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西部地区农村居民两周患病未就诊影响因素研究

2023-04-04贺嘉慧李培雯马喜民乔慧

中国全科医学 2023年16期
关键词:人口学慢性病患病

贺嘉慧,李培雯,马喜民,乔慧*

卫生服务调查是我国卫生调查制度的重要组成部分,通过卫生服务调查可以了解居民的健康状况、医疗保障水平、卫生服务、需求和利用情况及其相互关系。卫生服务利用情况可以由卫生服务调查结果客观反映,其作为描述卫生服务研究工作的重要指标,可评价卫生服务的社会效益及经济效益,开展卫生服务利用调查可了解所在地区医疗卫生服务的水平和特点。两周患病率是常被作为反映卫生服务需要的指标,两周就诊率是衡量居民卫生服务利用情况的重要指标之一,而两周患病未就诊率则是用来反映居民就诊情况的负向指标,其现况和影响因素也是促进医疗卫生服务发展、规划和管理的主要依据之一[1]。全国第六次卫生服务统计调查报告显示,相比于2013 年,我国医疗卫生服务需求落实情况有所好转[2]。与东、中部地区比较而言,我国西部地区经济水平相对较低,医疗卫生服务利用水平也较为有限[3]。因此,为了解西部地区农村居民卫生服务利用现状,于2019 年12 月对宁夏回族自治区农村地区4 县共21 451 例居民的卫生服务需求及其利用情况进行调查,对其两周患病未就诊的影响因素进行探讨并提出针对性建议,以更合理地配置卫生资源。

1 对象与方法

1.1 研究对象 本研究数据来源于宁夏回族自治区卫生行政部门与哈佛/牛津大学科研团队合作开展的试点项目“创新支付制度,提高卫生效益”中2019 年的随访数据。于2019 年12 月,采用多阶段分层整群随机抽样的方法,按经济发展水平将宁夏回族自治区内的盐池县、海原县、西吉县、彭阳县4 个县各乡镇的所有行政村划分为好、中、差3 层;采用随机数字表法以40%的比例在每层抽取样本村;采用系统抽样法根据样本村户主花名册,于每个行政村抽取现居住的20~33个家庭户作为样本户(盐池县40 个村,每村33 户;海原县76 个村,每村33 户;西吉县58 个村,每村20户;彭阳县33 个村,每村20 户),将其户中所有常住 (当地居住时间≥6 个月)家庭成员列为调查对象,共抽取27 196 例。

1.2 研究方法

1.2.1 调查工具 采用项目组专家统一商讨制定的问卷进行调查。(1)居民人口学特征,包括性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、职业、人均年收入与参保情况;(2)健康特征,包括自评健康状况、是否患有慢性病及两周患病卧床天数;(3)医疗卫生服务可得性和可及性,包括到基层医疗卫生机构的时间、到二级及以上医疗机构时间;(4)两周就诊情况等。

1.2.2 标准及定义 两周就诊定义为调查前两周内,患者感到生理或心理不适而前往各级医疗机构就诊的情况,不包含慢性病患者因配药需求(无身体不适)发生的就诊;人均年收入采用国际通用的经济五分组法[4],根据被调查居民家庭的年经济收入,将居民家庭的人均年收入按由低到高排列,取正序百分位点20%、40%、60%、80%将被调查居民家庭依次划分为最低、中低、中等、中高和高收入组,即Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ5 个组;两周患病卧床天数定义为调查前两周内,患者自觉身体不适(包括生理不适及心理不适)且未去医疗机构就诊,在家卧床≥1 d;到基层医疗卫生机构的时间定义为家庭住址至基层医疗卫生机构(如社区卫生服务中心、乡镇卫生院和村卫生室)所需的时间,到二级及以上医疗机构时间定义为家庭住址至二级及以上医疗机构〔如市(县/区)级医院〕所需的时间。两周就诊情况:(1)两周患病率为调查前两周内患病例数/调查总例数×100%[5];(2)两周就诊率为调查前两周内前往各级医疗机构就诊的例数/调查总例数×100%[5];(3)两周患病未就诊率为调查前两周内患病未就诊例数/两周患病例数×100%,未就诊包括未采取任何治疗措施和自我医疗[5]。

1.2.3 调查方法 于2019 年12 月,由82 名调查员展开正式调查,取得调查对象知情同意后,采取“面对面”形式进行入户调查。问询前由调查员对调查对象说明“两周就诊”标准,随后根据配备的问卷手册对调查对象进行询问并由调查员记录并填写问卷信息,本次调查所有信息均为调查对象自诉。家庭成员不在时由了解情况的其他成员代答,不确定信息通过线上方式与当事人确认,儿童(包括新生儿)由其常住监护人代答。问卷完成后,由调查员当场回收问卷并核查有无漏答情况。本研究共收集问卷27 196 份,有效问卷21 451 份,有效回收率为78.88%。

