新进处方药品与医支出

1新進處方藥品與醫療支出–以高血壓病患為例劉亞明國立成功大學經濟學系高雅慧張瓊云國立成功大學臨床藥學研究所摘要本研究主要目的在分析高血壓病患中，使用新藥血管張力素受體阻斷劑(AngiotensinIIreceptorblockers；ARB)之病患相較於其他降壓藥物的使用者，於各項醫療支出的差異。資料上利用1997至2004年之「全民健康保險研究資料庫抽樣歸人檔」，擷取使用口服降壓藥之病患，並以藥品占率(Proportionofdayscovered；PDC)方法分成ARB組與非ARB組，追蹤三年的使用狀況。包括：總醫療支出、藥物支出、非藥物支出、門住診各項支出以及心血管相關醫療支出。並以複迴歸分析與分量迴歸方法，控制病人特性、就醫環境與順從性，來分析ARB的使用與各項醫療支出的關係。結果顯示大致上ARB組平均每人三年的總醫療支出、藥物支出與非藥物醫療支出比非ARB組病人多，並且於某一定分量的非藥物醫療花費(q0.75分量)與ARB的使用成負相關，但未達統計上的意義。此外ARB組之順從性指標較非ARB組佳。整體而言，使用降血壓新藥ARB的病人其平均每人三年的總醫療支出，較使用其他降壓藥物的使用者多，主要來自於ARB組的藥物支出多於其他降壓藥物的使用者，兩組的非藥物醫療支出沒有差異。單一用藥的病患之順從性指標，ARB組較非ARB組佳。因此，對於價格昂貴且療效未必比已存在的降壓藥物佳的ARB，本文建議使用時機為病人服用其他藥品耐受性不佳時，或是用於既有研究證實ARB比其他降壓藥物更有療效的適應症上，如高血壓併發糖尿病之病患。2前言自90年代起台灣平均每人每年的醫療支出不斷上升，自1991年的13,413元成長至2004年已達27,357元[1]，醫療支出占國民所得的比例成長趨勢亦較其他經濟合作開發組織國家(OrganizationforEconomicCooperationandDevelopment；OECD)更為快速，在健保的保費收入無法增加下，也造成健保財務之醫療安全準備金由1999年390億下降至2005年剩餘14億元[2]。文獻上，回顧影響醫療支出增加的原因可歸納為國民所得上升，65歲老年人口比例[3,4]、重症疾病或慢性疾病人口比例上升[5,6]，與新醫療科技產品的耗用量增加等[7]。然而，在大多數的經濟與政策分析研究，認為科技進步是醫療支出增加最主要的因素，其中藥物支出的成長幅度往往較其他醫療支出項目快速[8]。台灣藥物支出約占健保醫療支出的四分之一，較大多數的國家占率高，與OECD國家相比僅次於韓國[9]，其中，新藥可能是造成藥物支出成長的主要因素之一。因此，針對新藥昂貴的藥價，政府制定許多節流措施。在抑制價格方面，根據全民健保藥價基準的核價原則，以療效最具臨床價值的第一類新藥而言，最高價錢不超過十大先進國家之中位數；抑制數量方面，藥品給付相關規定則根據新藥臨床試驗的病人條件，設定使用範圍。然而，新藥的抵消效應(Offseteffect)，也說明了新藥短期因藥費昂貴造成醫療支出上升，但長期卻可能因療效的顯著性使得醫療支出下降，亦即意味著支持新藥的使用可以降低醫療成本[10]。根據目前台灣新藥的使用現況，新藥占藥物支出的比例由1999年的4%上升至2003年的17%[11]，隨著新藥的使用增加，長期以來對醫療支出會有何種影響，目前國外的相關研究尚未有一致的結果；然而，探討新藥與醫療支出相關性研究也會隨著不同的健康保險制度與藥品種類而有不同的結果。3新藥與醫療支出的關係探討新藥與醫療支出關係的研究，以上市前的經濟評估研究較多；藥品上市後的實際資料庫分析研究中，Lichtenberg早期的研究發現，使用新藥會降低醫療支出，其中62%到89%費用的降低來自住院費，但Lichtenberg的次分析結果，卻發現心臟相關疾病的新藥卻會增加非藥物醫療支出，然而，因為人數過少，使得檢定力不夠，無法證實兩者的相關性[12]。