運(yùn)用多水平模型分析寧夏試點(diǎn)縣農(nóng)村居民門診衛(wèi)生服務(wù)需要的影響因素*

楊甲飛 喬 慧△ 孫彥玲

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運(yùn)用多水平模型分析寧夏試點(diǎn)縣農(nóng)村居民門診衛(wèi)生服務(wù)需要的影響因素*

楊甲飛1喬 慧1△孫彥玲2

目的 通過(guò)對(duì)新農(nóng)合方案調(diào)整后海原、鹽池兩縣農(nóng)村居民衛(wèi)生服務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的研究，分析農(nóng)村居民門診衛(wèi)生服務(wù)需要的影響因素。方法 采用多階段分層隨機(jī)抽樣方法，獲取海原、鹽池兩縣干預(yù)后的2012年隨訪數(shù)據(jù)，運(yùn)用多水平模型分析相關(guān)影響因素。結(jié)果 調(diào)查地區(qū)農(nóng)村居民兩周患病率為13.70%，兩周就診率為7.93%。多水平分析發(fā)現(xiàn)性別、年齡、婚姻狀況、文化程度及是否患慢性病是兩周患病率的主要影響因素(均P<0.05)。多水平logistic回歸模型考慮到數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)，與單水平線性模型相比，表現(xiàn)為較小的殘差標(biāo)準(zhǔn)誤和較小的對(duì)數(shù)似然值，其擬合優(yōu)度優(yōu)于多因素logistic回歸。結(jié)論 農(nóng)村居民門診衛(wèi)生服務(wù)需要和利用受到多種因素的影響，合理配置衛(wèi)生資源、完善政策引導(dǎo)對(duì)提高衛(wèi)生效益具有重要意義。對(duì)于具有層次結(jié)構(gòu)或非獨(dú)立誤差的數(shù)據(jù)，多水平模型有較好的應(yīng)用價(jià)值。

新農(nóng)合 兩周患病率 衛(wèi)生服務(wù)需要 多水平模型

新農(nóng)合制度在農(nóng)村地區(qū)已基本全面建立，經(jīng)多年努力成績(jī)顯著，農(nóng)民的醫(yī)療負(fù)擔(dān)得到減輕，衛(wèi)生服務(wù)利用率得到提高[1]。但在具體實(shí)踐中也暴露了很多問(wèn)題。2009年寧夏回族自治區(qū)開始啟動(dòng)“創(chuàng)新支付制度，提高衛(wèi)生效益”項(xiàng)目，本研究結(jié)合此項(xiàng)目，收集整理資料，分析寧夏試點(diǎn)縣新農(nóng)合方案調(diào)整后農(nóng)村居民門診衛(wèi)生服務(wù)需要與利用的影響因素，采用多水平模型進(jìn)行回歸擬合，使結(jié)果更加精確[2]。

資料與方法

1.資料來(lái)源

本次研究資料來(lái)自寧夏衛(wèi)生廳與哈佛/牛津大學(xué)團(tuán)隊(duì)開展的“創(chuàng)新支付制度 提高衛(wèi)生效益”試點(diǎn)項(xiàng)目2012年隨訪調(diào)查數(shù)據(jù)。

2.抽樣方法

采用二階段分層隨機(jī)抽樣方法，對(duì)海原、鹽池兩縣農(nóng)村居民入戶調(diào)查。第一階段抽樣：將各縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的所有行政村按照經(jīng)濟(jì)水平好、中、差劃分為三類，采用隨機(jī)抽樣的方法抽取村莊；第二階段抽樣：根據(jù)每個(gè)行政村所包含自然村的數(shù)量，對(duì)現(xiàn)住的實(shí)有戶數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)抽樣或按村落方位整群抽樣，以樣本戶的所有戶籍人口及調(diào)查之前6個(gè)月內(nèi)的常住人口為調(diào)查對(duì)象，統(tǒng)一問(wèn)卷調(diào)查。

