依据国际疾病分类（ICD）ICD-10的变量值，在北京大学人民医院科研数据平台中筛选出编码为C34（肺癌）的2014−2020年患者的病例数据（姓名、籍贯、住址等信息已脱敏）。

全国医药信息网数据库中2015−2020年肺癌治疗药物相关数据。

住院时间指患者从入院到出院的累计天数。平均住院天数为一定时期内出院者平均住院时间的长短，是评价医疗效益和效率、医疗质量和技术水平的一项硬性综合指标^[7]。平均住院天数=出院患者占用总床天数/同期出院患者人数。中位住院天数是指同一时期内所有出院患者占用床天数按照从小到大的顺序排列后，处于中间位置的数值。

医疗费用是指由于个人心理、生理疾病以及伤残而接受医疗服务所发生的诊断、治疗及其他相关费用^[8]。本研究纳入的总费用包括西药费、手术费、麻醉费、护理费、一次性医用材料费、诊查费、放射费等。

限定日剂量（DDD）是指药物用于主要治疗目的的平均日剂量。药物的DDD值从世界卫生组织DDD指数网站（https://www.whocc.no/atc_ddd_index）获取。DDDs=销售总量/DDD值^[9]。DDDs可反映不同年度的用药动态和用药结构，DDDs越大，说明该药的使用频率越高、用药强度大、临床对该药的选择倾向性大。而DDDs与纳入研究患者总人数的比值则为人均DDDs。

DDDc表示患者使用药物每日消耗的平均费用，反映药物的价格水平。DDDc=药物用药金额/DDDs，DDDc越大，表示药品越昂贵，患者的经济负担越重^[10]。

排序比（B/A）又称用药同步性，B/A=用药金额排序（B）/其DDDs排序（A），B/A=1时，表明用药金额与用药人次同步性良好，用药金额合理；B/A<1时，表明该药用药金额昂贵，利用率较低；B/A>1时，表明该药用药金额较低，利用率较高^[11]。

2014−2020年北京大学人民医院共收治肺癌患者7139人（按照患者唯一识别号统计），患者年龄集中在41~80岁，与国家癌症中心发布的肺癌流行病学年龄分布相似^[12]，具有一定的代表性。其中，2018年收治肺癌患者人数最多，达到1206人，具体分布详见表2。

2014−2020年，北京大学人民医院肺癌患者平均住院时间持续缩短，由2014年13.88 d缩短至2020年的8.84 d；中位住院天数也逐渐缩短，在2014−2016年这3年间均为12 d，自2017年起逐年缩短1 d(图1)。

图  1  2014−2020年肺癌患者年住院天数情况

2014−2020年肺癌患者人均总费用为6.57万元，人均西药费用为1.39万元，具体情况见图2。在2018年医保谈判后，肺癌患者治疗西药费用，总费用及药占比均降低。与2018年相比，2020年人均总费用和人均西药费分别降低了12.65%和46.71%。从药占比来看，2014−2020年整体呈下降趋势，2014−2015年和2018−2019年降幅最大，分别降低11.66%和5.14%，详见图3。

图  2  2014−2020年肺癌患者人均费用情况

图  3  2014−2020年肺癌患者年费用及药占比情况

从解剖学、治疗学及化学分类系统 (ATC)亚类的人均DDDs来看，抗肿瘤药人均DDDs在2014−2019年呈现上升趋势，2019−2020年呈现下降趋势；免疫刺激剂的人均DDDs总体呈现上升趋势；内分泌治疗用药和免疫抑制剂人均DDDs总体变化趋势相近，其人均DDDs均较小。从ATC亚类的DDDs和人均DDDs的比较来看，抗肿瘤药、免疫抑制剂和内分泌治疗用药变化趋势一致，免疫刺激剂在2016−2017年间变化趋势略有不同，详见表3。

从ATC次亚类的人均DDDs来看，蛋白激酶抑制剂等3个ATC次亚类药物的人均DDDs总体呈现上升趋势。单克隆抗体和抗体药物的复方制剂等4个ATC次亚类药物的人均DDDs总体呈现先上升后下降趋势。烷化剂类等4个ATC次亚类药物的人均DDDs在2014−2020年间持续波动，具体情况详见图4。

图  4  2014−2020年肺癌治疗药品ATC次亚类人均DDDs变化情况

从ATC小类的人均DDDs来看，表皮生长因子受体（EGFR）酪氨酸激酶抑制剂、蒽环类及相关物质、其他蛋白激酶抑制剂、集落刺激因子、紫杉烷类等6个ATC小类的人均DDDs总体呈现上升趋势。血管内皮生长因子/血管内皮生长因子受体（VEGF/VEGFR）抑制剂、其他抗肿瘤药等7个ATC小类的人均DDDs总体呈现先上升后下降趋势，具体情况详见表4。

在前20个（以2020年人均DDDs排序）品种中奥希替尼和安罗替尼的人均DDDs近年来呈稳定上升趋势。硫培非格司亭和吉非替尼的人均DDDs在2018−2020年间呈现先下降后上升趋势。贝伐珠单抗、奥希替尼、安罗替尼、吉非替尼等肺癌治疗药品在通过医保谈判后其DDDs明显增加（表5）。

