Диссертация (1141322), страница 13
Текст из файла (страница 13)
Рост анализируемых показателей привел кзначительному увеличению (в пять раз) затрат на фармакотерапию больныхкатарактой, включенных в третий кластер (3017,63 рублей), по сравнению сбольными второго кластера (615,25 рублей) и резкому увеличению (почти вдвадцать раз!) по сравнению с затратами на лекарственную терапию больныхпервого кластера (156,78 рублей).
Такие высокие затраты на фармакотерапиюгоспитализированных больных катарактой объясняются тем, что в третий кластервключены больные с серьезными осложнениями и многоэтапным хирургическимлечением.74Таким образом, на второй ступени исследования 1075 госпитализированныхбольных катарактой были распределены по трем кластерам в зависимости отвозраста, длительности госпитализации, количества назначаемых на курс леченияЛП, числа сопутствующих офтальмологических заболеваний и величины затрат нафармакотерапиюэтогоконтингентабольныхвпредоперационномипослеоперационном периодах.Третья ступень: проверка качества кластеризацииНа третьем этапе методом k-средних осуществляется проверка качествакластеризации. Суть этой проверки заключается в определении, насколькосформированные кластеры отличаются друг от друга, т.е.
в какой мерерассчитанные средние значения соответствующих показателей в каждом кластереотличаются друг от друга. Графическая иллюстрация проверки качествапроведенной нами кластеризации представлена на рисунке 25.Рисунок 25. Сравнительная характеристика показателей для трех кластеров75Три сформированных кластера существенно различаются между собой повеличине значимого фактора (по которому осуществлялся кластерный анализ) величине затрат на фармакотерапию госпитализированных больных катарактой.Таким образом, на третьей ступени исследования графический анализраспределения изучаемых показателей по выделенным кластерам подтверждаетцелесообразность сформированных кластеров и свидетельствует о качественномпроведении кластеризации.Четвертая ступень: Сравнительная характеристика кластеровНа четвертой ступени дается сравнительная характеристика выделенныхкластеров по характеризующим их показателям.Сравнительный анализ результатов кластеризации по количественнымпоказателям (возраст больных, продолжительность госпитализации, количествоназначаемых на курс лечения ЛП, число сопутствующих офтальмологическихзаболеваний и затраты на фармакотерапию больных) в каждом из трех выделенныхкластеров позволил сформулировать следующие выводы.Различия между кластерами по возрасту госпитализированных больныхкатарактой (в первом кластере – 72,6; во втором – 75,7; в третьем – 73,8) иколичеству сопутствующих офтальмологических заболеваний (соответственно:1,24; 1,77 и 1,40) не носят существенного характера.
Поскольку данные показателине оказывают определяющего влияния на распределение пациентов по кластерам,возраст больных и число сопутствующих у них офтальмологических заболеванийне рассматриваются в качестве значимых факторов, формирующих величинузатрат на фармакотерапию госпитализированных больных катарактой.Значительной вариации между сформированными кластерами подверженыследующие показатели: число дней, проведенных больными в стационаре (впервом кластере – 6,8; во втором – 8,3; в третьем – 17,6) и количество ЛП,назначаемых больным на курс лечения (соответственно: 4,6; 7,5 и 12,2).
Причем,минимальные значения данных показателей, характерные для первого кластера,соответствуют минимальной величине затрат на фармакотерапию больных,76включенных в этот кластер (156,78 рублей). Максимальные значения числа дней,проведенных больными в стационаре и количестве назначаемых ЛП на их лечение,характерные для третьего кластера, соответствуют максимальной величине затратна фармакотерапию больных в этом кластере (3017,63 рублей).Таким образом, предложенная методика кластерного анализа, где в качествемеры близости рассматривается расстояние Чебышева, позволила выявитьосновныефакторы,формирующиезатратынафармакотерапиюгоспитализированных больных катарактой.
К таким факторам отнесены: числодней, проведенных больными в стационаре, и количество ЛП, назначаемыхбольным на курс лечения.3.3. Корреляционно-регрессионный анализ и прогнозирование затратна фармакотерапию больных катарактойПолученные и описанные выше результаты кластерного анализа позволилипредположить наличие заметной корреляционной зависимости между затратами нафармакотерапию госпитализированных больных катарактой в предоперационноми послеоперационном периодах и формирующими величину этих затратфакторами. В связи с этим, на следующем этапе нашего исследования былопризнано целесообразным провести количественную оценку между величинойанализируемых затрат и выявленными факторами, с целью возможногопрогнозирования затрат на фармакотерапию больных катарактой.Решение сформулированной задачи в соответствии с разработаннойпрограммой исследования осуществлялось с помощью методов многомерногостатистического анализа.
