我國老年人自我藥療對醫(yī)療支出、健康狀況的影響
——基于2018年CHARLS數(shù)據(jù)的實證分析Δ

嚴(yán)小雨，常 峰，路 云，楊 奕（中國藥科大學(xué)國際醫(yī)藥商學(xué)院，南京 211198）

近年來，我國人口老齡化的趨勢日益加劇，2021 年國家統(tǒng)計局發(fā)布的第7 次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，2020年我國總?cè)丝跀?shù)為14.118億，其中60歲及以上人口2.64億，65 歲及以上人口1.91 億，分別占總?cè)丝诘?8.7%和13.5%[1]。隨著年齡的增長，身體機能逐漸下降，健康狀況也逐漸惡化，人們對醫(yī)療服務(wù)的需求也隨之增加，導(dǎo)致醫(yī)療費用不斷攀升，給個人和社會都帶來了沉重的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)。為了減輕醫(yī)療支出帶來的經(jīng)濟壓力，不少患者自主選擇和使用藥物來進行自我藥療[2]。世界衛(wèi)生組織（WHO）將自我藥療定義為通過自主選擇和使用藥品來處理自我認(rèn)識的癥狀和疾病的行為[3]。在世界范圍內(nèi)，自我藥療都是各國醫(yī)療保健的一個重要組成部分，且各國的自我藥療率均居高不下[4]。據(jù)報道，歐洲國家的自我藥療率為68%，美國為77%，科威特為92%，印度為31%，尼泊爾為59%[5]。王壯飛等[6]基于中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS）2011、2013、2015 年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，我國中老年人自我藥療的平均發(fā)生率為45.52%。如果人們在自我藥療時足夠了解藥物的劑量、給藥時間、過量服用的副作用等，自我藥療是安全的，并且可在一定程度上發(fā)揮積極作用，如節(jié)省稀缺的醫(yī)療資源、減輕由醫(yī)護人員不足所造成的醫(yī)療服務(wù)壓力、降低醫(yī)療成本等；但由于自我藥療者缺乏相關(guān)信息或?qū)Σ糠中畔⒄J(rèn)知有誤，自我藥療可能存在一定風(fēng)險，如未能識別或自我診斷禁忌證、藥物相互作用、警告和預(yù)防措施等，導(dǎo)致嚴(yán)重不良反應(yīng)的發(fā)生，給使用者帶來極大的健康損害[7]。目前，國內(nèi)針對自我藥療的研究大多聚焦于老年人自我藥療及其影響因素、自我藥療的風(fēng)險研究等領(lǐng)域[8-10]，極少關(guān)注自我藥療行為對我國老年人醫(yī)療支出和健康狀況的影響。為此，本研究擬利用2018年CHARLS的有關(guān)數(shù)據(jù)，探究我國老年人自我藥療對醫(yī)療支出及健康狀況的影響，以期為老齡化背景下老年患者的醫(yī)療服務(wù)選擇和健康狀況改善提供理論參考。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究使用的數(shù)據(jù)來自CHARLS[11]，該調(diào)查旨在提供代表我國45歲及以上中老年人個人及家庭的全面、高質(zhì)量的微觀數(shù)據(jù)，包括人口背景、家庭特征、健康行為、醫(yī)療保險行為和退休情況等。CHARLS 的基線訪談始于2011 年，同一受訪者每2～3 年追蹤1 次，調(diào)查樣本覆蓋我國150 個縣、450 個村約1 萬戶家庭的1.7 萬人。本研究以2018年CHARLS數(shù)據(jù)中60歲及以上的老年人為對象，提取受訪者的基本特征、健康狀況、醫(yī)療保健和保險等數(shù)據(jù)進行分析。因本研究重點分析自我藥療對我國老年人醫(yī)療支出和健康狀況的影響，故提取數(shù)據(jù)后刪除了部分題項未回答或答案不明確的樣本，最終納入了9 770位受訪者的數(shù)據(jù)。

1.2 變量設(shè)定

1.2.1 因變量 由于本研究旨在探討老年人自我藥療對醫(yī)療支出和健康狀況的影響，故課題組結(jié)合相關(guān)文獻[12]和CHARLS 數(shù)據(jù)，選擇醫(yī)療支出（含門診和住院醫(yī)療支出）和健康狀況為因變量。其中，門診醫(yī)療支出來自CHARLS問卷中的題項——“您過去1個月去醫(yī)療機構(gòu)門診看病的總費用大概是多少”；住院醫(yī)療支出來自CHARLS 問卷中的題項——“您過去1 年住院的總費用（包括自付和報銷部分的總費用）大概是多少”；總醫(yī)療支出由年門診支出（以月門診支出換算而成）與年住院支出加合而成。由于醫(yī)療支出存在零值問題使得該變量呈偏態(tài)分布，因此本研究對醫(yī)療支出數(shù)據(jù)作對數(shù)處理。健康狀況變量來自CHARLS問卷中的題項——“您認(rèn)為您的健康狀況怎樣（很好、好、一般、不好、很不好）”，為簡化此因變量，本研究將其設(shè)為3個有序類別：差＝1、一般＝2、好＝3，即健康狀況為序次因變量。

