Data-Gouv-FR/pathologies-depenses-remboursees-affectees-a-chaque-pathologie

该数据集是法国医疗保险报销支出按病理分类的数据源，用于Data pathologies网站的数据可视化。数据涵盖了所有医疗保险制度报销的支出，并按每种病理、慢性治疗或医疗事件进行分配。支出分为城市医疗（包括医生、护理、理疗、药品、检验、运输等）、公立或私立医疗机构住院以及现金福利（包括日津贴）。病理、慢性治疗和医疗事件被分组为多个类别，如心脑血管疾病、糖尿病、癌症、精神疾病等。数据还包括未患上述任何病理的患者的报销支出，以及全体人口在病理和支出映射中的常规医疗消费支出。支出类型包括年度总报销支出和年度平均报销支出。数据还提供了患者数量，参考人群是法国医疗保险病理和支出映射的人口。该人群包括所有强制性医疗保险受益人，在2024年有6740万人。数据来自法国国家健康数据系统（SNDS），并定期更新，最新版本包含2015年至2023年的数据。出于统计保密原因，当患者数量少于11时，数据标记为非显著。This dataset is a source for data visualizations on the Data pathologies website, focusing on healthcare expenditure reimbursed by all French health insurance schemes and allocated per pathology, chronic treatment, or care episode. Expenditures are divided into city care (including doctor visits, nursing or physiotherapy care, medication, biology, transport, etc.), hospitalizations in public or private health facilities, and cash benefits (including daily allowances). Pathologies, chronic treatments, and care episodes are grouped into categories such as cardioneurovascular diseases, diabetes, cancers, psychiatric disorders, etc. The data also includes reimbursed expenditures for individuals without any of the mentioned pathologies, as well as expenditures attributed to routine healthcare consumption for the entire population in the pathology and expenditure mapping. Expenditure types include annual total reimbursed expenditures and annual average reimbursed expenditures per patient. Patient counts are provided, with the reference population being the pathology and expenditure mapping population of the French Health Insurance, which comprised 67.4 million beneficiaries in 2024. Data is sourced from the French National Health Data System (SNDS) and is updated annually, with the latest version covering 2015 to 2023. For statistical confidentiality, data is marked as non-significant when patient numbers are below 11.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国国家健康保险基金（Cnam）的病理与支出图谱，旨在系统呈现法国全境各类疾病、慢性治疗及医疗事件所产生的医保报销支出。数据构建涵盖2015至2023年的年度更新，通过整合所有医保制度下的报销记录，将支出细分为城市医疗（如医生诊疗、护理、药物）、公立或私立医疗机构住院费用以及现金津贴（如日补贴）三大类别。病理分类包括心脑血管疾病、糖尿病、癌症、精神疾病等十六大项，并特别纳入无特定疾病人群的日常护理消费作为参照。为保障统计机密性，当某类患者人数少于11人时，指标值以“NS”（非显著性）标注，避免个体身份被间接识别。

特点

该数据集的核心特色在于其多维度的结构化设计，既提供了年度总报销支出，也呈现了人均年均支出，同时附有各类疾病的患者数量统计，便于进行流行病学与经济负担的交叉分析。数据覆盖从常见慢性病到罕见病、从常规治疗到新冠疫情住院的广泛范畴，尤其通过“无病理人群”的对照数据，凸显了疾病归因支出的精确性。此外，数据集采用ODbL开放许可，支持免费下载与再利用，且每年定期更新，确保时间序列分析的连续性。其参考群体为法国医保系统中当年至少接受过一次医疗服务的受益者，2024年规模达6740万人，为研究法国医疗支出结构提供了高代表性样本。

使用方法

使用该数据集时，用户可直接从data.gouv.fr平台下载完整CSV文件，或通过Hugging Face上的元数据页面获取引用信息。数据按年度和病理类别组织，适合使用Python的pandas或R的dplyr等工具进行清洗与聚合分析。建议先筛选感兴趣的病理类别（如心血管疾病），再比较其城市医疗、住院和现金津贴的支出分布，或计算人均成本与患者数量的时序变化。对于缺失值“NS”，需在分析前将其视为缺失数据进行处理。研究者可结合法国医保方法文档（observatoirepathologies-cnam.opendatasoft.com）了解病例定义与归因算法，以增强跨研究可比性。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国国家健康保险基金（Cnam）创建，旨在系统性地呈现法国全民医保体系下各病理、慢性治疗或护理事件的报销支出分布。数据集涵盖2015年至2023年的全法数据，聚焦于心血管疾病、糖尿病、癌症、精神疾病等16大类疾病与治疗领域的年度总支出、人均支出及患者数量，并将支出细分为城市医疗、住院和现金津贴三部分。作为法国公共卫生决策的重要数据基础设施，该数据集为政策制定者、研究人员和公众提供了权威的疾病经济负担视角，推动了循证医疗资源分配与健康经济学研究的发展。

当前挑战

该数据集面临的核心领域挑战在于如何精准量化复杂疾病谱系下的医疗支出归因，以避免间接成本重叠或遗漏，并确保跨年度数据更新中疾病分类与报销定义的逻辑一致性。构建过程中的挑战包括：严格遵循法国1951年统计保密法，对少于11名患者的细分支出数据以非显著标记处理，需在保障个体隐私与数据可用性间寻求微妙平衡；同时，需整合全法67.4万医保受益人的多源异构数据（从门诊处方到住院记录），并消除不同保险制度下的数据口径差异，对数据清洗与标准化算法提出了极高要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集详尽收录了法国全民医疗保险体系下，按病理类别、慢性治疗及护理事件归集的年度报销支出数据，涵盖城市诊疗、住院治疗及现金津贴三大维度。研究者常利用此数据集构建疾病经济负担模型，分析不同病理（如心血管疾病、糖尿病、癌症）的医疗资源消耗趋势，或结合患者人口统计特征，评估医保政策的区域性效果与公平性。其时间跨度为2015至2023年，为纵向卫生经济学研究提供了连续且标准化的面板数据基础。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出一系列关于法国疾病图谱与费用关联的经典著作，例如Cnam发布的年度《病理与支出地图》报告，系统描述了主要疾病的流行病学特征与财务影响。学者们也利用它进行方法学创新，如开发因果推断模型评估特定治疗路径对总支出的影响。此外，数据集的开放许可（ODbL）催生了多个开源分析项目，例如构建交互式仪表盘以比较不同地区的慢性病管理效率，直接推动了卫生政策循证决策的实践。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，该数据集聚焦于法国医疗保险体系下按病种核算的报销支出分析，尤其关注2023年最新数据更新后对新冠疫情长期经济影响的量化评估。随着2025年7月数据版本将新冠肺炎住院费用单独纳入统计范畴，前沿研究正以此为基础，探讨疫情对慢性病管理、精神健康治疗及心血管疾病等长期照护支出结构的重塑效应。同时，该数据集支持跨年度对比，为评估法国全民医保政策的成本效益、优化资源配置及应对人口老龄化带来的慢性病负担提供了关键实证依据，其方法论亦被应用于国际卫生经济比较研究中。