肺癌是我国重大公共卫生问题，是恶性肿瘤死亡的主要原因之一。国家癌症中心数据显示，2022年我国肺癌新发病例106.06万例，死亡病例73.33万例，发病率和病死率均居所有恶性肿瘤之首^[1]，对居民生命健康造成严重威胁。据估算，我国肺癌医疗总费用为年人均可支配收入的5~7倍，远高于欧洲发达国家的0.5~1.5倍^[2]，带来了巨大的社会及个人经济负担。为控制医疗费用的快速增长，我国近年来大力推行以疾病诊断相关分组(diagnosis-related group, DRG)为基础的付费方式，在规范医疗行为、提高医疗效率和质量方面取得一定成效。

医院感染是医院管理的重大挑战，不仅增加患者死亡的风险，还会加重患者经济负担。恶性肿瘤患者由于自身特点及治疗的不良反应，医院感染发生风险高于普通患者，易导致更为严重的经济压力。因此，在DRG付费背景下，量化评价医院感染对肺癌患者造成的经济损失，有助于减少患者的额外医疗费用，提升其生活质量，同时对控制医院不必要的支出，探索高效低成本的医院管理手段有积极意义。然而，传统研究采用简单线性回归评估医院感染与费用的关系，难以揭示变量间的复杂路径，也未充分考虑变量间的非线性关系。本研究以某三级甲等医院肺癌患者为研究对象，探索医院感染对其住院日数、住院费用及费用结构的影响，为医院感染控制提供经济学证据，并为DRG改革下感染管理工作的开展提供参考依据。

1.   资料与方法

1.1   资料来源

资料来源于医院病案首页及医院感染信息系统，包括患者基本信息、费用数据及感染诊断信息。纳入标准：(1)出院日期为2023年1月—2024年6月；(2)诊断为肺恶性肿瘤；(3)依据CHS-DRG分组方案(1.1版)，选取的DRG编码为恶性增生性疾患的放射治疗(RC11、RC13、RC15)、恶性增生性疾患的化学治疗(RE11、RE13、RE15)、恶性增生性疾患的靶向、免疫治疗(RG11、RG13、RG15)。排除标准：(1)合并其他恶性肿瘤病史；(2)住院日数＞60 d；(3)信息不完整；(4)临床诊断与主诊断明显不符。

1.2   研究方法

1.2.1   研究指标

本文研究指标包括住院日数和费用类指标。费用类指标包含人均住院费用和8个项目费用指标，即综合医疗服务类费用、护理类费用、诊断类费用、治疗类费用、药品类费用、血液和血制品类费用、耗材类费用和其他类费用。其中，诊断类费用涵盖病理、实验室、影像和临床诊断费，耗材类费用包含检查和治疗用材料费。

1.2.2   分析方法

1.2.2.1   倾向评分匹配(propensity score mat-ching, PSM)法

已有研究^[3-4]证实我国肺癌发病率和生存率存在显著性别差异。为保证医院感染组和非医院感染组的基线资料可比，采用PSM法对两组患者的年龄、性别、医保类型、入院情况、有无慢性病等情况进行1 ∶1匹配。

1.2.2.2   灰色关联分析

在一个部分信息明确、部分信息不明晰的系统中，灰色关联分析能衡量该系统中某指标受其他因素影响的相对强弱情况。在医疗卫生领域，由于住院费用具有复杂、不确定性等灰色特征^[5]，该分析能有效反映总费用与各单项费用之间的影响关系^[6]。因此，本研究采用灰色关联分析揭示住院总费用与各项明细费用的关联程度与内在联系，以了解费用构成的复杂性。灰色关联分析主要通过母序列与子序列的序列曲线几何形状的相似程度来比较关联度，几何形状越相似，曲线越接近，表明相应序列间关联度越高。通常包括以下几个步骤：(1)确定母序列与比较序列。本研究以患者人均住院费用为母序列，以8个项目费用为比较序列；(2)基于母序列与比较序列的绝对差计算差序数列，确定最大值Δmax和最小值Δmin；(3)计算关联系数；(4)计算关联度，关联度范围在(0, 1]之间，＞0.7为重要因素。

