Affordable Care Act (ACA)の病院再入院削減プログラム(HRRP)では、メディケア・メディケイド・サービス・センター(CMS)が、30日再入院率が全国平均を上回った病院にペナルティを課しています。 CMSは毎年、各病院の最近3年間の30日再入院の実績を、ケースミックス（患者の年齢、性別、併存疾患や虚弱体質などの臨床的要因を考慮した手法）を調整して比較しています。
2013年に導入されたHRRPは、心臓発作、心不全、肺炎による30日間の再入院率を対象としています。 再入院率が高かった場合、初年度は病院のメディケア報酬総額の1％を上限に、2年後には3％まで段階的に引き上げられます。 ACAは、ペナルティの計算式と上限値、実施時期、再入院ペナルティが適用される初期条件を規定しました。 また、ACAは、CMSが適切と判断した場合、プログラムを拡大する権限を与えています。
HRRPの実施以来、病院の再入院率は低下しています。 1 このプログラムの効果を他の傾向から切り離すことは困難ですが、少なくともプログラム開始当初は、HRRPが30日再入院の削減に成功したことを示す証拠がいくつかあります。 2 しかし、このプログラムが成功しているように見えるにもかかわらず、多くのオブザーバーがペナルティルールについて深刻な懸念を表明しており、プログラムの変更を勧告している人もいます。 3,4
よく言われているのは、再入院の可能性が高い低所得者層の患者が比較的多いセーフティネット病院への影響です。 セーフティーネット病院を退院した患者のうち、社会的支援やプライマリーケアなど、退院時に必要なリソースを利用できない患者の数は不均衡なほど多くなっています6,7。 6,7 懸念されるのは、病院ではコントロールできないリスク要因があるため、セーフティネット病院が罰せられるリスクがあるということです。 8 その対策として、HRRPのケースミックス調整には、患者の社会経済的地位を含めるべきだと主張する政策アドバイザーもいます5
これまでのところ、HRRPのケースミックス調整には、患者の社会経済的地位が含まれていません。 5
これまでのHRRPの評価では、再入院の全体的な変化1,2を調べたり、ペナルティに関連する病院の特徴を特定したりしてきました。 県の特性（特に医療へのアクセス）は、再入院率の全国的なばらつきの約半分を説明し9、大規模病院、教育病院、セーフティネット病院は、他の病院に比べてより大きな罰則を受けました。 10 個々の病院の再入院率の改善を検討した研究や、再入院率の低下に最も成功した病院の特徴を調べた研究はない。 この研究では、HRRPの下でセーフティーネット病院が再入院の削減に成功したかどうかを、プログラムに参加している他の病院と比較して検討しました。
Study Data And Methods
MedicareのHospital Compareウェブサイトから、2013年度と2016年度の3つの初期対象条件ごとの30日再入院率を入手した。 これらの率は、各病院のケースミックスで調整されており、特定の症状の退院数が25件未満の病院のデータは報告されていません。 HRRPでは、入院患者前向き支払いシステムで支払いを受けている病院のみが罰則の対象となります。 そのため、クリティカル・アクセス・ホスピタル、退役軍人病院、小児病院、その他の専門病院など、このシステムで償還されていない病院は対象外としました。
各症状に対する病院の改善度は、プログラムの1年目と4年目の間の再入院率の変化率として測定しました（両年度とも再入院率が報告されている病院と症状の組み合わせについて）。 12 セーフティーネット病院とは，補足的安全保障所得（Supplemental Security Income）の対象となる患者の割合が上位4分の1の病院と定義し5,8，メディケアの医療費報告書情報システム（HCRIS）を用いてこれらの病院を特定しました。 13
入院患者前向き支払いシステムにおいて、セーフティネット病院の改善を他の病院の改善と比較するために、2つの比較を行いました。 まず、セーフティネット病院とHRRP対象の他のすべての病院を比較しました。 次に、セーフティネット病院は、プログラム開始時に他の病院に比べて再入院率が比較的高かったため、平均以上の改善の余地があると仮定しました。 そこで，補助的な分析として，条件ごとにHCRISから非セーフティネット病院のサブサンプルを抽出して，非セーフティネット病院の観測を制限した。 このサブサンプルは，セーフティネット病院のサンプルと同程度の大きさで，プログラム開始1年目の再入院率でサンプルとマッチングさせた（マッチング戦略の詳細については，オンライン付録を参照）． 14
