老年共病患者就醫(yī)延遲行為及其影響因素研究

王蕭冉 關(guān)新月 張丹

【摘要】 背景 隨著我國人口老齡化的加劇，居民疾病譜發(fā)生變化，多種慢性病共存成為我國老年群體健康狀況的常態(tài)。就醫(yī)延遲是指個(gè)體在身體不適后由于各種主觀或客觀原因未能及時(shí)就醫(yī)的行為，導(dǎo)致治療效果下降、患者生存質(zhì)量降低。目前，國內(nèi)針對(duì)老年慢性病共病患者就醫(yī)延遲行為及其影響因素的研究較少。目的 探討老年慢性病共病患者就醫(yī)延遲行為及其影響因素，為進(jìn)一步改善老年共病患者就醫(yī)延遲行為提供參考。方法 采用多階段分層整群隨機(jī)抽樣法，選取2022年9—12月于廣東省27個(gè)社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心就診的符合條件的老年共病患者作為研究對(duì)象。采用自行設(shè)計(jì)的調(diào)查問卷收集患者的一般資料、疾病相關(guān)資料和就醫(yī)延遲情況。采用多因素Logistic回歸分析和基于CHAID算法的決策樹模型分析老年共病患者就醫(yī)延遲行為的影響因素。結(jié)果 共納入研究對(duì)象998例，其中出現(xiàn)就醫(yī)延遲行為243例（24.35%）。多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，性別（女性：OR=0.701，95%CI=0.504～0.977，P=0.036）、戶籍類型（農(nóng)村：OR=0.590，95%CI=0.358～0.973，P=0.039）、醫(yī)療保險(xiǎn)類型（城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險(xiǎn)：OR=2.660，95%CI=1.764～4.010，P<0.001）、疾病相關(guān)自我效能（低：OR=4.378，95%CI=2.079～9.217，P<0.001）、是否簽約家庭醫(yī)生（否：OR=2.277，95%CI=1.618～3.206，P<0.001）、自評(píng)健康狀況（一般：OR=1.554，95%CI=1.073～2.250，P=0.020）是老年共病患者就醫(yī)延遲行為的影響因素。決策樹模型共3層，13個(gè)節(jié)點(diǎn)，共篩選出醫(yī)療保險(xiǎn)類型、是否簽約家庭醫(yī)生、性別、自評(píng)健康狀況、年齡5個(gè)影響因素。兩種模型預(yù)測老年共病患者就醫(yī)延遲行為的結(jié)果顯示，多因素Logistic回歸模型的受試者工作特征曲線下面積（AUC）為0.729，決策樹模型的AUC為0.721。兩種模型對(duì)老年共病患者就醫(yī)延遲行為的預(yù)測效果的AUC比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=0.539，P=0.590）。結(jié)論 廣東省老年共病患者就醫(yī)延遲行為發(fā)生率為24.35%，醫(yī)療保險(xiǎn)類型、家庭醫(yī)生簽約率、性別與疾病自評(píng)健康狀況是老年共患者發(fā)生就醫(yī)延遲行為的主要影響因素。應(yīng)進(jìn)一步完善醫(yī)療保障制度，提高家庭醫(yī)生簽約率與利用率，進(jìn)而降低就醫(yī)延遲行為發(fā)生率。

【關(guān)鍵詞】 慢性病共??；就醫(yī)延遲；老年人；廣東省；Logistic 回歸分析；決策樹模型

【中圖分類號(hào)】 R 36 R 197.1 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0614

Patient Delay and Associated Factors in Older Adults with Multimorbidity

WANG Xiaoran，GUAN Xinyue，ZHANG Dan*

Institute for Hospital Management of Tsinghua University/Tsinghua Shenzhen International Graduate School，Shenzhen 518055，China

*Corresponding author：ZHANG Dan，Associate professor；E-mail：zhang.dan@sz.tsinghua.edu.cn