1.2.2.3   中介效应检验

医院感染显著延长住院日数^[7]，而住院日数又是住院费用的关键影响因素。因此，本研究以住院日数为中介变量，探究医院感染对住院费用的影响路径，基本模型如图 1所示。其中，c’表示医院感染对住院费用的直接效应，a×b表示医院感染对住院费用的间接效应，当间接效应的路径系数95%置信区间不包含0时，表明住院日数的中介效应成立。进一步分析，若直接效应路径系数95%置信区间不包含0时，说明住院日数存在部分中介作用；若直接效应路径系数95%置信区间包含0时，说明直接效应不成立，住院日数在医院感染对住院费用的影响中存在完全中介作用。

图  1  中介效应基本模型

Fig.  1  Basic model of mediation effect

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1.2.2.4   门槛回归模型

住院日数是住院费用影响因素研究的关键因素。考虑到医院感染与住院日数的相关性，以及住院日数与费用间可能存在非线性关系，本研究基于住院日数构建门槛回归模型以进一步探究医院感染对住院费用的稳定性，并依次对门槛模型影响的变量进行估计，基于Hansen的理论，构建以下双重门槛回归模型：

其中，q表示门槛变量(本研究中为住院日数)，x表示本研究的核心解释变量医院感染，i表示患者个体，β₁、β₂和β₃表示不同门槛区间内的医院感染的回归系数，λ₁和λ₂表示两个门槛值，ε是误差项，ε独立同分布且与x不相关。

1.2.3   数据统计方法

应用Stata 17.0及SPSS 26.0软件对数据进行分析。采用独立样本t检验对比分析年龄以控制混杂偏倚，采用卡方检验对比分析性别、医保类型等差异以验证组间均衡性。采用灰色关联分析比较两组患者住院费用内部结构差异。采用多元线性回归评估医院感染对住院费用的直接影响。应用SPSS Process 4.0拓展程序进行中介效应检验，分析住院日数在“医院感染→住院费用”路径中的作用，并采用门槛效应模型探究住院日数是否在医院感染与住院费用的影响关系中存在非线性关系。检验水准α=0.05。

2.   结果

2.1   医院感染情况分析

2023年1月—2024年6月医院肺癌术后化学治疗、放射治疗和免疫治疗，且无其他恶性肿瘤的患者共2 808例，其中，发生医院感染166例，医院感染发病率为5.91%。PSM后医院感染组和非医院感染组各纳入126例患者，两组患者年龄、性别、医保等基线资料差异均无统计学意义(均P＞0.05)，见表 1。肺癌医院感染患者主要感染部位是呼吸系统，占60.32%，其次是血液系统(18.25%)；导管相关血流感染患者平均住院费用最高，为142 582.01元。126例医院感染患者中检出病原体99株，包括革兰阴性菌56株，革兰阳性菌22株，真菌21株。革兰阴性菌以肺炎克雷伯菌为主(18.19%)，革兰阳性菌以金黄色葡萄球菌为主(7.07%)，真菌以白念珠菌为主(16.16%)。见表 2、3。

2.2   两组患者住院费用及关联序列分析

医院感染组人均住院费用73 578.64元，药品费占比最高(27.89%，20 521.58元)，其次是耗材类费用(20.34%，14 967.93元)、综合医疗服务类费用(16.49%，12 134.14元)和诊断类费用(14.78%，10 871.47元)。非医院感染组人均住院费用26 471.47元，耗材类费用占比最大(30.35%，8 033.60元)，其次是药品费(24.50%，6 484.95元) 和诊断类费用(18.54%，4 906.70元)。见图 2。医院感染组和非医院感染组人均住院费用差值为47 107.17元。两组费用构成对比显示，药品类、耗材类及诊断类费用为住院费用的主要组成部分，两组合计占比分别为63.01%、73.39%。血液和血制品类费用医院感染组占比为11.03%，非医院感染组为3.97%。

图  2  医院感染组与非医院感染组患者住院费用构成

Fig.  2  Constituent of patients' hospitalization expense in the HAI and non-HAI groups

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人均住院费用的灰色关联分析显示，医院感染组人均住院费用的关联度均＞0.8，关联度大小依次为诊断类(0.946)、综合医疗服务类(0.936)、护理类(0.924)、药品类(0.914)、血液和血制品类(0.897)、耗材类(0.840)、其他类(0.827)和治疗类费用(0.809)。非医院感染组关联度＞0.8的为诊断类(0.871)、护理类(0.849)和综合医疗服务类费用(0.829)。见表 4。