セーフティネット病院とそれ以外の病院を比較するためにt検定を行い、各条件における再入院率の変化率を2つのグループで比較しました。 その後、回帰分析を用いて、セーフティネット病院の再入院率の減少率と、マッチさせたその他の病院の再入院率の減少率を比較しました。 主な独立変数は、セーフティネットの状態を示す2つの指標でした。
この回帰分析では、改善のばらつきを説明する可能性のある病院の特性について、いくつかの調整を行いました。 すなわち、規模（200床未満、200〜399床、400床以上）、ベッドに対する居住者の割合（上位5分位と下位4分位）、メディケア患者の割合（50％未満、50％以上）、稼働率（上位5分位と下位4分位）であった。 これらの変数に関するデータは、CMSの2013会計年度のヒストリカル・インパクト・ファイルから入手しました。 最後に，HCRISの2013年度のデータを用いて，病院のプラスの財務マージンと営利目的のステータスを測定する二値変数を入力しました。 モデルの推定には，SAS バージョン 9.4 の PROC GENMOD を使用しました（推定の詳細については，付録を参照してください）。 14
研究結果
3つの症状のリスク調整後の再入院率は、2013年度と2016年度のいずれにおいても、セーフティネット病院の方が、サンプル全体の他の病院よりも高かった（図表1）。 その差は、2016年の肺炎では0.370％ポイント、2013年の心不全では1.017％ポイントであり、いずれも有意であった。 セーフティネット病院とその他の病院の再入院率の差は，HRRP の最初の 3 年間で減少した。 例えば、心臓発作では、その差は0.621ポイントから0.427ポイントに減少した。
| セーフティネットネット病院 | その他の病院 | ||||
| 年度 年度 | 再入学率 | 数 | 再入学率 | 数値 | 病院タイプ間の差（％ポイント） |
| 心筋梗塞 | |||||
| 2013 | 20.2 | 389 | 19.6 | 1,684 | 0.621 |
| 2016 | 17.4 | 382 | 17.0 | 1,649 | 0.427 |
| 心不全 | |||||
| 2013 | 25.6 | 657 | 24.6 | 2,099 | 1.017 |
| 2016 | 22.9 | 637 | 21.9 | 2,093 | 1.000 |
| 肺炎 | |||||
| 2013 | 19.1 | 664 | 18.5 | 2,105 | 0.574 |
| 2016 | 17.3 | 656 | 17.0 | 2,111 | 0.370 |
SOURCE Medicare Cost Reportsからの2013年度のデータ、およびMedicare Hospital Compareからの2013年度と2016年度のデータに基づく著者の分析。 注）「その他の病院」とは，入院患者前向き支払いシステムにおける非セーフティーネット病院を指す。 病院タイプ間のすべての差は，平均値の差のt検定に基づき，有意であった（p < 0.01）。
2013年度から2016年度にかけて、調整前の再入院率の改善は、各症状において、サンプル全体の他の病院よりもセーフティネット病院で大きくなっていました（図表2）。 例えば、心筋梗塞の再入院率は、セーフティネット病院では2.86%ポイント低下したのに対し、他の病院では2.64%ポイント低下した。
Exhibit 2 セーフティネット病院とその他の病院における30日再入院率の変化。 from fiscal year 2013 to fiscal year 2016
しかし、前述したように、他の病院に比べてセーフティネット病院はもともと再入院率が高く、改善の余地があると考えられます。 そこで、セーフティネット病院の再入院率の変化を、マッチドサンプルの他の病院（最初の再入院率はセーフティネット病院と同じ）の変化とも比較しました。 これらの比較では、セーフティネット病院は他の病院ほど良好ではありませんでした。 例えば、心臓発作による再入院率の改善は、セーフティーネット病院では2.86%ポイントであったのに対し、他の病院では3.20%ポイントであった（図表2）。
図表3は、マッチドサンプルのセーフティネット病院とその他の病院の再入院率の差をパーセントポイントで比較した回帰分析の結果です。 病院の特徴をコントロールしたところ、2つのタイプの病院間の改善度の差は、図表2の調整前の結果と同様であることがわかりました：セーフティネット病院は他の病院よりも改善度が小さく、例えば心臓発作の改善度は0.38ポイント低かったのです。 コントロールした変数と改善度の差との関連性については、一貫したパターンは見られませんでした。
| 心筋梗塞 | 心不全 | 肺炎 | ||
| すべての安全なネット病院 | -0.38 ** | -0.63 **** | -0.20 ** | |