而Miller更進一步就心血管病用藥進行研究，使用MEPSHouseholdComponent(MEPS-HC)資料，針對35歲以上，並且至少使用一個心血管藥物的病人進行複迴歸分析，並且在研究觀察期間控制藥品數目，以及病人的症狀，最後發現，使用非藥物醫療支出與藥物新穎程度無關[13]。除了以上兩個研究是以藥齡區分藥物新穎程度外，大多數的研究會根據臨床實證研究，以藥理學上的分類進行上市後的經濟評估。Duggan主要探討第二代抗精神病用藥，Risperdal、Zyprexa與Seroquel三個新藥，臨床經驗顯示第二代抗精神病藥物確實有較低比例之錐體外路徑副作用，作者使用1993至2001年，美國加州醫療補助計劃20%隨機抽樣檔進行分析，結果發現病人改用新藥後，整體醫療費用反而增加，而進一步分析亦發現，使用第二代抗精神病藥的病人，糖尿病的盛行率增加，因此，反而使非藥物醫療支出上升[10]。另一個醫療費用相關的研究，為澳洲Joshua研究新一代的非類固醇抗發炎藥─選擇性環氧化酶-2抑制劑(selectivecyclooxygenase-2inhibitors)，此新藥與過去同類藥物最大的不同點，在於它對腸胃的副作用較少。其利用澳洲藥物補助單位資料庫，實際計算給付新藥後，風濕關節醫院醫療支出的變化；結果發現選擇性環氧化酶-2抑制劑上市之後，減少了胃鏡檢查與胃藥的花費，但是整體醫療支出仍是上升的，其表示可能是新藥的副作用所造成的，但仍需進一步的研究[14]。4綜觀目前新藥上市後的經濟評估研究，根據Lichtenberg近期利用長達十年(1993-2003)綜合各類藥物資料所作的研究，大體上呈現病人使用的藥物越新，則醫院與療養院醫療支出越少的傾向[15]。但是，新藥仍存在可能的副作用，可能因為發生率太小，無法於研發階段所收納的小部分病人中發現。此外，視不同類的藥物，新藥對醫療支出的影響並不相同。高血壓病人之醫療支出與照護根據WHO統計全世界高血壓的盛行率為10億人，估計每年約有7百萬人死於高血壓疾病。以歐洲為例，心血管相關疾病的花費約佔所有醫療支出的17%[16]。在台灣，降血壓藥物是健保給付品項最多的一類用藥，口服降壓藥達906種品項，同時也是1999年國內門診藥物醫療支出最大宗[17]。根據健保局2003年統計資料顯示，該年高血壓病患之門診醫療費用約239億，占西醫門診總醫療費用的11.6%；其中，門診高血壓之總藥費約106億，占西醫門診總藥費的27.3%。在六大類的降壓藥中，以血管張力素受體阻斷劑為最新的藥品，其平均每個藥物的每日藥價為23.6元，相較於利尿劑4.2元、乙型交感神經阻斷劑17.4元、α受體阻斷劑9.8元、鈣離子阻斷劑19.1元、血管張力素轉換酶抑制劑19.5元，血管張力素受體阻斷劑是較貴的降壓藥物，同時也是最晚納入健保給付的一大類降壓藥(1998年2月)[17]。高血壓的治療目標是為了降低心血管與腎臟相關等併發症，根據JNC7準則建議，針對高血壓第一期的病人(收縮壓140-159mmH/舒張壓90-99mmHg)，可選擇以下五種降壓藥的其中一項，目前沒有制定高血壓第一期特定的用藥。此外，第二期的重度高血壓病人(收縮壓160mmH/舒張壓100mmHg以上)，以兩個降壓藥的使用為主。另一方面，如果病人已經產生心血管或腎臟併發症，可依據JNC7準則建議做藥5物的選擇。降血壓新藥血管張力素受體阻斷劑(ARB)的臨床實證根據目前ARB療效研究，證實ARB與安慰劑比較下，心衰竭，或中風的發生率皆有明顯的下降；與目前已存在的治療藥品比較，大部分為利尿劑、鈣離子阻斷劑與乙型受體阻斷劑，皆證明能降低心血管的發生率與住院率，甚至是死亡率。但是，與血管張力素受體阻斷劑相比，在各項的治療結果都無顯著性的差別。然而，ARB對於治療高血壓併發糖尿病患者，效果優於其他所有的降壓藥[19-22]。此外，ARB是降壓藥中耐受性很好的一大類藥物[23]，已有許多研究證明ARB的順從性比其他的降壓藥品佳。