Các yếu tố ảnh hưởng tới chi phí điều trị của bệnh nhân khoa ICU tại bệnh viện hoàn mỹ sài gòn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM NGUYỄN THỊ GIANG CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI CHI PHÍ ĐIỀU TRỊ CỦA BỆNH NHÂN KHOA ICU TẠI BỆNH VIỆN HỒN MỸ SÀI GỊN LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh – Năm 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM NGUYỄN THỊ GIANG CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI CHI PHÍ ĐIỀU TRỊ CỦA BỆNH NHÂN KHOA ICU TẠI BỆNH VIỆN HỒN MỸ SÀI GỊN Chun ngành: Kinh tế phát triển Mã số: 60310105 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: GS.TS NGUYỄN TRỌNG HỒI Tp Hồ Chí Minh – Năm 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn công trình nghiên cứu tơi thực hiện, số liệu thông tin sử dụng luận văn trung thực, có nguồn gốc rõ ràng trích dẫn đầy đủ theo quy định TPHCM, ngày 09 tháng 10 năm 2017 Tác giả Nguyễn Thị Giang MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH DANH MỤC BẢNG TÓM TẮT CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Phương pháp phạm vi nghiên cứu 1.5 Cấu trúc nghiên cứu CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Sức Khỏe 2.1.1 Khái niệm sức khỏe 2.1.2 Đặc tính sức khỏe 2.1.3 Chăm sóc sức khỏe 2.1.4 Chăm sóc sức khỏe coi dịch vụ liên quan đến hàng hóa đặc biệt sức khỏe người 2.1.5 Xác định cầu chăm sóc sức khỏe 2.2 Thị Trường Chăm Sóc Sức Khỏe 2.3 Các nghiên cứu thực nghiệm 10 CHƯƠNG KHUNG PHÂN TÍCH 20 3.1 Khoa ICU ICU Bệnh viện Hồn Mỹ Sài Gịn 20 3.1.1 Chức khoa ICU 20 3.1.2 Một số nghiên cứu khoa ICU 20 3.1.3 Khoa Hồi Sức Tích Cực Và Chống Độc (ICU) BV Hồn Mỹ Sài Gịn 21 3.2 Quy trình chọn mẫu thu thập liệu 22 3.3 Định nghĩa biến 23 3.3.1 Khung phân tích 23 3.3.2 Biến phụ thuộc 24 3.3.3 Biến độc lập 25 3.4 Phương Pháp Nghiên Cứu 33 3.5 Mơ hình hồi quy dấu kỳ vọng 34 3.6 Các giả thiết để áp dụng mơ hình 35 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 37 4.1 Thống Kê Mô Tả 37 4.2 Kết hồi quy 44 4.3 Phân tích ý nghĩa hệ số hồi quy 45 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 49 5.1 Kết luận kiến nghị 49 5.2 Những mặt hạn chế đề tài 50 5.3 Những giới hạn hướng phát triển đề tài 50 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT BHYT Bảo hiểm y tế BHXH Bảo hiểm xã hội ĐTĐ Bệnh đái tháo đường EEE Extended Estimating Equation Phương trình ước lượng mở rộng GDP Gross Domestic Product Tổng sản phẩm nước GLM Generalized Linear Model Mô hình tuyến tính tổng qt ICU Intensive care unit Khoa hồi sức cấp cứu ICD The International Phân loại bệnh tật quốc tế Classification of Diseases ID Identification Ngân sách nhà nước NSNN OLS Mã bệnh nhân Ordinary Least Square Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ SD Standard Deviation Độ lệch chuẩn WHO World Health Organization Tổ chức Y tế Thế giới DANH MỤC HÌNH Hình 3.1 Khung phân tích 23 Hình 3.2 Cơ cấu nguyên nhân gây tử vong theo nhóm tuổi, 2012 28 Hình 3.3 Tỷ lệ dân số bao phủ BHYT năm 2010 – 2015 31 Hình 3.4 Cơ cấu tham gia BHYT theo nhóm đối tượng Luật BHYT quy định, 2009 – 2014 32 Hình 4.1 Biểu đồ phân phối biến chiphi 37 Hình 4.2 Biểu đồ phân phối biến lnchiphi 39 Hình 4.3 Biểu đồ phân bố độ tuổi theo nhóm 40 Hình 4.4 Biểu đồ phân phối số ngày điều trị 41 Hình 4.5 Biểu đồ mối quan hệ chi phí điều trị số ngày nằm viện 43 DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Tóm tắt nghiên cứu thực nghiệm 17 Bảng 3.1 Phân loại bệnh theo nhóm 26 Bảng 3.2 Mã hóa biến loại bệnh theo biến giả 