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真实世界证据支持医保科学精细化管理

来源:中国医疗保险  作者:宣建伟 高悦  发布时间:2026-01-09   | |

引言

  

在“健康中国”战略深入实施与人口老龄化加剧的双重背景下, 如何利用有限的医保基金,满足人民群众日益增长的健康需求,同时激励医药产业创新,是时代赋予的考题。

  

科学医保建设是提升医保质量和效率的关键路径。其核心内涵在于以科学证据为基础的医保决策,而基于真实世界数据(Real World Data, RWD)的真实世界研究则是产生科学证据的基石。传统的专家经验式决策正逐步让位于以证据为驱动的循证决策。本文将结合最新的真实世界研究理论及方法学,深入探讨真实世界研究(RWS)如何作为一种“新质生产力”,赋能医保科学及精细化管理。

  

第一部分:循证之基——高质量真实世界研究

  

是将“数据“转化为“证据”的根本所在

  

“数据”本身不等于“证据”,只有经过科学提炼的证据才能支撑决策。产生证据的两种方法一是RCT,二是真实世界研究。长期以来,随机对照试验(RCT)被视为临床证据的“金标准”,广泛用于创新技术的审评审批及市场准入。然而,在医保决策的实际场景中,RCT存在天然的局限性:医保覆盖的人群远比RCT受试者广泛,如孕妇、儿童、老年人及多病共存患者常被排除在RCT之外。这导致RCT结果往往难以精准反映创新技术在真实医保人群中的实际价值。

  

真实世界研究(RWS)覆盖了更广泛的实际诊疗人群,其产生的证据是对RCT结果的有效补充,能够支持医保的精准决策。但必须强调的是,并非所有的RWS都能转化为高质量的真实世界证据(RWE)。产生高质量证据必须具备严谨的科学内核,以最大限度降低决策误差。一个能够支持医保决策的高质量RWS,必须遵循以下核心要素:

  

一、真实世界研究的核心要素:PICOTS原则及误差,混杂的处理

  

支持医保决策的研究,首先需通过PICOTS原则明确研究框架:

  

1.P (Population,人群):从“受试者”到“参保人” 医保关注的不是理想状态下的“选择性患者”,而是“参保人中的所有带病体”。RWS需明确研究人群是否涵盖了真实诊疗中的高龄、合并症群体。例如,RWD能揭示药物在说明书适应症之外的实际使用人群特征(超适应症使用),为医保限定支付范围或制定相应的风控政策提供依据。

  

2.I (Intervention,干预措施):还原“真实路径” 真实世界中,药物的使用往往伴随着合并用药、剂量调整或依从性波动。RWS需如实记录这些“不完美”的干预过程,还原医保基金支付的真实场景,从而支持医保制定更精细化的支付策略。

  

3.C (Comparator,对照):确立“价值锚点” 这是医保决策的关键。不同于RCT常以安慰剂为对照,医保更关注“与其竞品相比性价比如何”。高质量RWS应选择目前的标准治疗方案(Standard of Care)或医保目录内已有的同类药品作为对照,以评估新技术的增量价值。对于具有显著额外获益的创新技术可给予溢价支付,反之则需通过降价换取准入。

  

4.O (Outcome,结局):多维度评价 临床试验关注替代终点(如肿瘤缩小),而医保更关注最终结局(如总生存期OS)以及卫生经济学指标(如ICER值、住院费用下降幅度)。此外,患者报告结局(PRO)如生活质量改善,也正成为价值评估的重要维度。真实世界研究的终点可更偏向病人的综合获益(综合评价)而不是单一终点。

  

5.T (Timing,时机/时间窗):长期视野 许多慢性病的管理效果需要数年才能显现。RWS利用医保长期随访数据,能够捕捉到RCT短期内无法发现的长期安全性风险或远期生存获益。

  

6.(Setting,场景):强调“广泛覆盖” 数据是来源于顶级三甲医院,还是涵盖了基层社区?医保具有普惠性,因此证据来源的广泛性及基于全人群的流行病学研究方法,决定了结论的外推可靠性,从而降低全局决策风险。

  

二、攻克难题:如何移除偏倚(Bias)与混杂

  

真实世界数据天然存在“杂音”(噪声),高质量RWS必须展示处理这些杂音的科学能力。

  

1.选择偏倚(Selection Bias):

  

o挑战:入组人群与目标人群存在系统性差异(例如:仅依从性好或病情轻的患者留有完整数据,导致结果不能代表整体)。

  

o对策: 建立严格的数据治理标准与入排标准,尽量覆盖全样本数据;或采用统计学加权校正方法,确保样本对目标总体的代表性。

  

2.信息偏倚(Information Bias):

  

o挑战:收集信息时出现系统性误差(例如:医保结算ICD编码与临床实际诊断不一致,或回顾性数据失真)。

  

o对策: 加强源数据的质量控制,开展病历审阅与校验,确保“真实世界数据”不仅仅是“数据库里的数字”,而是真实的临床事实。

  

3.混杂偏倚(Confounding):

  

o挑战: 这是决定RWE质量高低的分水岭。在非随机对照研究中,混杂因素(如使用新药的患者可能经济条件更好)会严重干扰因果推断。

  

o对策: 科学医保要求运用倾向性评分匹配(PSM)、多因素回归、工具变量法等高阶统计学工具,模拟“随机化”过程,在非随机数据中构建出可比组,从而有效剥离混杂因素,还原干预措施的真实净效应。

  

第二部分:全景应用——真实世界证据驱动下的“三大准入”新生态

  

真实世界证据的应用不应局限于学术探讨,而应真正赋能于医药产品价值链的核心环节,重塑国家医保目录(NRDL)准入、医院准入及患者准入的闭环生态。

  

