醫(yī)保數(shù)據(jù)應(yīng)用的可及性分析

徐 菲劉國恩

（1中國藥科大學(xué)國際醫(yī)藥商學(xué)院 南京 211198；2北京大學(xué)國家發(fā)展研究院 北京 100080）

醫(yī)保數(shù)據(jù)應(yīng)用的可及性分析

徐 菲1劉國恩2

（1中國藥科大學(xué)國際醫(yī)藥商學(xué)院 南京 211198；2北京大學(xué)國家發(fā)展研究院 北京 100080）

本文旨在探討醫(yī)療保險數(shù)據(jù)在開展醫(yī)藥經(jīng)濟學(xué)評價中應(yīng)用及研究的可及性，分析了應(yīng)用醫(yī)保數(shù)據(jù)開展醫(yī)藥經(jīng)濟學(xué)評價的具體步驟及優(yōu)勢劣勢，并提出可能的解決方案，以期為相關(guān)研究者提供借鑒。

醫(yī)療保險數(shù)據(jù)；醫(yī)藥經(jīng)濟學(xué)評價

近日，國家發(fā)改委會同衛(wèi)計委、人社部等部門聯(lián)合發(fā)出《關(guān)于印發(fā)推進藥品價格改革意見的通知》，決定從今年6月1日起取消絕大部分藥品政府定價，完善藥品采購機制，發(fā)揮醫(yī)?？刭M作用，藥品實際交易價格主要由市場競爭形成。雖然關(guān)于醫(yī)保支付價應(yīng)該如何制定還在激烈的討論之中，但其中一個科學(xué)的方向是從原來的基于成本定價向基于價值定價的轉(zhuǎn)變。相應(yīng)地推動醫(yī)療保險向基于價值補償?shù)闹Ц斗绞礁母铮x不開藥物經(jīng)濟學(xué)評價提供的證據(jù)。藥物經(jīng)濟學(xué)評價對藥品及其可替代方案的投入與產(chǎn)出進行比較，從中選擇更具有經(jīng)濟效率的治療方案，目前已經(jīng)被澳大利亞、英國、加拿大和中國臺灣等國家和地區(qū)應(yīng)用于醫(yī)保藥品目錄的遴選以及支付標準的制定。

醫(yī)療保險數(shù)據(jù)是國際上開展衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)研究和藥物經(jīng)濟學(xué)評價時常用的一類數(shù)據(jù)，包含了豐富的信息。如果充分利用這些信息，并通過藥物經(jīng)濟學(xué)評價方法對不同治療方案進行全面、客觀的評價，可以為合理分配醫(yī)療資源，提高醫(yī)?；鹬Ц兜目茖W(xué)性提供依據(jù)。本文對如何利用醫(yī)保數(shù)據(jù)開展藥物經(jīng)濟學(xué)評價的國際經(jīng)驗和相關(guān)問題進行了探討，希望可以幫助研究者更好地利用醫(yī)保數(shù)據(jù)，將研究成果轉(zhuǎn)化為醫(yī)療決策及醫(yī)保支付所需的依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源和可及性

1.1 美國

美國的Medicare、Medicaid、雇主保險和管理醫(yī)療組織（HMO）都有其各自的醫(yī)保數(shù)據(jù)庫。Medicare的保障人群為65歲以上老年人，由美國聯(lián)邦政府運營，鼓勵社會各界應(yīng)用其數(shù)據(jù)庫進行衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)研究和藥物經(jīng)濟學(xué)評價，但Medicare只報銷住院服務(wù)，不報銷醫(yī)師和門診費用以及門診藥品費用，因此無法對門診用藥進行評價。Medicaid覆蓋的是低收入人群，由美國州政府運營。Medicaid覆蓋了處方藥、住院和醫(yī)師費用，可以為藥物經(jīng)濟學(xué)研究提供豐富的數(shù)據(jù)。美國的雇主保險通常會提供更優(yōu)惠的報銷政策（如提供處方藥的報銷），因此利用其數(shù)據(jù)可進行更多的藥物經(jīng)濟學(xué)評價。但雇主保險不是利用納稅人的稅收所運營的，其數(shù)據(jù)庫通常不會開放給公眾，只能通過特定的數(shù)據(jù)提供商或與保險公司協(xié)商來獲取數(shù)據(jù)庫的使用權(quán)限。

