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基于机器学习的紧密型县域医共体糖尿病医保按人头付费模式研究
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    目的:分析紧密型县域医共体糖尿病患者门诊诊疗费用的主要影响因素,探讨县域医共体在医保总额付费框架下,以慢性病病例组合为基础的医保按人头付费模式的制度方案。方法:以机器学习中分类与回归树模型为核心,设计基于糖尿病病例组合的医保按人头付费模式,以福建省案例地区紧密型县域医共体2022—2024年糖尿病患者为样本,进行实证研究。结果:医保类型、年龄、就诊医院级别、就诊频次和是否合并高血压5个因素对门诊诊疗费用差异有统计学意义 (P<0.05)。通过分类与回归树模型,将患者分为7个病例组合,其中合并1种及以上慢性病、年龄≥60岁、合并高血压的组人数最多,而无合并其他慢性病且年龄<50岁的组费用最低。结论:紧密型县域医共体应在医保总额付费框架下探索以慢性病病例组合为基础的医保按人头付费模式,同时完善结余分配机制,尤其是将医保基金结余向乡、村两级医疗卫生机构倾斜,以引导医疗资源下沉。此外,通过与家庭医生签约服务的整合付费方式,推动紧密型县域医共体建设,促进分级诊疗体系的完善。

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引用本文

吴佳航,赵冠岚,江芹,等.基于机器学习的紧密型县域医共体糖尿病医保按人头付费模式研究[J].中国卫生经济,2026,45(6):19-22,28.基于机器学习的紧密型县域医共体糖尿病医保按人头付费模式研究[J]. CHINESE HEALTH ECONOMICS,2026,45(6):19-22,28.

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