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文档简介

疾病诊断相关分组分组方法浙江杭州马戈数据收集——回顾性收集资料摘录以往病案首页信息及医院HIS系统中的费用与成本数据信息，包括患者性别、年龄、婚姻、主要诊断、次要诊断、入院情况、出院情况、是否手术、手术操作编码、费用类别、抢救有无、护理有无、住院天数、住院费用等信息，整理数据为病例分组及诊疗规范研究作准备。DRGs分类操作数据整理(例如)DRGs分类操作住院天数小于等于0天住院费用总数小于等于0天病例中重要项目不全的数据删除治疗效果“其他”删除ICD编码不全数据（或可补全ICD编码）将不符合逻辑的病例排除住院费用为偏态分布，将所有住院病人按住院费用进行排序，剔除极端值，滤过小于P1且大于P99的病例数据处理——住院费用正态分布检验分析样本是否符合符合正态分布，如不符合，对样本进行整理，对数转化、数据拆分等方法使数据满足决策树分类要求。（kolmogorov-smirnov对住院费用正态检测）DRGs分类操作DRGs分类操作数据处理——预测变量量化处理（例如）序号项目名称量化方法1性别l=男；2=女2年龄1=20～15岁；2=216～39岁；3=40～55岁；4=56岁及以上3婚姻l=未婚；2=已婚4入院情况l=般；2=急症；3=危症5出院情况1=治愈；2=好转；3=死亡；4=其它6手术0=无手术：1=有手术7费用类别1=自费；2=当地医保；3=外地医保；4=其它8次要诊断0=无；1=有9抢救0=无；1=有10护理0=无；1=有11住院天数(天)12住院总费用(元)13手术费(元)(元)数据处理——主要影响因素分析单因素分析不同特征人群医疗消耗情况比较，分析各特征人群医疗消耗情况多元线性回归分析人群特征对于费用和住院天数的影响，分析主要影响因素DRGs分类操作DRGs分类操作数据分类——分类方法选择决策树（DecisionTrees)是当前世界流行、使用频率最高的数据挖掘方法，决策树是解决分类问题比较常用的方法之一，是一种用来实现分类以及预测功能的建立模型的方法。常见的决策树有卡方自动互动捡验法CHAID、ExhaustiveCHAID、分类与回归树CART和QUEST等方法。CHAID可以有效处理连续变量，并且实现对树的自动剪枝，顾多选择此方法进行分类。数据分类——CHAID简介DRGs分类操作构建决策树获取的多因素基础上构建决策树设置分类节点、决策树停止条件最大分层、父节点最小样本数、子节点最小样本数、拆分合并的置信度设定。剪枝采

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