1.2.2 自變量 本研究以是否進行過自我藥療為自變量。自我藥療的衡量標(biāo)準(zhǔn)是過去1個月是否自己買藥服用（不包括憑處方取藥）。將自變量設(shè)定為二值虛擬變量，當(dāng)受訪者進行過自我藥療時，取值為1，反之取值為0。

1.2.3 控制變量 為了避免因變量遺漏而導(dǎo)致的預(yù)估結(jié)果偏差，本研究借鑒安德森醫(yī)療服務(wù)利用影響模型[13]，納入了預(yù)置因素、能力因素、健康因素共3 個類別的11個控制變量。其中，預(yù)置因素包括年齡、性別、居住地區(qū)、戶口類型、婚姻狀況、受教育程度；能力因素包含個人參加醫(yī)療保險情況、是否參加養(yǎng)老保險和家庭經(jīng)濟情況；健康因素主要包括是否患慢性疾病及失能程度。

1.3 模型構(gòu)建

1.3.1 Tobit 回歸模型 醫(yī)療支出是本研究的重要因變量之一，由于CHARLS 數(shù)據(jù)中大部分實際醫(yī)療支出為0，不符合正態(tài)分布，若使用普通最小二乘法進行多元線性回歸可能會導(dǎo)致有偏估計。因此,本研究借鑒相關(guān)文獻方法[14]，引入Tobit回歸模型來預(yù)測自我藥療對醫(yī)療支出的影響。Tobit回歸模型又稱刪失回歸模型，是一種因變量雖大致在正值上連續(xù)分布，但包含一部分取值為0的觀察值的模型。Tobit 回歸模型可定義為一個潛變量模型[15]，其模型表達(dá)式如下：

1.3.2 有序Probit回歸模型 本研究反映健康狀況的因變量是有序的離散數(shù)據(jù)，對于研究變量為離散型變量的，利用有序Probit回歸模型進行回歸擬合是較為理想的估計方法[16]。健康狀況有序Probit回歸模型的表達(dá)式如下：

式中，Y代表受訪者的自評健康狀態(tài)；a0為常數(shù)項；a1、a2表示待估計的系數(shù)；ε表示誤差項且服從正態(tài)分布。

1.3.3 穩(wěn)健性檢驗 為檢驗評價方法和指標(biāo)解釋能力的穩(wěn)健性，通常會對模型設(shè)定進行合理修改，計算穩(wěn)健性檢驗?zāi)Ｐ蛯鶞?zhǔn)模型估計結(jié)果的支持程度[17]。目前，常用的穩(wěn)健性檢驗手段為替換因變量、關(guān)鍵自變量及回歸模型、改變數(shù)據(jù)源或樣本大小、納入額外的控制變量或虛擬變量等。本研究采用2種方法檢驗?zāi)Ｐ头€(wěn)健性：（1）替換回歸模型，采用兩部模型預(yù)測老年人自我藥療對醫(yī)療支出的影響。兩部模型是針對受限因變量而展開回歸分析的回歸模型，在兩部模型中，第一部分使用二元選擇模型（Logit 回歸模型或Probit 回歸模型）預(yù)測二元離散變量，第二部分使用線性回歸模型（普通最小二乘模型或廣義線性模型）擬合連續(xù)變量[18]。（2）借鑒文獻方法[19]，將自評健康狀況轉(zhuǎn)化為二值虛擬變量并采用二元Logit 模型進行回歸擬合，分析自我藥療對健康狀況的影響。其中，健康狀況被設(shè)定為0（健康狀況一般、健康狀況差）或1（健康狀況好）。

1.3.4 異質(zhì)性分析 由于不同個體間的自我藥療對醫(yī)療支出、健康狀況影響可能存在差異性，因此本研究采取分組回歸就不同的患者類型對結(jié)果的影響進行異質(zhì)性分析[20]。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

本研究使用Stata 14.0、SPSS 25.0 軟件對數(shù)據(jù)進行錄入、整理和模型構(gòu)建。描述性統(tǒng)計中的定量資料以±s表示，定性資料以頻數(shù)或率表示。模型回歸分析、異質(zhì)性分析及穩(wěn)健性檢驗的檢驗水準(zhǔn)均為α＝0.05。