1.2 中國臺灣

中國臺灣地區(qū)1995年開始實施全民健保制度，強制要求臺灣地區(qū)戶籍居民參加，目前參保率已達到99%以上。該制度是由政府經(jīng)營的單一醫(yī)療保險，由“中央健康保險局”管理運營，數(shù)據(jù)信息豐富。為充分利用全民健保數(shù)據(jù)以促進相關(guān)醫(yī)藥衛(wèi)生政策研究的開展，臺灣健保署推動建立了“全民健康保險研究資料庫”。該資料庫包括參保人的基本資料檔案、特定主題分檔案等子數(shù)據(jù)庫。除已有的檔案，有特殊需求的研究者還可以提出研究計劃和數(shù)據(jù)提取條件，由管理者對數(shù)據(jù)加密處理后提供給研究者使用。除特殊需求項目，該資料庫的數(shù)據(jù)可以免費向臺灣學(xué)術(shù)界研究者提供。

1.3 中國大陸

中國大陸基本醫(yī)療保險實行市級統(tǒng)籌，各市級醫(yī)保經(jīng)辦部門負責(zé)基金的統(tǒng)籌支付，相應(yīng)數(shù)據(jù)庫也以市一級為單位，由各地經(jīng)辦部門保管。因此各地區(qū)的醫(yī)保數(shù)據(jù)管理和質(zhì)量差別很大。目前我國基本醫(yī)保數(shù)據(jù)庫只包含住院數(shù)據(jù)，只有個別城市和地區(qū)記錄門診數(shù)據(jù)。此外，醫(yī)保數(shù)據(jù)還沒有對研究者開放的公開渠道，使得在我國開展此類研究面臨著缺乏數(shù)據(jù)可及性的困難。

2 數(shù)據(jù)利用范圍

醫(yī)療保險數(shù)據(jù)包含參保人的基礎(chǔ)信息，如性別、年齡、工作狀況、參保時間等，可以作為基本的人口學(xué)信息使用。此外，通過數(shù)據(jù)還可獲得疾病分類、治療程序、藥品和其他治療方案的分類和編碼，為臨床試驗提供有益補充。

2.1 評估醫(yī)療費用及健康結(jié)果。

醫(yī)療保險數(shù)據(jù)通常在收集方式上更加節(jié)約成本，能夠提供足夠時間跨度和具有代表性的患者人口學(xué)、疾病及健康狀況、醫(yī)療資源利用等方面的信息。相比于臨床試驗，可以很容易獲得具有特定人口學(xué)或治療學(xué)特征的患者數(shù)據(jù)，來評估醫(yī)療費用及健康結(jié)果。

2.2 用于成本-效果研究。選擇能夠在數(shù)據(jù)中識別和量化的效果，如降糖治療對于減少糖尿病患者長期并發(fā)癥的作用、降血脂藥對心腦血管疾病的預(yù)防作用等。這些效果指標可以通過醫(yī)保數(shù)據(jù)中的藥品使用記錄、接受手術(shù)或其他治療程序、疾病分類編碼等信息來定義和確認。

2.3 識別和測量診斷措施。通過與臨床試驗平行的藥物經(jīng)濟學(xué)研究收集到的成本數(shù)據(jù)往往不能很好地代表實際臨床使用中所發(fā)生的成本。通過醫(yī)療保險數(shù)據(jù)可以對特定診斷或治療措施所使用的醫(yī)療資源及其發(fā)生的成本進行準確的識別和測量，從而為測量疾病負擔、成本組成、干預(yù)與成本之間的關(guān)系提供證據(jù)。

3 在藥物經(jīng)濟學(xué)評價中的應(yīng)用

3.1 識別符合特定要求的患者。通常根據(jù)患者的人口學(xué)信息及治療信息可以選擇符合特定研究需要的患者。如可以指定年齡、性別的患者；特定時間內(nèi)使用某種藥物的患者；接受某種手術(shù)的患者等；也可根據(jù)相關(guān)信息排除某些樣本。

3.2 定義研究時限?？梢酝ㄟ^患者接受某種藥物或治療的起始時間來定義研究時限。研究時限的設(shè)定要與臨床實際操作相一致，通常應(yīng)根據(jù)臨床上某一疾病或某種藥的治療周期、療程來確定。醫(yī)療保險數(shù)據(jù)通?？梢蕴峁╅L時間的記錄，因此對慢性病進行研究十分有利。