一個回溯性的觀察型研究，以藥品持有率(Medicationpossessionratio,MPR)做為藥品順從性指標，發現服用ARB(Valsartan)的順從性比ACEinhibitor(Lisinopril)及CCB(amlodipine)好，藥品持有率分別為75.6%、64.8%與67.5%(p0.0001)[24]。然而，順從性不佳除了會降低治療成效外，同時也會導致醫療支出上升，並且降低藥物的成本效益[25]。血管張力素受體阻斷劑(ARB)的經濟評估目前ARB相關之經濟評估整理於(表一)[26-31]，一大部分的ARB都被證實有成本效益或效用，不論評估的併發症是中風、心衰竭或是併有糖尿病人的腎病變，或者哪一個國家的經濟評估，以及根據哪一個臨床研究，所分析的ICER都符合各國給付新藥的ICER，唯一不足的地方是，在某些併發症，目前尚缺乏head-to-head的比較ARB與AECinhibitor之臨床研究。因此，目前對ARB的經濟評估結果，僅能代表ARB較其他五大類降壓藥有經濟效益(效用)。總的說來，對ARB的經濟評估研究6結果存在差異，可能是其模型的流行病學資料不只來自本土，是產生誤差的主要原因。材料與方法本研究利用1997至2004年之「全民健康保險研究資料庫抽樣歸人檔」，自1998年2月起第一次使用口服降血壓用藥的病人，並分成ARB組及非ARB組，追蹤三年。並排除性別與年齡紀錄不正確病人、醫療支出較多的重症疾病患者、不同於一般原發性高血壓患者而以手術為主的續發性高血壓病人、無高血壓疾病亦使用降壓藥物的攝護腺肥大患者、病人非第一次使用降壓藥品者，以及病人三年使用之各大類降壓藥藥品占率皆未達70%者。符合本研究之納入與排除條件的病人，將分別計算病人三年內的六大類藥物之藥品占率(Proportionofdayscovered；PDC)，統計PDC大於70%的種類數，分為單一用藥、兩種與三種等用藥數目。分組原則以ARB之PDC大於70%的病人優先歸納為ARB組；其餘的病人為ARB之PDC未達70%者，為非ARB組。在本研究非ARB的次分析中，又細分非ARB組成五個組別，其中若有兩種以上的降壓藥之PDC相等時，則以血管張力素轉換酶抑制劑(ACEinhibitors)、鈣離子阻斷劑(Calciumchannelblockers)、乙型受體阻斷(β-blocker)、甲型受體阻斷劑(α-blocker)與利尿劑(Diuretics)的順序分組。此外，觀察期間若病人所有藥物之PDC皆未達10%則將排除。並根據病人納入研究前一年的合併症，以Charlson’scomorbidityindex(CCI)[32,33]，評估每位病人尚未使用藥物前的疾病嚴重程度。最後，將病人三年就醫次數最多的醫院，依評鑑等級分為醫學中心、區域醫院、地區醫院及基層醫療院所。評估指標主要為平均每人三年的醫療支出，包括總醫療支出(Totalexpenditure)、藥物醫療支出與非藥物醫療支出、心血管相關之住院次數與天數，並以藥品持有率7(Medicationpossessionratio,MPR)[34,35]做為藥品順從性指標。計算使用不同降壓藥病人，三年內處方降壓藥天數的比例。計算式如下：MPR=﹝所有降血壓藥物處方總天數﹞÷(3*365)。本研究以描述性統計分析ARB與非ARB兩組高血壓病人，其醫療支出與順從性的差異，並以多變項分析控制影響ARB的使用與醫療支出之間的干擾因子，包括病人特性(年齡、性別、疾病嚴重程度)、醫院特性(醫學中心、區域醫院、地區醫院及基層醫療院所)與順從性。然後利用「複線性迴歸(Mutiplelinearregression)」分析各變項與醫療支出的平均相關性，再以KoenkerandBassett所提出的「分量迴歸」(QuantileRegression)將醫療支出由高至低分為五等分，進一步分析不同醫療支出的情形與各變項的相關性是否有差異[36]。本研究利用STATA9.0軟體的rubust與bootstrapping