终生医疗费用模型及其应用*

李 芬 王常颖 周文滔 王力男,4 丁汉升 高解春 金春林,5△

美国中华医学基金会卫生体系研究与政策转化合作项目(CMB-CP 14-190);上海市第四轮公共卫生三年行动计划重点学科建设项目循证公共卫生与卫生经济学(15GWZK0901)

1.上海市医学科学技术情报研究所、上海市卫生发展研究中心(200040)

2.复旦大学公共卫生学院

3.中南大学湘雅公共卫生学院

4.上海财经大学

5.上海市人口与发展研究中心

△通信作者：金春林,E-mail:jinchunlin@shdrc.org

终生医疗费用模型及其应用*

李 芬1,2王常颖1周文滔3王力男1,4丁汉升1高解春2金春林1,5△

随着年龄增长,健康状况和医疗需求发生改变,老龄化将给医疗服务体系带来挑战。国内多项研究结果显示,老年人口的人均医疗费用比其他年龄组高[1-3],经济负担较其他人群重。面板数据分析认为老龄化解释了人均医疗支出增长变化中的3.9%[4]。然而,目前研究还不能回答老年人口究竟需要多少医疗费用这一问题。本文介绍了结合寿命表模型来模拟终生医疗费用的方法,为相关研究提供借鉴。

终生医疗费用模型的原理

终生医疗费用模型由Hodgson于1988年提出,运用年度医疗费用构建终生医疗费用函数。假定某种疾病的患病率、发病率、发展进程和医疗费用均处于稳定状态,不随发病时间变化。即:(1)假设存在一种疾病;(2)这种疾病在发病5年后,所有患者都会治愈或者死亡;(3)这种疾病的医疗费用只取决于发病后经历的时间,在个体或发病的年份之间不存在差异;(4)医疗费用计算中不考虑通货膨胀。

在上述假设成立的条件下,n个在(T-5)年发病的个体,已知其(t-5)年到(t-1)年的医疗费用;类似地,(T-4)至T行分别展示了当年发病的n个个体的医疗费用情况,以及年度医疗费用与终生医疗费用之间的关系(表1)。从表中可以看出，第t年的年度医疗费用是所有在t年患者所发生的医疗费用的总和。对在第T年患病的患者来说,其终生医疗费用是从t年开始到t+4年由于患病引起的医疗费用总和,是由于n个个体在T年患病所发生的费用。这些费用表现在T行中t至t+4列里。

从上述年度医疗费用与终生医疗费用关系可以推断,如果各个年份治疗该种疾病的医疗费用保持不变,那么终生医疗费用可以通过横断面现状中不同病程阶段患者的医疗费用估算出来[5]。假定nt=在t年的病例数,Ct=每例患者在t年的医疗费用,r=折现率,则

将这一模型推广到所有病因引起的医疗费用,可用人群年龄组-性别的医疗费用横断面数据模拟医疗费用的终生分布情况。

表1 病例数(n)与每例医疗费用(C)情况

终生医疗费用模型

理想状态下,估算终生医疗费用的方法是使用覆盖从出生到死亡的纵向数据,或者在特定疾病的估算中,使用从发病到治愈或者死亡的纵向数据。然而,纵向数据库时间跨度长,而且要求各个医疗卫生机构的数据形成联接,构成全人群、整个生命周期的医疗费用记录;现实数据往往时间跨度有限或覆盖人群范围较窄。

在终生医疗费用纵向数据缺失的情况下,采用横截面医疗费用数据与现时寿命表相结合的方法,估算医疗费用随时间的分布情况,即按年龄组、性别对人群的医疗费用进行调查,运用每个个体医疗费用和死亡状况的横断面数据来模拟从出生到死亡的医疗费用纵向数据。该方法的假定条件是:如果技术、价格和其他影响卫生服务成本的因素保持恒定,疾病的患病率、发病率、发展进程、医疗服务成本都不随时间变化,那么可用年度医疗费用的年龄分布反映医疗费用的终生分布情况。这种方法的假设与传统的寿命表模型是一致的。与横断面死亡率通过寿命表可以估算出假定队列中每个人的寿命一样,通过横断面数据得到的特定年龄组-性别死亡率和支出也可以用来计算其终生情况[5]。

在终生医疗费用模型中,队列在某年龄时的余生医疗费用代表了该队列在剩余的寿命中医疗费用的总和。类似地,队列中每个人的余生医疗费用也可以被定义为个体在剩余的寿命中医疗费用的总和。两种人均余生医疗费用的计算方法如下:

