国家医疗保障局发布的《2020年全国医疗保障事业发展统计公报》显示，城镇职工基本医疗保险参保人员住院率从2012年的13.5%升高到了2019年的18.7%。住院率连年增长，住院费用亦持续走高，不利于医疗保险(以下简称医保)基金可持续发展。住院率的增长受多种因素影响，以下研究探讨了门诊服务利用对住院的影响：简伟研等[1-2]分析了门诊统筹制度与大病风险防范的关系，并运用新农合财务报表数据进行分析，得出门诊服务对住院有替代效应的结论；王震等[3]认为，门诊保障水平的提高降低了住院率，总体上有利于医保基金降低开支；Chandra等[4]对美国医疗保险数据的研究发现，药品和门诊都对住院具有一定的替代作用。
心力衰竭作为心脏病进一步发展之后的慢性病，给患者带来了沉重的医疗负担。《中国心血管健康与疾病报告2019》的数据显示，中国心力衰竭患病人数达890万，且为保守估计[5]。研究心力衰竭患者门诊服务利用与住院之间的关系，有利于更好地改善该人群的健康并促进医保基金的可持续发展。本研究旨在运用浙江省城镇职工心力衰竭患者个体医保报销数据，分析年门诊服务利用对年住院率的影响及其阈值效应，为医保报销政策设计提供参考。
1 资料与方法
1.1 研究对象
本研究对象为浙江省城镇职工心力衰竭患者，数据来自浙江省城镇职工基本医疗保险数据库的医保报销数据，时间从2013年1月1日至2017年12月31日。具体字段包括患者性别、年龄、行政区划代码、就诊日期、疾病诊断编码、疾病诊断名称、就诊方式(门诊/住院)、本次就诊总费用、本次就诊药品费、本次就诊政策范围内个人自付金额、本次就诊基本医保统筹基金支付金额。本研究心力衰竭患者的定义为门诊或住院至少有一次诊断为心力衰竭的患者，按照国家医疗保障局下发的“医保疾病诊断、手术操作分类与代码”对应的心力衰竭疾病诊断名称，包括：充血性心力衰竭、右心衰竭、全心衰竭、左心室衰竭、急性左心衰竭、左心房衰竭、左心衰竭合并肺水肿、心源性哮喘、慢性左心功能不全、心力衰竭、心功能Ⅱ级[纽约心脏病协会(New York Heart Association, NYHA)分级]、心功能Ⅲ级(NYHA分级)、心功能Ⅳ级(NYHA分级)、急性心力衰竭、慢性心力衰竭、充血性心脏病、心源性水肿、低心排综合征、心功能衰竭、循环衰竭。在所有心力衰竭患者医保报销数据中，采取分层抽样方法，以浙江省地级市为主层，每个地级市按照性别和年龄分组，每组进行简单随机抽样，抽样比例为1%，并将数据汇总为年度面板数据，形成本研究的样本数据。
1.2 研究方法
本研究采用面板固定效应logit回归模型和阈值效应模型，从原始数据处理到所有结果输出均使用统计软件Stata 16.1(StataCorp, 美国)，结果具有可追溯性和可重复性。
面板固定效应logit模型为：$ Y_{i y}=\beta_0+\beta_1 X_{i y}+\beta_2 Control_{i y}+\varepsilon_{i y}$ 。其中，Yiy为因变量，是虚拟变量，包括是否住院、是否30 d内再住院以及是否90 d内再住院；Xiy为自变量，包括年门诊次数、年门诊总费用、年门诊药费、年门诊政策范围内自付费用以及年门诊是否有药费(年门诊是否有药费为虚拟变量，有药费则取值为1；其余变量为连续型变量，由于呈偏态分布，故进行自然对数转换处理)；Controliy为控制变量，包括患者的年龄、性别以及31种疾病分类情况(根据国际常用的Elixhauser疾病分类方法分类[6])；εiy为误差项。
阈值效应模型源于Hansen[7]1997年的研究，适用于构建结构分段变化的非线性计量经济学模型，近年也多用于卫生领域研究[8-9]。本研究阈值效应模型如下：$ Y_{i y}=\varphi_1 p_{i y} I\left(q_{i y} \leqslant \lambda\right)+\varphi_2 p_{i y} I\left(q_{i y}>\lambda\right)+ \delta { Control }_{i y}^T+\varepsilon_{i y}$ 。其中，Yiy是年住院率，为虚拟变量，如果当年有住院则取值为1；qiy为阈值变量，λ为阈值，I(qiy≤λ)和I(qiy>λ)为虚拟变量；piy为核心解释变量，即年门诊服务利用，包括年门诊次数、年门诊总费用、年门诊药费和年门诊政策范围内自付费用；ControliyT为控制变量，包括年份、性别、年龄以及31种疾病情况；εiy为误差项。该模型表示当存在阈值λ时，根据λ将回归样本分成两个亚组，φ1和φ2代表不同亚组的系数。为确定阈值的取值，本研究将年门诊服务利用指标按大小顺序排列划分为50等分，每一个等分可将样本分为两个亚组，估计不同分组的回归，根据最大似然估计法确定对应阈值。
2 结果
2.1 数据基本情况
本研究总计纳入患者8 155例(不同年度出现的同一患者按1例计算)，2013—2017年分别有6 855、7 426、7 692、7 244、7 243例患者。表 1以2017年为例，展示了心力衰竭患者的人口统计学特征、年门诊服务利用、年住院率及再住院率的情况。2017年7 243例心力衰竭患者中，女性占比42.6%(3 087例)，平均年龄(68.0±14.5)岁，65岁及以上年龄组占比60.6%(4 387例)。主要研究因变量，包括年住院率、30 d内再住院率以及90 d内再住院率，均随着年龄增加有明显的升高趋势。年门诊服务指标主要有年门诊次数、年门诊总费用、年门诊药费和年门诊政策范围内自付费用，年门诊总费用中位数为6 240.7元，即超过一半患者年门诊总费用在6 240.7元以上。
