Welcome to visit Health Development and Policy Research!

Figure/Table detail

A dual machine learning-based study of the impact of DIP insurance payment reform on the medical expenses of lung cancer inpatients in hospitals of Chinese medicine
LI Lei, Tan Huawei, XU Lu, GUO Dandan, BI Shengxian, CHEN Yingchun
Health Development and Policy Research, 2025, 28(3): 358-364.   DOI: 10.12458/HDPR.202406071

变量类型 变量 定义
被解释变量 住院总医疗费用 患者单次住院发生的医疗总费用
乙类自付费用 患者在1次住院期间乙类项目由患者自付部分的金额,Z市乙类需支付10%,剩余90%纳入医保支付范围
丙类费用 =住院总医疗费用-医保支付范围内费用(甲类和乙类非自付部分)-乙类自付费用
乙类自付费用占比 =乙类自付费用÷住院总医疗费用
丙类费用占比 =丙类费用÷住院总医疗费用
解释变量 处理变量 住院的医疗机构位于Z市=1,住院的医疗机构位于C市、G市=0
时间变量 2020年1月—2021年9月赋值为0,2021年10月—2022年12月赋值为1
DIP支付政策事件 处理变量与时间变量的交互项
控制变量 性别 男=0,女=1
年龄分组 0~19岁=0,20~39岁=1,40~59岁=2,60~79岁=3,80~99岁=4
医院等级 二级医院=0,三级医院=1
医院所有权 公立医院=0,民营医院=1
是否教学医院 教学医院=0,非教学医院=1
主要诊断 良性肿瘤=0,恶性肿瘤=1
有无合并症 无合并症=0,有合并症=1
表1 中医院肺肿瘤住院费用DIP支付政策影响的双重机器学习模型变量及定义
Other figure/table from this article