3.分析方法

本資料具有明顯的抽樣層次結(jié)構(gòu)特點(diǎn)(縣→鄉(xiāng)鎮(zhèn)→行政村→戶→個(gè)體)，每個(gè)個(gè)體調(diào)查所得的數(shù)據(jù)是非獨(dú)立的。反應(yīng)變量為兩周是否患病和兩周是否就診，均為二分類變量，故采用二分類多水平logistic回歸模型擬合，分析海原、鹽池兩縣農(nóng)村居民門診衛(wèi)生服務(wù)的影響因素。參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)使用MLwiN2.26軟件。

4.質(zhì)量控制

調(diào)查員為碩士研究生和高年級(jí)本科生，并經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的統(tǒng)一培訓(xùn)。資料的錄入和審核都按要求進(jìn)行，并使用雙向錄入法，確保數(shù)據(jù)錄入的準(zhǔn)確性。

結(jié) 果

1.調(diào)查對(duì)象基本情況(見表1) 本次研究完成的樣本量共計(jì)17058人，其中海原11848人，鹽池5210人。經(jīng)χ2檢驗(yàn)，兩縣性別構(gòu)成差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，年齡構(gòu)成差異和民族構(gòu)成差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，其中海原回族占多數(shù)，鹽池漢族占多數(shù)。15歲及以上調(diào)查人口的文化程度構(gòu)成、婚姻狀況構(gòu)成兩縣差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。按照收入五分法進(jìn)行分組，對(duì)家庭自我報(bào)告的人均收入進(jìn)行χ2檢驗(yàn)，兩縣差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2.自報(bào)兩周患病情況(見表2) 2012年海原鹽池兩縣農(nóng)村居民自報(bào)兩周患病率差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。

3.兩周患病就診情況(見表3) 2012年海原、鹽池兩縣農(nóng)村居民兩周就診率差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。

4.影響兩周患病情況的單水平多因素分析 以調(diào)查地區(qū)農(nóng)村居民自報(bào)兩周患病情況為應(yīng)變量，以單因素分析有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的調(diào)查指標(biāo)為自變量，包括性別、年齡、民族、婚姻狀況、文化程度、是否有醫(yī)療保險(xiǎn)、是否患慢性病、飲水類型、戶廁類型、年人均收入。

將變量引入多因素logistic回歸模型見表4。經(jīng)Wald檢驗(yàn)，性別、年齡、婚姻狀況、文化程度、是否患慢性病、家庭年人均收入均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)；民族(χ2=0.436，P=0.509)、是否有醫(yī)療保險(xiǎn)(χ2=0.471，P=0.493)、飲水類型(χ2=0.906，P=0.341)、戶廁類型(χ2=0.020，P=0.887)均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。女性比男性更容易患病，比值比為1.204；患有慢性病的居民兩周患病的可能性高于未患慢性病的居民，比值比為3.238。

5.影響兩周患病情況的多水平模型分析見表5。以調(diào)查地區(qū)農(nóng)村居民自報(bào)兩周患病情況為應(yīng)變量，將同樣的自變量引入二分類反應(yīng)變量的兩水平logistic回歸模型進(jìn)行深入分析。

2012年兩縣居民兩周患病的主要影響因素有性別、年齡、文化程度、婚姻狀況、是否患慢性病。在控制其他因素的情況下，2012年調(diào)查結(jié)果顯示，女性比男性更容易患病；年齡在45～歲組和65歲及以上組兩周患病率均高于15～歲人群；初中及以上文化程度的居民兩周患病可能性低于文盲半文盲者；與文盲半文盲比較，小學(xué)文化程度居民患病的可能性差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=0.147，P=0.701);在婚的兩周患病的可能性高于未婚者,離婚或喪偶者患病的可能性與未婚者比較差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；患有慢性病的居民兩周患病可能性高于未患慢性病居民。民族、是否有醫(yī)療保險(xiǎn)、飲水類型、戶廁類型和家庭年人均收入，經(jīng)χ2檢驗(yàn)，均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。

