临床路径管理前后全髋关节置换术患者药占比的中断时间序列分析*

广东省卫生经济学会，广东省人民医院(510120)　

薛允莲

【提　要】　目的　探讨临床路径管理前后全髋关节置换术患者药占比的变化。方法　采用中断时间序列分析的分段回归分析方法对广东省某医院临床路径管理前后全髋关节置换术的药占比进行分析。结果　临床路径管理对髋关节置换术药占比有显著的影响，干预后药占比呈明显下降趋势。干预1年后全髋关节置换术的药占比较干预前下降了1.963%。结论　临床路径管理在缓慢降低全髋关节置换术患者药占比方面有一定的成效。

2009年3月国务院印发了《医药卫生体制改革近期重点实施方案(2009-2011年)》，4月份医药卫生体制改革启动实施，药占比成为重点监控的指标之一。医疗卫生机构切实加强对药占比的管控，努力降低患者药品价格。人工全髋关节置换术(total hip replacement,THA)作为早期临床路径管理(以下简称干预)的重点疾病和手术，药占比是重点监测的指标之一。本研究以广东省某医院2002年7月至2015年6月全髋关节置换术为例，通过中断时间序列方法(interrupted time-series,ITS)分析其药占比(药费占总费用的百分比)的变化情况。

对象与方法

1.资料来源

数据来源于广东省某医院2002年7月年至2015年6月实施全髋关节置换术的848例出院患者资料。手术编码为81.5101～81.5104。

2.研究方法

采用中断时间序列分析的分段回归分析方法，在干预前和干预后两个时间段拟合时间和药占比的回归模型[1]。

Yt=β0+β1X1+β2X2+β3X3+εt

(1)

其中，Yt是t月全髋关节置换术患者药占比；X1是连续时间变量，记录从研究开始到t月的间隔月份数(本研究中起始时间2002年7月赋值为1,终止时间2015年6月赋值为168)；X2是干预变量(本文干预变量为针对药占比采取的综合干预措施，干预作用时间为2009年7月即研究的第85个时间点)，指t月发生在干预前(X2=0)还是干预后(X2=1)；X3是连续变量，记录t时刻位于干预后的月份数，干预前记0，干预后X3=X1-84(干预作用起始时间2009年7月赋值为1，终止时间2015年6月赋值为84)。本模型中，β0是结局基线水平的估计值，表明第0个月药占比；β1是干预前每月药占比变化情况的估计值，可以理解为基线趋势或斜率；β2是与干预前相比，干预后药占比水平改变量的估计值；β3是与干预前相比，干预后药占比变化趋势(斜率)改变量的估计值。β1+β3为干预后药占比序列的斜率。该模型可以在控制基线水平和趋势的情况下，估计干预的水平改变量和趋势改变量，这是分段回归分析的显著优势。εt是误差项，表明模型无法解释的随机效应，包括正态分布的随机误差以及t时刻的误差项。

结　　果

1.分段回归的水平和趋势估计

表1是干预对髋关节置换术药占比影响的分段线性回归模型的参数估计结果。结果显示，与干预前相比，干预后药占比的水平改变量没有统计学意义；干预后髋关节置换术药占比的趋势改变量有统计学意义，干预后髋关节置换术的药占比斜率为-0.181，表明干预后髋关节置换术的药占比呈逐年下降趋势。逐步回归分析的简约模型结果也显示综合干预措施对髋关节置换术药占比的趋势影响有统计学意义。图1为干预前后髋关节置换术药占比的逐月变化曲线。通过图形可以直观看出干预后药占比的斜率明显低于干预前的斜率，干预显著改变了药占比的变化趋势。

2.干预效应的估计

通过表1中模型a和模型b的结果，利用方程(1)可以估计干预对髋关节置换术药占比的影响。方程(1)考虑了干预对药占比的影响，不考虑干预效应的情况下药占比的变化情况可以用方程(2)估计。因此，干预后某个时间点的干预效应可以用方程(3)表示。

Yt=β0+β1X1+εt

(2)

Yt=β2+β3X3+εt

(3)

考虑到本研究中干预的水平影响β2没有统计学意义，故选用简约模型(模型b)估计干预效应的大小。本研究中综合干预措施对髋关节置换术药占比的影响可以直接用β3X3描述。以干预后1年为例(2010年7月是所有观测的第97个时间点，干预后的第13个时间点)，干预对髋关节置换术药占比的绝对影响值为-1.963%(=-0.151×13)，即针对药占比的综合干预措施在执行1年后使髋关节置换术的药占比下降了1.963%。

表1　综合干预措施对髋关节置换术药占比影响的分段线性回归分析结果

图1　某医院采取综合干预措施前后全髋关节置换术患者药占比变化情况

讨　　论

中断时间序列设计拟合的统计学模型有分段回归分析或 ARIMA 模型。考虑到本研究干预前和干预后的序列变化趋势不一致，故选用分段回归分析。在中断时间序列分析时，除了考虑干预是否包含多个不同的成分并且是否在多个时间点发挥作用外，还需要注意干预作用的产生是否是缓慢和逐步的。干预时间点的界定需要考虑干预发挥作用的时滞，以干预充分作用的时间界定为宜。若干预作用时间存在迟滞，则可以选用三段回归(干预前、干预中和干预后)进行分段时间序列分析[2]。本研究对全髋关节置换术药占比的综合干预措施是在医药卫生体制改革的大背景下结合该医院的实际情况制定出的措施，有严格统一的执行时间，2009年7月是干预作用时间，考虑到措施执行即可带来效果，故本研究采用两段回归模型进行中断时间序列分析是合适的。

通过分段线性回归分析发现，髋关节置换术的药占比在干预后呈现缓慢的下降趋势，而非即刻的大幅下降。因而，中断时间序列分析尚不能发现水平改变量有统计学意义，但趋势改变量是有统计学意义的。这表明综合干预措施虽然无法即刻显著降低髋关节置换术的药占比，但可以随着干预时间的延长逐步降低髋关节置换术的药占比。通过中断时间序列分析模型，可以将干预后任一时间点的观测值与干预前进行定量比较。本研究，干预1年后全髋关节置换术的药占比较干预前下降了1.963%。中断时间序列分析是在无法设置或选取对照组的情况下，分析干预效应大小的方法之一，是分析干预的纵向效应最强的准实验设计之一[3]。通过将时间序列以干预为节点分为干预前和干预后两个时间段，采取分段回归分析方法分析干预效应对观测指标的水平改变及趋势改变情况，进而判断干预的效果[4]。目前，中断时间序列分析方法也被广泛用于医院数据的分析。王洪彬[5]采用中断时间序列分析方法进行参保的胆囊切除术患者病例组合付费改革前后次均费用、平均住院日等指标的对比分析。贾凌霄[6]利用中位时间序列分析方法对药品最高零售限价前后心血管药物的销售量进行分析。白云等[7]利用中断时间序列分析电子病历的实施效果。宁桂军等[8]应用中断时间序列分析评价乙型脑炎减毒活疫苗大规模预防接种的有效性。

作为医药卫生体制改革重点监控的指标之一，药占比的变化一定程度上能反映医药卫生体制改革的成效。本研究对临床路径实施前后全髋关节置换术患者药占比的分析发现，临床路径管理后药占比呈现逐渐下降趋势，表明临床路径管理在缓慢降低药占比方面有一定的成效。