1.2.4 质量控制 调查前为每位调查员配备培训手册并集中培训;调查过程中由调查员、组长、质控员组成的审核小组在每日调查完成后对问卷进行核查,排除存在缺失值和不明确值的问卷,确保纳入的调查问卷完整有效;调查后采用双录入法录入调查数据。

1.3 构建结构方程模型

1.3.1 模型介绍 结构方程模型由测量模型和结构模型两部分构成,测量模型用于讨论观测变量与潜变量之间的关系,结构模型用于分析潜变量和潜变量之间的关系。建立结构方程模型的主要过程为:(1)模型构建;(2)模型识别;(3)指标估计(本文采用最大似然估计法进行模型指标估计);(4)模型评价与修正〔模型拟合指数主要包括拟合优度指数(GFI)、残差近似误差平方根(RMSEA)、调整拟合优度指数(AGFI)、模型正规拟合指数(NFI)、相对拟合指数(RFI)、增量拟合指数(IFI)、非规准适配指数(TLI)和比较拟合指数(CFI)等,如果模型拟合效果不佳,须对模型进行反复修正〕[6]。

1.3.2 变量选取 根据已有文献及本文研究需要,模型具体包含2 个潜变量和相应观测变量。潜变量分别为人口学特征与健康特征。人口学特征变量由性别、年龄等观测变量进行测量;健康特征变量由参保情况、自评健康状况、是否患有慢性病、两周患病卧床天数、到基层医疗卫生机构的时间和到二级及以上医疗机构时间等观测变量进行测量。使用结构方程模型描述各潜变量之间的关系,揭示潜变量与结局变量两周患病是否就诊之间的作用路径。

1.4 统计学方法 采用EpiData 2.1 软件建立数据库,并对数据进行双录入及逻辑核查。采用SPSS 26.0 软件进行数据描述和分析。计数资料采用频数和百分比描述,组间比较采用χ2检验,以P<0.05 为差异有统计学意义,多组计数资料组间两两比较采用Bonferroni 法校正。采用AMOS 26.0 软件拟合居民两周患病未就诊影响因素的结构方程模型并进行具体分析。

2 结果

2.1 居民的人口学特征 本次调查共纳入男 11 172 例(52.08%), 女10 279 例(47.92%);15~<25 岁者3 788 例(17.66%);受教育程度为小学者6 659 例(31.04%);婚姻状况为在婚者12 712 例(59.26%);职业为务农者8 540 例(39.81%);人均年收入为Ⅱ者7 736 例(36.06%),见表1。

表1 被调查居民的人口学特征情况〔n(%)〕Table 1 Demographic characteristics of the rural residents

2.2 居民的健康特征 本次研究调查的居民参保 21 399 例(99.76%),未参保52 例(0.24%);自评健康状况好者11 066 例(51.59%),自评健康状况一般者 4 582 例(21.36%);患有慢性病者4 826 例(22.50%);两周患病卧床天数0~5 d 者20 833 例(97.12%);到基层医疗卫生机构时间0~10 min 者17 053 例(79.50%);到 二 级 及 以 上 医 疗 机 构 时 间≥46 min 者12 609 例(58.78%),见表2。

表2 被调查居民的健康特征情况〔n(%)〕Table 2 Health characteristics of the rural residents

2.3 两周患病就诊情况 本次研究共调查21 451 例,调查前两周内自觉身体不适者3 212 例,两周患病率为14.97%。调查前两周内自觉身体不适且前往各级医疗机构就诊者981 例,居民的两周就诊率为4.57%;在所有两周患病者中,两周患病未就诊者2 231 例,两周患病未就诊率为69.46%。两周患病未就诊者中采取自我医疗者908 例(40.70%),其余1 323 例(59.30%)未采取任何治疗措施。

2.4 不同人口学特征居民两周患病未就诊情况比较 不同性别、年龄、受教育程度及职业的居民两周患病未就诊情况比较,差异均有统计学意义(P<0.05),见表3。受教育程度方面,高中及以上者的两周患病未就诊率高于未受过教育者(χ2=8.069,P<0.01);职业方面,学生的两周患病未就诊率高于务农者(χ2=7.163,P<0.01)、无业者(χ2=10.042,P<0.01)。

表3 不同人口学特征居民两周患病未就诊情况比较〔n(%)〕Table 3 Comparison of non-treatment-seeking behaviors for two-week morbidity in rural residents by demographic characteristics

2.5 不同健康特征居民两周患病未就诊情况比较 不同自评健康状况、患有慢性病情况、两周患病卧床天数及到二级及以上医疗机构时间的居民两周患病未就诊情况比较,差异均有统计学意义(P<0.05),见表4。

