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[데이터 분석] 메디케어 센터 약물 지출 및 분석



배경

당뇨병은 국민들에게 가장 크게 영향을 미치는 만성 질환입니다. CDC에 따르면 3,700만 명의 미국인이 당뇨병을 앓고 있으며 9,600만 명(미국인 3명 중 1명)이 당뇨병 전단계에 있으며 당뇨병 발병 위험이 큽니다. 이 만성 질환은 심장 질환, 만성 신장 질환, 망막병증 및 신경병증을 포함하되 이에 국한되지 않는 다른 합병증의 위험을 증가시킵니다.


건강 문제는 막대한 가격표와 함께 제공됩니다. 2017년에는 미국 의료 비용 $4당 약 $1가 당뇨병 환자를 돌보는 데 사용되었습니다. 연간 최소 2,370억 달러가 직접적인 의료 비용으로 지출되고 또 다른 900억 달러는 생산성 감소에 사용됩니다. 이를 염두에 두고 대답해야 할 두 가지 주요 질문이 있습니다.

  1. Medicaid와 Medicare는 당뇨병 치료제에 얼마를 지출합니까?

  2. 지출을 어떻게 줄일 수 있습니까?




데이터

당뇨병이 우리 의료 시스템에 어떤 부담을 주고 있는지 이해하기 위해 저는 2017~2021년에 걸쳐 Centers for Medicare and Medicaid Services(CMS)에서 데이터 세트를 얻었습니다. 당뇨병이 증가하고 있으므로 새로운 약물이 지속해서 개발되고 처방되고 있습니다. 예를 들어 Wegovy는 체중 관리를 위해 2021년에 FDA 승인을 받았지만 같은 화합물인 세마글루타이드가 Ozempic이라는 다른 약물에서 당뇨병 치료에 사용되었습니다. 업계가 지속해서 발전하고 있으므로 이러한 약물 중 일부에 대한 완전한 데이터가 없을 수 있습니다.


당뇨병이 약물 지출에 어떤 영향을 미치는지 이해하기 위해 당뇨병 약물을 분리했습니다. 데이터 세트는 약학 클래스로 약물을 분류하지 않았으므로 약학 클래스(키)와 약물 이름(값)으로 사전을 만들었습니다. 약학 클래스를 추출하고 새로운 열을 만들기 위해 사전값과 약의 일반 이름을 일치시키는 함수를 만들었습니다. 거기에서 약리학적 분류에 따라 약물을 분석했습니다. 저는 주로 GLP-1, SGLT2i 및 인슐린에 초점을 맞췄습니다. 이러한 약물은 가장 비싸고 따라서 절약 가능성이 가장 크기 때문입니다.


GLP-1은 체중 증가 및 저혈당증의 부작용 없이 탄수화물을 섭취한 후 인슐린 분비를 증가시켜 당뇨병 및 비만 치료에 활용됩니다. 위 배출을 지연시키고 포만감을 촉진하므로 A1C와 체중을 낮추는 데 도움이 됩니다. 일부는 이차적인 심혈관 혜택이 있으므로 종종 처방됩니다. 그들은 메일 주사 가능, 매주 주사 가능 또는 매일 알약 형태로 제공됩니다. 최근 몇 년 동안 이러한 약물은 TikTok에서 입소문을 타면서 매우 인기를 얻었습니다.


SGLT2는 또한 소변 배출을 통해 과도한 포도당을 방출하여 A1C를 낮추고 비교적 낮은 저혈당 위험을 수반합니다. 이러한 약물은 또한 많은 사람이 이차적인 신장 및 심혈관 이점을 가지고 있으므로 종종 처방됩니다. 그들은 매일 알약 형태로 제공됩니다.


인슐린은 1920년대부터 존재했으며 혈당 수치를 가장 빠르게 낮춥니다. 다양한 농도, 지속 시간, 피크/피크 없음, 컨테이너 또는 개시가 있습니다. 그들은 대부분 주사할 수 있는 형태로 제공됩니다. 하루에 여러 번 복용할 수 있으므로 저혈당증과 체중 증가의 위험이 증가할 수 있습니다.




분석

총 Medicaid 및 Medicare 지출 측면에서 GLP-1 수용체 작용제, SGLT2 억제제 및 인슐린은 범주적으로 가장 비싸며 비용은 매년 증가합니다. 아래 히트맵에서 볼 수 있듯이 GLP-1 수용체 작용제는 가장 비싸고 CMS는 이 종류에만 매년 수십억 달러를 지출합니다. Medicare는 일반적으로 65세 이상의 개인을 대상으로 하며 Medicaid는 소득이 제한된 사람들을 대상으로 합니다. 따라서 당뇨병은 나이에 따라 비율이 증가하는 만성 질환이므로 Medicare 당뇨병 지출이 Medicaid 당뇨병 지출을 초과하는 것은 놀라운 일이 아닙니다.