討 論

兩周患病率是反映居民門診衛(wèi)生服務(wù)需要的重要指標(biāo)[3]，本次研究采用多因素logistic回歸和多水平logistic回歸進(jìn)行分析，其結(jié)果共同發(fā)現(xiàn)性別、年齡、文化程度、婚姻狀況和是否患慢性病是被調(diào)查地區(qū)兩周患病率的主要影響因素[4]。分析原因，兩周患病率為自我報(bào)告患病情況，是一個(gè)主觀性較強(qiáng)的指標(biāo)[6]。新農(nóng)合方案調(diào)整后，不僅提高了門診報(bào)銷比例，同時(shí)開展了慢病門診的報(bào)銷，使慢性病病情得到有效控制，減少了慢性病的急性發(fā)作；此外，項(xiàng)目實(shí)施后加大基礎(chǔ)建設(shè)，提高醫(yī)療設(shè)備投入，及時(shí)補(bǔ)充醫(yī)務(wù)人員、加大培訓(xùn)力度、使基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的基本醫(yī)療服務(wù)能力顯著提高，而不僅僅提供公共衛(wèi)生服務(wù)，農(nóng)民就醫(yī)更加的方便，更加的省錢；同時(shí)，基本醫(yī)療機(jī)構(gòu)積極開展各種形式的健康教育活動(dòng)[7]，使農(nóng)民的疾病觀念發(fā)生改變[6]，開始重視自身健康，早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療。

本研究采用多階段分層整群隨機(jī)抽樣方法，資料具有明顯的層次結(jié)構(gòu)特點(diǎn)(縣→鄉(xiāng)鎮(zhèn)→行政村→戶→個(gè)體)，每個(gè)縣、鄉(xiāng)、村或者戶的居民在經(jīng)濟(jì)水平、生活方式、生活習(xí)慣上都有某種程度上的相似性或聚集性，采用二分類多水平logistic回歸模型分析海原、鹽池兩縣農(nóng)村居民衛(wèi)生服務(wù)需要和利用的影響因素，可以將殘差分解到各個(gè)層次上，使結(jié)果更加精確[5]。上述模型在引入自變量后，隨機(jī)部分方差變小，說(shuō)明自變量解釋了部分高水平的變異。與單水平多因素logistic回歸相比，多水平logistic回歸參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤加大，可認(rèn)為在顯著性檢驗(yàn)中降低了Ⅰ型錯(cuò)誤的機(jī)會(huì)[2]。多水平線性模型對(duì)層次數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度優(yōu)于單水平線性模型。

[1]孫彥玲,喬慧,孫偉,等.寧夏海原縣新農(nóng)合方案調(diào)整前后農(nóng)村居民醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)利用變化研究.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2014,31(4):628-630.

[2]張菊英,楊珉.二分類資料的多水平模型.見:楊珉 李曉松.醫(yī)學(xué)和公共衛(wèi)生研究常用多水平統(tǒng)計(jì)模型.北京:北京大學(xué)醫(yī)學(xué)出版社,2007.69-91.

[3]李超,郝申強(qiáng),田慶豐.2003～2007年河南省農(nóng)民健康狀況及影響因素分析.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2010,27(5):488-490.

[4]郭文琴,喬慧,王學(xué)明,等.寧夏海原縣農(nóng)民門診衛(wèi)生服務(wù)需求與利用.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2012,29(1):91-93.

[5]廖國(guó)宇，周燕榮，鐘曉妮.重慶 15 歲及以上城市居民 2 周患病影響因素的多水平模型.重慶醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，35(8)：1240.

[6]唐秀娟，張菊榮，葛杰，等.四川省農(nóng)村貧困居民衛(wèi)生服務(wù)需要利用及其影響因素分析.現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)，2008，35(2)：211-213.

[7]芮東升,秦江梅,Susanne WS,等.哈薩克族牧民2周患病率和慢性病患病率比較.中國(guó)公共衛(wèi)生,2012,28(8):1023-1026.

(責(zé)任編輯：鄧 妍)

寧夏衛(wèi)生廳與哈佛大學(xué)合作項(xiàng)目“創(chuàng)新支付制度，提高衛(wèi)生效益”資助課題;國(guó)家自然科學(xué)資金資助項(xiàng)目新農(nóng)合方案調(diào)整對(duì)寧夏項(xiàng)目縣農(nóng)村居民受益分布及疾病經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)的影響研究(項(xiàng)目批準(zhǔn)號(hào)71463046)

1.寧夏醫(yī)科大學(xué)寧夏銀川(750004)

2.寧夏疾病預(yù)防控制中心銀川

△通信作者：?jiǎn)袒?，qiaohui71@163.com，13995185918