2 結(jié)果

2.1 描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

受訪者各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1。由表1可見，9 770 位受訪者的平均年齡為68.8 歲，74.5%為小學(xué)及以下文化程度，多居住在農(nóng)村地區(qū)或戶口類型為農(nóng)業(yè)戶口；近半數(shù)受訪者的自評健康狀況為“一般”，85.0%的受訪者患有慢性疾病，近半數(shù)受訪者存在不同程度的失能；有60.7%的受訪者進行過自我藥療；受訪者醫(yī)療支出的對數(shù)平均值為8.8。

2.2 自我藥療對醫(yī)療支出的影響因素分析結(jié)果

自我藥療對醫(yī)療支出影響因素的Tobit回歸分析結(jié)果見表2。由表2 可見，受訪者自我藥療行為的發(fā)生使得醫(yī)療支出的對數(shù)值顯著降低了0.116 個單位，差異具有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05），表明自我藥療能夠顯著促進醫(yī)療支出的降低。預(yù)置因素中，受訪者性別、居住地區(qū)、戶口類型均能夠顯著影響醫(yī)療支出（P＜0.05）；通過分析回歸系數(shù)大小和方向發(fā)現(xiàn)，女性受訪者的醫(yī)療支出比男性受訪者低0.149 個單位，未居住在城或鎮(zhèn)中心區(qū)的受訪者的醫(yī)療支出要比居住在城或鎮(zhèn)中心區(qū)的受訪者低0.188 個單位，非農(nóng)業(yè)戶口的受訪者的醫(yī)療支出比農(nóng)業(yè)戶口多0.285 個單位。能力因素中，僅養(yǎng)老保險能夠顯著影響受訪者的醫(yī)療支出（P＜0.05），參加養(yǎng)老保險能夠使受訪者的醫(yī)療支出降低0.254個單位。健康因素中，是否患有慢性疾病與失能程度均能夠顯著影響受訪者的醫(yī)療支出（P＜0.05），其中患慢性疾病受訪者的醫(yī)療支出比未患慢性疾病受訪者多0.595 個單位，且失能受訪者的醫(yī)療支出比未失能受訪者更多。

表1 受訪者各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

2.3 自我藥療對健康狀況的影響因素分析結(jié)果

自我藥療對健康狀況影響因素的有序Probit回歸分析結(jié)果見表3。由表3 可見，自我藥療對健康狀況有顯著的負(fù)向影響（P＜0.05），即受訪者的自我藥療行為會在一定程度上損害其健康狀況。預(yù)置因素中，受訪者的性別、居住地區(qū)、受教育程度均與健康狀況存在顯著的相關(guān)關(guān)系（P＜0.05）；通過分析回歸系數(shù)大小和方向發(fā)現(xiàn)，女性受訪者的健康狀況更差，未居住在城或鎮(zhèn)中心區(qū)的受訪者的健康狀況要差于居住在城或鎮(zhèn)中心區(qū)的受訪者，小學(xué)及以下文化程度受訪者的健康狀況要差于其他文化程度的受訪者。能力因素中，家庭經(jīng)濟可顯著影響受訪者的健康狀況且呈正相關(guān)關(guān)系（P＜0.05），即家庭收入越高的受訪者健康狀況越好。健康因素中，受訪者是否患有慢性疾病及其失能程度均能夠顯著影響健康狀況（P＜0.05），即患有慢性疾病、失能程度越大的受訪者的健康狀況越差。

表2 自我藥療對醫(yī)療支出影響因素的Tobit 回歸分析結(jié)果

表3 自我藥療對健康狀況影響因素的有序Probit回歸分析結(jié)果

2.4 穩(wěn)健性檢驗

穩(wěn)健性檢驗結(jié)果見表4。由表4 可見，兩部模型和二元Logit 回歸結(jié)果均顯示，老年人自我藥療能顯著促進醫(yī)療支出的降低，但會存在一定的健康風(fēng)險（P＜0.05）。這與表2 和表3 的研究結(jié)果一致，表明上述研究結(jié)果穩(wěn)健、可靠。

2.5 異質(zhì)性分析

由于有慢性疾病史、文化程度高而疾病意識風(fēng)險強的老年人更傾向于自我藥療[21]，使得自我藥療對醫(yī)療支出、健康狀況的影響可能存在異質(zhì)性，因此有必要從教育程度、是否患有慢性疾病2個方面進行異質(zhì)性分析，結(jié)果見表5。由表5可見，在不同教育程度、是否患有慢性疾病人群中，自我藥療對醫(yī)療支出的影響存在統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05），而對健康狀況的影響不存在統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05）；通過比較2 組系數(shù)大小發(fā)現(xiàn)，在小學(xué)及以下文化程度、患有慢性疾病人群中發(fā)生自我藥療行為的受訪者的健康狀況更差。換言之，小學(xué)及以下文化程度、患有慢性疾病人群的自我藥療雖能降低醫(yī)療支出，但其健康風(fēng)險更高。

