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      不同級(jí)別醫(yī)療機(jī)構(gòu)孕產(chǎn)婦就醫(yī)行為的決策樹分析研究

      2018-07-02 06:26:18劉貴浩楊云濱耿慶山薛允蓮
      中國(guó)全科醫(yī)學(xué) 2018年17期
      關(guān)鍵詞:建卡產(chǎn)前檢查決策樹

      劉貴浩,楊云濱,耿慶山*,薛允蓮

      當(dāng)前,我國(guó)醫(yī)療資源分配不均、大醫(yī)院看病難及醫(yī)患矛盾突出的現(xiàn)象是制約醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展的重要問題。孕產(chǎn)婦作為一個(gè)特殊群體,其孕檢及分娩醫(yī)療機(jī)構(gòu)的選擇也極大地反映了醫(yī)療資源利用情況。報(bào)道顯示,2016年“全面二孩”政策實(shí)施以后,廣州預(yù)計(jì)在原有的出生規(guī)模上,每年將增加3萬(wàn)左右的政策內(nèi)二孩出生[1],對(duì)產(chǎn)科醫(yī)療資源的合理利用提出了巨大的挑戰(zhàn)。本研究期望通過(guò)對(duì)廣州市孕產(chǎn)婦就醫(yī)行為及就診醫(yī)療機(jī)構(gòu)選擇的分析,為孕產(chǎn)婦合理選擇就診醫(yī)療機(jī)構(gòu)及分級(jí)診療提供合理的政策建議。

      1 對(duì)象與方法

      1.1 研究對(duì)象 2016年5—9月采用分層典型抽樣的方法,選取廣州市一級(jí)、二級(jí)和三級(jí)醫(yī)院〔分別為增城區(qū)新塘醫(yī)院(現(xiàn)更改為二級(jí)醫(yī)院)、增城區(qū)婦幼保健院、中山大學(xué)孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院〕各1家作為調(diào)查點(diǎn),隨機(jī)選取在調(diào)查點(diǎn)就醫(yī)的孕產(chǎn)婦進(jìn)行現(xiàn)況調(diào)查。本研究經(jīng)廣東省人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)研究倫理委員會(huì)批準(zhǔn)。

      1.2 研究方法 本調(diào)查在前期研究的基礎(chǔ)上,采用基于Andersen衛(wèi)生服務(wù)利用行為模型設(shè)計(jì)的問卷進(jìn)行調(diào)查[2],問卷內(nèi)容包括年齡、文化程度、居住地、婚姻狀況、與醫(yī)院的距離、等候時(shí)間、家庭年人均純收入、產(chǎn)檢次數(shù)、初檢孕周、妊娠次數(shù)、流產(chǎn)史、活產(chǎn)子女、婚前檢查、不良孕史、產(chǎn)前檢查、選擇早孕建卡機(jī)構(gòu)的原因、總體滿意度等。由經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的人員在調(diào)查前向研究對(duì)象闡明本調(diào)查的目的及意義,在征得孕產(chǎn)婦同意的前提下以匿名方式進(jìn)行問卷調(diào)查。

      1.3 質(zhì)量控制 由經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的調(diào)查員嚴(yán)格遵循指定的抽樣方法完成逐級(jí)抽樣并發(fā)放調(diào)查問卷。采用EpiData 3.0軟件在逐條質(zhì)控基礎(chǔ)上進(jìn)行雙人數(shù)據(jù)錄入與整理。

      本文創(chuàng)新點(diǎn):

      本研究通過(guò)對(duì)孕產(chǎn)婦的就醫(yī)行為特征及其影響因素進(jìn)行分析,并創(chuàng)新性地采用決策樹分析對(duì)孕產(chǎn)婦選擇醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行了初步探索,這對(duì)當(dāng)前政府倡導(dǎo)的分級(jí)診療制度的深入推進(jìn)具有一定的參考價(jià)值,也有利于進(jìn)一步提高孕產(chǎn)婦衛(wèi)生服務(wù)利用水平。

      1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 20.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析。計(jì)數(shù)資料的分析采用χ2檢驗(yàn);將單因素分析中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量,納入決策樹分析;預(yù)測(cè)正確率的比較采用χ2檢驗(yàn)。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

