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申请/专利权人：成都信息工程大学
摘要：本发明公开了一种两阶段DRG分组方法和系统。采用回归分析对CC进行重新分类，基于医疗费用构建回归模型，利用回归系数判断CC的严重程度。共建立了七个回归模型，打破了以高发病率作为高医疗费用影响因素的瓶颈。使用CHAID算法对成本相近的患者进行分组，采用变异系数CV评估组内异质性，并利用CHS‑技术规范CTS中的七项核心指标比较两种DRG分组的性能。本发明的优点是：不仅适应不同地区的疾病谱和经济发展情况，还能有效降低医疗费用，提高资源利用效率。
主权项：1.一种两阶段DRG分组方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据收集与清洗数据来源包括：医保支付数据、医院HIS系统数据和医院结算数据；数据清洗包括：删除无效变量和数据整合；S2：识别与住院费用显著相关的因素单因素分析：对每个变量进行单独分析，检验其与住院费用的相关性；使用统计检验方法，筛选出与住院费用显著相关的变量；多因素分析：将单因素分析中筛选出的变量输入多元回归模型，进一步检验其对住院费用的联合影响，从中挑选出统计学上具有显著影响的变量，以便进行深入的后续分析；S3：将患者的合并症与并发症CC按照主要CC、次要CC、第三CC、第四CC进行排序；构建回归模型，每个回归模型将CC作为自变量，医疗费用作为因变量，进行回归分析；根据回归结果，对医疗费用有显著影响的CC进行排序，输出患者CC等级；S4：利用机器学习CHAID进行患者DRG分组将患者的CC分组和在S2中识别出的显著变量作为输入变量，利用机器学习CHAID进行患者DRG分组；找出分组结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 一种两阶段DRG分组方法和系统
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