【Abstract】 Background With the aggravation of population aging in China，the disease spectrum of the population has changed and the coexistence of multiple chronic diseases has become the norm for the health status of the older population in China. Patient delay refers to the behaviour of an individual who fails to seek medical care in a timely manner after becoming unwell for a variety of subjective or objective reasons，resulting in a decrease in the treatment effectiveness and a decrease in the quality of the patient's survival. At present，there are few researches on patient delay and the associated factors for elderly adults with multimorbidity in China. Objective To explore the patient delay and the associated factors for older adults with multimorbidity，so as to provide references to further reduce the incidence of patient delay. Methods Eligible elderly patients attending 27 community health centers in Guangdong Province from September to December 2022 were selected for the study using multi-stage stratified whole cluster random sampling method. A self-designed questionnaire was used to collect patients' general information，disease-related information and delays in seeking medical care. Multivariate Logistic regression analysis and a decision tree model based on the CHAID algorithm were used to analyse the influencing factors of patient delay in older adults with multimorbidity. Results A total of 998 patients were included in the study，of which 243（24.35%）showed delays in seeking medical care. The multivariate Logistic regression results showed that gender（OR=0.701，95%CI=0.504-0.977，P=0.036），type of household registration（OR=0.590，95%CI=0.358-0.973，P=0.039），type of health insurance（OR=2.660，95%CI=1.764-4.010，P<0.001），disease-related self-efficacy（OR=4.378，95%CI=2.079-9.217，P<0.001），family doctor contract（OR=2.277，95%CI=1.618-3.206，P<0.001）and self-reported health（OR=1.554，95%CI=1.073-2.250，P=0.020）were the main factors influencing patient delay in older adults with multimorbidity（P<0.05）. The decision tree model has 3 levels and 13 nodes，and a total of 5 influencing factors were screened，including type of health insurance，family doctor contract，gender，self-reported health and age. The results of the two models for predicting patient delay in older adults with multimorbidity showed that the area under receiver operating characteristic curve（AUC）was 0.729 for the multivariate Logistic regression model and 0.721 for the decision tree model. There was no significant difference in AUC between the two models for predicting patients delay in elderly patients with multimorbidity（Z=0.539，P=0.590）. Conclusion The incidence of patient delay in older adults with multimorbidity is 24.35% in Guangdong province，and the type of health insurance，the contracting rate of family doctors，gender，and self-reported health status are the main factors influencing patient delay in older adults with multimorbidity. The medical insurance system should be further improved to increase the contracting rate and utilization rate of family doctors in order to reduce the incidence of patient delay.

【Key words】 Multimorbidity；Patient delay；Aged；Guangdong province；Logistic regression analysis；Decision tree model

慢性病共病是2種或2種以上慢性病共同存在于某一個(gè)體［1］。我國人口老齡化進(jìn)程不斷加速，多種慢病共存逐漸成為我國老年患者健康狀況的常態(tài)，降低了老年人的生活質(zhì)量，增加了診治難度，加重了家庭和社會(huì)的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。就醫(yī)延遲的概念最早由國外學(xué)者PACK等［2］提出，指患者首次出現(xiàn)癥狀至首次就醫(yī)的時(shí)間間隔>3個(gè)月。我國學(xué)者孫學(xué)禮［3］將就醫(yī)延遲定義為個(gè)體在身體不適后由于各種主觀或客觀原因未能及時(shí)就醫(yī)的行為。結(jié)合既往研究，本研究將就醫(yī)延遲定義為患者出現(xiàn)不適至就醫(yī)的時(shí)間間隔超過2周［4］。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國慢性病患者出現(xiàn)就醫(yī)延遲的發(fā)生率為26%～90%［5］。就醫(yī)延遲會(huì)導(dǎo)致慢性病患者錯(cuò)過最佳治療時(shí)間，治療效果下降和生存質(zhì)量降低，進(jìn)一步增加了患者的疾病負(fù)擔(dān)。

多數(shù)老年慢性病共病患者身體衰弱、器官老化導(dǎo)致生理功能下降、機(jī)體脆弱性增加，維持穩(wěn)態(tài)能力下降［6］，其醫(yī)療決策復(fù)雜、困難。病情出現(xiàn)變化后若不及時(shí)醫(yī)治，將降低臨床治療效果、產(chǎn)生多種臨床不良結(jié)局，導(dǎo)致預(yù)后不佳甚至死亡［7］。因此，探究老年慢性病共病患者就醫(yī)延遲行為的原因、降低其就醫(yī)延遲行為發(fā)生率對(duì)于提高老年共病患者的生活質(zhì)量、改善預(yù)后至關(guān)重要。