表4 自我藥療的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

表5 異質(zhì)性分析回歸結(jié)果

3 討論與建議

3.1 自我藥療能緩解醫(yī)療負(fù)擔(dān)，可予以適當(dāng)鼓勵

Tobit回歸結(jié)果顯示，自我藥療行為可使醫(yī)療支出的對數(shù)值顯著降低0.116個單位，并且在5%的水平上具有統(tǒng)計學(xué)意義，表明自我藥療能夠顯著促進醫(yī)療支出的降低。從醫(yī)療服務(wù)利用角度來看，自我藥療可節(jié)省稀缺的醫(yī)療資源，避免過度醫(yī)療或不必要的醫(yī)療服務(wù)，從而有助于減輕部分醫(yī)療負(fù)擔(dān)，可使有限的醫(yī)療資源得到更加合理的分配和利用。隨著我國人口老齡化程度的不斷加劇，民眾醫(yī)療服務(wù)的需求明顯增加，合理的自我藥療可在醫(yī)療保健系統(tǒng)中發(fā)揮積極作用。因此，可通過鼓勵合理的自我藥療，使居民獲取更多、更便利的醫(yī)療保健機會，在滿足醫(yī)療服務(wù)需求的同時節(jié)省醫(yī)療費用。

3.2 自我藥療潛藏健康風(fēng)險，需有效預(yù)防用藥風(fēng)險

有序Probit 回歸結(jié)果顯示，自我藥療對健康狀況具有顯著的負(fù)向影響，即受訪者的自我藥療行為會在一定程度上損害其健康狀況。究其緣由，可能與受訪者對用藥知識的認(rèn)知不足和在購買藥物時缺乏有效指導(dǎo)而盲目用藥有關(guān)。為避免自我藥療不當(dāng)帶來的風(fēng)險，應(yīng)在國家相關(guān)部門推動下，積極推進全民安全用藥教育工作，從而提高民眾對自我用藥的正確認(rèn)知，發(fā)揮自我藥療的積極作用。在社會層面上，藥師可結(jié)合社區(qū)民眾的用藥情況，不定時開展安全用藥等相關(guān)主題宣傳活動，普及自我藥療相關(guān)的基本用藥知識及注意事項，告知自我藥療不當(dāng)引起的嚴(yán)重后果，以提高老年人對自我藥療的認(rèn)知，從而保障用藥安全。在政策層面上，政府相關(guān)部門可繼續(xù)全面推進并落實居家藥學(xué)服務(wù)工作，以提高自我藥療的效果。

3.3 用藥風(fēng)險存在人群差異，應(yīng)重點關(guān)注特殊人群

由異質(zhì)性分析結(jié)果可知，小學(xué)及以下文化程度、患有慢性疾病人群的自我藥療健康風(fēng)險更高。這可能與受教育程度低的人群文化知識儲備有限，難以理解藥品說明書含義或不清楚藥物間的配伍禁忌、用法用量等而導(dǎo)致錯誤用藥有關(guān)。相較于未患有慢性疾病的人群，患有慢性疾病的老年人服藥種類多、服藥頻次高、藥物不良反應(yīng)更為常見，使得其自我藥療的健康風(fēng)險更高。因此，針對該類特殊群體尤其是健康風(fēng)險較高的群體，可通過制定簡單易懂的藥品說明書（如在藥品說明書上印刷可讀性較強的插畫以解釋用藥步驟，對藥品說明書中的注意事項進行字體加粗加黑等處理以幫助使用者閱讀）來協(xié)助其正確進行自我藥療；可利用國家全民健康信息平臺等基礎(chǔ)設(shè)施，實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)共享[22]；同時，可重點針對該類人群建立電子健康檔案，記錄其曾用藥種類、劑量、頻次及出現(xiàn)過的不良反應(yīng)等信息，從而幫助其科學(xué)地自我用藥。

4 結(jié)語

本研究基于2018 年的CHARLS 數(shù)據(jù)，利用Tobit 回歸模型和有序Probit回歸模型預(yù)測了我國老年人自我藥療對醫(yī)療支出和健康狀況的影響因素，發(fā)現(xiàn)自我藥療行為雖然能夠緩解老年人的醫(yī)療負(fù)擔(dān)、降低醫(yī)療費用，卻在一定程度上損害了老年人的健康狀況。因此，可通過適當(dāng)?shù)乃帉W(xué)教育、嚴(yán)格的監(jiān)管管理等策略使老年人的自我藥療行為更安全、有效。