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    基于EQ-5D的江蘇省某貧困縣中老年健康相關(guān)生命質(zhì)量評價研究

    2022-03-08 09:20:34汪瑾董佳怡沈沖陸慧
    中國社會醫(yī)學雜志 2022年1期
    關(guān)鍵詞:質(zhì)量研究

    汪瑾, 董佳怡, 沈沖, 陸慧

    健康是21世紀人類全面發(fā)展的堅實基礎(chǔ),是實現(xiàn)健康中國宏偉目標的必要條件。然而目前由于經(jīng)濟發(fā)展的不平衡、生活方式的改變、工作和社會壓力的增多,居民中存在各種健康問題,包括軀體、心理出現(xiàn)疾病或虛弱狀態(tài)及社會適應等方面的問題,因此,對居民的健康狀況進行全面、系統(tǒng)、綜合和深入的評價,借助單一的指標顯然難以滿足要求,隨之,生命質(zhì)量相關(guān)研究開始慢慢涌現(xiàn)[1-2]。健康相關(guān)生命質(zhì)量(health-related quality of life,HRQOL)是將生命質(zhì)量的概念代入醫(yī)學領(lǐng)域,評價人群在不同健康狀態(tài)下(健康/疾病過程)的生理、心理、社會生活等方面的差異,是反映個體的主觀健康狀態(tài)和個體滿意度的一個綜合指標。迄今國際上雖有很多相關(guān)量表用于此評價,而歐洲五維度生命質(zhì)量量表(Euro Qol Five-Dimensional Health Scale,EQ-5D)由于具有操作簡單、簡明易懂、應用面廣等優(yōu)點,已成為目前最常用的生命質(zhì)量測量量表之一[3-6]。在此方法中,健康效用值是主要的評價指標,它是基于人群偏好的HRQOL測量結(jié)果。目前Liu等[7]采用時間權(quán)衡法(time trade-off,TTO)模型并基于我國人群偏好建立的EQ-5D效應值積分體系具有良好的信效度,已經(jīng)被多次應用。農(nóng)村貧困地區(qū)由于經(jīng)濟條件落后,居民文化程度不高、生活方式不健康,居民相關(guān)疾病的病因復雜、隱蔽性大、可逆性小,致使這些地區(qū)居民的健康問題更加突出[8]。如何對其進行精準指導,實施健康扶貧,從而使其在健康中國實踐中不掉隊,值得引起重視。本研究以貧困地區(qū)——江蘇省豐縣為例,采用EQ-5D-3L量表對其經(jīng)濟薄弱村的中老年居民健康狀況進行評價,探究該地區(qū)生命質(zhì)量狀況和影響因素,從而為相關(guān)部門制定精準扶貧衛(wèi)生政策提供科學的參考依據(jù)。

    1 對象與方法

    1.1 研究對象

    于2019年7月初在江蘇省貧困縣之一的徐州市豐縣開展為期兩周的調(diào)查研究。采用多階段隨機抽樣的方法,在省政府認定的該縣貧困戶中隨機抽取研究對象,即選取貧困戶居住相對集中的7個鎮(zhèn)中12個自然村進行調(diào)查,在滿足調(diào)查總樣本量的情況下,按照人口比例確定每村的調(diào)查人數(shù),再將樣本人群排序編號進行等距抽樣,隨機抽取445名研究對象。納入標準:①該地常住居民(居住超過10年以上),其中貧困戶為經(jīng)省政府認證的貧困家庭;②年齡45歲及以上;③無嚴重精神疾病、能順利完成問卷;④知情同意,并自愿參與問卷調(diào)查。排除標準:有嚴重聽力障礙或?qū)φ{(diào)查內(nèi)容不理解。

    1.2 調(diào)查工具與方法

    調(diào)查工具為包含EQ-5D的自行設(shè)計問卷,內(nèi)容包括一般人口學特征、慢性病患病情況、健康相關(guān)行為和身體功能(EQ-5D)情況。研究指標的設(shè)計基于改良的安德森衛(wèi)生服務利用模型[9-11],見圖1。圖中箭頭從背景特征引出,表明影響健康行為和結(jié)果可以是多種方式的,從人群特征、環(huán)境因素、健康行為和健康結(jié)果等四個方面對該地區(qū)人群的生命質(zhì)量進行評價。在本研究中,應用安德森模型為理論框架,自變量由傾向特征(主要為人口學特征,包括性別、年齡、婚姻)、使能資源(是結(jié)局的間接影響因素,包括文化水平、職業(yè)、BMI)和需求因素(是結(jié)局的直接影響因素,包括健康行為,如吸煙、飲酒、睡眠時間、慢性病患病情況、門急診次數(shù)、住院次數(shù)等)共12個變量組成。它們的關(guān)系是“傾向特征”因素通過“使能資源”和“需求”最終影響醫(yī)療服務利用和身體功能[12-13]。問卷以ipad為載體,采用一對一問答的方式對調(diào)查對象進行面訪。

