美国癌症患者个体层面健康社会决定因素的Z编码文档特征研究：基于索赔数据与肿瘤学家视角的分析

本研究针对国际疾病分类ICD-10-CM中Z55-Z65编码（Z codes）在癌症患者健康社会决定因素（SDOH）记录中的低利用率问题，通过分析IQVIA PharMetrics? Plus和SEER-Medicare两大数据库的35,099名成人癌症患者数据，结合112名肿瘤学家的问卷调查，首次系统揭示了Z编码在癌症人群中的分布特征及临床实践障碍。研究发现Z编码记录率仅0.6-2.1%，且与更高转移率（19% vs 12%）和合并症负担（CCI评分3+者占47% vs 29%）显著相关。肿瘤学家调查显示54%从未使用过Z编码，64%认为医保报销是促进使用的关键因素。该研究为改善癌症健康公平性提供了重要的数据收集策略依据。

　　

在当今癌症治疗领域，一个令人困惑的矛盾现象日益凸显：尽管大量研究表明社会因素深刻影响癌症预后，但临床实践中却鲜有系统记录这些关键数据。美国2021年统计显示，癌症已成为40-79岁女性及60-79岁男性的头号杀手，但不同种族、经济状况患者间的生存差异持续存在——从诊断分期、治疗选择到生存结局，健康社会决定因素（Social Determinants of Health, SDOH）如同隐形的手，悄然塑造着癌症患者的命运轨迹。

为破解这一难题，马里兰大学（University of Maryland）的研究团队开展了一项开创性研究。他们发现国际疾病分类ICD-10-CM中的Z55-Z65编码（简称Z codes）本应成为捕捉个体层面SDOH的利器，却陷入"知而不用"的困境：美国医院协会和医疗保险与医疗补助服务中心（CMS）虽大力推广，但实际使用率不足2%。这种数据缺失严重阻碍了精准识别高危人群、制定干预策略的努力，特别是在癌症这种受社会因素影响显著的疾病领域。

研究人员采用多管齐下的研究策略：首先分析2016-2020年间35,099例商业保险患者（IQVIA PharMetrics? Plus数据）和17,852例老年医保患者（SEER-Medicare数据）的索赔记录；同时调查124名肿瘤科医生对Z编码的认知态度。关键技术包括：1）基于ICD-10-CM代码的癌症病例识别算法；2）Charlson合并症指数（CCI）量化疾病负担；3）PolicyMap数据库链接州级社会经济学数据；4）采用在线应答系统（ARS）收集医师问卷数据。

【Z code measures in claims data】部分揭示：Z编码患者呈现显著"三高"特征——女性比例高（70% vs 58%）、转移癌比例高（19% vs 12%）、合并症负担高（3种以上合并症者达47% vs 29%）。肺癌患者的Z编码率最高（1.4%），前列腺癌最低（0.4%）。

转移癌患者的Z编码使用率更是达到非转移患者的2倍（4.2% vs 1.9%）。

【Oncologist survey】部分显示认知与实践存在巨大鸿沟：54%肿瘤学家从未听说过Z编码，仅19%实际使用过。阻碍因素中，"缺乏报销"（26%）和"证据不足"（25%）位列前茅；而促进因素方面，"医保报销关联"（64%）和"纳入医疗质量指标"（42%）最具吸引力。这种供需矛盾提示现行医疗体系尚未建立SDOH记录的激励机制。

在讨论环节，研究者指出这项研究具有三重里程碑意义：首次描绘癌症人群Z编码全景图谱，揭示编码缺失可能低估SDOH的真实影响；建立疾病严重程度与Z编码的关联模型，为风险分层提供新思路；通过医患双视角分析，指明报销政策改革是突破现状的关键。特别值得注意的是，Z编码记录率（1.4-2.1%）远低于普通医保人群（7%），这种"癌症特异性低估"现象暗示肿瘤专科可能存在独特的记录障碍。

该研究的创新价值在于将冰冷的编码数据转化为鲜活的健康公平议题——当一位肺癌患者因"职业粉尘暴露（Z57.2）"或"独居问题（Z60.2）"等编码被准确标记时，其获得社会支持的几率将显著提升。正如研究者强调的，完善Z编码体系不仅是数据收集的技术问题，更是实现"精准公共卫生"的基础工程。未来研究需探索自动化编码工具开发、报销政策优化等解决方案，让SDOH数据真正成为改善癌症结局的有力武器。