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计算2019、2020、2021年确诊患者在2021年的PFS期和 预方案在 2021 年产生的医保基金总支出的计算结果与
PD 期的 ascn，结果如表 1 所示（表中 2020 年和 2021 年的 本研究构建的算法结果比较差异较大，且大多低于本研
部分计算细节略去）。 究算法结果。从理论上讲，相比目前常见算法，本研究
表1 某癌症干预方案中患者的平均生存时间计算示例 算法能够对 BIA 目标人群在研究年份的生存情况进行
Tab 1 Example of calculating mean survival time of 较为贴近现实的模拟测算，因而能够为医保BIA提供更
patients in a cancer intervention scheme 为准确的人均生存或用药时长参数。
研究年份 4 讨论
2021 本研究基于患者生存率构建了一种针对跨年度生
确诊年份 确诊周期 t
PFS PD
存患者的医保基金支出的计算方法，相比目前该领域中
csct ascn csct ascn
2019 1月 25 0.008 2 0.092 9 0.739 3 1.517 8 常见的算法，本算法可较为准确地计算特定年份下某一
2月 24 0.011 8 0.840 3 干预方案的医保基金支出，在一定程度上解决了常见算
3月 23 0.016 8 0.952 6 法未充分考虑跨年度生存患者或计算过程简易、粗略而
4月 22 0.023 8 1.077 0
5月 21 0.033 5 1.213 9 导致医保基金支出预测不准确的问题，可为我国医保
6月 20 0.046 8 1.363 9 BIA相关研究以及《指南》的完善提供参考，为研究者和
7月 19 0.065 0 1.527 0 决策者提供建议，促进我国医疗卫生资源的合理配置。
8月 18 0.089 7 1.703 0
9月 17 0.122 9 1.891 4 4.1 本算法关键问题的解释
10月 16 0.167 2 2.090 8 首先，本算法在构建过程中引入了某周期确诊患者
11月 15 0.226 0 2.299 5 在研究年份内的平均生存周期数csct和某年份确诊患者
12月 14 0.303 1 2.514 7
2020 2.109 7 3.414 1 在研究年份内的平均生存周期数ascn这2个概念以便于
2021 4.198 2 1.195 2 计算，其实际意义理解起来较为晦涩，但其基本含义均
按照上述计算结果，可根据该干预方案的PFS期和 是指某一时间段内确诊的患者在研究年份或研究年份
PD 期的单周期人均医保基金支出以及 2019 年至 2021 内某一周期的平均生存时间。需要注意的是，这与传统
年各年份新确诊患者中使用该干预方案的人数，计算出 意义上的患者平均生存时间（患者从确诊或开始干预直
2021年该干预方案产生的医保基金总支出。 至死亡的时间跨度）的概念有所差异。
本研究还将3种目前该领域的常见算法与本算法进 其次，本研究引入了负生存周期数的概念（公式1），
行比较，结果如表 2 所示。表 2 中各算法分别为：（1）本 该设计并无实际含义，仅为方便统一和简化公式而设
研究构建的算法；（2）仅考虑2021年确诊患者在2021年 计，因而无需从现实意义角度进行理解。
产生的费用，按平均终生 PFS 期和终生 PD 期计算；（3） 第三，本算法可基于多状态模型计算，其计算思路
仅考虑2021年确诊患者产生的费用，按1月确诊后12个 与上文中所述单个状态的计算思路完全一致。例如在
月（包括 1 月）的平均 PFS 期和 PD 期计算；（4）仅考虑 “3”项下实例中，本研究以存在 PFS 和 PD 2 个健康状态
2021年确诊患者产生的费用，按7月确诊后6个月（包括 的癌症为例计算了各状态下的患者平均生存时间。
7月）的平均PFS期和PD期计算。各算法均使用上文计 4.2 本算法的使用条件和关键设置
算实例中使用的生存数据来计算患者的 PFS 期和 PD 因为本算法是基于患者生存率构建的，因此使用本
期，并假定 2019 年至 2021 年研究疾病的发病人数分别 算法的基本条件是可以获得符合研究需求的生存数据；
为10万人、11万人和12万人，以及该干预方案的PFS期 同时，为计算研究年份内的医保基金支出，需要获取干
费用为5 000元/月、PD期费用为2 000元/月。 预方案在各年份新确诊患者中的使用人数，该参数可通
表2 不同算法下医保基金总支出的计算结果比较 过专家咨询、临床调研等方式获得。
Tab 2 Comparison of calculation results of medical in- 在将本算法应用到医保 BIA 的过程中，有 2 个关键
surance fund expenditure under different algo- 参数需要进行设置：1）研究范围内生存队列的最早产生
rithms 年份 ymax，可以通过设置模型模拟结束的生存率阈值来
各年份确诊患者人均PFS期，月 各年份确诊患者人均PD期，月 医保基金总 与算法（1）的 确定，且要注意该值必须为整数；2）每年的周期数，可以
算法
2019年 2020年 2021年 2019年 2020年 2021年 支出，亿元 结果差异，％ 根据疾病特征来设计，但为方便计算，须尽量使每年周
（1） 0.1 2.1 4.2 1.5 3.4 1.2 50.7 期数为整数。
（2） 6.4 6.4 53.7 6.0
（3） 6.0 2.9 42.9 －15.3 4.3 特殊情形下本算法的拓展
（4） 4.5 0.9 28.8 －43.1 由于实际市场和临床情况比较复杂，上述算法需根
由表 2 可见，如果医保 BIA 中的研究疾病和干预方 据实际用药情况灵活改变，以下列举了本算法在一些特
案下存在跨年度生存的患者，目前常见的3种算法对干 殊情形下的拓展情况。

·2100 · China Pharmacy 2021 Vol. 32 No. 17 中国药房 2021年第32卷第17期