5.2.4 不适宜住院日的相关因素分析
1）变量赋值
运用多元回归分析对不适宜住院天数及不适宜住院天数占总住院日比例的相关因素进行分析，了解其主要相关因素。回归分析纳入变量情况及赋值情况如表5-4所示。其中年龄正态转换和入院适宜性研究一致，此处不做赘述。由于两科室不适宜住院天数、住院天数以及患者年龄的分布均为非正态，此处对心脏科不适宜住院天数进行对数转换；对骨科不适宜住院天数进行指数转换后再进行Box-cox转换，λ=－0.18，由于转换后与原指标的递增方向相反，对该值取负进行调整；对心脏科住院天数进行Box-cox转换（λ=0.26），对骨科住院天数进行Box-cox转换（λ=0.12）；对心脏科和骨科住院费用进行Box-cox转换，λ值分别为0.38和0.28。
表5-4 回归分析变量赋值情况
续 表
*需进行正态转换的变量。
2）不适宜住院天数的相关因素分析
两科室不适宜住院日的单因素分析结果如表5-5所示。从不同性别的不适宜住院日来看，两科室均没有显著差异；在心脏科单因素分析中年龄和不适宜住院天数呈负相关，而骨科呈正相关；不同婚姻状况的骨科住院患者，其不适宜住院天数的分布也显著不同（p=0.045＜0.050），其中已婚患者的不适宜住院天数中位数为3.0，而其他婚姻状况为2.0；两科室不同就业状况患者的不适宜住院天数分布无显著差异（心脏科p=0.890＞0.050，骨科p=0.092＞0.050）；不同住院费用支付方式患者的不适宜住院天数分布有显著差异（心脏科p=0.000＜0.050，骨科p=0.036＜0.050）；心脏科不同入院途径的患者不适宜住院天数分布有显著差异（p=0.003＜0.050）；骨科不同入院次数的患者不适宜住院天数的分布有显著差异（p=0.011＜0.050）；骨科不同第一诊断的患者不适宜住院天数的分布不同（p＜0.001），其中第一诊断为肿瘤的患者不适宜住院天数的中位数低于其他组别；不同查尔森合并症指数的骨科患者不适宜住院天数的分布有显著差异（p=0.023＜0.050）；骨科手术患者的不适宜住院天数中位数高于非手术患者（p=0.001＜0.050）、转科患者高于非转科患者（p=0.008＜0.050）；输血患者高于非输血患者（p＜0.001）；心脏科患者是否手术、是否转科以及是否输血对不适宜住院天数的分布没有显著影响；不同住院天数患者的不适宜住院日天数分布也存在显著差异，其中心脏科斯皮尔曼相关系数为0.338（p＜0.001），骨科为0.646（p＜0.001）。
表5-5 不适宜住院日单因素分析结果
续 表
续 表
*n为斯皮尔曼相关系数（Spearman correlation）；**IS，不适宜住院天数中位数。
由于以上单因素分析是基于变量偏离正态分布的情况进行的，在对连续变量进行正态转换后进行单因素分析，心脏科单因素分析统计结果显著（p＜0.20）的变量为年龄（皮尔逊相关系数［Pearson correlation］=0.098，p=0.070）、户籍所在地（t=6.079，p＜0.001）、支付方式（t=6.921，p＜0.001）、入院途径（t=1.772，p=0.077）、第一诊断2（t=2.201，p=0.028）、第一诊断4（t=－1.518，p=0.130）、是否转科（t=2.319，p=0.021）、是否输血（t=2.064，p=0.040）、住院天数（Pearson correlation=0.427，p＜0.001）；骨科为年龄（Pearson correlation=0.227，p＜0.001）、婚姻状况1（t=2.019，p=0.044）、支付方式（t=3.650，p＜0.001）、入院次数（t=－2.869，p=0.004）、第一诊断1（t=2.505，p=0.013）、第一诊断2（t=－3.541，p＜0.001）、CCI0（t=－2.870，p=0.004）、CCI2（t=1.933，p=0.054）、是否手术（t=2.901，p=0.004）、是否转科（t=2.773，p=0.006）、是否输血（t=4.683，p＜0.001）、住 院天数（Pearson correlation=0.693，p＜0.001）。将单因素分析（参数检验）中统计学差异显著的变量纳入回归模型，心脏科多元回归的结果如表5-6所示。回归模型决定系数（R-square）=0.368，调整后的决定系数（adjusted R-square）=0.354，F=4.958，p=0.027。与心脏科不适宜住院天数显著相关的因素有住院天数、户籍所在地、入院途径、支付方式、年龄、第一诊断心肌梗死、是否转科。可见，住院天数长、外地户籍、再入院以及自费患者的不适宜住院天数更多，而年长、心肌梗死患者和转科患者的不适宜住院日较其他组别更少。
表5-6 心脏科不适宜住院天数相关因素的多元回归结果
*Beta，回归系数；**SE，标准误差；***standard Beta，标准化回归系数。
骨科的多元回归结果如表5-7所示。回归模型R-square为0.483，调整后的R-square为0.477，F=75.387，p＜0.001。通过分析发现，与不适宜住院天数显著相关的因素有住院天数、住院费用支付方式、是否手术、第一诊断（肿瘤）以及年龄。住院天数多、自费、年长的患者不适宜住院日更多，而手术和肿瘤患者的不适宜住院日较少。
表5-7 骨科不适宜住院日天数相关因素的多元回归结果
*Beta，回归系数；**SE，标准误差；***standard Beta，标准化回归系数。
3）不适宜住院日占比的相关因素分析
对不适宜住院日占比与相关变量间的关系进行单因素和多因素分析，多因素分析结果分别如表5-8和表5-9所示。其中，在单因素分析中与心脏科不适宜住院日占比相关显著的变量有年龄（Pearson correlation=－0.207，p＜0.001）、户 籍 所 在 地（t=7.779，p＜0.001）、住院费用支付方式（t=8.482，p＜0.001）、第一诊断2（t=－3.855，p＜0.001）、CCI0（t=1.565，p=0.118）；在单因素分析中与骨科不适宜住院日占比相关显著的变量有户籍所在地（t=1.597，p=0.111）、支付方式（t=4.315，p＜0.001）、第一诊断2（t=－1.990，p=0.047）、第一诊断3（t=1.320，p=0.188）、第一诊断4（t=1.386，p=0.166）、是否手术（t=－4.595，p＜0.001）、是否转科（t=1.386，p=0.166）、住院天数（Pearson correlation=0.079，p=0.090）。从多元回归的结果来看，住院费用自费、年龄较低、第一诊断为非心肌梗死、外地、未转科、无合并症患者的心脏科住院患者的不适宜住院日比例较高；而骨科住院患者中未进行手术、第一诊断不是肿瘤、住院费用自费以及住院天数多的患者的不适宜住院日占比较高。
表5-8 心脏科不适宜住院日占比的相关因素分析
*Beta，回归系数；**SE，标准误差；***standard Beta，标准化回归系数。
表5-9 骨科不适宜住院日占比的相关因素分析
*Beta，回归系数；**SE，标准误差；***standard Beta，标准化回归系数。