28 Bảng 3.3 Danh sách mô tả biến dấu kỳ vọng 35 Bảng 4.1 Kết kiểm định Cox – Box 38 Bảng 4.2 Kết Breusch-Pagan Test of Heteroscedasticity biến lnchiphi 39 Bảng 4.3 Thống kê số ngày điều trị bệnh 42 Bảng 4.4 Ma trận hệ số tự tương quan 43 Bảng 4.5 Kết hồi quy 44 TÓM TẮT Nghiên cứu sử dụng số liệu từ khoa ICU bệnh viện Hồn Mỹ Sài Gịn với mẫu khảo sát 521 quan sát, quan sát gồm thông tin chi phí khám chữa bệnh, đặc điểm nhân học, phương thức toán, số ngày nằm viện loại bệnh bệnh nhân điều trị bệnh Thời gian thu thập liệu từ ngày 01/06/2015 đến ngày 31/12/2015 Bệnh nhân tới điều trị bệnh tạo mã ID gồm cột thơng tin họ tên, địa chỉ, điện thoại, năm sinh, giới tính, BHYT, ID bệnh nhân, ngày nhập viện, ngày viện, số bệnh án, chi phí, mã ICD, tên ICD Số liệu mà đề tài thu thập số liệu thứ cấp chiết xuất từ liệu nói bệnh viện liệu phù hợp với liệu mà nghiên cứu cần thu thập cho nhân tố mơ hình Tác giả sử dụng mơ hình hồi quy OLS với ln(Yi) Biến phụ thuộc đề tài biến chi phí điều trị lấy log Theo Wooldridge (2002), liệu khơng có phân phối chuẩn chuỗi liệu có đơn vị tiền tệ có giá trị dương, mơ hình semilogarith thường sử dụng Cùng theo nghiên cứu thực nghiệm Chaikledkaew cộng (2008), Brilleman cộng (2014), Margolis công (2016), Aggarwal (2010) sử dụng ln(chi phí điều trị) nghiên cứu Bên cạnh đó, Theo Deb cộng (2010), sử dụng Box-Cox test để xác định mơ hình nên chọn biến phụ thuộc dạng nào: , ln(y), √𝑦, y hay y2 Kết cho thấy 𝜆̂ = 𝑦 0.082 với P=0.043 mơ hình ln(y) = Xβ + ε sử dụng Kết hợp lập luận Gujarati (2006) Deb cộng (2010) củng cố vững cho việc sử dụng mơ hình log-lin cho nghiên cứu Kết từ mơ hình cho thấy yếu tố số ngày điều trị, phương thức toán yếu tố loại bệnh có ảnh hưởng tới chi phí điều trị Bên cạnh đó, nghiên cứu biến tuổi giới tính hai yếu tố thuộc nhân học khơng có ý nghĩa hay khơng ảnh hưởng tới chi phí điều trị CHƯƠNG GIỚI THIỆU Chương trình bày tóm tắt đề cương nghiên cứu Chương bao gồm phần: đặt vấn đề, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phương pháp phạm vi nghiên cứu cuối cấu trúc nghiên cứu Trong phần đặt vấn đề đưa đặc tính sức khỏe chi phí để chăm sóc sức khỏe thời gian gần từ lý giải việc cần phải nghiên cứu vấn đề Để giải vấn đề nghiên cứu đưa mục tiêu nghiên cứu câu hỏi nghiên cứu cụ thể từ hình thành phương pháp phạm vi nghiên cứu 1.1 Đặt vấn đề Từ cổ chí kim sức khỏe xem vơ giá, tính mạng người vơ giá Nhìn từ góc độ kinh tế học, sức khỏe hàng hóa đặc biệt cách đặc biệt Đặc tính quan trọng khơng thể mua bán nhà sản xuất cung ứng sức khỏe cho nhu cầu sức khỏe Đặc tính quan trọng thứ hai sức khỏe tính bất định (uncertainty) nó, mà nhà kinh tế học cho không đầy đủ thông tin hay thông tin không chắn sức khỏe người Đặc tính thứ ba sức khỏe tác động mà tình trạng sức khỏe người gây cho người xung quanh, nhà kinh tế học thường gọi tác động ngoại tác Vì sức khỏe hàng hóa đặc biệt nên thị trường chăm sóc sức khỏe thị trường đặc biệt có đặc điểm sau: bất cân xứng thông tin, không lường trước được, tính ngoại biên Sức khỏe người quan trọng nên ngày quan tâm tới chăm sóc sức khỏe Trên giới từ năm 1970 có nghiên cứu thống kê vấn đề chi tiêu cho chăm sóc sức khỏe Những yếu tố ảnh hưởng tới chi phí điều trị bệnh, mơ hình phù hợp cho nghiên cứu chi phí chăm sóc sức khỏe Các mơ hình OLS, OLS với ln(Yi), GLM, với nhiều kiểm định đưa Ai Norton (2000), Austin, Rothwell Tu (2002), Anderson, Jin, Grunkemeier (2003) …đưa vấn đề hồi quy mơ hình OLS Chaikledkaew cộng (2008) nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến chi phí chăm sóc sức khoẻ việc nhập viện bệnh nhân tiểu đường bệnh viện công Thái Lan Brilleman cộng (2014) dự báo chi phí chăm sóc sức khoẻ ban đầu với biện pháp chẩn đoán lâm sàng Margolis công (2016) thời gian nằm viện ngắn chi phí thấp bệnh nhân sử dụng thuốc rivaroxaban với wafarin Nghiên cứu Aggarwal (2010) mơ hình chi tiêu cho chăm sóc Singapore… Ở Việt Nam chi tiêu chăm sóc sức khỏe ngày người dân quan tâm nhiều Theo nghiên cứu Stẹphen Gaski Nguyễn Lương Hiền (2015), năm 2014 chi tiêu y tế Việt Nam đạt 12 tỉ USD, tăng 13% so với năm trước chiếm khoảng 6.5% GDP Chi tiêu y tế gần 130 USD/người, gấp đơi mức năm 2007, cịn tương đối thấp so với quốc gia Đông Nam Á khác Malaysia: 410 USD/người, Indonesia: 322 USD/người, Thái Lan: 215 USD/người năm 2013 Vì sức khỏe quan trọng chi tiêu cho sức khỏe ngày gia tăng nên việc xác định yếu tố ảnh hưởng tới vấn đề chi phí chăm sóc sức khỏe cần hiểu rõ Vì đề tài nghiên cứu số yếu tố ảnh hưởng tới chi phí chăm sóc sức khỏe cụ thể bệnh nhân điều trị khoa ICU bệnh viện Hồn Mỹ Sài Gịn 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu chung đề tài tìm hiểu yếu tố ảnh hưởng tới chi phí chăm sóc sức khỏe Những yếu tố ảnh hưởng nhiều hay tới chi phí Đề tài cần phải xác định mục tiêu cụ thể sau: (1) Xác định nhân tố ảnh hưởng đến chi phí chăm sóc sức khỏe (2) Gợi ý số giải pháp nhằm giảm thiểu chi phí chăm sóc sức khỏe 1.3 Câu hỏi nghiên cứu Để đạt mục tiêu đề tài cần trả lời câu hỏi sau: (1) Yếu tố số ngày nằm viện, phương thức toán, loại bệnh có ảnh hưởng đến chi phí chăm sóc sức khỏe? (2) Yếu tố nhân học có tác động tới chi phí chăm sóc sức khỏe? 50 phẫu thuật giảm, biến chứng sau phẫu thuật giảm, LOS giảm tổng chi phí điều trị giảm Do đó, nhà quản lý bệnh viện xém xét thêm yếu tố Thứ ba, biến có tác động tới chi phí khám chữa bệnh loại bệnh Mỗi bệnh khác cần có phác đồ điều trị khác nhau, loại thuốc sử dụng khác dẫn đến chi phí điều trị khác Các bệnh nghiên cứu bệnh thuộc bệnh không truyền nhiễm, đặc tính bệnh (i) khơng lây từ người sang người, (ii) thời gian kéo dài diễn tiến chậm, (iii) bệnh phịng ngừa Các nhóm bệnh chẩn đốn sớm điều trị hiệu quả, cá nhân điều chỉnh hành vi để phịng ngừa bệnh Có bốn hành vi nguy cần điều chỉnh gồm hút thuốc, uống rượu, ăn uống, không hoạt động thể lực 5.2 Những mặt hạn chế đề tài Nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến chi phí điều trị bệnh nhân thơng qua mơ hình hồi quy OLS ln(Yi) nhà nghiên cứu giới nghiên cứu từ lâu, Việt Nam nghiên cứu cịn chưa phổ biến Biến tiền sử bệnh tật, biến chứng, đặc điểm bệnh viện tác giả muốn thu thập để đưa thêm vào mơ hình liệu thứ cấp chưa đáp ứng Và công tác kiểm tra thông tin từ hệ thống phần mềm đối chiếu với hồ sơ bệnh án để xác nhận thông tin thêm chưa thực Một hạn chế đề tài, đề tài tập trung nghiên cứu phạm vi khoa ICU (Khoa hồi sức cấp cứu) bệnh viện Hồn Mỹ Sài Gịn 5.3 Những giới hạn hướng phát triển đề tài Mơ hình hồi quy sử dụng OLS ln(Yi) phần cho ta hiểu yếu tố ảnh hưởng tới chi phí khám chữa bệnh Từ đưa cách giải làm để giảm thiểu chi phí sống, đặc biệt người thuộc diện nghèo Khi mà chi phí chăm sóc sức khỏe q lớn gánh nặng sống Bên cạnh đó, phía bệnh viện nhà quản lý biết cần phải quan tâm trọng tới điều điều trị bệnh 51 Hướng phát triển đề tài thu thập thêm nhiều biến số thời gian dài để phân tích kết hợp cho nhiều thơng tin Bên cạnh đó, lấy liệu từ nhiều nguồn bệnh viện khu vực thành phố Hồ Chí Minh mở rộng để có kết tổng quát thực trạng chăm