenwei LIU ^(3){ }^{3} , Fengqing WEI ^(4){ }^{4} , Haichen ZHANG ^(1){ }^{1} , Suping WANG ^(1){ }^{1} 、
Weijun ZHU^(1),^(**)Z H U^{1},{ }^{*} Jin MA^(1)M A^{1}
1.上海交通大学医学院公共卫生学院,中国上海
2.中国上海交通大学中国医院发展研究院
3.上海师范大学哲学、法学与政治学学院,中国上海
4.上海中医药大学附属龙华医院质量控制部,中国上海
*通讯作者:电子邮件:majin@shsmu.edu.cn
(2018年1月12日收到;2018年3月14日接受)
摘要
背景:中国开展了多项试点工作,将医院支付机制从传统的基于成本的回顾性制度转变为基于疾病诊断相关分组(DRG)的前瞻性制度。本研究调查了 DRG 支付改革对中国中山全球预算的影响。研究方法从当地两家最大的三甲医院中选取了 2895 名急性心肌梗死(AMI)患者,其中 727 人在支付改革前出院,2168 人在支付改革后出院。采用差分回归(DID)模型评估政策对患者经皮冠状动脉介入治疗(PCI)的使用、医院支出、院内死亡率和出院后 30 天内再入院率的影响。结果显示支付改革后,患者的经皮冠状动脉介入治疗使用率和住院费用迅速增加。以未参加当地医保的患者为参照,当地医保患者的 PCI 使用率在改革后显著下降了 4.55% (95% 置信区间 [CI]:0.23, 0.72),医院总支出也显著下降了 $986.10(b=-0.15,P=0.0037)\$ 986.10(\mathrm{~b}=-0.15, \mathrm{P}=0.0037) 美元。在我们的研究中,患者的住院死亡率和再入院率没有发生变化。结论中山市基于 DRG 的创新型支付改革对 AMI 患者的费用控制有积极作用,但对鼓励资源使用有负面影响。它对患者的护理质量没有影响。观察到费用从投保人向未投保人转移的后果。在全国范围内推广基于 DRG 的支付方式之前,还需要更多证据来证明其对中国医疗环境的影响。
Keywords:疾病诊断相关分组(DRGs);全球预算;医院支付改革;中国
导言
支付机制产生了激励机制,以影响医疗系统中提供者和需求者的行为 (1)。经测试,诊断相关分组(DRGs)是通过减少可避免的医疗服务和提高生产率来节约医疗成本和提高医院效率的有效工具 (2,3)(2,3) 。同时也有证据表明,它可能会影响医疗质量 (1,4)(1,4) 。 (2,3)(2,3) (1,4)(1,4) 。
迫于财政压力,世界各国纷纷采用这种支付方式来重塑医院的筹资机制 (2,5,6)(2,5,6) 。
2009 年,中国政府宣布改革医院支付机制,从以成本为基础的回顾性制度改为以 DRG 为基础的前瞻性制度,旨在为人民提供可负担得起的医疗服务(7)。2011 年,国家发展和改革委员会(NDRC)发布了一份包含 104 种诊断/手术的参考清单,以指导地方政府的 DRG 试点工作(8)。而在 2017 年,这一清单扩大到 320(9)320(9) 。
在此背景下,许多地方政府启动了不同类型的 DRGs 支付试点(10)。截至 2016 年,中国大陆 32 个省份中已有 20 个实施了某种 DRGs(10)。然而,这些支付改革模式大多仍处于起步阶段,而且是在部分医疗系统 (11,12)(11,12) 进行试点。这些半途而废的改革很难确定支付改革安排在整个卫生系统中的综合效果(11)。位于中国东南部的中山市自 2010 年 7 月 1 日起在所有公立医院积极采用创新的 DRG 系统和全球预算来支付住院服务费用。
中山市于 1999 年建立了社会医疗保险制度。起初,所有医疗费用均采用按服务收费(FFS)的方式支付,导致随后三年的医院支出快速增长。2002 年,当地医疗保险管理部门探索出一种特殊的按人头付费的追溯支付方式来取代 FFS 制度,并于 2004 年正式实施。在这一制度下,所有参保住院病人都可根据其医保报销费用获得报销。中间 95% 的病例无论其诊断、合并症或实际使用的服务如何,都以相同的固定价格通过按人头付费系统获得报销。其余最高和最低的 2.5%的病例则通过原有的 FFS 方法报销。
然而,2004 年至 2009 年期间,医疗量和住院费用迅速增长。在此期间,住院人次增长了 52%,几乎是同期全省平均水平(19%)的三倍。2009 年,保险基金的财政赤字率达到 35.6%。此外,由于不同病例的医疗费用差异很大,这种支付制度导致保险管理部门和医院院长之间经常发生冲突。