目前，國內(nèi)外針對(duì)慢性病患者就醫(yī)延遲行為的研究大多針對(duì)慢性阻塞性肺疾病、腦卒中等特定疾?。?-10］開展，相關(guān)的影響因素包括人口學(xué)特征、疾病知識(shí)、自我管理能力、基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)診療情況等，較少開展對(duì)于老年共病患者就醫(yī)延遲行為的探究?；诖?，本研究旨在運(yùn)用Logistic回歸和決策樹兩種模型探討廣東省老年慢性病共病患者就醫(yī)延遲行為的影響因素，為進(jìn)一步分析老年共病患者就醫(yī)延遲行為原因、減少其就醫(yī)延遲行為提供參考。

1 對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

利用廣東省社區(qū)居民健康檔案信息系統(tǒng)，采用多階段分層整群隨機(jī)抽樣的方法，選取2022年9—12月于廣東省社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心就診的符合條件的老年患者作為研究對(duì)象。首先根據(jù)經(jīng)濟(jì)水平與地理位置隨機(jī)抽取3個(gè)城市，其次在每個(gè)城市隨機(jī)抽取3個(gè)區(qū)，最后在每個(gè)區(qū)隨機(jī)抽取3個(gè)社區(qū)進(jìn)行調(diào)查。在獲得受試者知情同意后，根據(jù)納入和排除標(biāo)準(zhǔn)篩選調(diào)查對(duì)象。

納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）同時(shí)患有2種以上的慢性病，以其自我報(bào)告的37種慢性病患病與否來評(píng)估，包括高血壓、高脂血癥、糖尿病、冠心病、慢性心力衰竭、腦卒中、偏癱、心肌梗死、心絞痛、慢性阻塞性肺疾病、慢性支氣管炎、肺氣腫、哮喘、心律失常、甲狀腺功能亢進(jìn)癥（簡稱甲亢）、甲狀腺功能減退癥（簡稱甲減）、前列腺疾病、痛風(fēng)、慢性肝炎、肝硬化、脂肪肝、慢性腸炎、慢性胃炎、消化性潰瘍、慢性腎病、膽囊炎、骨關(guān)節(jié)病、骨質(zhì)疏松、頸椎病/腰椎病、白內(nèi)障、類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎、帕金森病、老年癡呆、抑郁癥、焦慮癥、惡性腫瘤、老年綜合征；（2）年齡≥60歲；（3）知情同意，愿意參與本研究；（4）能夠配合完成調(diào)查問卷。

排除標(biāo)準(zhǔn)：存在嚴(yán)重認(rèn)知功能障礙、精神障礙、聽力障礙、視力障礙等情況不能完成調(diào)查者。

1.2 研究工具

研究者根據(jù)健康狀況調(diào)查量表（SF-36）中文版、健康促進(jìn)生活方式量表（HPLP-C）、8條目Morisky問卷（MMAS-8）等，自行設(shè)計(jì)調(diào)查問卷，通過在深圳市南山區(qū)開展預(yù)調(diào)查對(duì)問卷進(jìn)行修改、完善，并通過德爾菲專家咨詢法檢驗(yàn)問卷的有效性，進(jìn)而形成最終版調(diào)查問卷。問卷內(nèi)容主要包括：（1）一般資料，即年齡、性別、文化程度、婚姻狀態(tài)、居住情況、戶籍類型、個(gè)人平均年收入情況、醫(yī)療保險(xiǎn)類型、是否簽約家庭醫(yī)生等；（2）疾病相關(guān)資料，即疾病了解程度、疾病相關(guān)自我效能、患慢性病數(shù)量、患慢性病時(shí)間、自評(píng)健康狀況等。結(jié)果變量為患者是否發(fā)生就醫(yī)延遲行為，考察調(diào)查對(duì)象“察覺到持續(xù)的身體不適或癥狀變化，您會(huì)？”若患者選擇“在癥狀發(fā)生兩周內(nèi)就醫(yī)”，則認(rèn)為未發(fā)生就醫(yī)延遲行為；若患者選擇“自行觀察”“出現(xiàn)癥狀與就醫(yī)時(shí)間間隔超過兩周”或“不予理會(huì)”，則認(rèn)為發(fā)生就醫(yī)延遲行為。