2.3   医院感染对两组患者住院费用的影响

发生医院感染对患者的住院日数、住院费用、综合医疗服务类费用、护理类费用、诊断类费用、治疗类费用、药品类费用、血液和血制品类费用和耗材类费用均有正向影响(均P＜0.05)。控制混杂因素后，多元线性回归结果显示，发生医院感染患者的平均住院日数延长17.89 d，平均住院费用增加47 203.27元，其中平均药品费增加13 933.20元，综合医疗服务类费用平均增加9 318.89元。见表 5。

2.4   医院感染对住院费用的影响路径

以患者住院费用(取对数)为因变量，住院日数为中介变量，患者是否发生医院感染为自变量，构建肺癌患者住院费用影响因素模型。住院日数的中介效应值为2.511(95%CI: 1.768~3.741)，路径系数置信区间不包括0，表明中介效应显著。医院感染对住院费用的直接效应为2.200(95%CI: 0.613~3.787)，说明住院日数在医院感染对住院费用的影响路径中起部分中介作用。计算效应值发现直接效应占总效应的46.70%，住院日数的中介效应占总效应的53.30%，住院日数的中介效应高于医院感染对住院费用影响的直接效应。见表 6。

2.5   门槛回归结果

不同住院日数的患者由于身体素质及环境差异，其医院感染情况和住院费用会有相应反映。因此，本文采用门槛回归模型判断医院感染对肺癌患者住院费用的影响是否稳定，进而分析医院感染对不同住院日数患者住院费用的影响程度。Bayesian信息准则(Bayesian Information Criterion, BIC)用于权衡不同模型的拟合优度与复杂度，通常BIC值越小，模型越优。依据BIC，门槛效应检验结果显示双重门槛模型最优，得到的住院日数门槛估计值为19、30 d。表 7展示了基于门槛值的不同分区的回归结果。当住院日数为＞19~30 d时，医院感染对住院费用存在显著正向影响，系数为37 743.42，P < 0.05，表明相较于无医院感染患者，医院感染使住院费用平均增加37 743.42元；当住院日数＞30 d时，医院感染对住院费用存在显著正向影响，系数为49 005.01，P < 0.05，表明医院感染使住院费用平均增加49 005.01元；当住院日数不超过19 d时，医院感染对住院费用的差异无统计学意义。

3.   讨论

3.1   住院日数在医院感染对肺癌患者费用的影响中的部分中介作用

本研究发现，医院感染可导致肺癌治疗患者住院日数延长及住院费用增加，与以往研究^[7]结果一致。本研究多因素线性回归结果显示，发生医院感染可使平均住院日数延长17.89 d，平均住院费用增加47 203.27元。针对肿瘤相关疾病医院感染的直接经济负担的研究^[8]显示，医院感染患者的平均住院日数和住院费用是非医院感染患者的6.125、5.020倍，略高于本研究结果，可能与肿瘤种类、并发症及合并症差异有关。

中介分析表明，住院日数在医院感染对住院费用的影响路径中起部分中介作用，即医院感染通过延长住院日数增加住院费用。缩短住院日数有助于提升资源使用效率，控制医疗费用快速增长，但受患者自身病情严重程度、临床管理模式、政策等多种因素制约^[9]，难以直接有效管控。DRG付费能缩短平均住院日数，降低次均住院费用^[10]，但也会引发分解住院现象。有学者探究各DRG组重复住院情况后发现，RE1组的7 d和14 d再入院率分别达10.38%、36.16%^[11]。本研究未考虑到此问题，可能低估了医院感染对住院费用的影响。不过，也有学者指出，恶性肿瘤化学治疗、放射治疗等治疗方式具有周期性，需多次诊疗住院，难以准确判定是否属于分解住院。

3.2   医院感染对不同住院日数患者住院费用的影响不同

门槛效应分析显示，住院日数存在双重门槛效应，门槛值分别为19、30 d。当住院日数＞19 d时，医院感染会增加患者住院费用，使用抗菌药物、实施隔离措施、发生并发症进一步增加医疗资源消耗，导致额外治疗成本。且当住院日数＞30 d时，住院费用增加更为显著。然而，住院日数≤19 d的患者发生医院感染对住院费用的增加无统计学意义，推测可能因研究对象为肺癌患者，治疗方案相对固定，或早期出院掩盖了感染的后续影响，使医院感染对住院费用的影响有限。

