潜在的ira与medicare d部分风险调整的相互作用：校准数据时间考虑因素

本文探讨了《降低通胀法案》（IRA）对 Medicare Part D 风险调整的影响，重点关注 RxHCC 模型校准数据的时间滞后问题。

核心观点
RxHCC 模型校准数据的时间滞后（当前为 3-4 年）会导致模型系数与实际计划成本出现偏差，因为模型无法有效捕捉校准期与应用期之间发生的重大市场事件对计划负债的影响。例如，2019 年之后新药上市、价格变化、专利到期等事件会导致条件成本发生显著变化，而使用滞后数据校准的模型无法准确反映这些变化。

关键数据

• 当前 2023 支付年度模型使用 2018 年诊断数据和 2019 年支出数据校准。
• CMS 表示仍在评估使用更近期数据校准模型的可能性。
• 2019-2021 年间，部分条件成本变化显著：
  • 成本上升：偏头痛（+17%）、肌萎缩侧索硬化症（+15%）。
  • 成本下降：慢性肾脏病（-1%）、多发性硬化症（-2%）。
• 每年约有 30-50 项专利到期事件影响计划成本。

研究结论

• 使用滞后数据校准的模型可能导致计划对某些条件（如新药上市）的低估或对其他条件（如专利到期）的高估，且无法相互抵消。
• 对计划的影响：
  • 低估条件成本的计划可能减少对高成本成员的覆盖，或通过处方外用药规避。
  • 高估条件成本的计划可能短期内吸引此类成员，但后期限制覆盖。
• 对患者的影响：可能面临处方外用药限制或保费上涨。
• CMS 若使用滞后数据校准模型，可能无法反映 IRA 对成本分担的重大调整，或无法捕捉受益人行为变化。
• 2024 年成本压力加剧，部分计划已通过缩小高成本药物（如肺动脉高压）的处方外用药范围来控制成本。