    1.3 指標界定標準

    研究指標中,BMI計算及診斷標準為:BMI=體質(zhì)量(kg)/身高(m)2,該值<18.5 kg/m2為偏瘦,18.5~23.9 kg/m2為正常,24.0~27.9 kg/m2為超重,≥28 kg/m2為肥胖[14]。慢性病判斷標準為:①經(jīng)醫(yī)生已確診為高血壓或本次體檢測量三次血壓值收縮壓≥140 mmHg和(或)舒張壓≥90 mmHg的即判斷患有高血壓;②已確診為糖尿病或本次體檢空腹血糖≥7.0 mmol/L,隨機血糖≥11.1 mmol/L者則判斷患有糖尿?。虎垡汛_診為其他慢性病,如血脂異常、冠心病、腦卒中、惡性腫瘤、病毒性肝炎、脂肪性肝病、胃腸道疾病、腎臟病、風濕性關(guān)節(jié)炎等14種慢性病即為患有其他慢性病(其他慢性病不包括高血壓和糖尿病);滿足以上三點中任一點即為患有慢性病。吸煙定義為:每周吸煙≥20支,且每年持續(xù)吸煙至少3個月,回答是則記為吸煙;飲酒定義為:平均每周飲酒≥2次,且持續(xù)半年以上則記為喝酒[15]。

    1.4 EQ-5D量表介紹

    EQ-5D量表包括自己行動(MO)、照顧自己(SC)、日?;顒?UA)、疼痛/不適(PD)和焦慮/抑郁(AD)5個維度,每維度又分3個水平(沒有困難記為1、有些困難記為2、極度困難記為3)[16]。還包括一個視覺模擬標尺評分(visual analogue scaling,EQ-VAS),即一條長為20 cm、取值從0~100分的直觀垂直線,分數(shù)越高,健康狀況越好。VAS評分能直接從問卷獲得,而EQ-5D用來描述生命質(zhì)量時需要轉(zhuǎn)化為健康效用值。目前,由Liu等[7]和武紅艷等[17]基于我國人群的健康效應值研究已經(jīng)被成熟使用,因此選擇同是中國農(nóng)村人群EQ-5D效應積分體系的TTO換算表進行分析。公式:U=1-(C+0.086×MO2+0.229×MO3+0.067×SC2+0.181×SC3+0.084×UA2+0.190×UA3+0.084×PD2+0.161×PD3+0.052×AD2+0.129×AD3)。其中C為常數(shù)項,在農(nóng)村人群中C取值0.136。MO2、SC2、UA2、PD2和AD2表示行動能力、日常照顧、日?;顒?、疼痛/不適以及沮喪/焦慮處于水平2時值為1,其他取0;MO3、SC3、UA3、PD3和AD3表示以上各維度處于水平3時值為1,其他取0。若5個維度都處于水平1,即“11111”,為完全健康狀態(tài),健康效用值為1。

    1.5 統(tǒng)計學方法

    調(diào)查員在調(diào)查當天結(jié)束后立即導出數(shù)據(jù)并進行質(zhì)控,由專門人員進行邏輯糾錯并反饋給調(diào)查員進行復核或填補,使問卷的完整性和質(zhì)量得到較好保證。調(diào)查完成后運用SPSS 24.0對數(shù)據(jù)進行描述性分析和非參數(shù)檢驗。由于本研究因變量EQ-5D量表效用值是以1為上限受到限制,呈現(xiàn)偏態(tài)分布,天花板效應明顯,首先考慮使用Tobit回歸模型[18]。但由于誤差項不滿足正態(tài)性要求,而最小絕對離差法(censored least absolute deviations,CLAD)模型對誤差項的分布形式和方差齊性沒有要求,以及對截尾數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性較好[19]。因此,最終使用Stata 14.1進行CLAD回歸的多因素統(tǒng)計,預測健康效應值,從整體維度評價豐縣貧困中老年人群健康相關(guān)生命質(zhì)量,并找出整體影響因素,以雙側(cè)P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

    2 結(jié)果

    本研究最終共445人完成問卷調(diào)查,其中有5人因年齡小于45歲和20人因問卷中EQ-5D量表的部分數(shù)據(jù)缺失被排除,納入分析420人,有效問卷回收率94.4%。

    2.1 貧困人群中EQ-5D各維度的狀況

    研究結(jié)果顯示,江蘇省豐縣貧困中老年人群沒有困難的比例相對較高,也證實了EQ-5D量表的天花板效應較強。其中整體人群沒有困難比例最高的是“自我照顧”(96.2%)和“日?;顒印?87.1%),存在困難(有些困難和極度困難)比例最高的維度是“疼痛/不適”(42.6%)和“焦慮/抑郁”(25.0%)。該人群在自我照顧方面情況較好,均表示沒有困難。結(jié)果發(fā)現(xiàn),健康組的5個維度沒有困難人數(shù)占比低于慢性病組。其中,疼痛/不適、日常活動和四處走動3個維度兩組對比較為明顯。見表1。