1.3 質(zhì)量控制

調(diào)查人員為經(jīng)過統(tǒng)一培訓(xùn)的醫(yī)院管理專業(yè)研究生、全科醫(yī)學(xué)規(guī)范化培訓(xùn)實(shí)習(xí)生、社區(qū)全科醫(yī)生、護(hù)士，利用社區(qū)全科門診、居民集中座談的形式進(jìn)行線下“面對(duì)面”的調(diào)查，填寫完畢后，當(dāng)場收回問卷。剔除有漏填項(xiàng)的問卷。由復(fù)查員對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行審核，經(jīng)審核確認(rèn)無誤后，采用雙人平行錄入的方式錄入數(shù)據(jù)，使用EpiData 3.1軟件進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 26.0進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。計(jì)數(shù)資料以相對(duì)數(shù)表示，組間比較采用χ2檢驗(yàn)。將χ2檢驗(yàn)中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的因素納入多因素Logistic回歸分析和基于CHAID算法的分類決策樹模型。決策樹模型可以通過樹形圖的形式直觀顯示自變量之間的交互作用以及自變量的重要程度，形象地呈現(xiàn)各種特征的患者出現(xiàn)就醫(yī)延遲行為的百分比，同時(shí)指出某因素在各個(gè)亞群中是否有意義［11］，與Logistic回歸模型相互補(bǔ)充，提高了分析性能。選擇窮舉CHAID生長法，父節(jié)點(diǎn)最小樣本量設(shè)置為100，子節(jié)點(diǎn)最小樣本量設(shè)置為50，采用10層交叉模型驗(yàn)證，探討老年共病患者就醫(yī)延遲行為的影響因素。繪制受試者工作特征（ROC）曲線，行DeLong檢驗(yàn)比較Logistic回歸模型和決策樹模型預(yù)測老年共病患者就醫(yī)延遲行為的效果。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1 100份，回收有效問卷1 049份。剔除關(guān)鍵信息缺失及不符合納入排除標(biāo)準(zhǔn)的樣本51份，最終納入樣本998例。其中男518例（51.90%），女480例（48.10%）；年齡60～65歲633例（63.43%），66～70歲304例（30.46%），70歲以上61例（6.11%）；初中及以下學(xué)歷220例（22.04%），高中及以上學(xué)歷778例（77.96%）；已婚935例（93.69%），其他63例（6.31%）；獨(dú)居者57例（5.71%），非獨(dú)居者941例（94.29%）；戶籍類型為城市821例（82.26%），農(nóng)村177例（17.74%）；個(gè)人年平均收入<50 000元528例（52.91%），≥50 000元470例（47.09%）；醫(yī)療保險(xiǎn)類型為城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險(xiǎn)664例（66.53%），城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險(xiǎn)313例（31.36%），其他21例（2.10%）；簽約家庭醫(yī)生644例（64.53%），未簽約家庭醫(yī)生354例（35.47%）。

998例研究對(duì)象中，出現(xiàn)就醫(yī)延遲行為的243例（24.35%），身體不適立刻就醫(yī)的755例（75.65%）。不同年齡、性別、文化程度、婚姻狀態(tài)、居住情況、戶籍類型、醫(yī)療保險(xiǎn)類型、疾病了解程度、疾病相關(guān)自我效能、是否簽約家庭醫(yī)生、自評(píng)健康狀況的老年共病患者就醫(yī)延遲行為發(fā)生率比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）；不同個(gè)人平均年收入、患慢性病數(shù)量、患慢性病時(shí)間的老年共病患者就醫(yī)延遲行為發(fā)生率比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），見表1。