表4 不同健康特征居民两周患病未就诊情况比较〔n(%)〕Table 4 Comparison of non-treatment-seeking behaviors for two-week morbidity in rural residents by health characteristics

2.6 两周患病未就诊影响因素的结构方程模型分析

2.6.1 模型构建与修正 本研究所用结构方程模型的结果变量是两周患病是否就诊(赋值:未就诊=0, 就诊=1),表3~4 中P<0.05 的变量为观测变量,以性别、年龄、受教育程度和职业作为潜变量人口学特征的观察变量,以自评健康状况、是否患有慢性病、两周患病卧床天数和到二级及以上医疗机构时间作为潜变量健康特征的观察变量。运行AMOS 26.0 软件建立初始模型(图1),根据初始模型修正指数及相关领域的知识,删除不合理和无效路径(表5)。在进行模型调整的过程中,修正指数表明如果将年龄与是否患有慢性病的残差相关,则模型的χ2值会相应下降,考虑实际情况,年龄确与慢性病患病情况有关,年龄越大,其患慢性病的概率就越高,因此考虑增加年龄残差和是否患有慢性病残差的相关路径。按照以上步骤对初始模型进行反复调试和修正后,得到各适配指标符合要求的修正模型 (图2)。

图1 居民两周患病未就诊影响因素的初始模型Figure 1 Initial model of the influencing factors of non-treatment-seeking behaviors for two-week morbidity among rural residents

图2 居民两周患病未就诊影响因素的修正模型Figure 2 Modified model of the influencing factors of non-treatmentseeking behaviors for two-week morbidity among rural residents

表5 初始模型修正指数Table 5 Modification indices of the initial model

2.6.2 模型评价 将宁夏农村地区居民两周患病未就诊影响因素结构方程模型各适配指标与模型标准值进行比较,χ2/df=1.835,符合参考标准,各拟合指数GFI、RMSEA、AGFI、NFI、RFI、IFI、TLI 和CFI 值分别为0.998、0.016、0.995、0.991、0.982、0.995、0.996 和0.996,均在参考范围内,拟合程度良好。

2.6.3 模型路径分析 结构方程模型中可用标准化系数β来表示宁夏农村地区居民两周患病未就诊各个影响因素影响程度,各测量模型和结构模型的路径系数差异均有统计学意义(P<0.05,表6)。人口学特征对居民两周患病未就诊情况影响的总效应为-0.101(β=0.110),其中直接效应为0.107,间接效应为-0.208;健康特征对居民两周患病未就诊情况影响为直接效应,总效应为-0.210(β=-0.313,表7)。

表6 模型路径系数估计结果Table 6 Estimated path coefficients in the structural equation model

表7 居民两周患病未就诊影响因素的结构方程模型效应分解Table 7 Decomposition of the effect of factors associated with nontreatment-seeking behaviors for two-week morbidity in rural residents using the structural equation model

3 讨论

3.1 居民两周患病未就诊率较高 两周患病是否就诊可以反映居民医疗卫生服务利用情况[1]。本研究显示宁夏回族自治区农村居民两周患病未就诊率为69.46%,明显高于第五次国家卫生服务调查结果(西部农村为22.2%),表明该地区居民利用医疗卫生资源的主动性较差。居民的自我健康管理意识相对不足可能与调查对象来自经济水平和文化教育相对落后的西部农村地区有关,而当地的卫生服务利用情况较差又与当地医疗服务提供能力有限有关。2019 年宁夏卫生健康统计公报数据显示,全区基层医疗卫生机构实有床位4 099张,仅占全区医疗卫生机构的10.03%;全区卫生人员总数68 535 人,而乡村医生仅有3 240 人(含执业及助理医师仅391 人),占比只有4.73%[7]。可见,市级与县域内医疗资源分布结构尚不合理,本地区基层医疗资源,尤其是卫生技术人员及其技术水平相对匮乏,缺少吸引居民就医的能力[8]。本研究调查对象居住地均位于偏远地区,主要利用卫生服务的途径为基层医疗卫生机构,这也成为西部农村地区居民两周患病未就诊率高的原因之一。在两周患病未就诊者中选择自我医疗的居民占40.70%,自我医疗虽经济、便捷,但其本身也是一种存在健康风险的治疗方式[9]。应加强健康知识宣传教育,普及健康知识并传播健康理念,持续提升居民的健康素养水平。

