基于分位回归模型的高血压药物治疗费用影响因素研究

崔月颖 冯芮华 李 建 王小万△

【提 要】 目的 了解高血压药物治疗费用的影响因素。方法 基于分位回归能够刻画条件随机变量的各分位点随解释变量变化的优势,对高血压的药物治疗费用进行影响因素研究,收集规范化管理的高血压患者药物利用的数据,并利用stata软件sqreg模块进行统计分析。结果 研究发现不同分位上影响因素一致,但影响程度有差异。结论 对于一些经对数转换后仍不符合正态分布的费用或分数等指标,利用分位回归模型可以更准确、详细地分析解释变量对条件随机变量的影响程度。

高血压除了本身是一种疾病,也是心血管疾病的一个重要危险因素,治疗高血压和相关疾病所产生的医疗费用给患者本人和社会带来了沉重的经济负担,如何在保证治疗效果的基础上降低治疗费用,需要了解治疗费用的影响因素,便于调整卫生资源的投入,有针对性地开展干预项目。在研究治疗费用的影响因素上,由于费用指标属于偏态分布,大部分研究采用的是费用取对数后的多元线性回归模型[1-5],或者利用卡方检验分析某些因素在治疗费用上的差异是否具有统计学意义[6-7],也有利用通径分析的方法[8]。但是以上方法对于因变量而言,都只是给出了有关相应分布的不完整状况,随着数据的多样化,有些总体分布仅仅用均值表示,会损失很多信息,而我们的目标是获得更全面的回归信息。

因此,本文基于分位回归的方法,对不同分位上高血压患者药物治疗费用的影响因素进行分析,了解不同特征变量对低、中、高阶段药物治疗费用影响程度的差异。

资料来源和方法

1.资料来源

本研究依托公益性卫生行业科研专项“心血管疾病监测、预防预警和诊治技术应用研究”子课题“心血管疾病危险因素监测和高血压规范化管理”项目,通过现场调研收集数据。

研究对象的纳入标准为:(1)依据《中国高血压防治指南》(2009年基层版)明确诊断为高血压患者;(2)年龄18～70岁(包括上下限);(3)血压未达控制目标。排除标准:有以下情况之一者:(1)继发性高血压患者;(2)急性心肌梗死(<3月)和脑卒中(<3月)急性期患者;(3)不易配合者(智力、听力、肢体活动明显障碍);(4)合并严重疾病,预期寿命<1年者;(5)不愿加入本项目者。

2.调查方法

首先对备选单位的医务人员依据指南和编制的防治手册进行培训。培训结束后,要求接受培训的医生对高血压患者实施为期1年的规范化管理,按照分级随访管理的要求进行随访,低、中和高危患者的随访周期分别为3个月、2个月和1个月。随访内容包括血压测量、治疗方案、危险分层、健康教育。

3.相关判定标准

吸烟:近1月吸烟(每日至少1支),饮酒:近1月饮酒(每周至少1次),锻炼:每周锻炼的次数(天数)。

4.质量控制

医生要按照事先设计好的信息系统或纸质病历,记录社会人口学特征、医疗保障状况、收入水平、合并症、高血压分级和危险分层等基本信息,相关的体格检查和生化检查结果也要规范记录;对随访期间的血压、用药信息(日用药剂量、规格、价格、天数等)、非药物治疗措施也要详细记录。对参加单位进行现场抽查,内容为医生座谈、病历检查、电话随访患者,在管理中进行辅导、答疑和再培训。

5.统计分析

建立数据库,调查数据采用双录入方法,并利用stata 14.0对数据进行分析。利用分位回归模型测算样本人群高血压药物治疗费用各影响因素在不同分位上的系数,并结合实际情况进行分析和讨论。本研究间隔选取P15、P30、P45、P60、P75、P90条件分位数点作为代表,描述分位回归的分析结果,费用分为低分位费用组(P15、P30)、中分位费用组(P45、P60)和高分位费用组(P75、P90),检验水准为a=0.05。