В качестве показателя тесноты и направлениявзаимосвязи между анализируемыми признаками использовался линейныйкоэффициент парной корреляции Пирсона.77Расчет коэффициента осуществлялся по формуле:где: Y - значение результативного признака; X - значение факторного признака;- среднее значение величины Y; - среднее значение величины X.В качестве результативного признака рассматривалась величина затрат нафармакотерапию госпитализированных больных катарактой в предоперационноми послеоперационном периоде.Факторными признаками последовательнорассматривались следующие показатели: возраст больных, продолжительностьгоспитализации,количествоназначаемыхнакурслеченияЛП,числосопутствующих офтальмологических заболеваний.Рассчитанные индексы линейного коэффициента парной корреляцииПирсона представлены в таблице 6.Таблица 6Значения коэффициентов Пирсона и характеристика силы связипо показателям госпитализацииПоказатели госпитализацииКритерий ПирсонаСила связиВозраст больных0,113СлабаяДлительность госпитализации0,506Заметная средняяКоличество ЛП на курс лечения0,563Заметная средняяЧисло сопутствующихофтальмологических заболеваний0,193СлабаяКоличественные критерии оценки тесноты связи принимались по шкалеЧеддока (табл.
7).Таблица 7Количественные критерии оценки тесноты связи (шкала Чеддока)КоэффициенткорреляцииХарактеристикасилы связи0,1 - 0,3Слабая0,3 - 0,50,5 - 0,7Умеренная ЗаметнаяСредняя0,7 - 0,90,9 - 1,0ВысокаяВесьма высокаяСильная78Согласно шкале Чеддока выявлена заметная корреляционная связь междузатратами на фармакотерапию госпитализированных больных катарактой ипродолжительностьюихгоспитализации(r=0,506),атакжемеждуанализируемыми затратами и количеством назначаемых больным на курс леченияЛП (r=0,563). Слабая связь выявлена между величиной затрат на фармакотерапиюгоспитализированных больных и их возрастом (r=0,113), а также между этимизатратами и числом сопутствующих офтальмологических заболеваний у больныхкатарактой (r=0,193).Такимобразом,проведенныйкорреляционныйанализподтвердилдостоверность выводов, сформулированных в результате кластерного анализа,позволил дать количественную оценку взаимосвязи между анализируемымизатратами и формирующими эти затраты факторами, а также выявить заметнуюкорреляционную связь между затратами на фармакотерапию больных катарактойи длительностью госпитализации, и числом назначаемых на курс лечения ЛП.Моделирование затрат на фармакотерапию больных катарактой дляпрогнозирования величины этих затрат при изменении формирующих ее факторовосуществлялось с помощью методов регрессионного анализа.
Прогнозируемыезначениявеличинызатратнафармакотерапиюбольныхкатарактойрассчитывались по однофакторной регрессионной модели, в которой в качествефактора последовательно рассматривался один из следующих показателей: возрастбольных, продолжительность госпитализации, количество назначаемых на курслеченияЛП,числосопутствующихофтальмологическихзаболеваний.Регрессионный анализ проводился при установленном уровне надежности 95%.Построенные уравнения регрессии, рассчитанные по ним прогнозируемыезначения величины затрат, фактические средние затраты и относительные ошибкипрогноза представлены в таблице 8. Рассчитанные по моделям прогнозируемыезначения средней величины затрат существенно не отличаются от фактическихсредних значений этого показателя.
При этом рассчитанная относительная ошибкапрогноза имеет минимальные значения и колеблется от 0,43 до 1,21%.Следовательно, построенные уравнения регрессии с высокой степенью точности79отражают реальную картину, характеризующую затраты на фармакотерапиюгоспитализированныхбольныхкатарактойвпредоперационномипослеоперационном периоде.Таблица 8Уравнения регрессии, описывающие затраты на фармакотерапиюгоспитализированных больных катарактойФакторыУравнениярегрессииОшибкапрогнозаПрогнозФактY = 5,8 + 3,4 X254,7255,80,0043Y = -224,3 + 67,4 X254,2255,80,0063Y = -60,4 + 61,4 X258,9255,80,0121Y = 179,4 + 57,2 X253,8255,80,0078Возраст больных (лет)Длительность госпитализации(дни)Количество ЛП на курслеченияЧисло сопутствующихзаболеванийЗатраты (руб.)Точность построенных уравнений регрессии позволяет с высокой степеньюдостоверностирешатьзадачупрогнозированиявеличинызатратнафармакотерапию больных катарактой, при изменении формирующих эти затратыфакторов.
Задача сводится к решению уравнений при известных значениях каждогоиз анализируемых факторов.Так, при средней продолжительности госпитализации больного 7 дней,затраты на его фармакотерапию составляют 247,5 рублей (Y= -224,3 + 67,4*7).Сокращение пребывания больного в стационаре всего на один день, позволитснизить затраты на его фармакотерапию почти на 30% до 180,1 рубля (Y= -224,3 +67,4*6). А, например, при увеличении длительности пребывания больного встационаре с 7 до 10 дней, затраты на его фармакотерапию возрастут до 449,7рублей (Y= -224,3 + 67,4*10), то есть почти в 2 раза.Таким образом, с помощью методов кластерного и многомерногостатистического анализов выявлены основные факторы, формирующие величинузатрат на фармакотерапию госпитализированных больных катарактой, данаколичественнаяоценкавлияниявыявленныхфакторовивыполнено80прогнозирование величины затрат при изменении значений формирующихфакторов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
