Page 8 - 《中国药房》2024年6期
P. 8

centralized  purchased  varieties  is  transferred  to  the  primary  medical  institutions，  and  centralized  procurement  has  promoted  the
          implementation of the hierarchical diagnosis and treatment system.
          KEYWORDS     drug； volume-based centralized procurement； purchasing quantity； influential factors


              药品集中带量采购（以下简称“集采”）能降低单位                                 表1 研究纳入采购数据的具体情况
          采购价格、保证药品质量、改善药品可及性、控制药物支                           集采政策       基期          政策干预期           地区
            [1]
          出 。带量采购的关键是量的落实。我国集采政策实施                            “4+7”试点 2018年3月－2019年2月  2019年3月－2020年2月  大连、厦门、上海、沈阳、天津、重庆、
                                                                                              西安
          后，集采品种的采购量大幅增加，但增长幅度各有不同，                           “4+7”续约  2019年6－12月   2020年6－12月  大连、厦门、上海、沈阳、天津、重庆、
          既往研究针对集采品种采购量差异化增长的特征有不                                                             西安
          同解释。一方面，不同药理学分类的药品采购量变化不                            “4+7”扩围 2018年12月－2019年11月  2019年12月－2020年11月 河北、山东、黑龙江、甘肃、吉林、青
                                                                                              海、河南、江苏、湖北、湖南、浙江、江
          同，例如对深圳“4+7”政策实施效果的2项研究发现，口                                                         西、云南、海南、贵州、安徽、内蒙古、
          服抗生素和降压药的采购量分别在政策后增长 41.8%                                                          广西、西藏、新疆、宁夏
          和 25.04% [2―3] 。另一方面，可替代程度不同的药品采购                       从国家药品供应保障综合管理信息平台上收集上
          量变化也不同，例如有学者研究发现集采品种用量变化                            述研究时间和地区的公立医疗机构月度药品采购数据。
          受到其临床可替代品种使用情况的影响 。此外，还有                            根据 2018 年 11 月 15 日上海阳光医药采购网上公布的
                                             [4]
          多项研究提及集采品种的使用在医疗机构间存在差异，                           《4+7城市药品集中采购文件》确定25个集采品种（通用
                               [6]
                      [5]
          例如陈缪丰等 、徐源等 发现，基层医疗机构集采品种                           名和剂型均与采购文件一致）。集采品种的可替代品种
          的用药频度（defined daily doses，DDDs）增长比例高于二              根据 2019 年 3 月 18 日国家组织药品集中带量采购和使
                               [7]
          级及以上医院；文小桐等 发现，基层医疗机构的集采品                           用试点工作小组办公室公布的《国家组织药品集中采购
                                                                                         [8]
                                                              和使用试点工作监测方案》确定 。
          种采购量增长较二级及以上医院呈现出滞后特征。综
                                                                  在 Excel 2019 软件中，根据不同研究基期和政策干
          合上述研究可以发现，集采政策实施后集采品种采购量
                                                              预期建立“4+7”试点、续约、扩围子库。由于数据库无法
          的变化受到多种因素影响。既往研究已经关注到药理
                                                              识别出具体医院的名称，因此本研究以“品种名-地区-医
          学分类、临床可替代性、医疗机构类型等因素可能带来
                                                              疗机构等级”的组合作为一个样本，将品种名、地区、医
          集采品种采购量变化差异，然而尚无实证研究专门探
                                                              疗机构等级都相同的采购数据进行汇总得到该样本的
          讨集采品种采购量变化的影响因素及影响规律。由于                             总采购量及总采购金额（例如阿托伐他汀在天津市三级
         “4+7”政策已有多个周期的数据出炉，覆盖范围也由小                           医疗机构的采购量作为一个样本），纳入基期和政策干
          及大，因此，本研究基于首批集采药品的3个政策执行阶                           预期中至少1期有采购量的样本，统计每个样本对应的
          段——“4+7”试点期、续约期、扩围期多阶段数据，旨在                         采购数据，得到基期和政策干预期的采购量和采购金
          实证探究集采品种采购量变化的影响因素。                                 额，计算出相应的日均费用（defined daily dose cost，
          1 资料与方法                                             DDDc）和政策实施后的采购量增量。
          1.1 资料来源                                            1.2 变量选取
             “4+7”试点政策于 2019 年 3 月在 11 个试点城市开                 1.2.1 被解释变量
          始实施，本研究选取试点政策实施前后各 1 年，即 2018                           本研究的被解释变量为“4+7”试点、续约、扩围政策
          年 3 月－2020 年 2 月，作为试点政策研究期。“4+7”续约                  干预期相较于基期的采购量增量，绝对增量可以直观地
                                                              反映政策干预后药品需求的释放情况，采购量以 DDDs
          政策是指在这11个试点城市进行的下一周期的采购，由
                                                              衡量。DDDs＝总用药量/该药的限定日剂量（defined
          于“4+7”续约政策在各试点城市的实施时间不一致，最
                                                              daily dose，DDD）＝（按最小包装单位统计的数量×转换
          晚于2020年6月前开始实施，为排除不同地区实行续约
                                                              系数×规格）/该药的 DDD 值。其中，DDD 指用于主要
          时间不一致的影响，本研究选取2019年6－12月和2020
                                                              治疗目的的成人药物平均日剂量；转换系数是指药品
          年 6－12 月为续约政策研究期，且为保障提取数据的完
                                                             “大包装”和“小包装”的换算比例。DDDs增量＝政策干
          整性，本研究仅纳入 7 个试点城市。“4+7”扩围政策于
                                                              预 期 的 DDDs－ 基 期 DDDs，本 研 究 以“ 万 DDDs”为
          2019 年 12 月在全国各省份实施，本研究选取政策前后                       单位。
          各1年，即2018年12月至2020年11月，作为扩围政策研                      1.2.2 解释变量
          究期，并且为排除试点政策的影响，扩围政策研究仅纳                                根据已有文献提及的集采品种用量变化的潜在影
          入不包含试点城市的省份。基于纳入研究的时期及各                             响因素，结合本研究数据及指标的可获得性，本研究纳
          地区采购数据的完整性，本研究纳入采购数据的具体情                            入了药品、医疗机构等相关指标作为解释变量。具体包
          况见表1。                                               括：（1）DDDc 降幅，DDDc 降幅＝（基期 DDDc－政策干


          · 642 ·    China Pharmacy  2024 Vol. 35  No. 6                               中国药房  2024年第35卷第6期
   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13