      2 結(jié)果

      2.1 基本情況 共發(fā)放問卷700份,回收填寫完整的有效問卷675份,回收問卷有效率為96.4%。年齡為20~43歲,平均年齡(29.2±4.4)歲;孕婦349例(51.7%),產(chǎn)婦326例(48.3%);文化程度:初中及以下151例(22.4%),高中/中專156例(23.1%),大學(xué)及以上368例(54.5%);城市265例(39.3%),農(nóng)村410例(60.7%);婚姻狀況:已婚663例(98.2%),未婚12例(1.8%);一級(jí)醫(yī)院207例(30.7%),二級(jí)醫(yī)院219例(32.4%),三級(jí)醫(yī)院249例(36.9%)。

      2.2 孕產(chǎn)婦就醫(yī)行為特征 不同年齡、與醫(yī)院的距離、等候時(shí)間、家庭年人均純收入、產(chǎn)檢次數(shù)、妊娠次數(shù)、流產(chǎn)史、活產(chǎn)子女、婚前檢查、不良孕史、產(chǎn)前檢查、認(rèn)為選擇的早孕建卡機(jī)構(gòu)費(fèi)用低、認(rèn)為選擇的早孕建卡機(jī)構(gòu)服務(wù)資質(zhì)優(yōu)、認(rèn)為選擇的早孕建卡機(jī)構(gòu)距離近、總體滿意度的孕產(chǎn)婦選擇醫(yī)院級(jí)別比較,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05,見表1)。

      2.3 孕產(chǎn)婦選擇醫(yī)療機(jī)構(gòu)的決策樹分析 將年齡、與醫(yī)院的距離、等候時(shí)間、家庭年人均純收入、產(chǎn)檢次數(shù)、妊娠次數(shù)、流產(chǎn)史、活產(chǎn)子女、婚前檢查、不良孕史、產(chǎn)前檢查、認(rèn)為選擇的早孕建卡機(jī)構(gòu)費(fèi)用低、認(rèn)為選擇的早孕建卡機(jī)構(gòu)服務(wù)資質(zhì)優(yōu)、認(rèn)為選擇的早孕建卡機(jī)構(gòu)距離近、總體滿意度為自變量,分別將一級(jí)醫(yī)院與二級(jí)醫(yī)院、二級(jí)醫(yī)院與三級(jí)醫(yī)院、一級(jí)醫(yī)院與三級(jí)醫(yī)院納入決策樹進(jìn)行分析,賦值情況見表2。采用CHAID法進(jìn)行預(yù)剪枝處理,父節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定為100,子節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定為50。決策樹分析結(jié)果顯示,決策樹1的一級(jí)醫(yī)院預(yù)測(cè)正確率高于二級(jí)醫(yī)院,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=111.023,P<0.001);3個(gè)決策樹的總預(yù)測(cè)正確率比較,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=23.274,P<0.001),其中,決策樹2、3的總預(yù)測(cè)正確率高于決策樹1,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05,見表3)。決策樹1顯示,等候時(shí)間、認(rèn)為選擇的早孕建卡機(jī)構(gòu)費(fèi)用低是決定孕產(chǎn)婦選擇一級(jí)或二級(jí)醫(yī)院的主要原因(見圖1);決策樹2顯示,家庭年人均純收入、產(chǎn)檢次數(shù)、妊娠次數(shù)、認(rèn)為選擇的早孕建卡機(jī)構(gòu)距離近是決定孕產(chǎn)婦選擇二級(jí)或三級(jí)醫(yī)院的主要原因(見圖2);決策樹3顯示,家庭年人均純收入、妊娠次數(shù)、活產(chǎn)子女、認(rèn)為選擇的早孕建卡機(jī)構(gòu)距離近是決定孕產(chǎn)婦選擇一級(jí)或三級(jí)醫(yī)院的主要原因(見圖3)。

      表1 不同基本資料的孕產(chǎn)婦選擇醫(yī)療機(jī)構(gòu)級(jí)別比較〔n(%)〕Table 1 Hospital for obtaining healthcare selected by pregnant and parturient women by baseline characteristics and hospital level

      表2 孕產(chǎn)婦選擇醫(yī)療機(jī)構(gòu)級(jí)別的決策樹分析賦值表Table 2 Assignment for associated variables for the hospital selected for obtaining healthcare by pregnant and parturient women included in the decision tree models

      表3 孕產(chǎn)婦選擇醫(yī)療機(jī)構(gòu)級(jí)別的決策樹預(yù)測(cè)效果Table 3 Prediction effect of decision tree models on the hospital for obtaining healthcare selected by pregnant and parturient women

