中國老年人共病狀況及其對醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響研究

金琇澤，路云

共病是指患者同時患有2種或2種以上慢性?。?］。研究顯示，約2/3的65歲以上老年人存在共?。?］，老年人共病與許多不良預后有關，共病患者的病死率、致殘率增高，公共衛(wèi)生資源消耗與醫(yī)療衛(wèi)生支出明顯增加［3-5］。這是由于相較于單一慢性病患者，共病患者往往需要同時到多個科室就診、接受多種診療方案、服用多種治療藥物，容易造成過度醫(yī)療、多重用藥現(xiàn)象［6］。當前國內(nèi)有關共病的研究大多局限于某區(qū)域或醫(yī)院的臨床病例，對共病流行率、共病模式進行深入研究，鮮有從全國范圍對老年人共病流行病學及其對醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響進行研究。本文基于2017年發(fā)布的中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（China health and retirement longitudinal study，CHARLS）2015年全國追訪數(shù)據(jù)［7］，統(tǒng)計分析我國≥60歲老年人的共病流行情況，通過建立計量模型分析共病對醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響，同時篩選社會人口學與健康保健相關高危因素，為優(yōu)化老年人共病管理、節(jié)省醫(yī)療衛(wèi)生支出提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源 采用CHARLS 2015年全國追訪數(shù)據(jù)［7］，選取≥60歲樣本。在完成變量篩選與轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)集合并、缺失值處理等后最終得到5 265例樣本。

1.2 變量選取

1.2.1 基本情況 包括社會人口學與健康保健相關變量。社會人口學信息包括7個變量：（1）年齡，分為60～69、70～79、80～歲。（2）性別，分為男、女。（3）居住地類型，分為城鎮(zhèn)、農(nóng)村。（4）婚姻狀態(tài)，分為未婚、在婚、分居/離異/喪偶。（5）最高學歷，分為未受教育、小學、初高中和中專、大專及以上。（6）就業(yè)狀態(tài)，分為退休、在職。（7）家庭人均年收入水平，分為低收入（≤0.5萬元），中等偏下（＞0.5萬～1萬元），中等收入（＞1萬～2萬元），中等偏上（＞2萬～3萬元），高收入（＞3萬元）。健康保健信息包括8個變量：（1）醫(yī)療保險類型，分為無醫(yī)療保險、城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險、城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險、公費醫(yī)療、商業(yè)醫(yī)療保險、其他醫(yī)療保險（醫(yī)療救助、城鎮(zhèn)無業(yè)居民大病保險等）。（2）吸煙，分為從未吸煙、已戒煙、仍在吸煙。（3）BMI，按BMI≤ 25、＞25～30、＞30 kg/m2分為正常、超重、肥胖3組。（4）體育鍛煉，分為是、否。（5）是否經(jīng)常感覺身體疼痛，分為是、否。（6）意外傷害，分為是、否。（7）跌到次數(shù)，數(shù)值型變量。（8）自評健康狀況，分為非常好、很好、好、一般、差、很差。

1.2.2 慢性病共病相關變量 CHARLS納入了14種常見慢性?。海?）高血壓；（2）血脂異常（高脂血癥或低脂血癥）；（3）糖尿病或血糖升高（包括糖耐量異常和空腹血糖升高）；（4）癌癥等惡性腫瘤（不包括輕度皮膚癌）；（5）慢性肺部疾患，如慢性支氣管炎或肺氣腫、肺源性心臟?。ú话[瘤或癌）；（6）肝臟疾?。ǔ靖巍⒛[瘤或癌外）；（7）心臟病（如心肌梗死、冠心病、心絞痛、充血性心力衰竭和其他心臟疾?。?；（8）卒中；（9）腎臟疾?。ú话[瘤或癌）；（10）胃部疾病或消化系統(tǒng)疾?。ú话[瘤或癌）；（11）情感及精神方面問題；（12）與記憶相關的疾?。ㄈ绨柎暮Ｄ?、腦萎縮、帕金森癥）；（13）關節(jié)炎或風濕??；（14）哮喘。本文將慢性病數(shù)量作為解釋變量。

