Impact of antimicrobial volume-based procurement and classification management policy on the use of carbapenem antibiotics in Hunan Province
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摘要:
目的 探索抗菌药物带量采购和分级管理政策对碳青霉烯类抗生素利用的影响。 方法 采用Mann-Kendall趋势检验分析各级医疗机构碳青霉烯类抗生素用药频度(DDDs)、采购金额(Cost)、药品日均费用(DDDc)、每天每1 000居民用药频度(DID)的变化趋势，以2020年5月1日为带量采购政策的干预分界点，以2021年9月作为分级管理目录的干预分界点，采用间断时间序列分析法研究带量采购和分级管理政策对碳青霉烯类抗生素临床用药的影响。 结果 在带量采购政策执行后，碳青霉烯类抗生素DDDs、DID明显上升，但长期趋势变化不显著；与政策执行前相比，碳青霉烯类抗生素的Cost和DDDc瞬时下降，DDDc长期趋势变化显著，但Cost长期趋势变化不显著。分级管理目录更新后，碳青霉烯类抗生素DDDs、Cost瞬时下降，但长期下降趋势不显著，并且DDDc呈长期上升趋势。 结论 带量采购政策降低了碳青霉烯类抗生素DDDc，短期内降低了Cost；但对DDDs、Cost、DID的长期影响有限；分级管理对医疗机构碳青霉烯类抗生素的利用影响有限。 Abstract:Objective To explore the impact of antimicrobial volume-based procurement (VBP) and classification management policy on the clinical use of carbapenem antibiotics. Methods Changing trend in defined daily doses (DDDs), procurement cost (Cost), defined daily dose cost (DDDc), and DDDs per 1 000 inhabitants daily (DID) of carbapenem antibiotics in all levels of medical institutions were analyzed by Mann-Kendall trend test. May 1, 2020 was taken as the intervention cut-off point of VBP policy, September 2021 was as intervention cut-off point of cla-ssification management list. The impact of VBP and classification management policy on the clinical use of carbape-nem antibiotics were studied by interrupted time series analysis. Results After implementing VBP policy, the DDDs and DID of carbapenem antibiotics increased obviously, but the long-term trend didn't change significantly. Compared with before the implementation of the policy, the cost and DDDc of carbapenem antibiotics decreased immediately, the long-term trend of DDDc changed significantly, but the long-term trend of cost didn't change significantly. The DDDs and Cost of carbapenem antibiotics decreased immediately after the update of classification ma-nagement list, but the long-term downward trend was not significant, and DDDc presented a long-term upward trend. Conclusion VBP policy reduces the DDDc and short-term cost of carbapenem antibiotics, but its long-term impact on DDDs, cost and DID is limited. Classification management has limited impact on the use of carbapenem antibiotics in medical institutions. -
