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    江西省農(nóng)村居民醫(yī)療服務利用的動態(tài)變化

    2014-02-08 05:32:07鄒嬌嬌袁兆康張連軍
    中國全科醫(yī)學 2014年26期
    關鍵詞:新農(nóng)農(nóng)村居民基線

    鄒嬌嬌,袁兆康,張連軍

    新型農(nóng)村合作醫(yī)療(新農(nóng)合)是指由政府組織、引導、支持,農(nóng)村居民自愿參加,個人、集體和政府多方籌資,以大病統(tǒng)籌為主的農(nóng)村居民醫(yī)療互助共濟制度?;I集資金的渠道包括個人繳費、集體扶持和政府資助[1]。2003年開始實施時,政府補助金為每人每年20元,農(nóng)村居民個人繳費金為每人每年10元,總籌資金額為每人每年30元;之后籌資金額隨著新農(nóng)合的實施逐年增加,2006年總籌資金額提高到60元,2008年提高到100元,2010年提高到150元,到2012年達到300元,2013年進一步提高到360元[2-3]。隨著籌資金額的增加,新農(nóng)合的政策逐漸完善,農(nóng)村居民從中受益程度隨之上升,看病難、看病貴的問題初步解決,釋放了農(nóng)村居民的醫(yī)療服務需求,提高了農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療服務的利用水平[4-5]。為了解新農(nóng)合實施后對江西省農(nóng)村地區(qū)醫(yī)療服務利用影響的動態(tài)變化,本研究利用自2003年開始開展的新農(nóng)合基線調(diào)查及隨后的4次追蹤調(diào)查資料,將數(shù)據(jù)進行加權[6-7]處理后分析農(nóng)村居民患病率、就診率、應就診未就診率、年住院率、提前出院率及應住院未住院率的動態(tài)變化及其影響因素,為評價新農(nóng)合的實施效果及進一步改進工作提供依據(jù)。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料 采用多階段分層隨機抽樣,于2003—2004年(基線)及2006年、2008年、2010年和2012年對江西省蘆溪縣、婺源縣和修水縣進行基線調(diào)查和4次追蹤調(diào)查,每個縣分別抽取3個鄉(xiāng),每個鄉(xiāng)又分別抽取3個行政村(共27個行政村),每個行政村隨機抽取70戶居民作為調(diào)查對象。本調(diào)查經(jīng)南昌大學倫理審查委員會批準。

    1.3 復雜抽樣中個體權重的估計

    1.3.1 個體基礎權重的計算 對于三階段分層隨機抽樣,W基礎=W1×W2|1×W3|2,1,W1為第一階段抽樣單位的抽樣權重,W2|1為第二階段抽樣單位的抽樣權重,W3|2,1為第三階段抽樣單位的抽樣權重[6]。觀察個體i的抽樣權重Wi為該個體抽樣概率Pi的倒數(shù),即Wi=1/Pi。

    1.4 調(diào)查指標

    1.4.1 門診服務利用指標 調(diào)查研究對象在調(diào)查時過去14 d的患病率、就診率、應就診未就診率?;疾÷?%)=兩周患病人數(shù)/調(diào)查人數(shù)×100%,就診率(%)=兩周就診人數(shù)/調(diào)查人數(shù)×100%,應就診未就診率=兩周患病未就診人數(shù)/兩周患病人數(shù)×100%。

    1.4.2 住院服務利用指標 調(diào)查研究對象在調(diào)查時過去1年的住院率、提前出院率、應住院未住院率。住院率(%)=住院人數(shù)/調(diào)查人數(shù)×100%,提前出院率(%)=提前出院人數(shù)/住院人數(shù)×100%,應住院未住院率(%)=應住院未住院人數(shù)/(應住院未住院人數(shù)+應住院已住院人數(shù))×100%。

    1.5 統(tǒng)計學方法 采用SPSS 18.0軟件進行統(tǒng)計學分析,計量資料多組間比較采用方差分析;計數(shù)資料分析采用χ2檢驗;相關分析采用線性趨勢χ2檢驗;采用多因素Logistic回歸法進行多因素分析;年齡、性別數(shù)據(jù)代表性采用擬合優(yōu)度χ2檢驗。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

    2 結(jié)果

    2.1 基本情況 被調(diào)查者在基線、2006年、2008年、2010年、2012年性別構(gòu)成比較,差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05),平均年齡、職業(yè)、文化程度、婚姻狀況、勞動力、慢性病及人均月收入等比較,差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05,見表1)。瑪葉指數(shù)(分別為7.78、9.81、12.02、8.52、3.54)顯示調(diào)查資料質(zhì)量良好,年齡擬合優(yōu)度χ2檢驗顯示調(diào)查數(shù)據(jù)代表性好(χ2=3.17、4.99、7.48、5.63、6.44,P>0.05),性別χ2擬合優(yōu)度檢驗顯示調(diào)查數(shù)據(jù)代表性好(χ2=0.0014、0.0002、0.0005、0.1103、0.0021,P>0.05)。