    2.2 豐縣中老年生命質(zhì)量的單因素分析

    豐縣貧困人群健康生命質(zhì)量EQ-5D效應值中位數(shù)為0.812(0.728,1),VAS中位數(shù)為79(60,90)。單因素分析結(jié)果顯示,不同性別、職業(yè)、BMI、睡眠時間、患慢性病情況、慢性病門診次數(shù)和住院次數(shù)的貧困農(nóng)村人群EQ-5D效應值差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。而在直觀VAS評分方面,不同年齡、職業(yè)、睡眠時間、飲酒、患慢性病、慢性病門診次數(shù)和住院次數(shù)的貧困人群之間差異亦有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。見表2。

    表1 調(diào)查對象不同健康狀態(tài)的EQ-5D各維度分布 單位:人(占比/%)

    表2 EQ-5D效應值和VAS評分及單因素分析結(jié)果

    表2 (續(xù))

    2.3 多因素分析樣本人群健康相關(guān)生命質(zhì)量影響因素

    將單因素分析中有意義的變量納入CLAD回歸模型,結(jié)果顯示,職業(yè)和睡眠時間對EQ-5D效應值和VAS評分都有顯著影響。相比務農(nóng)和睡眠充足的人群,其他職業(yè)和睡眠時間少于5小時的農(nóng)村中老年人健康相關(guān)生命質(zhì)量更低。此外,患有非高血壓和非糖尿病的其他慢性病人群和半年門診次數(shù)超過2次的人群EQ-5D效應值更低。而年齡大于65歲、患有高血壓和近一年因慢性病住院超過兩次的人群對直觀VAS評分的影響有統(tǒng)計學意義。見表3。

    表3 CLAD模型回歸分析結(jié)果

    3 討論

    貧困地區(qū)慢性病問題日益突出,因此,關(guān)注貧困地區(qū)中老年人群的慢性病相關(guān)健康狀況尤為重要[4]。安德森理論模型在既往研究衛(wèi)生服務利用模型中已經(jīng)被廣泛應用。本研究利用安德森模型顯示,傾向特征變量僅年齡對生命質(zhì)量有影響,年齡越大,貧困人群生命質(zhì)量越差。隨著年齡的增加,身體狀況逐漸變差,身體和精神各方面功能都會下降。這與魏利嬌等[20]研究認為年齡、性別、婚姻、文化程度等是人群生命質(zhì)量影響因素的觀點不完全一致。由于本研究人群為農(nóng)村貧困地區(qū)中老年人群,其文化程度較低,因此在促成變量中,務農(nóng)人群比非務農(nóng)人群的生命質(zhì)量更高。而需要變量(健康行為和衛(wèi)生利用等)對研究結(jié)局的影響更大,本研究結(jié)果顯示,患病狀態(tài)、睡眠不佳和因慢性病門診與住院次數(shù)的增多都與貧困地區(qū)中老年居民的生命質(zhì)量降低相關(guān)。因此,要更加注重貧困地區(qū)中老年人群的健康行為養(yǎng)成和提高衛(wèi)生服務利用效率。

    既往研究表明,慢性病是影響農(nóng)村貧困人群身體健康的最關(guān)鍵危險因素,慢性病相關(guān)狀態(tài)是中老年人群健康生命質(zhì)量的重要影響因素[21-22],這與本研究結(jié)果一致,慢性病中老年EQ-5D 5個維度存在困難的人群比例均高于健康人群。由CLAD回歸模型結(jié)果可知,貧困地區(qū)患有高血壓和其他慢性病的人群生命質(zhì)量更低,可能因為患慢性病不僅會降低農(nóng)村中老年人群務農(nóng)工作時間,而且還會因為工作能力的降低進一步引起經(jīng)濟損失[8,23]。此外,農(nóng)村慢性病患者因慢性病門診和住院次數(shù)的增多,產(chǎn)生高額的診療費用,會帶來因病致貧等問題,間接影響患者的健康相關(guān)生命質(zhì)量[24]。所以慢性病門診服務是貧困中老年慢性病患者不可或缺的衛(wèi)生服務需求。由于農(nóng)村慢性病預防意識淡薄,要加強健康宣教,面向個人和家庭普及預防慢性病、早發(fā)現(xiàn)、及時就醫(yī)、合理用藥等維護健康的知識和技能,滿足農(nóng)村中老年人群的醫(yī)療衛(wèi)生服務需求,重視人群生命質(zhì)量的提高。

    本研究也存在一定的局限性。本調(diào)查對象僅為徐州市豐縣12個貧困村居民,受樣本量限制,所反映人群健康狀況可能無法代表我國貧困農(nóng)村地區(qū)中老年人群總體水平。此外,EQ-5D量表所測量的中老年人群主觀健康評價受到各種因素(如當?shù)匚幕?、環(huán)境、個人態(tài)度等)的影響,主觀和客觀健康狀況可能存在偏倚。其次,本研究未涉及醫(yī)療服務水平和能力,如就醫(yī)距離、就醫(yī)滿意度等問題,尚待今后進一步深入研究。最后,目前學者們對關(guān)于慢性病人群生命質(zhì)量相關(guān)研究較多,但對健康扶貧地區(qū)中老年慢性病相關(guān)生命質(zhì)量研究較少,因此,難以與既往研究進行比較,未來需要擴大樣本量,對更多健康扶貧地區(qū)人群進行研究。

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