2.2 多因素Logistic回歸分析

以老年共病患者就醫(yī)延遲行為為因變量（賦值：立刻就醫(yī)=0，就醫(yī)延遲=1），以單因素分析中有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量為自變量進(jìn)行多因素Logistic回歸，結(jié)果顯示，相比于男性，女性不容易發(fā)生就醫(yī)延遲行為（OR=0.701，95%CI=0.504～0.977，P=0.036）；相比于戶籍所在地為城市的老年共病患者，戶籍所在地為農(nóng)村的患者不容易發(fā)生就醫(yī)延遲行為（OR=0.590，95%CI=0.358～0.973，P=0.039）；醫(yī)療保險(xiǎn)類型為城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險(xiǎn)的患者較醫(yī)療保險(xiǎn)類型為城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險(xiǎn)的患者更容易發(fā)生就醫(yī)延遲行為（OR=2.660，95%CI=1.764～4.010，P<0.001）；疾病相關(guān)自我效能低的患者更容易發(fā)生就醫(yī)延遲行為（OR=4.378，95%CI=2.079～9.217，P<0.001）；未簽約家庭醫(yī)生的老年共病患者更容易發(fā)生就醫(yī)延遲行為（OR=2.277，95%CI=1.618～3.206，P<0.001）；相比于自評(píng)健康好的患者，自評(píng)健康一般的患者更容易發(fā)生就醫(yī)延遲行為（OR=1.554，95%CI=1.073～2.250，P=0.020），見表2。

2.3 基于CHAID算法的分類決策樹模型

根據(jù)設(shè)定的生長和修剪規(guī)則建立老年共病患者就醫(yī)延遲行為分類決策樹模型，如圖1所示。決策樹模型共3層，13個(gè)節(jié)點(diǎn)和7個(gè)終端節(jié)點(diǎn)。醫(yī)療保險(xiǎn)類型、是否簽約家庭醫(yī)生、性別、自評(píng)健康狀況、年齡是患者就醫(yī)延遲行為的主要影響因素。決策樹首層為醫(yī)療保險(xiǎn)類型，說明老年共病患者的醫(yī)療保險(xiǎn)類型與就醫(yī)延遲行為的相關(guān)性最高。醫(yī)療保險(xiǎn)類型為城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險(xiǎn)的老年共病患者就醫(yī)延遲的比例（18.2%）低于城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險(xiǎn)與其他醫(yī)療保險(xiǎn)的患者（36.5%）。是否簽約家庭醫(yī)生是老年共病患者就醫(yī)延遲行為的重要影響因素，不論醫(yī)療保險(xiǎn)為何種類型，簽約家庭醫(yī)生的患者立刻就醫(yī)的比例均高于未簽約家庭醫(yī)生的患者，其中醫(yī)療保險(xiǎn)類型為城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險(xiǎn)或其他、未簽約家庭醫(yī)生的老年共病患者就醫(yī)延遲比例高達(dá)51.4%。對(duì)于醫(yī)療保險(xiǎn)類型為城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險(xiǎn)或其他、簽約了家庭醫(yī)生的老年共病患者，性別影響其就醫(yī)延遲行為，女性發(fā)生就醫(yī)延遲的概率為14.6%，男性為37.6%。在醫(yī)療保險(xiǎn)類型為城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險(xiǎn)、未簽約家庭醫(yī)生的前提下，自評(píng)健康狀況好的患者發(fā)生就醫(yī)延遲行為的概率（18.1%）低于自評(píng)健康狀況一般或差的患者（38.6%）。醫(yī)療保險(xiǎn)類型為城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險(xiǎn)、簽約了家庭醫(yī)生的患者，隨著年齡的增加，其發(fā)生就醫(yī)延遲行為的概率越高。

2.4 兩種模型分析結(jié)果比較

老年共病患者就醫(yī)延遲行為的兩種分析模型顯示，性別、醫(yī)療保險(xiǎn)類型、是否簽約家庭醫(yī)生、自評(píng)健康狀況是就醫(yī)延遲行為的主要影響因素。多因素Logistic回歸分析中的戶籍類型、疾病相關(guān)自我效能在分類決策樹模型中被剔除，決策樹模型中年齡這一影響因素在回歸模型中無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。根據(jù)兩種分析模型所得的預(yù)測概率，分別繪制ROC曲線，見圖2。兩個(gè)分析模型的ROC曲線均遠(yuǎn)離對(duì)角線且有一定的重合，說明兩種模型的預(yù)測效果均較好且分類效果相近。多因素Logistic回歸模型的ROC曲線下面積（AUC）為0.729（95%CI=0.692～0.767），靈敏度為69.5%，特異度為69.5%。基于CHAID算法的分類決策樹模型的AUC為0.721（95%CI=0.685～0.757），靈敏度為74.1%，特異度為60.7%（表3）。兩種模型對(duì)老年共病患者就醫(yī)延遲行為的預(yù)測效果的AUC比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=0.539，P=0.590）。