    2.3 被調(diào)查者醫(yī)療服務利用相關因素的多因素Logistic回歸分析 分別將患病、就診、應就診未就診、住院、提前出院及應住院未住院作為因變量,將性別、職業(yè)、文化程度、婚姻狀況、慢性病、勞動力、調(diào)查年份作為自變量引入模型(見表3)。最終篩查到調(diào)查年份是影響農(nóng)村居民醫(yī)療服務利用的因素(見表4)。

    3 討論

    第六次全國人口普查顯示,農(nóng)村人口占總?cè)丝诘?0.32%,農(nóng)村居民的衛(wèi)生服務是我國衛(wèi)生工作的重要組成部分。農(nóng)村居民因經(jīng)濟水平較低,醫(yī)療衛(wèi)生服務的需求利用水平一般也較低[8-11],新農(nóng)合的實施目的在于改善農(nóng)村居民對醫(yī)療衛(wèi)生服務的需求及利用[12-13],解決農(nóng)村居民看病難的問題,本研究旨在利用江西省動態(tài)資料觀察分析新農(nóng)合對農(nóng)村居民醫(yī)療服務利用影響的動態(tài)變化。

    本研究對數(shù)據(jù)進行分析前先將數(shù)據(jù)進行加權處理,使調(diào)查的樣本數(shù)據(jù)更能代表總體真實情況[7]。調(diào)查結(jié)果顯示,門診服務利用的3個指標,即患病率、就診率、應就診未就診率在基線、2006年、2008年、2010年、2012年間,均有明顯差異,且2012年患病率及應就診未就診率均高于基線,就診率低于基線。多因素Logistic回歸分析顯示,調(diào)查年份為門診服務利用的3個指標的影響因素,調(diào)查年份在本調(diào)查中代表的是新農(nóng)合的籌資政策的變化,提示新農(nóng)合確實影響農(nóng)村居民的門診服務利用水平,但是效果不穩(wěn)定,可能存在負面意義[14],可能原因:一是農(nóng)村居民外出務工比例逐年增加,調(diào)查時未能對本人進行面對面調(diào)查而是由家人代答,因此患病率不夠準確;二是新農(nóng)合的實施是以大病統(tǒng)籌為主、門診兼顧的模式,重點解決農(nóng)村居民看大病的困難,因此新農(nóng)合對門診服務利用的影響不穩(wěn)定[1,15-17]。

    表1 農(nóng)村居民基本情況

    注:*為F值

    表2 農(nóng)村居民醫(yī)療服務利用的動態(tài)變化〔n(%)〕

    注:-表示數(shù)據(jù)缺失

    住院服務方面,住院率在基線、2006年、2008年、2010年、2012年呈上升趨勢,提前出院率及應住院未住院率呈下降趨勢,且多因素Logistic回歸分析也顯示,調(diào)查年份為住院服務利用的3個指標的影響因素,提示新農(nóng)合的實施在一定程度上釋放了農(nóng)村居民的住院需求,提高了農(nóng)村居民的住院服務利用率[8,18-21]。本調(diào)查的住院率及應住院未住院率均低于國內(nèi)其他地區(qū)[12,18],說明江西省新農(nóng)合的實施提高了住院服務利用水平且降低了其住院服務需求。

    表3 農(nóng)村居民醫(yī)療服務利用相關因素的多因素Logistic回歸分析賦值表

    Table3 Variable assignment of the relative influence factors of medical service utilization of rural resident

    自變量賦值調(diào)查年份X1,X2,X3,X4基線:X1=0,X2=0,X3=0,X4=02006:X1=1,X2=0,X3=0,X4=02008:X1=0,X2=1,X3=0,X4=02010:X1=0,X2=0,X3=1,X4=02012:X1=0,X2=0,X3=0,X4=1性別X51=男性,0=女性職業(yè)X7,X8非農(nóng)村居民:X7=0,X8=0農(nóng)村居民:X7=1,X8=0學生及學齡前兒童:X7=0,X8=1文化程度X90=小學及以下,1=初中及中專,2=高中及大專,3=大學及以上婚姻狀況X10,X11未婚:X10=0,X11=0已婚:X10=1,X11=0離婚及喪偶:X10=0,X11=1勞動力X121=是,0=否慢性病X131=有,0=無

    表4 農(nóng)村居民醫(yī)療服務利用相關因素的多因素Logistic回歸分析

    Table4 Multivariate Logistic regression analysis on influencing factors for medical service utilization

    年份?βSEOR(95%CI)P值患病2006-054010058(046,074)0002010-036013070(051,095)0032012059012180(135,241)000就診2006-034008072(059,086)001應就診未就診2010-150029022(011,045)0002012126020353(218,569)000住院2008018006120(103,140)0032010045006157(136,181)0002012066009193(153,243)000提前出院2008-095024039(022,069)0012012-173029018(009,036)000應住院未住院2012-152046022(007,067)002

    注:*表示以基線為對照組

    新農(nóng)合實施后,農(nóng)村居民的住院服務利用得到明顯提高,而對門診服務利用的改善效果不穩(wěn)定,需繼續(xù)加大籌資力度,完善新農(nóng)合政策,以提高醫(yī)療服務利用總體水平。

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