sóc sức khỏe người dân DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC TIẾNG ANH Aggarwal, H., (2010), Essays in modeling health care expenditures with a focus on Singapore Department Of Economics National University Of Singapore Ai, C and Norton, E.C (2000) Standard Errors for the Retransformation Problem with Heteroscedasticity Journal of Health Economics 19(5):697−718, 2000 Austin, P.C., Rothwell, D.M Tu, J.V (2002) A Comparison of Statistical Modeling Strategies for Analyzing Length of Stay after CABG Surgery Health Services & Outcomes Research Methodology 3: 107–133, 2002 Anderson, R.P., Jin, R Grunkemeier, G.L (2003) Understanding logistic regression analysis in clinical reports: an introduction Journal of the Society of Thoracic Surgeons and the Southerm Thoracic Surgical Association, Vol 75, Issue 3, pp 753-757 Anirban B and Willard G M, Issues for the Next Generation of Health Care Cost Analyses Medical Care Vol 47, No Suppl 1, July 2009, pp 109-114 Arrow, K J (1963) Uncertainty and the welfare economics of medical care The American Economic Review, 53(5), 941-973 Basu A, Manning WG, Mullahy J Comparing alternative models: log vs Cox proportional hazard? Health Econ 2004; 13:749–765 Amaravadi R.P, Dimick J.B, Pronovost P J, Lipsett P A (2000) ICU nurse-to-patient ratio is associated with complications and resource use after esophagectomy Intensitive Care Med 26: 1875-1862 Alberti C, Brun-Buisson C, Burchardi H, Martin C, Goodman S, Artigas A, Sicignano A, Palazzo M, Moreno R, Lepage E, Le Gall J R (1999) Epidemiology of sepsis and infection in ICU patients from an international multicentre cohort study Intensive Care Med (2002) 28:108–121 DOI 10.1007/s00134-001-1143-z Brilli, R., A Spevetz, R Branson, G Campbell, H Cohen, J Dasta, M Harvey, M Kelley, K Kelly, M Rudis, etal (2001) Critical care delivery in the intensive care unit: defining clinical roles and the best practice model Critical Care Medicine 29(10) 2007– 2019 Boumendil, A., D Angus, A Guitonneau, A Menn, C Ginsburg, K Takun, A Davido, R Masmoudi, B Doumenc, D Pateron, et al (2012) Variability of intensive care admission decisions for the very elderly PloS ONE 7(4) e34387 Brownell, M.D & Roos, N.P (1995) Variation in length of stay as a measure of efficiency in Manitoba hospitals Canadian Medical Association Journal, 152, 675-682 Brillemana, SL., Gravelleb, H., Hollinghursta, S., Purdya, S., Salisburya, C., Windmeijer, F (2014), Keep it simple? Predicting primary health care costs with clinicalmorbidity measures Journal of Health Economics 35 (2014) 109–122 Bhattacharyya, S.K., (1998) Predicting hospitalisation of patients with diabetes mellitus An application of the Bayesian discriminant analysis Pharmacoeconomic 1998;13(5 Pt 1):519–29 Chaikledkaew, U., Pongchareonsuk, P., Chaiyakunapruk, N., Ongphiphadhanakul, B (2008) Factors Affecting Health-Care Costs and Hospitalizations among Diabetic Patients in Thai Public Hospitals Value in Health, Vol.2, Supplement 1, pp 69-73 Clarke, A (2002) Length of in-hospital stay and its relationship to quality of care BMJ Journal Vol 11, Issue 3, doi: 10.1136/qhc.11.3.300 Clarke A., Rosen R., (2001) Length of stay: How short should hospital care be? European Journal of Public Health, Vol 11, Issue 2, June 2001, pp 166–170 Chen, M., M Render, A Sales, E Kennedy, W Wiitala, T Hofer (2012) Intensive care unit admitting patterns in the veterans affairs health care system Archives of Internal Medicine 