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5.3
干预成本、效益和投资回报

5.3.1 国家基本公共卫生服务项目高血压管理投入

如第2章所述,国家基本公共卫生服务项目由政府出资在全国范围内为居民免费提供,包括高血压管理 [15] 。在项目实施初期,2009—2010年项目资金仅为年人均15元。2011年增长至25元,2013年30元,2014年35元,2015年40元 [178] 。根据2010年第六次全国人口普查数据,中国31个省(自治区、直辖市)人口数为1 332 810 869人。据此测算,2009—2015年间,项目投资超过2 465.7亿元(约合366.4亿美元,按照人民币兑美元6.73的当时汇率)。

2009—2015年国家基本公共卫生服务项目资金用于高血压患者管理的部分就是本研究所描述的“成本”。尽管国家基本公共卫生服务项目经费总额比较容易计算,但是不同项目占用的资金差别较大。针对高血压患者管理的项目投入,不同的研究结果差异也较大。例如,2014年,世界银行的一项研究估算,约18%的项目经费被用于高血压患者管理,大约443.8亿元(或者65.9亿美元) [12] 。另一项研究基于社区基本公共卫生服务工作量进行测算 [179] ,提出大约20.4%的资金用于慢性病患者管理,包括高血压和糖尿病患者健康管理,但是研究没有明确针对高血压患者管理的资金占比。另一项在深圳开展的研究利用相似的方法进行了估算 [180] ,为高血压和糖尿病患者健康管理成本估计提供了证据,研究认为高血压患者管理的费用是糖尿病的2.51倍。而世界银行 [12] 的研究认为高血压患者管理费用占资金总额的18%,糖尿病患者管理占7%,照此推算,高血压患者管理的费用是糖尿病的2.57倍。尽管上述两项研究得出慢性病患者管理费用占比不相同,但是两者在高血压患者管理和糖尿病患者管理费用比例方面的研究结论相似。按照2015年的研究,高血压和糖尿病患者管理费用占基本公共卫生服务经费的20.4%,而高血压费用是糖尿病费用的2.51倍,那么可以推算出高血压患者健康管理费用占基本公共卫生服务经费总额的14.59%。如果用基本公共卫生服务经费总额乘以14.59%,那么可以得出2009—2015年间用于高血压患者管理的费用为359.7亿元(约合53.4亿美元)。

尽管如此,2019年2月,本研究负责人邀请国内基本公共卫生服务相关专家进行了专题小组讨论,大家一致认为仅有10%~12%的项目经费用于高血压患者管理。因此,本研究采用10%作为最小成本估计值,即246.6亿元。综上所述,基于文献研究和专家咨询,本研究得出2009—2015年高血压患者管理费用即干预成本的3个估计值:246.6亿元、359.7亿元和443.8亿元。

5.3.2 发病和死亡人数减少的估算

为了进行效益估计,研究需将发病和死亡减少情况进行货币化转化。实施国家基本公共卫生服务项目和未实施项目两种情况下死亡人数差值作为项目干预效果之一。在基本公共卫生服务项目实施的情况下,10年、20年和30年三种情况下的高血压患者死亡人数分别为1 519 570人、3 577 605人和5 857 687人;而如果没有实施基本公共卫生服务项目,则上述数据将分别为1 809 214人、4 136 230人和6 602 179人(表5-4);减少死亡人数分别为289 644人、558 625人和744 493人。每个预测年度的死亡人数通过马尔可夫模型计算,同时展示了预测各年度的年份、患者年龄等情况。具体见附表C3-1和C3-2。

表5-4 两种情况下不同预测周期死亡人数

本研究只考虑冠心病和脑卒中发病和死亡人数减少的情况。在实施和未实施国家基本公共卫生服务项目两种情况下减少的发病人数被认为是项目实施的另一个效果。通过项目实施,从2016年起第10年、20年和30年减少的冠心病患者人数分别为65 093人、83 165人和69 293人,减少的脑卒中人数分别为386 888人、590 021人和562 666人,具体见表5-5。

表5-5 实施国家基本公共卫生服务项目减少的冠心病和脑卒中人数预测

马尔可夫模型还分析了每个预测年度的冠心病或脑卒中患者情况,包括年度和年龄分布,并通过对各年度和年龄组患者进行GDP或生产力赋值得出经济和社会效益。具体见附表C4-1~C4-4。

本研究通过VISES经济学评价模型测算由于死亡和发病减少带来的经济效益。该模型利用每名劳动者平均生产力估算经济效益。根据我国历史数据预测生产力增长情况,研究通过将每个性别年龄组患者乘以人均0.5倍GDP计算社会效益。

