張 皓劉 悅 顧淑燕 甄雪梅 曾玉航 顧鈺璇 董恒進，3

1.浙江大學醫(yī)學院公共衛(wèi)生系衛(wèi)生政策學研究中心 浙江杭州 3100582.杭州師范大學 浙江杭州 3111213.上海交通大學中國醫(yī)院發(fā)展研究院 上海 200240

·專題研究·

分級診療能節(jié)省成本嗎?
——基于系統(tǒng)動力學模型的浙江省診療系統(tǒng)分級優(yōu)化成本測算

張 皓1，2*劉 悅1顧淑燕1甄雪梅1曾玉航1顧鈺璇1董恒進1，3

1.浙江大學醫(yī)學院公共衛(wèi)生系衛(wèi)生政策學研究中心 浙江杭州 3100582.杭州師范大學 浙江杭州 3111213.上海交通大學中國醫(yī)院發(fā)展研究院 上海 200240

雖然多國的經(jīng)驗證明了分級診療能夠有效配置、利用衛(wèi)生資源，但中國目前由于無序就醫(yī)造成資源的浪費尚無精確估計。逐步建立健全分級診療制度成為中國新醫(yī)改的重要發(fā)展方向，因此有必要對改革可能帶來的效益進行估算。本研究以浙江省為例，采用系統(tǒng)動力學方法仿真診療系統(tǒng)模型，以不同的分級優(yōu)化模式為情境對系統(tǒng)進行分級優(yōu)化，分析成本節(jié)約情況。結(jié)果顯示，如果基層首診率在目前的水平上增加10%，直接醫(yī)療成本將節(jié)約2.51億，如果基層首診增加15%，直接醫(yī)療成本將節(jié)約3.9億。如果基層首診率達最高意愿水平(72.35%)，縣域內(nèi)就達到分級診療改革階段性目標(90%)，那么三級醫(yī)院門診量將減少0.13億人次，基層醫(yī)療衛(wèi)生服務機構(gòu)增加0.74億人次，節(jié)約直接醫(yī)療成本30.16億元。

分級診療體系； 系統(tǒng)動力學； 醫(yī)療成本

隨著我國新醫(yī)改的進一步深化，分級診療制度建設已逐步落實推進。雖然多國的經(jīng)驗證明分級診療能夠節(jié)約衛(wèi)生資源，但改革可能為中國診療體系帶來的效益尚無精確估計，改革效果尚需科學預測、高效決策尚需證據(jù)支持。循證分析研究是實現(xiàn)有效決策的重要方法之一，而基于模型仿真的循證研究能夠?qū)φ咝ЧM行前瞻分析。目前已有多國將高質(zhì)量的模型仿真研究證據(jù)應用于衛(wèi)生政策，獲得了良好的健康產(chǎn)出和社會績效。[1, 2]因此，本研究仿真分級診療體系，預測改革效果。浙江省作為分級診療改革的試點省份之一，創(chuàng)新性地設計以“雙下沉、兩提升”和公立醫(yī)院改革為核心的分級診療措施[3]，改革經(jīng)驗為本研究提供了可靠的數(shù)據(jù)來源。因此，本研究以浙江省為例，采用被譽為“政策實驗室”的系統(tǒng)動力學(system dynamics，SD)模型仿真構(gòu)建診療系統(tǒng)，以提高居民基層首診率、合理分級診療結(jié)構(gòu)為情境對系統(tǒng)進行分級優(yōu)化，評估系統(tǒng)成本節(jié)約優(yōu)勢，以期為進一步深化改革提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

1.1.1 現(xiàn)有數(shù)據(jù)收集

包括構(gòu)建系統(tǒng)概念模型、邏輯模型的定性資料和分析系統(tǒng)投入、產(chǎn)出的定量資料，主要來源于人口和社會經(jīng)濟發(fā)展統(tǒng)計資料、衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒、第五次衛(wèi)生服務調(diào)查報告、衛(wèi)生直報系統(tǒng)數(shù)據(jù)、典型機構(gòu)調(diào)查數(shù)據(jù)、醫(yī)改效果評估報告、萬方、維普、知網(wǎng)、PubMed、Web of science數(shù)據(jù)庫(表1)。