172(16) 1220–1226 Cady, N., M Mattes, S Burton (1995) Reducing intensive care unit length of stay: A stepdown unit for first-day heart surgery patients Journal of Nursing Administration 25(12) 29–30 Chalfin, D., S Trzeciak, A Likourezos, B Baumann, R Dellinger (2007) Impact of delayed transfer of critically ill patients from the emergency department to the intensive care unit Critical Care Medicine 35(6) 1477–1483 Culyer, A J (1971) The nature of the commodity'health care'and its efficient allocation Oxford economic papers, 23(2), 189-211 Chunrong A., Edward N., (2006) A Semiparametric Derivative Estimator in Log Transformation Models Health Econometrics and Data Group, The University of York, July 2006 ISSN 1751-1976 Deb, P., Manning, W., Norton, E., Preconference Course: Modeling Health Care Costs and Counts (2010) ASHE - Cornell University Conference Deb, P., Trivedi P.K The structure of demand for health care: latent versus two-part models J Health Econ (2002); 21:601–625 Dixon, T., Shaw, M., Frankel, S & Ebrahim, S (2004) Hospital admissions, age, and death: retrospective cohort study British Medical Journal, 328, 1288-1290 Donna B.G., Thomas A.M (2004), A flexible approach for estimating the effects of covariates on health expenditures Journal of Health Economics 23 (2004) 391–418 Escobar G, Greene J., Gardner M., Marelich G., Quick B., Kipnis P (2011) Intra-hospital transfers to a higher level of care: Contribution to total hospital and intensive care unit (icu) mortality and length of stay (los) Journal of Hospital Medicine 6(2) 74–80 Evans, R G (1984) Strained Mercy-The Economics of Canadian Health Care Butterworths Toronto Kap, Gaskill S., Luong N.H., (2015), The Vietnamese healthcare industry: moving to next level Awards for our Advisory services in Vietnam Gujarati D., (2006): Essentials of Economics (3rd edition) McGraw Hill International Goldfarb, M.G., Hornbrook, M.C., and Higgins, C.S., (1983) Determinants of Hospital Use: A Cross-Diagnostic Analysis Medical Care Vol 21, No (Jan., 1983), pp 48-66 Grossman, M (1972) On the concept of health capital and the demand for health The Journal of Political Economy, 80(2), 223-255 Graf K, Ott E, Vonberg R.P, Kuehn C, Haverich A, Chaberny I.F (2010) Economic aspects of deep sternal wound infections European Journal of Cardio-thoracic Surgery 37 (2010) 893 – 896 Himsworth, R.L & Goldacre, M.J (1999) Does time spend in hospital in the final 15 years of life increase with age at death? A population based study British Medical Journal, 319, 1338-1339 Halpern, N., S Pastores, H Thaler, R Greenstein (2007) Critical care medicine use and cost among medicare beneficiaries 1995-2000: Major discrepancies between two united states federal medicare databases* Critical Care Medicine 35(3) 692–699 Krop J, Powe N, Weller W, et al Patterns of costs and use of services among older adults with diabetes Diabetes Care 1998; 21:747–52 Krop JS, Saudek CD, Weller WE, et al Predicting expenditures for medicare beneficiaries with diabetes: a prospective cohort study from 1994 to 1996 Diabetes Care 1999; 22:1660–6 Klarman, H E (1963) The Distinctive Economic Characteristics of Health Services Journal of Health and Human Behavior, 4(1), 44-49 Kc, D., C Terwiesch (2012) An econometric analysis of patient flows in the cardiac intensive care unit Manufacturing and Service Operations Management 14(1) 50–65 Kim, SH., Chany, W., Olivares, M., Escobar, G (2014), ICU Admission Control: An Empirical