Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Chi phí và tỷ lệ tử vong liên quan đến COVID-19 tại Đức: phân tích dựa trên tỷ lệ incidencia từ góc độ người chi trả
BMC Health Services Research - 2024
Tóm tắt
Nghiên cứu này nhằm ước lượng chi phí chăm sóc sức khỏe trung bình liên quan đến COVID-19 trên đầu người tại Đức từ góc độ của người chi trả. Ngoài ra, nghiên cứu cũng nhằm thu thập thêm thông tin về tỷ lệ tử vong liên quan đến COVID-19. Để đạt được mục tiêu này, một phân tích hồi cứu theo chiều dọc sử dụng dữ liệu khiếu nại bảo hiểm y tế đã được thực hiện. Những bệnh nhân mắc COVID-19 trong Quý 1 năm 2021 (nhóm điều tra (IG)) được so sánh với một nhóm đối chứng không mắc COVID-19 (CG) (khớp tỷ lệ 1:1 thông qua phương pháp khớp điểm (PSM)). Các giá trị trung bình về chi phí chăm sóc sức khỏe trong năm 2020 và 2021 đã được tính toán cho cả hai nhóm và sau đó được phân loại theo độ tuổi và theo sự phát triển của Hội chứng Hậu COVID-19 (PCS). Sự khác biệt giữa các nhóm đã được kiểm tra bằng cách sử dụng kiểm định Mann-Whitney U (α = 0.05). Phương pháp khác biệt trong khác biệt (DiD) được sử dụng để ước lượng tác động chi phí trung bình của COVID-19 trong năm 2021. Liên quan đến tỷ lệ tử vong, số ca tử vong trong năm 2021 đã được so sánh giữa IG và CG bằng cách sử dụng kiểm định độc lập χ2. Tổng cộng có 8,014 người tham gia được đưa vào nghiên cứu (n = 4,007 mỗi nhóm; n = 536 mỗi nhóm chỉ xem xét bệnh nhân PCS). Tổng chi phí chăm sóc sức khỏe rất khác nhau trong mẫu, có thể so sánh giữa IG và CG trong năm 2020, nhưng cao hơn đáng kể ở IG trong năm 2021 (ước tính DiD = € 1,063 (tổng cộng); € 3,242 (nhóm PCS)). Điều này rõ ràng hơn ở các nhóm tuổi lớn hơn. Chi phí bệnh viện cao của một thiểu số bệnh nhân là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến chi phí chăm sóc sức khỏe liên quan đến COVID-19. Tỷ lệ tử vong cao gấp hơn hai lần ở IG (gấp ba lần ở những bệnh nhân từ 60 tuổi trở lên). COVID-19 liên quan đến chi phí chăm sóc sức khỏe và tỷ lệ tử vong tăng đáng kể, đặc biệt là ở các nhóm tuổi lớn hơn. Sự phát triển thêm của PCS càng làm tăng chi phí của COVID-19.
Từ khóa
#COVID-19 #chi phí chăm sóc sức khỏe #tỷ lệ tử vong #Hội chứng Hậu COVID-19 #ĐứcTài liệu tham khảo
Bonotti M, Zech ST. The Human, Economic, Social, and Political Costs of COVID-19. In: Bonotti M, Zech ST, editors. Recovering Civility during COVID-19. Singapore: Palgrave Macmillan; 2021. p. 1–39. https://doi.org/10.1007/978-981-33-6706-7.
ifo Institute. Coronavirus Pandemic Caused EUR 330 Billion in Economic Losses for Germany. Munich; 2022. Available at: https://www.ifo.de/en/press-release/2022-02-17/coronavirus-pandemic-caused-eur-330-billion-economic-losses-germany. Accessed 02 Feb 2023.
Busse R, Schreyögg J, editors. Management im Gesundheitswesen. 5th ed. Berlin/Heidelberg: Springer; 2022. p. 1–10. https://doi.org/10.1007/978-3-662-64176-7.
GKV Spitzenverband [Central Federal Association of the Statutory Health Insurance Companies]. Zahlen und Grafiken – Kennzahlen der gesetzlichen Krankenversicherung – Versicherte je System in Prozent [Figures and graphics – key figures of the statutory health insurance – insured per system in percent]. Berlin; 2022. Available at: https://www.gkv-spitzenverband.de/service/zahlen_und_grafiken/zahlen_und_grafiken.jsp. Accessed 03 Feb 2023.
Richards F, Kodjamanova K, Chen X, et al. Economic Burden of COVID-19: A Systematic Review. Clinicoecon Outcomes Res. 2022;14:293–307. https://doi.org/10.2147/CEOR.S338225.
