基于因子分析的我国中医医院卫生服务水平综合评价研究

王延赏 詹天瞳 王鑫峰 李浣青 董晓杨 玄立杰 杜汋

1 天津医科大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理教研室，天津，300070；2 天津医科大学医学英语与健康传媒学院，天津，300070；3 天津医科大学人文学院，天津，300070

十九大报告提出的坚持中西医并重、传承发展中医药事业的重要理念，以及《中华人民共和国中医药法》与《中医药发展战略规划纲要(2016—2030年)》的颁布实施，标志着我国中医药事业的发展已上升至国家战略层面。中医医院作为我国提供中医药服务的主要场所，其卫生服务水平直接影响我国中医药事业的发展[1]。因子分析是一种从分析多个原始指标的相关关系入手，找到支配这种相关关系的有限个不可观测的潜在变量，并用这些潜在变量来解释原始指标之间相关性的多元统计方法[2]。本研究从《中国卫生和计划生育统计年鉴——2017》中选取可反映中医卫生服务水平的评估指标，采用因子分析法对我国各地区中医医院卫生服务水平进行分析，旨在科学评价中医医院卫生服务水平，为我国中医药事业的可持续发展提供参考。

1 资料来源与方法

1.1 研究对象

以我国各地区中医医院为研究对象，选取反映其卫生资源与医疗服务水平的8项指标作为基础数据，其中卫生资源维度包括中医医院数、中医医院床位数和卫生技术人员数；医疗服务水平维度包括病床使用率、中医医院诊疗人次、平均住院日、医师日均担负住院床日和中医医院出院人数。只有平均住院床日为低优指标，其余均为高优指标，故数据分析时采用低优指标取倒数的方法，使之与高优指标的趋势一致[3]。由于西藏地区中医医院数据未能获取，因此未将西藏列入讨论范围。

1.2 研究方法

采用因子分析方法对8项指标进行降维处理，精化出少数几个公因子，最终计算公因子的得分，实现各地区中医医院卫生资源配置与医疗服务水平的综合评价与排名。之后将因子分析得到的公因子作为自变量进行系统聚类分析，对各地区进行分类汇总。以上统计分析过程利用SPSS21.0软件实现。

2 结果

2.1 因子分析适用性检验

KMO检验统计量为0.669，Bartlett 球形检验统计值为335.934，P<0.001，经分析，该数据适用于因子分析。

2.2 确定公因子个数

由表1可见，前2个因子的特征值均>1，且这2个因子的累积方差贡献率达到79.85% ，因此本研究选取前2个公因子，可以较全面反映8项指标的整体情况。

表1 相关矩阵的特征值与方差贡献率

2.3 解释共性因子的实际意义

得到初始因子模型后，从各因子与原始变量的相关系数可看出，各因子的意义不是很明显，不利于公因子的解释。因此，通过方差最大正交旋转的方法对初始因子载荷矩阵进行旋转，使各变量在公因子上载荷更为明显，有利于对各公因子做出更加合理解释，旋转前后因子载荷矩阵信息见表2。

表2 旋转前后的因子载荷矩阵

分析旋转后的载荷矩阵中每个公因子的载荷大小。公因子1(F1)在中医医院数、床位数、卫生技术人员、诊疗人次和出院人数上有较大的因子载荷，反映了中医医院卫生资源配置条件，因此总结为中医医院卫生服务保障因子。公因子2(F2)在病床利用率、医师日均担负住院床日和平均住院日上有较大的因子载荷，反映了中医医院卫生服务效果，因此总结为中医医院卫生服务效果因子。

2.4 综合因子得分函数计算

利用线性回归法计算旋转后的因子得分系数矩阵，2个公因子分别从不同方面反映了中医医院卫生服务效率与水平，单独使用某一公因子不能对中医医院卫生服务水平做出综合评价，因此使用表1中各公因子对应的方差贡献率作为权重，计算如下综合统计量：F=0.527F1+0.272F2。见表3。

表3 因子得分系数矩阵

2.5 各地区综合因子得分与聚类分析

将各地区数据标准化后带入上述综合因子得分函数，计算得到各地区综合分数，并进行排序。之后将因子分析得到的2个公因子作为自变量进行系统聚类分析，距离测度选择平方欧氏距离，聚类方法选择Ward法，最终将我国各个地区的中医医院卫生服务情况分成3类，聚类结果见表4。①综合排名前3位的分别是四川、河南和山东，后3位的分别是吉林、天津和海南。②卫生服务保障因子。河南、四川、山东等地在该因子上分数表现优异，结合原始数据，发现该地区在中医医院数、床位数、卫生技术人员和诊疗人次等指标上均高于全国平均水平，排名居于全国前列，河南省中医医院数与床位数均位于全国第1位，卫生技术人员数位于第2位，远高于全国平均水平；青海、宁夏、海南等地在该因子上得分较低，青海在几项指标上排名均处于全国倒数第1位的位置，严重落后于其他地区。③卫生服务效果因子。贵州、青海、新疆等地排名靠前，在平均住院日、医师日均担负住院床日和病床利用率等指标上高于全国平均水平，其中贵州、青海分别在医师日均担负住院床日和平均住院日指标上排名位居全国第1位，而病床利用率相对较低；北京、天津和山西等地上述几项指标远低于全国平均水平，处于全国倒数5名以内。

表4 地区因子分析与聚类分析结果

3 讨论

3.1 中医资源分布存在地域差异，卫生服务水平横向差异明显

根据各个地区综合得分来看，中医医院卫生服务水平区域性差异较大，我国南部地区中医医院的卫生服务质量普遍高于北部，而且东南部沿海个别地区与内陆地区的中医医院卫生服务质量相比呈现出较强的优势，因此考虑与经济发展水平和地理位置存在一定的联系[4]。进一步分析发现中医医院综合服务能力的排名情况并没有同各个地区经济实力呈现明显正相关，经济水平落后地区的发展潜力和空间较大，需根据地区间的差异从不同角度入手优化中医卫生资源配置结构，并且注意治理手段的多元化、创新化，通过市场、竞争和价格等要素实现中医药在城乡、东中西部同步发展，完善覆盖城乡、全国的中医医疗服务网络。

3.2 卫生资源配置结构失调，服务保障水平相对薄弱

卫生服务保障因子的结果显示，在该因子上表现较差的地区有海南、青海和宁夏等，一方面该地区人口基数少、密度小，中医卫生资源在地域与层级间出现调控与规划失衡，另一方面与政府扶持力度较弱、中医医院规模小、中医人才匮乏及技术相对落后等因素有关。该地区应在充分利用现有卫生资源存量的基础上，加大并落实中医医院政策扶持力度与投入政策，加强中医卫生人才资源建设与优化，在此过程中应警惕规模盲目扩张、资源不合理投入的风险[5-7]。此外，通过新兴技术手段优化中医卫生资源的配置结构，可有效提升中医卫生服务保障水平，即创新中医信息化建设与医疗形式，推动“互联网+”中医医疗、远程医疗，构建“云医院”等新型医疗服务模式，实现优质卫生资源跨地域、跨层级的线上流动，提升中医医院卫生服务保障的整体性与系统性。

3.3 中医发展空间遭受挤压，卫生服务效果与经济发展水平不相称

卫生服务效果因子结果显示，该因子得分较低的有北京、天津和山西等地区。中医医院卫生服务效果与地区经济的高速发展不相符，其原因一方面可能是这些地区人口数量大，而目前投入的中医医疗资源不能实现人群的全覆盖，尚不能满足广大群众对中医医疗服务的高质量需求[8]；另一方面这些地区中医资源配置不甚合理，优质医疗资源大多集中在市内辖区，中医资源同样集中在市内辖区，西医卫生资源丰富且医疗优势明显，承担群众大部分卫生需求，从而对中医医院的发展空间造成挤压与压制[6]。为解决该问题，中医医院应发挥中医本身的特色优势，提高中医服务在治未病中的主导作用、疾病康复中的核心作用、重大疾病与突发公共卫生事件处置中的协同作用[9]，提高中医医院的核心竞争力来应对该问题。同时，坚持中西医双方并重、取长补短，借鉴西医诊治中成熟先进的科学技术与诊疗措施，以提高中医卫生服务效果。