severity是什么意思erity在线翻译读音例

疾病病情严重程度分类的方法学比较研究疾病病情严重程度分类的方法学比较研

究流行病与卫生统计学硕士研究生：郑静导师：凌莉教授摘要随着我国居民

医疗保健需求的提高和医疗体制的改革，社会对医疗质量评价的需求也更加迫切。

医疗质量评价是医疗质量管理的重要一环，是加强医疗服务市场的社会监督和政府

管理，不断提高医疗服务质量的重要手段。医疗质量评价可以从效率和效果等方面

进行评价，其中反映效率的指标为资源消耗指标，如住院费用等；反映效果的指标

为病人的治疗结局指标，如病死率、治愈率等。病人的治疗结局、医疗资源消耗是

病人自身因素与医疗干预措施共同作用的结果。病人的自身因素，如疾病病情的严

重程度，影响到病人的治疗结局和医疗资源的消耗。因此，疾病病情严重程度分级

或定量研究，对于医疗质量评价、医疗费用管理都具有重要的现实意义。在评价医

院医疗质量时，应采取科学的方法对患者的病情进行标准化，以保证医疗质量指标

的比较在病人病情可比的前提下进行；在医疗费用管理时，也必须充分考虑病人的

病情，使有限的医疗资源获得最大的收益。传统方法以“危、急、一般”来表达病

人病情严重程度，出于是病人入院时的病情判断不能反映病人住院后疾病病情的发

展。临床上诸如恶性肿瘤的分期、高血压的分期等，这些分期只能针对某个特定病

种的病情描述，无法在不同病种间进行比较。２０世纪８０年代以来，国外学者

提出很多病情严重程度分类评价方案，如疾病诊断相关组（Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ

ＲｅｌａｔｅｄＧｒｏｕｐｓ，ＤＲＧｓ）和英国的病例组合（ＨｅａｌｔｈＲ

ｅｓｏｕｒｃｅｓＧｒｏｕｐｓ，ＨＲＧｓ）等，已广泛应用于医疗质量评价和

医疗费用管理。我国虽有类似研究，但现有的疾病病情严重程度分类研究方法存在

争议，为了有效进行医疗质量评价和医疗费用管理，有必要进行适合于所有疾病病

情严重程度测疾病病情严重程度分类的方法学比较研究量方法的比较研究。一、

研究目的本研究应用病案首页数据，比较我国目前医院管理中存在的两种病情严

重程度分类方法：传统分类方法与决策树分类方法的差别，初步探讨疾病病情严重

程度分类在病情比较和医疗费用管理中的应用，为医院管理部门进行决策时提供参

考。二、材料与方法（－－）研究数据本研究采用深圳市２００３年１月～９

月２９家医院住院病人病案首页数据共约１０万条记录，从中选择病例数最多的三

种疾病：颅内损伤、急性阑尾炎和成人急性上呼吸道感染，用于病情分类研究。

（二）分类方法１．传统方法：临床医生在病人人院时，以“危、急、一般”判断

病人的病情，这是病案首页数据中已有的信息。２，决策树方法：（１）研究变

量：研究的目标变量为：一级护理（１．有；Ｏ．没有）：病情预测变量为：诊

断、入院病情、入院次数和伴随症。（２）以目标变量和病情预测变量，采用三

种决策树生长方法（卡方法、熵法、Ｇｉｎｉ指数法），分别建立决策树分类模

型，比较分类结果，确定合适的树生长方法。（３）将研究数据集随机分为训Ｉ

练样本（７０％）和考核样本（３０％）：分别用于建立决策树分类模型和对模型

进行考核评价。模型评价方法采用目标变量的ＲＯＣ皓线进行评价。三、结

果．（一）传统方法分类结果在一级医院、二级医院和三级医院中，每种疾病

（颅内损伤、急性阑尾炎和成人急性上呼吸道感染）病例的病情严重程度均分为

“危、急、一般”三个等级。颅内损伤以“危急”病人为主，三个级别医院中，“危急”