表1 主要現(xiàn)有資料來源和用途

1.1.2 補充調(diào)查數(shù)據(jù)收集

對浙江省分級診療系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)況進行補充調(diào)查。抽樣方法：采用分層抽樣和方便抽樣結(jié)合的方法進行調(diào)查。按照社會經(jīng)濟發(fā)展、衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展的15個指標對浙江省90個縣(市、區(qū))進行Q型聚類分析，共分成發(fā)達和欠發(fā)達兩個層次。綜合考慮地理位置特點，抽取發(fā)達地區(qū)9個縣(市、區(qū))(杭州西湖區(qū)、杭州江干區(qū)，寧波海曙區(qū)、寧波北侖區(qū)、嘉興南湖區(qū)、嘉興嘉善縣、嘉興平湖縣、紹興越城區(qū)，臺州椒江區(qū))，欠發(fā)達地區(qū)10個縣(市、區(qū))(杭州建德市，臺州仙居縣、臺州三門縣、金華蘭溪市、麗水蓮都區(qū)、麗水遂昌縣、麗水縉云縣、衢州柯城區(qū)、衢州江山市、衢州常山縣)。在這些地區(qū)選取衛(wèi)生行政部門、醫(yī)療機構(gòu)管理和醫(yī)務人員、居民共507人進行深入訪談，獲得分級診療系統(tǒng)架構(gòu)、發(fā)展現(xiàn)狀和現(xiàn)存問題的資料。[4, 5]并獲得這些地區(qū)醫(yī)療機構(gòu)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，以及分級診療系統(tǒng)需求分布的數(shù)據(jù)，主要包括門診病人轉(zhuǎn)住院情況、住院患者轉(zhuǎn)門診情況、三級醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)中患者首診數(shù)量、復診數(shù)量等用于模型函數(shù)估計。來自不同出處的同類資料存在差異時，遵循了選擇那些樣本代表性更好、數(shù)據(jù)采集時間更新、數(shù)據(jù)更精準的資料為準的原則。

1.1.3 居民就醫(yī)意愿數(shù)據(jù)收集

對浙江省1 000戶居民的分級診療意愿進行問卷調(diào)查。抽樣方法：遵循經(jīng)濟有效的原則，采納國家衛(wèi)生服務調(diào)查所采用的多階段分層隨機抽樣。抽樣第一層：從聚類分析的兩個層次中各抽取一個縣，以嘉善縣為發(fā)達層次代表，以縉云縣為欠發(fā)達層次代表。第二層：每縣隨機各抽取一個城鎮(zhèn)和一個農(nóng)村地區(qū)代表街道或鎮(zhèn)。第三層：每個街道居民委員會或行政村抽取住戶250戶，兩個縣的四個地區(qū)共計1 000戶。并按照戶籍人口與流動人口的比例分配戶籍人口與流動人口抽樣戶數(shù)比例。最終的抽樣單位是戶，對每戶的所有常住人口進行調(diào)研。內(nèi)容包括：居民衛(wèi)生服務利用實際情況、居民對“社區(qū)首診、分級診療、雙向轉(zhuǎn)診”的意愿情況、擇醫(yī)意愿影響因素(醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)情況、生理狀況、衛(wèi)生費用水平、醫(yī)患關系、醫(yī)保情況、人口社會經(jīng)濟特征、人群對醫(yī)學的認知水平七個維度)等。

