Page 112 - 《中国药房》2021年22期

·“党为人民谋健康的100年”专栏·

编者按：为深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，落实2021年全国宣传部长会议和全国卫生健康工作会议精
神，聚焦中国共产党成立以来卫生健康事业历史进程中的重要决策、活动及成果，从不同角度和层面展现卫生健康事业发展的重
要成就，我刊特从2021年7月起开设“党为人民谋健康的100年”专栏，从我刊实际出发，陆续推出一系列我国健康卫生事业与药
学工作结合的相关文章，从而助力提高人民健康水平制度保障、坚持和发展中国特色卫生健康制度。本期专栏文章《采用增量人
数开展预算影响分析的探讨》建立了推算各干预方案使用人数及其增量的新算法，并分析了新算法相较于常见算法的优势及潜在
应用范围，以期为药物经济学预算影响分析研究的开展和相关决策提供参考。

采用增量人数开展预算影响分析的探讨 Δ

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张 婧 ，黄元楷，席晓宇（中国药科大学国家药物政策与医药产业经济研究中心，南京 211198）
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中图分类号 R956 文献标志码 A 文章编号 1001-0408（2021）22-2790-04
DOI 10.6039/j.issn.1001-0408.2021.22.18

摘 要 目的：为药物经济学预算影响分析研究的开展和相关决策提供参考。方法：以使用新干预措施的增量人数为切入点，设
计新的计算方法，并分析新算法相较于常见算法的优势及潜在应用范围。结果与结论：新算法直接使用来源于真实世界的销售数
据推算各干预方案的使用人数及其增量。相较于常见算法，新算法不考虑各干预方案使用人数的不变部分，转而重点关注使用人
数的变化部分，回避了目标人群和某些干预方案使用人数的估算，能够在一定程度上解决常见算法对目标人群和市场份额预测不
合理或不准确的问题，而且可以进行灵活调整以适应不同的市场情形和支付准入情形。但也存在关键参数（如抢占率等）来源主
观性较强或数据来源不准确等不足，从而导致使用人数计算过程中不确定性因素较多。
关键词 预算影响分析；增量人数；算法；药物经济学；抢占率
Discussion on Budget Impact Analysis Based on the Increment of Users
ZHANG Jing，HUANG Yuankai，XI Xiaoyu（Research Center of National Drug Policy & Ecosystem，China
Pharmaceutical University，Nanjing 211198，China）

ABSTRACT OBJECTIVE：To provide reference for the development of pharmacoeconomic budget impact analysis and related
decision-making. METHODS：Taking the incremental number of people using new intervention measures as the starting point，a
new algorithm was designed，and the advantages and potential application scope of the new algorithm were compared with those of
common algorithms. RESULTS & CONCLUSIONS：The new algorithm directly used the sales data from the real world to calculate
the number of users and their increment of each intervention scheme. Compared with common algorithms，the new algorithm did
not consider the unchanged part of the number of users of each intervention scheme，but focused on the changing part of the
number of users，avoided the estimation of the number of the target population and the users of some intervention schemes，and
could solve the problem of unreasonable or inaccurate prediction of the target population and market share by common algorithms
to a certain extent；moreover，it could be flexibly adjusted to adapt to different market conditions and medical insurance access
conditions. However，due to the strong subjectivity of key parameters（such as preemption rate）or inaccurate data sources，the
calculation results of the new algorithm are still uncertain.
KEYWORDS Budget impact analysis；Increment of users；Algorithm；Pharmacoeconomics；Preemption rate

预算影响分析（budget impact analysis，BIA）是针对 《中国药物经济学评价指南（2020）》中推荐的 BIA
新的医疗干预措施进入支付范围后对该系统支出影响 计算流程为：首先，需要确定目标人群数量，即特定时间
的分析评估，已被越来越多的国家和地区要求用于评估 段内，符合新干预措施在相应准入政策约束下的所有适
药物的经济性以帮助其进行决策 [1－3] 。 用患者人数 。研究者可根据国家统计年鉴或者全国人
[1]
Δ 基金项目：国家自然科学基金（青年科学基金）资助项目 口普查数据确定全国总人口，再按照纳入和排除标准，
（No.72004230） 基于患病率/发病率、诊断率、治疗率等相应的流行病学
＊硕士研究生。研究方向：药物经济学和医药卫生政策。电话：
资料，以及支付方种类、覆盖率、支付比例等医疗产品或
025-86185211。E-mail：2020170465@stu.cpu.edu.cn
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服务的支付范围相关数据，逐步估算目标人群数量 。
# 通信作者：研究员，博士生导师。研究方向：药物经济学和医药
卫生政策。电话：025-86185211。E-mail：xixy@cpu.edu.cn 其次，根据各干预方案市场份额的分布情况，即每种干

·2790 · China Pharmacy 2021 Vol. 32 No. 22 中国药房 2021年第32卷第22期