1.2.3 醫(yī)療衛(wèi)生支出變量 從醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)角度，納入年度醫(yī)療衛(wèi)生支出，包括住院治療成本、門診治療成本、自我治療成本等直接與醫(yī)療相關的成本。因醫(yī)療衛(wèi)生支出零值較多（42%），且分布呈右偏態(tài)，故在多元回歸部分將其處理為8水平的定序分類變量：0、＞0～＜1萬、1萬～2萬、＞2萬～3萬、＞3萬～4萬、＞4萬～5萬、＞5萬～6萬、＞6萬元，分別以1、2、3、4、5、6、7、8 表示。

1.3 模型原理 基于本文所采用的年度醫(yī)療衛(wèi)生支出數(shù)據(jù)并不滿足正態(tài)分布，且零值較多，故在納入模型分析時將其處理為定序分類變量，采用定序Logit模型進行實證分析。

假 設 定 序 因 變 量 Y（Y=1，2， ……，J）的 效 用 方 程 為：Y=Xβ+ε， 其 中Y滿 足：

（1）式中α1＜α2＜α3＜……＜αJ-1為待估參數(shù)，稱為切點；Y在本文的取值為1、2、3、4、5、6、7、8，分別表示醫(yī)療衛(wèi)生成本的8個水平：0、＞0～＜1萬、1萬～2萬、＞2萬～3萬、＞3萬～4萬、＞4萬～5萬、＞5萬～6萬、＞6萬元。定序Logit模型的累積概率函

令Lj（X）表示Y≤j相對于Y＞j的累積Logit，則有：Lj（X）=logit［Fj（X） ］，（j=1，……，J-1）=log［P（Y ≤ j|X）/P（Y＞j|X）］=log{P（Y ≤ j|X）/［1-P（Y≤j|X）］ }==αj+βX（3）。

（2）與（3）中，X表示一系列影響醫(yī)療衛(wèi)生支出的變量，包括解釋變量共病數(shù)量，以及社會人口學與健康保健相關控制變量，β為各影響因素的回歸系數(shù)，P為條件概率。

1.4 統(tǒng)計學方法采用Stata SE 15.0對樣本數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學分析。計數(shù)資料采用頻數(shù)、相對數(shù)表示；呈非正態(tài)分布的計量資料以中位數(shù)（四分位數(shù)間距）﹝M（QR）﹞表示。非正態(tài)分布的無序計量資料兩組間比較采用Mann-Whitney U檢驗，多組間比較采用Kruskal-Wallis H檢驗；非正態(tài)分布的定序計量資料組間比較采用Jonckheere-Terpstra檢驗。老年人醫(yī)療衛(wèi)生支出影響因素分析采用定序Logit模型分析。除特殊說明外，檢驗水準采用α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 基本情況 本研究共納入5 265例樣本，年齡跨度60～104歲。男2 923例（55.52%），女2 342例（44.48%）；居住地在城鎮(zhèn)1 242例（23.59%），農(nóng)村4 023例（76.41%）。

2.2 老年人慢性病共病狀況

2.2.1 慢性病患病率 在統(tǒng)計的14種慢性病中，患病率排名前3位的分別為關節(jié)炎或風濕病（34.76%）、高血壓（32.92%）、胃部疾病或消化系統(tǒng)疾?。?1.88%，見表1）。

2.2.2 共病患病率 5 265例老年人平均每人患有1.61種慢性病。1 429例（27.14%）未患慢性病，1 495例（28.40%）患有1種慢性病，2 341例患有2種及以上慢性病，即慢性病共病患病率為44.46%。城鎮(zhèn)老年人慢性病共病患病率（48.39%，601/1 242）高于農(nóng)村（43.25%，1 740/4 023），差異有統(tǒng)計學意義（χ2=10.147，P=0.001）?；疾÷逝旁谇?位的疾病，其共病患病率也相對較高，分別為25.87%、24.92%、17.83%（見表1）。

2.2.3 疾病共病患病率 14種慢性病的疾病共病患病率均高于70%，其中，排在前3位的分別為哮喘、與記憶相關的疾病、卒中，疾病共病患病率分別為94.38%、93.33%、91.53%（見表1）。

表1 14種慢性病患病率及共病率（n=5 265）Table 1 Prevalence of 14 chronic diseases and comorbidity

2.2.4 常見共病組合 （1）二元疾病組合共63種?；颊邤?shù)最多的為高血壓+關節(jié)炎或風濕病，占患2種慢性病者的16.49%（173/1 049）；其次是胃部或消化系統(tǒng)疾病+關節(jié)炎或風濕病，占患2種慢性病者的15.35%（161/1 049，見表2）。（2）三元疾病組合共131種?；颊邤?shù)最多的為高血壓+胃部或消化系統(tǒng)疾病+關節(jié)炎或風濕病，占患3種慢性病者的9.50%（67/705，見表3）。