表1 心力衰竭患者2017年基本情况(n=7 243)Table 1 Basic information of patients with heart failure in year 2017 (n=7 243) |
| Items | Data |
| Gender (Female), n(%) | 3 087 (42.6) |
| Age, n(%) | |
| ＜50 years | 828 (11.4) |
| 50-59 years | 1 289 (17.8) |
| 60-69 years | 1 559 (21.5) |
| 70-79 years | 1 600 (22.1) |
| ≥80 years | 1 967 (27.2) |
| Annual hospitalization, n(%) | 2 237 (30.9) |
| Rehospitalization within 30 days, n(%) | 618 (27.6) |
| Rehospitalization within 90 days, n(%) | 947 (42.3) |
| Annual outpatient visits, median (IQR) | 24 (27) |
| Annual outpatient expenses/yuan, median (IQR) | 6 240.7 (8 761.5) |
| Annual outpatient drug expenses/yuan, median (IQR) | 2 389.0 (7 131.7) |
| Annual outpatient self-expenses within policy/yuan, median (IQR) | 1 334.2 (2 239.0) |
| Having annual outpatient drug expenses, n(%) | 4 994 (68.9) |
IQR, interquartile range. |
下列回归中主模型使用全部年份的数据。由于年住院率及再住院率在不同年份上差异较大、年门诊药费0值的比例较大等原因，采取3种方式进行稳健性检验：(1)去掉2017年数据后进行相同的回归；(2)将5年药费均为0值的患者(857例，占全部患者比例为10.5%)删除后再次进行相同的回归；(3)将31种疾病分类的控制变量换成查尔森(Charlson)指数进行回归。3种检验均未发现结果与主模型间存在差异，所有回归系数的方向及显著性均一致，表明结果稳健。本研究仅列出主模型(即模型1)和去掉2017年数据的稳健性检验结果(即模型2)。
2.2 门诊服务利用对住院率的影响
表 2展示了浙江省城镇职工基本医疗保险心力衰竭患者年门诊服务利用对是否住院、30 d内是否再住院以及90 d内是否再住院的回归结果。可以发现，年门诊次数、年门诊总费用、年门诊药费、年门诊政策范围内自付费用的提高均能降低年住院率，而年门诊次数、年门诊总费用、年门诊药费、年门诊政策范围内自付费用对30 d内及90 d内是否再住院的影响均不显著。
表2 浙江省上年门诊服务利用对当年是否住院的影响(Logistic回归)Table 2 Impact of last year' s outpatient service utilization on whether to be hospitalized this year in Zhejiang Province (Logistic regression) |
| Items | Annual hospitalization rate | Rehospitalization rate within 30 days | Rehospitalization rate within 90 days | |||||
| Model 1 | Model 2 | Model 1 | Model 2 | Model 1 | Model 2 | |||
| Annual outpatient visits | ||||||||
| Coefficient | -0.14*** | -0.16*** | -0.025 | -0.10 | -0.047 | -0.14 | ||
| 95%CI | -0.22, -0.07 | -0.25, -0.07 | -0.18, 0.13 | -0.31, 0.10 | -0.19, 0.10 | -0.32, 0.05 | ||
| n | 13 563 | 8 280 | 2 770 | 1 449 | 3 361 | 1 866 | ||
| Annual outpatient expenses | ||||||||
| Coefficient | -0.13*** | -0.15*** | -0.009 0 | -0.034 | 0.002 8 | -0.024 | ||
| 95%CI | -0.18, -0.08 | -0.21, -0.09 | -0.10, 0.09 | -0.17, 0.10 | -0.09, 0.10 | -0.15, 0.10 | ||