为解决上述问题,中山市于 2010 年积极推行 DRGs 与全球预算相结合的医院支付改革。在新制度下,所有住院病人根据两个因素被划分为不同的支付组别:1) 病人的主要诊断,由 ICD-10 编码(国际疾病分类, 10^("th ")10^{\text {th }} 修订版)确定;以及 2) 手术信息。有四个基本手术类别:内科治疗、传统手术、微创手术和介入治疗。通过这种方法,每个付费组都定义了一个诊断组和一个特定的手术类别。中山最新版的 DRGs 系统共包含 4630 个 DRGs,每个 DRGs 都有一个成本权重。成本权重反映了与其他 DRGs 相比,病人护理的平均索赔费用。特定 DRG 的支付率按其成本权重乘以基本支付率计算。基本支付率等于 DRG 支付系统的总预算(约占社会保险支出的 73%)除以同期所有 DRG 的总权重。在一定时期内(通常是一个财政年度),所有 DRGs 的权重都是相同的。基本支付率在财政年度结束时确定,并计算出每家医院的最终报销金额。
中山的支付方式改革有三个独特之处。首先,这是一项在整个地方卫生系统实施的综合改革项目。患者通过新的支付系统报销医疗费用。
在所有投保病例中,模板占 98%。其次,在对患者进行分类时,除了考虑诊断因素外,还考虑了手术因素。患者被划分为不同的组别更加合理,也更容易被实践所接受。最后,也是最重要的一点,中山的 DRG 支付率是根据全球预算灵活确定的,全球预算的设定是为了控制系统和个人支出。事实上,全球预算和按疾病诊断相关分组付费是中国正在试点的两种主要方法。但在大多数地方,它们都是分开实施的,分别控制医院层面和个人层面的支出。在这种情况下,很难充分发挥它们在支付住院服务费用方面的优势。中山市创新性地将两种支付方式合并为一种复合支付制度,将患者费用控制与医院费用控制统一起来。
本研究的主要目的是探讨中山市医院支付改革对患者资源使用和医疗质量的影响。虽然基于 DRG 的支付方式的实证研究很多,但中国的医疗体系与其他国家不同,有着多种多样的医疗服务提供者激励机制(13)。中山的付费模式为我们提供了一个很好的范例,在全国推广之前,我们可以通过这个范例来了解这种付费方式在中国的医疗环境下是如何影响医生的行为和医疗结果的。
材料与方法
地点和采样
我们设计了一项 2008 年至 2014 年急性心肌梗死(AMI)患者的回顾性队列研究。我们选择了两家综合性三级医院作为研究地点。这两家医院是当地最大的医院,收治了该市80%以上的急性心肌梗死患者。2014 年,这两家医院 62% 的住院病人和 69% 的住院总收入都是通过基于 DRG 的新系统支付的。
AMI疾病已被广泛用于评估医生对政策变化的反应 (14,15)(14,15) 。医院对急性心肌梗死患者的治疗包括三种方法:1)药物治疗;2)经皮冠状动脉介入治疗(PCI);3)冠状动脉旁路移植术(CABG)。治疗费用差别很大,其中药物治疗费用最低,冠状动脉旁路移植术费用最高。PCI 因其卓越的临床效果而成为治疗急性心肌梗死的首选(16)。
为了研究 2010 年支付改革前后医疗服务提供者的行为变化,我们只关注住院期间接受药物治疗或 PCI 治疗的患者。由于 CABG 的样本量太小(15 例,占总样本量的 0.44%0.44 \% ),不适合进行统计分析,因此我们的研究将其排除在外。因此,我们的研究对象的纳入标准是:
主要诊断为急性心肌梗死(ICD-10 代码:I21.0-I21.4,I21.9);
研究医院在 2008 年 1 月至 2014 年 12 月期间收治的患者;
患者在住院期间接受了药物治疗或 PCI 程序。
在付费改革之前,医院在治疗参保的急性心肌梗死患者时,无论患者接受何种治疗,都会获得一笔统一的费用。改革后,接受药物治疗的患者权重从 152 升至 222,平均权重为 203;接受 PCI 治疗的患者权重从 502 升至 969,平均权重为 796。PCI 组的报销价格几乎是药物组的四倍。在这种情况下,医生会有动力为 AMI 患者提供适当的治疗。我们选择 PCI 使用比例和每次入院总费用指标来衡量改革后对患者资源使用的影响,并选择院内死亡率和出院后 30 天内再入院率指标来评估对医疗质量的影响。
数据收集和统计分析
采用了两家研究医院中急性胰腺炎患者的医院电子病历(EMR)数据。收集的信息包括
新的基于 DRG 的付费系统于 2010 年 7 月采用。新的 DRG 支付系统于 2010 年 7 月 1 日启用。在我们的研究中,2008 年 1 月至 2010 年 6 月的出院患者被视为改革前;2010 年 7 月至 2014 年 12 月的出院患者被视为改革后。共有 2895 名住院患者被纳入研究样本,其中 727 人在改革前出院,2168 人在改革后出院。