Study of Capacity Allocation and its Implication on Patient Outcomes, Columbia University King H, Aubert R, Herman W, et al Global burden of diabetes, 1995–2005: prevalence, numerical estimates, and projections Diabetes Care 2003;26:2758– 63 Karamitrou M, Markou A, Econometric Modeling For Public Health Expenditure.The Case Of Greece Int.J.Eco Res., 2014, v5i1, 15-26 Luyt, C., A Combes, P Aegerter, B Guidet, J Trouillet, C Gibert, J Chastre (2007) Mortality among patients admitted to intensive care units during weekday day shifts compared with off hours Critical Care Medicine 35(1) 3–11 Lim, A., Tongkumchum, P., (2009), Method for analyzing hospital length of stay with application to impatiens dying in southern Thailand Global Journal of Health Science, Vol 1, No 1, pp 27-38 Lawrenson, R., Williams, T., Farmer, R., (1999) Clinical information for research; theuse of general practice databases Journal of Public Health Medicine 21 (3),299–304 Li, J., (1999) An application of lifetime models in estimation of expected length of stay of patients in hospital with complexity and age adjustment Statistics in Medicine Vol 18, Issue 23, 15 December 1999, Pages 3337–3344 Manning, W.G 1998, The Loggedd Dependent Variable, Heteroscedasticity, and the Retransformation Problem Journal of Health Economics 17: 283-295 Manning, W.G., and J Mullahy (2001) “Estimating Log Models: To transform or not to Transform?” Journal of Health Economics 20(4): 461-494 McMullan, R., Silke, B., Bennett, K & Callachand, S (2004) Resource utilisation, length of hospital stay, and pattern of investigation during acute medical hospital admission Postgraduate Medical Journal, 80, 23-26 Margolis, JM., Deitelzweig, S., Kline, J., Tran, O., Smith, D.M., Bookhart, B., Crivera, C., Schein, J., (2016), Shorter Hospital Stays and Lower Costs for Rivaroxaban Compared With Warfarin for Venous Thrombosis Admissions J Am Heart Assoc 2016; 5:e003788 doi: 10.1161/JAHA.116.003788 Martin, S., Smith, P., (1996) Explaining variations in inpatient length of stay in the National Health Service Journal of Health Economics Vol 15, Issue 3, June 1996, pp 279-304 Needleman J, Buerhaus P, Mattke S, Stewart M, Zelevinsky K (2002) Nurse-staffing levels and the quality of care in hospitals N Engl J Med; 346:1715-22 Reis Miranda, D., M Jegers 2012 Monitoring costs in the ICU: a search for a pertinent methodology Acta Anaesthesiologica Scandinavica 56(9) 1104–13 Mushkin, S J (1958) Toward a definition of health economics Public Health Reports, 73(9), 785 Mullan, F (2004) Wrestling With Variation: An Interview With Jack Wennberg Health Affairs SupplVariationVAR73–80 Pauly, M V (1978) Is medical care different Paper presented at the Competition in the Health Care Sector: Past, Present, and Future, Proceedings of a conference sponsored by Bureau of Economics, Federal Trade Commission Pauly, M V (1988) Is medical care different? Old questions, new answers Journal of Health Politics, Policy and Law, 13(2), 227-237 Reis Miranda, D., M Jegers (2012) Monitoring costs in the ICU: a search for a pertinent methodology Acta Anaesthesiologica Scandinavica 56(9) 1104–13 Seshamani M., Gray A., (2004) Time to death and health expenditure: an improved model for the impact of demographic change on health care costs Age and Ageing, Vol 33, Issue 6, November 2004, pp 556–561 Taylor, J M "The Retransformed Mean after a Fitted Power Transformation." Journal of the American Statistical Association 