3.2 居民两周患病未就诊影响因素之间存在差异

3.2.1 人口学特征 人口学特征对两周患病未就诊的影响次于健康特征,其总效应为-0.101,包括直接与间接效应。(1)人口学特征中对居民两周患病未就诊率影响最大的是年龄,<35 岁者的两周患病未就诊率较高(>75%)且15~<25 岁者未就诊率尤其高(81.61%)。原因与年龄的特殊性有关,<35 岁者忙于学业、工作和家庭事务,在生小病时常会选择自我医疗或者“硬扛”,疏于对健康的管理,提示<35 岁者的健康状况更需要受到重视[10];而老年人群的未就诊率相对较低,可能与其普遍患有慢性病或者存在躯体功能障碍有关,其疾病并发症风险和持续的药物使用增加了卫生服务和医疗咨询的需求及利用[11]。(2)受教育程度高者卫生服务利用水平高于受教育程度低者,这与既往认知及部分其他研究结果相反[12]。可能原因为受教育程度会决定居民的选择权广度,受教育程度高者因其信息来源及所具有资本的更丰富,对自身的健康认识更全面,故其就诊行为更积极;此外,其对疾病诊疗的认知程度可能较高,从而可以根据自身医学知识储备对所患疾病是否需要就诊做出判断。(3)职业类型中,学生的两周患病未就诊率较高,其原因可能与调查时学生处于忙碌的学习时期,减少了卫生服务的利用次数有关。务农者的两周患病未就诊率较低,可能与其在秋收后获得全年大部分收入及进入冬季农闲阶段有关,冬季成为务农者的就诊高峰期[13-14]。(4)人口学特征在健康特征影响两周患病是否就诊中有间接作用,这可能与不同人口学特征人群的健康特征存在差异有关,如年龄可能会影响慢性病患病情况。

3.2.2 健康特征 本研究结果显示,健康特征对居民两周患病未就诊影响仅存在直接效应(β=0.313),与人口学特征比较,健康特征对居民两周患病未就诊的影响更大,是居民决定是否利用医疗卫生服务的重要影响因素。(1)自评健康是个体对自身生活状态、健康状况的主观感受和评价,因此此种方法测量健康的效果较为稳 定[15]。本研究结果显示,居民自评健康状况越好,两周患病未就诊率越高,这与既往研究结果一致[16]。本研究结果显示,自评健康状况为一般、差、非常差者的两周患病率较高,提示人群的健康状况不佳,但其两周患病未就诊率分别为70.66%、63.27%、56.25%,表明该人群在自觉身体状况并不乐观的情况下仍未选择就诊,提示其就医主动性与主观健康认知不足,保健知识与医学常识的宣讲与科普在农村地区尚须加强。(2)本研究结果显示,与无慢性病者相比,患有慢性病者两周患病未就诊率较低,这可能与其为避免疾病发展及并发症的发生而更倾向于前往医疗机构就诊有关。此外,慢性病医疗保险及各项政策的实施为慢性病患者提供了有力的医疗服务保障,在很大程度上满足了该人群的就医需求。以上现象也从侧面反映出当地医疗卫生机构的慢性病管理与健康宣传工作取得了一定的成效。(3)两周患病卧床天数可用来描述疾病严重程度,在探究该指标对于居民两周患病未就诊的影响时发现,卧床天数0~5 d 的居民两周患病未就诊率最高(73.59%),但未就诊率并未随着卧床天数的增加而下降。究其原因可能是卧床天数较少的居民自感疾病严重程度较轻,而卧床天数多的居民可能已了解自身疾病状况,因此均没有就诊意愿。

3.3 建议 本研究结果显示,宁夏农村地区居民两周患病未就诊现状由多个因素共同影响。在政府部门制定全国卫生政策时,应根据各地区具体情况建立相应的政策措施。针对本文所研究地区居民两周患病未就诊率高的情况,为提高我国西部地区卫生服务利用水平,有效减少两周患病未就诊现象的发生,应重点关注以下几个方面。(1)运用通俗易懂的方式在农村地区进行个性化和多样化的健康宣传和教育活动,提高居民的医学保健意识和预防知识储备,包括科学用药的能力,确保不同群体意识到保持健康的重要性和必要性,形成正确的就医观,做到未病先防患病早治[17]。(2)建立针对儿童青少年的健康医疗服务模式,结合当地实际,制定长期可持续发展计划,保障和落实农村地区儿童青少年健康教育和健康促进工作,为其健康成长创造良好条 件[18]。(3)持续建立完善、科学的基层慢性病管理体系,采取各级医疗机构联动方式,提升基层防治水平,促进患者的规范治疗和管理。(4)加强基层全科医疗建设,借助医疗保险政策,引导推进家庭医生签约服务,促使家庭医生与居民建立稳定、持续且可及性高的健康服务关系,提高居民就诊的积极性与主动性[19-20]。

作者贡献:贺嘉慧负责文章的研究设计、数据分析与撰写;李培雯负责数据整理与清洗;马喜民负责模型指导、文章修订及英文校对;乔慧负责文章理论指导与质量控制,并提出修改完善意见。

本文无利益冲突。

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