中山有 51% 的人口是外来务工人员。中国的社会保险实行市级统筹。外来务工人员的医疗报销事务不按工作地收费,而是按籍贯收费。有鉴于此,我们将在中山参保的患者视为干预组,而未参保的患者则作为对照组。我们假设两组患者的消费行为相似,因为他们的医疗费用最终都可以通过当地的社会保险报销。
采用差分法(DID)评估净政策效应 (11,15,17)(11,15,17) 。为确定中山新支付系统的实施是否与结果指标相关,进行了多元回归分析。模型设定如下
Y=alpha+betaY=\alpha+\beta 时间 +gamma+\gamma 组别 +delta(+\delta( 时间 xx\times 组别 )+varphi_(i)X_(i)+epsi)+\varphi_{i} X_{i}+\varepsilon
其中 YY 代表结果变量。在我们的分析中,医院支出变量不呈正态分布,因此进行了 log\log 自然转换。本文讨论的金额按 1 人民币等于 0.1629 美元估算。时间是一个虚拟变量,如果患者在改革后出院,时间等于 1,否则等于 0。群体是一个虚拟变量,如果患者参加了医保,该变量等于 1,否则等于 0。时间 X\mathbf{X} 组是时间和组的交乘积,如果患者在测试期间参加了保险并住院,则该变量等于 1。矢量 X_(i)X_{i} 表示可能影响结果变量的所有其他控制变量,包括患者的年龄、性别和 LOS。 LOSL O S 变量分布异常,在回归模型中进行自然对数转换。在估计模型中, (beta+delta)(\beta+\delta) 表示支付改革后干预组比改革前的变化,而 beta\beta 表示对照组的变化。 delta\delta 表示改革后干预组比对照组的变化,被解释为中山支付改革的净影响。
所有关于医院和患者姓名或其他私人信息的分析均已漂白。本研究未使用血液样本或问卷。上海交通大学公共卫生与护理研究学术伦理委员会认为本研究无需申请伦理审查。
成果
描述性统计
表 1 显示了样本人群的基线特征。改革前后参保患者的比例相似,这与中山市的人口结构相符。改革前后两组在年龄和性别分布上也具有可比性(分别为 P=0.5894P=0.5894 和0.9147)。改革后人群的平均住院日(ALOS)明显缩短了0.14天 (P=0.0010)(P=0.0010) 。从治疗方法来看,改革前药物治疗是主要方法,PCI 仅占 10.18%。但改革后,PCI 的使用比例急剧上升至 73.80% ( P < .0001\mathrm{P}<.0001 )。同时,改革后医院总费用从 $6083.54\$ 6083.54 大幅增加到 $7032.38\$ 7032.38 ( (P < .0001(P<.0001 )。改革 (P=0.0438)(P=0.0438) 后,住院死亡率从3.03%大幅下降到 1.75%1.75 \% 。在我们的研究 (P=0.3706)(P=0.3706) 中,改革前后的再入院率没有差异。
表 1:患者特征
可变 |
改革前 |
改革之后 |
P 值 |
患者人数,n(%) |
727(25.11)727(25.11) |
2168(74.89)2168(74.89) |
0.9151 |
有保险 |
339(46.63)339(46.63) |
1006(46.40)1006(46.40) |
|
未投保 |
388(53.37)388(53.37) |
1162(53.60)1162(53.60) |
|
性别,n(%) |
|
|
0.9147 |
男 |
566(77.85)566(77.85) |
1692(78.04)1692(78.04) |
|
女性 |
161(22.15)161(22.15) |
476(21.96)476(21.96) |
0.5894 |
年龄,平均值(std) |
62.18(13.27)62.18(13.27) |
61.99(14.08)61.99(14.08) |
0.0010 |
ALOS, 平均值(std) |
8.71(5.38)8.71(5.38) |
8.57(6.21)8.57(6.21) |
< .0001<.0001 |
治疗,n(%) |
653(89.82)653(89.82) |
568(26.20)568(26.20) |
|
药物 |
74(10.18)74(10.18) |
1,600(73.80)1,600(73.80) |
< .0001<.0001 |
PCI |
6083.54(4055.63)6083.54(4055.63) |
7032.38(6060.44)7032.38(6060.44) |
0.0438 |
医院总支出,美元,平均值(std)
Total hospital expens-