1.2 研究方法

采用系統(tǒng)動力學方法(Systemic Dynamics, SD)仿真構(gòu)建浙江省分級診療系統(tǒng)模型，SD是J. W. Forrester教授于1950年代提出的對復雜系統(tǒng)演化進行分析的方法體系，近年來在衛(wèi)生系統(tǒng)評估中得到良好地應用，其優(yōu)點是擅長處理長期、高階、多重反饋關系。[6]具體步驟是：(1)通過定性分析，明確系統(tǒng)邊界結(jié)構(gòu)以及外環(huán)境，構(gòu)建診療系統(tǒng)概念模型。(2)設立模型環(huán)境約束：采用馬爾科夫模型仿真人口動態(tài)變化，作為SD模型輸入條件。采用經(jīng)典柯布—道格拉斯函數(shù)估算診療系統(tǒng)最大可負擔服務量。(3)構(gòu)建系統(tǒng)邏輯模型和SD模型：分析子系統(tǒng)間、各因素間、系統(tǒng)與外環(huán)境之間的反饋作用關系，構(gòu)建系統(tǒng)邏輯模型。繪制系統(tǒng)反饋流圖，并輸入系統(tǒng)投入、產(chǎn)出，估計系統(tǒng)參數(shù)，建立診療系統(tǒng)SD模型。(4)系統(tǒng)仿真和敏感性分析：調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，以患者就醫(yī)選擇為情境，仿真未來分級診療模式和無序就醫(yī)模式下，各級醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)服務需求分布和相應的資源配置結(jié)構(gòu)，評估系統(tǒng)優(yōu)勢，并進行敏感性分析。其中，人口學仿真采用中國人口與發(fā)展研究中心和聯(lián)合國人口司共同研發(fā)的國際人口預測軟件PADIS—INT預測工具，SD模型構(gòu)建統(tǒng)采用Vensim 5.6a(美國Ventana Systems，Inc)軟件。

其中，人口動態(tài)變化的預測方法為：篩選七個影響浙江省人口變動的重要因素，即起始人口、生育水平、生育模式、死亡模式、期望壽命、遷移水平和出生性別比，構(gòu)建人口發(fā)展馬爾科夫模型。使用的基礎數(shù)據(jù)為自2010年11月1日0時浙江省第六次人口普查數(shù)據(jù)，預測的起始年份為2010年，常住人口為5 442.69萬人，終止年份為2050年。根據(jù)2010年浙江省第六次人口普查數(shù)據(jù)計算得到，浙江省女性戶籍人口零歲組平均預期壽命為80.87歲，男性戶籍人口零歲組平均預期壽命為76.44歲?？軤?Coale，1981)根據(jù)許多國家預期壽命隨時間延長的趨勢，提出了0歲組平均預期壽命的年增長率與其當前水平之間存在線性關系的假設。按照這一關系進行預測，當近期的平均預期壽命增長較快時，預期未來平均預期壽命增長也較快；當預期壽命已處于較高水平時，其增長速度將放慢。目前浙江省預期壽命已處于較高水平，因此假設未來20年預期壽命增長2歲，2030—2050年預期壽命增速放緩只增加1歲。在得到新的預期壽命(死亡水平)之后，采用PADIS—INT中寇爾德曼模型生命表—西區(qū)模式進行死亡模式預測。根據(jù)2010年浙江省第六次人口普查數(shù)據(jù)，浙江省總和生育率為1.017。浙江省戶籍人口生育峰值出現(xiàn)在25～29歲，屬于晚峰型生育模式，本研究假設未來生育模式維持晚峰型。

在分級診療系統(tǒng)模型的人口學外環(huán)境設置時，模型主要考慮的是人口數(shù)量發(fā)展的變化。但事實上診療系統(tǒng)須滿足人群的衛(wèi)生服務需求，影響人群需求的外環(huán)境因素都應納入作為診療系統(tǒng)模型的人口學外環(huán)境。文獻分析顯示，人群的服務需求主要受到人口數(shù)量、疾病譜、患病率和人群衛(wèi)生服務利用選擇意愿的影響，而影響選擇意愿的因素主要有六個維度，即人口社會經(jīng)濟特征、生理狀況、患者對醫(yī)學的認知觀念、醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)服務能力、衛(wèi)生費用水平、醫(yī)保水平。其中，人群的患病率、疾病譜、社會經(jīng)濟特征、認知觀念雖為外環(huán)境因素，但由于本研究中的模型仿真時長為4年，屬于短期仿真，這些因素波動較小，因此假設這些條件維持穩(wěn)定，未另做估算。

