2. 北京邮电大学经济管理学院 北京 100876;
3. 北京协和医学院卫生健康管理政策学院 北京 100730;
4. 东南大学经济管理学院 江苏南京 211189;
5. 国家卫生健康委卫生发展研究中心 北京 100191
2. School of Economics and Management, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
3. School of Health Management Policy Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Beijing 100730, China;
4. School of Economics and Management, Southeast University, Nanjing Jiangsu 211189, China;
5. China National Health Development Research Center, Beijing 100191, China
高血压、糖尿病(以下简称“两病”)是我国较为常见的两种慢性疾病。现有研究表明,我国“两病”患病率和发病率近年来呈上升趋势。[1-3]而我国“两病”患者血压、血糖控制效果并不理想。相关研究结果显示,2018年我国高血压患者的治疗率和控制率仅为34.9%和15.3%[1],糖尿病患者的治疗率和控制率为49.0%和49.4%。[3]
“两病”患者的血压、血糖控制不理想时易引发心脑血管疾病、肾脏疾病和呼吸系统疾病等,给患者家庭乃至社会带来严重疾病负担。[4-5]某市医保信息系统数据显示,2017年该市门诊高血压患者195.8万人次的次均费用为72.05元(中位数),住院高血压患者1.1万人次的次均费用为6 508.38元(中位数)。[6]另据深圳市2018年卫生总费用核算数据和《深圳市第六次国家卫生服务调查报告》显示,深圳市糖尿病患者门诊次均医疗费用为502.90元,其中药品费为367.56元;住院次均医疗费用11 180.29元。整体而言,2018年深圳市糖尿病直接和间接经济负担合计19.99亿元。[7]此外,在合并并发症的情况下,“两病”患者门诊和住院的次均费用更高。
“两病”作为长期慢性疾病,虽然没有办法得到根治,但只要通过对“两病”患者进行合理用药控制血压、血糖以降低相关并发症和死亡风险,就能达到保证患者健康的目的。为此,2019年10月,国家医保局联合四部门印发《关于完善城乡居民高血压糖尿病门诊用药保障机制的指导意见》(医保发〔2019〕54号)(以下简称《意见》),提出要明确“两病”门诊患者的用药目录和待遇保障,以二级及以下定点基层医疗机构为依托,对“两病”城乡居民医保参保患者门诊发生的降压、降糖药品费用由统筹基金支付,政策范围内支付比例要达到50%以上。《意见》落实两年多来,在扩大保障范围和提升保障水平等方面产生了一定的效果。[8]据国家卫生健康委卫生发展研究中心于2021年在全国7个省份开展的调查数据显示,当前我国“两病”患者购药以基层医疗机构为主;高血压患者用药以医保目录内甲类药品为主,糖尿病患者以乙类药品为主;而患者仅在县(区)及以下医疗机构购药时,部分地区报销比例尚未达50%。此外,各省(市)出台的政策措施在待遇水平和“两病”患者就医管理等方面差异较大[9],如何系统评估此项工作需开展进一步的探讨。因此,本研究基于德尔菲法构建“两病”门诊用药保障机制评估指标体系,以期为相关部门进行“两病”门诊用药保障机制评估提供参考。
1 资料与方法 1.1 理论框架与指标来源研究采用“评估”“评价”和“指标体系”等关键词于国内外文献库检索相关文献,并筛选阅读。基于文献研究结果,采取从事前评估,到过程评估,再到效果评估的全过程评估方式制定“两病”门诊用药保障机制评估指标体系[10],与之对应的评估维度为政策制定、政策执行和政策成效。结合对各省(市)出台的“两病”门诊用药保障机制政策的对比和专家访谈,制定评估理论框架(图 1)。政策制定,即从科学性、协同性、可操作性和发展性等方面评估不同地区“两病”门诊用药保障机制的政策制定质量;政策执行,即评估“两病”门诊用药保障机制政策实施机构的能力、服务提供的效率和享受政策目标群体的参与;政策成效,即评估“两病”门诊用药保障机制所产生的政策效果,重点评估患者受益情况、患者就诊流向、健康结果促进、知晓满意程度和改革成效等方面。
政策制定和政策执行维度下的二级指标均来自于文献综述[11-16],政策成效维度下的二级指标来自于专家访谈和文献综述[17]。三级指标来自于文献综述[18-19]、已有医药卫生领域考核(评估)指标体系[20-22]和《意见》。研究初步确定一级指标3个、二级指标12个、三级指标44个。
