傾向指數匹配法在醫院感染經濟負擔評價中的應用

孫吉花，姜雪錦

(濱州醫學院附屬醫院，山東 濱州 256603)

醫院感染越來越受到臨床醫務人員、醫院管理人員，以及衛生管理職能部門的重視。國內外對醫院感染所致的經濟負擔進行了大量的研究，但因為研究方法的差異，醫院感染經濟損失評價的結果波動很大[1]。大部分研究采用回顧性或前瞻性調查方法，對醫院感染組和非醫院感染組進行人為匹配比較兩組間的差異，極易造成混雜偏倚和選擇性偏倚。本研究應用SPSS軟件的傾向指數匹配法(propensity score matching, PSM)[2-3]，對醫院感染經濟負擔進行評價，現將結果報告如下。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選取某大型醫院住院時間>48 h、臨床資料信息完整且出院時間為2015年1月1日—2016年12月31日的158 976例住院患者為研究對象。其中醫院感染患者2 443例(醫院感染組)，非醫院感染患者156 533例(非醫院感染組)。醫院感染病例按照衛生部2001年發布的《醫院感染診斷標準(試行)》確診。

1.2 研究方法 采用SPSS 22.0軟件對醫院感染組和非醫院感染組患者進行PSM，使觀察性數據達到“接近隨機分配數據”的效果。以是否發生醫院感染為應變量，以性別，年齡，是否發生社區感染、入住重癥監護病房(ICU)、手術、中心靜脈插管、使用呼吸機、留置導尿管等為協變量，采用PSM卡鉗匹配法(卡鉗值取0.02)對醫院感染組和非醫院感染組患者進行1∶1匹配。采用匹配后的均衡數據庫分析醫院感染對患者住院總費用和住院天數的影響。

2 結果

2.1 匹配前后兩組患者基線資料比較 匹配前，除手術外，性別、年齡、社區感染、入住ICU、中心靜脈插管、使用呼吸機、留置導尿管各組別兩兩比較，差異均有統計學意義(均P<0.05)，見表1。經PSM匹配，共成功匹配2 388對，匹配成功比例為97.75%，匹配后，上述協變量兩組間比較，差異均無統計學意義(均P>0.05)，見表2。

表1 匹配前醫院感染組與非醫院感染組患者基線資料比較[例數(%)]Table 1 Comparison in baseline data between HAI group and non-HAI group before matching (No. of cases[%])

表2 匹配后醫院感染組與非醫院感染組患者基線資料比較[例數(%)]Table 2 Comparison in baseline data between HAI group and non-HAI group after matching (No. of cases[%])

2.2 醫院感染經濟負擔 醫院感染組和非醫院感染組患者住院時間中位數分別為21.00、10.00 d，中位數差值為11.00 d，兩組間住院時間中位數比較，差異有統計學意義(P<0.05)。醫院感染組和非醫院感染組患者住院總費用中位數分別為33 618.38、15 004.93元，中位數差值為18 613.45元，兩組間住院總費用中位數比較，差異有統計學意義(P<0.05)。除其他費用無統計學差異外，醫院感染組其余各類費用均高于非醫院感染組(均P<0.05)，其中兩組間西藥費差值最大，為6 987.00元。見表3。

表3 匹配后醫院感染組與非醫院感染組住院時間、費用比較(元)Table 3 Comparison in length of hospital stay and expenses between HAI group and non -HAI group after matching (Yuan)

3 討論

傾向指數方法包括匹配、分層和協變量調整等[4]，在醫學研究領域中傾向指數方法中的匹配法應用最廣泛。近年來，PSM在國內外被廣泛應用于大樣本、非隨機對照數據的觀察研究[5-6]，但多數是介紹傾向指數方法相關知識，以及部分診療、操作技術在臨床應用中的效果評價，用于研究醫院感染衛生經濟學評價領域的文獻報道極少。PSM主要是從對照組中選出與處理組傾向指數相同或相近的個體進行匹配，以達到均衡組間協變量的目的，其標準化程度高并且能有效解決選擇偏倚和多協變量在組間分布不均衡的問題，使研究數據達到“接近隨機化分配數據”的目的；在不遺漏混雜因素的情況下，能得到處理效應的無偏估計[7]，以解決樣本選擇偏誤帶來的內生性問題。本研究成功匹配2 388對，匹配成功比率為97.75%，匹配后協變量兩組間比較，差異均無統計學意義(均P>0.05)。在均衡協變量的前提下，用匹配后的數據分析發生醫院感染造成的額外住院費用、延長的住院日等經濟負擔指標。

國外學者[8]自1934年便開展醫院感染的經濟學評價。美國和英國每年發生醫院感染例數分別近200萬和10萬例，造成經濟損失分別高達75億、45億美元[9-10]。如按10%的醫院感染發病率計算，我國每年5 000萬住院患者，約有500萬例發生醫院感染[11]。研究[12-16]顯示，綜合醫院的醫院感染導致直接經濟損失為6 000～26 493元；新生兒患者和重癥監護病房老年患者醫院感染所致直接經濟損失分別為24 463.20元[17]和59 689元[12]。醫院感染給患者帶來的經濟負擔主要表現為住院費用增加和住院日延長[18]。

本研究采用PSM，兩組患者協變量均衡后再進行比較。醫院感染組住院總費用中位數為33 618.38元，非醫院感染組為15 004.93元，醫院感染組比非醫院感染組患者住院總費用增加18 613.45元，兩組住院費用比較，差異有統計學意義(P<0.05)。醫院感染組住院時間中位數為21.00 d，非醫院感染組為10.00 d，感染組患者比非感染患者平均延長住院時間11.00 d，兩組住院時間中位數比較，差異有統計學意義(P<0.05)。醫院住院成本分析的回歸模型[19]結果顯示，對醫院住院成本影響最大的因素為平均住院日和醫院感染率，即在其他因素保持不變的情況下，平均每增加1個住院日，醫院人均住院成本增加365.81元；醫院感染率每上升1 %，醫院人均住院成本增加490.30元，可見醫院感染給患者造成了嚴重的經濟負擔。

國內研究[12]顯示，醫院感染造成的經濟損失中居前2位的為西藥費和治療費。本研究顯示，醫院感染組西藥費(11 738.68元)仍居首位，檢查費(3 347.00元)及材料費(3 473.70元)高于治療費(2 436.00元)，說明發生醫院感染后耗材使用增多。醫院感染組與非醫院感染組各項費用比較，西藥費及治療費差值居前2位，差值由高至低分別為西藥費(6 987.00元)、治療費(1 561.50元)、檢查費(1 493.00元)、材料費(1 124.17元)。因此，通過醫院感染經濟負擔評價，從大數據中找出關鍵點，研究成本-效果、成本-效益、成本-效用之比，分層實施醫院感染防控項目，有利于控制醫院感染，降低醫院感染發病率。

本研究通過PSM方法，實現了高質、標準的隨機分配數據，提高了各協變量的均衡性，保證結果的真實和準確性，為醫院感染經濟負擔評價提供了新方法。