高成本护理设置是否带来更优成效？联邦医疗保险专业护理机构与家庭保健机构的急性后护理效率

《Journal of Health Economics》：Do Higher-Cost Settings Deliver Better Outcomes? Post-Acute Care Efficiency in Medicare Skilled Nursing Facilities and Home Health Agencies

　　

摘要 确定不同急性后护理（PAC）场所对临床相似患者的价值对服务提供者和支付者来说很重要。本研究考察了急性后护理（PAC）场所对 Medicare 支出和短期患者结果的因果效应，针对的是因中风或充血性心力衰竭（CHF）治疗后从医院出院的受益人。使用 2013–2017 年 Medicare 索赔数据，我们实施了一种工具变量策略，利用医院服务区域层面专业护理机构（SNF）床位使用率的日常变化，以估计 SNF 与家庭护理机构（HHA）护理的局部平均处理效应。我们的发现显示，平均而言，在中风和 CHF 患者中，SNF 与 HHA 护理在 30 天死亡率或再入院率上没有显著差异。然而，95% 的置信区间不排除 30 天死亡率在临床上有意义的降低。同时，每次 PAC 治疗中，SNF 护理与 Medicare 支出增加约 4,700 美元相关。在 SNF 能力更受限的市场中，支出差距更大，特别是在有需求证书（CON）法规的州、农村地区和低收入社区。然而，平均而言，我们没有在这些市场中检测到短期健康结果存在统计学上的显著差异，这表明供应约束可能会放大 SNF 使用的支出影响，而 PAC 场所与短期临床结果之间的关系仍然不确定。这些发现强调了使 PAC 出院决定既符合临床需求又符合当地能力考虑的重要性，特别是在基于价值的支付模型下。

引言 急性后护理（PAC）是美国医疗服务使用和 Medicare 支出的主要组成部分。约 40% 的传统 Medicare 受益人在从急性医院出院后接受 PAC 服务（Medicare 支付咨询委员会，2018）。2021 年 Medicare 在 PAC 上的支出超过 600 亿美元，约占 Medicare 总支出的 20%（Medicare 支付咨询委员会，2021）。虽然 PAC 可以改善功能恢复、减少可避免的再入院并减轻急性护理系统的压力，但它是 Medicare 支出地理差异的最大贡献者之一，引发了关于患者分流、资源分配和医疗效率的重要问题（Kane 等人，2002；Newhouse 和 Garber，2013）。

从医院出院的 Medicare 受益人可以在几种场所接受 PAC，包括长期护理医院（LTCHs）、住院康复设施（IRFs）、专业护理机构（SNFs），或通过家庭护理机构（HHAs）在家进行。其中，SNFs 和 HHAs 占主导地位，占 PAC 出院人数的近 90%。1 尽管患者群体和提供的服务存在重叠，但 SNFs 和 HHAs 在护理强度、人员配置模式和支付机制上有所不同。SNFs 提供基于机构的 24 小时护理，而 HHAs 提供居家、间歇性的临床和康复服务。虽然一些 PAC 患者需要 SNFs 提供的密集的熟练护理服务且在家中无法满足，但许多其他人的护理需求可以在 SNF 或家庭护理场所中得到充分管理。

从经济角度来看，SNFs 和 HHAs 之间的选择代表了医疗保健生产函数中一个重要的替代边际。经济效率要求将患者分配到生产健康的边际成本最低的场所，同时保持结果不变。然而，许多摩擦可能扭曲这一匹配过程：首先，Medicare 的支付设计在不同场所创造了不同的财务激励。SNFs 按日费率报销，而 HHAs 每次 60 天的治疗周期获得固定支付（2020 年起为 30 天治疗周期）。这些前瞻性支付机制产生了不同的边际收入概况，可能导致过度或不足利用，具体取决于特定场所的成本结构和服务提供者行为（Navathe 和 Grabowski，2020）。其次，分配到 PAC 场所通常受机构规范、历史转诊模式、区域服务提供者可用性，以及家庭支持、患者偏好和感知安全等非价格因素影响。这些摩擦类似于委托代理问题，患者（委托人）依赖医院临床医生（代理人）推荐具有成本效益的护理，但信息不对称和薄弱的问责机制限制了有效决策。第三，SNFs 和 HHAs 在护理强度和成本上存在显著差异。SNFs 提供 24 小时熟练护理且资源密集度更高，而 HHAs 在患者家中提供间歇性熟练服务。如果健康生产在强度上是凹的，临床适合任一场所的边缘患者可能在 HHA 中以较低成本获得可比的结果。这些因素使得 SNF–HHA 选择成为研究配置效率、服务提供者激励以及支付政策对护理替代影响的肥沃场所。了解可替代 PAC 场所的效率是一个关键的经济和政策问题。