2.3 年度醫(yī)療衛(wèi)生支出情況及影響因素分析

2.3.1 不同特征老年人的醫(yī)療衛(wèi)生支出比較 5 265例老年人過去1年的醫(yī)療衛(wèi)生支出為0～780 000元，中位醫(yī)療衛(wèi)生支出為420（2 400）元?；?種慢性病者的中位醫(yī)療衛(wèi)生支出為600（2 640）元，患3種慢性病者的中位醫(yī)療衛(wèi)生支出為1 200（5 100）元。不同居住地、就業(yè)狀態(tài)、家庭人均年收入水平、醫(yī)療保險類型、吸煙情況、BMI、身體疼痛、意外傷害、跌倒次數(shù)、自評健康狀況、患慢性病數(shù)量老年人的醫(yī)療衛(wèi)生支出比較，差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05，見表4）。

2.3.2 多重共線性檢驗 本文以年度醫(yī)療衛(wèi)生支出為被解釋變量，患慢性病數(shù)量為解釋變量，同時選取15個社會人口學與健康保健相關變量作為控制變量，建立定序Logit模型。為提高模型擬合的精確性，排除自變量之間本身存在的密切線性關系，先對選取的變量進行多重共線性診斷。采用方差膨脹因子（VIF）度量，通常認為VIF＞10表示存在多重共線性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，婚姻狀態(tài)、自評健康狀況未通過多重共線性診斷，將其剔除后建立定序Logit模型。

表2 前10種常見二元疾病組合（n=1 049）Table 2 Top 10 common binary combinations of chronic diseases

表3 前10種常見三元疾病組合（n=705）Table 3 Top 10 common ternary combinations of chronic diseases

2.3.3 定序Logit模型結(jié)果定序Logit模型結(jié)果顯示，患慢性病數(shù)量、最高學歷、就業(yè)狀態(tài)、家庭人均年收入水平、醫(yī)療保險類型、吸煙狀態(tài)、BMI、身體疼痛、跌倒次數(shù)是影響醫(yī)療衛(wèi)生支出的因素（P＜0.05）。其中患慢性病數(shù)量和醫(yī)療衛(wèi)生支出呈明顯正相關：在其他因素不變情況下，患慢性病種數(shù)每增加1種，醫(yī)療衛(wèi)生支出增加36.5%。最高學歷和醫(yī)療衛(wèi)生支出呈一定的正相關性：小學、初高中或中專的樣本相比未受教育者，醫(yī)療衛(wèi)生支出明顯增加，分別增加37.3%、40.5%。就業(yè)狀態(tài)中在職是醫(yī)療衛(wèi)生支出的保護因素，相比退休，在職能使醫(yī)療衛(wèi)生支出減少25.3%。中等收入相比低收入，醫(yī)療衛(wèi)生支出增加27.5%。城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險、城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險及其他醫(yī)療保險，相比無醫(yī)保者，能明顯增加醫(yī)療衛(wèi)生支出，分別增加23.8%、40.6%、60.7%。已戒煙相比從不吸煙者，醫(yī)療衛(wèi)生支出增加34.1%。BMI水平為超重者，相比正常者醫(yī)療衛(wèi)生支出增加18.5%。身體疼痛和醫(yī)療衛(wèi)生支出呈明顯正相關，沒有身體疼痛者相比經(jīng)常感到身體疼痛者醫(yī)療衛(wèi)生支出減少42.2%。跌倒次數(shù)和醫(yī)療衛(wèi)生支出呈明顯正相關，在其他因素不變情況下，跌倒次數(shù)每增加1次，醫(yī)療衛(wèi)生支出增加15.0%（見表5）。

