臨床路徑管理前后全髖關節置換術患者藥占比的中斷時間序列分析*

廣東省衛生經濟學會，廣東省人民醫院(510120)　

薛允蓮

【提　要】　目的　探討臨床路徑管理前后全髖關節置換術患者藥占比的變化。方法　采用中斷時間序列分析的分段回歸分析方法對廣東省某醫院臨床路徑管理前后全髖關節置換術的藥占比進行分析。結果　臨床路徑管理對髖關節置換術藥占比有顯著的影響，干預后藥占比呈明顯下降趨勢。干預1年后全髖關節置換術的藥占比較干預前下降了1.963%。結論　臨床路徑管理在緩慢降低全髖關節置換術患者藥占比方面有一定的成效。

2009年3月國務院印發了《醫藥衛生體制改革近期重點實施方案(2009-2011年)》，4月份醫藥衛生體制改革啟動實施，藥占比成為重點監控的指標之一。醫療衛生機構切實加強對藥占比的管控，努力降低患者藥品價格。人工全髖關節置換術(total hip replacement,THA)作為早期臨床路徑管理(以下簡稱干預)的重點疾病和手術，藥占比是重點監測的指標之一。本研究以廣東省某醫院2002年7月至2015年6月全髖關節置換術為例，通過中斷時間序列方法(interrupted time-series,ITS)分析其藥占比(藥費占總費用的百分比)的變化情況。

對象與方法

1.資料來源

數據來源于廣東省某醫院2002年7月年至2015年6月實施全髖關節置換術的848例出院患者資料。手術編碼為81.5101～81.5104。

2.研究方法

采用中斷時間序列分析的分段回歸分析方法，在干預前和干預后兩個時間段擬合時間和藥占比的回歸模型[1]。

Yt=β0+β1X1+β2X2+β3X3+εt

(1)

其中，Yt是t月全髖關節置換術患者藥占比；X1是連續時間變量，記錄從研究開始到t月的間隔月份數(本研究中起始時間2002年7月賦值為1,終止時間2015年6月賦值為168)；X2是干預變量(本文干預變量為針對藥占比采取的綜合干預措施，干預作用時間為2009年7月即研究的第85個時間點)，指t月發生在干預前(X2=0)還是干預后(X2=1)；X3是連續變量，記錄t時刻位于干預后的月份數，干預前記0，干預后X3=X1-84(干預作用起始時間2009年7月賦值為1，終止時間2015年6月賦值為84)。本模型中，β0是結局基線水平的估計值，表明第0個月藥占比；β1是干預前每月藥占比變化情況的估計值，可以理解為基線趨勢或斜率；β2是與干預前相比，干預后藥占比水平改變量的估計值；β3是與干預前相比，干預后藥占比變化趨勢(斜率)改變量的估計值。β1+β3為干預后藥占比序列的斜率。該模型可以在控制基線水平和趨勢的情況下，估計干預的水平改變量和趨勢改變量，這是分段回歸分析的顯著優勢。εt是誤差項，表明模型無法解釋的隨機效應，包括正態分布的隨機誤差以及t時刻的誤差項。

結　　果

1.分段回歸的水平和趨勢估計

表1是干預對髖關節置換術藥占比影響的分段線性回歸模型的參數估計結果。結果顯示，與干預前相比，干預后藥占比的水平改變量沒有統計學意義；干預后髖關節置換術藥占比的趨勢改變量有統計學意義，干預后髖關節置換術的藥占比斜率為-0.181，表明干預后髖關節置換術的藥占比呈逐年下降趨勢。逐步回歸分析的簡約模型結果也顯示綜合干預措施對髖關節置換術藥占比的趨勢影響有統計學意義。圖1為干預前后髖關節置換術藥占比的逐月變化曲線。通過圖形可以直觀看出干預后藥占比的斜率明顯低于干預前的斜率，干預顯著改變了藥占比的變化趨勢。