2 結(jié)果

2.1 子系統(tǒng)邊界界定

分級診療系統(tǒng)界定為三個子系統(tǒng)：城市三級醫(yī)院子系統(tǒng)、城市二級醫(yī)院與縣醫(yī)院子系統(tǒng)以及基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)子系統(tǒng)。三個子系統(tǒng)通過雙向轉(zhuǎn)診實現(xiàn)系統(tǒng)功能的整合。其中兩個醫(yī)院子系統(tǒng)與基層子系統(tǒng)在經(jīng)濟補償方式、藥品配備、人員薪酬激勵等方面有明顯差異，而二級、縣醫(yī)院子系統(tǒng)又與基層子系統(tǒng)通過人才統(tǒng)籌、資源整合、技術交流、信息共享等方式有機滲透，實現(xiàn)縣鄉(xiāng)村衛(wèi)生一體化，因此三個子系統(tǒng)在要素間邏輯作用層次、行為演化中存在關聯(lián)和差異。[7, 8]

2.2 系統(tǒng)約束設立

2.2.1 人口發(fā)展的估算

采用2011、2012、2013年的歷史數(shù)據(jù)對結(jié)果進行真實性檢驗，平均誤差為2.7%。人口學仿真結(jié)果作為診療系統(tǒng)SD模型的外環(huán)境輸入條件(表2)。

表2 浙江省未來人口仿真

注： 起始數(shù)據(jù)為自2010年11月1日0時浙江省第六次人口普查數(shù)據(jù)，由于浙江省分級診療改革的階段性目標是到2020年完善分級診療制度，因此，表1中列出2017—2020年的人口預測結(jié)果數(shù)據(jù)

2.2.2 診療系統(tǒng)最大可負擔需求估計

即估算系統(tǒng)在可能提供的人力和非人力資源投入水平下可能的最大產(chǎn)出。采用浙江省診療系統(tǒng)歷年的投入、產(chǎn)出計算生產(chǎn)函數(shù)，在保持2015年的人力資源量、醫(yī)生工作負擔不變，非人力資本自然增長，住院量自然增長的前提下計算系統(tǒng)最大可負擔服務量。得出：Y=e0.599K0.556L0.448，(R2=0.998，P<0.001)，Y為系統(tǒng)產(chǎn)出，K為資本投入，L為人力資源總量，A為技術函數(shù)，α為資本K的彈性系統(tǒng)，β為人力資源L的產(chǎn)出彈性系數(shù)。采用歷史數(shù)據(jù)進行真實性檢驗，3年平均誤差為2%。

假設1：如果衛(wèi)生人力資源量維持2015年水平(455 704人)，人員工作負擔不變(醫(yī)師年負擔診療人次3 063.2人次，負擔住院床日841.1人次)。

假設2：非人力資本自然增長(K=705.111+152.16X，曲線擬合R2=0.981，P<0.001，2009—2014年歷史數(shù)據(jù)真實性檢驗誤差2.41%)，貼現(xiàn)率5%。

則，到2020年，估計K=2 531.031，L= 441.24，Y=e0.599*2 5310.556*441.240.448=2 173.637769。

假設3：按照合理分級診療系統(tǒng)服務分布結(jié)構(gòu)的專家咨詢結(jié)果，對住院服務分布進行調(diào)整，住院總量自然增長，因此，假設住院服務量自然增長(Y=5 461 655.38X0.227，R2=0.999，P<0.001，2009—2014年歷史數(shù)據(jù)真實性檢驗誤差1.08%)，估計2020住院量9 211 371人次。