| n | 13 856 | 8 501 | 2 833 | 1 496 | 3 430 | 1 916 | ||
| Annual outpatient drug expenses | ||||||||
| Coefficient | -0.12*** | -0.14*** | -0.020 | -0.013 | -0.040 | -0.063 | ||
| 95%CI | -0.18, -0.07 | -0.21, -0.07 | -0.13, 0.09 | -0.16, 0.13 | -0.15, 0.07 | -0.20, 0.07 | ||
| n | 10 281 | 6 272 | 2 328 | 1 198 | 2 757 | 1 527 | ||
| Annual outpatient self-expenses within policy | ||||||||
| Coefficient | -0.096*** | -0.14*** | -0.088 | -0.086 | -0.057 | -0.11 | ||
| 95%CI | -0.15, -0.04 | -0.20, -0.07 | -0.20, 0.02 | -0.23, 0.06 | -0.16, 0.04 | -0.25, 0.03 | ||
| n | 11 971 | 7 263 | 2 526 | 1 331 | 3 031 | 1 693 | ||
| Whether have annual outpatient drug expenses | ||||||||
| Coefficient | -1.24*** | -1.17*** | -0.11 | -0.22 | -0.61** | -0.75*** | ||
| 95%CI | -1.43, -1.04 | -1.38, -0.96 | -0.50, 0.28 | -0.68, 0.23 | -1.00, -0.23 | -1.20, -0.31 | ||
| n | 20 909 | 14 769 | 3 888 | 2 378 | 4 880 | 3 166 | ||
*P＜0.1, **P＜0.05, ***P＜0.01. The independent variables were continuous variables and were naturally logarithmically transformed, except for the variable “whether have annual outpatient drug expenses”, which was dummy variables. The regressions controlled for gender, age, ICD-10 disease codes, and fixed effects on individual-year level. |
2.3 门诊服务利用对住院率的阈值效应
从上述logit模型回归结果可以看出，提高年门诊服务利用可以降低年住院率且结果具有统计学意义。构建年门诊服务利用对年住院率的阈值效应模型，结果如表 3所示。模型2为稳健性检验，具体阈值取值不完全相同，除了年门诊政策范围内自付费用大于736.9元这一亚组的显著性与模型1不同，其他7个回归系数方向和显著性均与模型1一致，表明其稳健性较好。
表3 年门诊服务利用对年住院率的阈值效应(阈值回归)Table 3 Threshold effect of utilization of annual outpatient services on annual hospitalization rate (threshold regression) |
| Variables of annual outpatient services | Model 1 | Model 2 | |||||
| Threshold | Coefficients | P value | Threshold | Coefficients | P value | ||
| Annual outpatient visits | ≤12.0 | -0.165 | 0.069 | ≤14.3 | -0.286 | 0.002 | |
| >12.0 | -0.138 | 0.787 | >14.3 | -0.116 | 0.111 | ||
| Annual outpatient expenses/yuan | ≤3 342.8 | -0.083 | 0.059 | ≤2 677.4 | -0.108 | 0.064 | |
| >3 342.8 | -0.149 | 0.207 | >2 677.4 | -0.171 | 0.351 | ||
| Annual outpatient drug expenses/yuan | ≤1 374.8 | 0.048 | 0.524 | ≤1 169.7 | 0.018 | 0.847 | |
| >1 374.8 | -0.155 | 0.012 | >1 169.7 | -0.169 | 0.059 | ||