Jeck1 J, Jakobs F, Kron A, et al. A cost of illness study of COVID‑19 patients and retrospective modelling of potential cost savings when administering remdesivir during the pandemic “frst wave” in a German tertiary care hospital. Infection. 2022;50:191–201. https://doi.org/10.1007/s15010-021-01685-8.
Gandjour A. How many intensive care beds are justifiable for hospital pandemic preparedness? A cost-effectiveness analysis for COVID-19 in Germany. Appl Health Econ Health Policy. 2021;19:181–90. https://doi.org/10.1007/s40258-020-00632-2.
Karagiannidis C, Mostert C, Hentschker C, et al. Case characteristics, resource use, and outcomes of 10 021 patients with COVID-19 admitted to 920 German hospitals: an observational study. Lancet Respir Med. 2020;8:853–62. https://doi.org/10.1016/S2213-2600(20)30316-7.
Shiell A, Gerard K, Donaldson C. Cost of illness studies: An aid to decision-making? Health Policy. 1987;8:317–23. https://doi.org/10.1016/0168-8510(87)90007-8.
Bloom BS, Bruno DJ, Maman DY, et al. Usefulness of US cost-of-illness studies in healthcare decision making. Pharmacoeconomics. 2001;19:207–13. https://doi.org/10.2165/00019053-200119020-00007.
Shaya FT, Mullins CD, Wong W. Incidence versus prevalence modeling in pharmacoeconomics. Expert Rev Pharmacoeconomics Outcomes Res. 2002;2:435–42. https://doi.org/10.1586/14737167.2.5.435.
GKV Spitzenverband [Central Federal Association of the Statutory Health Insurance Companies]. GKV-Kennzahlen – Ausgaben für einzelne Leistungsbereiche der GKV 2021 in Prozent [GKV key figures – expenditure for individual service areas of the GKV 2021 in percent]. Berlin; 2022. Available at: https://www.gkv-spitzenverband.de/service/zahlen_und_grafiken/gkv_kennzahlen/gkv_kennzahlen.jsp. Accessed 03 Feb 2023.
Tran V, Porcher R, Pane I, Ravaud P. Course of post COVID-19 disease symptoms over time in the ComPaRe long COVID prospective e-cohort. Nat Commun. 2022;13:1812. https://doi.org/10.1038/s41467-022-29513-z.
Lopez-Leon S, Wegman-Ostrosky T, Perelman C, et al. More than 50 long-term effects of COVID-19: a systematic review and meta-analysis. Sci Rep. 2021;11:16144. https://doi.org/10.1038/s41598-021-95565-8.
Robert Koch Institute (RKI). Bericht zu Virusvarianten von SARS-CoV-2 in Deutschland [Report on virus variants of SARS-CoV-2 in Germany]. Berlin; 12 Mai 2021. Available at: https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/DESH/Bericht_VOC_2021-05-12.pdf?__blob=publicationFile. Accessed 03 Feb 2023.
Rosenbaum PR, Rubin DB. The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika. 1983;70:41–55. https://doi.org/10.1093/biomet/70.1.41.
D’Agostino RB. Propensity score methods for bias reduction in the comparison of a treatment to a non-randomized control group. Stat Med. 1998;17:2265–81. https://doi.org/10.1002/(sici)1097-0258(19981015)17:19%3C2265::aid-sim918%3E3.0.co;2-b.
Austin PC. An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding in observational studies. Multivar Behav Res. 2011;46:399–424. https://doi.org/10.1080/00273171.2011.568786.
Gesundheitsberichterstattung des Bundes [Federal health reporting]. Häufigste Diagnosen in Prozent der Behandlungsfälle in Arztpraxen in Nordrhein (Rang und Anteil). Gliederungsmerkmale: Jahre, Nordrhein, Geschlecht, ICD10, Arztgruppe [Most common diagnoses as a percentage of treatment cases in medical practices in North Rhine (rank and share). Structural features: years, North Rhine-Westphalia, gender, ICD10, physician group]. Berlin; 27 July 2016. Available at: https://www.gbe-bund.de/gbe/pkg_isgbe5.prc_menu_olap?p_uid=gast&p_aid=22070480&p_sprache=D&p_help=0&p_indnr=638&p_indsp=&p_ityp=H&p_fid=. Accessed 03 Feb 2023.
STandardisierte BerichtsROutine für Sekundärdaten Analysen (STROSA) – ein konsentierter Berichtsstandard für Deutschland, Version 2 [A Consensus German Reporting Standard for Secondary Data Analyses, Version 2 (STROSA-STandardisierte BerichtsROutine für SekundärdatenAnalysen)]. Gesundheitswesen. 2016;78(Suppl. 1):e145–e160. https://doi.org/10.1055/s-0042-108647
Oronsky B, Larson C, Hammond TC, et al. A Review of Persistent Post-COVID Syndrome (PPCS). Clin Rev Allergy Immunol. 2023;64:66–74. https://doi.org/10.1007/s12016-021-08848-3.
