肥胖及超重人群医疗成本驱动因素与减重干预后成本节约的临床特征分析

来自Eli Lilly and Company的研究人员针对肥胖/超重人群医疗成本驱动因素及减重干预的经济效益开展回顾性队列研究。通过分析2014-2022年Optum MarketClarity数据库，采用广义线性模型(GLM)和随机森林(RF)模型，发现门诊就诊、住院天数等是主要成本驱动因素，肥胖相关并发症(ORCs)使医疗成本增加2-4倍。研究为制定针对性肥胖管理策略提供重要循证依据。

　　

这项研究揭示了肥胖/超重人群医疗支出的关键影响因素。通过挖掘2014-2022年Optum MarketClarity数据库，研究者构建了两个特色队列：包含BMI≥27 kg/m²成年人的主要队列，以及接受肥胖管理药物(OMM)或减重手术的干预队列。

分析显示，门诊量、住院天数、急诊次数和查尔森共病指数(Charlson Comorbidity Index)是医疗支出的核心驱动因子。特别值得注意的是，胃食管反流病(GERD)、膝髋关节骨关节炎、冠心病等肥胖相关并发症(ORCs)患者，其医疗支出达到普通患者的2-4倍。

在干预效果方面，基线医疗支出和门诊量(OMM组)、代谢综合征(手术组)成为预测减重≥10%和成本节约的最强指标。这些发现为精准医疗决策提供了量化依据：针对特定ORCs的高风险人群实施早期干预，不仅能改善健康结局，更能产生显著的经济效益。研究采用的机器学习方法(RF模型)与传统统计模型(GLM)的交叉验证，确保了结论的可靠性。