一、赋能NRDL准入:从“不确定性决策”到“全生命周期管理”

  

NRDL准入是创新药实现社会价值及商业价值的关键,也是医保基金实施战略购买的核心环节。RWS在此过程中扮演着消除不确定性、验证价值承诺的角色。

  

1. 准入前的价值锚定:填补RCT证据缺口 对于罕见病药物、肿瘤免疫疗法或针对特定基因突变的靶向药,RCT研究往往面临样本量小、单臂试验缺乏对照或缺乏中国人群数据等挑战。 高质量的RWE可作为RCT的有力补充。 除了通过采集博鳌乐城先行区的真实世界使用数据,或基于同情用药项目的RWD外,引入国际高质量RWE也至关重要。 例如,对于部分发病率极低的罕见病(如SMA、溶酶体贮积症等),国内短期内难以积累足量样本,企业可提交欧美已上市国家的真实世界注册登记(Registry)数据作为外部对照,论证药物相对于自然病程的优效性;又如在肿瘤免疫治疗领域,当国内RCT尚未达到总生存期(OS)终点时,可参考国际多中心上市后监测的长期生存数据,佐证药物的远期疗效。 这种“前置性证据”能有效降低医保准入时的决策风险,支持药物在本土数据尚不成熟时通过谈判进入目录。

  

2. 协议期内的证据产生:履行“价值契约”医保可对价值尚存不确定性的创新技术实行“有条件支付”。类似于药监局的有条件批准,医保与企业签订协议,允许产品先行纳入,但要求企业在协议期内(通常为两年)基于真实诊疗环境收集证据。这实际上是一份“价值契约”。RWE需回答:在广泛人群使用中,药物是否维持了RCT中的疗效?费用是否可控?

  

3. 基于疗效的支付:风险共担与绩效管理

  

·疗效确认与续约: 若RWE显示真实世界获益(如OS延长、住院率下降)与申报时一致,为维持原价或微幅降价续约提供坚实依据。

  

·适应症拓展测算: 当药物申请扩大报销范围时,基于RWE的预算影响分析(BIA)能精准测算新增人群规模,避免基金“穿底”风险。

  

·支付标准动态调整: 若RWE显示效果不达预期或存在超适应症滥用,医保将据此调低支付标准或调出目录,确保基金花在经过验证的疗效上。

  

二、赋能医院准入:从“进院难”到“精准落地”

  

在DRG/DIP支付改革背景下,RWE为打破“进院难”提供了新思路。

  

1. 证明药物的“适宜性”与“经济性” 基于本地区或类似级别医院的RWE可以证明:虽然某新药单价较高,但能显著缩短平均住院日(ALOS),减少并发症处理费用,从而降低单次住院的总成本(DRG成本)。这种基于RWE的卫生经济学价值主张,能直接消除医院管理者对成本超支的顾虑。

  

2. 优化临床路径与用药规范 RWE能揭示药物在真实诊疗环境中的最佳使用模式,发现哪些患者亚群获益最大。据此优化的临床路径(Clinical Pathway),能确保新药在院内被“用对人、用对量”,保障医院绩效考核指标的达成。

  

三、赋能患者准入:从“被动治疗”到“精准获益”

  

医保的最终目的是让患者获益。RWE在提升患者可及性和治疗效果方面发挥着不可替代的作用,实现了从“有药用”到“用好药”的跨越。

  

2. 提升诊断率与治疗依从性对于罕见病或诊断困难的疾病,RWD挖掘可以帮助建立疾病筛查模型,利用电子病历中的非特异性症状组合,提前预警潜在患者,从而提高诊断率,让患者尽早获得治疗。 此外,RWE还能通过分析患者的续方记录和停药原因,揭示真实世界中的依从性障碍(如剂型不便、副作用困扰)。基于此,可以通过患者援助项目(PAP)或数字化管理工具进行干预,提升依从性,最终转化为更好的临床结局。

  

3. 赋能患者参与决策随着以患者为中心理念的兴起,患者报告结局(PRO)数据正成为RWE的重要组成部分。通过移动端收集患者在真实生活中的症状改善、功能恢复情况,这些“有温度的数据”直接反映了患者的主观感受,为医保目录调整和临床诊疗方案的优化提供了最直接的参考。

  

第三部分:路径与展望——从“试点先行”

  

到“制度确立”

  

我们正处在一个历史性的转折点。根据《真实世界研究与支付应用》相关战略规划,我国利用RWS支持医保决策正经历一场深刻变革。

  

迈向2027:循序渐进的“三步走”战略

  

2025年:夯实地基,在磨合中破局关键词:数据治理与标准互认 致力于打破数据孤岛,确立医保与医疗数据的通用语言。工作重心下沉至医疗机构源头,通过清洗与标准化,激活沉睡的非结构化电子病历数据,建立数据信任机制。

  

2026年:实战演练,数据流淌成智慧关键词:规模化评价与试点 进入深水区,开展大规模数据库建设与评价实战。国家医保局统筹归集数据,各试点省市依据自身特点认领评价主题(如肿瘤创新药生存获益、骨科耗材翻修率等),检验RWE体系的承重能力。

  

2027年:制度落地,生态闭环形成关键词:常态化应用与决策挂钩 成果转化为制度,RWE将正式成为省级耗材目录调整、医疗服务项目立项,乃至国家医保目录(NRDL)准入与续约谈判的“标准配置”。届时,一个成熟的“标准-数据-方法-应用”全链条机制将高效运转,真正实现科学医保的精细化治理。

  

作者 | 宣建伟 高悦 中山大学药学院医药经济研究所

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