1.2 专家咨询法 1.2.1 专家纳入研究通过函询医药卫生领域政策制定者、研究者和二级及以下医疗卫生机构管理人员的意见,专家纳入标准如下:中央及省(市)级医药卫生部门政策制定者需处级及以上或具有高级职称;高校及科研院所医药卫生领域科研人员需具有高级职称;二级及以下医疗卫生机构管理人员需中级及以上职称且工作满5年。
1.2.2 问卷制作本研究德尔菲专家咨询问卷由四个部分组成:第一部分为问卷说明,包括研究背景及目的、填写说明、专家反馈时间等;第二部分为专家基本情况表,包括姓名、年龄、职称及工作年限等;第三部分为指标体系打分表;第四部分为指标重要性和可操作性权重打分。
指标体系打分表中各级指标的评分由“重要性”“可操作性”“熟悉程度”和“判断依据”四个维度组成。其中重要性、可操作性和熟悉程度按Linkert-5级评分,重要性和可操作性从高到低依次赋5、4、3、2、1分,熟悉程度从高到低依次赋1.0、0.8、0.6、0.4、0.2分;判断依据分为“理论分析”“实践经验”“同行了解”和“个人直觉”四个维度,按大、中、小三个等级进行相应赋分[23],前两个维度判断系数依次为0.3、0.2、0.1和0.5、0.4、0.3,后两个维度判断系数均为0.1。
1.2.3 专家咨询本研究拟开展三轮德尔菲专家咨询。第一轮专家咨询旨在收集指标打分初始数据和专家意见,并将指标打分结果和意见反馈纳入第二轮专家咨询表;第二轮专家咨询将在首轮专家咨询基础上再次进行指标打分数据收集与分析,并按相应标准进行指标筛选;第三轮专家咨询将就拟删除指标继续征求专家意见,并最终确定“两病”门诊用药保障机制评估指标体系。
1.3 统计分析与指标筛选 1.3.1 德尔菲法结果计算专家咨询的数据录入与分析分别采用Excel 2016和SPSS 21。统计分析内容主要包括:指标综合得分均数和标准差、变异系数(Cv)、专家权威系数(Cr)、专家积极系数以及Kendall’s W协调系数。依据界值法进行指标筛选。[24]
指标综合得分依据专家对指标重要性、可操作性及相应权重综合计算,当指标综合得分均值≤4.0时予以剔除。Cv值取决于指标得分的标准差和均值,反映专家对指标打分意见的集中程度,Cv值越小,说明专家预测或评估意见集中程度越好,本研究中当指标Cv值≥0.25时予以剔除。Cr值取决于专家对指标的熟悉程度和判断依据,反映专家对指标的权威程度,Cr值越大即专家权威程度越高,本研究中当指标Cr值< 0.7时予以剔除。
此外,专家积极系数以问卷回收有效率表示,反映专家对咨询内容的关心程度,专家积极系数大于70%时说明专家积极性高,研究结果可靠。专家协调程度通过Kendall’s W协调系数及其显著性检验来表示,用该指标反映专家对指标体系整体的意见协调程度,协调系数的取值范围在0~1,其值越大说明专家意见协调程度越高;显著性检验P < 0.05则说明专家具有一致性。
1.3.2 指标权重计算本研究中,各级指标权重经百分权重法计算,即通过专家在第三轮专家咨询过程中对各指标重要性评分的算术平均数,分别计算一级指标、二级指标和三级指标的权重值。
2 结果 2.1 专家构成本研究共咨询从事医药卫生行政管理、业务实践和学术研究并具有代表性和权威性的专家25名,专家平均年龄为45.96±6.71岁。其中,来自省级及以上医疗保障部门和卫健行政部门的专家8人(32.00%),二级及以下医疗机构的负责人6人(24.00%),高等院校及科研院所从事医药卫生研究的研究员与教授专家11人(44.00%);工作年限在10年及以上的专家占比95.83%,具有硕士及以上学历的专家占比70.83%(表 1)。
本研究三轮专家咨询均发出问卷25份,并在规定时间内回收有效问卷25份,问卷回收有效率为100%,表明咨询专家对研究内容非常关心,专家积极性很高,研究结果具有较高可靠性。
2.3 专家权威程度结果显示,各级指标权威系数均值为0.89,远超筛选标准的0.70,说明专家对本研究提出的各项指标较为熟悉,权威程度较高,评判结果较为可靠。
2.4 专家协调程度表 2显示,本研究中指标重要性和可操作性的肯德尔协调系数分别从第一轮的0.219和0.194提升至第三轮的0.386和0.320,同时,显著性检验结果均显示P < 0.05,说明三轮咨询专家意见的协调程度较好,评价结果的可信度较高。
第一轮专家咨询后,根据专家咨询意见并经课题组讨论,对指标体系进行调整如下:(1)对5个指标的名称作出修改;(2)对17个指标的内涵进行修改或完善;(3)将与当地基层医疗卫生机构服务能力匹配度、“两病”患者次均药品费用和医保经办机构人员满意度这三个专家建议新增指标纳入第二轮专家咨询表。
