อิทธิพลของโรคร่วมต่อค่ารักษาพยาบาลและการพัฒนาแบบจำลองพยากรณ์ต้นทุนผู้ป่วยปอดบวมในโรงพยาบาลชุมชน
DOI:
https://doi.org/10.64960/srimedj.v41i5.270221คำสำคัญ:
โรคปอดบวม, โรคร่วม, แบบจำลองการพยากรณ์บทคัดย่อ
ภูมิหลังและวัตถุุประสงค์: โรคปอดบวมเป็นสาเหตุสำคัญของการเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล และโรคร่วมเป็นองค์ประกอบสำคัญในการกำหนดค่ารักษาพยาบาล ภายใต้ระบบการจ่ายชดเชยแบบกลุ่มวินิจฉัยโรคร่วม (Diagnosis-Related Groups: DRGs) แต่บทบาทเชิงโครงสร้างของโรคร่วมต่อค่ารักษาพยาบาลผู้ป่วยในโรคปอดบวม รวมถึงศักยภาพในการพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์ค่ารักษาพยาบาลในบริบทโรงพยาบาลชุมชน ยังมีการวิจัยอยู่อย่างจำกัด การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อค่าใช้จ่ายในการรักษาพยาบาลผู้ป่วยในโรคปอดบวม และเปรียบเทียบแบบจำลองการพยากรณ์ค่าใช้จ่ายในการรักษาพยาบาลในบริบทของโรงพยาบาลชุมชน
วิธีการศึกษา: เป็นการศึกษาเชิงวิเคราะห์แบบภาคตัดขวางย้อนหลัง โดยใช้ข้อมูลผู้ป่วยในโรคปอดบวมจำนวน 874 ราย จากระบบสารสนเทศโรงพยาบาลชุมชนแห่งหนึ่งในภาคใต้ของประเทศไทย ช่วงปี พ.ศ. 2563–2567 วิเคราะห์ความสัมพันธ์ด้วยการถดถอยเชิงเส้นพหุ และพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์ 3 วิธี ได้แก่ การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression; LR), Support Vector Machine (SVM) และโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network; NNET)
ผลการศึกษา: ค่ารักษาพยาบาลเฉลี่ย 25,222 บาท แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นพหุสามารถอธิบายความแปรปรวนของค่ารักษาพยาบาลได้ประมาณร้อยละ 50.0 (R² = 50%) โรคร่วมทางระบบทางเดินหายใจเรื้อรัง ได้แก่ โรคปอดอุดกั้นเรื้อรังและโรคหอบหืด มีความสัมพันธ์กับค่ารักษาพยาบาลอย่างมีนัยสำคัญในลักษณะของตัวปรับระดับต้นทุนพื้นฐาน ขณะที่ลักษณะการติดเชื้อแบคทีเรียหรือไวรัสเป็นตัวขับเคลื่อนต้นทุนหลักของช่วงการรักษาหนึ่งครั้ง ในการพยากรณ์ค่าใช้จ่าย แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นให้สมรรถนะดีที่สุดและมีความสม่ำเสมอสูงกว่า SVM และ NNET อย่างชัดเจน
สรุป: โรคร่วมมีอิทธิพลเชิงบริบทต่อค่ารักษาพยาบาลผู้ป่วยปอดบวม โดยเพิ่มความซับซ้อนของการดูแลมากกว่าการเป็นตัวกำหนดต้นทุนหลัก แบบจำลองเชิงเส้นเหมาะสมที่สุดสำหรับการพยากรณ์ต้นทุนในโรงพยาบาลชุมชน ผลการศึกษานี้สามารถใช้เป็นหลักฐานเชิงประจักษ์เพื่อสนับสนุนการพัฒนาระบบ DRGs ในประเทศไทย
เอกสารอ้างอิง
World Health Organization. Pneumonia [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2023 [cited Aug 11, 2025]. Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/pneumonia
Prabhakaran AO, Amarchand R, Kanungo S, Rajkumar P, Bhardwaj SD, Kumar R, et al. Resource utilisation and cost of hospitalisation with community-acquired pneumonia among older adults in India, 2018-2020. BMJ Public Health 2025;3(2):e001727. doi:10.1136/bmjph-2024- 001727
Peng Z, Chen X, Lu X, Coyte PC, Sha X. The trade-off between cost containment and quality enhancement under the DRG payment model. BMC Health Serv Res 2026;26:188. doi:10.1186/s12913-026-14006-2
Busse R, Geissler A, Quentin W, Wiley M. Diagnosis- related groups in Europe: moving towards transparency, efficiency and quality in hospitals. Maidenhead: Open University Press; 2011. [cited Aug 11, 2025].Available from: https://www.mhedt-ucation.co.uk/diagnosis-related groups-in-europe- moving-towards-transparency-efficiency-and-quality- in-hospitals-9780335245574-emea
Sittivutworapant S. Database analysis to study the main diseases, comorbidities and complications that cost more than DRG of inpatients. J Thai Med Inform Assoc 2025;11(1):25-32. [cited Aug 11, 2025].Available from: https://he03.tci-thaijo.org/index.php/jtmi/article/view/4434
Kosar F, Alici DE, Hacibedel B, Yigitbas BA, Golabi P, Cuhadaroglu C. Burden of community-acquired pneumonia in adults over 18 y of age. Hum Vaccin Immunother 2017;13(7):1673-80. doi:10.1080/21645515.2017.1300730
Thongpeth W, Lim A, Kraonual S, Wongpairin A, Thongpeth T. Determinants of hospital costs for management of chronic-disease patients in south-ern Thailand. J Health Sci Med Res 2021;39(4):313-20. doi:10.31584/jhsmr.2021787