病人均占８０％左右：ＩＩ疾病病情严重程度分类的方法学比较研究急性阑尾炎

的病人以“急”病例为主，三个级别医院中，“急”病人的构成均在８０％左右；成人

急性上呼吸道感染的病人以“一般、急”病例为主，二级和三级医院以“一般”病人为

主，“一般”的病人构成在６０％左右，一级医院的病人以“急”为主，“急”的病人

构成为６０．９８％。（－－）决策树方法分类结果１．按照医院级别分层分析

分类结果在一级医院、二级医院和三级医院中，采用决策树分类方法，将每种疾

病（颅内损伤、急性阑尾炎和成人急性上呼吸道感染）的病情严重程度分别分为

“等级１、等级２和等级３”三个级别（等级３最严重），每个级别对应一个严重程

度分值。２．将三个级别医院资料合并分析分类结果采用决策树分类方法，将每

种疾病（颅内损伤、急性阑尾炎和成人急性上呼吸道感染）的病情严重程度分别分

为“等级１、等级２和等级３”三个级别（等级３最严重），每个级别对应一个严重

程度分值。（三）分类乔家孕事(限)一只 结果比较１．按医院级别分层的决策树分类结果与未分层

的分类结果比较按医院级别分层分析时，更能反映住院费用随着病情严重程度增

加而增加的趋势；同时分层分析可以消除由于各级别医院间，由于医疗技术水平的

不同导致一级护理判断的不一致。因此，采用按医院级别分层分类结果与传统方法

的分类结果进行比较。２．决策树分类结果与传统方法分类结果的比较（１）Ｒ

ＯＣ曲线决策树方法的分类模型ＲＯＣ曲线下面积均大于传统方法分类模型的Ｒ

ＯＣ曲线下面积，说明决策树分类方法对病情的鉴别能力比传统方法更强。

（２）分类结果与住院费用的关系决策树分类结果基本能反映病人病情越重，病

人的住院费用越高；传统方法的分类结果这种趋势不明显。（四）决策树分类结

果应用１．病情严重程度分值可以用于确定病种内的各病情严重类别的定量比较

以ＩＩＩ疾病病情严重程度分类的方法学比较研究及确定病情严重程度等级；病

情严重程度综合分值可以用于病种间病情严重程度比较，本研究得到三种疾病的病

情严重程度由低到高的顺序为：成人急性上呼吸道感染＜急性阑尾炎＜颅内损伤。

２．由病情严重程度分类结果得到了病例组合，病例组合能够反映病人住院费用随

着病情严重程度的增加而增加；依据病例组合制定住院费用控制参考标准和控制参

考上限。有利于医疗费用增长趋势的控制，有利于患者和医院以及医保等方面关系

的协调。四、结论１．本研究通过对两种分类方法的结果比较分析，认为决策树

方法应用于疾病病情严重程度分类时，在病情鉴别、量化比较等方面比传统分类方

法更具有优势。２．严重程度分值可以定量比较同病种各等级的病情严重程度，

严重程度综合分值可以定量比较不同病种的病情严重程度；由决策树分类结果获得

的病例组合可以反映疾病的病情严重程度，能为医院的医疗费用管理工作提供参

考。３．但在应用过程中，也发现该方法存在诸如在不能基于多个变量组合发现

规则、分类结果不够稳定等问题：４．建议：通过咨询专家建立训练样本，提高

分类结果的准确性；以海量数据，训练、考核模型，以提高模型的稳定性：采用诸

如序贯判别树等改进的决策树算法，以全面利用病情预测变量的信息。关键词：

病情，严重程度，决策树，评价，分类疾病病情严重程度分类的方法学比较研究

ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎＳｔｕｄｙｏｆＳｅｖｅｒｉｔｙＳｃａｌｅＭｅｔ

ｈｏｄｏｌｏｇｙｏｆＩｎｐａｔｉｅｎｔｗｉｔｈＤｉｓｅａｓｅｓＥｐ

ｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙａｎｄｈｅａｌｔｈｓｔａｔｉｓｔｉｃｓＭａｓｔｅ

ｒｄｅｇｒｅｅｃａｎｄｉｄａｔｅ：ＺｈｅｎｇＪｉｎｇＳｕｐｅｒｖｉｓ

ｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＬｉｎｇＬｉＡＢＳＴＲＡＣＴＩｔｉｓｖｅｒｙｉｍｐ

ｏｒｔａｎｔｔｏｄｅｓｃｒｉ猓?ｈｏｗｓｅｖｅｒｅａｐａｔｉｅｎｔ

ｉｓ，ｗｈｉｃｈＣａｎｈｅｌｐｅｖａｌｕａｔｉｎｇｈｏｓｐｉｔａｌｐ

ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｍｅｄｉｃａｌｉ

ｎｔｅｒｖｅｎｅ，ｍａｎｙｆａｃｔｏｒｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｎｇ

ｐａｔｉｅｎｔｓｆｒｏｍｅａｃｈｏｔｈｅｒ，ｗｈｉｃｈａｒｅｏｕｔ

ｏｆｄｏｃｔｏｒｓ’ｃｏｎｔｒｏｌ，ａｓｔｈｅｓｅｖｅｒｉｔｙｄｅｇｒ

ｅｅｏｆａｐａｔｉｅｎｔａｌｓｏｈａｓｃｅｒｔａｉｎｉｎｆｌｕｅ

ｎｃｅｓｏｎｔｈｅｏｕｔｃｏｍｅｏｆｔｈｅｐａｔｉｅｎｔａｎｄｍ

ｅｄｉｃａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ．Ｔｈｅｏｕｔｃｏ

ｍｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ｓｕｃｈａｓｍｏｒｔａｌｉｔｙａｎｄｃｕｒ

