医疗资源供给状况对我国中老年人门诊就医行为的影响_胡宇.pdf
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1、第 36 卷 第 2 期2023 年 2 月医学与社会Medicine and SocietyVol36 No2Feb 202349医疗资源供给状况对我国中老年人门诊就医行为的影响胡宇,李勇,黎婉琴中国药科大学国际医药商学院,江苏南京,211198摘要目的:考察医疗资源供状况给对我国中老年人门诊就医行为的影响,为优化中老年人门诊就医机构选择提供依据。方法:利用 2018 年中国健康与养老追踪调查数据与各省医疗资源供给数据,进行 Heck-man 样本选择模型实证分析。结果:一方面,每千人口床位数(=0011,P001)显著影响中老年人门诊就诊率,同时每千人口床位数(=0050,P001)也显著
2、影响中老年人门诊就医机构选择。另一方面,基层/医院医疗机构床位数比率增加(=0638,P001)有助于中老年人选择基层门诊,患有慢性病和自评健康状况不好的中老年人群体倾向去基层医疗机构就诊。结论:当中老年人面临的基层医疗资源占比更高时将会更倾向于选择基层门诊就医,为了增强分级诊疗政策实施效果,政府应加大基层医疗资源供给,提高基层医疗机构的服务质量。关键词医疗资源;供给;门诊服务;就医行为;中老年人中图分类号:1954文献标识码:ADOI:1013723/jyxysh202303009文章编号:10065563(2023)03004907Impact of Medical esource Sup
3、ply Status on the Health Seeking Behavior ofMiddleaged and Elderly Outpatients in ChinaHU Yu et alInternational Pharmaceutical Business School,China Pharmaceutical University,Nanjing,Jiangsu,211198,ChinaAbstractObjective:To examine the impact of medical resource supply status on the health seeking b
4、ehavior of middleagedand elderly outpatients in China,so as to provide a basis for optimizing the choice of medical institutions for middleaged and elder-ly outpatients Methods:Heckman sample selection model empirical analysis was conducted using the 2018 China health and re-tirement longitudinal st
5、udy(CHALS)data and medical resource supply data by province esults:On the one hand,the numberof beds per 1000 population(=0011,P 001)significantly affected the proportion of outpatient visits for middleaged andelderly people,while the number of beds per 1000 population(=0050,P 001)also significantly
6、 affected the choice of med-ical institutions for middleaged and elderly outpatients On the other hand,the increase in the ratio of grassroots/hospital beds(=0638,P 001)contributed to the choice of primary care by middleaged and older adults,and the group of middleagedand older adults with chronic d
7、iseases and poor selfrated health status tended to visit grassroots medical institutions Conclusion:When middleaged and elderly people face a higher proportion of primary care resources will be more inclined to choose primaryoutpatient care In order to enhance the effect of the implementation of the
8、 hierarchical medical policy,the government should in-crease the supply of primary care resources and improve the service quality of grassroots medical institutionsKey WordsMedical esource;Supply;Outpatient Service;Health Seeking Behavior;Middleaged and Elderly People基金项目:教育部人文社会科学研究青年基金项目,编号为 19YJC
