虚拟优先诊疗模式对急性常见病的经济效益分析：基于大型国家医保数据的病例对照研究

本研究针对虚拟优先诊疗(Virtual-First Care)的经济效益问题，通过回顾性病例对照分析，比较了366,195名医保成员中455,231例急性病症的诊疗成本。研究发现虚拟优先诊疗可使11-16种常见急性病的单次诊疗成本降低9-33%，为优化医疗资源配置提供了实证依据。该成果发表于《BMC Health Services Research》，采用ETG?病例分组算法和倾向评分加权法，证实虚拟诊疗在降低成本方面的显著优势。

　　

在新冠疫情催化下，虚拟医疗(Virtual Care)以前所未有的速度融入医疗体系，但其经济效益始终是决策者关注的焦点。传统诊疗模式面临成本攀升、资源分配不均等挑战，而虚拟优先(Virtual-First)策略能否在保证疗效的同时降低医疗支出，成为医疗经济学研究的重要命题。CVS Health^?公司的研究团队在《BMC Health Services Research》发表的研究，通过大规模真实世界数据分析，为这一命题提供了令人信服的答案。

研究团队采用创新的病例分组(Episode Treatment Groups, ETG^?)分析方法，对2022年上半年美国全国范围内366,195名医保受益人（包括126,363名医疗保险优势计划(MA)成员和239,832名商业全保险(C-FI)成员）的455,231例急性病诊疗记录进行剖析。通过倾向评分加权(Propensity Score Weighting)控制混杂变量，比较虚拟优先与线下优先诊疗模式的成本差异。

关键技术方法包括：1)应用Optum Symmetry^? ETG^?算法进行病例分组；2)采用重叠加权(Overlap Weighting)等因果推断方法；3)分析涵盖100多项人口统计学和临床特征变量；4)针对MA和C-FI两个独立队列进行分层分析。

研究结果呈现显著差异：
【MA队列结果】
在老年医保人群中，7.6%的急性病采用虚拟优先诊疗，其中耳鼻喉疾病(-24±2%)、鼻炎(-20±4%)和胃肠疾病(-20±7%)的成本降幅最为显著。6/11的病症呈现10-24%的成本节约(P<0.05)。

【C-FI队列结果】
商业保险人群的虚拟优先使用率达12.6%，12/16的病症实现9-33%的成本节约(P<0.001)，其中尿路感染(-33±5%)和病毒性皮肤感染(-29±6%)降幅最大。仅传染病接触史诊疗成本增加4±2%。

研究结论表明，虚拟优先诊疗对多数急性病症具有显著成本优势，且这种优势在不同保险类型人群中表现一致。特别值得注意的是，该方法对呼吸道疾病(如鼻窦炎、支气管炎)和皮肤感染的节约效果尤为突出。尽管在传染病筛查场景出现轻微成本增加，但研究者认为这反映了疫情期间的特殊诊疗需求。

该研究的现实意义在于：1)为医保支付方制定虚拟诊疗报销政策提供量化依据；2)证实病例分组分析法在评估诊疗模式经济效益方面的有效性；3)揭示了不同病症对虚拟诊疗的适应性差异，为精准实施虚拟优先策略指明方向。正如作者Amanda L.Zaleski等强调的，这些发现为实现医疗"五重目标"(改善人群健康、优化服务体验、提升医护福祉、控制成本支出和促进健康公平)提供了创新路径。