2008年，俄勒冈州为低收入（定义为低于联邦贫困线）且无保险的成年人提供医疗补助（Medicaid）保险。2024年9月23日的《The BMJ》刊载了一项随机对照试验的二次分析研究，旨在探讨医疗保险是否能改善特定亚群体的心血管风险因素（血压和糖化血红蛋白（HbA1c）水平），并运用机器学习识别预测可能受益显著的人群特征。研究对象为来自俄勒冈健康保险实验的12,134名参与者，对治疗组和对照组的健康结果进行了现场数据分析，干预措施为医疗保险（医疗补助）覆盖。 

　　使用机器学习因果森林算法（配合工具变量）计算医疗保险对收缩压和HbA1c的条件局部平均干预效应。比较算法预测受益显著者与其他人的特征差异。计算在预测高度受益的个体中，医疗保险对血压和HbA1c的影响。 

　　面对面访谈调查中，平均收缩压为119毫米汞柱（标准差17），平均HbA1c浓度为5.3%（标准差0.6%）。该因果森林模型显示，医疗保险对收缩压和HbA1c的影响存在异质性。例如，基线医疗费用较低的个体从获得医疗保险中预测受益更高。对于预测高度受益的人群，医疗保险显著降低了收缩压（-4.96毫米汞柱，95%置信区间为-7.80至-2.48）。对于预测高度受益的人群，HbA1c也有显著降低，但幅度不具临床意义（-0.12%，95%置信区间为-0.25%至-0.01%）。 

　　尽管医疗保险平均而言未改善心血管风险因素，但在该人群内的影响存在显著异质性。预测高度受益的个体更可能是无医疗费用或医疗费用较低的人群。该研究发现表明，医疗保险能改善部分人群的心血管风险因素，尤其是血压，但这些益处可能被未受益个体的数据稀释。 

　　原文出处：Inoue K, Athey S, Baicker K, Tsugawa Y. Heterogeneous effects of Medicaid coverage on cardiovascular risk factors: secondary analysis of randomized controlled trial. BMJ. 2024 Sep 23;386:e079377. doi: 10.1136/bmj-2024-079377. PMID: 39313257; PMCID: PMC11417663.