3 討論

3.1 廣東省老年共病患者就醫(yī)延遲行為發(fā)生率高

本研究共納入老年共病患者998例，243例患者出現(xiàn)就醫(yī)延遲行為，占24.35%，高于冷芳群等［4］2019年調(diào)查的四川省農(nóng)村居民的就醫(yī)延遲行為發(fā)生率13.45%，低于王子予等［12］2021年收集的黑龍江省慢性病患者就醫(yī)延遲行為發(fā)生率37.1%。分析其原因?yàn)?，冷芳群等?］調(diào)查對(duì)象為四川省農(nóng)村居民，與老年共病患者相比身體健康狀況好。身體健康狀況較好的居民，身體出現(xiàn)不適的情況較少，不適癥狀的表現(xiàn)及其持續(xù)時(shí)間等成為是否就醫(yī)的主要判斷依據(jù)。而老年共病患者由于身體功能差，身體不適的情況頻發(fā)，能夠判斷疾病的嚴(yán)重程度及其對(duì)生活的影響，常在感覺疾病對(duì)日常生活產(chǎn)生嚴(yán)重影響后才選擇就醫(yī)，此時(shí)是否就醫(yī)的主要判斷依據(jù)為疾病嚴(yán)重程度而非不適癥狀的表現(xiàn)及其持續(xù)時(shí)間［5］。因此，老年共病患者就醫(yī)延遲行為發(fā)生率高于普通居民。王子予等［12］調(diào)查開展于新型冠狀病毒感染疫情期間，疫情防控規(guī)定、院內(nèi)交叉感染風(fēng)險(xiǎn)與醫(yī)院就診流程繁瑣成為影響慢性病就醫(yī)延遲的主要影響因素，導(dǎo)致慢性病患者就醫(yī)延遲行為發(fā)生率大幅度升高?？傮w而言，本調(diào)查結(jié)果顯示，廣東省老年共病患者就醫(yī)延遲行為發(fā)生率為24.35%，處于較高水平。就醫(yī)延遲會(huì)極大降低共病患者的治療效果和生存質(zhì)量，增加患者和社會(huì)的醫(yī)療與經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。老年共病患者就醫(yī)延遲行為發(fā)生率高的問題亟待解決。

3.2 老年共病患者就醫(yī)延遲的影響因素分析

決策樹模型首層為醫(yī)療保險(xiǎn)類型，說明醫(yī)療保險(xiǎn)類型是老年共病患者就醫(yī)延遲行為最重要的影響因素。醫(yī)療保險(xiǎn)類型為城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險(xiǎn)的老年共病患者就醫(yī)延遲的比例低于城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險(xiǎn)與其他醫(yī)療保險(xiǎn)的患者。經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)是患者就醫(yī)延遲的重要考慮因素，醫(yī)療保險(xiǎn)類型決定患者就醫(yī)的補(bǔ)償比例，進(jìn)而影響患者的就醫(yī)行為。由于慢性病共病患者身體健康狀況差，需要長期、數(shù)次就醫(yī)，因此醫(yī)療保險(xiǎn)報(bào)銷水平對(duì)于患者就醫(yī)行為的影響更加顯著。城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險(xiǎn)的報(bào)銷比例在各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)均高于城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險(xiǎn)比例，患者看病的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)更小，因此醫(yī)療保險(xiǎn)類型為城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險(xiǎn)的患者就醫(yī)延遲行為的發(fā)生率較低。鄒浩等［5］對(duì)于慢性病患者就醫(yī)延遲影響因素的研究顯示，家庭收入，即經(jīng)濟(jì)因素是影響慢性病患者就醫(yī)延遲的重要影響因素。祝雯珺等［13］對(duì)于浙江省玉環(huán)市糖尿病患者就醫(yī)行為的研究顯示，城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)于患者就醫(yī)有引導(dǎo)作用，說明醫(yī)療保險(xiǎn)報(bào)銷待遇是影響共病患者就醫(yī)行為的重要因素。