es, $, mean (std)| Total hospital expens- |
| :--- |
| es, $, mean (std) | |
22(3.03)22(3.03) |
32(1.75)32(1.75) |
0.3706 |
死于医院,n(%)
(缺失值 =343)=343)
Died in hospital, n(%)
(missing value =343)| Died in hospital, n(%) |
| :--- |
| (missing value $=343)$ | |
15(2.06)15(2.06) |
34(1.57)34(1.57) |
|
30 天内再次入院
天,n(%)mathrm{n}(\%)
Readmission within 30
days, n(%)| Readmission within 30 |
| :--- |
| days, $\mathrm{n}(\%)$ | |
|
|
|
Variable Before reform After reform P value
No. of patients, n(%) 727(25.11) 2168(74.89) 0.9151
Insured 339(46.63) 1006(46.40)
Uninsured 388(53.37) 1162(53.60)
Sex, n(%) 0.9147
Male 566(77.85) 1692(78.04)
Female 161(22.15) 476(21.96) 0.5894
Age, mean(std) 62.18(13.27) 61.99(14.08) 0.0010
ALOS, mean(std) 8.71(5.38) 8.57(6.21) < .0001
Therapy, n(%) 653(89.82) 568(26.20)
Drug 74(10.18) 1,600(73.80) < .0001
PCI 6083.54(4055.63) 7032.38(6060.44) 0.0438
"Total hospital expens-
es, $, mean (std)" 22(3.03) 32(1.75) 0.3706
"Died in hospital, n(%)
(missing value =343)" 15(2.06) 34(1.57)
"Readmission within 30
days, n(%)" | Variable | Before reform | After reform | P value |
| :--- | :---: | :---: | :---: |
| No. of patients, n(%) | $727(25.11)$ | $2168(74.89)$ | 0.9151 |
| Insured | $339(46.63)$ | $1006(46.40)$ | |
| Uninsured | $388(53.37)$ | $1162(53.60)$ | |
| Sex, n(%) | | | 0.9147 |
| Male | $566(77.85)$ | $1692(78.04)$ | |
| Female | $161(22.15)$ | $476(21.96)$ | 0.5894 |
| Age, mean(std) | $62.18(13.27)$ | $61.99(14.08)$ | 0.0010 |
| ALOS, mean(std) | $8.71(5.38)$ | $8.57(6.21)$ | $<.0001$ |
| Therapy, n(%) | $653(89.82)$ | $568(26.20)$ | |
| Drug | $74(10.18)$ | $1,600(73.80)$ | $<.0001$ |
| PCI | $6083.54(4055.63)$ | $7032.38(6060.44)$ | 0.0438 |
| Total hospital expens- <br> es, $, mean (std) | $22(3.03)$ | $32(1.75)$ | 0.3706 |
| Died in hospital, n(%) <br> (missing value $=343)$ | $15(2.06)$ | $34(1.57)$ | |
| Readmission within 30 <br> days, $\mathrm{n}(\%)$ | | | |
ALOS:平均住院时间;PCI:经皮冠状动脉介入治疗