结 果

1.一般情况

本研究纳入的研究对象包括东部的河北省、山东省、江苏省、福建省、广东省,中部的黑龙江省、山西省、内蒙古自治区、安徽省,西部的四川省、甘肃省、宁夏回族自治区、云南省、陕西省，2011年9月至2012年10月调查的研究对象,在管理满1年的患者中,选取进行高血压药物治疗且资料齐全的患者纳入本研究的数据库中,其中进行单药治疗、两种药联合用药和服用复方制剂三种药物治疗方式的患者占总研究对象的93%。因此,将以上3种治疗方案的20814名患者作为本研究中治疗费用影响因素的研究对象。基本情况如表1所示。

2.药物治疗费用

药物治疗费用属于偏态分布,因此,很多研究将其进行对数转换后按照正态分布进行影响因素的检验分析。由于本研究样本量大,利用Skewness-Kurtosis检验法对样本患者的药物治疗费用进行正态性检验,经过对数转换后的药物治疗费用仍然拒绝正态分布的假设。因此,本研究利用分位回归能更准确地描述和分析治疗费用的影响因素。

3.影响因素的分位回归分析

以样本人群药物治疗费用的对数为因变量,以年龄、体重、身高、受教育程度、保险类型、地区分布、月收入、BMI指数、锻炼情况、吸烟与否、饮酒、家族史、是否有合并症、血压分级、胆固醇水平、空腹血糖、血肌酐、高密度脂蛋白胆固醇、靶器官损害、风险级别、药物使用类型作为自变量,进行分位回归分析,比较影响药物治疗费用的因素。

结果显示,年龄、体重、身高、月收入、BMI指数,饮酒、家族史、胆固醇水平、空腹血糖、血肌酐、高密度脂蛋白胆固醇、靶器官损害、风险级别对低、中、高药物治疗费用任何分位数上的影响均无统计学意义,受篇幅限制,表2仅列出了有意义的因素及系数β。

表1 样本人群的基本情况

受教育程度对药物治疗费用的影响有统计学意义,随着学历的增加,费用呈现增加的趋势,但是学历对不同分位的费用影响不同,从低分位到高分位呈现出先增加后降低的趋势。暂时可以从中得到的结论是在中低费用阶段,受教育程度对费用的影响较大,在高费用组,受教育程度引起的费用差异较小。

保险制度对费用的影响不同,其中新农合和商业医疗保险与无保险人群相比,降低了药物治疗费用,且新农合和商业医疗保险对位于中费用组的药物治疗费用的降低幅度较大。而社会医疗保险增加了药物治疗费用,且在不同分位数上变化幅度不大,这与医保政策中的药品目录、报销比例的设置相关。

表2 样本人群药物治疗费用影响因素的不同百分位数回归分析

在地区分布上,从低分位到高分位治疗费用上,地区的影响逐渐变小。锻炼次数对药物治疗费用有差异,随着费用的增加,这种差异逐渐降低。吸烟对药物治疗费用的影响,仅在中高费用阶段有意义。吸烟者表现为费用的降低,本身吸烟说明对高血压没有足够的重视,与其知信行存在关联,是否存在不规律用药的情况值得待查。有合并症增加了药物的治疗费用,对各分位上的费用增加水平相当,为0.1到0.16左右。

不同血压分级对治疗费用的影响有差异,且随着费用的增加,影响系数逐渐变小。药物使用类型,联合用两种药物的费用高于单药,但是从低分位到高分位费用中,联合用两种药所增加的幅度逐渐降低。服用复方制剂的患者药物治疗费用略低于服用单药的患者,而且,高分位费用降低的幅度高于低分位费用。

讨 论

由于本研究为横断面调查,有信息偏倚的存在,所以外推受到一定限制。尽管如此,本研究利用分位回归模型分析了高血压药物治疗费用的影响因素,发现不同费用的影响因素一致,但影响程度有差异。整体而言,受教育程度、保险类型、地区分布、锻炼情况、吸烟、合并症、血压分级、药物使用类型对药物治疗费用存在显著性影响,与国内一些调查结果相似;与此同时,上述因素对不同费用人群影响因素也有差异,这是普通的回归无法展示的。

另外,利用分位回归模型对影响系数进行解读时,需结合专业知识,以本研究为例,有些表现为增加费用的因素并非是不良因素,如受教育程度;而有些表现为降低费用的因素可能提示的是对规律用药的不重视,如吸烟。通过该方法可以提高对高血压药物治疗费用影响因素的全面认识,也为该方法在分析治疗费用或生命质量等非正态分布指标的影响因素上提供了参考。