在以上假設下，估算到2020年系統(tǒng)可負擔門急診量上限為10.88億人次。

(注：(1)按照《浙江省基層醫(yī)療服務項目工作當量參考標準》，1個普通門診工作時間為1個標準當量，耗時15分鐘，包括病史詢問、體格檢查、病情估計、告知溝通、治療處理、健康教育，書寫門診病歷，錄入健康檔案。住院服務為5當量。(2)住院服務需求量受到人口數(shù)量變化、患病率、疾病譜等影響，由于本研究的仿真時長為4年，屬于短期仿真，這些影響較為穩(wěn)定，因此假設住院服務量按照過去若干年的發(fā)展模式自然增長，本研究采用2009—2014年的數(shù)據(jù)進行線性估計)。

2.3 系統(tǒng)邏輯模型、SD模型構(gòu)建和系統(tǒng)檢驗

采用系統(tǒng)實際投入產(chǎn)出分析指標對系統(tǒng)中的存量(level variable, L)、流量(rate variable, R)、輔助變量(auxiliary variable)、常量(constant)等進行定量分析、估計參數(shù)，構(gòu)建“基層首診、分級診療、雙向轉(zhuǎn)診”系統(tǒng)動力學模型。

構(gòu)建三個子系統(tǒng)與人口學外環(huán)境的流圖(圖1)，主要函數(shù)式：

圖1 診療系統(tǒng)與人口學外環(huán)境的流圖 注： 為源， 為匯， 為流量， 為存量， 變量1→變量2為輔助變量

主要L包括三級醫(yī)療機構(gòu)門診需求量。

主要Rin包括：①門診就診增加量——即不經(jīng)轉(zhuǎn)診直接來本機構(gòu)就診患者(包括門診初診、門診復診、本機構(gòu)住院到門診、其他機構(gòu)住院到門診)，②住院轉(zhuǎn)門診量，③轉(zhuǎn)診轉(zhuǎn)入量(包括上級機構(gòu)下轉(zhuǎn)門診、下級機構(gòu)上轉(zhuǎn)門診)。

主要Rout包括：①門診轉(zhuǎn)住院量，②轉(zhuǎn)診轉(zhuǎn)出量(包括下轉(zhuǎn)下級機構(gòu)量、上轉(zhuǎn)上級機構(gòu)量)，③治愈死亡流失患者。

主要函數(shù)關系式見表3。輸入歷年浙江省診療系統(tǒng)數(shù)據(jù)資料，估算系統(tǒng)參數(shù)，構(gòu)建目前無序診療系統(tǒng)的模型。仿真2011—2015年的門急診、住院服務需求量。采用2011—2015年診療服務量進行真實性檢驗，門診服務量仿真數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)平均誤差為0.54%，住院服務量平均誤差為1.27%(表4、表5)。

表3 主要函數(shù)關系式

注： 主要存量是三級、二級醫(yī)院、基層機構(gòu)的門診需求量

表4 2011—2015年診療系統(tǒng)門急診服務量估計(億人次)

表5 2011—2015年診療系住院服務量估計(萬人次)

2.4 系統(tǒng)仿真

2.4.1 門急診服務分布結(jié)構(gòu)調(diào)整

假設自2016年起，診療系統(tǒng)按照無序就醫(yī)和分級優(yōu)化兩種模式發(fā)展，分別仿真無序自然發(fā)展和浙江省2016年《推進分級診療制度改革的實施意見》的效果。①仿真估計2016—2020年無序診療系統(tǒng)的門急診服務需求分布。②調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，作分級優(yōu)化，即改變基層首診人數(shù)比例和就診機構(gòu)分布比例，仿真估計門急診服務需求分布。按照分級診療的不同程度設置不同情境模式。情境1：理想模式，即世界衛(wèi)生組織報道，理想的分級診療模式下，幾乎所有患者進行基層首診，基層衛(wèi)生服務量占總服務量的80%。情境2：改革可能實現(xiàn)的模式，即居民基層首診的比例為72.35%(居民就醫(yī)意愿調(diào)查結(jié)果顯示，這是居民基層首診可能達到的最高比例)，居民縣域內(nèi)就診達90%以上(分級診療改革設定的階段性目標)。基于以上兩種情境，仿真門急診需求量在各級機構(gòu)的分布(圖2～圖4)。結(jié)果顯示，如果2016年診療系統(tǒng)能達到情境2模式，那么三級醫(yī)院子系統(tǒng)門急診服務就診需求量將減少13%，城市二級醫(yī)院與縣醫(yī)院子系統(tǒng)門急診服務需求量將減少32%，基層子系統(tǒng)門急診服務需求量增加17%，隨著時間推移，這種趨勢進一步擴大。情境1模式下，三級醫(yī)院和城市二級、縣醫(yī)院系統(tǒng)減少的服務量比情境2更多，基層增加的服務量更多。醫(yī)療服務需求量在系統(tǒng)約束10.88億人次范圍內(nèi)，系統(tǒng)可負擔，模型符合要求。