ｅｒａｔｅ，ａｌｅｔｈｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｐａｒｔｓｏｆｔｈｅ

ｈｏｓｐｉｔａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ；ｏｎｔｈ

ｅｏｔｈｅｒｈａｎｄ，ｔｈｅｍｅｄｉｃａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｎｓｕ

ｍｐｔｉｏｎｉｓｍｅａｓｕｒｅｄｂｙｔｈｅｈｏｓｐｉｔａｌｃｈａｒ

ｇｅｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｍａｋｅａｎ“ＡｐｐｌｅｓｔｏＡｐｐｌｅ

ｓ”ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｈｅａｌｔｈｏｕｔｃｏｍｅａｍｏｎｇｄｉ

ｆｆｅｒｅｎｔｈｏｓｐｉｔａｌｓ，ｔｈｅｓｅｖｅｒｉｔｙｏｆｔｈｅｉ

ｎｐａｔｉｅｎｔｓｓｈｏｕｌｄｂｅｔａｋｅｎｉｎｔｏａｃｃｏｕｎ

ｔ．Ｆｏｒｔｈｅｓａｍｅｒｅａｓｏｎ，ｓｅｖｅｒｉｔｙｓｈｏｕｌｄａ

ｌｓｏｂｅｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｗｈｅｎｈｏｓｐｉｔａｌｃｈａｒｇｅ

ｓａｒｅｃｕｔｔｉｎｇｄｏｗｎ．Ｏｎｌｙｂｙｔｈｉｓｋｉｎｄｏｆ

ｓｏｌｕｔｉｏｎｓＣａｎｍｅｄｉｃａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓｂｅｕｓｅ

ｄｒｅａｓｏｎａｂｌｙａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ．Ｔｈｅｔｒａｄｉ

ｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄ，ｗｈｉｃｈｅｘｐｒｅｓｓｅｓｔｈｅｓｅｖｅ

ｒｉｔｙｗｉｔｈ“ｓｅｖｅｒｅ，ｅｍｅｒｇｅｎｔ，ａｎｄｍｉｌｄ”，ｃａ

ｎｎｏｔｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｉｎｐａｔｉｅｎｔｏｎｇｏｉｎｇｓｅｖ

ｅｒｉｔｙ，呈报的拼音 ｆｏｒｉｔｉｓｊｕｄｇｅｄｂｙｄｏｃｔｏｒｗｈｅｎｐａ

ｔｉｅｎｔｓａｒｅａｄｍｉｔｔｅｄｔｏｔｈｅｈｏｓｐｉｔａｌ．Ｃｌ

ｉｎｉｃａｌｌｙ，ｍａｎｙｄｉｓｅａｓｅｓｗｅｒｅｓｔａｇｅｄｏｒｃ

ａｔｅｇｏｒｉｚｅｄｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｉｒｓｅｖｅｒｉ

ｔｙｓｕｃｈａｓｓｔａｇｅｓｏｆｍａｌｉｇｎａｎｔｔｕｍｏｒ．Ｂｅ

ｃａｕｓｅｏｆｉｔｓｄｉｓｅａｓｅ—ｓｐｅｃｉｆｉｃｃｈａｒａｃｔｅ

ｒｉｓｔｉｃｓ．ｎｅｉｔｈｅｒｃｏｕｌｄｔｈｉｓｋｉｎｄｏｆｓｅｖ

ｅｒｉｔｙｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｂｅｕｓｅｄｔｏｃａｔｅｇｏｒ

ｉｚｅｔｈｅｏｔｈｅｒｄｉｓｅａｓｅｓ，ｎｏｒｃｏｕｌｄｉｔｂｅ

ｕｓｅｄａｓａｃｏｍｎｌｏｎｌａｎｇｕａｇｅｗｈｅｎｅｖａｌｕａｔ

ｉｎｇｔｈｅｓｅｖｅｒｉｔｙｏｆｐａｔｉｅｎｔｓｗｈｏｓｅｄｉｓｅ

ａｓｅｓａｒｅｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔ．Ｓｉｎｃｅ１

９８０’Ｓ，ｓｅｖｅｒｉｔｙｈａｖｅｂｅｅｎｄｅｖｅｌｏｐｅｄ，ｓｕｃ

ｈａｓＤｉａｇｎｏｓｉｓＲｅｌａｔｅｄＧｒｏｕｐｓ（ＤＲＧｓ）ａｎｄ

ＨｅａｌｔｈＲｅｓｏｕｒｃｅｓＧｒｏｕｐｓ（ＨＲＧｓ），ｗｈｉｃｈｈ

ａｖｅｂｅｅｎｐｌａｙｅｄｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｓｉｎｉｍｐｒ

ｏｖｉｎｇｈｅａｌｔｈｃａｒｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｃｕｒｂｉ

ｎｇｍｅｄｉｃａｌｃｏｓｔｒｉｓｉｎｇ．Ａｌｔｈｏｕｇｈｔｈｅｒｅｗ

ｅｒｅｓｉｍｉｌａｒｓｔｕｄｉｅｓｉｎｔｈｅｃｏｕｎｔｒｙ，ｔｈｅ

ｓｃａｌｅｓｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｓｔｉｌｌｉｎｄｉｓｐｕｔｅ．Ｆｏ

ｒ疾病病情严重程度分类的方法学比较研究ｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆｉｍｐ

ｒｏｖｉｎｇｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｈｏｓｐｉｔａｌｐｅｒｆ

ｏｒｍａｎｃｅａｎｄｍｅｄｉｃａｌｃｏｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｉｔ

ｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｈａｖｅｔｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓｔｕ

