在我国，高血压、糖尿病（以下简称“两病”）是主要的慢性病，具有患病率高的特点，广东地区成年人高血压患病率及我国成年人糖尿病患病率分别高达34.7%和10.1%^[1-2]，较高的患病率以及终身治疗的管理模式导致两病的医疗保险（以下简称“医保”）基金支出较高。以高血压为例，该疾病约占2018年我国医保基金总支出的4.24%，且随着发病率上升，预计2030年这一比例将进一步升高至6.56%。然而，现阶段我国两病知晓率、治疗率偏低，不利于尽早开始进行疾病管理。在不同级别医疗卫生机构医保基金支出分布方面，仅约30%发生于门诊，远低于经济合作与发展组织国家50%左右的水平，提示我国基层医疗卫生机构慢性病管理作用尚未充分发挥，资源配置仍有待优化^[3]。因而，以两病为代表的慢性病管理逐渐成为医药卫生体制改革（以下简称“医改”）的关注焦点。随着我国医改深化，医保支付方式改革逐渐成医改重要抓手之一，按人头付费、按床日付费、总额预付等多种付费方式相结合的复合型付费方式在我国多地开始实施^[4-5]。2019年，《国家医保局财政部国家卫生健康委国家药监局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）^[6]发布，提出以二级及以下定点基层医疗卫生机构为依托，鼓励根据两病参保患者就医和用药情况，开展按人头、按病种付费。

在此背景下，某市探索对符合条件的单纯两病患者实行家庭医生签约服务，并以按人头付费方式管理，以引导基层医疗卫生机构对两病患者进行健康管理，改善患者健康水平，同时提高基层医疗卫生机构就诊率，进而在长期维度上节约医保基金。然而，如何合理制定按人头付费标准，确保其在医保基金承受范围内充分调动医疗服务供方的积极性，同时降低逆向选择风险，这是实行按人头付费必须回答的关键问题之一。现通过政策梳理、经验借鉴，探索设计基于聚类分析的风险调整慢性病按人头付费标准测算方法，并以某市门诊特定病种两病患者医保结算数据为基础进行模拟测算，以期为合理测算按人头付费标准提供参考。

1 资料与方法 1.1 资料来源

政策资料来源于各级医保经办机构官方网站；数据来源于某市医保结算系统，为随机抽取的17 990名2021年门诊特定病种两病患者医保结算明细数据。样本量约为该市两病人口的1%，患病人群覆盖糖尿病、高血压以及同时患有两种疾病的患者，具有一定代表性。

1.2 研究方法 1.2.1 经验借鉴

通过梳理已实行按人头付费支付方式地区按人头付费标准制定方法，对比分析各地测算依据、风险调整因素，总结出按人头付费标准测算的关键点，为慢性病按人头付费标准测算方案设计提供参考。

1.2.2 描述性统计

采用描述性统计分析两病患者医保结算数据，根据数据特征判断如何对人群进行划分。

1.2.3 聚类分析

聚类分析是将未分类数据集分为若干簇的过程，其目的是实现同组内对象间差异小、不同组对象间差异大^[7]。常用的聚类分析方法包含层次聚类、k-均值聚类等多种算法，本研究采用最常用的k-均值聚类进行分析。

2 结果 2.1 典型地区按人头付费标准测算现状

通过梳理各地经验发现，按人头付费通常与总额控制结合，以控制医疗费用增长，节约医保基金支出。按人头付费标准测算依据，可分为以历史医保基金支出或医疗费用为依据、以本年度医保基金总收入为依据2种形式。多数地区采用历史数据作为测算依据，该方式还可细分为：“自下而上”计算，即首先依据历史人均医保支出或医疗费用测算本年度按人头付费标准，进而确定本年度医保总额预算；“自上而下”法，即首先依据历史医保基金支出总额确定本年度医保总额预算，再根据参保人数测算按人头付费标准2种形式。采用本年度医保基金收入作为测算依据的地区则较少。另外，无论采用何种测算方式，均有部分地区通过年龄、疾病严重程度等风险调整因素对人头定额进行调整，以使按人头付费标准更加贴合不同患者资源消耗情况，同时减少医疗服务供方逆向选择的风险。见表 1^[8]。

2.2 该市两病医疗费用及医保支出现状

2017—2019年该市门诊特定病种两病患者各项费用较平稳，医保实际报销比例稳中有升，至2019年已接近70%的水平，2020年起两病医疗总费用、医保报销费用快速下降，控费成效显著，见表 2、图 1。该结果主要得益于药品费用快速下降，2021年药品费用较2021年下降了近50%，鉴于费用下降时间节点与两病集中带量采购药品落地时间相符，可以认为该下降主要由集中带量采购、医保药品谈判等政策因素导致^[17]。同样，以不同患病情况分别分析，该市单纯高血压患者、单纯糖尿病患者、同时患有高血压和糖尿病的患者费用及报销情况与总体情况基本一致，2017—2019年相对稳定，2020—2021年大幅下降，见图 2、图 3、图 4。

