医疗保险覆盖的创新技术对美国残疾率的影响（1997-2019）：基于HCPCS编码与健康调查数据的实证研究

《Health Policy and Technology》：Medicare-Covered Innovation and U.S. Disability, 1997-2019: Evidence from Healthcare Procedure Codes and Health Survey Data

本研究针对医疗创新对残疾率影响缺乏长期实证证据的问题，通过分析1997-2019年医疗保险程序编码系统（HCPCS）与医疗支出面板调查（MEPS）数据，发现Medicare覆盖的医疗技术创新平均11.5年后可显著降低21项残疾指标中的19项，其中SSI领取率降低21.3%，表明医疗创新对改善人群功能状态具有长期积极影响。

　　

在全球人口老龄化加剧和慢性疾病负担加重的背景下，残疾已成为重要的公共卫生问题。根据世界卫生组织的数据，2021年残疾占美国疾病负担的41%。与此同时，医疗领域的技术创新日新月异——美国医疗保健通用程序编码系统（HCPCS）在1984至2023年间从4,994个代码增加到17,997个，增长了260%。然而，这些医疗技术创新是否真正转化为人群功能状态的改善，以及这种改善需要多长时间才能显现，一直是政策制定者和研究者关注的重点问题。

为了回答这些问题，哥伦比亚大学和美国国家经济研究局的Frank R. Lichtenberg与Y. Tony Yang在《Health Policy and Technology》上发表了一项开创性研究。他们利用1997-2019年的医疗保险覆盖决定（MCD）数据，将HCPCS代码与ICD疾病类别通过地方覆盖决定（LCD）进行链接，并整合医疗支出面板调查（MEPS）数据，构建了一个包含约150万条疾病观察记录、来自31.7万人的大型数据集。

研究人员采用了条件-年份层面的双向固定效应模型，并引入了分布式滞后（0-15年）来捕捉技术创新对残疾率的长期影响。模型控制了疾病患病率、平均年龄、教育水平和合并症数量等变量，同时包含年份和疾病固定效应，标准误按疾病类别进行聚类。

主要技术方法包括：利用CMS的当前和已退休文章数据库获取HCPCS代码与ICD-10-CM条件的覆盖链接；使用MEPS全年合并数据文件和医疗条件文件构建残疾指标；采用Restructured BETOS分类系统数据库获取HCPCS代码建立年份；运用 Medicare Physician & Other Practitioners 数据库估计代码使用率的年龄分布特征。

研究结果

残疾指标与创新关联性

研究分析了21项残疾指标，发现其中19项指标至少在某些滞后时段与医疗创新呈现显著的负相关。不同类型的残疾指标对创新响应的滞后模式存在差异：工作限制相关指标在创新后9-14年出现显著改善；身体功能限制指标在9-15年后改善；认知限制指标需要11-14年才能显现效果。唯一未显示显著关联的指标是家务限制和手指抓握困难。

创新扩散的时间特征

研究发现医疗创新对残疾率的影响存在明显的延迟效应。HCPCS代码的使用率在建立后的前3年快速增长，8-10年达到峰值，然后在11-20年保持相对稳定。从代码建立到残疾率可测量下降的平均时间为11.5年，这一发现与技术创新扩散和获益时间的动态特征相符。

残疾率降低的具体幅度

1997-2019年间，归因于医疗创新的残疾率降低幅度因指标而异：补充保障收入（SSI）领取率降低21.3%（效果最大），工作无能状态降低13.7%，社会保障收入领取率降低11.2%，学校限制降低10.8%。所有指标的残疾率降低中位数约为7%。

讨论与意义

研究发现医疗创新对降低残疾率具有显著但延迟的影响，这一发现对健康政策和技术评估具有重要启示。传统的短期临床试验（通常1-3年）可能严重低估新技术长期功能效益，建议将评估窗口延长至10-15年，并在技术评估中纳入功能结局指标。

研究还揭示了残疾率变化的复杂背景：尽管吸烟率下降和教育水平提高，但1997-2019年间大多数残疾类型的患病率仍呈上升趋势，这主要归因于人口老龄化、肥胖率急剧上升以及 Medicare 受益人多种慢性病患病率增加。研究表明，若无生物医学创新，残疾率的上升幅度会更大。

该研究的创新之处在于利用覆盖决策文件作为早期信号，通过LCD和NCD链接来扫描代码活动激增的疾病状况，为针对性监测、实施支持和公平性检查确定优先领域。此外，研究建立的覆盖锚定创新指标为政策评估提供了可操作的工具。

局限性

研究存在几个局限性：残疾数据仅涵盖社区居民，未包括通常残疾程度更高的养老院居民；测量指标捕获的是同时患有残疾和医疗条件的人数，而非由该条件导致残疾的人数；HCPCS代码与医疗条件的链接仅基于地方医疗保险覆盖决定，尽管LCD代表了Medicare对新技术的绝大多数覆盖决定。

这项研究为理解医疗技术创新对人群健康的长远影响提供了重要证据，强调在健康技术评估和覆盖决策中需要考虑技术扩散的时间特征，同时为优先设置研究经费和覆盖政策提供了实证依据。研究结果表明，当前的研究投资决策将对未来十年以上的人口健康结果产生影响，这一长期后果值得在政策讨论中认真考虑。