ｄｙａｂｏｕｔｔｈｅｃｏｍｍｏｎｌａｎｇｕａｇｅｓ．ｏｂｊｅｃｔｓ

Ｔｏａｎａｌｙｓｉｓｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｒａ

ｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｍｅｔｈ

ｏｄａｐｐｌｉｅｄｉｎｓｅｖｅｒｉｔｙｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｕ

ｓｉｎｇｄｉｓｃｈａｒｇｅａｂｓｔｒａｃｔｄａｔａ，ｐｒｏｂｅｉｎｔ

ｏａｐｐｌｉｅｄｉｎｓｅｖｅｒｉｔｙｃｏｍｐａｒｉｓｏｎａｎｄｈｏ

ｓｐＲａｌｃｈａｒｇｅｓｍａｎａｇｅｍｅｎｔｉｎｏｒｄｅｒｔｏｇｉ

ｖｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｔｏｔｈｅｈｏｓｐｉｔａｌｍａｎａｇｅｍｅｎ

ｔ．ＭａｔｅｒｉａｌｓａｎｄＭｅ恤ｏｄｓ１．ＭａｔｅｒｉａｌｓＤｉ

ｓｃｈａｒｇｅａｂｓｔｒａｃｔｄａｔａｏｆ２９ｈｏｓｐｉｍｌｓｉｎ

ＳｈｅｎｚｈｅｎｆｒｏｍＪａｎｕａｒｙｔｏＳｅｐｔｅｍｂｅｒｏｆｙ

ｅａｒ２００３ｗａｓｕｓｅｄｉｎｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｔｈｅ

ｓｅｖｅｒｉｔｉｅｓｏｆｔｈｒｅｅｄｉｓｅａｓｅｓｔｈａｔｈａｖｅ

ｔｈｅｍｏｓｔｐａｔｉｅｎｔｓｗｅｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ．Ｔｈｅｔ

ｈｒｅｅｄｉｓｅａｓｅｓａｒｅＩｎｔｒａｃｒａｎｉａｌＩｎｊｕｒｙ，

ＡｄｕｌｔＡｃｕｔｅＵｐｐｅｒＲｅｓｐｉｒａｔｏｒｙＩｎｆｅｃｔｉｏ

ｎｓ，ａｎｄＡｃｕｔｅＡｐｐｅｎｄｉｃｉｔｉｓ．２．Ｍｅｔｈｏｄｓ

２．１ＴｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄＴｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ

ｍｅｔｈｏｄｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｔｈｅｉｎｐａｔｉｅｎｔｓｅｖ月下独酌其二赏析 ｅｒｉ

ｔｙｗｉｔｈ“ｓｅｖｅｒｅ，ｅｍｅｒｇｅｎｔ，ａｎｄｍｉｌｄ”ｂｙｃｌ

ｉｎｉｃａｌｄｏｃｔｏｒｗｈｅｎｐａｔｉｅｎｔｉｓａｄｍｉｔｔｅｄ

ｉｎｈｏｓｐｉｔａｌ．２．１Ｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅ２．１．１ｔｈ

ｅｔａｒｇｅｔｖａｒｉａｂｌｅｏｆｐａｔｉｅｎｔ’Ｓｓｅｖｅｒｉｔ

ｙ：ｔｈｅｉｎｔｅｎｓｉｖｅｎｕｒｓｉｎｇ（１．ｙｅｓ，Ｏ．ｎｏ）．Ｔ

ｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｖａｒｉａｂｌｅｓ：ｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ａｄｍ

ｉｓｓｉｏｎｓｔａｔｉｏｎ，ａｄｍｉｓｓｉｏｎｔｉｍｅｓ，ｃａｔｅｇｏ

ｒｉｅｓｏｆＣＯ－ｍｏｒｂｉｄｉｔｉｅｓａｎｄｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏ

ｎｓ．２．１．２Ｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｓｅｖｅｒｉｔｙｃｌａｓｓ

ｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔａｎｄｃｏｎｆｉｒｍｉｎｇｔｈｅｆｉ

ｎａｌｍｏｄｅｌ、ｖｉｔＩｌｔｈｅｔｈｒｅｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆ

ＰｅａｒｓｏｎＣｈｉ－ｓｑｕａｒｅ，ＥｎｔｒｏｐｙａｎｄＧｉｎｉＩｎ

ｄｅｘ）．２．１．３Ｄｉｖｉｄｉｎｇｅａｃｈｏｆｔｈｅｄａｔａｂａ

ｓｅｓｉｎｔｏｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｆ７０％１ａｎｄｔｅｓｔ

ｓａｍｐｌｅ（３０％）ｒａｎｄｏｍｌｙ，ｕｓｉｎｇｔｈｅｆｉｒｓｔｏ

ｎｅｔｏｄｅｖｅｌｏｐｔｈｅｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｌａｔｔｅｒｔ

ＯｅｘａｍｉｎｉｎｇｔｈｅｍｏｄｅｌｂｙｍｅａｎｓｏｆＲＯＣ．Ｒｅ

ｓｕｌｔｓ１，Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈ

ｏｄＴｈｅｄｉｓｃｈａｒｇｅａｂｓｔｒａｃｔｄａｔａｈａｓｂｅｅｎ

ｈａｓｔｈｅｐａｔｉｅｎｔｓｅｖｅｒ／ｔｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＶ

Ｔ疾病病情严重程度分类的方法学比较研究ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｔ

ｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄ．Ａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｈｏｓｐｉｔ

ａｌｌｅｖｅｌｓ，ｄｉｓｅａｓｅｓｇｏｔｔｈｅ３ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ

ｔｈａｔａｒｅ“ｓｅｖｅｒｅ，ｅｍｅｒｇｅｎｔ，ａｎｄｍｉｌｄ”．Ｔｈｅ

ｍｏｓｔｏｆｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈｉｎｔｒａｃｒａｎｉａｌｉｎｊｕ

ｒｙｈａｖｅｔｈｅ“ｓｅｖｅｒｅ’’ａｎｄ“ｅｍｅｒｇｅｎｔ”ｓｅｖｅｒｉｔ

ｙｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ．ｔｈｅｐｅｒｃｅｎｔｉｓａｂｏｕｔ８０％ｉｎ

ｅａｃｈｈｏｓｐｉｔａｌｌｅｖｅｌ；ｔｈｅｍｏｓｔｏｆｐａｔｉｅｎ

ｔｓｗｉｔｈａｃｕｔｅａｐｐｅｎｄｉｃｉｔｉｓｈａｖｅｔｈｅ“ｅｍｅ

ｒｇｅｎｔ”ｓｅｖｅｒｉｔｙｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ，ｔｈｅｐｅｒｃｅｎｔ

ｉｓａｂｏｕｔ８０％ｉｎｅａｃｈｈｏｓｐｉｔａｌｌｅｖｅｌ；ｔｈｅ

ｍｏｓｔｏｆｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈａｄｕｌｔａｃｕｔｅｕｐｐｅｒ

ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙｉｎｆｅｃｔｉｏｎｓｈａｖｅｔｈｅ“ｍｉｌｄ’’ｓ

ｅｖｅｒｉｔｙｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ，ｔｈｅｐｅｒｃｅｎｔｉｓａｂｏｕ

ｔ６０％ｉｎｓｅｃｏｎｄａｒｙａｎｄｔｅｒｔｉａｒｙｈｏｓｐｉｔａ

ｌｌｅｖｅｌｓ．２．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅ

ｅｍｅｔｈｏｄ２．１Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｓｔｒａｔｉｆｉｅｄａ

ｎａｌｙｓｉｓｉｎｅａｃｈｈｏｓｐｉｔａｌｌｅｖｅｌＴｈｅｄａｔａ

ｗａｓｄｉｖｉｄｅｄｂｙｈｏｓｐｉｔａｌｌｅｖｅｌ，ａｎｄｔｈｅｄ

ａｔａｗａｓｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｂｙｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅａｔｄ

ｉｆｆｅｒｅｎｔｈｏｓｐｉｔａｌｌｅｖｅｌｓ．Ａｆｔｅｒｃｌａｓｓｉ

ｆｉｅｄｂｙｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅ，ｄｉｓｅａｓｅｓｇｏｔｔｈｅ

３ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓｔｈａｔａｒｅ“ｇｒａｄｅ１，ｇｒａｄｅ２，ａ

ｎｄｇｒａｄｅ３（ｔｈｅｍｏｓｔｓｅｒｉｏｕｓ）”，ｗｉｔｈｅａｃｈ

ｏｆｔｈｅｍａｓｅｖｅｒｉｔｙｄｅｇｒｅｅａｎｄｓｃｏｒｅ．２．２

ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｔｏｔａｌｄａｔａＡｌｌｄａｔａｗａｓｃｌ

ａｓｓｉｆｉｅｄｂｙｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｗｉｔｈｏｕｔｄｉｖｉ

ｄｅｄｂｙｈｏｓｐｉｔａｌｌｅｖｅｌ．Ａｆｔｅｒｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ

ｂｙｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅ，ｄｉｓｅａｓｅｓｇｏｔｔｈｅ３ｃａｔ

ｅｇｏｒｉｅｓｔｈａｔａｒ人生如戏的经典短句 ｅ“ｇｒａｄｅ１，ｇｒａｄｅ２，ａｎｄｇｒ

ａｄｅ３（ｔｈｅｍｏｓｔｓｅｒｉｏｕｓ）”，ｗｉｔｈｅａｃｈｏｆｔ

ｈｅｍａｓｅｖｅｒｉｔｙｄｅｇｒｅｅａｎｄｓｃｏｒｅ．３．Ｔｈｅ

ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓ３．１Ｔｈｅｃｏｍｐａ

ｒｉｓｏｎｏｆｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｍｅｔｈｏｄｒｅｓｕｌｔｓＡ

ｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｓｔｒａｔｉｆｉｅｄａｎ

ａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｔｅｎｄｅｎｃｙｔｈａｔｔｈｅｇｒｅａｔｅｒｓｅ

ｖｅｒｉｔｙｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｓｔｏｔｈｅｇｒｅａｔｅｒｈｏｓｐ

ｉｔａｌｃｈａｎｇｅｓｉｓｓｔｒｏｎｇｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｎ

ｏｓｔｒａｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍ

ｅ，ｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｓｔｏｊｕｄｇｅｔｈｅｉｎｔｅｎｓｉｖｅ

ｎｕｒｓｉｎｇｍａｙｂｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅ

ｓｋｉｌｌｓｏｆｄｏｃｔｏｒｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｈｏｓｐｉｔａ

ｌｌｅｖｅｌｓ．Ｔｈｅａｒｔｉｃｌｅｃｏｍｐａｒｅｓｔｈｅｒｅｓｕｌ

ｔｏｆｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓｉｎｅａｃｈｈｏｓｐｉｔａｌｌｅｖｅ

ｌ．３．２Ｔｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓｒｅｓ

ｕｌｔｓ３．２．１ＲＯＣｃｕｒｖｅＴｈｅａｒｅａｓｕｎｄｅｒｔｈ

ｅＲｅｃｅｉｖｅｒＯｐｅｒａｔｉｎｇＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ（Ｒ

ＯＣ）ｃｕｒｖｅｓｆｏｒｔｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｗｅｒｅｇｒ

ｅａｔｅｒｔｈａｎｔｈｏｓｅｆｏｒｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏ

ｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａ

ｔｅｄａｂｉｌｉｔｙｆｏｒｓｅｖｅｒｉｔｙｏｆｔｈｅｄｅｃｉｓｉｏ

ｎｔｒｅｅｍｏｄｅｌｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｔｒａｄ

ｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄ．ＶＴＩ疾病病情严重程度分类的方法学比较研

究３．２．２Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｗｉｔｈｈｏｓｐｉｔａｌ

ｃｈａｒｇｅｓＴｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｓｈｏ

ｗｓ：Ｔｈｅｇｒｅａｔｅｒｔｈｅｓｅｖｅｒｉｔｙｉｓ，ｔｈｅｇｒｅ

ａｔｅｒｔｈｅｈｏｓｐｉｔａｌｃｈａｎｇｅｓｗｉｌｌｂｅ．Ａｎｄｔ

ｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓｈｏｗｓｔｈｅｗｅａｋｅｒｔｅｎ

ｄｅｎｃｙ．４．Ｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆ

ｔｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｒｅｓｕｌｔｓ４．１Ｓｅｖｅｒｉｔｙ

ｓｃｏｒｅａｎｄｓｅｖｅｒｉｔｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｓ赞美霜的诗句古诗 ｃｏｒｅ

ａｒｅｓｅｖｅｒｉｔｙｉｎｄｉｃａｔｏｒｓＣａｌｌｂｅｕｓｅｄｉｎ

ｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈｅｖｅｒｙｋｉｎｄｏｆｄｉｓｅａｓｅｓ，Ａ

ｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｅｖｅｒｉｔｙｓｃｏｒｅ，ｔｈｅａｒｔｉ

ｃｌｅｇｏｔｔｈｅｓｅｖｅｒｉｔｙｓｃａｌｅｉｎｄｉｓｅａｓｅ．Ａ

ｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｅｖｅｒｉｔｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ

ｓｃｏｒｅ，ｔｈｅａｒｔｉｃｌｅｇｏｔｔｈｅｓｅｖｅｒｉｔｙｒａｎ

ｋｏｆｔｈｒｅｅｄｉｓｅａｓｅｓ，ａｎｄＩｎｔｒａｃｒａｎｉａｌＩ

ｎｊｕｒｙｉｓｔｈｅｍｏｓｔｓｅｒｉｏｕｓ，ＡｄｕｌｔＡｃｕｔｅＵ

ｐｐｅｒＲｅｓｐｉｒａｔｏｒｙＩｎｆｅｃｔｉｏｎｓｉｓｔｈｅｌｅａ

ｓｔｏｎｅ，ＡｃｕｔｅＡｐｐｅｎｄｉｃｉｔｉｓｉＳｔｈｅｍｉｄｄｌｅ

ｏｎｅ．４．２ｔｈｅｃａｓｅ—ｍｉｘｃａｌｌｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｓ

ｅｖｅｒｉｔｙ．ＴｈｅａｒｔｉｃｌｅｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄｈｏｗｔＯ

ｂｕｉｌｄｔｈｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｔａｎｄａｒｄｏｆｈｏｓｐｉｔａ

ｌｃｈａｒｇｅａｎｄｔｈｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｕｐｐｅｒｌｉｍｉｔ

ｈｏｓｐｉｔａｌｃｈａｒｇｅ．Ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｃａｓ

ｅ—ｍｉｘｉｎｈｏｓｐｉｔａｌｃｈａｒｇｅａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏ

ｎｗｉｌｌｂｅｐｒｏｐｉｔｉｏｕｓｔｏｃｕｒｂｉｎｇｍｅｄｉｃａｌ

ｃｏｓｔｒｉｓｉｎｇａｎｄｈａｒｍｏｎｉｚｅｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎ

ｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｐａｔｉｅｎｔｓａｎｄｈｏｓｐｉｔａｌ．Ｃｏｎ

ｅｌｕｓｉｏｎ１．Ｔｈｏｕｇｈｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｒｅ

ｓｕｌｔ，ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｄｅｃｉｓ

ｉｏｎｔｒｅｅｈａｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｖｅｒｔｒａｄｉｔｉｏｎａ

ｌｍｅｔｈｏｄｉｎｓｅｖｅｒｉｔｙｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｃｏｍｐ

ａｒｉｓｏｎａｎｄｓｅｖｅｒｉｔｙｄｉ腩ｒｅｎｔｉａｔｅｄ．２。Ｓｅ

ｖｅｒｉｔｙｓｃｏｒｅａｎｄｓｅｖｅｒｉｔｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖ

ｅｓｃｏｒｅａｒｅｓｅｖｅｒｉｔｙｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｃａｎｂｅｕ

ｓｅｄｉｎｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈｅｖｅｒｙｋｉｎｄｏｆｄｉｓｅ

ａｓｅｓ；ｔｈｅｃａｓｅ—ｍｉｘｎｏｔｏｎｌｙｃａｎｒｅｆｌｅｃｔ

ｔｈｅｓｅｖｅｒｉｔｙ，ｂｕｔａｌｓｏｃａ！ｌｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅ

ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｆｏｒｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆＭｅｄｉｃａｌＰ

ｒｏｔｅｃｔｉｏｎ．３．Ｐｒｏｂｌｅｍｓ：Ｂｕｔｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒ

ｅｅｈａｓｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ，ｓｕｃｈａｓｎｏｍｕｌ

ｔｉ—ｖａｒｉａｂｌｅｒｕｌｅｓａｎｄｔｈｅｕｎｓｔｅａｄｉｎｅｓｓ

ｏｆｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔ．４．Ｐｒｏｐｏｓｅ：

（１）Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔ

ｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ，ｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓｈｏｕｌ

ｄｂｅｇｏｔｂｙｍｅａｎｓｏｆＤｅｌｐｈｉ；（２）Ｉｎｏｒｄｅｒ

ｔＯｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｔｅａｄｉｎｅｓｓ，ｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆ

ｄａｔａｓｈｏｕｌｄｂｅｈｕｇｅ；（３）Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｍａｋｅ

ｆｕｌｌｕｓｅｏｆｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｖａｒｉａｂｌｅｓ，ｔｈｅｅ

ｘｃｅｌｌｅｎｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｓｈｏｕｌｄｂｅｕｓｅｄ，ｓｕ

ｃｈａｓｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔｔｒｅｅ．Ｋｅ

ｙｗｏｒｄｓ：Ｓｅｖｅｒｉｔｙ，Ｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅ，Ｅｖａｌｕａ

ｔｉｏｎ，ＣｌａｓｓｉｆｙＶＩｌｌ疾病病情严重程度分类的方法学比较研究

疾病病情严重程度分类的方法学比较研究第１章前言１．１研究背景医院面临着

越来越激烈的竞争，只有提高医疗质量，降低医疗费用才能赢得生存和发展‘１－

２１０为了不断提高医疗质量，使患者得到正确的诊断和最好的治疗，必须不断

评价现有医疗工作的质量；医疗质量评价且搅浦柿抗芾淼闹匾?一环，是加强医疗

服务市场的社会监督和政府管理，不断提高医疗服务质量的重要手段。医疗质量

的评价是医院医疗质量控制和评比的重要方式：医疗质量的评价有利于医务人员

医疗技术水平的提高：有利于降低医疗成本，提高卫生服务效率；有利于充分利

用现有的医疗资源，获得最大的健康收益１３－６１。随着我国居民医疗保健需

求的提高和医疗体制的改革，社会对医疗质量评价的需求也更加迫切。医疗质量

评价可以从效率和效果等方面进行评价，其中反映效率的指标为资源消耗指标，

如住院费用等；反映效果的指标为病人的治疗结局指标，如病死率、治愈率

等”。。医疗质量的评价包括对病人的治疗结局和医疗资源消耗等指标的分析比

较。这些指标都受到病人病情的影响。因为，病人的治疗结局、医疗资源消耗是

病人自身因素与医疗干预措施共同作用的结果，病人的自身因素主要包括病人病

情的严重程度等‘轩昂的拼音 １２１０因此，疾病病情严重程度分级或定量研究，对于医疗质

量评价、医疗费用管理都具有重要的现实意义。在评价医院医疗质量时，应采取

科学的方法对患者的病情进行标准化，以保证医疗质量指标的比较在病人病’隋可

比的前提下进行；在医疗费用管理时，也必须充分考虑病人的病情，使有限的医

疗资源获得最大的收益。１．２国内外研究２０世纪８０年代以来，国外学者提

出了多种病情严重程度测量方法，如美国的疾病诊断相关组（Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ

ＲｅｌａｔｅｄＧｒｏｕｐｓ，ＤＲＧｓ）、英国的病例组合（ＨｅａｌｔｈＲ

ｅｓｏｕｒｃｅｓＧｒｏｕｐｓ，ＨＲＧｓ）和综合严重度指数（Ｃｏｍｐｒｅ

ｈｅｎｓｉｖｅＳｅｖｅｎｔｙＩｎｄｅｘ．ＣＳＩ）等，广泛应用于各国的医

疗质量管理、评价和医疗费用控制１１３－１６１。一１一疾病病情严重程度分

类的方法学比较研究在我国的临床实践中，临床医生在病人入院时，根据病人的

临床表现、症状、体征和实验室检查结果，将病人的病人判断为“危”、“急”或“一

般”。临床上存在一些疾病针对病情的分期或分级，用于判断病人预后，指导Ｉ临

床诊疗工作，如恶性肿瘤的分期、高血压病的分期等。目前我国医院管理研究领域

旱，病人病情严重程度分级方法有：病例分型方案和决策树分类方法〔１７－２３

１ｏ１．２．１分类方法综合病情严重程度测量方法，可以将其分类方法分为：

统计分析法和专家分析法１１９－２３〕。１．统计分析法：统计分析法是综合

应用统计学分类判别方法，对疾病病情进行分类，归纳出每个类别所属的严重程度

等级。该方法较多地依赖数据和所使用的统计方法，受人为因素干扰较少，形成的

模型比较稳定，但有时会出现缺乏Ｉ临床理论支持的现象。统计分析方法有：决

策树分类方法，比如美国的ＤＲＧｓ和英国的ＨＲＧｓ回归分类树方法（Ｃｌａｓ

ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＴｒｅｅＡｎａｌｙｓｉ

ｓ，ＣＡＲＴ）和国内的ＣＨＡＩＤ方法（ＣｈｉＳｑｕａｒｅＡｕｔｏｍａｔ

ｉｃＩｎｔｅｒａｃｔｉｏｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎ，ＣＨＡＩＤ）：此外还有判

别分析方法，比如国内的病例分型方案采用就是判别分析方法；其中以决策树方法

为主，决策树方法在应用过程中具有非参数方法、自动检测、规则简明、可处理缺