碳青霉烯类抗生素是临床常用的广谱非典型β-内酰胺类抗生素，抗菌活性强，特别是对多重耐药革兰阴性杆菌，如产超广谱β-内酰胺酶(ESBLs)肠杆菌目细菌具有很强抗菌活性。碳青霉烯类抗生素对患者的治疗效果也得到临床认可，这类药物的临床应用也越来越广泛，但是依据2022年全国细菌耐药监测网(CARSS)和湖南省细菌耐药监测网细菌耐药性监测报告，湖南省耐碳青霉烯类革兰阴性杆菌(CRO)的检出率持续攀升，细菌对抗菌药物的耐药形势加剧，尤其是耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌(CRKP)与耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌(CRAB)的耐药率在近20年持续攀升[1-2]。研究[3-4]表明，在特定地理区域抗菌药物使用的增加与CRO耐药率相关。为遏制细菌耐药率上升，湖南省于2011年开始开展抗菌药物整治和分级管理，并于2020年5月实行抗菌药物集中带量采购[5]，2021年9月更新抗菌药物分级管理目录[6]。本研究统计湖南省药品招标采购网碳青霉烯类抗生素采购数据，分析评估两项政策的执行对碳青霉烯类抗生素利用指数的影响。
1. 资料与方法
1.1 资料来源
采集湖南省公共资源交易平台中2018年1月—2022年9月湖南省公立医疗机构碳青霉烯类抗生素(我省在网采购的碳青霉烯类抗生素有5个品种：亚胺培南、美罗培南、帕尼培南、比阿培南和厄他培南)实际采购记录，并按月对数据进行初步整理。每条数据的采集信息主要包括医院名称、医院级别、药品通用名、规格、包装数量、入库数量、入库金额等。湖南省居民人口数量由湖南省人民政府网站(http://www.hunan.gov.cn/hnszf/zfsj/zfsj.html)查询获取。
1.2 研究方法
首先核查采购数据的可靠性、完整性，并剔除数据条目上报不全单位的碳青霉烯类抗生素采购记录，因碳青霉烯类未纳入湖南省基层医疗机构管理目录，且采购数据的样本量太小，因此基层医疗机构不列入本次研究。为保证研究数据样本的一致性，将采购网数据齐全的医疗机构纳入研究样本，共纳入二级医疗机构416所，三级医疗机构109所。统一所有药品规格的单位，以便于后续计算药物采购量。分别按医院级别、药物类别、药品通用名称等不同字段统计碳青霉烯类抗生素采购金额和采购量。本研究以2020年5月作为带量采购政策的干预分界点，2018年1月—2020年4月28个月为带量采购政策(AVBP)执行前，2020年5月—2021年8月共16个月为AVBP执行后；以2021年9月作为分级管理目录的干预分界点，2020年5月—2021年8月共16个月为分级管理目录更新前，2021年9月—2022年9月共13个月为分级管理目录更新后，应用EXCEL 2013计算以下指标。①用药频度(DDDs)[7]：指药物累计消耗量；②每天每1 000居民用药频度(DDDs per 1 000 inhabitants daily, DID)：可反映全人群中该药物的使用情况；③采购金额(Cost)；④药品日均费用(defined daily dose cost, DDDc)：主要反映药品整体价格水平，表示该药品每天所消耗的金额，DDDc=药品采购金额/该药品的DDDs。
1.3 统计学方法
本研究将数据运用R语言进行Mann-Kendall趋势检验和间断时间序列建模，趋势检验参数意义：Tau是一种非参数的相关系数，Tau值的范围为-1~1，用于衡量两个变量之间的相关性和趋势的强度；S为变量关系差的和，正值代表增加，负值代表减少，绝对值表示相差的数值大小；Z＞0，表示呈上升趋势，Z＜0，表示呈下降趋势，P≤0.05表示差异有统计学意义。以DDDs、Cost、DDDc、DID四个指标作为因变量(分析指标)，干预前后时间点为自变量分段构建回归方程，模拟间断时间序列模型，模型的方程表达式如下：Yt=β0+β1×time+β2×intervention+β3×time after intervention+εt。其中Yt是指以上4个分析指标在时间点t月的平均水平；time是指研究观察期间以月度表示的连续时间变量，取值范围为0~56，依次与观察时间点对应；intervention是虚拟的分类变量，β0是指4个分析指标初始水平(t=0时)的估计值；β1为干预政策执行前4个分析指标随时间变化的趋势，即带量采购政策或分级管理目前执行前，抗菌药物月度DDDs、Cost、DID或DDDc的变化趋势的斜率；β2表示干预政策执行时4个分析指标的瞬时变化，即带量采购政策或分级管理目录执行后抗菌药物月度DDDs、Cost、DID或DDDc的瞬间水平变化；β3表示干预政策执行后4个分析指标趋势变化的改变量，即政策干预前后两段斜率的差值；β1+β3表示干预政策执行后抗菌药物月度DDDs、Cost、DID或DDDc的变化趋势的斜率。
2. 结果
2.1 碳青霉烯类DDDs、Cost、DID、DDDc统计结果
DDDs、DID逐年上升；Cost在2020年后下降，但2022年或将上升超过2019年水平；DDDc在2020年后下降，2022年出现反弹，见表 1。