3.3   诊断费和药品费是住院费用的重要影响因素

灰色关联分析表明，诊断费与人均住院费用的关联度排名第一，提示诊断费用是住院费用的关键影响因素。诊断是恶性肿瘤患者诊治的前提与基础，正确的科学诊断对DRG入组及治疗方案的选择有重要意义^[12]。肺癌患者常见诊断方式包括磁共振、CT、肿瘤标志物检查、病理检查等。精准的诊断离不开先进医疗设备和医学影像技术的支持，但目前医务人员过度依赖医疗器械的数字结果，忽视自身治疗经验与能力，因此，规范医务人员诊疗流程，减少不合理、不必要的检查项目，是医院现代管理中的重要举措。

此外，药品费在患者住院费用中占比高，提示需要重视药物的使用与管理。自2018年起，我国抗肿瘤免疫调节药物在全药分类品种中使用金额占比位居首位，而使用频度占比仅列第9位，表明抗癌药价格昂贵^[13]。近年来，我国虽不断更新抗癌药的医保报销清单，但因抗癌药研发成本高，国内抗癌仿制药可及性不足^[14]，且商业保险发展不完善^[15]，导致患者抗癌药负担依然沉重。一方面，应鼓励抗癌药、仿制药的研发，健全抗癌药的价格管理体系，以长期保障肿瘤患者的用药可负担性；另一方面，医院需严格规范不合理的大处方行为，持续落实抗菌药物科学化管理计划，有效控制药品费用上涨。

3.4   医院感染患者住院费用结构有待优化

住院费用构成分析结果显示，医院感染患者中药品费占比最高，而非医院感染患者则以耗材费占比最高。综合医疗服务费和治疗费体现了医务人员技术劳务价值，医院感染组这两类费用占比明显低于药品费的27.89%。进一步研究医院感染患者的感染类型分布发现，患者多为呼吸系统感染，该类感染患者需使用抗菌药物、抗病毒药物等多种药物治疗，一定程度上导致医院感染组药品费用的增加。此外，不同感染部位患者的平均住院费用中，导管相关血流感染患者的平均住院费用最高，与以往学者研究^[7]结果相似，Shannon等^[16]发现，导管相关血流感染产生的额外住院费用达12 321美元，占患者总住院费用的43.8%，可见控制导管相关血流感染发病率对于减少经济损失至关重要。

我国关于高药品费、高诊断费的讨论长期是热点，但社会及患者家庭对综合医疗服务费、治疗费未能体现医务人员技术劳务价值的问题关注较少^[17]。当医务人员的技术劳务价值长期得不到等合理回报时，其工作积极性会受到影响，甚至会出现过度诊疗、道德风险，医务人员被迫寻找新的利益增长点，导致住院费用上涨^[18]。然而，在医院感染防控工作，以及DRG付费制度落实与推广中，医务人员均发挥关键作用。因此，要有效控制医院感染发生，减轻患者经济负担，必须重视医务人员技术劳务价值，保障其合理报酬，提升工作满意度，从而减少医院感染，提高医疗服务效率与质量，推动公立医院实现高质量发展。

4.   结论与建议

本研究在DRG付费背景下，探讨了医院感染对肺癌患者经济负担的影响及具体路径，得出以下结论：第一，医院感染能通过住院日数的中介作用增加患者经济负担，其中导管相关血流感染所致经济负担最重。第二，医院感染对不同住院日数患者住院费用的影响程度存在差异。第三，应加强诊断费和药品费的管控，以合理降低住院费用。

基于以上结论，提出以下建议：第一，医务人员应转变“被动感控”的消极观念，树立“主动感控”的意识，积极与医院感染控制专职人员沟通协作，严格落实医院感染预防与控制措施，精准识别风险并有效干预，切实降低医院感染发病率，从而缩短患者住院日数，减少医疗费用，有效控制医院成本，实现DRG下的医院精细化管理。第二，医务人员应提升自身临床治疗能力，积累医院感染诊断经验，规范诊治流程；建议将医院感染防控成本效益纳入DRG和临床路径管理，通过优化诊疗流程和感染控制措施，降低整体医疗成本。此外，政府应完善公立医院补偿机制，破除“以检查、检验养医”的局面，优化感染患者的住院费用结构，充分体现医务人员的知识和技术劳务价值，提高其工作积极性，持续推广DRG付费制度，约束不合理医疗行为，以加强医院感染防控，提高医疗服务质量与安全。