武汉市社区健康质量评价指标体系实证研究*

◆牟 岚 邸金平 张会会 金新政

牟 岚 邸金平 张会会 金新政*

华中科技大学健康信息资源研究中心 湖北 武汉 430030

当前，健康已经成为社会经济发展的重要指标。健康的概念不再是单一的没有疾病，而是包括身体、精神和社会适应等多方面内容。健康的影响因素也越来越多，包括经济、文化、教育、遗传、环境、医疗卫生等多方面。在中国，社区卫生服务是新型城市卫生系统的基础，人们大部分的活动都是在社区内完成的。因此，社区的经济、文化、环境、医疗卫生等对人们的健康质量有着非常重要的影响。构建社区健康质量评价指标体系，评估社区健康质量，发现社区存在的潜在健康风险［1－2］，有 助 于 决 策 者 制 定 措 施改善社区健康质量，进一步促进人群健康水平的提高。

1 研究目的和方法

基于社区健康质量评价指标体系，对武汉市13 个行政区［3］的社区健康质量进行调查分析。通过比较各区健康质量排名，评价社区健康质量的优劣。社区健康质量指标体系有助于改善社区经济、环境、文化和医疗卫生条件等，可积极影响人群健康。

本研究采用专家咨询法、问卷调查法和双基点灰关联排序［4］法进行研究。

1.1 专家咨询法

专家咨询法是指标权重估计最常用的方法之一［5］。结合本研究的目的，我们邀请了经济学、统计学、医疗卫生、社会学、教育、环境等专业来自政府、科研机构等领域的18 位专家，采用直接评分法，对各指标进行赋权。这种方法权重赋值受外界影响小，可以最大限度发挥专家的理论和实践研究价值，但也受专家知识深度和广度的影响。为此，我们根据专家对指标的判断依据和对指标的熟悉程度对专家的权威性进行检验。结果显示，所有指标的专家权威系数都在0.74 以上，说明本研究中专家权威程度较高。

1.2 问卷调查法

根据指标体系三级指标设置问卷问题，并根据数据来源不同设置机构调查问卷和居民调查问卷。采用随机抽样法，在每个社区抽取一定样本量进行问卷调查，搜集各项指标数据。

1.3 灰关联分析法

问卷调查完成后，采用灰关联分析对13 个行政区的健康质量数据进行优劣排序分析，比较健康质量差距。此外还将一级指标分为5大类进行排序，以发现各行政区在健康质量方面的排名情况。

2 指标体系权重

2.1 赋权重

专家根据每个指标对社区健康质量的影响程度对指标赋予权重，权重评分采用十分制。将评分值取中位数或均数进行无量纲标化处理，确定一级指标和三级指标的权重。二级指标仅用于对一级指标的分解和三级指标的归类，不作为具体评价指标，因此不必赋权重。

2.2 效度信度检验

本研究通过简单统计方法进行效度检验，由专家对指标评价体系的效度进行评价。本研究采用复本信度对指标体系的信度进行检验。根据复分一致性原则，将收回的有效居民调查表等分为两部分，进行相关系数(Correlation coefficient)分析，分析结果r =0.894，表明两份测量的相似程度很高，指标体系的复本信度良好。

表1 指标体系及其权重

在前期研究中，我们分析了专家的权威性，并采用Kendall 协同系数对专家对各个指标评分的一致性进行了检验。结果Kendall 协同 系 数 W = 0.117，卡 方 值 为169.32，P =0.023 ＜0.05。因此，本研究中18 位专家对38 个指标的重要性和可操作性评价具有一致性，指标筛选结果可靠。专家的权威性及评分的一致性，表明专家对指标的筛选都基于其丰富的理论知识和实践经验，保证了社区健康质量测评指标体系的良好效度。

社区健康质量测评完成后，将指标体系及社区健康质量测评结果反馈给各位专家，专家对指标体系的适用性及测评结果与实际情况的相符性进行评价。采用十分制进行打分，越接近10 分代表效度越好，越接近0 分说明效度越差。对专家的评分进行分析处理，取18 位专家的算术平均数，为9.04，接近10 分，说明社区健康质量测评指标体系的效度较好。本研究构建的指标体系如表1 所示。