表 1 不同年份碳青霉烯类DDDs、Cost、DID、DDDc统计结果Table 1 Statistics of DDDs, Cost, DID and DDDc of carbapenems in different years药物利用指数 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年1—9月 DDDs 3.96×105 4.81×105 6.64×105 8.74×105 6.79×105 Cost 2.06×108 2.61×108 1.80×108 1.67×108 2.27×108 DID 0.19 0.30 0.33 0.44 0.34 DDDc 6 235.00 6 525.15 3 886.14 2 308.62 3 041.27 2.2 碳青霉烯类药物利用指数趋势分析
湖南省所有医疗机构的DDDs、DID呈上升趋势(均P＜0.05)，DDDc呈下降趋势(P＜0.05)；Cost整体变化差异无统计学意义(P＞0.05)。Mann-Kendall趋势检验参数见表 2，Mann-Kendall趋势检验见图 1。湖南省所有医疗机构DDDs、DID的突变点在2020年5月[UF＞UB，在95%CI(-1.96~1.96)内]；且Cost突变检验有三个交叉点，分别是2018年12月、2019年12月和2022年6月，后两个突变点的置信度＞95%，Cost在2019年12月和2022年6月之间下降明显，2022年7月呈上升趋势。湖南省所有医疗机构和三级医疗机构的DDDc突变点在2020年9月，其中二级医疗机构的突变点在2021年11月。Mann-Kendall突变检验见图 2。
表 2 湖南省医疗机构Mann-Kendall趋势检验主要参数值Table 2 The main parameter values of Mann-Kendall trend test for medical institutions in Hunan Province指标 所有医疗机构 二级医疗机构 三级医疗机构 DDDs Cost DID DDDc DDDs Cost DID DDDc DDDs Cost DID DDDc Z 6.670 0.296 6.753 -2.953 6.987 1.342 7.070 -4.633 6.450 0.255 6.560 -2.843 P < 0.001 0.767 < 0.001 0.003 < 0.001 0.179 < 0.001 < 0.001 < 0.001 0.799 < 0.001 0.005 S 970 44 982 -430 1 016 196 1 028 -674 938 38 954 -414 Tau 0.608 0.028 0.615 -0.269 0.637 0.123 0.644 -0.422 0.588 0.024 0.598 -0.259 注：共57个时间点。 
图 1 湖南省医疗机构碳青霉烯类抗生素DDDs、Cost、DID、DDDc的MK趋势检验注：A为所有医疗机构；B为三级医疗机构；C为二级医疗机构。Fig. 1 MK trend test of DDDs, Cost, DID, DDDc of carbapenem antibiotics in medical institutions in Hunan Province
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图 2 湖南省医疗机构碳青霉烯类抗生素DDDs、Cost、DID、DDDc的MK突变检验注：横坐标1~57代表2018年1月—2022年9月，纵坐标为统计变量UF、UB值，UF和UB曲线的交点在95%CI (-1.96~1.96)内，可确定交点具体时间，说明该时间点参数呈现突变状态。Fig. 2 MK mutation test of DDDs, Cost, DID, and DDDc of carbapenem antibiotics in medical institutions in Hunan Pro-vince下载:
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2.3 碳青霉烯类药物利用指数间断时间序列分析
因DID的变化趋势与DDDs一致，因此间断时间序列分析采用碳青霉烯类其他3项指标，间断时间序列模型结果见图 3，分段回归模型具体参数见表 3。
图 3 医疗机构碳青霉烯类抗生素3项指标(DDDs、Cost、DDDc)间断时间序列分析注：A为所有医疗机构；B为三级医疗机构；C为二级医疗机构。Fig. 3 Interrupted time series analysis of 3 indicators (DDDs, Cost, DDDc) of carbapenem antibiotics in medical institutions下载:
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表 3 医疗机构碳青霉烯类抗生素3项指标的分段回归分析Table 3 Segmented regression analysis of 3 indicators of carbapenem antibiotics in medical institutions参数 所有医疗机构 P 二级医疗机构 P 三级医疗机构 P DDDs 常数(t=0) 3.44×104 ＜0.001 3.63×103 ＜0.001 3.08×104 ＜0.001 β0干预前趋势 106.45 0.550 65.40 0.027 37.02 0.804 带量采购政策干预 β1干预时的水平变化 2.68×104 ＜0.001 3.90×103 0.007 2.28×104 ＜0.001 β2干预后趋势 698.92 0.124 126.95 0.282 575.85 0.109 β3干预后的趋势变化 592.46 0.278 61.55 0.611 538.83 0.219 分级管理目录干预 β1干预时的水平变化 -6.94×103 0.285 -944.20 0.586 -6.03×103 0.290 β2干预后趋势 1.13×103 0.166 282.83 0.024 859.15 0.247 β3干预后的趋势变化 438.78 0.642 155.88 0.359 283.30 0.734 Cost 常数(t=0) 1.75×107 ＜0.001 1.68×106 ＜0.001 1.58×107 ＜0.001 β0干预前趋势 1.30×105 0.216 2.84×104 0.035 1.00×105 0.282 带量采购政策干预 β1干预时的水平变化 -7.42×106 0.002 -1.31×106 ＜0.001 -6.14×106 0.003 β2干预后趋势 -1.87×104 0.888 2.42×104 0.108 -4.33×104 0.725 β3干预后的趋势变化 -1.48×105 0.380 -4.27×103 0.830 -1.43×105 0.353 分级管理目录干预 β1干预时的水平变化 -1.51×106 0.462 -4.66×106 0.097 -1.03×106 0.569 β2干预后趋势 1.69×106 ＜0.001 2.89×105 ＜0.001 1.40×106 ＜0.001 β3干预后的趋势变化 1.71×106 ＜0.001 2.65×105 ＜0.001 1.45×106 ＜0.001 DDDc 常数(t=0) 507.72 ＜0.001 463.26 ＜0.001 512.32 ＜0.001 β0干预前趋势 2.14 ＜0.001 -0.39 0.191 2.68 ＜0.001 带量采购政策干预 β1干预时的水平变化 -353.30 ＜0.001 -325.70 ＜0.001 -358.84 ＜0.001 β2干预后趋势 -2.36 0.003 0.76 0.238 -2.86 0.003 β3干预后的趋势变化 -4.50 ＜0.001 1.15 0.100 -5.54 ＜0.001 分级管理目录干预 β1干预时的水平变化 15.27 0.529 -13.71 0.564 20.78 0.400 β2干预后趋势 17.14 ＜0.001 17.96 ＜0.001 17.13 ＜0.001 β3干预后的趋势变化 19.51 ＜0.001 17.19 ＜0.001 19.99 ＜0.001 2.3.1 带量采购政策对药物利用指数的间断时间序列分析
数据统计周期内，在带量采购政策执行后，全省医疗机构碳青霉烯类DDDs瞬时上升，差异有统计学意义(P＜0.001)；相比于带量采购政策执行前，所有医疗机构碳青霉烯类DDDs的瞬时变化显著(P＜0.01)，碳青霉烯类DDDs的长期趋势变化无统计学意义(P＞0.05)；二级和三级医疗机构也表现出了同样的瞬时变化趋势；且在该政策执行前，二级医疗机构碳青霉烯类DDDs表现出上升趋势(P＜0.05)。在该政策执行前，二级医疗机构碳青霉烯类Cost呈上升趋势(P＜0.05)，在带量采购政策执行后，所有医疗机构、三级医疗机构、二级医疗机构Cost瞬时下降明显，差异有统计学意义(P＜0.005)，但碳青霉烯类Cost的长期下降趋势变化与政策执行前相比，差异无统计学意义(P＞0.05)。所有医疗机构及三级医疗机构碳青霉烯类DDDc在干预前有显著上升趋势(P＜0.001)；在带量采购后，所有医疗机构、三级医疗机构、二级医疗机构碳青霉烯类DDDc瞬时下降明显(P＜0.001)；与该政策执行前相比，所有医疗机构、三级医疗机构碳青霉烯类DDDc呈长期下降趋势(P＜0.001)，但是二级医疗机构碳青霉烯类DDDc在带量采购政策后差异无统计学意义(P＞0.05)。
2.3.2 分级管理政策对药物利用指数的间断时间序列分析
在2021年9月分级管理目录执行后，全省所有医疗机构碳青霉烯类DDDs变化差异无统计学意义(P＞0.05)。与分级管理目录执行前相比，二级医疗机构的碳青霉烯类DDDs瞬时增长(P＜0.05)。全省医疗机构碳青霉烯类Cost变化差异无统计学意义(P＞0.05)。与分级管理目录执行前相比，全省所有医疗机构和三级、二级医疗机构碳青霉烯类DDDc变化均无统计学意义(P＞0.05)；但全省医疗机构碳青霉烯类DDDc呈长期上升趋势(P＜0.001)。
3. 讨论
碳青霉烯类抗生素DDDs出现瞬时上升和长期上升趋势，可能原因有：(1)碳青霉烯类抗生素在带量采购后价格下降明显，临床医生经验性选择增多，或者为完成集采任务量，优先选择碳青霉烯类，碳青霉烯类抗生素DDDs瞬时上升，此结果与陕西[8]、深圳[9]的研究结果相似。(2)多重耐药菌感染患者、免疫抑制剂治疗患者增多，临床医生对低价药物的信任度不够，为达到最低抑菌浓度，加大给药剂量或给药频次，可能与新型冠状病毒感染疫情的暴发导致重症患者增加相关[10]。(3)临床的不合理用药，带量采购前二级医疗机构碳青霉烯类抗生素DDDs为上升趋势，与相关研究[11-12]结果基本一致。
