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基于Apriori算法的超标医疗费用关联规则挖掘被引量：1: 2013年; 目的分析医院病人医疗费用构成,探讨医疗费用项目结构的合理性,挖掘超标医疗费用超标的原因,使医院管理者有针对性的控制医疗费用。方法以各疾病诊断相关组医疗费用的3/4分位数作为该组超标费用阈值,区分标内费用和超标费用;利用数据挖掘中的关联规则挖掘方法中的Apriori算法挖掘与超标费用有强关联的条件属性。结果在呼吸系统疾病中,1/4的超标医疗费用患者消耗掉了超过40%的医疗资源。关联规则模型共挖掘出4条有意义的关联规则,监测到发生费用超标的病例占超标费用人数的10.7%。4条规则中具有此条件使得超标发生的可能性依次是原来的2.47、2.36、2.30和2.29倍。结论:医院质量控制部门对医疗费用管理时可以参考关联规则挖掘出的强关联规则,对入院病人中满足规则的应给予重点关注,在满足病人医疗需求的前提下尽量避免超出标准费用的情况发生,加强医疗费用支出的事前预防。; 陈梅刘忠陈国英周娟; 关键词：APRIORI算法

基于DRGs的呼吸系统疾病住院费用分析被引量：17: 2013年; 目的为合理确定呼吸系统疾病的诊断相关组费用标准提供数据依据。方法以某院19285例呼吸系统疾病住院病历首页资料为样本，运用决策树模型中卡方自动交叉诊断法形成呼吸系统疾病住院患者病例组合方案，并采用方差减少量检验模型效果。结果呼吸系统疾病患者住院费用中位数为1603．97元，平均数为2806．03元，离散程度大。呼吸系统疾病住院治疗者实施手术的比例较少，为3．89％，年龄是呼吸系统疾病住院费用的重要影响因素。呼吸系统疾病住院患者病例组合方案的分类节点依次为出院第一诊断、年龄、次要诊断，这些节点将患者分为5个疾病类别、29个诊断相关组。结论适宜的出院诊断是构建诊断相关组的基础，呼吸系统疾病的分类变量宜选用年龄、次要诊断等与疾病严重程度相关的变量。; 陈梅刘忠陈国英周娟; 关键词：疾病诊断相关组决策树呼吸系统疾病住院费用

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周娟