圖2 三種模式下三級醫(yī)院門急診量

圖3 三種模式下二級醫(yī)院門急診量

圖4 三種模式下基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)門急診量

2.4.2 住院服務分布結(jié)構(gòu)調(diào)整

假設自2016年起，診療系統(tǒng)按照無序就醫(yī)和分級優(yōu)化兩種模式發(fā)展，分別仿真無序自然發(fā)展和分級優(yōu)化后的住院分布結(jié)構(gòu)。前期研究對浙江省三級醫(yī)院、二級醫(yī)院和基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)中合理的住院分布結(jié)構(gòu)進行專家咨詢，結(jié)果顯示，較為理想的的住院服務分布中，三級醫(yī)院占比27.92%、二級醫(yī)院47.64%、基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)占比24.45%(表6)，目前無序就醫(yī)系統(tǒng)中該比例分別為36.93%、52.77%和10.3%。以專家咨詢結(jié)果為假設依據(jù)對住院服務分布結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化。兩種模式2016年—2020年住院服務分布情境見圖5～圖7。

表6 各病種合理住院服務分布結(jié)構(gòu)建議

注： 構(gòu)成比數(shù)據(jù)來源于《第五次浙江省衛(wèi)生服務調(diào)查報告》。各級機構(gòu)住院服務量占比由問卷調(diào)查獲得。研究對浙江省三級醫(yī)院、二級醫(yī)療機構(gòu)(城市二級醫(yī)院、縣醫(yī)院)、基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)(社區(qū)衛(wèi)生服務中心/站、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院)中的67位醫(yī)生(三級醫(yī)院23位，二級醫(yī)院20位，基層機構(gòu)24位，專業(yè)領域覆蓋以上所有病種)進行問卷調(diào)查。以構(gòu)建合理的分級系統(tǒng)為情境，請醫(yī)生根據(jù)對各病種疾病特征、診療需求、醫(yī)療機構(gòu)服務能力以及功能定位的分析，判斷合理的診療系統(tǒng)中各病種患者合理的診療分布。數(shù)據(jù)分析按照專家對疾病熟悉程度、從事該領域疾病診療年限、職稱、受教育程度為因素進行加權(quán)。按照程家瑜等關于專家咨詢?nèi)藬?shù)、權(quán)重方面的研究，本研究專家人數(shù)符合研究要求(咨詢21—25位熟悉專家的意見比較合適)[9]

圖5 兩種模式下三級醫(yī)院住院量

圖6 兩種模式下二級醫(yī)院住院量

圖7 兩種模式下基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)住院量

2.5 成本節(jié)約估算

按照2011—2015年三級醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的人均費用計算成本動態(tài)估測成本變化趨勢(表7、表8)(注：此處成本指直接醫(yī)療成本，涵蓋衛(wèi)生材料費用、藥品費用、人員費用、儀器設備、固定資產(chǎn)折舊費、管理費、水電費等)。

表7 曲線估計2011—2020年門急診人均醫(yī)療成本變化趨勢

注： 三級醫(yī)院人均門急診成本曲線估計函數(shù)y=143.795+6.571x(R2=0.967，P=0.003)二級醫(yī)院人均門急診成本曲線估計函數(shù)y=99.704+4.618x(R2=0.998，P<0.001)基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)人均門急診成本曲線估計y=71.93+4.682x(R2=0.999，P<0.001)