81: 114-118, 1986 Tinkoff G, Esposito T.J, Reed J, Kilgo P, Fildes J, Pasquale M, Meredith J.W (2008) American Association for the Surgery of Trauma Organ Injury Scale I: Spleen, Liver, and Kidney, Validation Based on the National Trauma Data Bank AAST Organ Injury Scale Vol 207, No 5, November 2008, pp 646-655 WHO (1946) Constitution of the World Health Organization London, World Health Organization (http://whqlibdoc.who.int/hist/offi cial_records/constitution.pdf, accessed 16 May 2006) Wooldridge JM Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data MIT Press, Cambridge, MA; 2002 Wang, K., Yau, K.K.W, Lee, A.H, (2002) A hierarchical Poisson mixture regression model to analyse maternity length of hospital stay Statistics in Medicine Vol 21, Issue 23, 15 December 2002, pp 3639–3654 Xiao, J., Douglas D, Lee A.H, Vemuri S.R (1997) A Delphi evaluation of the factors influencing length of stay in Australian hospitals The international Journal of Heath Planning and Management Vol 12, Issue 3, July/September 1997, pp 207–218 Ziser, A., M Alkobi, R Markovits, B Rozenberg (2002) The postanaesthesia care unit as a temporary admission location due to intensive care and ward overflow British Journal of Anaesthesia 88(4) 577–579 DANH MỤC TIẾNG VIỆT Báo Cáo Chung Tổng Quan Ngành Y Tế Năm 2012 Báo Cáo Chung Tổng Quan Ngành Y Tế Năm 2013 Báo Cáo Chung Tổng Quan Ngành Y Tế Năm 2014 Báo Cáo Chung Tổng Quan Ngành Y Tế Năm 2015 Thông tư số 28/2014/TT-BYT ngày 14/8/2014 Bộ Y tế Điều 14, số: 01/2008/QĐ-BYT | | PHỤ LỤC Phụ lục 1: Hồi quy – Kiểm định Mơ hình Phụ lục 1.1: Hồi quy mơ hình Source SS df MS Model Residual 200.724794 284.123329 513 28.6749706 553846644 Total 484.848123 520 932400236 lnchiphi Coef tuoi gioitinh pttt songaydieutri timmach hohap noitiet_coxuong _cons 0028561 0108423 2633745 1274562 -.2214954 -.0691983 -.1726334 1.082552 Std Err .0024303 0674254 0833315 007087 0822663 0838561 1442565 1804935 Number of obs F( 7, 513) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE t 1.18 0.16 3.16 17.98 -2.69 -0.83 -1.20 6.00 P>|t| 0.240 0.872 0.002 0.000 0.007 0.410 0.232 0.000 = = = = = = 521 51.77 0.0000 0.4140 0.4060 74421 [95% Conf Interval] -.0019184 -.1216216 0996616 1135331 -.3831157 -.2339419 -.4560396 7279551 0076306 1433062 4270874 1413792 -.059875 0955453 1107729 1.43715 Phụ lục 1.2: Kiểm định hệ số hồi quy không đồng thời khơng mơ hình 1: Giải thiết: H0: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = β7 =0 H1: Ít có βi ≠ ( ( ( ( ( ( ( 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) tuoi = gioitinh = pttt = songaydieutri = timmach = hohap = noitiet_coxuong = F( 7, 513) = Prob > F = 51.77 0.0000 P_value = 0.000 chi2 = 0.03 0.8676 P_value = 0.8676 >P(5%) Chưa đủ sở để bác bỏ giả thiết H0 Vậy mô hình khơng có tượng phương sai thay đổi Phụ lục 1.5: Kiểm định phân phối chuẩn phần dư mơ hình Giả thiết: H0: Phần dư có phân phối chuẩn H1: Phần dư khơng có phân phối chuẩn predict phandu1, resid sktest phandu1 Skewness/Kurtosis tests for Normality Variable Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) phandu1 521 0.1219 0.4247 3.03 joint Prob>chi2 0.2194 P_value = 0.2194 > P(5%) Chưa đủ sở để bác bỏ giả thiết H0, hay phần dư có phân phối chuẩn Phụ lục 2: Hồi quy – Kiểm định Mơ hình Phụ lục 2.1: Hồi quy mơ hình Source SS df MS Model Residual 200.710473 284.13765 514 33.4517455 552796984 Total 484.848123 520 932400236 lnchiphi Coef tuoi pttt songaydieutri hohap timmach noitiet_coxuong _cons 0029399 