3 实证研究

3.1 指标数据

通过资料查阅和问卷调查法获取各区三级指标的得分。在所有指标中，指标3.1、3.5 和4.4 三个指标通过问卷调查获得，即在每个区随机抽取43 个样本进行问卷调查，最后进行数据分析获得指标得分。其它指标均通过查阅武汉市卫生年鉴、社区卫生服务中心文件等相关资料获得。对获得数据进行统一无量纲标化处理，得到标准化指标矩阵。标准化指标矩阵再乘以各指标权重，即获得各区社区健康质量指标数据及加权标准化矩阵。

3.2 数据分析

武汉市13 个行政区的健康质量主要是通过各区与最优最劣参考序列的相关性体现的。因此在构建最优最劣参考序列中，最优序列的指标得分均在13 个区中最高，而最劣序列每个指标得分均为0 分。采用灰关联分析方法分析数据，得到的灰色相似矩阵。灰色相似矩阵中的数据反映了各序列之间的关联程度，其中最优序列和最劣序列的关联度直接反映了该区健康质量的优劣。如果某区与最优序列关联度越高，表明该区健康质量越优;如果与最劣参考序列关联度越高，表明该区健康质量越差。

为增加显著性，将各区与最优最劣参考序列的关联度相除得到S优/S 劣。根据S 优/S 劣值的大小对13 个区的综合健康质量进行排序。为进一步探究各区在不同方面的健康质量水平，采用同样的算法和过程，对13 个区5 个一级指标的健康质量进行评估排序。

4 结果与讨论

通过文献查阅和问卷调查获取数据，并对数据进行统计学分析，构建最优最劣序列后采用灰关联分析得到灰色相似矩阵，最后获得各区健康质量优劣图。总体来说，在武汉市13 个行政区中，S3、S1、S7 和S2 四个区综合健康质量排名靠前，S5、S4、S6、S11 和S8 五个区排名 居 中，S9、S10、S13 和S12 四个区排在末尾。由5 个一级指标排序可知，各个区都有健康质量优良的方面，但是也有薄弱的方面，比如S3、S1、S7 和S2 四个区在经济与文化、居民生活行为和卫生保健等方面健康质量水平较好，但在生活环境(S7 除外)和居民健康方面健康水平却较低;S4 和S6 两个区综合健康质量一般，但是生活环境好;S10 和S12 两个区综合健康质量水平较低，但是居民健康水平高。

综上所述，每个区都应该结合自身健康质量特点，以实现社区全面健康为目标，保持健康质量水平好的方面，并采取措施改善健康质量水平较差的方面，力求提高每个社区的健康质量水平，从而促进人群健康。

由于人力和时间的限制，本研究也存在不足的地方，如指标体系的信度效度检验设计和实施较简单，不够严谨，在接下来的工作中需要进一步改进。本研究确定了社区健康质量指标体系的权重，创建了基于灰色理论的健康质量评估模型，进行了实证研究，评价了武汉市13 个区的健康质量水平并进行优劣排序，还根据不同类别对各区的健康质量进行分析，为相关部门制定措施改善健康质量提供了参考依据。

［1］杨 晋，樊利华.社区医疗服务风险特点，产生原因及管理策略［J］.中国医院，2009，13(1):55－56.

［2］金建强，董晓欣.社区卫生服务风险评价指标体系研究［J］.中国卫生事业管理.2012(2):90－92，107.

［3］武汉市人民政府.http://www.wpl.gov.cn/pc－ 35849－ 69－ 0.html［EB/OL］.武汉市城市总体规划，2011－11－30.

［4］金新政，罗乐宣.软科学方法［M］.湖北，湖北科学技术出版社，2002:190.

［5］薛 迪.卫生管理运筹学［M］.2版.上海:复旦大学出版社，2008:345.