Wongpairin A, Lim A, Khurram H. Assessing diagnosis-related groups based direct medical expenditures of chronic disease patients in general hospital of lower southern Thailand. Cost Eff Resour Alloc 2024;22(1):87. doi:10.1186/s12962-024-00596-3
Metlay JP, Waterer GW, Long AC, Anzueto A, Brozek J, Crothers K, et al. Diagnosis and treatment of adults with community-acquired pneumonia: an official clinical practice guideline of the American Thoracic Society and Infectious Diseases Society of America. Am J Respir Crit Care Med 2019;200(7):e45-e67. doi:10.1164/rccm.201 908-1581ST
Campling J, Jones D, Chalmers J, Jiang Q, Vyse A, Madhava H, et al. Clinical and financial burden of hospitalised community-acquired pneumonia in patients with selected underlying comorbidities in England. BMJ Open Respir Res 2020;7(1):e000703. doi:10.1136/bmjresp-2020-000703
Fine MJ, Pratt HM, Obrosky DS, Lave JR, McIntosh LJ, Singer DE, et al. Relation between length of hospital stay and costs of care for patients with community-acquired pneumonia. Am J Med 2000;109(5):378-85. doi:10.1016/S0002-9343 (00)00500-3
Stey AM, Brook RH, Needleman J, Hall BL, Zingmond DS, Lawson EH, et al. Hospital costs by cost center of inpatient hospitalization for Medicare patients undergoing major abdominal surgery. J Am Coll Surg 2015;220(2):207-17.e11. doi:10.1016/j.jamcollsurg.2014.10.021
O’Reilly J, Busse R, Häkkinen U, Or Z, Street A, Wiley M. Paying for hospital care: the experience with implementing activity-based funding in five European countries. Health Econ Policy Law 2012;7(1):73-101. doi:10.1017/S1744133111000314
Basu A, Manning WG. Issues for the next generation of health care cost analyses. Med Care 2009;47(7 Suppl 1):S109-14. doi:10.1097/MLR.0b013e3181 9c94a1
Manning WG, Mullahy J. Estimating log models: to transform or not to transform? J Health Econ 2001;20(4):461-94. doi:10.1016/S0167-6296(01) 00086-8
Harrell FE Jr. Regression modeling strategies. 2nd ed. Cham: Springer; 2015. [cited Aug 11, 2025].Available from: https://link.springer.com/book/10. 1007/978-3-319-19425-7
Hastie T, Tibshirani R, Friedman J. The elements of statistical learning. 2nd ed. New York: Springer; 2009. doi:10.1111/j.1467-985X. 2010.00646_6.x
Riley RD, Snell KIE, Ensor J, Burke DL, Harrell FE Jr, Moons KGM, et al. Minimum sample size for developing a multivariable prediction model: PART II - binary and time-to event outcomes. Stat Med 2019;38(7):1276-96. doi:10.1002/sim.7992
Steyerberg EW. Clinical prediction models: a practical approach to development, validation, and updating. 2nd ed. Cham: Springer; 2019. https://link.springer.com/book/10.1007/978-0-387-77244-8
Austin PC, Steyerberg EW. Events per variable and the relative performance of different strategies for estimating the out-of-sample validity of logistic regression models. Stat Methods Med Res 2017;26(2):796-808. doi:10.1177/096228021 4558972
Anutrakulchai S, Mairiang P, Pongskul C, Thepsuthammarat K, Chan-on C, Thinkhamrop B. Mortality and treatment costs of hospitalized chronic kidney disease patients between the three major health insurance schemes in Thailand. BMC Health Serv Res 2016;16:528. doi:10.1186/s12913-016-1792-9
Steyerberg EW, Harrell FE Jr, Borsboom GJ, Eijkemans MJC, Vergouwe Y, Habbema JDF. Internal validation of predictive models: efficiency of some procedures for logistic regression analysis. J Clin Epidemiol 2001;54(8):774-81. doi:10.1016/S0895-4356(01)00341-9
Burnham KP, Anderson DR. Model selection and multimodel inference: a practical information-theoretic approach. 2nd ed. New York: Springer; 2002. https://link.springer.com/book/10.1007/b97636
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2026 ศรีนครินทร์เวชสาร

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