Anaya J-M, Rojas M, Salinas ML, et al. Post-COVID syndrome. A case series and comprehensive review. Autoimmun Rev. 2021;20:102947.
Mann HB, Whitney DR. On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. Ann Math Statist. 1947;18:50–60. https://doi.org/10.1214/aoms/1177730491.
Wilcoxon F. Individual comparisons by ranking methods. Biometrics Bulletin. 1945;1:80–3. https://doi.org/10.2307/3001968.
Gertler PJ, Martinez S, Premand P, et al. Impact Evaluation in Practice. 2nd ed. Washington, DC: Inter-American Development Bank and World Bank; 2016. https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/25030.
Wing C, Simon K, Bello-Gomez RA. Designing Difference in Difference Studies: Best Practices for Public Health Policy Research. Annu Rev Public Health. 2018;39:453–69. https://doi.org/10.1146/annurev-publhealth-040617-013507.
Starke K, Reissig D, Petereit-Haack G, et al. The isolated effect of age on the risk of COVID-19 severe outcomes: a systematic review with meta-analysis. BMJ Global Health. 2021;6(12):e006434.
VassarStats: Website for Statistical Computation. Available at: http://vassarstats.net/. Accessed 06 Feb 2023.
Nalbandian A, Desai AD, Wan EY. Post-COVID-19 Condition. Annu Rev Med. 2023;74:55–64. https://doi.org/10.1146/annurev-med-043021-030635.
Subramanian A, Nirantharakumar K, Hughes S, et al. Symptoms and risk factors for long COVID in non-hospitalized adults. Nat Med. 2022;28:1706–14. https://doi.org/10.1038/s41591-022-01909-w.
Kamal M, Abo Omirah M, Hussein A, Saeed H. Assessment and characterisation of post-COVID-19 manifestations. Int J Clin Pract. 2021;75: e13746. https://doi.org/10.1111/ijcp.13746.
Gemeinsamer Bundesausschuss [Federal Joint Committee]. WATCH – Mobile wohnortnahe Versorgung zur Steuerung der sektorübergreifenden Therapie bei Post-COVID-19 in Thüringen [WATCH – Mobile care close to home to control cross-sector therapy for post-COVID-19 in Thuringia]. Available at: https://innovationsfonds.g-ba.de/projekte/neue-versorgungsformen/watch-mobile-wohnortnahe-versorgung-zur-steuerung-der-sektoruebergreifenden-therapie-bei-post-covid-19-in-thueringen.574. Accessed 05 Oct 2023.
Bartsch SM, Ferguson MC, McKinnell JA, et al. The Potential Health Care Costs And Resource Use Associated With COVID-19 In The United States. Health Aff (Millwood). 2020;39:927–35. https://doi.org/10.1377/hlthaff.2020.00426.
Cutler DM. The Costs of Long COVID. JAMA Health Forum. 2022;3(5): e221809. https://doi.org/10.1001/jamahealthforum.2022.1809.
OECD & European Observatory on Health Systems and Policies. Country Health Profiles. Available at: https://health.ec.europa.eu/state-health-eu/country-health-profiles_en. Accessed 05 Oct 2023.
OECD & European Observatory on Health Systems and Policies. Germany: Country Health Profile 2021, State of Health in the EU. Paris: OECD Publishing, Brussels: European Observatory on Health Systems and Policies; 2021.
Mehraeen E, Karimi A, Barzegary A, et al. Predictors of mortality in patients with COVID-19–a systematic review. Eur J Integr Med. 2020;40: 101226. https://doi.org/10.1016/j.eujim.2020.101226.
Kang SJ, Jung SI. Age-Related Morbidity and Mortality among Patients with COVID-19. Infect Chemother. 2020;52(2):154–64. https://doi.org/10.3947/ic.2020.52.2.154.
Shi C, Wang L, Ye J, et al. Predictors of mortality in patients with coronavirus disease 2019: a systematic review and meta-analysis. BMC Infect Dis. 2021;21(1):663. https://doi.org/10.1186/s12879-021-06369-0.
Gesundheitsberichterstattung des Bundes [Federal health reporting]. Todesursachenstatistik [Cause of death statistics]. Available at: https://www.gbe-bund.de/gbe/pkg_isgbe5.prc_menu_olap?p_uid=gast&p_aid=92356495&p_sprache=D&p_help=0&p_indnr=6&p_indsp=658&p_ityp=H&p_fid=. Accessed 05 Oct 2023.
BARMER Institut für Gesundheitssystemforschung (bifg) [BARMER Institute for Health Systems Research]. Morbiditäts- und Sozialatlas [Morbidity and Social Atlas]. Available at: https://www.bifg.de/atlas. Accessed 05 Oct. 2023.