(1)按出生时计算的某年龄人均余生期望医疗费用(LECB,lifetime expected cost at birth),是将队列在该年龄时的余生期望医疗费用除以最初的队列样本量。

(2)存活到某年龄的人均余生期望医疗费用(LECS,lifetime expected cost for survivors),是由该队列在该年龄时的余生期望医疗费用除以该年龄时的队列样本量。

1.余生医疗费用估算

假设:Cx=在年龄区间(x,x+1)之间全病因引起的分年龄组-性别的人均医疗费用(x=0,1,2,3,……,95;95岁以上合并为一个年龄组,以下同),Lx=在年龄区间(x,x+1)的队列存活人年数,l0=0岁时的存活人数(初始队列人数),那么:

2.尚存者余生医疗费用估算

队列中某年龄的医疗费用可用于决策部门估算医疗费用总量,但对于已经存活到a岁的个体来说,更关心余生的医疗费用总量。

虽然按出生估算的人均余生医疗费用(LECB)和尚存者人均余生医疗费用(LECS)在概念上相近,但它们测量的是由两种不同的“寿命表人群”构成的医疗费用。LECB测量的是当下出生的人在一定年龄后(比如40岁)的人均余生期望医疗费用。因此,LECB的测量暗含了以下事实:队列中一部分人会在40岁之前死亡,但他们仍被计入分母中(原始队列样本量)。相比而言,LECS测量的是那些事实上活到40岁的人的人均余生期望医疗费用,分母是存活到该年龄的人数。

3.模型的研究案例

以美国某州的数据为例,根据人群年龄组死亡率、医疗费用编制生命表模型。根据模拟测算,该州的人均终生医疗费用为26.07万美元。队列中60岁以上人群的医疗费用占终生医疗费用的比例是56.68%,对存活到60岁的人来说余生将要花费的医疗费用占其终生医疗费用的64.86%;70岁时,两个比例分别降至36.27%和50.02%,具体见表2。

存在的不足及解决方案

首先,由于“接近死亡效应”的存在,临终前患者会使用过多的医疗卫生资源,导致临终前医疗费用高于生存者的医疗费用,同一年龄发生死亡会使医疗费用大大增加,直接使用年龄别现况数据进行模拟会造成终生费用偏高。需要引入医疗费用死亡-生存比(wi)来反映这一差异,即采用各年龄组的人均医疗费用，用同年龄组死亡者和生存者的医疗费用之比进行校正[8]。

表2 2000年美国某州的终生医疗费用模拟

模型的政策应用

国外部分学者运用了该方法测算终生医疗费用。美国密歇根州的研究表明,2000年密歇根州人均终生医疗费用是31.66万美元,女性比男性高1/3,65岁以后的医疗费用占终生医疗费用的1/2[5];新西兰的研究也说明,2007-2009年新西兰70岁死亡老人的累积医疗费用为11.3万新西兰元,90岁死亡老人为22.3万新西兰元,约为70岁的2倍[10]。然而,由于数据的局限性(美国密西根州的研究未能包含80%以上的养老机构费用,新西兰研究没有包括居家医疗费用)以及方法学的复杂性,研究结果无法得出干预措施的结果,或通过比较成本与收益直接计算经济效益,但该测算可作为保险方案设计与调整、卫生资源配置的基础数据。

终生医疗费用测算能为保险方案制定提供定量依据。如美国财务会计准则委员会(the Financial Accounting Standards Board)要求公司估算其退休员工从退休至死亡的终生医疗福利[11],香港医改法案要求40～65岁的工作人员将其收入的1%～2%用作其65岁之后的医疗服务开支,则需分别估算存活到退休年龄人群、存活到65岁人群的期望医疗费用。其次,对特定保险人群的终生医疗费用可用于估算保险政策调整。如美国对Medicare参保人员的研究[5],可用于分析参保年龄降低至60岁或升高至67岁对财政的影响。

医疗服务模式改变会带来医疗费用的结构、总额的变化,如增加护理服务可以降低昂贵的手术花费[12],通过比较加强护理服务模式的终生医疗费用与一般医疗模式的终生医疗费用,可为资源配置提供循证依据。终生医疗费用在不同年龄段的分布,也提示政策问题。新西兰的研究发现,90岁老人累计医疗费用约为70岁的2倍,医疗费用在不同年龄段分配存在巨大差异[10],需要进一步研究医疗费用的合理性。决策者要对资金的配置做出权衡,可以考虑,是否应当将部分投入用于年轻人群的疾病预防,如保障儿童健康的支出或对教育和住房的投入,这与如何看待各生命阶段的生命价值,以及不同健康干预措施的成本效果有关。

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(责任编辑：张 悦)