从ATC亚类的DDDc来看，抗肿瘤药的DDDc最高，免疫刺激剂的DDDc次之，且二者均呈现上升趋势，详见图5。

图  5  2015−2020年肺癌治疗药品ATC亚类DDDc变化情况

从ATC次亚类的DDDc来看，激素拮抗剂和相关制剂、免疫刺激剂、免疫抑制剂、烷化剂类、细胞毒素类抗生素和相关物质、植物生物碱和其他天然药等药品的DDDc呈现上升趋势。单克隆抗体和抗体药物的复方制剂、蛋白激酶抑制剂、激素类及相关制剂、抗代谢药、其他抗肿瘤药的DDDc总体上呈现下降趋势，其中单克隆抗体和抗体药物的复方制剂DDDc在2017年间下降趋势最明显，详见图6。

图  6  2015−2020年肺癌治疗药品ATC次亚类DDDc变化情况

从ATC小类的DDDc来看，BCR-ABL酪氨酸激酶抑制剂、分化20族（CD20）抑制剂、铂化合物类等16个ATC小类的DDDc总体上呈现下降趋势。蒽环类及相关物质等3个ATC小类的DDDc总体上呈现上升趋势（表6）。

从单品种的DDDc来看，紫杉醇脂质体、利妥昔单抗、奥希替尼和克唑替尼等药品的DDDc总体上呈现下降趋势。利妥昔单抗的DDDc下降趋势主要集中在2017年，受2017年医保目录调整的影响较大。奥希替尼和克唑替尼的DDDc在2018年明显下降，受2018年医保目录调整的影响较大(表7)。

从治疗药品TOP30（以2020年用药金额排序）品种的排序比来看，在2020年时，人粒细胞刺激因子、帕妥珠单抗、克唑替尼3个药品排序比等于1。贝伐珠单抗、曲妥珠单抗、利妥昔单抗等7个药品排序比均小于1。奥沙利铂、戈舍瑞林、来曲唑等11个药品排序比均大于1。奥希替尼在2017和2018年排序比为1，但在2018年后其排序比下降明显，可能与医保谈判后其用量大幅上升，但其价格相对仍处于较高水平有关，详见表8。

肺癌患者住院天数的缩短通常是多个因素综合作用的结果，其中包括早期干预^[13]、先进的治疗方法、个体化的治疗方案^[14]以及全面的综合护理等。既往研究发现，国家医保谈判可以在一定程度上提升药品的可及性^[15-17]，也会间接缩短患者住院时间。本研究表明，奥希替尼、克唑替尼、阿来替尼、利妥昔单抗等医保谈判药品的DDDc下降趋势明显，在一定程度上减轻了肺癌患者的用药负担。

在2020年，人粒细胞刺激因子、帕妥珠单抗、克唑替尼的用药金额与用药人次同步性良好，用药金额合理。11个肺癌治疗药品的排序比大于1（用药金额较低，利用率较高），而其他7个肺癌治疗药品的排序比小于1（用药金额昂贵，利用率较低），这可能是由于医保目录的调整提高或者限制了这些药物的利用率，尤其是对成本较高的药物。

随着抗肿瘤药品的研发创新不断取得突破性进展，新作用机制、作用靶点的抗肿瘤药品不断涌现上市。2014年时，主要以紫杉烷类等传统化疗药品为主，而在2017年之后，VEGF/VEGFR抑制剂和EGFR酪氨酸激酶抑制剂等药品DDDs明显增加，单克隆抗体药品数也在增多，这些用药结构的变化与我国肺癌诊疗指南推荐方案相一致。由于蛋白激酶抑制剂的疗效得到越来越多的临床验证和研究支持^[18-22]，奥希替尼、安罗替尼、吉非替尼和阿来替尼这4种蛋白激酶抑制剂的用量位居2020年肺癌用药品种TOP10。

单克隆抗体和抗体药物的复方制剂、抗代谢药、烷化剂类、激素拮抗剂和相关制剂、免疫抑制剂以及其它抗肿瘤药等ATC小类药品使用量均在2019−2020年间呈现大幅下降趋势。新冠疫情的爆发可能在一定程度上影响了肺癌患者的正常诊疗，导致化疗及免疫治疗等药物的DDDs有所下降。

药品使用监测是促进药品回归临床价值的重要内容。分析医疗机构肺癌治疗药物的实际使用情况，并研究国家医保谈判政策对肺癌治疗药物的影响，可以为医疗机构肺癌治疗药物的采购工作提供参考依据，具有一定的现实意义。

但本研究也存在一些局限性：①肺癌治疗方法未细化。肺癌治疗包括手术治疗、放射治疗和内科治疗，本研究获得数据并没有能够区分单纯手术和放疗患者的字段，无法剔除，后续可开展进一步的研究。②本研究仅围绕北京大学人民医院和CMEI肺癌用药数据进行分析，可以进一步结合临床诊疗方案来探讨医保等卫生政策对肺癌用药结构变化的影响。此外，仅对变化趋势做了描述性统计分析，可以进一步采用间断时间序列分析和双重差分法等方法对政策影响进行评估。