Page 95 - 《南京医科大学学报》2026年第2期
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第2期 总第133期                           南                                                         ·
                                                    南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）
                 2026年4月                      Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences）  · 197
                                              Journal
               的服务差异，也有利于医保基金更为公平合理的分                                选择参考序列，以 2020—2024 年例均住院费用
               配，最终提高基金使用效率。                                     为参考序列 X0j，以各项费用的例均费用为对比序列
                   病例纳入标准：①主要诊断为恶性肿瘤化学治                          Xij，其中 j 取 1~5，分别代表 2020—2024 年，i 代表第 i
               疗（ICD⁃10 编码：Z51.1）；②本地参保患者。排除标                    项费用。
               准：①住院时间小于 24 小时；②病案首页关键字段                             计算差数列，计算各项对比序列与参考序列的
              （诊断编码、费用明细）缺失。收集住院患者的基本                            绝对差，得到 2020—2024 年住院费用的绝对差构成
               信息，包括性别、年龄、入院日期、出院日期、各项住                          的矩阵；绝对差数列式∆ ij=Xij−X0j，计算绝对差数列
               院费用明细等。根据《全国医疗服务价格项目规范                            式∆ ij的最大值∆ max=max∆ ij和最小值∆ min=min∆ ij。
              （2023版）》将住院费用归为6类：诊断费、药品费、耗
                                                                     计算关联系数，zij=（∆ min+ρ×∆ max）（∆ ij+ρ×∆ max），
               材费、治疗费、综合医疗服务费和其他费 。
                                                  ［4］
                                                                                            ［7］
                                                                 其中，ρ为分辨系数，通常取0.5 。
                  （二）统计分析方法
                                                                                    1   m
                                                                                            ij
                                                                                    n
                   采用 Excel 2016 软件建立数据库，使用 R4.3.2                   计算关联度，ri= ∑ j = 1    Z ，这里 n=5，表示 5 个
               软件对数据进行预处理和统计分析。剔除费用极                             自然年。
               端值（百分位数<1%或>99%）；对于连续型变量，通                            4. 敏感性分析
               过 Kolmogorov⁃Smirnov 检验评估变量正态性；对于偏                    为考察 DIP 政策实施时缓冲期对研究结果的潜
               态分布的资料用中位数（M）和四分位数（P25，P75）进行                     在影响，本研究进行了敏感性分析。将 2023 年第一
               描述；住院费用趋势采用Jonckheere⁃Terpstra检验；所                季度设置为政策缓冲期，从数据中剔除，通过对比
               有假设检验均采用双侧检验，检验水准取α=0.05。                         剔除前后两种分析方案下费用相关指标的变化，以
                   1. 费用调整                                       评价研究结论稳健性。
                   为消除通货膨胀对医疗费用跨时期可比性的
                                                                                   二、结     果
               影响，本研究采用国家统计局发布的居民消费价格
               指数（consumer price index，CPI）对医疗费用进行贴                  （一）住院费用变化情况
               现调整。2020—2023 年 CPI 系数分别为：102.5、                      本研究共纳入了 25 850 例住院患者数据（表
               100.9、102.0、100.2。以 2024 年为基准年，对 2020—            1）。2020—2024 年恶性肿瘤患者各项住院费用中
               2023 年的全部住院费用（包括总费用、诊断费、药品                        位数呈显著下降趋势。其中，例均总费用 2024 年较
               费等）进行贴现处理。                                        2023 年下降 686 元（11.76%），较改革前三年均值下
                   2. 结构变动度分析法                                   降 1 660 元（24.38%）；患者自费上述两个数据分别
                   采用结构变动度分析法           ［2，5］ 计算费用结构变化，          为下降358元（20.69%）和567元（29.24%）；诊断费上
               包括变动值、变动度和贡献率。在该方法中，结构                            述两个数据分别为下降 148 元（8.31%）和 341 元
               变动值（value of structure variation，VSV）为某费用项       （17.26%）。耗材费2023年较改革前三年均值下降49元
               目构成比的变化值，其计算公式为 VSV=Xi1-Xi0，当                    （33.11%），2024 年 较 改 革 前 三 年 均 值 下 降 90 元
               VSV>0 时，为正向变动，表示该项目的构成比在增                        （60.81%），2024年降幅较2023年提高了27.7个百分点。
               加；反之则为负向变动，表示该项目的构成比在减                                如图 1 所示，恶性肿瘤患者住院费用整体呈下
               少。结构变动度（degree of structure variation，DSV）        降趋势，且 DIP 实施（2023 年 1 月）后下降趋势加
               为各费用项目构成比的期末值与期初值绝对差的                             速。药品费波动显著，而综合医疗服务费、诊断费
               总和，它反映各项费用构成比的综合变动情况，                             等相对平稳；各费用项目降幅节奏差异反映了 DIP
                           |
               DSV= | X i1 - X i0 。DSV 值越大，说明该项目的结构变             改革对不同类型医疗费影响的异质性。
               动程度越大。结构变动贡献率（contribution rate of                    2020—2024 年患者例数分别为 5 291、5 130、
               structure variation，CVS）为各项费用结构变动值的绝              5 283、4 953 和 5 193 例。费用构成分析显示（图 2），
               对值在结构变动度中所占比重，它反映各项费用对                            五年间药品费（49.10%）、诊断费（27.45%）和治疗费
                                                 |
               总费用结构变动的影响，CVS= | X i1 - X i0 /DSV×100%。         （10.08%）占比较大，而综合医疗服务费（8.72%）、耗
                   3. 灰色关联分析法                                    材费（4.19%）、其他费（0.45%）占比较小。从动态变
                   灰色关联分析法是根据因素之间发展趋势的                           化趋势来看，药品费、治疗费和耗材费占比呈下降
               相似或相异程度（即灰色关联度）衡量因素间关联                            趋势，诊断费、综合医疗服务费和其他费占比呈上
                             ［6］
               程度的一种方法 。它通过对数据序列的变化趋势                            升趋势。
               进行比较，分析不同序列之间的关联程度，能够有                                （二）结构变动度分析结果
               效地反映住院费用与各个影响因素之间的关系。                                 结果显示（表 2），观察期内患者例均住院费用
               本研究中关联系数和关联度的计算步骤如下。                              总的结构变动度为 11.55%。从时间维度来看，各年
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