第二轮专家咨询后,结合前两轮专家咨询意见并经课题组讨论,对指标体系进行调整如下:(1)对9个指标的名称作出修改;(2)确定删除三级指标17个(综合得分均低于4分,且有2个指标Cv值高于0.25),包括长期处方制度、政策宣传、“两病”患者上转率和“两病”患者综合满意度等;删除二级指标1个,即改革成效,因其包括的三级指标均被删除。(3)拟删除三级指标5个,即推进医防融合服务、“两病”患者县外就诊率、“两病”患者县外转诊率、“两病”患者门诊转住院比例和“两病”患者综合满意度;拟删除指标在第三轮专家咨询中继续邀请专家打分。(4)将管理“两病”患者卫生技术人员占比这一专家建议新增指标纳入第三轮专家咨询表。
第三轮专家咨询后,结合三轮专家咨询意见,删除第二轮专家咨询后新增指标1个和拟删除指标5个(综合得分均低于4分)。删除二级指标患者就诊流向,因其所包含三级指标均被删除。
指标体系最终构成和各级指标权重如表 3所示。一级指标3个,二级指标10个,三级指标24个,指标综合得分为4.08~4.86,指标变异系数为0.08~0.20,均低于0.25,即最终确定的指标体系专家意见比较一致。此外,专家对重要性和可操作性的赋权分别为0.47和0.53,指标的重要性和可操作性几乎同等重要。
基于文献研究结果,本研究按照全过程评估从政策制定、政策执行和政策成效三个维度初步制定“两病”门诊用药保障机制评估指标体系框架。随后邀请25名医药卫生领域资深专家经过三轮德尔菲专家咨询对指标进行打分、筛选和修订,三轮问卷回收率都高达100%,专家权威系数均值为0.89,且专家协调系数逐轮提升,这表明了研究结果的科学性与可靠性。此外,最终纳入指标体系的各级指标综合得分均超过4分,综合得分标准差为0.39~0.84,指标变异系数为0.08~0.20,研究结果稳定性较高。
研究构建的指标体系分为政策制定(0.236)、政策执行(0.481)和政策成效(0.283)三个维度,其中政策执行权重系数最高。二级指标权重系数排名前三的为服务管理质量与效率(0.242)、服务提供质量与效率(0.200)和健康结果促进(0.122)。因此,在“两病”门诊用药保障机制政策实施与评估过程中,应重点做好服务提供与管理,才能使政策更好落地和促进患者健康。具体看,在服务管理中应重点关注结算的即时性(0.043)和患者认定的便捷性(0.042);在服务提供中应重点加强基层医疗卫生机构对《意见》的知晓(0.041)和“两病”常见药品的供应保障(0.041);在政策成效中,应重点关注的指标有患者血压、血糖控制率(0.041)和“两病”患者受益率(0.041)。
3.2 构建“两病”门诊用药保障机制评估指标体系的意义“两病”门诊用药保障机制政策于2019年底在全国各地陆续开展,综合现有研究[8-9]和相关政策,各省(市)主要在患者认定、定点机构的选择和保障措施等方面存在差异,而不同的制度设计将带来不同的政策效果,如复杂的患者认定流程会导致部分患者放弃享受待遇保障措施而使政策覆盖范围降低。本研究在“两病”门诊用药保障机制政策分析基础上结合文献阅读和德尔菲法构建和筛选“两病”门诊用药保障机制评估指标体系,为相关部门开展“两病”门诊用药保障机制评估工作提供理论支持与相关参考。此外,通过“两病”门诊用药保障机制评估指标体系的制定与实施,能在一定程度促进该项政策持续有利推进,切实减轻“两病”患者的门诊用药负担,真正让“两病”患者有更多的获得感和幸福感。
3.3 指标体系构建过程中的相关启示 3.3.1 以“两病”门诊用药保障机制为契机协同推进医防融合服务自党的十八大以来,“医防协同”和“医防融合”已经成为卫生政策和科学研究的热点议题。当前,我国推进医防融合的重心即以基层医疗机构为重点,以慢性病管理为抓手探索医防融合服务的模式。研究显示,我国尚未形成医防融合的概念、内涵和模式的专家共识[25-26],而慢病领域医防融合服务的推广也处于探索初期[27]。本研究中,指标“推进医防融合服务”因可操作性得分较低而被删除,但二级及以下医疗卫生机构在“两病”患者的诊疗和管理过程中推进医防融合服务是“两病”门诊用药保障机制政策的应有之义。具体操作应从以下三方面着手[28]:(1)家庭医生签约队伍中既包括临床医生,也应包括公共卫生人员和护士;(2)“两病”患者到二级及以下定点医疗机构就诊过程中应能同时享受基本公共卫生服务;(3)二级及以下定点医疗机构的HIS系统与基本公共卫生服务项目系统应实现互联和互通。