使用 2013–2017 年期间的 Medicare 索赔数据，我们开发了一个基于市场（医院服务区域）层面每日 SNF 床位使用率的工具变量（IV）框架，以利用给定急性后护理市场中 SNF 可用性的合理外生变化，并估计中风和充血性心力衰竭（CHF）患者中 SNF 与 HHA 出院的因果效应，这是两种具有不同临床特征的常见 PAC 疾病。我们的两阶段最小二乘法（2SLS）方法隔离了 PAC 场所对 30 天再入院、30 天死亡率和 PAC 治疗周期层面 Medicare 支出的影响。我们发现，在合并的中风和 CHF 队列中，SNF 和 HHA 护理在 30 天死亡率或再入院率上没有统计学上显著的差异。然而，置信区间表明只能排除再入院的大幅降低：SNF 护理不太可能将再入院率降低超过约 3.2 个百分点（相对于 HHA 平均值 24.2 个百分点约为 13%）。相比之下，临床上意义的死亡率降低不能完全排除，估计值仍与死亡率降低最多约 3.2 个百分点（相对于 HHA 平均值 4.9 个百分点约为 66%）一致。此外，SNF 使用导致比 HHA 护理高得多的平均 Medicare 支出，使 PAC 治疗周期支出增加约 4,732 美元。这些发现表明，对于临床符合任一场所资格的边缘患者，更密集的机构护理产生高得多的成本，而基于索赔结果短期改善的证据仍然有限。

然后，我们通过各种稳健性检验验证了主要结果，包括（1）依从者分析，以评估 SNF 使用率的波动是否系统性地改变了入住 SNF 患者的可观察构成；（2）限制样本为住院时间少于三天的患者的安慰剂检验；（3）排除具有极端 SNF 使用率值（前 1% 和后 1%）的观测值；（4）使用替代结果指标，包括 90 天再入院、90 天和 180 天死亡率，以及 Medicare PAC 支出的对数和中位数虚拟变量；（5）包含不同协变量和固定效应集合的替代模型规格；（6）多种替代 IV 估计量，包括连续更新广义矩估计量（GMM）和双重/去偏机器学习 IV 方法，以评估对函数形式假设的稳健性；以及（7）替代样本限制，以评估结果对不同患者纳入标准的敏感性。

我们进一步考察了具有不同 SNF 能力约束水平的市场间的结果异质性。与第一阶段结果一致，在面临更紧能力约束的市场中，包括有需求证书（CON）法规的州、农村地区和较低收入社区，出院决定对每日 SNF 使用率波动反应更敏感。在这些环境中，与 HHA 护理相比，SNF 出院与 Medicare 支出大幅增加相关，而没有检测到平均短期再入院或死亡率的改善。综合来看，这些模式表明更紧的 SNF 能力约束可能会放大将患者分配给更高强度机构护理的支出后果，而关于相应短期临床益处的证据仍不确定。

本文做出了三项主要贡献：首先，我们开发了一种新工具，使用医院出院日期当地 PAC 市场中短期住院 SNF 床位的每日使用率。这种供给侧 IV 捕捉了 SNF 可用性的实时和外生变化，合理地将患者从 SNF 场所转移到 HHA 场所，独立于未观察到的患者健康、家庭护理人员和其他内生因素，使我们能够克服由于患者严重程度、偏好和其他特征的未观察差异而导致的潜在选择偏差。我们发现了一个强劲的第一阶段关系，表明医院出院时整个市场的 SNF 床位使用率显著影响转诊决定：当使用率增加时，患者不太可能被出院到 SNFs，表明短期能力约束显著影响 PAC 出院场所。这种方法反映了医院面临的操作摩擦，并使得能够识别出院目的地对 SNF 可用性敏感的患者其局部平均处理效应（LATE）。虽然与使用差异距离工具的有价值文献相关，该文献主要识别对地理邻近性敏感的患者效应（例如 Burke 等人，2022；Werner 等人，2019），2 但我们的方法转而利用当地 SNF 可用性的短期波动，使我们能够估计广泛且具有政策相关性的患者群体的效应。

我们的工具在概念上与 Kosar 等人（2024）的最近工作相关，他们使用高评级、高人员配置养老院附近空床位的数量来估计 SNF 质量对 Medicare 痴呆症患者结果的因果效应。虽然他们的工具捕捉了选择性进入更高质量设施的途径，但我们的方法通过构建反映整体能力约束的市场层面 SNF 使用率来推广这一想法，而不考虑设施质量或人员配置水平。这种区别在经济上是有意义的：使用率在所有设施中进行汇总，提供了更广泛的、合理外生的能力压力衡量指标。与空床位数相比，使用率更稳定、尺度不变，且不易产生测量误差，特别是在床位报告不一致的情况下。

第二，我们提供了 PAC 场所对患者健康结果和 Medicare 支出影响的新因果估计。越来越多的文献考察了 PAC 使用模式以及供给侧和需求侧因素在塑造出院决定中的作用，如患者偏好和支付能力（Buntin 等人，2009；Geng 等人，2024），市场特征（Geng 等人，2023），服务提供者可用性（Buntin 等人，2005）和护理质量（Rahman 等人，2016；Simning 等人，2020）。然而，比较 SNFs 和 HHAs 之间健康结果和 Medicare 支出的因果证据仍然有限，特别是在可能合理地被出院到任一场所的人群中。3 两项最相关的研究没有得出一致的结论：Burke 等人（2022）报告说，在痴呆症患者中，SNFs 和 HHAs 在再入院和死亡率结果上没有差异，而 Werner 等人（2019）显示，出院到 HHAs 的患者通常经历更高的再入院率但更低的 Medicare 支出。我们的结果通过表明当地服务可用性是理解 PAC 服务效率差异的关键，扩展了之前的发现。