| 大規模（400床以上） | -0.04 | -0.23 | -0.17 | |
| 中型（200-399ベッド） | -0.24 * | 0.06 | -0.20 * | |
| 居住者ベッド数比率の上位5分位まで | 0.11 | 0.65 **** | 0.15 | |
| 50%以上の患者がメディケアを利用している b | -0.08 | -0.08 | 0.50 **** | 0.30 *** |
| 稼働率の上位5分位まで c | 0.18 | 0.02 | 0.57 **** | |
| 財務上の余裕が0d以上 | -0.26 ** | -0.15 | -0.02 | |
| 0.02 | ||||
| For profit | -0.12 | 0.38 *** | 0.07 | |
| セーフティネット病院の数 | 0. | |||
| 353 | 623 | 632 | ||
| マッチングした他の病院の数 | 353 | 632 | ||
| マッチングした他の病院の数td | 631 | 645 |
SOURCE Medicare Cost Report, Medicare Historical Impact File, and Medicare Historical Impact Fileからの2013年度のデータに基づいた著者の分析。 また、2013年度と2016年度については、「Medicare Cost Report」、「Medicare Historical Impact File」、「Hospital Readmissions Reduction Program Supplemental Data File」のデータに基づいて分析した。 および「Medicare Hospital Compare」の2013年度と2016年度のデータに基づいている。 注：「すべてのセーフティネット病院」とは、図表に示されたすべての変数をコントロールした上で、それらの病院のすべてを意味する。 “改善 “はパーセンテージポイントで表されます。 マイナスの数値は、再入院率の低下（改善）を示す。
a比率が0.092以上
bマッチドサンプルの全病院（セーフティネット病院とその他の病院）のうち、66.4%がこのカテゴリーに属していた。
c稼働率が69.5%以上であること
dマッチドサンプルの全病院(セーフティネットおよびその他)のうち、36.1%がこのカテゴリーであったこと
*p < 0.10
**p < 0.05
***p < 0.01
****p < 0.001
考察
病院の患者の特徴と病院が位置する地域の特徴が、30日再入院率の変動を説明する重要な要因であることを示唆する文献が増えてきている。 7,8 いくつかの研究では、再入院率を計算する際に社会経済的地位などの患者の変数を考慮していますが、それらの率とCMSが公表している再入院率との間にはかなりの格差があることがわかっています。 16,17 4,073の病院を対象としたある研究では、再入院率の全国的なばらつきの58％が、病院が所在する郡の特性によって説明されたという。 9
病院の患者層と再入院率との関連性は、HRRPの罰則の分布にも表れています。 セーフティーネット病院が他の病院よりも罰則が大きいことはよく知られています。 5,10,18-20 本研究は，セーフティネット病院の再入院率がどの程度改善されたかを明らかにすることで，HRRPにおけるセーフティネット病院の業績に関する知識に貢献するものである。 その結果、2013年度から2016年度の間に、セーフティネット病院は他の病院よりも全体的に再入院率の削減に成功したことがわかった。
改善度の差は大きくありませんでしたが、セーフティネット病院とそれ以外の病院の再入院率の格差とそれに伴うペナルティが減少したという結果は、政策的にポジティブな結果です。 しかし、セーフティネット病院と、もともと再入院率が高く、同じように改善の余地がある他の病院とを比較したところ、セーフティネット病院の再入院率の低下幅は、他の病院よりも小さいことがわかりました。
HRRPの影響に対する懸念は広く浸透しており、政策立案者は、プログラムに参加している病院の競争条件を公平にするためのさまざまなアプローチを推奨しています。 一つの選択肢は、患者の社会経済的な状況に応じてペナルティのアルゴリズムを正式に調整することです。 CMSは、National Quality Forum（全米品質フォーラム）が推奨する方法で再入院リスクを調整していますが、同フォーラムは、成果報酬型の品質指標のリスク調整において、社会経済的地位やその他の人口統計学的要因を除外するという長年の方針を再検討しています。 21 しかし、CMSは、社会経済的地位をリスク調整の手法に組み込むことは、地位の低い集団にサービスを提供している病院のパフォーマンスの基準を下げる効果があると主張しています。