5.3.3 投资回报率和效益成本比

本研究采用标准经济学模型,通过将上述每年度的数据进行加和计算经济和社会效益,分别按照0、2%、3%和5%的贴现率计算由于死亡和发病减少带来的GDP增加的情况。在上述4个贴现率之下,预测的经济效益净现值将分别为3 305.23(95% CI :876.74,5 733.72)、2 107.45(95% CI :559.02,3 655.88)、1 698.57(95% CI :450.56,2 946.58)和1 123.10(95% CI :297.91,1 948.29)亿元。如果包含社会效益,按照上述4个贴现率,总的效益将分别为6 050.47(95% CI :1 604.94,10 496.00)、3 479.56(95% CI :922.98,6 036.14)、2 672.97(95% CI :709.03,4 636.91)和1 616.98(95% CI :428.92,2 805.04)亿元。在不同国家基本公共卫生服务项目高血压患者管理成本估计值之下,研究计算了效益成本比和内部收益率。如果按照高血压患者管理费用占国家基本公共卫生服务投入的14.59%计算,分别按照0、2%、3%和5%贴现率,效益成本比将分别为8.9(95% CI :2.36,15.44)、6.6(95% CI :1.75,11.45)、6.0(95% CI :1.59,10.41)和4.9(95% CI :1.30,8.50);如果包含社会效益,那么效益成本比将分别为25.1(95% CI :6.66,43.54)、17.6(95% CI :4.67,30.53)、15.4(95% CI :4.08,26.72)和11.9(95% CI :3.16,20.64)。如果仅考虑经济收益,内部收益率为14.6%(95% CI :3.87%,25.33%);如果包括社会效益,内部收益率则是20.7%(95% CI :6.45%,42.15%)。具体见表5-6和表5-7。

本研究还进行了年龄别分析,结果显示按照分年龄组计算效益成本比和内部收益率将低于全年龄组计算结果。如果利用2012—2015年全国高血压调查数据,按照以3%贴现率,且高血压患者管理费用占国家基本公共卫生服务项目投入比例为14.59%来计算,年龄别分析效益成本比将为5.9。如果包含社会效益,效益成本比将为15.1。内部收益率分别为14.7%和20.4%。具体见附件D。

5.3.4 疾病经济负担分析

本研究利用疾病成本法(WHO-CoI)分析了高血压、冠心病和脑卒中的疾病经济负担。基于CNHDRC调查数据中9 166名高血压患者、1 047名冠心病患者和736名脑卒中患者,分析了患者两周就诊和一年内住院状况。该结果用于分析高血压患者人群的医疗支出,具体见表5-8。

表5-6 不同贴现率下投资回报和成本

表5-7 不同成本下不同贴现率效益成本比和内部收益率

表5-8 2014年CNHDRC调查的高血压患者一年内花费

研究计算了血压控制和未控制两组的高血压、冠心病和脑卒中的直接疾病负担,得到三类疾病的年度直接经济负担。血压控制组高血压患者的直接疾病经济负担高于血压未控制组。研究假设两组患者冠心病和脑卒中的年度疾病经济负担没有差别,基于2014年国家卫生健康委卫生发展研究中心的调查,据测算血压控制高血压患者、血压未控制高血压患者、冠心病和脑卒中患者年度直接经济负担分别为1 708.72元,1 404.95元,7 211.82元和12 633.76元。研究通过马尔可夫模型,预测了从2016年开始未来30年间高血压、高血压合并冠心病、高血压合并脑卒中等疾病的发生概率。将上述结果每人年的数据进行加和,结果表明在未实施基本公共卫生服务项目组冠心病和脑卒中患者人数远远多于实施基本公共卫生服务项目组,见表5-9。

通过将高血压、冠心病和脑卒中每人年的疾病经济负担与30年内两组中各类患者人年数相乘,研究得出30年预测期内两组的疾病经济负担。对高血压控制组而言,在不考虑贴现率的情况下,预测的10年、20年和30年高血压、冠心病和脑卒中三类疾病的经济负担分别为2 621.41亿、5 219.13亿和7 380.26亿元;而对高血压未控制组,同样不考虑贴现率,预测的10年、20年和30年高血压、冠心病和脑卒中三类疾病的疾病经济负担分别为2 721.98亿、5 761.72亿和8 472.88亿元。在第30年末,两组疾病经济负担差值为1 114.16亿元。按照高血压患者管理投入359.7亿元计算(14.59%的基本公共卫生服务项目经费),高血压患者管理节省的疾病经济负担是项目投入的3.1倍。本研究疾病经济负担仅仅用来作为分析参考,效益成本比和内部收益率等经济学分析并未纳入疾病经济负担的分析结果,因此没有计算疾病经济负担的95% CI 。具体结果见表5-10。

表5-9 每类疾病预测期末(第30年)合并患者人年数

注:基于参数可得性和我国人均预期寿命,75~84岁年龄组的预测年限为20年,85岁及以上年龄组预测年限为10年。

表5-10 两组患者预测期内疾病经济负担 SaloNjxUJF3p1KdCRfM2YV0UHqM4lVmqtyksVEbmtBXkDM0h9oVVkdVk5OLSXib3

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