      圖1 孕產(chǎn)婦選擇一級(jí)和二級(jí)醫(yī)院就診的決策樹1Figure 1 Analysis of choosing primary and secondary hospitals for obtaining healthcare by pregnant and parturient women with No.1 decision tree model

      3 討論

      孕產(chǎn)婦就醫(yī)行為、自我保健知識(shí)及就醫(yī)態(tài)度直接影響孕產(chǎn)婦及圍生兒的健康狀況,針對(duì)孕產(chǎn)婦就醫(yī)行為開展調(diào)查研究,有利于了解孕產(chǎn)期保健工作出現(xiàn)的新情況和新問題,可為衛(wèi)生行政部門制定決策提供參考依據(jù)。本研究在前期研究的基礎(chǔ)上,利用自編孕產(chǎn)婦就醫(yī)行為調(diào)查問卷[2]對(duì)廣州市一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)醫(yī)院就診的孕產(chǎn)婦進(jìn)行調(diào)查,結(jié)果顯示,不同等級(jí)醫(yī)院就醫(yī)的孕產(chǎn)婦在年齡、與醫(yī)院的距離、等候時(shí)間、家庭年人均純收入、產(chǎn)檢次數(shù)、妊娠次數(shù)、有無(wú)流產(chǎn)史、有無(wú)活產(chǎn)子女、是否參加過(guò)婚檢、是否有過(guò)不良孕史、是否做過(guò)產(chǎn)前檢查、選擇早孕建卡機(jī)構(gòu)的原因分別是費(fèi)用低、服務(wù)資質(zhì)優(yōu)和距離近以及總體滿意度等方面的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;決策樹分析顯示,一級(jí)和二級(jí)醫(yī)院、二級(jí)和三級(jí)醫(yī)院、一級(jí)和三級(jí)醫(yī)院的決策樹總預(yù)測(cè)正確率分別為58.7%、73.3%和69.7%。

      圖2 孕產(chǎn)婦選擇二級(jí)和三級(jí)醫(yī)院就診的決策樹2Figure 2 Analysis of choosing secondory and tertiary hospitals for obtaining healthcare by pregnant and parturient women with No.2 decision tree model

      圖3 孕產(chǎn)婦選擇一級(jí)和三級(jí)醫(yī)院就診的決策樹Figure 3 Decision tree analysis of choosing primary and tertiary hospitals for obtaining healthcare by pregnant and parturient women

      產(chǎn)前檢查作為妊娠期常規(guī)檢查項(xiàng)目,是發(fā)現(xiàn)妊娠期不良事件及產(chǎn)科并發(fā)癥的有效手段。2012年我國(guó)居民健康素養(yǎng)調(diào)查結(jié)果顯示,在全國(guó)參與調(diào)查的98 448例居民中,對(duì)正確就醫(yī)、“孕產(chǎn)婦保健卡”建卡機(jī)構(gòu)、妊娠期檢查次數(shù)的回答正確率分別為70.3%、43.8%和29.2%,總體形勢(shì)不容樂觀[3]。本次調(diào)查顯示,有85.3%的孕產(chǎn)婦做過(guò)產(chǎn)前檢查,產(chǎn)前檢查≥5次者占71.4%,初檢孕周≤12周的比例為80.7%,產(chǎn)前檢查率略低于2007—2011年河南省產(chǎn)前檢查率[4],產(chǎn)前檢查≥5次者比例略低于劉松等[5]的調(diào)查結(jié)果(74.24%),表明廣州市孕產(chǎn)婦對(duì)孕產(chǎn)期衛(wèi)生服務(wù)的利用率仍需要進(jìn)一步提高,應(yīng)加強(qiáng)對(duì)早孕檢查及孕產(chǎn)期知識(shí)的健康宣傳普及。