2632103 1274625 -.0696198 -.2211763 -.1705501 1.081975 Std Err .0023715 0832462 0070801 0837357 0821644 1435374 1802868 Number of obs F( 6, 514) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE t 1.24 3.16 18.00 -0.83 -2.69 -1.19 6.00 P>|t| 0.216 0.002 0.000 0.406 0.007 0.235 0.000 = = = = = = [95% Conf Interval] -.0017191 0996656 113553 -.234126 -.3825957 -.4525423 7277858 Phụ lục 2.2: Kiểm định đa công tuyến mơ hình Variable VIF 1/VIF hohap timmach tuoi songaydieu~i pttt noitiet_co~g 1.33 1.24 1.15 1.10 1.09 1.09 0.750237 0.803448 0.872471 0.912462 0.919264 0.920270 Mean VIF 1.17 Phụ lục 2.3: Kiểm định phương sai thay đổi mơ hình Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of lnchiphi chi2(1) Prob > chi2 | | | = = 0.03 0.8699 521 60.51 0.0000 0.4140 0.4071 7435 0075989 426755 1413721 0948865 -.0597569 1114421 1.436165 Phụ lục 2.4: Kiểm định hệ số hồi quy không đồng thời khơng mơ hình ( ( ( ( ( ( 1) 2) 3) 4) 5) 6) tuoi = pttt = songaydieutri = hohap = timmach = noitiet_coxuong = F( 6, 514) = Prob > F = 60.51 0.0000 Phụ lục 2.5: Kiểm định phân phối chuẩn phần dư mơ hình predict phandu2, resid sktest phandu2 Skewness/Kurtosis tests for Normality Variable Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) phandu2 521 0.1242 0.4108 3.04 joint Prob>chi2 0.2183 Phụ lục 3: Hồi quy – Kiểm định Mơ hình Phụ lục 3.1: Hồi quy mơ hình Source SS df MS Model Residual 199.860943 284.987179 515 39.9721887 553373164 Total 484.848123 520 932400236 lnchiphi Coef pttt songaydieutri hohap timmach noitiet_coxuong _cons 237359 1287214 -.0528882 -.2139134 -.1618882 1.290724 Std Err .080634 0070106 0826838 081998 1434419 0644394 Number of obs F( 5, 515) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE t 2.94 18.36 -0.64 -2.61 -1.13 20.03 P>|t| 0.003 0.000 0.523 0.009 0.260 0.000 VIF 1/VIF hohap timmach noitiet_co~g songaydieu~i pttt 1.30 1.24 1.08 1.07 1.02 0.770248 0.807553 0.922456 0.931627 0.980811 Mean VIF 1.14 521 72.23 0.0000 0.4122 0.4065 74389 [95% Conf Interval] 078947 1149486 -.2153273 -.3750051 -.4436915 1.164127 Phụ lục 3.2: Kiểm định đa cơng tuyến mơ hình Variable = = = = = = 395771 1424943 1095509 -.0528217 1199152 1.41732 Phụ lục 3.3: Kiểm định phương sai thay đổi mơ hình Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of lnchiphi chi2(1) Prob > chi2 = = 0.00 0.9718 Phụ lục 3.4: Kiểm định hệ số hồi quy khơng đồng thời khơng mơ hình ( ( ( ( ( 1) 2) 3) 4) 5) pttt = songaydieutri = hohap = timmach = noitiet_coxuong = F( 5, 515) = Prob > F = 72.23 0.0000 Phụ lục 3.5: Kiểm định phân phối chuẩn phần dư mơ hình predict phandu3, resid sktest phandu3 Skewness/Kurtosis tests for Normality Variable Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) phandu3 521 0.1614 0.3665 2.78 joint Prob>chi2 0.2490 Phụ lục 3: Bằng chứng việc thu thập cho phép sử dụng số liệu ... thể bệnh nhân điều trị khoa ICU bệnh viện Hoàn Mỹ Sài Gòn 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu chung đề tài tìm hiểu yếu tố ảnh hưởng tới chi phí chăm sóc sức khỏe Những yếu tố ảnh hưởng nhiều hay tới. .. biến chi phí Theo liệu khảo sát chi phí điều trị thấp 800 ngàn, chi phí điều trị cao 111.5 triệu chi phí điều trị trung bình 13.3 triệu, chi phí điều trị trung vị 6.5 triệu Và chi phí điều trị. .. GIANG CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI CHI PHÍ ĐIỀU TRỊ CỦA BỆNH NHÂN KHOA ICU TẠI BỆNH VIỆN HỒN MỸ SÀI GỊN Chun ngành: Kinh tế phát triển Mã số: 60310105 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa