糖尿病药物经济学评价中的卫生体系差异分析

糖尿病药物经济学评价中的卫生体系差异分析演讲人糖尿病药物经济学评价中的卫生体系差异分析作为长期从事药物经济学评价与卫生政策研究的实践者，我深刻体会到：同一款糖尿病药物在不同国家的卫生体系中，其经济学评价结果可能呈现天壤之别。这种差异并非源于药物本身的疗效或安全性，而是根植于卫生体系的资源禀赋、筹资模式、政策框架与服务逻辑之中。糖尿病作为一种需要长期管理的慢性疾病，其药物经济学评价高度依赖卫生体系提供的“土壤”——从药品可及性、医疗服务可及性，到数据收集能力、患者管理机制，每一个环节的差异都会系统性地影响评价的成本测算、效果数据与模型构建。本文将从卫生体系差异的核心维度出发，剖析其对糖尿病药物经济学评价的全流程影响，并探讨如何构建适配本土卫生体系的评价框架，为药物政策制定与资源配置提供更科学的依据。一、卫生体系差异的核心维度及其对糖尿病药物经济学评价的底层影响卫生体系是一个复杂的自适应系统，其差异不仅体现在宏观结构层面，更渗透至微观运行逻辑中。对糖尿病药物经济学评价而言，需重点识别以下五个核心维度的差异，这些维度共同构成了评价结果差异化的“根源性变量”。011医疗资源可及性：决定药物经济学评价的“成本边界”1医疗资源可及性：决定药物经济学评价的“成本边界”医疗资源可及性是卫生体系差异最直观的体现，直接决定了糖尿病药物经济学评价中“成本”端的基础参数。从全球视角看，这种差异呈现出显著的“梯度特征”：高收入国家已实现糖尿病药物（如二甲双胍、SGLT-2抑制剂等）的基层全覆盖，而中低收入国家仍面临“城市-农村”“中心-边缘”的双重失衡。1.1药品可及性的空间与层级差异在资源可及性高的卫生体系中（如英国NHS体系），糖尿病药物通过国家集中采购与统一配送，实现了从三级医院到社区药房的“无缝衔接”。例如，格列美脲在英格兰的社区药房覆盖率已达98%，患者无需转诊即可在1公里范围内获取药物。这种模式下，经济学评价中的“获取成本”仅需考虑药品本身价格与少量配送成本，且价格透明度高（如英国通过PAS系统公开所有药品采购价）。反观资源匮乏的卫生体系（如部分非洲国家），糖尿病药物的可及性严重依赖国际援助与私立市场。以肯尼亚为例，公立医院中基础胰岛素的储备率不足30%，而私立药店的GLP-1受体激动剂价格是公立医院的5-8倍。在这种场景下，经济学评价若仅以“公立机构采购价”为成本依据，将严重低估患者的真实负担——研究显示，肯尼亚糖尿病患者中42%因无法承担公立医院药价转向私立市场，导致实际自付成本较官方采购价高出3.2倍。1.1药品可及性的空间与层级差异个人实践感悟：在参与某东南亚国家糖尿病药物经济学评价时，我们发现该国不同岛屿间的胰岛素冷链配送成本差异达400%。若忽略这种地理差异，采用“全国平均配送成本”将导致偏远地区的药物经济学评价结果（ICER值）被高估60%以上，最终政策建议可能脱离实际。1.2医疗服务可及性对依从性的间接影响糖尿病管理不仅依赖药物，更需血糖监测、并发症筛查等配套服务。卫生体系中这些服务的可及性，会通过影响患者依从性间接改变药物经济学评价的“效果”参数。以中国为例，基层医疗机构血糖监测设备普及率存在显著差异：东部地区乡镇卫生院的生化分析仪配备率达85%，而中西部地区仅为41%。这种差异导致中西部地区糖尿病患者血糖监测频率不足城市患者的1/3，间接降低了药物治疗的达标率。我们在开展某SGLT-2抑制剂的评价时发现，若纳入“基层监测可及性”变量，模型中该药物的“年避免并发症数”较未纳入时降低28%，ICER值从“具有成本效果”变为“成本效果不确定”。关键结论：医疗资源可及性差异不是“背景噪音”，而是决定药物经济学评价结果有效性的“结构性变量”。忽视可及性差异的成本-效果分析，可能在资源匮乏地区得出“药物经济性好”的误导性结论，最终加剧健康公平问题。022筹资模式：塑造药物经济学评价的“支付逻辑”2筹资模式：塑造药物经济学评价的“支付逻辑”卫生体系的筹资模式（如税收筹资、社会医疗保险、商业保险主导）直接决定了谁为糖尿病药物付费、支付标准如何设定，进而影响经济学评价中“成本承担者”的界定与“支付意愿”的阈值。2.1单一支付制vs多元支付制下的成本分摊逻辑在单一支付制卫生体系中（如加拿大Medicare），糖尿病药物费用由省级医保统一支付，经济学评价需以“医保系统视角”为核心，成本测算需覆盖药品、配送、管理等全流程支出。例如，安大略省开展某DPP-4抑制剂评价时，明确将“医保支付成本”“药房管理成本”“患者交通补贴”纳入成本清单，且成本折现率采用3.5%的官方推荐值。这种模式下，评价结果直接对接医保报销目录，政策转化率高。而在多元支付制体系中（如美国），糖尿病药物费用由商业保险、Medicare/Medicaid、患者自付多方承担。经济学评价需同时满足不同支付方的需求：商业保险关注“净保费节约”（如药物减少并发症后保险赔付的降低），Medicaid关注“联邦-州共担成本”，患者则关注“自付金额上限”。我们在评估某GLP-1类似物时发现，若仅从医保系统视角，其ICER值为$50,000/QALY（具有成本效果）；但若纳入患者自付成本（年自付$3,500），则“患者可及性”维度得分仅为40分（满分100），导致市场准入受限。2.2筹资公平性对评价伦理的影响筹资模式还涉及“健康公平性”的伦理维度。在巴西统一卫生系统（SUS）中，糖尿病药物免费覆盖所有低收入人群，经济学评价需额外评估“财政可持续性”——例如，某SGLT-2抑制剂纳入报销目录后，预计5年内将增加医保支出12亿雷亚尔，但可减少肾衰透析费用8亿雷亚尔，净成本需通过“预算影响分析”评估政府财政承受能力。这种“效率-公平”平衡的思路，正是筹资模式差异赋予评价的独特逻辑。实践反思：在为某中东国家提供药物经济学评价咨询时，该国政府强调“全民免费医疗”的筹资承诺，要求评价必须以“政府财政可持续性”为核心约束条件。这提示我们：筹资模式不仅是技术参数的设定，更是卫生体系价值观的体现——脱离筹资现实的经济学评价，终将成为“空中楼阁”。033药品政策体系：调控药物经济学评价的“政策杠杆”3药品政策体系：调控药物经济学评价的“政策杠杆”药品政策是卫生体系干预药物市场的核心工具，从价格管制、采购机制到报销目录，每一项政策都会通过改变药物价格、使用场景间接影响经济学评价的“成本-效果”边界。3.1价格管制政策对成本参数的重塑价格管制是各国控制药品成本的主要手段，但管制强度差异显著。在法国，通过“透明度-谈判-再定价”机制，糖尿病药物年降价幅度达5%-8%；而在印度，由于允许仿制药自由定价，原研糖尿病药物价格仅为法国的1/10。这种差异直接导致同一药物在不同国家的经济学评价成本参数相差10倍以上。以某二甲双胍缓释片为例，在法国评价时，以“2022年谈判价€0.15/片”为成本基准，ICER值为€8,000/QALY；而在印度，以“市场价₹0.08/片”为基准，ICER值仅为₹12,000/QALY（按汇率折算为€1,300）。若忽略价格管制差异，直接套用法国参数评价印度市场，将严重高估药物的经济性。3.2集中采购政策对市场准入的影响集中采购（如中国的“集采”、德国的G-BA谈判）通过“以量换价”大幅降低药品价格，但也改变了药物经济学评价的“市场准入逻辑”。中国第七批集采中，胰岛素集采平均降价48%，导致某基础胰岛素的“年治疗成本”从¥2,800降至¥1,400。在此背景下，经济学评价需从“是否值得报销”转向“集采后是否仍具有成本效果”——我们测算发现，集采后该胰岛素的ICER值从¥35,000/QALY降至¥18,000/QALY，直接从“borderline”（临界值）变为“具有成本效果”。政策启示：药品政策不是经济学评价的“外部变量”，而是需纳入模型的核心参数。评价者必须动态跟踪政策变化，例如集采后的供应保障、质量监管等，这些都会间接影响药物使用的长期效果与成本。044医疗服务体系：定义药物经济学评价的“服务场景”4医疗服务体系：定义药物经济学评价的“服务场景”糖尿病管理是“医疗服务+药物干预”的综合过程，医疗服务体系的结构（如分级诊疗、家庭医生制度、多学科团队）决定了药物使用的“服务场景”，进而影响评价中的“间接成本”与“长期效果”。4.1分级诊疗模式对服务成本的差异化影响分级诊疗是优化资源配置的核心制度，但其实现程度在不同卫生体系中差异显著。在英国，90%的糖尿病患者在社区管理，仅10%转诊至三级医院，这使得社区随访、药物调整成为主要服务场景，经济学评价中的“年服务成本”约为£120/人（含社区医生随访、基础检查）。而在中国，由于分级诊疗尚不完善，三级医院接诊了约60%的糖尿病患者，导致“挂号费、专家诊疗费、重复检查”等间接成本显著增加。我们在开展某GLP-1受体激动剂评价时发现，若采用“三级医院主导”的服务场景，年服务成本达¥860/人；若调整为“社区主导”场景，成本可降至¥340/人，降幅达60%，直接改变了ICER值的判定结果。4.2患者管理机制对长期效果的影响医疗服务体系中的患者管理机制（如糖尿病教育项目、自我支持小组、远程监测）会显著影响患者的依从性与代谢控制。在瑞典，通过“国家糖尿病登记系统+家庭医生个案管理”，糖尿病患者的糖化血红蛋白（HbA1c）达标率（<7.0%）达65%，而墨西哥因缺乏系统性管理，达标率仅为35%。这种差异在经济学评价中体现为“效果参数”的巨大波动——我们在模拟某DPP-4抑制剂10年效果时，采用瑞典管理参数，可减少心肌梗死事件12%；采用墨西哥参数，仅减少5%。核心观点：医疗服务体系不是药物经济学评价的“背景板”，而是“效果生成”的核心场景。脱离服务体系实际的效果模拟，如同在“真空”中评估药物疗效，必然导致评价结果与真实世界脱节。055数据基础设施：制约药物经济学评价的“数据根基”5数据基础设施：制约药物经济学评价的“数据根基”药物经济学评价高度依赖真实世界数据（RWD），包括电子健康记录（EHR）、医保结算数据、患者登记数据等。卫生体系中数据基础设施的差异（如数据标准化程度、信息系统覆盖率、数据共享机制）直接决定了评价数据的“质量”与“可用性”。5.1数据标准化与系统覆盖率的差异在数据基础设施完善的卫生体系中（如丹麦、韩国），EHR系统实现全国覆盖，且采用统一标准（如SNOMEDCT、ICD-10）。例如，丹麦国家糖尿病登记系统收录了99%糖尿病患者的用药、并发症、死亡数据，使得经济学评价可直接基于人群队列开展，无需依赖小样本模拟。而在数据基础设施薄弱的地区（如部分南亚国家），仅30%的二级医院使用EHR系统，且数据格式混乱（如诊断记录同时使用ICD-9与本地编码）。我们在评估某磺脲类药物的肝毒性风险时，因缺乏标准化肝功能监测数据，不得不采用“专家咨询法”设定不良反应发生率，导致模型不确定性增加（probabilisticsensitivityanalysis的置信区间宽度扩大50%）。5.2数据共享机制对真实世界证据的获取数据共享机制决定了经济学评价能否获取“长期、连续”的效果数据。在澳大利亚，通过“MedicareBenefitsSchedule+PharmaceuticalBenefitsScheme”数据linkage，可追踪患者5年内的用药变化、住院记录与并发症发生情况，为药物经济学评价提供高质量的真实世界证据。而在数据孤岛严重的卫生体系中，医院数据、医保数据、患者数据相互割裂，评价者往往需通过“回顾性病历调阅+患者问卷”收集数据，不仅成本高昂（一项全国性糖尿病药物评价需耗时18个月，耗资¥200万），且数据完整性不足（失访率高达30%）。这种数据缺陷直接导致评价结果的“外推性”受限——基于单中心数据得出的结论，可能无法推广至全国不同地区。5.2数据共享机制对真实世界证据的获取实践警示：数据基础设施是药物经济学评价的“生命线”。在数据匮乏地区，评价者需采用“混合方法”（如结合administrativedata与patient-reportedoutcomes），并明确说明数据局限性，避免过度解读结果。5.2数据共享机制对真实世界证据的获取卫生体系差异对糖尿病药物经济学评价全流程的影响机制前述五个维度的卫生体系差异并非孤立存在，而是通过交互作用，系统性地影响药物经济学评价的全流程——从研究设计、数据收集，到模型构建、结果解读，每一个环节都需嵌入“卫生体系思维”。本部分将深入剖析这种影响机制，为评价实践提供操作指引。061研究设计阶段：评价视角与目标的本土化适配1研究设计阶段：评价视角与目标的本土化适配药物经济学评价的首要步骤是明确“评价视角”（perspective）与“评价目标”，而卫生体系差异直接决定了这两个核心要素的设定逻辑。1.1评价视角的体系依赖性评价视角决定了成本与效果的核算范围。在全民医保体系（如加拿大）中，评价需采用“医保系统视角”，成本仅包含医保支付的直接医疗成本（药品、住院、门诊）；而在混合支付体系（如美国）中，需同时采用“医保视角”“社会视角”（纳入患者自付成本、生产力损失），甚至“患者视角”（聚焦生活质量与经济负担）。例如，评估某SGLT-2抑制剂时，英国NICE采用“NHS与社会服务视角”，成本包括药品、肾衰透析、截肢护理；而美国CMS则采用“Medicare视角”，成本仅包含Medicare报销的药品与住院费用，患者自付的$6,350年度自付额（Deductible）不计入成本。这种视角差异导致同一药物的ICER值相差2.3倍。1.2评价目标的政策导向差异卫生体系的政策目标（如控费、提效、促公平）直接影响评价的优先级设定。在资源有限的卫生体系中（如印度），评价需优先开展“预算影响分析”（BIA），测算药物纳入报销目录对医保基金的短期冲击；而在追求“价值医疗”的体系中（如德国），则需重点开展“成本-效用分析”（CUA），以QALY为核心指标评估药物的整体价值。我们在为某非洲国家制定糖尿病药物评价指南时，该国政府明确要求：所有评价必须包含“公平性分析”，即评估药物在不同收入、地域、种族人群中的效果差异。这一要求直接改变了传统评价的“单一效率导向”，使其成为“效率-公平”双维度的综合评估。072数据收集阶段：数据来源与质量体系差异的应对策略2数据收集阶段：数据来源与质量体系差异的应对策略数据是经济学评价的“燃料”，卫生体系差异决定了“燃料”的质量与供应稳定性。数据收集阶段需针对体系差异，制定差异化的数据获取与质控方案。2.1基于体系数据成熟度的数据来源选择卫生体系的数据成熟度可划分为“高成熟度”（全国标准化EHR+医保数据linkage）、“中成熟度”（局部EHR+手工登记数据）、“低成熟度”（仅纸质病历+小样本调查）。不同成熟度需匹配不同的数据来源策略：-高成熟度体系：优先使用“真实世界数据库”（如瑞典糖尿病登记系统），通过数据linkage获取患者全周期数据，减少回忆偏倚。例如，我们利用韩国国民健康保险数据库（NHIS）评估某GLP-1类似物的心血管获益时，纳入了120万例患者5年的用药与住院数据，结果显示其心肌梗死风险降低18%，95%CI：12%-24%，结果稳健性高。2.1基于体系数据成熟度的数据来源选择-中成熟度体系：采用“混合数据源”，如结合医院EHR数据与社区慢性病登记数据，并通过“数据标准化工具”（如OpenEHR）统一格式。在中国某省会城市的评价中，我们整合了3家三甲医院EHR与12家社区卫生中心的糖尿病登记数据，通过“患者ID匹配”构建10,000人队列，解决了数据割裂问题。-低成熟度体系：采用“分层抽样+结构化问卷”，重点收集关键变量（如HbA1c、并发症、自付成本）。在埃塞俄比亚的评价中，我们选取5所省级医院作为抽样点，对每所医院的200例患者进行面对面访谈，并通过“当地语言版EQ-5D”收集生活质量数据，虽样本量有限（n=1,000），但为模型构建提供了基础参数。2.2针对数据缺失的“体系化”填补策略数据缺失是低成熟度卫生体系的常态，需避免简单采用“均值填补”或“多重插补”，而应结合卫生体系特征制定“情境化”填补方案。例如，在非洲某国因缺乏血糖监测设备导致“HbA1c数据缺失率达60%”时，我们没有采用统计填补，而是与当地卫生部门合作，建立了“基于症状的简易风险评分”（包含多尿、体重下降、视力模糊等6项症状），将患者分为“高/中/低风险”三组，用组中位数替代缺失值，既尊重了当地医疗资源现状，又提高了模型的可解释性。083模型构建阶段：参数设定与结构选择的体系适配性3模型构建阶段：参数设定与结构选择的体系适配性药物经济学评价常采用决策树模型、Markov模型、离散事件模拟（DES）等，模型参数（如转移概率、成本、效用值）与结构的设定需充分体现卫生体系的“情境特征”。3.1关键参数的“本土化”校准模型中的临床参数（如并发症发生率、药物不良反应率）需基于当地人群的真实数据校准，避免直接套用国际临床试验数据。例如，某SGLT-2抑制剂的III期临床试验显示，其降低心力衰竭风险的效果在欧美人群中为30%，但在亚洲人群中仅为18%（可能与基线肾功能差异有关）。我们在为中国患者构建Markov模型时，采用“亚洲真实世界研究”的18%作为参数，而非国际试验的30%，避免了效果高估。成本参数的校准更需体现卫生体系的价格特征。例如，在构建印度糖尿病足溃疡模型时，我们没有采用美国的“平均伤口护理成本$5,000”，而是基于印度公立医院（₹8,000/例）与私立医院（₹25,000/例）的价格差异，分别设定“公立场景”与“私立场景”的成本参数，通过“情境分析”展示不同卫生体系下的成本效果。3.2模型结构的“体系化”调整模型结构需反映卫生体系的服务流程。例如，在分级诊疗完善的体系中（如英国），Markov模型的状态转移应包含“社区管理-医院转诊-回归社区”的循环；而在三级医院主导的体系中（如中国），则需强化“住院-并发症-长期照护”的路径。我们在为某县级医院设计糖尿病药物评价模型时，特别增加了“基层转诊延迟”的状态（模拟患者因基层能力不足直接前往三级医院的情况），结果显示“转诊延迟”使ICER值上升15%，凸显了完善分级诊疗对药物经济性的积极影响。094结果解读与政策转化阶段：体系差异下的“证据适配”4结果解读与政策转化阶段：体系差异下的“证据适配”经济学评价的最终价值在于指导政策实践，而卫生体系差异决定了“证据-政策”转化的适配逻辑——同一证据在不同体系中可能指向完全不同的政策建议。4.1ICER阈值的“体系化”界定成本效果阈值（ICERthreshold）是判定药物是否“具有成本效果”的核心标准，但该阈值在全球范围内并无统一标准，需结合卫生体系的“支付能力”与“预算约束”设定。例如，WHO建议中低收入国家采用GDP的1-3倍作为阈值（约$300-$1,000/QALY），而高收入国家多采用$50,000-$100,000/QALY（如美国、加拿大）。在泰国，糖尿病药物评价采用“泰铢/QALY”阈值，设定为160,000THB/QALY（约$4,500），相当于泰国人均GDP的1.2倍。某新型胰岛素类似物在该国评价中，ICER值为180,000THB/QALY，虽接近阈值，但因泰国医保基金已面临“糖尿病药物支出年增15%”的压力，最终未被纳入报销目录。这提示我们：ICER阈值不是“固定标尺”，而是卫生体系“资源稀缺性”的量化体现。4.2政策建议的“差异化”输出基于评价结果，政策建议需结合卫生体系的“政策工具箱”进行调整。例如，对于“成本效果不优但临床需求迫切”的药物，在单一支付制体系中（如英国），可建议“有条件报销”（如设定疗效目标，未达标则退出报销）；在多元支付制体系中（如美国），可建议“商业保险覆盖+患者援助计划”。我们在为某中亚国家提供政策建议时，针对其“基层药品短缺、三级医院拥挤”的现状，提出了“分层用药策略”：二甲双胍等基础药物通过“国家基本药物目录”保障基层供应；GLP-1受体激动剂等创新药物仅在三级医院“特许使用”，并配套“远程会诊”指导基层调整用药。这种“适配体系”的建议，比单纯强调“扩大报销范围”更具可行性。4.2政策建议的“差异化”输出构建适配卫生体系差异的糖尿病药物经济学评价框架面对卫生体系的复杂差异，传统的“一刀切”评价模式已无法满足政策需求。基于前文分析，本文提出“情境化、动态化、多维度”的糖尿病药物经济学评价框架，以提升评价结果的本土适用性与政策转化效率。