失值和计算量相对较小等优点；但也同时存在基于多个变量组合发现规则、对连续

性变量比较难预测等缺点。２．专家分析法：专家分析法是以专家的知识水平和

实际经验对患者病情进行综合判断建立分类方案。该方法较多地依赖专家的相关知

识和经验水平，这种人为的判断往往比较主观，所形成的分类模型有时不够稳定。

专家分析方法为：美国的综合严重度指数（ＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅＳｅｖ

ｅｒｉｔｙＩｎｄｅｘ．ＣＳＩ）和国内临床医生在病人入院时以“危”、“急”、

“一般”对病人病情判断等。国内ｌ临床医生的这种对病人病情的传统判断方法在实

践过程中具有判断方便、获得简单、能够大概判断病人入院时病情的整体情况、可

以初步指导病人的ｌ临床诊治等优点；但该方法是以医生主观判断为主，带有极大

的主观性，不能准确反映疾病的严重程度；同时也存在由于医生技术水平、ｌ临床

经验的不同造成在判断上的偏差，即使同一个患者，不同的医务人员的判断结果也

可能有很大出入。一２一疾病病情严重程度分类的方法学比较研究实际应用

中，经常结合使用两种方法，只是各有侧重。如ＤＲＧｓ系统以统计技术为主，也

用到了临床专家的判断和意见；病例分型系统以临床专家经验建立训练样本，然后

以判别分析进行判别分类。１．２．２病情研究变量根据研究目的、用途以及使

用数据的不同，不同分类方案用于病情分类研究的变量也不同，主要分为两种：

（一）采用病案首页数据库，在医院管理中应用，如ＤＲＧｓ、ＨＲＧｓ、国内学

者的决策树分类、病例分型等。ＤＲＧｓ和ＨＲＧｓ的病情研究目标变量为（１

３－１６１住院日。病情预测变量包括：主要诊断、次要诊断、主要手术、伴随

病、年龄、新生儿体重、昏迷时间、是否死亡等。国内学者的决策树分类的病情

研究目标变量为１１９－２３１：一级护理（１．有，０．无）。国内学者认为我

国住院病人的住院日有较大随意性，不易采用住院日作为目标变量研究病情严重程

度｜２１１０国内的病案首页数据库中，可以反映病情严重程度的指标有一级护

理、死亡、特级护理和抢救，除一级护理外，其他指标的构成比均太小，同时国家

实施的分级护理规定中，确立了一级护理的病情依据是ｔ２４１：（１）病重、病

危、各种大手术后及需要严格卧床休息；生活不能自理者；（２）各种内出血或

外伤、高烧、昏迷、肝肾功能衰竭、休克、极度衰弱；（３）瘫痪、惊厥、子痫、

晚期肿瘤等病人，以及早产婴等。因此采用一级护理作为病情分类研究的目标变

量。病情预测变量为：主要诊断、性别、年龄、入院病情、入院方式、医院等级、

伴随症和住院次数。病例分型的研究变量包括１１８１疾病严重性和复杂性变量

（如入院情况、并发症等）、病人基本情况（如身份、年龄、性别、入院次数

等）。（二）采用临床资料，预测患者治疗结局，指导临床诊疗，如ｃｓｉ等。

ＣＳｌ的病情预测变量有：ｌ临床表现（如生命体征、实验室检查、放射检查、体

格检查结果等）、诊断及对应的体症（如肺炎对应的体症为：体温、脉搏、血压、

Ｇｌａｓｇｏｗ昏迷评分等）等１２５－２６１。３一疾病病情严重程度分类的

方法学比较研究１．２．３存在的问题国外的病情严重程度测量系统在医疗质量

管理应用中收到了较好的效果，悯农的意思 发展也相对成熟；但由于我国的医疗体制、医院内

部管理和病案首页均与国外不同，不能直接应用国外的病情严重程度测量系统。

临床医生将病人的病情判断为“危、急、一般”方法，为病人入院时的病情判断，无

法反映病人住院时的病情发展，而且该方法不能在不同病种间进行病人病情的量化

比较。临床上的疾病分期，如高血压分期等，是建立在详诗歌的特点 细的临床数据基础上，是

只针对某个特定病种的病情描述，无法在不同病种间定量比较患者病情的严重程

度。病例分型方案立即的近义词 中，病例分型的判别方程是以专家意见为基础的，方程的稳定

性、同组病例的病情同质性需要进一步验证；也无法量化比较不同病种的病情严重

程度〔２０１０１．３研究内容本研究的主要目的为：应用病案首页数据，比较

在我国目前医院管理中存在的两种病情严重程度分类方法：传统分类方法与决策树

分类方法的差别，初步探讨疾病严重程度分类在病情比较和医疗费用管理中的应

用，为医院管理部门进行决策时提供参考。本研究主要进行以下几个方面的工

作：（一）比较三种决策树生长方法的病情严重程度分类结果，选择合适的决策

树生长方法得到的分类模型。（二）按照ＩＣＤｌ０编码，以编码的前三位划分

病种，挑选病例数最多的三种疾病（颅内损伤、阑尾炎和成人急性上呼吸道感

染），分别按照一级医院、二级医院、三级医院，应用决策树方法进行病情严重程

度分类，采用ＲＯＣ曲线对分类结果进行考核。（三）比较传统方法分类结果和

决策树方法分类结果的差异，探讨差异产生的原因。（四）初步探讨疾病病情严

重程度分类及严重程度分值和严重程度综合分值在疾病病情比较和医院医疗费用管

理中的应用。一４疾病病情严重程度分类的方法学比较研究第２章材料与方法

２．１资料来源和收集２．１．１资料来源深圳市共有４５家医院，其中包括三

级医院５家、二级医院１８家、一级医院２２家。本研究的开展是在广东省医.