表 2 显示了四个结果变量的描述性分析和单变量结果。结果显示,支付改革后,两组的 PCI 使用率分别显著增加了 61.21% 和 65.76%(均 P < .0001P<.0001 )。DID 值显示,改革后干预组的 PCI 使用率下降了 4.55%。改革后,干预组的住院总费用增加了 $423.96\$ 423.96 ( (P=0.2428(P=0.2428 ),增幅不明显,而对照组的住院总费用增加了 $1410.06\$ 1410.06 ( P < .0001P<.0001 ),增幅较大。DID 结果表明,改革后干预组的 $986.10\$ 986.10 有所下降。
表 2:关于保健使用情况和质量的描述性和单变量分析
结果变量 |
改革前 |
改革之后 |
差分 |
DID |
PCI 使用, %\% |
|
|
|
|
干预组 |
15.93 |
77.14 |
61.21^(******)61.21^{* * *} |
-4.55 |
对照组 |
5.15 |
70.91 |
65.76^(******)65.76^{* * *} |
|
住院总费用,美元,平均值(std)
Total hospital expenses, $,
mean(std)| Total hospital expenses, $, |
| :--- |
| mean(std) | |
|
|
|
|
干预组 |
6938.05 |
(3944.06)(3944.06) |
6938.05
(3944.06)| 6938.05 |
| :---: |
| $(3944.06)$ | |
6938.05,(3944.06)| 6938.05 <br> $(3944.06)$ |
| :--- | |
7362.01 |
(4179.60)(4179.60) |
7362.01
(4179.60)| 7362.01 |
| :---: |
| $(4179.60)$ | |
7362.01,(4179.60)| 7362.01 <br> $(4179.60)$ |
| :--- | |
423.96 |
-986.10 |
对照组 |
5336.94 |
(4008.96)(4008.96) |
5336.94
(4008.96)| 5336.94 |
| :---: |
| $(4008.96)$ | |
5336.94,(4008.96)| 5336.94 <br> $(4008.96)$ |
| :--- | |
6747.00 |
(7297.73)(7297.73) |
6747.00
(7297.73)| 6747.00 |
| :---: |
| $(7297.73)$ | |
6747.00,(7297.73)| 6747.00 <br> $(7297.73)$ |
| :--- | |
1410.06^(******)1410.06^{* * *} |
|
医院死亡率,% |
|
|
|
|
干预组 |
2.65 |
1.29 |
-1.36 |
-0.33 |
对照组 |
3.35 |
2.32 |
-1.03 |
|
30 天内再次入院,百分比 |
|
|
|
|
干预组 |
1.77 |
1.49 |
-0.28 |
0.40 |
对照组 |
2.32 |
1.64 |
-0.68 |
|
Outcome variables Before reform After reform Diff DID
PCI use, %
Intervention group 15.93 77.14 61.21^(******) -4.55
Control group 5.15 70.91 65.76^(******)
"Total hospital expenses, $,
mean(std)"
Intervention group "6938.05,(3944.06)" "7362.01,(4179.60)" 423.96 -986.10
Control group "5336.94,(4008.96)" "6747.00,(7297.73)" 1410.06^(******)
Hospital mortality, %
Intervention group 2.65 1.29 -1.36 -0.33
Control group 3.35 2.32 -1.03
Readmission within 30 days, %
Intervention group 1.77 1.49 -0.28 0.40
Control group 2.32 1.64 -0.68 | Outcome variables | Before reform | After reform | Diff | DID |
| :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |
| PCI use, $\%$ | | | | |
| Intervention group | 15.93 | 77.14 | $61.21^{* * *}$ | -4.55 |
| Control group | 5.15 | 70.91 | $65.76^{* * *}$ | |
| Total hospital expenses, $, <br> mean(std) | | | | |
| Intervention group | 6938.05 <br> $(3944.06)$ | 7362.01 <br> $(4179.60)$ | 423.96 | -986.10 |
| Control group | 5336.94 <br> $(4008.96)$ | 6747.00 <br> $(7297.73)$ | $1410.06^{* * *}$ | |
| Hospital mortality, % | | | | |
| Intervention group | 2.65 | 1.29 | -1.36 | -0.33 |
| Control group | 3.35 | 2.32 | -1.03 | |
| Readmission within 30 days, % | | | | |
| Intervention group | 1.77 | 1.49 | -0.28 | 0.40 |
| Control group | 2.32 | 1.64 | -0.68 | |
Diff:差异;DID:差异中的差异;PCI:经皮冠状动脉介入治疗。// ^(**)P < 0.05;^(****)P < 0.01;^(******)P < 0.001{ }^{*} P<0.05 ;{ }^{* *} P<0.01 ;{ }^{* * *} P<0.001
此外,改革后两组患者的住院死亡率都有轻微但不显著的下降(分别为 P=0.0872P=0.0872 和0.2979)。再入院率变量(分别为 P=0.7202P=0.7202 和 0.3808)也有同样的趋势。但 DID 结果表明,新支付系统实施后,干预组的住院死亡率下降了 0.33%,再入院率上升了 0.40%。在我们的研究中,这两项结果均无统计学意义。
多元回归结果
我们使用 DID 回归模型进一步研究了支付改革对患者使用 PCI 和住院费用的影响。结果见表 3 和表 4。与对照组相比,改革后干预组的 PCI 使用率显著下降(比值比 [OR]:0.40;95% 置信区间 [CI]: 0.23,0.720.23,0.72 )。住院时间较长的年轻男性患者更有可能进行 PCI 治疗。尤其是,我们发现支付方式改革后,对照组使用 PCI 治疗的概率增加了 53.91 倍。同时,改革后干预组的住院费用明显下降( b=-0.15,P=0.0037\mathrm{b}=-0.15, P=0.0037 )。男性患者住院时间更长、住院期间进行 PCI 治疗的住院费用更高。
表 3:PCI 使用效果的多元回归结果
可变 |
估算 |
P_("value ")\boldsymbol{P}_{\text {value }} |
OR(95%CI)\boldsymbol{O R ( 9 5 \%} \mathbf{C I}) |
拦截 |
-3.97 |
< .0001<.0001 |
|
时间 |
3.99 |
< .0001<.0001 |
53.91(33.50,86.73)53.91(33.50,86.73) |
组别 |
1.20 |
< .0001<.0001 |
3.33(1.94,5.72)3.33(1.94,5.72) |
时间*组别 |
-0.91 |
0.0020 |
0.40(0.23,0.72)0.40(0.23,0.72) |
年龄 |
-0.01 |
< .0001<.0001 |
0.99(0.98,0.99)0.99(0.98,0.99) |
性别(以女性为参照) |
0.61 |
< .0001<.0001 |
1.84(1.47,2.31)1.84(1.47,2.31) |
LOS |
0.70 |
< .0001<.0001 |
2.02(1.73,2.35)2.02(1.73,2.35) |
Variable Estimate P_("value ") OR(95%CI)
Intercept -3.97 < .0001
Time 3.99 < .0001 53.91(33.50,86.73)
Group 1.20 < .0001 3.33(1.94,5.72)
Time*Group -0.91 0.0020 0.40(0.23,0.72)