表8 曲線估計2011—2020年住院人均醫(yī)療成本變化趨勢

注： 三級醫(yī)院人均住院成本曲線估計函數(shù)y=6 475.873+205.815x(R2=0.927，P=0.009)二級醫(yī)院人均住院成本曲線估計函數(shù)y=3 487.616+232.64x-16.33x2(R2=0.997，P=0.003)基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)人均住院成本曲線估計y=3 032.825+306.691x(R2=0.970，P=0.015)

在以上三種情況下每年全省診療系統(tǒng)總的直接門急診醫(yī)療成本的差異見圖8、圖9。

圖8 目前無序就診模式和分級診療模式情境1、 情境2的直接門急診醫(yī)療成本

圖9 情境1和情境2分別可能節(jié)約的 直接門急診醫(yī)療成本

2.6 敏感性分析

假設基層首診在目前的基礎上(50.9%)增加10%和增加15%，按照前述仿真和成本計算方法，2016—2020年直接門急診醫(yī)療成本將可節(jié)約2.22到4.33億元不等(圖10)。

圖10 基層首診比例上升以后可能節(jié)約 的直接門急診醫(yī)療成本

假設住院就診分布調(diào)整到理想模式下，2016—2020年直接住院成本可節(jié)約25.63到30.24億元(圖11、圖12)。

圖11 目前無序就診模式和分級優(yōu)化后 直接住院醫(yī)療成本

圖12 分級優(yōu)化后住院服務可節(jié)約的 直接住院醫(yī)療成本

3 結(jié)論

本研究對浙江省診療系統(tǒng)進行仿真建模，模型建立在人口學外環(huán)境和系統(tǒng)資源投入產(chǎn)出約束的基礎上，經(jīng)過歷史真實性檢驗，門急診、住院服務量仿真誤差為0.54%和1.27%，模型仿真度較好。如果浙江省居民基層首診達72.35%，縣域內(nèi)就診達90%，那么與目前的無序就診系統(tǒng)相比，三級醫(yī)院門診量減少0.13億人次，基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)增加0.74億人次，節(jié)約直接醫(yī)療成本30.16億元，2016—2020年，成本的節(jié)約將持續(xù)增加。如果基層首診增加10%，直接醫(yī)療成本節(jié)約2.51億，如果基層首診增加15%，直接醫(yī)療成本節(jié)約3.9億。因此，系統(tǒng)仿真結(jié)果顯示，如果診療系統(tǒng)向有序的分級診療模式演化，可節(jié)約大量醫(yī)療成本。

4 討論

本研究采用系統(tǒng)動力學方法構(gòu)建診療優(yōu)化模型，通過流體模擬算法模擬高階、動態(tài)、多重反饋的系統(tǒng)行為，通過人口學動態(tài)模擬引入外環(huán)境影響因素，并設置社會生產(chǎn)約束條件，接受了歷史數(shù)據(jù)真實性檢驗。模型考慮了系統(tǒng)內(nèi)部子系統(tǒng)間、系統(tǒng)內(nèi)部與外環(huán)境間復雜交互作用，較為真實地模擬了診療系統(tǒng)的行為規(guī)律和演變方向。

模型通過對浙江省分級診療改革設定的階段性目標的模擬，展示了分級優(yōu)化后系統(tǒng)在成本節(jié)約方面的優(yōu)勢。本研究的成果估算僅涵蓋直接成本，如果分級診療得以推進實施，系統(tǒng)還可能因為大量患者由醫(yī)院系統(tǒng)轉(zhuǎn)移到基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)就醫(yī)而節(jié)約交通、陪護、誤工等間接費用，因此，節(jié)約的成本可能遠大于本研究估算的結(jié)果。分級診療除了帶來資源的節(jié)約，還有可能提高患者健康水平和衛(wèi)生服務利用公平性。由于基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)能夠提供持續(xù)性、整合性、人性化的醫(yī)療衛(wèi)生服務，患者在基層就醫(yī)能夠獲得更多的健康保健、行為干預的機會，也有助于生命質(zhì)量的提高。分級診療的開展，能夠減少因社會經(jīng)濟地位差異而造成的衛(wèi)生利用差異，基層首診能夠促進人群接受較為公平的診療需求判斷和轉(zhuǎn)診安排，這都能夠促進衛(wèi)生服務利用的公平性。

