目的:对新疆某三甲医院2015-2019年高血压患者住院费用进行分析,掌握高血压住院患者不同社会特征及临床特征;运用灰色关联度(GRA)与结构变动度了解住院费用的内部构成情况;采用多元线性回归和BP神经网络模型探讨高血压患者住院费用的影响因素。为有效控制高血压患者住院费用的增长、减轻高血压患者经济负担提供科学合理的依据及建议。方法:对数据进行筛选和排除,纳入12999例患者信息进行回顾性分析。以2019年为基准年,运用医疗保健类居民消费价格指数对其他年度的住院费用进行贴现。采用新灰色关联法定量分析各项住院费用与总费用的关联度,用结构变动度分析各单项费用与住院总费用的变化情况。运用SPSS 22.0对住院费用进行统计学分析,因住院费用不服从正态分布,故单因素分析采用非参数秩和检验,多因素分析使用多元线性回归分析;建立住院费用影响因素的BP神经网络模型并与多元线性回归分析进行比较。结果:5年间高血压患者逐年递增,2019年高血压出院患者是2015年出院患者的1.56倍。(1)高血压患者基本情况:在12999例高血压住院患者中,女性住院患者居多,占总例数的57.15%;医保类患者占比最大,占58.64%;51~60岁是高血压患者的疾病高发年龄,因此在职业构成分布中退(离)休人员占比最大,占23.26%;(2)高血压患者住院费用基本情况:2015-2019年高血压住院患者次均住院总费用为7342.52元,次均住院总费用呈现略微波动,无明显增加或减少。5年间,次均住院费用占比最大的三项依次是:药品费(45.63%)、检查费(18.11%)、其他费(13.24%);灰色关联度分析显示:高血压患者住院费用构成中关联度最大的是药品费,最低的是手术费。结构变动度分析显示5年间,高血压患者住院费用的总结构变动度为30.91%,年均结构变动度为7.73%。引起住院医疗费用结构变化较大的有检查费、药品费、其他费。(3)将单因素分析结果纳入多元线性回归模型发现:年龄、职业、住院天数、付费方式、是否手术、有无并发症、入院病情是影响高血压患者住院费用的因素。(4)通过对比BP神经网络模型和多元线性回归模型性能发现:BP神经网络模型的决定系数(R~2)比多元线性回归模型决定系数(R~2)更接近1,因此BP神经网络模型的拟合度优于多元线性回归模型。结论:高血压患者住院费用内部构成不合理,药品费、检查费及其他费用占比过高;主要影响高血压患者住院总费用的影响因素有是否手术、住院天数及有无并发症,基于上述主要因素应采取更有利的费用控制措施来降低高血压患者住院费用。