Age -0.01 < .0001 0.99(0.98,0.99)
Sex (female as reference) 0.61 < .0001 1.84(1.47,2.31)
LOS 0.70 < .0001 2.02(1.73,2.35)| Variable | Estimate | $\boldsymbol{P}_{\text {value }}$ | $\boldsymbol{O R ( 9 5 \%} \mathbf{C I})$ |
| :--- | :---: | :---: | :---: |
| Intercept | -3.97 | $<.0001$ | |
| Time | 3.99 | $<.0001$ | $53.91(33.50,86.73)$ |
| Group | 1.20 | $<.0001$ | $3.33(1.94,5.72)$ |
| Time*Group | -0.91 | 0.0020 | $0.40(0.23,0.72)$ |
| Age | -0.01 | $<.0001$ | $0.99(0.98,0.99)$ |
| Sex (female as reference) | 0.61 | $<.0001$ | $1.84(1.47,2.31)$ |
| LOS | 0.70 | $<.0001$ | $2.02(1.73,2.35)$ |
PCI:经皮冠状动脉介入治疗;LOS:住院时间;OR:几率;CI:置信区间
表 4:对住院费用影响的多元回归结果
可变 |
估算 |
P\boldsymbol{P} 值 |
95%CH\mathbf{9 5 \%} \boldsymbol{C H} |
拦截 |
6.90 |
< .0001<.0001 |
6.75,7.056.75,7.05 |
时间 |
-0.32 |
< .0001<.0001 |
-0.40,-0.24-0.40,-0.24 |
组别 |
0.24 |
< .0001<.0001 |
0.15,0.330.15,0.33 |
时间*组别 |
-0.15 |
0.0037 |
-0.25,-0.05-0.25,-0.05 |
年龄 |
0.002 |
0.4889 |
-0.004,0.000-0.004,0.000 |
性别(以女性为参照) |
0.06 |
0.0377 |
0.00,0.120.00,0.12 |
LOS |
0.60 |
< .0001<.0001 |
0.56,0.630.56,0.63 |
治疗(以药物为参考) |
0.85 |
< .0001<.0001 |
0.81,0.890.81,0.89 |
Variable Estimate P value 95%CH
Intercept 6.90 < .0001 6.75,7.05
Time -0.32 < .0001 -0.40,-0.24
Group 0.24 < .0001 0.15,0.33
Time*Group -0.15 0.0037 -0.25,-0.05
Age 0.002 0.4889 -0.004,0.000
Sex (female as reference) 0.06 0.0377 0.00,0.12
LOS 0.60 < .0001 0.56,0.63
Therapy (drug as reference) 0.85 < .0001 0.81,0.89| Variable | Estimate | $\boldsymbol{P}$ value | $\mathbf{9 5 \%} \boldsymbol{C H}$ |
| :--- | :---: | :---: | :---: |
| Intercept | 6.90 | $<.0001$ | $6.75,7.05$ |
| Time | -0.32 | $<.0001$ | $-0.40,-0.24$ |
| Group | 0.24 | $<.0001$ | $0.15,0.33$ |
| Time*Group | -0.15 | 0.0037 | $-0.25,-0.05$ |
| Age | 0.002 | 0.4889 | $-0.004,0.000$ |
| Sex (female as reference) | 0.06 | 0.0377 | $0.00,0.12$ |
| LOS | 0.60 | $<.0001$ | $0.56,0.63$ |
| Therapy (drug as reference) | 0.85 | $<.0001$ | $0.81,0.89$ |
PCI:经皮冠状动脉介入治疗;LOS:住院时间;OR:几率;CI:置信区间