碳青霉烯类抗生素的Cost瞬时下降显著，但Cost长期下降趋势变化与政策执行前相比不显著。原因可能是：(1)碳青霉烯类抗生素在目录调整前后都属于特殊使用级抗菌药物，用量变化不显著时，价格下降导致Cost瞬时下降。(2)统计期内碳青霉烯类抗生素国家集采价格的变化，尤其是美罗培南两次集采的中标价格上涨，2020年5月湖南省抗菌药物专项集中采购美罗培南(0.25、0.5 g/支)的中标价格分别为4.98、9.48元/支，续标的中标价格分别为26.47、45.00元/支。(3)碳青霉烯类抗生素用量增加，可能原因有经验性用药选择增加，常用日剂量增加，疗程变长等。
碳青霉烯类DDDs上升可能导致碳青霉烯类或第三代头孢菌素耐药率上升。研究[4, 13]表明碳青霉烯类消耗量与革兰阴性杆菌耐药率之间存在正相关，向左娟等[14]研究显示，多个β-内酰胺类药物/β-内酰胺酶抑制剂(BL/BLIs)和第三代头孢菌素耐药率与碳青霉烯类使用强度成正相关。据湖南省细菌耐药监测网统计分析，CRKP在近5年的检出率从2018年的8.9%上升到2022年的12.6%[15-16]，耐药菌检出率上升将增加卫生经济负担[17-18]。
碳青霉烯类抗生素的管理模式需要进一步探索，抗菌药物管理小组将发挥多学科优势，促进抗菌药物合理应用。四川省人民医院刘雨晴等[19]构建“三医(医疗、医药、医保)联动”的管理模式降低了碳青霉烯类抗生素的使用率和DDDs。研究[20]表明抗菌药物科学化管理(AMS)在减少抗菌药物使用和外科抗菌药物预防使用方面具有重要作用。抗菌药物评价指标不能仅限于DDDs、Cost等，应该转向关注管理项目的临床影响，而不是只考虑财政影响。抗菌药物目录需要根据药物利用指标和耐药监测数据及时调整。在集采政策推动下，苏北地区医院分级管理目录更新及时，有效规范目录结构，保证药品合理使用[21]。
本研究存在一定的局限性：(1)本研究的立项时间与原始数据的可获得性导致政策执行时间节点前后的数据点数量不一致，政策时间节点前后数据的一致性设置欠严谨。(2)在研究中数据未及时更新，可能会影响数据的时效性，但不影响数据的可靠性，结论的可信度。(3)抗菌药物利用的评价还不够全面。抗菌药物利用除了受到管理政策的影响之外，可能还受到自然灾害、人为选择、医院感染防控等多因素的影响。本课题组将进一步深挖数据，改进评价方法，为抗菌药物管理优化决策提供依据。
带量采购政策的执行降低了碳青霉烯类抗生素DDDc，短期内降低了Cost，但带量采购政策对Cost、DID长期影响不显著，且碳青霉烯类抗生素DDDs呈上升趋势。分级管理对碳青霉烯类抗生素的应用影响有限，尤其是对碳青霉烯类抗生素DDDs、Cost长期影响有限。
利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突。
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图 1 湖南省医疗机构碳青霉烯类抗生素DDDs、Cost、DID、DDDc的MK趋势检验
注：A为所有医疗机构；B为三级医疗机构；C为二级医疗机构。
Fig. 1 MK trend test of DDDs, Cost, DID, DDDc of carbapenem antibiotics in medical institutions in Hunan Province
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图 2 湖南省医疗机构碳青霉烯类抗生素DDDs、Cost、DID、DDDc的MK突变检验
注：横坐标1~57代表2018年1月—2022年9月，纵坐标为统计变量UF、UB值，UF和UB曲线的交点在95%CI (-1.96~1.96)内，可确定交点具体时间，说明该时间点参数呈现突变状态。
Fig. 2 MK mutation test of DDDs, Cost, DID, and DDDc of carbapenem antibiotics in medical institutions in Hunan Pro-vince
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图 3 医疗机构碳青霉烯类抗生素3项指标(DDDs、Cost、DDDc)间断时间序列分析
注：A为所有医疗机构；B为三级医疗机构；C为二级医疗机构。
Fig. 3 Interrupted time series analysis of 3 indicators (DDDs, Cost, DDDc) of carbapenem antibiotics in medical institutions
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表 1 不同年份碳青霉烯类DDDs、Cost、DID、DDDc统计结果
Table 1 Statistics of DDDs, Cost, DID and DDDc of carbapenems in different years