      在影響因素分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行決策樹分析,能夠提高決策樹分析的效率、降低預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)分值、提高預(yù)測(cè)正確率[6]。本研究在單因素分析的基礎(chǔ)上,對(duì)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量進(jìn)行決策樹分析。通過(guò)對(duì)廣州市孕產(chǎn)婦醫(yī)療機(jī)構(gòu)選擇的決策樹分析發(fā)現(xiàn),孕產(chǎn)婦選擇一級(jí)、二級(jí)醫(yī)院的行為特征不明顯,主要區(qū)別體現(xiàn)在等候時(shí)間的長(zhǎng)短及費(fèi)用問題上,且費(fèi)用低和等候時(shí)間短是孕產(chǎn)婦選擇一級(jí)醫(yī)院就診的主要原因。孕產(chǎn)婦選擇二級(jí)、三級(jí)醫(yī)院的行為特征較為明顯,其中選擇二級(jí)醫(yī)院就診的孕產(chǎn)婦產(chǎn)檢次數(shù)不合格情況較多,相對(duì)而言選擇三級(jí)醫(yī)院就診的孕產(chǎn)婦定期產(chǎn)檢的依從性較高。有研究指出,流動(dòng)人口、低學(xué)歷或家庭收入較低的孕產(chǎn)婦對(duì)產(chǎn)前檢查的依從性相對(duì)較低[7]。本研究結(jié)果顯示三級(jí)醫(yī)院就診的孕產(chǎn)婦家庭收入較高、有流產(chǎn)史和不良孕史的比例較高,這與相關(guān)研究結(jié)果[8]是一致的。此外,與三級(jí)醫(yī)院就診的孕產(chǎn)婦相比,家庭收入低、到醫(yī)院的距離近及妊娠次數(shù)少是孕產(chǎn)婦選擇一級(jí)醫(yī)院就診的主要原因。

      通過(guò)分析,對(duì)孕產(chǎn)婦合理選擇醫(yī)療機(jī)構(gòu)提出以下建議:(1)加強(qiáng)分級(jí)診療的政策引導(dǎo),從多層次、多角度滿足高文化程度孕產(chǎn)婦的服務(wù)需求,提高其對(duì)國(guó)家提供免費(fèi)服務(wù)的關(guān)注和認(rèn)可[9],引導(dǎo)無(wú)危險(xiǎn)因素的孕產(chǎn)婦去一級(jí)或二級(jí)醫(yī)院就診,促進(jìn)孕產(chǎn)婦孕期保健服務(wù)的利用均等化;(2)費(fèi)用杠桿能引導(dǎo)部分孕產(chǎn)婦選擇一級(jí)或二級(jí)醫(yī)院就診,但對(duì)于家庭收入高的孕產(chǎn)婦效果較差,建議采取多種途徑,如加強(qiáng)對(duì)孕產(chǎn)婦孕期保健和宣傳及其他政策措施,引導(dǎo)因家庭收入高去三級(jí)醫(yī)院就診的孕產(chǎn)婦合理選擇醫(yī)療機(jī)構(gòu);(3)一級(jí)、二級(jí)醫(yī)院應(yīng)提高對(duì)孕產(chǎn)婦定期產(chǎn)檢的要求,進(jìn)一步加強(qiáng)產(chǎn)前檢查方式、內(nèi)容等方面的宣傳教育力度,為孕產(chǎn)婦提供主動(dòng)的、連續(xù)的、系統(tǒng)的和全程的健康教育服務(wù)[10]。本研究關(guān)于孕產(chǎn)婦選擇一級(jí)和二級(jí)醫(yī)院的決策樹分析結(jié)果不夠理想,尚需進(jìn)一步研究增加調(diào)查因素和樣本量進(jìn)行深入研究,為孕產(chǎn)婦合理選擇一級(jí)或二級(jí)醫(yī)院提供建議。

      作者貢獻(xiàn):劉貴浩、楊云濱、耿慶山進(jìn)行文章的構(gòu)思與設(shè)計(jì),研究的實(shí)施與可行性分析,結(jié)果的分析與解釋;劉貴浩、薛允蓮進(jìn)行數(shù)據(jù)收集與整理,撰寫論文;薛允蓮進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)處理;劉貴浩進(jìn)行論文的修訂;楊云濱、耿慶山負(fù)責(zé)文章的質(zhì)量控制及審校,對(duì)文章整體負(fù)責(zé),監(jiān)督管理。

      本文無(wú)利益沖突。

      [1]張秀麗.廣州預(yù)計(jì)每年增加3萬(wàn)“二孩”[EB/OL].(2016-01-29)[2017-11-29].http://gd.qq.com/a/20160129/013486.htm.

      [2]劉貴浩,楊云濱,耿慶山,等.孕產(chǎn)婦就醫(yī)行為綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建[J].中華行為醫(yī)學(xué)與腦科學(xué)雜志,2016,25(1):55-59.DOI:10.3760/cma.j.issn.1674-6554.2016.01.012.LIU G H,YANG Y B,GENG Q S,et al.Establishment of comprehensive evaluation index system for maternal health seeking behavior[J].Chinese Journal of Behavioral Medicine and Brain Science,2016,25(1):55-59.DOI:10.3760/cma.j.issn.1674-6554.2016.01.012.

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