2.干預效應的估計

通過表1中模型a和模型b的結果，利用方程(1)可以估計干預對髖關節置換術藥占比的影響。方程(1)考慮了干預對藥占比的影響，不考慮干預效應的情況下藥占比的變化情況可以用方程(2)估計。因此，干預后某個時間點的干預效應可以用方程(3)表示。

Yt=β0+β1X1+εt

(2)

Yt=β2+β3X3+εt

(3)

考慮到本研究中干預的水平影響β2沒有統計學意義，故選用簡約模型(模型b)估計干預效應的大小。本研究中綜合干預措施對髖關節置換術藥占比的影響可以直接用β3X3描述。以干預后1年為例(2010年7月是所有觀測的第97個時間點，干預后的第13個時間點)，干預對髖關節置換術藥占比的絕對影響值為-1.963%(=-0.151×13)，即針對藥占比的綜合干預措施在執行1年后使髖關節置換術的藥占比下降了1.963%。

表1　綜合干預措施對髖關節置換術藥占比影響的分段線性回歸分析結果

圖1　某醫院采取綜合干預措施前后全髖關節置換術患者藥占比變化情況

討　　論

中斷時間序列設計擬合的統計學模型有分段回歸分析或 ARIMA 模型。考慮到本研究干預前和干預后的序列變化趨勢不一致，故選用分段回歸分析。在中斷時間序列分析時，除了考慮干預是否包含多個不同的成分并且是否在多個時間點發揮作用外，還需要注意干預作用的產生是否是緩慢和逐步的。干預時間點的界定需要考慮干預發揮作用的時滯，以干預充分作用的時間界定為宜。若干預作用時間存在遲滯，則可以選用三段回歸(干預前、干預中和干預后)進行分段時間序列分析[2]。本研究對全髖關節置換術藥占比的綜合干預措施是在醫藥衛生體制改革的大背景下結合該醫院的實際情況制定出的措施，有嚴格統一的執行時間，2009年7月是干預作用時間，考慮到措施執行即可帶來效果，故本研究采用兩段回歸模型進行中斷時間序列分析是合適的。

通過分段線性回歸分析發現，髖關節置換術的藥占比在干預后呈現緩慢的下降趨勢，而非即刻的大幅下降。因而，中斷時間序列分析尚不能發現水平改變量有統計學意義，但趨勢改變量是有統計學意義的。這表明綜合干預措施雖然無法即刻顯著降低髖關節置換術的藥占比，但可以隨著干預時間的延長逐步降低髖關節置換術的藥占比。通過中斷時間序列分析模型，可以將干預后任一時間點的觀測值與干預前進行定量比較。本研究，干預1年后全髖關節置換術的藥占比較干預前下降了1.963%。中斷時間序列分析是在無法設置或選取對照組的情況下，分析干預效應大小的方法之一，是分析干預的縱向效應最強的準實驗設計之一[3]。通過將時間序列以干預為節點分為干預前和干預后兩個時間段，采取分段回歸分析方法分析干預效應對觀測指標的水平改變及趨勢改變情況，進而判斷干預的效果[4]。目前，中斷時間序列分析方法也被廣泛用于醫院數據的分析。王洪彬[5]采用中斷時間序列分析方法進行參保的膽囊切除術患者病例組合付費改革前后次均費用、平均住院日等指標的對比分析。賈凌霄[6]利用中位時間序列分析方法對藥品最高零售限價前后心血管藥物的銷售量進行分析。白云等[7]利用中斷時間序列分析電子病歷的實施效果。寧桂軍等[8]應用中斷時間序列分析評價乙型腦炎減毒活疫苗大規模預防接種的有效性。

作為醫藥衛生體制改革重點監控的指標之一，藥占比的變化一定程度上能反映醫藥衛生體制改革的成效。本研究對臨床路徑實施前后全髖關節置換術患者藥占比的分析發現，臨床路徑管理后藥占比呈現逐漸下降趨勢，表明臨床路徑管理在緩慢降低藥占比方面有一定的成效。