目前浙江省分級診療改革向縱深推進，浙江省通過人、財、物的全面下沉，試點建立三級醫(yī)院和縣醫(yī)院的合作辦醫(yī)關系，建立檢驗、影像會診中心，逐步實現(xiàn)雙向轉(zhuǎn)診渠道的暢通[9-13]，2015年基層診療總量增加5.18%，占比提高1.31%[14]，診療系統(tǒng)逐漸向分級優(yōu)化方向發(fā)展。但是分級優(yōu)化的阻力仍然巨大，醫(yī)院系統(tǒng)由于利益損失而產(chǎn)生改革阻力[15]，基層醫(yī)療衛(wèi)生資源短缺，服務能力薄弱，短期內(nèi)難以承擔健康守門人的職責[16]。改革須采取措施適當補償醫(yī)院利益損失，保證其穩(wěn)定運行，同時須加強基層資源投入，提高基層衛(wèi)生服務能力。[17]系統(tǒng)模型仿真結(jié)果提示，有序診療秩序建立后，系統(tǒng)將節(jié)約大量成本，這就為系統(tǒng)經(jīng)費補償提供了可能。首診是分級診療程度的起始環(huán)節(jié)，仿真結(jié)果也提示，提高基層首診率能夠有效促進衛(wèi)生服務利用合理化，節(jié)約大量資源，因此建議采取有效政策促進居民基層首診利用，以促進系統(tǒng)向分級優(yōu)化方向演化。

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(編輯 劉博)

Whether tiered medical care system is effective in saving costs？Cost savings estimation of the medical care system after tiered optimization in Zhejiang Province based on system dynamics model

ZHANGHao1,2,LIUYue1,GUShu-yan1,ZHENXue-mei1,ZENGYu-hang1,GUYu-xuan1,DONGHeng-jin1,3

1.CenterforHealthPolicyStudies，DepartmentofPublicHealth,ZhejiangUniversitySchoolofMedicine,HangzhouZhejiang310058,China2.HangzhouNormalUniversity,HangzhouZhejiang311121,China3.ShanghaiJiaotongUniversityNationalInstituteHospitalDevelopement,Shanghai200240,China

The experience of various countries proves that the hierarchical diagnosis and treatment model can lead to reasonable resources allocation and utilization, however, the waste of China’s disordered treatment model has not been estimated. Nowadays, it is very important to establish a hierarchical diagnosis and treatment system during China’s healthcare system reform. Therefore, it is necessary to estimate the benefit the reform may bring. We take Zhejiang Province as an example, and adopted the system dynamics model to build the health delivery system, to emulate the hierarchical diagnosis and treatment model and the disordered model, and to evaluate the benefit. Results showed that if first option at the primary health institutions increased 10%, it could save 0.251 billion yuan, and if increased 15%, it could save 0.39 billion yuan. If the first option at the primary health institution reached 72.35% and the treatment in county reached 90%, the outpatient in tertiary hospital could reduce by 13 million, and those in primary healthcare institutions could increase by 74 million yuan. The direct healthcare cost could reduce 3.016 billion Yuan.

Hierarchical diagnosis and treatment system; System dynamics; Healthcare cost

國家自然科學基金項目(71573229)；浙江省醫(yī)藥衛(wèi)生科技計劃(2014KYA055)；浙江省自然科學基金項目(LQ14G030009)

張皓，女(1984年—)，博士研究生，主要研究方向為衛(wèi)生政策學。E-mail：zju_med@126.com

董恒進。E-mail：donghj@zju.edu.cn

R197

A

10.3969/j.issn.1674-2982.2017.07.003

2017-02-15

2017-06-25