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摘要
目的:分析脑卒中住院费用的分布情况及影响因素，探寻高效的分析方法，为合理控制脑卒中住院费用提供理论依据。方法:收集山西省某三级甲等医院2017年—2019年脑卒中病人的住院信息，基于随机森林、支持向量机、Logistic回归3种机器学习算法建立预测模型，分析住院费用影响因素及其重要程度。结果:脑卒中病人药品费在住院费用中占比较大，住院天数、脑卒中分型、科室为脑卒中病人住院费用的主要影响因素。基于支持向量机算法构建的脑卒中病人住院费用预测模型性能较优。结论:应通过综合措施控制脑卒中病人住院费用，以减少住院天数为重点，强化对可控因素的管理，针对关键人群采取预防和控制措施，降低脑卒中病人的经济负担。
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