3.3 測量健康產(chǎn)出。健康產(chǎn)出測量通常是一個難題，因為醫(yī)保數(shù)據(jù)中不包含血壓值控制、精神狀態(tài)評分等評價指標。但可以利用再住院率、住院時間、并發(fā)癥發(fā)病率等健康產(chǎn)出指標。

3.4 成本測算。與臨床試驗不同，醫(yī)保數(shù)據(jù)不只記錄了干預(yù)措施發(fā)生的費用，還有患者其他疾病所發(fā)生的醫(yī)療費用，通過這些數(shù)據(jù)既能進行全成本分析，也可以進行疾病相關(guān)成本的分析比較，來全面評價不同干預(yù)措施對患者整體費用的影響。

3.5 共享信息。如與雇主數(shù)據(jù)鏈接，可以得到相關(guān)疾病導(dǎo)致的工作缺勤，從而估計疾病的間接成本，為從社會角度研究疾病負擔提供相應(yīng)的證據(jù)。

4 優(yōu)劣勢分析

4.1 優(yōu)勢

醫(yī)療報銷數(shù)據(jù)通常是根據(jù)日常管理目的（如向醫(yī)療服務(wù)提供方付費）所收集的患者原始醫(yī)療利用及費用的記錄。醫(yī)療報銷數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)量大、人群廣泛、疾病及治療方案覆蓋面廣、時間跨度長，并且通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫內(nèi)編碼可以將不同來源的數(shù)據(jù)庫進行鏈接，獲得更加豐富的信息。

4.2 劣勢

盡管醫(yī)療保險數(shù)據(jù)能夠提供豐富的信息，但其畢竟不是以醫(yī)藥經(jīng)濟學(xué)評價為目的而收集的，因此在利用醫(yī)療保險數(shù)據(jù)做醫(yī)藥經(jīng)濟學(xué)研究時要注意其可能存在的問題：（1）無法提供門診和非處方藥購買等信息，無法獲得報銷不覆蓋的醫(yī)療服務(wù)數(shù)據(jù)；（2）參保人的特定特征使醫(yī)療保險數(shù)據(jù)的人群代表性變差，其結(jié)論無法推廣到一般人群；（3）醫(yī)保數(shù)據(jù)是為支付方向醫(yī)療服務(wù)提供方付費而設(shè)計的，通常缺少豐富的臨床信息，在精確識別符合特定診斷要求的患者方面存在缺陷；（4）如果患者參加多個險種，從單一醫(yī)療保險獲得的數(shù)據(jù)可能無法完全包括患者的相關(guān)數(shù)據(jù)；（5）基于診斷相關(guān)分組（DRGs）的支付方式可能會激勵醫(yī)生“升級”診斷編碼，獲得更高的報銷限額，根據(jù)患者的疾病嚴重程度給付醫(yī)療費用；（6）存在選擇偏倚，醫(yī)生可能根據(jù)患者的某些特征選擇相應(yīng)的治療方案，而這些患者特征很可能同時與健康結(jié)果相關(guān)，在這種情況下，就產(chǎn)生了樣本的自選擇偏倚；（7）無法對患者依從性進行考量，因為醫(yī)療保險數(shù)據(jù)提供的是患者接受某一處方的時間和記錄，但研究者無法得知患者是否真實的、按時、按量服用了這些藥物，如果患者的用藥行為與處方不符，可能會導(dǎo)致對干預(yù)劑量的測量偏倚，這種偏倚對干預(yù)措施是手術(shù)或某種一次性治療（如接受免疫）的情況相對較差；（8）缺少如疾病嚴重程度、實驗室檢查結(jié)果、功能狀況、體質(zhì)指數(shù)、吸煙飲酒等健康行為、非處方藥使用情況等信息，造成對干預(yù)效果的估計偏誤[1]。

5 解決方案

5.1 利用診斷和醫(yī)療服務(wù)信息。醫(yī)療保險數(shù)據(jù)缺少詳細的臨床信息，但通過數(shù)據(jù)提供的患者診斷和醫(yī)療服務(wù)利用詳細記錄，可在一定程度上解決這一問題。可以將數(shù)據(jù)提供的信息看做是患者健康狀況的指標反映，如并發(fā)癥信息；基線之前的醫(yī)療服務(wù)利用信息；用藥種類和頻率信息等。