3 討論

3.1 我國60歲及以上老年人共病率高 本研究顯示60歲及以上老年人群中，平均每人患有1.61種慢性病，44.46%患有共病，且城鎮(zhèn)（48.39%）高于農(nóng)村（43.25%）。該結(jié)果高于LEE 等［9］的研究結(jié)果“中國≥60歲的老年人有31.78%患有共病”，WANG等［10］的研究結(jié)果“吉林省60～79歲老年人共病流行率30.1%”，以及錢焊森等［8］的研究結(jié)果“45歲及以上中老年人共病患病率31.79%”；略低于WANG等［11］廣東省三縣共病橫斷面調(diào)查發(fā)現(xiàn)的“≥65歲老年人平均患有1.74種慢性病，47.5%患有共病”。差距可能由納入樣本的年齡、地域存在差異，以及調(diào)查年份不一致所導致。本文在慢性病發(fā)病率排序、共病患病率、疾病共病患病率的發(fā)現(xiàn)與錢焊森等［8］的結(jié)果基本一致，說明CHARLS 2013與CHARLS 2015數(shù)據(jù)在共病流行病學方面存在較高相似性。

3.2 醫(yī)療衛(wèi)生支出情況 研究樣本過去1年醫(yī)療衛(wèi)生支出最低為0元，最高為780 000元，中位數(shù)為420元（QR=2 400），這與研究樣本醫(yī)療衛(wèi)生支出零值過多密切相關。共患3種慢性病的醫(yī)療衛(wèi)生支出中位數(shù)是共患2種慢性病的2倍。說明共患病種數(shù)增加，醫(yī)療衛(wèi)生支出也隨之出現(xiàn)明顯增長。

3.3 影響醫(yī)療衛(wèi)生支出的因素 單因素分析和多因素分析中具有統(tǒng)計學意義的因素重合度較高?；悸圆?shù)量、跌倒次數(shù)、身體疼痛對醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響明顯；吸煙、BMI、最高學歷、家庭人均年收入水平對醫(yī)療衛(wèi)生支出顯示一定的正向影響，但這種影響只在部分組內(nèi)有統(tǒng)計學意義；退休帶來醫(yī)療衛(wèi)生支出明顯上升；城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險、城鄉(xiāng)居民基本醫(yī)療保險及其他醫(yī)療保險（具體為醫(yī)療救助、城鎮(zhèn)無業(yè)居民大病保險等其他醫(yī)療保險）的參保使醫(yī)療衛(wèi)生支出明顯增加，這說明具有以上醫(yī)療保險保障的老年人患病時就醫(yī)積極性更高?；悸圆?shù)量和醫(yī)療衛(wèi)生支出呈明顯正相關。在其他因素不變情況下，患慢性病種數(shù)每增加1種，醫(yī)療衛(wèi)生支出增加36.5%。

表4 不同特征老年人的醫(yī)療衛(wèi)生支出比較（n=5 265）Table 4 Comparison of healthcare expenditure among elderly with different characteristics

3.4 本研究的意義和局限性 患慢性病數(shù)量的增加導致醫(yī)療衛(wèi)生支出明顯增長，提示應加強對老年人共病綜合管理的重視：應建立“以患者為中心”的共病管理體系，加速完善全科醫(yī)生制度及老年多學科團隊［12］；推進共病臨床實踐指南的開發(fā)，例如針對常見共病組合制定治療與護理方案［13］，減少不合理治療及不必要的醫(yī)療資源浪費。本研究存在以下不足：一是本研究的樣本來自全國各地，各地經(jīng)濟水平、物價水平及醫(yī)療費用差異較大，有待在本研究基礎上進一步完善模型變量，以排除以上混雜因素對研究結(jié)果的影響；二是不同慢性病之間的醫(yī)療費用差異很大，相同的患病種數(shù)可能包含了多種不同的疾病組合，這些疾病組合的醫(yī)療費用參差不齊，本研究未將其考慮在內(nèi)；三是將患慢性病數(shù)量作為自變量，而沒有將疾病嚴重程度對醫(yī)療衛(wèi)生支出的影響考慮在內(nèi)，這是由于同時包含以上兩方面信息的可用數(shù)據(jù)較為缺乏，本研究采用患慢性病數(shù)量進行初步研究。

表5 老年人醫(yī)療衛(wèi)生支出影響因素的定序Logit模型分析Table 5 Results of the ordered Logit model for healthcare expenditure in elderly people

作者貢獻：金琇澤負責文章的構(gòu)思與設計、研究的實施與可行性分析、數(shù)據(jù)收集與整理、統(tǒng)計學處理、結(jié)果分析與解釋、論文撰寫、論文中英文修訂；路云負責文章的構(gòu)思與設計、文章的質(zhì)量控制及審校，對文章整體負責，監(jiān)督管理。

本文無利益沖突。