決策樹模型第二層為是否簽約家庭醫(yī)生，說明家庭醫(yī)生是老年共病患者就醫(yī)行為的重要影響因素。目前，我國存在大型三甲醫(yī)院掛號(hào)難、就診流程繁瑣、診療周期長等問題［14］。慢性病共病患者出現(xiàn)身體不適的癥狀，前往醫(yī)院就診需要往返于多個(gè)科室之間，就診流程繁瑣、等待時(shí)間長，成為患者就醫(yī)的重要阻礙因素［15］。家庭醫(yī)生所在的基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)就診流程簡單，極大地縮短了患者的等待時(shí)間，擁有綜合性、連續(xù)性、便捷性的特點(diǎn)［16］。且家庭醫(yī)生對(duì)于患者的身體狀況更為熟悉，可根據(jù)患者既往史與身體情況做出準(zhǔn)確判斷，提供個(gè)性化醫(yī)療服務(wù)，一站式解決共病患者的就診問題，簡化了就診流程，容易吸引患者前往。此外，家庭醫(yī)生的醫(yī)療費(fèi)用相比于醫(yī)院較低。多項(xiàng)研究顯示，簽約家庭醫(yī)生的居民的醫(yī)療費(fèi)用顯著低于未簽約家庭醫(yī)生的居民［17-18］。家庭醫(yī)生能夠極大減輕慢性病共病患者的醫(yī)療經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，降低就醫(yī)延遲的比例。本研究結(jié)果顯示，在參加城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險(xiǎn)或其他的老年共病患者中，未簽約家庭醫(yī)生的患者就醫(yī)延遲的概率為51.4%，簽約家庭醫(yī)生的患者就醫(yī)延遲的概率為29.1%。而參加城鎮(zhèn)職工醫(yī)療保險(xiǎn)的老年共病患者，未簽約家庭醫(yī)生的患者就醫(yī)延遲的概率為25.5%，簽約家庭醫(yī)生的患者就醫(yī)延遲的概率為14.0%，說明是否簽約家庭醫(yī)生對(duì)醫(yī)療保險(xiǎn)類型為城鄉(xiāng)居民醫(yī)療保險(xiǎn)或其他的患者，即醫(yī)療負(fù)擔(dān)更重的患者就醫(yī)延遲的影響更大，進(jìn)一步論證了家庭醫(yī)生在減輕患者的醫(yī)療經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)、降低患者就醫(yī)延遲方面的重要作用。

此外，性別和自評(píng)健康狀況也是影響老年共病患者就醫(yī)延遲的影響因素。老年共病患者中女性就醫(yī)延遲的比例低于男性，分析其原因可能為女性對(duì)于自身健康的關(guān)注度更高，當(dāng)身體出現(xiàn)輕微不適時(shí)容易察覺，就診意愿更強(qiáng)。自評(píng)健康狀況好的患者就醫(yī)延遲的比例更低，分析其原因?yàn)樽栽u(píng)健康狀態(tài)較差的患者身體出現(xiàn)不適情況的次數(shù)較多，其通常基于自身對(duì)疾病的嚴(yán)重程度判斷選擇是否就醫(yī)。而自評(píng)健康狀況較好的患者身體出現(xiàn)不適的情況較少，疾病防范意識(shí)較高，身體出現(xiàn)問題后就醫(yī)的意愿更強(qiáng)。

