柬埔寨金边心脏中心2006财年单位成本分析
柬埔寨金边心脏中心2006财年单位成本分析数据集，包含入院、床日及就诊成本数据，用于心脏疾病成本对比与政策参考。
基本信息
资源简介
柬埔寨金边心脏中心2006财年单位成本分析
【一句话概览】
本数据集是 NRCT 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 Phnom Penh Heart Center (Cambodia)、Heart Diseases Treatment Costs、Medical care Cambodia、Medical economics，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Unit cost analysis of Phnom Penh Heart Center in Campodia : the fiscal year 2006》。源站首次发布：2007。
【数据内容】
源站原始描述：To calculate and analyze cost and unit cost per admission, per bed-day and per visit at Phnom Penh Heart Center in the fiscal year 2006, by focusing on providers’ perspective. Then the result which was obtained from the calculation of the unit cost at Phnom Penh Heart Center was compared to WHO-CHOICE model and some available studies from Thailand to find whether the unit cost was unusually high or low in order to be a guideline for policy makers and Ministry of Finance in budget allocation purp…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本研究旨在从医疗服务提供者的视角，计算并分析2006财政年度金边心脏中心每次入院、每床日及每次就诊的成本与单位成本。随后，将金边心脏中心单位成本的计算结果与WHO-CHOICE模型及泰国的一些现有研究进行比较，以判断该单位成本是否异常偏高或偏低，从而为政策制定者和财政部在预算分配方面提供参考依据。金边心脏中心（PPHC）每患者日的估计提供者成本为38.1美元；每次就诊成本为51.9美元，每次入院成本为308.1美元。WHO-CHOICE模型的单位成本为门诊每次就诊3.39美元，住院每床日12.89美元。朱拉隆功纪念医院心脏移植手术单元的平均每床日成本为183.6美元，而柬埔寨金边心脏中心的平均每床日成本为203.5美元。本研究还发现，PPHC心脏病患者治疗的提供者成本中，占比最大的成本构成是材料成本，其后依次为资本成本和人力成本。在PPHC，材料成本、资本成本和人力成本分别占单位总成本的45.5%、27.3%和27.2%。PPHC的门诊和住院单位成本均高于WHO-CHOICE的门诊和住院单位成本，因为PPHC是一家心脏手术医院。因此，其成本包含高昂的医疗设备成本，而WHO-CHOICE模型在计算中未包括资本成本以及工资或薪酬。此外，WHO-CHOICE模型主要基于发达和发展中国家的综合医院进行计算。尽管PPHC的单位成本高于WHO-CHOICE项目，但PPHC手术患者每次入院的平均成本（5，087.5美元）低于泰国朱拉隆功纪念医院心脏移植手术单元每次入院的平均成本（11，013.0美元）。本研究还发现，在总成本1，992，766.6美元中，资金来源中捐赠部分占24.8%，自付费用占64.0%，政府预算占11.2%。因此，2006年来自政府部分的资金来源不足以支持PPHC的卫生服务。
【主题与分类】
主题标签：Phnom Penh Heart Center (Cambodia)、Heart Diseases Treatment Costs、Medical care Cambodia、Medical economics。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：http://doi.nrct.go.th/?page=resolve_doi&resolve_doi=10.14457/CU.the.2007.2045
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源站：http://doi.nrct.go.th/?page=resolve_doi&resolve_doi=10.14457/CU.the.2007.2045
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- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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