| Annual outpatient self-expenses within policy/yuan | ≤736.9 | -0.086 | 0.089 | ≤983.7 | -0.209 | ＜0.001 | |
| >736.9 | -0.100 | 0.807 | >983.7 | -0.086 | 0.071 | ||
The regressions controlled for gender, age, ICD-10 disease codes, and fixed effects on individual-year level. |
以模型1为例说明如下。以年门诊次数12次为阈值将样本分为两个亚组，在年门诊次数≤12次的患者中，年门诊次数增加可在一定程度上降低年住院率，且具有统计学意义；在年门诊次数＞12次的患者中，年门诊次数对年住院率的回归结果不显著。以年门诊总费用3 342.8元为阈值将样本分为两个亚组，在年门诊总费用≤3 342.8元的患者中，随着年门诊总费用的增加，年住院率呈下降趋势且具有统计学意义；在年门诊总费用＞3 342.8元的患者中，年门诊总费用对年住院率的回归结果不显著。以年门诊药费1 374.8元为阈值将样本分为两个亚组，在年门诊药费≤1 374.8元的患者中，年门诊药费对年住院率的回归结果不显著；在年门诊药费＞1 374.8元的患者中，随着年门诊药费增加，年住院率呈下降趋势，且结果显著。以年门诊政策范围内自付费用736.9元为阈值将样本分为两个亚组，在≤736.9元的亚组中，年住院率随年门诊政策范围内自付费用增长而下降；在＞736.9元的亚组中，回归结果不显著。
3 讨论
3.1 心力衰竭患者门诊服务利用的提高有利于降低住院率
本研究结果显示心力衰竭患者年门诊服务利用的提高会导致年住院率的降低，这与不少既往研究结果一致。王震等[3]在2020年的研究中提到，虽然提高门诊保障水平会导致门诊基金支出的上升，但其带来的正面效应(住院率降低)则会帮助医保基金削减整体开支；朱凤梅等[10]运用2017年职工医保数据分析显示，门诊保障力度加大有助于提高患者门诊服务使用量的同时减少住院服务使用。刘英圣等[11]发现，对心力衰竭患者进行干预可以有效降低患者住院需求。章湖洋等[12-13]2016年通过对新农合高血压患者的研究发现，门诊费用或者就诊次数的提高可以有效降低高血压患者的住院率，提高门诊报销费用可以在一定程度上降低住院费用。本研究及既往研究皆表明，在控制其他因素的情况下，门诊服务利用越多对患者越有益，原因可能是更多的门诊服务利用可以帮助患者接受更多的来自医生的健康教育，并建立更好的药物依从性，从而有助于控制疾病发展，减少住院的可能性。
3.2 心力衰竭患者年门诊服务利用对年住院率存在阈值效应
刘铭雅等[14]研究显示，强化门诊随访(每月至少复诊1次，年门诊次数至少12次)可以降低心力衰竭患者病死率和再住院率，与本研究中年门诊次数的阈值12次一致；表明当患者年门诊次数小于12次，门诊次数的增加有助于患者更好地控制病情，减少住院率，但在年门诊次数超过12次后，患者的用药依从性则更多地受其他因素影响，比如疾病严重程度，且用药依从性不再随门诊次数的增加而增加。当然，这也可能与目前门诊取药的相关规定有关，不少地方规定慢性病患者一次性最多可取一个月的药量，每月一次门诊是保证药物依从性的必要条件。年门诊次数的稳健型检验中，尽管模型设定的调整导致阈值估计值从12次微调至14.3次，但这一差异并未动摇核心结论的稳健性：首先，从绝对数值层面看，2.3次的差异仅占年门诊次数自然波动范围的较小比例(5.3%)，反映出阈值对模型设定的敏感性处于合理区间；其次，两个阈值均指向同一方向性结论——年门诊次数与住院风险呈非线性关联，且存在明确的阈值效应。年门诊总费用和年门诊政策范围内自付费用与年门诊次数对年住院率的影响较一致，均提示存在阈值效应。年门诊药费的阈值效应表明，年门诊药费需要达到一定程度后才能更好地控制病情，以减少住院率。Zhang等[15]的研究发现随着药物报销力度的加大，患者药费增多，但其他费用下降。
在阈值模型中，年门诊服务利用与年住院率之间存在阈值效应。然而，具体的阈值取值可能会受到多种因素的影响，如地区经济水平、需求水平、医保类型等。如果要将此模型用于支持制定医保报销政策，还需要进一步探索阈值取值的稳健性，以确保该模型在不同地区和人群中的可靠性。
3.3 现有门诊保障制度设计有待更科学地优化
本研究存在如下局限性：首先，研究未能区分不同级别医疗机构，而门诊费用在不同级别医疗机构之间存在差异；其次，研究中缺乏年门诊政策范围外自付费用，因此无法计算患者年门诊自付费用；第三，本研究以浙江省城镇职工患者为例，对于其他地区和人群的心力衰竭患者，门诊服务利用对其住院率的影响可能存在差异。因此，需要在后续的研究中进一步探讨这些局限性对研究结果的影响以及该研究结果在其他人群中的适用性。但本研究样本来自浙江省各地级市的随机抽样数据，样本代表性较好，研究结果对慢性病患者尤其是心力衰竭患者的门诊报销政策设计具有重要的借鉴意义。本研究结果提示，应根据不同疾病特点，不同政策的实施效果，如门诊保障制度对门诊医疗服务利用的影响，以及门诊服务利用对住院的影响等多方证据综合分析门诊共济保障机制。这将有利于促使门诊共济保障制度在国家政策支持下更加健康地推进，并更好地减轻参保人员医疗费用负担，实现医保基金的可持续发展。