2.3 两病按人头费付费标准测算方案设计

从该市近2年医保基金支出波动大、签约人数尚处于快速增长阶段现状出发，结合典型地区按人头付费标准测算经验，最终确定以2021年单纯两病患者人均门诊特定病种医保基金支出为主要依据，以参保人疾病状况、年龄作为风险调整因素，利用聚类分析划分费用组的按人头付费标准测算方案见图 5。

2.3.1 疾病状况划分

病种和疾病严重程度作为影响人均医保报销费用的重要因素，被较多国内外地区作为按人头付费风险调整因素。该市规定的门诊特定病种两病分为高血压不伴器官功能损伤、高血压伴器官功能损伤、糖尿病3类。首先依据政策规定将患者划分为单独患有以上3类疾病，以及患有糖尿病合并高血压不伴器官功能损伤、糖尿病合并高血压伴器官功能损伤共5类疾病状况，并检验各疾病状况患者人均医保基金支出差别是否有统计学意义判断分组的合理性。

2.3.2 年龄组划分

相较于对所有患者采用同一支付标准，对费用相差较大的年龄段差异化制定按人头付费标准可避免医疗机构推诿高费用年龄段参保人，是基本医疗保障公平性的重要体现。在操作路径上，首先分析该市门诊特定病种两病患者的年龄及各年龄对应医保基金支出分布，合并包含参保人数较少、对应费用波动大的年龄段。对于其余年龄患者，考虑到理论上同一疾病状况相邻年龄段患者医疗费用较为接近，以每5岁或10岁为一个年龄段进行合并。如此划分年龄段可增加各年龄段样本量，使按人头付费标准测算更加准确；同时可避免同一费用组内年龄段过于分散，便于医保结算工作进行；此外，可规避医疗服务供方选择患者的风险。

2.3.3 费用组划分及按人头付费标准测算

通过上述2个步骤得到的年龄和疾病状况分组数量较多且往往组间费用差异较小。借鉴珠海市划分费用组的方式，通过聚类分析合并费用差异较小的组别，最终形成数个组内资源消耗程度相近的费用组^[18]。费用组确定后，通过各费用组参保人历史门诊报销费用均值，结合门诊医保报销费用增长率等因素，即可预测最终各费用组年度按人头付费标准^[19]。

2.4 某市两病按人头付费标准测算方案路径模拟 2.4.1 疾病状况划分

首先根据门诊特定病种认定病种确定每位患者所属的患病类型，通过Stata 16软件对5种疾病状况的患者年两病门诊特定病种报销费用分布进行K-S检验^[20]，结果表明各组报销费用均为非正态分布，故采用非参数检验判断各类患者间费用差异是否有统计学意义。检验结果表明，除糖尿病组与高血压不伴器官功能损伤合并糖尿病组间费用差异无统计学意义（P＞0.05）外，其余疾病状况患者间费用差异均具有统计学意义（P＜0.05），提示确有必要为不同疾病状况患者分别制定按人头付费标准，且后续需将不同患病状况患者进行一定的合并。

2.4.2 年龄组划分

梳理该市5种疾病状况下门诊特定病种两病样本患者的年龄分布，以及各疾病状态下各年龄患者对应的人均医保报销费用，发现5类患者年龄分布不同，但均存在处于较低和较高年龄段患者人数较少的特点，这就导致这些年龄段人均医保报销费用受单个患者的影响较大，故将每类患者中较低、较高年龄段分别进行合并。对于高血压不伴器官功能损伤、高血压伴器官功能损伤、糖尿病、高血压伴器官功能损伤合并糖尿病4类疾病状况中最低、最高年龄段外的患者，因其样本量较大，以每5岁为节点划分为多个年龄组。高血压不伴器官功能损伤合并糖尿病患者样板量较小，则每10岁设置一个分界点。最终年龄分组见表 3。

2.4.3 费用组划分及按人头付费标准测算

将5类疾病状况患者按年龄划分后共形成44个费用小组，通过Stata 16对各费用小组医保报销费用进行k-s检验，其中大多数（38个）费用小组门诊特定病种医保报销费用不符合正态分布。因而，采用各费用小组的年费用中位数进行聚类分析作为基础分析，同时以各费用组医保报销费用双侧5%缩尾均值聚类作为情境分析，对比两者结果差异，以检验分组结果的稳健性。利用Calinski/Harabasz准则确定最终的费用组个数，Calinski/Harabasz分值与类间方差、类内方差分别成正相关、负相关，分值越大表明数据分离度越大，分组效果越好^[21]，使用中通常以该分值首个局部最大值作为最合理的分组数。基础分析和情境分析结果均显示显示聚类为4组时F值出现首个峰值，提示分为4组较为合适，分组结果具有稳健性。见表 4。