3.3.2 在“两病”门诊用药保障机制过程中加强长期处方管理《意见》在配套措施改革中指出完善“两病”门诊用药长期处方制度,保障患者用药需求,在初步制定的指标体系框架中纳入该指标。但在专家咨询过程中,针对长期处方制度的可操作性专家打分较高,而重要性打分偏低,并最终删除该指标。对此,部分基层医疗机构负责人表示,长期处方制度给患者的规范管理带来了挑战。一是患者对药品的储藏措施不当,如将药品置于高热和潮湿环境下,导致药物失效,不利于患者病情控制;二是“两病”患者以高龄人群为主,在较长处方时期内,其用药依从性难以保障,同样不利于患者病情控制;三是由于长期处方,患者的就诊次数减少,不利于对患者的病情监测。这与刘昉等研究结果相同。[29]对此,各级卫生健康和医保部门,应按照长期处方管理规范的要求,加强对基层医疗机构和医务人员的长期处方监管。基层医疗机构和医务人员,尤其是家庭医生签约服务团队应严格履行健康“守门人”职责,积极主动关心、随访“两病”患者健康状况,同时在日常诊疗活动中积极进行健康宣教,提升“两病”患者的用药依从性和健康素养。
综上所述,本文所制定的指标体系理论基础扎实,但可操作性仍有待加强。因此,建议重点挑选部分地区开展试评估工作,以进一步在实际运用中不断完善指标体系,最终形成一套理论基础扎实和可操作性强的评估指标体系。
作者声明本文无实际或潜在的利益冲突。
[1] |
张梅, 吴静, 张笑, 等. 2018年中国成年居民高血压患病与控制状况研究[J]. 中华流行病学杂志, 2021, 42(10): 1780-1789. |
[2] |
Luo Y, Xia F, Yu X, et al. Long-term trends and regional variations of hypertension incidence in China: a prospective cohort study from the China Health and Nutrition Survey, 1991-2015[J]. BMJ Open, 2021, 11(1): e42053. |
[3] |
Li Y, Teng D, Shi X, et al. Prevalence of diabetes recorded in mainland China using 2018 diagnostic criteria from the American Diabetes Association: national cross sectional study[J]. BMJ, 2020, m997. DOI:10.1136/bmj.m997 |
[4] |
徐婷玲, 周脉耕, 刘江美, 等. 1990年与2019年中国居民归因于高血压的死亡负担分析[J]. 中国慢性病预防与控制, 2022, 30(5): 327-331. |
[5] |
Einarson T R, Acs A, Ludwig C, et al. Prevalence of cardiovascular disease in type 2 diabetes: a systematic literature review of scientific evidence from across the world in 2007-2017[J]. Cardiovascular Diabetology, 2018, 17(1): 83-93. DOI:10.1186/s12933-018-0728-6 |
[6] |
李湘君, 卞琦娟, 史苹, 等. 城镇基本医保制度下高血压患者疾病直接经济负担及影响因素分析[J]. 现代预防医学, 2021, 48(5): 836-840. |
[7] |
黎倩欣, 周尚成, 陈飘飘, 等. 深圳市糖尿病疾病经济负担研究[J]. 卫生经济研究, 2021, 38(3): 63-66. |
[8] |
吴丽萍, 丁锦希, 陈烨, 等. 城乡居民"两病"政策落地情况实证研究[J]. 上海医药, 2022, 43(5): 69-72. |
[9] |
肖熠, 张堂钦, 邓欣欣, 等. 全国城乡居民高血压、糖尿病患者门诊用药待遇水平及就医管理研究[J]. 中国初级卫生保健, 2021, 35(7): 1-4. |
[10] |
王再进, 方衍, 田德录. 国家中长期科技规划纲要配套政策评估指标体系研究[J]. 中国科技论坛, 2011(9): 5-10. |
[11] |
张维维. 政策质量影响政府绩效的理论模型构建对策[J]. 领导科学, 2020(4): 4-7. |
[12] |
刘海波, 靳宗振. 政策过程与政策质量[J]. 科学与社会, 2011, 1(3): 84-95. |
[13] |
丁煌. 政策执行阻滞机制及其防治对策[M]. 北京: 人民出版社, 2002.