第三，我们通过将 SNFs 和 HHAs 作为可替代的 PAC 选项进行比较，推进了医疗效率文献。虽然先前的研究考察了非专业设施和专业设施之间的权衡（Huckfeldt 等人，2021；Kalata 等人，2023；Rahman 等人，2016），4 但在评估 SNFs 和 HHAs 的相对效率时，很少有人考虑供给侧约束。我们的结果表明，在临床适合任一场所的患者中，SNFs 产生高得多的 Medicare 支出，而未检测到短期结果的显著平均改善，尽管置信区间不能排除临床上意义的死亡率降低。此外，SNF 护理的支出后果在 SNF 能力约束更可能受限的市场中尤为明显，包括有 CON 法规的州、农村地区和较低收入社区。这些发现强调了使转诊决定既符合患者特征又符合当地能力条件的重要性。

本文其余部分组织如下：第 2 节介绍制度背景和相关 Medicare 政策环境。第 3 节描述数据和变量。第 4 节提出实证策略。第 5 节报告主要结果、稳健性检验和异质性分析。第 6 节总结并讨论。

章节片段

制度背景和政策环境
Medicare 是美国老年人 PAC 服务的主要支付者，涵盖在 SNFs、HHAs、IRFs 和 LTCHs 中提供的护理。其中，SNFs 和 HHAs 是中风和 CHF 等疾病住院后使用最多的两种 PAC 场所。

在研究期间（2013–2017 年），Medicare 通过单独的前瞻性支付系统报销 SNFs 和 HHAs，创造了不同的财务激励。SNFs 按日费率报销，日费率

数据来源和研究样本
我们的分析使用 2013–2017 年的 Medicare 行政索赔数据。我们还包含了 2018 年数据，以捕获 2017 年末发生的出院的完整 PAC 治疗周期。

我们关注的是生活在社区中的传统医疗补助（Medicare）受益人，他们住院时间超过两天，这是符合医疗补助覆盖的专业护理机构（SNF）护理所需的最低住院时长，同时排除了长期疗养院居民（住院超过 100 天者），他们不太可能被出院回家。

实证策略 我们估计了一个两阶段最小二乘法（2SLS）模型。在第一阶段，我们将使用 SNF 与带家庭健康机构（HHA）回家护理的概率建模为 SNF 入住率的函数：

SNFijt=??0+??1Occupancyjt+∑m=2??m?Xijt+??jq+??y+??d+??ijt 其中 ???????????????? 是指标变量，表示市场 j 中患者 i 在时间（或日期）t 是否被出院至 SNF 或 HHA。??????????????????????????????? 是市场 j 在日期 t 的 SNF 床位入住率。X 指协变量向量。??????? 表示按季度划分的卫生服务区域（HSA）固定效应，其捕捉了

基线估计 表 5 报告了多变量 OLS 和 IV 估计结果，比较了出院至 SNF 与 HHA 患者的结果。对于面板 A 中显示的 OLS 结果，在调整了人口统计和临床特征、市场层面因素，以及疾病固定效应、市场按季度固定效应和年份固定效应后，SNF 护理与急性后护理（PAC）期间更高的医疗补助支出和更差的健康结果显著相关。平均而言，SNF 患者的医疗补助支出超过

结论与讨论 本研究提供了新证据，关于医疗补助受益人使用最多的两种急性后护理（PAC）设置的比较效果和效率，使用了一种新颖的工具变量（IV）设计，利用 SNF 入住率的市场层面变化来解决选择偏差问题。利用 2013 年至 2017 年全面的全国医疗补助索赔数据，我们关注两种高发病率的临床状况（中风和充血性心力衰竭），它们在护理强度需求和出院至 SNF 或 HHA 的可能性上存在差异。

我们的 IV 估计

CRediT 作者贡献声明 Fangli Geng：写作 – 审查与编辑，写作 – 初稿，可视化，验证，项目管理，方法论，调查，正式分析，数据整理，构思，软件。Jiaowei Gong：写作 – 审查与编辑，写作 – 初稿，方法论，调查，正式分析，数据整理，构思，软件，验证，可视化。Pedro L. Gozalo：写作 – 审查与编辑，监督，软件，资源，项目管理，

利益冲突声明 作者声明，他们没有可能被认为会影响本论文报告工作的竞争财务利益或个人关系。

致谢 作者感谢编辑 Maria Polyakova、副编辑以及三位匿名审稿人提出的宝贵建议和指导。作者姓名按字母顺序排列。这项工作得到了美国国立卫生研究院老龄化研究所的资助（项目编号：R01-AG054656）。本文表达的观点是作者的观点，不一定代表美国国立卫生研究院的官方观点。

Fangli Geng|Jiaowei Gong|Pedro L. Gozalo|David C. Grabowski
美国布朗大学公共卫生学院卫生服务、政策与实践系