确定分组数后，以k-均值聚类法将所有费用小组聚类至4个费用组，通过散点矩阵图发现每类下对应两病门诊特定病种医保基金支付额分布较集中，而类别间的差异较大，聚类结果较理想，最终每个费用组内包含的人群见表 5。

2.4.4 按人头付费标准测算

确定各费用组对应人群后，通过以下公式测算各费用组按人头付费标准。

公式1：2021年度两病门诊特定病种患者个人医疗费用=患者2021年全年因高血压、糖尿病就诊发生的门诊特定病种医疗费用；

公式2：预估的2022年度两病门诊特定病种患者个人医疗费用=2021年度两病门诊特定病种患者个人医疗费用×（1+医疗费用增长率）；

公式3：2021年度两病门诊特定病种患者个人实际报销比例=2021年度患者个人门诊特定病种费用医保基金支付额÷2021年度患者个人门诊特定病种总医疗费用；

公式4：预估的2022年度签约患者个人门诊特定病种费用医保基金支付额=预估的2022年度两病门诊特定病种患者个人医疗费用×（2021年度两病门诊特定病种患者个人实际报销比例+7.5%）；

公式5：预估的各费用组2022年度人头付费标准=∑本费用组预估的2022年度患者个人门诊特定病种费用医保基金支付额（双侧1%缩尾）÷测算时纳入本费用组的样本量；

公式6：预估的各费用组2022年月度人头费=预估的各费用组2022年度人头费÷12。

由于2021年门诊特定病种医疗费用变化较大，本次测算暂未考虑医疗费用增长率，建议两病医保报销费用波动稳定后考虑该因素。最终根据该市签约政策，以患者实际报销比提高7.5%计算，以每个费用组两病患者门诊特定病种预期医疗费用乘以提高后的实际报销比例，按双侧1%缩尾以降低极端值的影响，计算其均值即得到各费用组签约家庭医生门诊特定病种患者年度按人头支付标准。见表 6。

3 讨论与建议 3.1 对按人头付费标准进行风险调整

该市按人头付费标准模拟测算结果表明，不同疾病状况、不同年龄患者间医保报销费用存在较大差异。若对所有患者采用同一付费标准，无疑将增大医疗服务供方推诿重症或年龄较高患者的风险，损害部分患者的就医权利。对医疗卫生机构而言，若不同医疗卫生机构间签约患者疾病类型或分布不同，采用同一支付标准无疑将损害签约重症患者较多医疗卫生机构的利益，长期看损害医疗机构积极性，影响患者健康管理效果。建议各地区按人头付费标准测算中，充分考虑年龄、疾病严重程度等风险调整因素，对不同患者分别设定按人头付费标准。

3.2 根据基金变化情况制定按人头付费标准

通过对已实施按人头付费地区的政策梳理发现，无论采用何种数据作为测算依据，大部分地区均会充分考虑医保基金支出增长率、医疗费用上升率等参数预测按人头付费标准变化，部分地区还会采用3年数据加权均值作为测算依据。由于医疗费用波动较大，仅采用2021年的数据，且暂未引入医疗费用增长率这一参数。然而，鉴于集中带量采购、国家医保谈判已常态化，预计未来2~3年医疗费用变化将趋于稳定，建议未来引入医疗费用增长率这一参数，同时以多年医保报销历史费用加权均值替代前一年的费用数据，更加准确地测算各费用组按人头付费标准。

3.3 未实行按人头付费地区首先对慢性病实行按人头付费

由于签约患者待遇提高，按人头付费将导致两病门诊年人均医保基金支出增加约190元。然而，相较其他医保支付方式，按人头付费在患者健康管理方面具有无可比拟的优势，通过签约基层医疗卫生机构对患者进行健康管理，理论上可控制患者疾病进展、改善生命质量、提高基层就诊率，从而实现门诊对住院的替代，进而在长期维度上实现节约医保基金总支出，医、保、患三方共赢的结果^[22-23]。实行按人头付费标准对医保基金总支出的影响有待试行后进行测算，以评估其实施效果并进一步优化。

结合慢性病不可治愈、需长期进行健康管理、管理不善疾病负担重的特点，对慢性病患者实行按人头付费更有利于发挥该支付方式可实现患者健康管理的优势。此外，慢性病并发症等风险因素通常较固定，容易实现按人头付费的风险调整，适合未实行按人头付费地区将其纳入按人头付费试行范围。本研究主要探讨如何依据门诊特定病种认定和年龄分组分别制定慢性病按人头付费标准，理论上，该方法可在很大程度上避免医疗服务供方对患者逆向选择以及不同分组间的人头费套用。然而，为争取更多结余留用，医疗卫生机构仍存在治疗不足或将门诊患者转移至住院动机。为保证患者利益，医保经办机构或可配套考察签约医疗机构就诊患者健康产出、住院率、满意度等指标，以引导医疗卫生机构真正对患者进行健康管理，使患者得到实惠，最终在长期维度上节约医保基金支出。

·作者声明本文无实际或潜在的利益冲突