9、790070;江苏省教育厅江苏高校哲学社会科学专题研究项目,编号为 2022ZTYJ03;江苏省社科联江苏省社科应用研究精品工程课题,编号为 22SYA009;南通市 2022 年度人口发展研究重点课题,编号为 20220903通讯作者:李勇,Lsyg168 163com50医学与社会2023 年 3 月第 36 卷第 3 期就医行为是指人们确认疾病存在并在感觉到疾病或产生某些症状时寻求减轻疾病痛苦的社会行为,包括疾病的治疗,医疗机构的选择和医疗费用的支出1。医改实施前后,医疗资源如卫生技术人员在地区间配置不均衡且在不同的医疗机构间存在结构性失衡,基层医疗机构技术水平与服务能力不足,居民就医向
10、大医院集中又进一步导致了基层医疗卫生机构的日常诊疗功能逐渐弱化和医疗资源浪费严重,给满足居民医疗需求带来了很大的挑战2。随着人口老龄化加剧,就医频率最高的中老年人群体对医疗服务需求和利用增加,就医行为不合理即“小病大医”、就医流向呈“倒三角”格局等现象日益突出3。而针对就诊行为不合理及医疗资源供给不平衡的问题,我国推出了分级诊疗制度,建立了社区首诊、双向转诊制度,但是实际执行过程中的效果如何很大部分取决于居民自身的就医意愿与就医机构选择,政策实施有效性究竟在多大程度上调节居民的就医机构选择需要进行深入研究,因此研究医疗资源供给对中老年人的门诊就医行为有一定的现实意义,为推动医疗体制改革提供重要
11、参考。国内外就医行为影响因素研究内容可主要分为医疗机构特征(主要指医疗机构服务的价格与质量)对居民就医行为地点选择的影响,疾病类型、医疗保险对居民就医地点或就医方式的选择影响,个人特征及家庭特征对居民医疗机构选择的影响 3 个方面45。在医疗资源供给对患者就医行为的影响研究方面,高军波等研究发现中小城市居民日常就医首选私人诊所,出行距离是首要考虑因素,特大城市居民日常就医首选区级医院,更重视医疗机构社会声誉,与中小城市存在显著差异6。目前针对医疗资源供给对中老年人门诊就医行为影响的研究较少,针对基本医疗保险对居民就医行为的影响及居民就医行为影响因素的研究较多78;相关研究中大多数对于医疗资源供
12、给是以其绝对数值进行定量研究,以各地区不同类型医疗机构间的医疗资源指标相对值来衡量地区医疗资源供给的研究很少910;对于就医行为少有将个体数据与各省的医疗资源供给数据进行匹配的研究11。本文针对医疗资源供给对中老年人门诊就医行为影响进行研究,除了考察医疗资源供给的绝对数值之外,还以不同医疗机构间的医疗资源指标相对值(基层相比于医院)来衡量地区医疗资源供给的相对能力,对于就医行为将个体数据与各省的医疗资源供给数据进行匹配,并尝试考察医疗资源供给对不同自评健康状态及慢性病有无情况的中老年人的差异化影响,进一步区分中老年人门诊就医机构的选择行为。1 资料来源与方法11 资料来源本文研究对象限定为 4
13、5100 岁年龄段的人群,将“中国健康与养老追踪调查”(China health and re-tirement longitudinal study,CHALS)2018 年的横截面数据(2020 年发布)与各省 2018 年的医疗卫生资源供给数据进行匹配。CHALS 由北京国发院组织实施,旨在对中国 45 岁及以上中老年群体进行全国性的家户调查,本文采用 CHALS 数据库的原因一方面是其包含研究所需变量,另一方面是其数据是严格采用多阶段 PPS(probability proportionate tosize)抽样(在县/区和村民抽样阶段均采用与单元规模大小成比例的概率抽样)所得,规模较
14、大,具有较强的代表性12。各省 2018 年的医疗卫生资源数据来源于 2019 年中国卫生健康统计年鉴,其中包含了基层和医院医疗卫生资源的供给数据及分布情况等,然后对相关数据进行进一步处理,构建不同机构医疗资源的绝对与相对指标。CHALS 数据库 2018年一共收集到有效样本 19816 人,匹配省份医疗资源供给数据,筛选、剔除异常值与缺失值后进入本文的分析样本共 17540 人。12 变量界定患者就医行为研究主要分成两大类:一是就医机构选择行为问题,如患者选择去基层还是医院就医;二是医疗服务利用行为,即患者接受的医疗服务类型与数量,介于患者接受服务数量如两周就诊次数是由患者与医生共同决定,可
15、能存在医生诱导需求问题,本文仅研究医疗资源供给对我国中老年人门诊就医机构选择的影响。121 被解释变量。关于被解释变量,概率方程(1)的 OPT 变量为中老年人过去一个月是否去医疗机构看过门诊或接受过上门医疗服务;结果方程(2)的CMI 变量为中老年人过去一个月中最近一次的门诊医疗机构类型,本文按照2019 年中国卫生健康统计年鉴 把门诊机构类型分成基层(包括社区卫生服务中心(站)、街道卫生院、乡镇卫生院、村卫生室、门诊部、诊所(医务室)和医院(综合医院、专科医院、中医院)两类。122 解释变量。在概率方程(1)中以受访者所在地区医疗资源供给的绝对指标 T(包括每千人口医疗卫生技术人员数 TP