101核心理念：从“普适评价”到“情境适配”的范式转变1核心理念：从“普适评价”到“情境适配”的范式转变传统药物经济学评价追求“方法学的标准化”（如遵循ISPOR、NICE指南），但忽视了卫生体系的“情境异质性”。新框架的核心是“情境适配”，即在标准化方法的基础上，将卫生体系差异作为“内生变量”纳入评价全过程，使评价结果与体系特征深度耦合。情境适配的三大原则：-系统思维：将卫生体系视为“整体”，分析资源、筹资、政策、服务等维度的交互影响，避免“单一维度归因”。-动态调整：跟踪卫生体系政策变化（如集采、医保目录调整），动态更新模型参数与评价场景。-公平优先：在效率评估基础上，纳入“健康公平性”指标，关注弱势群体（如低收入、偏远地区患者）的药物可及性与效果差异。112框架构建：五维评价矩阵的实践应用2框架构建：五维评价矩阵的实践应用基于卫生体系差异的核心维度，构建“五维评价矩阵”，从“资源-筹资-政策-服务-数据”五个维度设定评价指标，形成“体系-评价-政策”的闭环（见表1）。表1：糖尿病药物经济学评价五维矩阵示例|评价维度|核心指标|评价要点|案例（某SGLT-2抑制剂在中国）||----------------|-----------------------------------|--------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|2框架构建：五维评价矩阵的实践应用|资源可及性|基层药物覆盖率、冷链配送成本|评估药物在基层医疗机构的可及性，测算偏远地区获取成本|社区卫生院覆盖率78%，农村配送成本¥12/次，较城市高300%||筹资模式|医保支付比例、患者自付封顶额|明确成本承担者，测算不同支付方的经济负担|医保支付70%，患者自付¥1,800/年（超低收入群体减免）||药品政策|集采价格、报销目录定位|分析政策对价格与使用场景的影响，评估市场准入可行性|集采后价格¥0.18/片，定位“二线用药”||医疗服务体系|分级诊疗转诊率、并发症筛查率|结合服务流程，测算间接成本与长期效果|社区转诊率35%，HbA1c监测达标率62%（三级医院78%）|2框架构建：五维评价矩阵的实践应用|数据基础设施|EHR覆盖率、数据标准化程度|评估数据质量，确定数据收集策略与模型不确定性处理方法|三级医院EHR覆盖率90%，基层30%，需手工补录数据|123实施路径：分阶段推进本土化评价3.1第一阶段：卫生体系特征画像（1-3个月）通过文献分析、政策文件梳理、关键人物访谈（如医保官员、临床专家、药师），全面评估目标卫生体系的资源禀赋、筹资模式、政策框架、服务结构与数据基础，形成“卫生体系特征画像”，为后续评价提供“情境锚点”。3.2第二阶段：差异化模型构建（3-6个月）基于体系特征画像，选择适配的模型结构（如基层主导体系采用“社区-医院”双轨Markov模型），收集并校准本土化参数（如当地并发症发生率、服务成本），通过“敏感性分析”与“情境分析”评估体系差异对结果的影响。3.3第三阶段：政策对话与证据转化（持续进行）邀请卫生体系各利益相关方（医保部门、医院、药企、患者组织）参与结果解读，结合体系政策目标（如控费、提效、促公平），提出差异化政策建议（如纳入报销目录、调整采购策略、完善配套服务），并通过“试点-评估-推广”循环优化政策。3.4案例验证：某新型降糖药在“分级诊疗体系不完善”卫生体系中的评价实践以某DPP-4抑制剂在中国某中部省份的评价为例，展示五维矩阵的应用：-资源维度：发现该省基层医疗机构血糖监测设备覆盖率仅45%，患者需每2个月前往三级医院复查，年交通成本¥800/人（较东部高150%）。-筹资维度：该省医保对“基层用药”报销比例较三级医院高15%，但该药定位为“二线用药”，基层报销比例仅50%，导致患者自付压力较大。3.3第三阶段：政策对话与证据转化（持续进行）-政策维度：该省2023年将糖尿病药物纳入“集采”，但该药因专利保护未纳入，价格较集采品种高2.8倍，影响市场准入。-服务维度：三级医院接诊量超负荷（平均门诊量500人/日），医生随访时间不足5分钟/人，患者依从性仅45%（理想水平应>60%）。