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目的:本文通过对兰州市2014~2016年间不同亚型脑卒中患者住院费用进行分析,以了解脑卒中患者住院费用的内部构成和外部影响因素,在此基础上,基于数据挖掘中的决策树算法探索兰州市出血性脑卒中和缺血性脑卒中的病例组合分组,为兰州市脑卒中患者的疾病诊断相关分组的制定提供一定的参考,为控制医疗费用的过快增长,合理解决“看病难、看病贵”的问题提供可行性的方案。方法:从甘肃省卫计委专用数据统计平台卫生计生统计信息网络直报系统中获取2014年1月1日至2016年12月31日的兰州市所有三级及以上医院的出院患者病案首页相关信息,按照国际疾病分类第十次(ICD-10)修订版本,从中筛选出出院主要诊断为脑卒中(ICD-10编码前三位为I60-I64)的患者的住院数据9557例,根据我国在1995年制定的脑血管疾病分类标准,将脑卒中患者数据分为出血性脑卒中(蛛网膜下出血、脑出血和其他非创伤性颅内出血)和缺血性脑卒中(脑梗死)两类,分别对出血性和缺血性脑卒中患者的基本情况进行描述;运用新灰色关联分析和结构变动度分析对出血性和缺血性脑卒中患者住院费用的内部构成情况进行分析;采用多元线性回归方法对出血性和缺血性脑卒中患者住院费用的外部影响因素进行分析;使用Clementine12.0软件中的CART分析法对出血性和缺血性脑卒中患者住院费用建立病例组合模型。结果:(1)脑卒中患者基本情况:2014~2016年间出血性脑卒中男性患者1256例,女性患者744例,住院患者平均年龄(59.62±16.25)岁,其中男性患者平均年龄(58.52±16.12)岁,女性患者平均年龄(61.49±16.32)岁,45岁及以上患者占样本总例数的82.55%,患者多集中于老年人群。2014~2016年间,出血性脑卒中患者住院费用呈上升趋势,次均住院总费用(25210.21±27729.47)元。不同性别中,男性患者的次均住院费用为25385.75元,次均住院天数14.37天;女性患者的次均住院费用24913.86元,次均住院天数15.09天;不同年龄段中,44岁及以下患者的次均住院费用为27877.98元,次均住院天数13.50天;45~59岁组患者的次均住院费用28495.53元,次均住院天数14.87天;60~74岁组患者的次均住院费用25081.46元,次均住院天数15.02天;75岁及以上组患者的次均住院费用18499.45元,次均住院天数14.59天。2014~2016年间缺血性脑卒中男性患者4542例,女性患者3015例,住院患者平均年龄(68.85±10.92)岁,其中男性患者平均年龄(68.52±11.44)岁,女性患者平均年龄(69.35±10.07)岁,患者大多集中于老年人群,3年间,缺血性脑卒中患者住院费用整体上呈上升趋势,次均住院总费用(9963.23±5787.80)元。不同性别中,男性患者的次均住院费用为10132.18元,次均住院天数11.11天;女性患者的次均住院费用9708.73元,次均住院天数10.46天。不同年龄段中,44岁及以下岁组患者的次均住院费用为12194.36元,次均住院天数11.59天;45~59岁组患者的次均住院费用10371.373元,次均住院天数10.65天;60~74岁组患者的次均住院费用10002.14元,次均住院天数10.84天;75岁及以上组患者的次均住院费用9575.52元,次均住院天数10.92天。(2)脑卒中患者住院费用内部构成情况:2014~2016年间,药费是出血性脑卒中患者住院费用内部构成的主要影响因素,检查费位居第二,耗材费是第三位的影响因素,这与出血性脑卒中患者住院费用结构变动情况一致。对缺血性脑卒中而言,药费、检查费和治疗费是影响缺血性脑卒中患者住院费用的前三位因素,药费、医用耗材费、检查费对住院费用的结构变动影响很大。(3)脑卒中患者住院费用外部影响因素:在排除混杂因素影响后,住院天数、是否手术、年龄、并发症或伴随病以及付费方式是出血性和缺血性脑卒中患者住院费用的共同影响因素,入院途径是缺血性脑卒中患者住院费用的单一影响因素。(4)病例组合情况:利用回归决策树方法分别对出血性和缺血性脑卒中患者住院费用建立病例组合模型,经检验各组组间异质性较强,组内同质性较好,利用ROC曲线对分类节点进行检验,AUC均大于0.5。结论:1.药费、检查费、治疗费和耗材费是脑卒中患者住院费用内部构成的影响因素,对脑卒中患者住院费用结构变动影响较大,在调整住院费用结构上需重点关注。2.住院天数与住院费用呈正相关关系,缩短住院天数可以降低患者住院费用。3.男性中老年人群是脑卒中的高发人群,青年患者住院费用高于中老年患者,青年患者疾病经济负担较重。4.医保付费方式可降低患者住院费用,在控制住院费用增长上体现出其优越性。5.病例组合分类结果显示分组效果合理,但分类节点的选择还需进一步优化,通过计算超额费用和超额例数,发现少数超额患者消耗了大部分医疗资源。