5.2 利用新的統(tǒng)計方法。將經(jīng)濟學(xué)中的糾正樣本選擇偏倚方法應(yīng)用于使用非實驗數(shù)據(jù)進行的藥物經(jīng)濟學(xué)評價中，來處理樣本選擇和數(shù)據(jù)缺失問題。相比傳統(tǒng)方法收集到的醫(yī)療數(shù)據(jù)，醫(yī)保數(shù)據(jù)有著大樣本量和高維變量，在一定程度上可以看做“大數(shù)據(jù)”。對于大樣本量，可通過抽樣的方式減少樣本量；對于高維變量，則面臨著變量選擇、降維、壓縮和分解的需求[2]。

5.3 利用傾向得分法控制選擇偏倚[3]。Schneeweiss等人建議運用高維度傾向得分調(diào)整（High-dimensional propensity score adjustment，hd-PS）[3]對醫(yī)保數(shù)據(jù)分析，通過確定數(shù)據(jù)來源、協(xié)變量、測量事件的重復(fù)發(fā)生率、協(xié)變量的優(yōu)先次序、選擇協(xié)變量、估計暴露的傾向值、估計傾向值調(diào)整后的結(jié)果模型七個步驟，充分利用醫(yī)療保險數(shù)據(jù)中的相關(guān)信息，運用統(tǒng)計學(xué)手段發(fā)現(xiàn)對結(jié)果最具有影響力的協(xié)變量，實現(xiàn)對混雜因素的控制。

6 結(jié)論與展望

目前在我國大陸開展藥物經(jīng)濟學(xué)評價所面臨的一個很大問題就是缺乏數(shù)據(jù)。以臺灣全民健保數(shù)據(jù)庫為例，通過對醫(yī)療保險數(shù)據(jù)的合理使用，可以促進相關(guān)研究并為醫(yī)療保險決策提供更多的證據(jù)。醫(yī)療保險承保人需要對參保人的實際經(jīng)歷有更多了解，包括干預(yù)措施的實際效果和治療的不良反應(yīng)以及因此產(chǎn)生或避免的醫(yī)療成本。通過對醫(yī)療保險數(shù)據(jù)的發(fā)掘和分析，可以幫助醫(yī)生更好地為患者做出正確的治療選擇，幫助醫(yī)保決策者制定更加合理的報銷目錄和支付標準。

我國當前的醫(yī)療保險和醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)累積了大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)并沒有得到有效的利用。根據(jù)患者的個人識別編碼（如身份證號碼）可以將分散數(shù)據(jù)庫連接成大數(shù)據(jù)庫，從而獲得更多有用的信息。通過合理的數(shù)據(jù)保密和隱私保護處理后，這些數(shù)據(jù)應(yīng)該開放給研究者使用。因此，建議政府和相關(guān)公共數(shù)據(jù)持有者應(yīng)該在保護患者隱私的前提下，逐步對公眾開放數(shù)據(jù)的使用渠道，以促進更加有效和經(jīng)濟的利用存在的醫(yī)療數(shù)據(jù)開展藥物經(jīng)濟學(xué)評價。

[1]Walker A M. Confounding by indication.[J]. Epidemiology, 1996,7(4):335-336.

[2]耿直. 大數(shù)據(jù)時代統(tǒng)計學(xué)面臨的機遇與挑戰(zhàn)[J]. 統(tǒng)計研究, 2014,31(1):5-9.

[3]Schneeweiss S, Rassen J A, Glynn R J, et al. High-dimensional propensity score adjustment in studies of treatment effects using health care claims data[J]. Epidemiology (Cambridge, Mass.), 2009,20(4):512.

（本欄目責(zé)任編輯：皮 實）

Application of Health Insurance Data in Pharmacoeconomics Evaluation——International Experience and Related Advices

Xu Fei1, Liu Guoen2(1School of International Business, Chinese Pharmaceutical University, Nanjing, 211198,2National School of Development, Peking University, Beijing, 100080)

The paper discussed how to apply health insurance data to conduct pharmacoeconomics evaluation. The resource, accessibility and information contained in health insurance data were summarized. The steps to conduct evaluation, the advantage and disadvantage, as well the possible solutions were discussed, to provide related experience for other researchers.

health insurance data, pharmacoeconomics evaluation

F840.684 C913.7

A

1674-3830（2015）7-51-3

10.369/j.issn.1674-3830.2015.7.15

2015-4-21

徐菲，中國藥科大學(xué)國際醫(yī)藥商學(xué)院在讀博士，主要研究方向：藥物經(jīng)濟學(xué)評價。