ソーシャルミクスジャーナル

概要

データエンベロープ分析を用いた米国各州の保健医療効率の比較

ギャビン・プッツァーとフアン・ハラミロ

過去数十年にわたり、平均寿命、乳児死亡率、妊産婦死亡率などの健康成果は改善されてきました。しかし、国の健康指標の改善は、米国民の慢性疾患の負担を大幅に軽減することにはつながらなかったことがよくあります。集団の健康を調査する疾病負担研究では、慢性疾患と障害の負担を測定するために評価を採用しています。私たちは、全体的な疾病負担の尺度として障害調整生存年 (DALY) を使用しました。私たちの論文は、データ エンベロープ分析 (DEA) と呼ばれるノンパラメトリック手法を適用して 50 州を調査し、米国の州ごとの人口ベースで医療資源の効率を評価します。DEA では、多入力多出力分析が可能です。私たちは、疾病負担に関連した医療資源の使用効率を調べるために、各州を他の州と比較する分析を実施しました。疾病負担を反映するため、入力変数として州ごとの住民10万人あたりの医師数、州ごとの住民1000人あたりの病床数、州ごとの人口1人あたりの公衆衛生資金の3つを使用し、出力変数として障害調整生存年数を使用しました。この研究は、6年間（2008～2014年）にわたって実施されました。私たちの研究では、疾病負担の出力に影響を与える医療資源の利用効率（医師数、病床数、公衆衛生支出）は、米国50州間でばらつきがあることが明らかになりました。米国西部諸州と中西部最北部地域が、他の州と比較して最も効率的であるようです。最も効率の悪い州は、中西部南部に集中していました。最も改善が見られた州には、以前は最も効率が悪かった南東部諸州が含まれています。これは、これらの南東部諸州が他の州と比較して「追いつきつつある」または改善しているものの、効率利用において依然として大きなギャップがあることを示しています。効率の高い西部諸州では、テクノロジーの利用率も高くなっていました。対照的に、効率性の値が高い北中西部の州では、テクノロジーの利用が低かった。この結果は、北中西部の州では医療資源の利用が効率的であるが、その効率性は西部の州のようにテクノロジーの改善によるものではないことを示しているようだ。