Page 32 - 《中国药房》2023年24期
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2.2 单家医院相关研究指标 采后的使用量均有明显的下降趋势（β3分别为－0.67、
本研究根据单家医院的个体患者用药数据，以医保 －0.02、－0.11，P＜0.05）；降糖类、调脂类和精神类可替
结余留用金额和门诊处方金额作为国家药品集采政策 代药品的使用量在政策影响下均明显增加（β2分别为
影响药品可及性的指标。参考《国家医保局财政部关于 0.32、0.19、0.20，P＜0.01），其中降糖类可替代药品的涨
国家组织药品集中采购工作中医保资金结余留用的指 幅为0.80。
导意见》的方法计算医保结余留用金额，其计算公式 表2 全国样本医院药品使用量变化与ITS分析结果
如下： 使用量/×10 DDDs ITS分析结果
8
药品类别 涨幅
医保结余测算基数＝集采药品医保资金预算－（中 集采前 集采后 β 0 β 1 β 2 β 3 DW值
降糖类
选药品约定采购量×中选价格+非中选药品使用金 中选药品 54.72 95.72 0.75 4.70 a 0.61 a 0.22 －0.01 1.94
额）×统筹地区医保资金实际支付比例×集采通用名药 非中选药品 73.40 71.23 －0.03 8.40 a 0.22 b 0.38 －0.67 a 1.84
可替代药品 7.55 13.61 0.80 0.81 a 0.04 a 0.32 a 0.04 a 2.34
品医疗机构参保患者使用金额占比⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅ （4）
中选+非中选+可替代药品 135.67 180.57 0.33 13.75 a 0.91 a 0.62 －0.65 a 2.41
医保结余留用金额＝医保结余测算基数×医保结 集采相关药品 128.13 166.95 0.30 12.95 a 0.87 a 0.32 －0.69 a 2.43
余留用比例⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅ （5） 调脂类
中选药品 25.91 74.26 1.87 2.66 a 0.17 4.08 a 0.19 1.69
同时，计算目标药品的人均DDDs，以此探究医疗机 非中选药品 49.48 33.98 －0.31 5.65 a 0.10 －1.08 －0.33 1.32
构用药结构变化的潜在原因。其计算公式如下： 可替代药品 10.64 17.96 0.69 0.49 a 0 b 0.19 a 0.01 b 2.05
b
中选+非中选+可替代药品 86.01 126.18 0.47 8.73 a 0.35 b 2.29 －0.24 2.16
人均DDDs＝该药品DDDs/使用该药品的患者数量
b
集采相关药品 75.38 108.22 0.44 8.24 a 0.35 b 2.10 －0.25 2.15
⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅ （6） 抗病毒类
a
2.3 ITS模型的建立 中选药品 7.63 21.40 1.80 0.69 a 0.07 b 1.43 －0.08 b 2.29
a
非中选药品 6.79 3.49 －0.49 0.83 a 0.01 －0.42 －0.02 b 2.05
以在全国范围内开始实施药品集采政策的时间点
可替代药品 1.12 1.19 0.06 0.17 a －0.01 a 0 0.02 a 1.97
（2020年Q2）作为ITS模型的干预时间点，使用控制基线 中选+非中选+可替代药品 15.57 26.09 0.68 1.71 a 0.07 b 1.10 －0.07 b 2.26
a
a
趋势的分段回归模型来评估药品集采政策实施前后每 集采相关药品 14.43 24.92 0.73 1.53 a 0.08 a 1.03 －0.09 b 2.27
精神类
个结果变量的水平和趋势变化，并开发以下模型 [7―8] ： 中选药品 15.49 31.10 1.01 1.69 a 0.07 b 0.80 a 0.16 a 1.78
Y t = β 0 + β 1 ´ T 1 + β 2 ´ T 2 + β 3 ´ T 3 + ε t ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅ （7） 非中选药品 11.84 9.63 －0.19 1.40 a 0.01 0.12 －0.11 b 1.28
可替代药品 7.57 10.31 0.36 0.94 a 0 0.20 a 0.04 a 1.89
式中，Yt 为结果变量（DDDs、使用金额和 DDDc）。
中选+非中选+可替代药品 34.89 51.03 0.46 4.04 a 0.09 a 0.98 a 0.08 b 2.01
T1为时间变量，取值为 0、1、2……15，表示 2017 年 Q2－ 集采相关药品 27.34 40.73 0.49 3.10 a 0.09 a 0.81 a 0.04 2.11
a：P＜0.01；b：P＜0.05。
2019年Q1和2020年Q2－2022年Q1的每一个季度。T2
为干预变量，表示国家药品集采政策的实施情况，实施 如图1所示，集采前，降糖类和调脂类非中选药品的
前取值为0，实施后取值为1。T3表示国家药品集采政策 使用比例均高于中选药品，抗病毒类非中选药品的使用
实施后的时间序列，实施前（包含2020年Q2），取0；实施 比例与中选药品较为一致，精神类中选药品的使用比例
后，每月依次取值1、2、3……7。β0是观察期开始时估计 则高于非中选药品，而上述各类可替代药品的使用比例
结果变量的基线水平，也称为截距。β1是干预前的斜 则是最低的。随着药品集采政策的实施，越来越多的集
率。β2是干预后的水平变化。β3是干预前和干预后斜率 采药品被纳入医院药品目录，各类药品在医院的使用比
之间的差异，表示趋势变化。εi是对t时刻的随机误差估 例发生了改变：4类中选药品的使用量均大幅度增加，在
计。本研究采用 Durbin-Watson 法检验序列的自相关 同类药品使用中占主导地位；非中选药品的使用比例则
性，若数据存在一阶自相关，则采用 Prais-Winsten 法进 随中选药品使用比例的增加而降低，其中精神类非中选
行模型拟合；若DW（Durbin-Watson）值约为2，则表明模 药品的使用比例在 2021 年 Q1 后低于可替代药品；降糖
[9]
型无自相关性，满足 ITS 分析的要求 。所有数据均采 类可替代药品在集采后的使用比例有上升的趋势，抗病
用R 3.6.3软件进行分析。 毒类可替代药品的使用比例虽呈上升趋势但不及集采
3 结果 前，调脂类和精神类可替代药品的使用比例则基本保持
3.1 全国样本医院用药结构的变化情况 原有的平稳趋势。
如表2所示，与集采前比较，集采后4类中选药品的 3.2 全国样本医院药品支出与DDDc的变化情况
使用量均有所增加，其中降糖类中选药品涨幅为 0.75， 如表 3 所示，4 类集采相关药品的使用金额在集采
涨幅不明显（β2＝0.22，P＞0.05），而调脂类、抗病毒类、 后降幅明显（β2分别为－15.20、－30.61、－16.39、－4.69，
精神类中选药品的涨幅明显（β2分别为 4.08、1.43、0.80， P＜0.01），而抗病毒类除外的其他可替代药品的使用金
P＜0.01）；降糖类、抗病毒类与精神类非中选药品在集 额则均显著增加（β2分别为1.73、0.96、1.31，P＜0.01）。
· 2970 · China Pharmacy 2023 Vol. 34 No. 24 中国药房 2023年第34卷第24期