16、 和每千人口医疗卫生机构床位胡 宇等 医疗资源供给状况对我国中老年人门诊就医行为的影响51数 TB)为自变量;在结果方程(2)中,除了医疗资源供给的绝对指标外还加入相对指标(基层/医院医疗机构数 BH、基层/医院医疗机构卫生技术人员数BH_P、基层/医院医疗机构床位数 BH_B)为自变量。123 控制变量。本研究采用经典的 Anderson 就医行为模型1314,将影响就医行为的因素分为 3 类:倾向因素(predisposing characteristics)是个体使用医疗服务的倾向或偏好,包括年龄 AGE、性别 GEN、婚姻状况 MA、文化程度 EDU、是否吸烟 SMO、是否喝酒ALC;
17、能力资源(enabling resources)是人体利用医疗服务的可用手段,包括医疗保险 MI、家庭人均年收入 FIPC、居住地 ADD;需要(need)是个体对护理的需要,包括自评健康状况 ZPJK、有无慢病 MXB。此外在门诊就医机构选择的结果方程中,还加入与就诊相关的变量,如总医疗费用 TME 和是否为急诊ET,为消除异方差,家庭人均收入及门诊总医疗费用转换为对数形式。由于我国医疗保险存在地区差异和险种差异,不同地区不同险种报销比例不同,因此不考虑受访者的医保种类,只考虑是否有医保12。见表 1。表 1变量界定与描述性统计变量名称变量名变量说明观测数占比/%均值标准差过去一个月内是否发
18、生门诊治疗OPT0=否1613383501=是31881650门诊医疗机构CMI0=基层158150501=医院15504950每千人口医疗卫生机构床位数TB以省份和城市/农村匹配19371642248每千人口医疗卫生技术人员数TP以省份和城市/农村匹配19371725338基层/医院床位数BH_B各省基层和医院床位数相对数值19371025007基层/医院卫生技术人员数BH_P各省基层和医院卫生技术人员数相对数值19371044006基层/医院机构数BH各省基层和医院医疗机构数相对数值193713074916年龄AGE实际年龄/岁1937163881017性别GEN0=男性921647581
19、=女性101555242婚姻状况MA0=无配偶284114671=有配偶165308533文化程度EDU1=小学以下829442822=小学433522383=初中425721984=高中或中专205910635=高中以上426220是否吸烟SMO0=否1409373051=是51982695是否喝酒ALC0=否1274766081=是65443392家庭人均年收入FIPC元/年,取对数 log(x+1)19275882198医疗保险MI0=无5602901=有187689710居住地ADD0=农村1151759451=城镇78544055自评健康状况ZPJK0=不好466326011=好13
20、2677399有无慢病MXB0=无慢病395820501=有慢病153507950总医疗费用TME元/次,取对数 log(x+1)2932550187是否为急诊ET0=否278995321=是13746852医学与社会2023 年 3 月第 36 卷第 3 期13 计量模型设定中老年人是否门诊就医的决策是一种复杂的选择问题,是各种因素相互影响得到的,并不是随机的,居民门诊就医机构的选择是一个两阶段决策过程,第一阶段居民决定是否进行门诊就医决策,第二阶段是决定门诊就医的居民进一步选择去哪种类型的门诊机构就诊。门诊机构类型是可以观测到的信息,需要门诊治疗但是未进行门诊就医的居民信息无法观测到,但是
21、中老年人的门诊就医机构选择可能和无法观测到的因素相关,因此采用 Heckman 两阶段模型来试图纠正这种可能存在的选择偏差导致的估计偏误。本文根据 Heckman 样本选择模型的两步估计法开展分析,第一步对包含全样本 N 的受访者是否进行门诊治疗的概率方程进行 Probit 分析(见方程 1),从而预测每个个体门诊就医与否的概率,并根据估计结果计算出逆米尔斯比率(inverse Mills ratio,imr),imr 的作用是为每一个样本计算出用于修正样本选择偏差值。需要注意在变量设置时,必须在概率方程中设置至少一个会影响是否门诊就医决策但是对门诊就医机构选择没有影响的工具变量,否则imr
22、可能与结果方程中的元素高度相关而产生多重共线性15。概率方程的表示如下。概率方程(1):当 OPT*i0 时,OPTi=1;否则OPTi=0OPT*i=0+1AGE+2GEN+3MA+4EDU+5SMO+6ALC+7MI+8FIPC+9ADD+10ZPJK+11MXB+12T+vi(1)为了得到结果方程中的新变量 imr,需要借助概率方程(1)得到未知参数向量 和的估计值,代入逆米尔斯比率公式,计算出每个样本的的 imr,逆米尔斯比率的公式如下:imri=(Xi/)(Xi/)(2)其中,()和()分别表示标准正态分布的密度函数和概率分布函数;是概率方程(1)解释变量集的估计系数;是概率方程的误
23、差项 vi的标准差。如果 imr 是显著的,表示存在样本选择偏差问题,直接对能观测到门诊就医机构选择行为的小样本 n 应用一般的二项 logistic 回归分析会导致估计值偏误,应采用 Heckman 模型得到有效一致的估计量。第二步构建结果方程,对于经过选择可以观测到门诊就医机构选择结果的样本含量为 n,将 imr 作为额外的控制变量加入医疗资源供给对患者门诊就医机构选择影响的结果方程中(见方程 3),从而得到更准确的估计参数。结果方程(3):当 OPTi=1 时,Logit CMI*i()=0+1AGE+2GEN+3MA+4EDU+5TME+6ET+7MI+8FIPC+9ADD+10ZPJ
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