Please use this identifier to cite or link to this item: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/54965
Title: ตัวแบบพยากรณ์ค่ารักษาพยาบาลสำหรับผู้ป่วยในของข้าราชการไทย
Other Titles: Health expenditure predictive model for inpatient of Thai civil servants.
Authors: กัญญ์วรา ตาธรรม
Advisors: สุวาณี สุรเสียงสังข์
ถาวร สกุลพาณิชย์
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี
Advisor's Email: Suwanee.S@Chula.ac.th,suwanee@cbs.chula.ac.th
thaworn04@gmail.com
Issue Date: 2559
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: งานวิจัยฉบับนี้มีวัตถุประสงค์อยู่สามประการคือ ประการแรกคือเพื่อศึกษาปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับค่ารักษาพยาบาลผู้ป่วยในของข้าราชการพลเรือนสามัญและผู้รับบำนาญ โดยพิจารณาความเสี่ยงรายบุคคลที่มีผลกระทบต่อค่ารักษาพยาบาล ประการที่สองคือเพื่อสร้างตัวแบบการพยากรณ์ค่ารักษาพยาบาลโดยใช้ตัวแบบ Zero-inflated Gamma ด้วยการอนุมานแบบเบย์จากเทคนิคมาร์คอฟ เชน มอนติคาร์โล และประการที่สามคือเพื่อพยากรณ์ค่ารักษาพยาบาลผู้ป่วยในของข้าราชการพลเรือนสามัญและผู้รับบำนาญ ในปีงบประมาณ 2558-2562 ซึ่งข้อมูลในการวิจัยนี้เป็นข้อมูลพื้นฐานของข้าราชการและผู้รับบำนาญ และข้อมูลค่ารักษาพยาบาลเป็นผู้ป่วยใน ของปีงบประมาณ 2556-2557 จากกรมบัญชีกลาง จากการวิจัยพบว่าปัจจัยที่ส่งผลต่อค่ารักษาพยาบาลผู้ป่วยในของข้าราชการและผู้รับบำนาญ คือ เพศ อายุ สถานภาพสมรส เงินเดือน และคะแนน Charlson ตัวแบบสามารถพยากรณ์ค่ารักษาพยาบาลรวมผู้ป่วยในของข้าราชการและผู้รับบำนาญ ที่ให้ค่าพยากรณ์ค่ารักษาพยาบาลผู้ป่วยในข้าราชการและผู้รับบำนาญแม่นยำใกล้เคียงกับค่ารักษาพยาบาลจริงที่เกิดขึ้นในแต่ละปี แต่ค่าพยากรณ์ในรายบุคคลยังมีความคลาดเคลื่อนที่สูง ซึ่งให้ค่าพยากรณ์ค่ารักษาพยาบาลผู้ป่วยในรวมของข้าราชการพลเรือนและผู้รับบำนาญ ในปีงบประมาณ 2558-2562 มีค่าเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องตั้งแต่ 837 – 1,313 ล้านบาท หรือเพิ่มขึ้นประมาณร้อยละ 11-13 ต่อปี
Other Abstract: This research has three proposes. First ,factors which correlated to health expenditure for inpatient of Thai civil servants and pension recipients are searched by focusing on individual risks that influenced health expenditure. Second , health expenditure predictive model is created from such factors. Health expenditure model in this research used Markov Chain Monte Carlo procedure to fit wide variety of Bayesian models on Zero-inflated gamma. Finally, health expenditure of inpatients who are Thai civil servants and pension recipients in fiscal year 2015-2019 are predicted. The data in this research are basic data and health expenditure for inpatient of civil servant and pensioners of fiscal year 2013-2014 form The Comptroller General’s Department. From the research found that the factors affected health expenditure for inpatient of Thai civil servants and pension recipients, are gender, age, married status, salary, and Charlson score. The model can forecast total health expenditure for inpatient of civil servants and pension recipients each year are similar to those of the actual total health expenditure but the forecast discrepancies in individual cases have high error. Therefore, using the model to forecast the total inpatient medical expenses of the civil service and the pension recipient in fiscal year 2015-2019, the health expenditure will continuously increasing from 837 to 1,313 million Baht by approximately increasing 11-13% per annum.
Description: วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2559
Degree Name: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: การประกันภัย
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/54965
Type: Thesis
Appears in Collections:Acctn - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5681507126.pdf3.31 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.