关键词：
恶性肿瘤
总诊疗费用
次均住院费用
住院服务利用
生存
摘要：
背景及目的:
恶性肿瘤不仅是全球重大的公共卫生问题,也是复杂的卫生政策问题,不论对发达国家还是筹资能力有限的发展中国家,都将恶性肿瘤的综合防治作为优先发展战略。近年来,中国持续出台了促进恶性肿瘤患者医疗服务可及性、降低恶性肿瘤疾病负担的系列政策。在此背景下,恶性肿瘤费用(总诊疗费用、次均住院费用、患者自付费用)的变化带来的潜在筹资压力,以及对患者住院服务利用行为的影响,以及由此带来的恶性肿瘤患者健康结局的变化亟待深入研究,但目前相关研究还很有限。本研究以安德森卫生服务利用行为模型为框架,利用多源异构数据库,系统分析2014-2020年中国恶性肿瘤住院患者总诊疗(门诊+住院)费用、次均住院费用、住院服务利用行为和生存的变化趋势和特点,并构建费用、住院服务利用与生存之间的中介效应模型,探究三者之间的作用关系,阐明恶性肿瘤综合防控政策的可能作用路径。研究为优化恶性肿瘤相关政策设计、推动政策制定的科学化与精准化提供循证依据。
方法:
研究采用定量与定性相结合的研究方法。定量研究数据来源于四类全国数据库:2014-2020年的全国住院病案首页数据、2014-2020年的医疗卫生机构年报数据、2014-2023年死亡医学证明数据以及2008、2013、2018、2023年的卫生服务调查数据。通过使用身份证唯一主索引将2014-2020年的住院病案首页数据和2014-2023年的死亡医学证明数据进行纵向连接,构建了随访时间为3至9年的全国恶性肿瘤患者“住院-生存/死亡”疾病转归数据库。由于2020年住院患者住院服务利用行为波动较大,进行趋势分析时没有纳入该年度数据,仅进行描述分析;考虑2017年前后国家恶性肿瘤相关策略密集出台,论文将2017年作为时间节点,进行2014-2016年,2017-2019两个时间段对比分析。
论文以中国2014-2020年间全部恶性肿瘤住院患者为对象,即主要诊断ICD-10编码范围为C00-C97及Z51的住院患者。具体癌种定义包括白血病、膀胱癌、鼻咽癌、肺癌、肝癌、宫颈癌、骨癌、甲状腺癌、结直肠癌、淋巴癌、卵巢癌、脑癌、皮肤黑色素瘤、前列腺癌、乳腺癌、肾癌、食道癌、胃癌、胰腺癌共计19种,占全部恶性肿瘤的76.7%,剩余编码定义为其他癌种,占全部恶性肿瘤的23.3%。研究对象所属医疗卫生机构涉及全国一级、二级、三级综合医院、肿瘤专科医院和其他专科医院,占全部公立医院住院收入的99%以上。
(1)总诊疗费用的推算:基于疾病费用模型,采用自上而下法,利用基于住院病案首页数据库获得的恶性肿瘤患者住院费用占全部住院患者总住院费用的占比数据,切割完整的医疗机构年报库中的住院费用数据,推算中国恶性肿瘤患者的总住院费用;再以医疗机构年报库中肿瘤专科医院的数据计算门诊费用和住院费用的比例关系,推算中国恶性肿瘤患者的总门诊费用,继而推算中国恶性肿瘤总诊疗(门诊+住院)费用。
(2)总诊疗费用和次均住院费用变化趋势:采用描述性分析展示2014-2020年恶性肿瘤住院患者总诊疗费用、次均住院费用水平;使用APC模型量化2014-2019年期间上述指标的变化趋势;采用间断时间序列分析方法进一步观察次均住院费用在月度上的变化特征。
(3)次均住院费用的风险控制模型:采用多水平随机效应模型从患者层面(年龄、性别、医疗保险方式、Charlson合并症指数、住院天数和癌种),机构层面(医院类型)和地区层面(国内生产总值、每万人口拥有执业(助理)医师数、床位数)开展恶性肿瘤次均费用的多因素分析;在此基础上,采用风险调整模型,计算各省份的实际次均住院费用与预测值之间的比例(OE比),探明次均住院费用的区域间差异变化趋势。进一步采用空间基尼系数方法,测量风险调整后次均住院费用的空间分布均衡情况及变化特点,以此探究各地区恶性肿瘤患者诊疗规范化情况。
(4)住院服务利用分析:采用描述性分析展示2014-2020年期间恶性肿瘤住院患者医疗服务利用情况。采用倾向性得分匹配(Propensity Score Matching,PSM)方法,控制潜在的混杂因素,比较具有相同特征的恶性肿瘤患者和非恶性肿瘤患者在“应住院未住院”风险上的分布特征。采用集中指数法测量中国恶性肿瘤患者“应住院未住院”风险在不同经济水平的公平性变化情况。采用Logistic回归分析进一步探明“应住院未住院”风险的影响因素及在不同收入分层下风险随时间的改善程度。
(5)生存分析:使用相对生存率作为主要指标,分别计算2014-2016年首次住院、2017-2019年首次住院的恶性肿瘤患者的1年、3年和5年预期生存率与自然人群的预期生存率之比。通过单因素和多因素Cox比例风险回归模型(Cox proportional hazard model)估计2014-2016年首次住