药物利用指数 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年1—9月 DDDs 3.96×105 4.81×105 6.64×105 8.74×105 6.79×105 Cost 2.06×108 2.61×108 1.80×108 1.67×108 2.27×108 DID 0.19 0.30 0.33 0.44 0.34 DDDc 6 235.00 6 525.15 3 886.14 2 308.62 3 041.27 表 2 湖南省医疗机构Mann-Kendall趋势检验主要参数值
Table 2 The main parameter values of Mann-Kendall trend test for medical institutions in Hunan Province
指标 所有医疗机构 二级医疗机构 三级医疗机构 DDDs Cost DID DDDc DDDs Cost DID DDDc DDDs Cost DID DDDc Z 6.670 0.296 6.753 -2.953 6.987 1.342 7.070 -4.633 6.450 0.255 6.560 -2.843 P < 0.001 0.767 < 0.001 0.003 < 0.001 0.179 < 0.001 < 0.001 < 0.001 0.799 < 0.001 0.005 S 970 44 982 -430 1 016 196 1 028 -674 938 38 954 -414 Tau 0.608 0.028 0.615 -0.269 0.637 0.123 0.644 -0.422 0.588 0.024 0.598 -0.259 注：共57个时间点。 表 3 医疗机构碳青霉烯类抗生素3项指标的分段回归分析
Table 3 Segmented regression analysis of 3 indicators of carbapenem antibiotics in medical institutions
参数 所有医疗机构 P 二级医疗机构 P 三级医疗机构 P DDDs 常数(t=0) 3.44×104 ＜0.001 3.63×103 ＜0.001 3.08×104 ＜0.001 β0干预前趋势 106.45 0.550 65.40 0.027 37.02 0.804 带量采购政策干预 β1干预时的水平变化 2.68×104 ＜0.001 3.90×103 0.007 2.28×104 ＜0.001 β2干预后趋势 698.92 0.124 126.95 0.282 575.85 0.109 β3干预后的趋势变化 592.46 0.278 61.55 0.611 538.83 0.219 分级管理目录干预 β1干预时的水平变化 -6.94×103 0.285 -944.20 0.586 -6.03×103 0.290 β2干预后趋势 1.13×103 0.166 282.83 0.024 859.15 0.247 β3干预后的趋势变化 438.78 0.642 155.88 0.359 283.30 0.734 Cost 常数(t=0) 1.75×107 ＜0.001 1.68×106 ＜0.001 1.58×107 ＜0.001 β0干预前趋势 1.30×105 0.216 2.84×104 0.035 1.00×105 0.282 带量采购政策干预 β1干预时的水平变化 -7.42×106 0.002 -1.31×106 ＜0.001 -6.14×106 0.003 β2干预后趋势 -1.87×104 0.888 2.42×104 0.108 -4.33×104 0.725 β3干预后的趋势变化 -1.48×105 0.380 -4.27×103 0.830 -1.43×105 0.353 分级管理目录干预 β1干预时的水平变化 -1.51×106 0.462 -4.66×106 0.097 -1.03×106 0.569 β2干预后趋势 1.69×106 ＜0.001 2.89×105 ＜0.001 1.40×106 ＜0.001 β3干预后的趋势变化 1.71×106 ＜0.001 2.65×105 ＜0.001 1.45×106 ＜0.001 DDDc 常数(t=0) 507.72 ＜0.001 463.26 ＜0.001 512.32 ＜0.001 β0干预前趋势 2.14 ＜0.001 -0.39 0.191 2.68 ＜0.001 带量采购政策干预 β1干预时的水平变化 -353.30 ＜0.001 -325.70 ＜0.001 -358.84 ＜0.001 β2干预后趋势 -2.36 0.003 0.76 0.238 -2.86 0.003 β3干预后的趋势变化 -4.50 ＜0.001 1.15 0.100 -5.54 ＜0.001 分级管理目录干预 β1干预时的水平变化 15.27 0.529 -13.71 0.564 20.78 0.400 β2干预后趋势 17.14 ＜0.001 17.96 ＜0.001 17.13 ＜0.001 β3干预后的趋势变化 19.51 ＜0.001 17.19 ＜0.001 19.99 ＜0.001 -
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