|
[14] |
Smith T B. The policy implementation process[J]. Policy Sciences, 1973, 4(2): 197-209. |
[15] |
周梦玮. 满意度视域下上海市家庭医生政策执行问题研究[D]. 上海: 华东师范大学, 2020.
|
[16] |
Van Meter D S, Van Horn C E. The Policy Implementation Process: A Conceptual Framework[J]. Administration & Society, 1975, 6(4): 445-488. |
[17] |
孙凤毅. 文化消费政策绩效评估研究报告: 以北京市为例[M]. 北京: 社会科学文献出版社, 2019.
|
[18] |
崔斌, 董朝晖, 赵蒙蒙, 等. 基本医疗保险高血压患者就医流向与费用分析[J]. 医院管理论坛, 2020, 37(12): 9-12. |
[19] |
江鸿, 梅文华, 郭文燕, 等. 珠海市高血压糖尿病患者双向转诊意愿及影响因素分析[J]. 中国社会医学杂志, 2021, 38(1): 72-76. |
[20] |
中华人民共和国国家卫生健康委员会. 关于印发国家基本公共卫生服务项目绩效考核指导方案的通知[EB/OL]. (2015-06-15)[2022-09-06]. http://www.nhc.gov.cn/jws/s3577/201506/5dd202e2199e478b-8e7b714e7a9c721a.shtml
|
[21] |
中华人民共和国国家卫生健康委员会. 关于印发紧密型县域医疗卫生共同体建设评判标准和监测指标体系(试行)的通知[EB/OL]. [2022-09-06]. http://www.nhc.gov.cn/jws/s7882/202009/4ef05c4d525f4a61b-b4178681627a82d.shtml
|
[22] |
中华人民共和国国家卫生健康委员会. 关于印发医疗联合体综合绩效考核工作方案(试行)的通知[EB/OL]. [2022-09-06]. http://www.nhc.gov.cn/cms-search/xxgk/getManuscriptXxgk.htm?id=570358dbf0af-41238f46bb89e4af538b
|
[23] |
杜进林, 李颖琰, 王禄生. 新型农村合作医疗综合评价指标体系建立[J]. 中国卫生统计, 2006(5): 413-416. |
[24] |
应桂英, 李恒, 段占祺, 等. 卫生统计指标筛选方法评价[J]. 中国卫生事业管理, 2012, 29(6): 465-467. |
[25] |
陈家应, 胡丹. 医防融合: 内涵、障碍与对策[J]. 卫生经济研究, 2021, 38(8): 3-5. |
[26] |
刘志刚, 薛文静, 杨懿, 等. 我国医防融合理论与实践研究进展[J]. 卫生软科学, 2022, 36(3): 3-6. |
[27] |
郭轩荧, 杨帆. 我国基层慢性病医防融合的多种实践形式与推进障碍[J]. 南京医科大学学报(社会科学版), 2021, 21(3): 201-206. |
[28] |
苗艳青, 孙华君, 杜汋. 防治结合: 内涵、问题与实施路径[J]. 卫生经济研究, 2022, 39(10): 1-5. |
[29] |
刘昉, 马健, 傅鸿鹏. 社区卫生服务机构人员对长处方政策的认知调查[J]. 卫生经济研究, 2018(5): 54-56. |
(编辑 刘博)