3.3 完善醫(yī)療保障制度，提高家庭醫(yī)生利用率與認(rèn)可度，降低就醫(yī)延遲行為發(fā)生率

本研究結(jié)果顯示，醫(yī)療保險(xiǎn)類型、家庭醫(yī)生簽約率、性別與疾病自評(píng)健康狀況是老年共病患者發(fā)生就醫(yī)延遲行為的主要影響因素。當(dāng)前，我國不同醫(yī)療保險(xiǎn)的待遇水平差異較大，醫(yī)療保險(xiǎn)的報(bào)銷水平與疾病負(fù)擔(dān)直接相關(guān)，對(duì)于參保者，尤其對(duì)于就診需求較高的老年共病患者的就醫(yī)行為可產(chǎn)生極大的影響。隨著人口老齡化的加劇，慢病、共病患者的數(shù)量持續(xù)攀升，疾病負(fù)擔(dān)將成為患者就醫(yī)延遲的主要影響因素。因此，應(yīng)不斷完善我國的社會(huì)和醫(yī)療保障制度，發(fā)揮調(diào)節(jié)就診秩序中的杠桿作用，通過提高慢病、共病報(bào)銷范圍，調(diào)節(jié)基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的報(bào)銷比例等方式，降低共病患者的疾病負(fù)擔(dān)，以改善慢性病共病患者就醫(yī)延遲現(xiàn)狀。

近年來，我國家庭醫(yī)生簽約率不斷上升，慢性病患者是簽約的主要人群。但研究表明，大部分患者僅存在簽約行為，對(duì)于家庭醫(yī)生的利用率極低，共病患者對(duì)于家庭醫(yī)生的利用不足［19］。因此，提高家庭醫(yī)生的利用率，是提高患者對(duì)于基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的信任度和就診率、降低就醫(yī)延遲行為的重要方式。既往研究顯示，家庭醫(yī)生利用率低的原因包括患者對(duì)醫(yī)生的不信任、缺乏針對(duì)性服務(wù)、轉(zhuǎn)診制度不明確等［20-21］。因此，應(yīng)通過返聘退休醫(yī)生、制定家庭醫(yī)生人才吸引政策等方式提高家庭醫(yī)生的服務(wù)能力，同時(shí)增強(qiáng)家庭醫(yī)生針對(duì)慢病共病患者的個(gè)體化治療與指導(dǎo)服務(wù)，定期開展健康講座，提高居民對(duì)于家庭醫(yī)生的信任度。此外，應(yīng)當(dāng)在社區(qū)大力開展老年慢病、共病的知識(shí)普及與宣傳活動(dòng)，提高老年共病患者的疾病認(rèn)識(shí)水平、感知能力與防范意識(shí)，減少共病患者的就醫(yī)延遲行為。

本研究存在一定的局限性。首先，本研究使用的問卷為自行設(shè)計(jì)。雖然采用了預(yù)調(diào)查和德爾菲專家咨詢法進(jìn)行了效度檢驗(yàn)，但問卷部分問題仍不夠詳細(xì)，對(duì)結(jié)果的全面分析產(chǎn)生了影響。其次，本研究調(diào)查的省份是廣東省，經(jīng)濟(jì)和醫(yī)療服務(wù)相對(duì)發(fā)達(dá)，但難以代表全國的整體情況。此外，本研究為橫斷面調(diào)查，因果推斷能力有限，研究結(jié)果尚需開展高質(zhì)量隊(duì)列研究進(jìn)行驗(yàn)證。

4 小結(jié)

廣東省老年共病患者就醫(yī)延遲行為發(fā)生率高，醫(yī)療保險(xiǎn)類型、家庭醫(yī)生簽約率、性別與疾病自評(píng)健康狀況是老年共患者發(fā)生就醫(yī)延遲行為的主要影響因素。應(yīng)進(jìn)一步完善醫(yī)療保障制度，提高家庭醫(yī)生簽約率與利用率，進(jìn)而降低就醫(yī)延遲行為發(fā)生率。

作者貢獻(xiàn)：王蕭冉、關(guān)新月、張丹提出主要研究目標(biāo)，負(fù)責(zé)研究的構(gòu)思與設(shè)計(jì)，研究的實(shí)施，撰寫論文，問卷的發(fā)放與回收；王蕭冉、關(guān)新月進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集與整理，統(tǒng)計(jì)學(xué)處理，圖、表的繪制與展示；張丹進(jìn)行論文的修訂，負(fù)責(zé)文章的質(zhì)量控制與審查，對(duì)文章整體負(fù)責(zé)，監(jiān)督管理。

本文無利益沖突。

張丹：https：//orcid.org/0000-0002-5699-752X

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（收稿日期：2023-10-10；修回日期：2023-12-20）

（本文編輯：毛亞敏）