この懸念を踏まえ、Medicare Payment Advisory Commission（MedPAC）は、病院を低所得者層の患者の割合に基づいて10段階に分け、同じ10段階内の病院の比較パフォーマンスに基づいてペナルティを課すという改良を提案しています5。 5 この修正は、リスク調整の方法を変えることなく、社会経済的地位の高い人々にサービスを提供している病院と同じ基準でセーフティネット病院を評価することを避けるものです。
2014年には、セーフティネット病院へのペナルティを緩和することを求める法案が上院に提出されましたが、その具体的な方法についてはCMSに任されています。 22 最近では、下院が「Helping Hospitals Improve Patient Care Act of 2016」を可決しました23。この法案は、CMSに対し、近い将来、社会経済的地位を考慮するためにMedPACが推奨したものと同様の指標を使用するよう指示しています。 この法案の規定では、HRRPの調整を適用する際に、CMSは二重適格患者（メディケアとメディケイドの両方の資格を持つ患者）の割合が同程度の病院のパフォーマンスを比較することになっている。 24 将来、Improving Medicare Post-Acute Care Transformation Act (IMPACT) of 2014に基づいて要求されるデータが利用可能になれば、CMSは最新の研究結果に基づいてプログラムを調整することになります。
HRRPを改良するにあたり、政策立案者は、罰則プログラムがセーフティネット病院のパフォーマンス改善を促すための最適な手段とは限らないことを念頭に置くべきです。 病院は様々なインセンティブに直面しており、HRRPの金銭的なペナルティが再入院率を下げるための十分な動機にならない病院もあると考えるのが妥当である。 4 HRRPは再入院率が全国平均を上回った病院にペナルティを課すものですが、入院患者前向き支払い制度の下では、病院はすべての再入院患者に対して支払いを受けることができます。
また、再入院を減らすためのプログラムを実施するには、関連するコストがかかりますが、セーフティネット病院にとっては特に負担が大きいかもしれません。
また、再入院を減らすためのプログラムを実施するには、関連するコストがかかります。 病院の予算は限られており、管理者は、再入院率を下げるために追加のリソースを割り当てると、質を向上させるための別の努力や、より価値があると思われるリソースの他の使い方を犠牲にしなければならないことを認識しています。
管理者の中には、HRRPによる罰則の可能性を避けることは価値がないと結論づける人もいるでしょう。
管理者の中には、HRRP の罰則を避けることは価値がないと結論づける人もいるかもしれません。25 また、管理者は、自分たちが罰則の 100% を負う一方で、再入院の責任は部分的にしか負わないことを認識しています。
結論
本研究では、HRRPの対象となる他の病院と比較して、セーフティネット病院がHRRPの下でどのように機能しているかという疑問に取り組みました。 主な発見は、セーフティネット病院は再入院率を大幅に改善し、貧困層の患者が多い病院と少ない病院の間の再入院率の格差が縮小したことである。 しかし、再入院の削減は、セーフティネット病院にとっては、他の病院よりも困難であると思われる。 セーフティネット病院は、初期に再入院率が高かった他の病院ほどは改善していない。 今回の結果は、セーフティーネット病院に課されるペナルティの額を修正する方法としてMedPACが推奨している、他のセーフティーネット病院と比較して評価するというアプローチを支持するものである。
この研究は、HRRPの初期の再入院率に基づいた、この問題の初期の調査であり、我々が観察した改善は、プログラムが低いところにぶら下がる果実を選ぶことに成功したことを反映しているかもしれません。 今後も、HRRPの下でのセーフティネット病院のパフォーマンスを監視していくことが重要です。
病院の再入院を減らすことは、高額な入院医療の提供における価値を向上させる広範な機会を提供します。
病院の再入院を減らすことは、高価な入院治療の提供における価値を改善するための広範囲な機会を提供します。
ACKNOWLEDGMENTS
この研究は、Agency for Healthcare Research and Quality (Grant No. R03 HS024853-01; Kathleen Carey, principal investigator)から一部資金提供を受けています。
NOTES
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