CMS에 따르면, 가장 많이 처방되는 제2형 당뇨병 치료제는 비구아니드인 메트포르민입니다. 효과적이고 저렴하며 알약 형태로 쉽게 먹을 수 있으며 1950년대부터 사용됐습니다. 이는 제2형 당뇨병으로 새로 진단받았을 때 첫 번째 약물 치료로 종종 사용됩니다. 아래 막대그래프에서 볼 수 있듯이 비구아나이드가 전체 주장에서 강력한 선두를 차지하고 있으며 설포닐우레아와 인슐린도 그 뒤를 잇고 있으며 이 역시 효과적이며 수십 년 동안 사용됐습니다. Medicaid와 Medicare 모두에서 GLP-1과 SGLT2i의 인기가 높아지고 있으며 현재 더 많은 의사가 이러한 약물을 처방하고 있습니다.



전체 CMS 지출과 비교하여 전체 당뇨병 약물 지출 비율은 매년 증가하고 있습니다. 총액에는 당뇨병 검사 용품과 바늘도 포함되지 않으므로 당뇨병 지출의 실제 가치는 훨씬 더 높습니다. 메디케어 지출의 최소 13.6%가 당뇨병 치료에 사용되었습니다. 그 금액은 2017년에 17.1%로 증가했습니다. 마찬가지로, 메디케이드 지출도 2017년 8.7%에서 2021년 10.7%로 증가했습니다.

청구당 비용이 가장 높은 당뇨병 약물에는 GLP-1과 SGLT2i가 포함됩니다. 메디케어는 2021년 GLP-1에 대해 청구당 $800-$1600(일반적으로 1개월분)을 지불하고 2021년에 SGLT2i에 대해 청구당 $450-$1000을지급합니다. 요율은 매년 계속 증가합니다. 그래프에서 볼 수 있듯이 Steglatro는 다른 SGLT2i보다 청구당 비용이 저렴합니다.




CMS는 어떻게 지출을 줄일 수 있나요?

SGLT2i 계열의 경우 Steglatro/Ertugliflozin은 청구당 같은 계열의 다른 약물보다 비용이 저렴합니다. 다른 SGLT2is와 비교하여 Steglatro는 아직 같은 긍정적인 신장 및 심장 보호 기능을 입증하지 못했습니다. 그러나 당뇨병 치료제로서 여전히 A1C를 효과적으로 낮춥니다.


이 그래프는 모든 SGLT2i를Steglatro로 교체할 수 있고 교체해야 한다는 가정하에 연간 절감액의 상한선을 보여줍니다. 그러나 다른 SGLT2i가 심혈관 사망을 줄이고 말기 신장 질환을 지연시키는 데 효과적인 것으로 입증되었으므로 완전한 대체는 현실적이지 않습니다. u-마이크로알부민 수치가 증가하거나 신장 손상의 징후가 있거나 박출률이 40% 미만인 환자의 경우 Steglatro가 동등한 보호 효과를 입증할 때까지 다른 SGLT2is가 표시됩니다.


단독요법으로 A1C를 낮추는 데 있어 SGLT2i의 효과를 비교하는 직접적인 연구는 없습니다. 어떤 SGLT2i가 설탕을 줄이는 데 가장 효과적인지는 아직 명확하지 않습니다.

위 그래프는 당뇨병용으로 판매되는 모든 GLP-1을 Bydureon Bcise로 전환할 수 있다고 가정할 때 CMS가 얻을 수 있는 최대 잠재적 절감액을 나타냅니다. 실제로 Bydureon BCise에는 한계가 있습니다.


GLP-1 약물을 조사할 때 Victoza, Saxenda 및 Wegovy는 체중 감량을 위해 시판되므로 제외됩니다. 애들릭신은 2023년 현재 더 이상 시판되지 않기 때문에 제외됩니다. 바이두레온은 혼합이 필요하기 때문에(15초 동안 펜을 흔들어야 함) 사용하기 약간 더 단단한 주사용 펜입니다. 이 장벽은 민첩성 문제가 있는 사람들에게 문제가 될 수 있습니다. 하지만 일회용 펜으로서 측정/다이얼링이 필요 없는 편리함과 사용하기 전까지 바늘을 숨겨두는 안전 기능을 제공하는 장점이 있습니다. 이 주사제는 다른 GLP-1에 비해 한 가지 강도만 가지고 있습니다. 따라서 당뇨병을 가장 효과적으로 낮추는 효과가 없을 수 있습니다. 이 약은 단계적 치료의 일부로 제공될 수 있습니다. 6개월 후에도 A1C 목표가 여전히 달성되지 않거나 환자의 손재주 문제가 기록된 경우 다른 GLP-1을 고려할 수 있습니다.


이론적으로 Steglatro와 Bydureon Bcise를 수업 내에서 단계 요법으로 구현하면 잠재적으로 CMS 수십억 달러를 절약할 수 있습니다.


미래의 일

데이터 세트에는 동일한 열이 있으므로 내 코드는 일반적으로 재현 가능합니다.

영양과 생활방식 변화에 투자하면 약물 지출을 어떻게 줄일 수 있나요?

새로운 인슐린 한도는 당뇨병 약 지출에 어떤 영향을 미치나요?


참조





데이터세트:


데이터 사전:




(본포스팅은 https://nycdatascience.com/blog/python/cms-medication-spending-and-analysis/ 의데이터를유펜솔루션이재구성하였습니다.)











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