Dario糖尿病解决方案对美国管理式医疗人群中2型糖尿病患者的预算影响分析

《Journal of Manual & Manipulative Therapy》：A budget impact analysis of the dario diabetes solution for type 2 diabetes mellitus in a US managed care population

采用真实世界数据构建预算影响模型，评估Dario糖尿病综合解决方案（DDS）联合标准护理与标准护理单独应用的成本差异。基于百万人口商业医保视角，结果显示1年内DDS组较对照组净节省96.5万美元，主要源于住院和急诊成本的显著降低（-318万）。敏感性分析表明药费成本变动影响最大，但模型整体稳健。扩展至Medicare人群及两年周期时，节省分别增至392万和23.5万。研究证实智能监测系统通过提升血糖控制（HbA1c降低0.96% vs 0.73%）和减少高成本医疗资源使用，产生显著经济效益。但未纳入间接成本，且数据来源于疫情期间的RWD研究，可能影响长期预测效度。

　　随着全球对慢性疾病管理的关注不断加深，特别是对于2型糖尿病（T2D）患者的治疗和护理，数字健康解决方案正逐渐成为医疗领域的重要组成部分。Dario Diabetes Solution（DDS）作为一种整合了血糖监测和移动应用的智能设备，通过提供实时血糖数据、生活方式追踪以及个性化健康建议，为T2D患者提供了更为便捷和高效的管理方式。本文旨在探讨DDS在实际应用中可能带来的预算影响，通过结合真实世界数据（RWD）研究和预算影响模型，评估其在不同患者群体和医疗场景下的经济价值。

T2D是一种逐渐进展的疾病，主要表现为相对胰岛素缺乏和外周胰岛素抵抗。据美国糖尿病协会（ADA）2024年的经济报告指出，T2D在美国的年度总成本高达4129亿美元，其中直接医疗成本占3066亿美元，间接成本（如生产力损失、护理成本等）占1063亿美元。这种高成本使得寻找有效的治疗和管理手段显得尤为重要。因此，数字健康解决方案的引入不仅有助于改善患者的血糖控制，还能通过减少医疗资源的使用，降低整体医疗支出。

在研究中，作者基于两个RWD研究的数据，构建了一个基于人群的预算影响模型。这些研究涵盖了T2D患者的临床结果和医疗资源使用（HCRU）情况。模型假设了一个包含100万会员的商业健康计划，并考虑了不同患者群体的特征，如年龄、种族、支付方类型等。通过比较使用DDS和仅使用标准治疗（SoC）的患者群体，模型评估了在一年时间范围内，DDS可能带来的成本节约。结果显示，DDS的引入在该模型下，实现了965万美元的净成本节约，这一结果主要归因于患者使用DDS后，医疗资源使用率的显著下降。

研究还进一步探讨了不同场景下的预算影响，例如从Medicare视角出发的分析、两年时间范围的扩展以及特定血糖控制水平的患者群体。其中，Medicare视角下的预算影响最为显著，达到了39216721美元的净节约，这与Medicare患者群体中较高的T2D患病率有关。此外，对于那些血糖控制水平从较差（HbA1c ≥8%）改善到良好（HbA1c <8%）的患者群体，研究也发现DDS的使用能够带来251544美元的净节约。这些结果表明，DDS不仅在整体患者群体中具有成本节约的潜力，而且在特定高风险患者中效果更为明显。

在模型构建过程中，作者采用了多种方法来估算医疗资源使用成本，包括基于平均医疗资源使用成本和基于事件发生率的计算方式。通过调整不同参数，如患者使用DDS的月度成本、医疗资源使用频率等，模型能够更全面地反映DDS在不同情况下的经济影响。同时，作者还进行了单向敏感性分析（OWSA），以评估模型输入参数的变化对预算影响的潜在影响。结果显示，药品成本和住院费用的变化对预算影响具有最大的影响，而其他参数的变化则相对较小。这表明，尽管DDS的使用可能会增加部分患者的药品支出，但由于其在减少住院和急诊医疗资源使用方面的显著效果，整体上仍能实现成本节约。

研究中还特别提到，DDS的使用与患者的血糖控制水平密切相关。在临床结果研究中，使用DDS的患者群体显示出更高的血糖控制水平，这与他们更频繁地使用设备进行血糖监测以及更积极地参与健康管理有关。此外，DDS的使用还促进了患者的药物依从性，从而减少了因未按时服药导致的并发症和住院风险。这种综合效应不仅改善了患者的健康状况，还为健康计划提供了显著的经济收益。

然而，研究也指出了其局限性。首先，由于研究是在新冠疫情期间进行的，医疗资源使用的估计可能较为保守，因为疫情期间的医疗资源利用情况与常态存在差异。其次，模型输入数据主要基于商业健康计划的索赔数据，未考虑Medicare和商业健康计划之间的潜在差异。此外，研究未包含间接成本，如生产力损失、护理成本等，这可能影响对整体成本节约的全面评估。最后，模型主要基于一年的时间范围，虽然这与大多数数字健康解决方案的合同周期相符，但长期的临床和经济影响仍需进一步研究。

尽管存在上述局限性，研究的整体结论表明，DDS的引入在商业和Medicare健康计划中均可能带来显著的成本节约。特别是对于那些未使用医疗资源或使用高医疗资源的患者群体，DDS的经济价值更为突出。这一研究不仅为健康计划提供了重要的决策依据，也为进一步推广数字健康解决方案提供了理论支持和实践参考。通过将临床结果转化为经济数据，研究展示了数字健康技术在改善患者健康管理的同时，如何有效降低医疗系统的整体负担。

此外，研究强调了真实世界数据（RWD）在预算影响分析中的重要性。通过结合RWD和预算影响模型，研究能够更准确地反映数字健康解决方案在实际应用中的经济效果。这种基于真实患者数据的方法不仅提高了模型的可信度，还为其他数字健康干预措施的评估提供了可借鉴的范例。同时，研究还指出，随着数字健康技术的不断发展，其在慢性疾病管理中的应用前景广阔，尤其是在提升患者依从性和优化医疗资源使用方面。

总体而言，本文通过详尽的预算影响分析，展示了DDS在T2D管理中的潜在经济价值。研究不仅考虑了不同患者群体和医疗场景下的成本节约，还通过敏感性分析评估了模型的稳健性。这些结果为健康计划在制定数字健康解决方案的政策和覆盖决策时提供了重要依据，同时也为未来的研究指明了方向，即需要进一步探索数字健康解决方案的长期临床和经济影响。通过这种方式，研究不仅为当前的医疗决策提供了支持，也为未来的健康管理策略奠定了基础。