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基于Ordinal Logistic回歸分析的慢性非傳染性疾病患者治療負擔的現(xiàn)狀研究

2019-02-27 03:33:48楊志鵬王皓翔歐文森王金明陳寶欣黃志杰張曼歐偉麟莫海韻王家驥
中國全科醫(yī)學 2019年5期
關鍵詞:研究

楊志鵬,王皓翔,歐文森,王金明,陳寶欣,黃志杰,張曼,歐偉麟,莫海韻,王家驥*

慢性非傳染性疾病(noninfectious chronic diseases,NCD)是以心腦血管疾病、糖尿病、慢性呼吸系統(tǒng)疾病、癌癥等為主的疾病總稱[1]。隨著工業(yè)化和城市化的發(fā)展,人口年齡結(jié)構(gòu)和疾病譜發(fā)生了巨大改變,美國約45%的居民和88%的65歲以上老年人至少患有1種NCD,全球因NCD死亡人數(shù)由2008年的3 600萬人上升至2012年的3 800萬人[2-3]。我國于1999年進入老齡化社會,而且老齡化速度甚至超過許多發(fā)達國家,居民NCD發(fā)病率和病死率呈不斷上升的趨勢[4-5],NCD已成為嚴重威脅人類健康的公共衛(wèi)生問題[6]。多數(shù)NCD患者將面臨更多的治療,包括服用藥物、自我監(jiān)測、臨床檢查、就診和自我管理,造成患者沉重的負擔,如高血壓、糖尿病患者需終身服用藥物并定期監(jiān)測血壓、血糖水平;既往研究顯示,近60%的糖尿病患者需要同時服用兩種以上藥物,而部分患者需注射胰島素及口服降糖藥聯(lián)合用藥的治療方案[7];部分癌癥患者需要進行手術及反復放療[8];多重NCD患者需要接受一系列的自我健康管理[9]。因此,ETON等[10]提出治療負擔的概念來定義1例患者衛(wèi)生保健的工作量和疾病對患者生活質(zhì)量和功能的影響。治療負擔可以反映患者為恢復健康所做的一切(包括臨床治療和生活方式改變),可讓醫(yī)生在醫(yī)療會診中了解患者所面臨的困難,從而調(diào)整治療方案,使患者更易于接受[11],獲得更好的依從性[12]。本研究為探討廣東省東莞市NCD患者治療負擔情況及其影響因素,采用問卷調(diào)查對東莞市部分NCD患者進行調(diào)查,以期改善NCD患者現(xiàn)狀,為NCD治療提供科學依據(jù)。

1 對象與方法

1.1 研究對象 2016年7月,以廣東省東莞市長安鎮(zhèn)為研究點,采用多階段分層整群隨機抽樣方法,將該鎮(zhèn)轄區(qū)內(nèi)13個社區(qū)作為抽樣點,采用系統(tǒng)隨機抽樣法從每個社區(qū)中抽取4~6個小區(qū),采用整群抽樣方法每個小區(qū)隨機抽取50戶家庭,對抽中家庭的全部成員進行調(diào)查。納入標準:(1)按照國際疾病分類(ICD-10)標準[13],至少患1種常見NCD;(2)年齡≥18歲;(3)知情同意并簽署知情同意書。排除標準:患嚴重精神疾病或人格智力障礙無法表達意愿。共納入1 472例患者作為研究對象。

1.2 研究方法 采用NCD患者治療負擔調(diào)查問卷對患者進行調(diào)查,問卷包括:(1)一般人口學特征調(diào)查表,包括性別、年齡、戶籍類型、婚姻狀況、文化程度、就業(yè)狀況、醫(yī)療保險類型;(2)NCD情況調(diào)查表,包括NCD患病情況及家族NCD病史;(3)衛(wèi)生服務利用調(diào)查表,包括近2周患病情況、近12個月內(nèi)需住院而未住院情況、近12個月內(nèi)住院情況;(4)治療負擔 量 表(Treatment Burden Questionnaire,TBQ), 由 TRAN等[3]制定,Cronbach12 3s α系數(shù)為0.89,累計貢獻率為91%,信效度良好,本研究將其翻譯為中文版TBQ,包括服藥維度(1A~1D)、看病及復診維度(2A~2E)、醫(yī)療相關及生活方式維度(3A~3E)、健康問題維度(4A)4個維度,15個條目,每個條目評分為0~10分,0分代表“完全無負擔”,1~2分代表“有較少負擔”,3~4分代表“有一定負擔”,5~6分代表“有負擔”,7~8分代表“有較大負擔”,9~10分代表“有極大負擔”,TBQ總分為各條目分數(shù)之和(0~150分),分數(shù)越高代表治療負擔程度越重。

1.3 質(zhì)量控制 由當?shù)厣鐓^(qū)衛(wèi)生醫(yī)療工作者和經(jīng)嚴格培訓的調(diào)查員,在征詢患者知情同意后采取入戶調(diào)查的形式,進行面對面詢問以完成調(diào)查問卷。采用EpiData 3.1軟件建立數(shù)據(jù)庫,雙人錄入調(diào)查問卷。共發(fā)放1 568份問卷,收回有效問卷(問卷填寫完整)1 472份,有效回收率為93.9%。

1.4 統(tǒng)計學方法 采用SPSS 16.0軟件進行統(tǒng)計學分析。聚類分析采用K類中心聚類分析法,根據(jù)TRAN等[3]研究的分組情況,將研究對象聚集在3個同質(zhì)群體;組間人口學特征、NCD情況及衛(wèi)生服務利用情況比較采用Z檢驗或H檢驗;計量資料以(x ±s)表示;采用Ordinal Logistic回歸分析NCD患者治療負擔影響因素。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 一般人口學資料 1 472例患者中,男643例(43.7%),女829例(56.3%);年齡18~97歲,平均年齡(55.8±17.2)歲,18~34歲者185例(12.6%),35~64歲者768例(52.2%),≥65歲者519例(35.2%);戶籍類型:本地戶籍1 000例(67.9%),外地戶籍472例(32.1%);婚姻狀況:已婚1 230例(83.6%),單身或喪偶242例(16.4%);文化程度:小學及以下750例(51.0%),初中382例(26.0%),高中/中專204例(13.8%),大學/大專及以上136例(9.2%);就業(yè)狀況:離退休715例(48.6%),就業(yè)653例(44.4%),失業(yè)/無業(yè)99例(6.7%),在校學生5例(0.3%);醫(yī)療保險類型:城鎮(zhèn)居民醫(yī)保871例(59.2%),新農(nóng)合236例(16.0%),自費185例(12.6%),城鎮(zhèn)職工醫(yī)保150例(10.2%),其他類型30例(2.0%)。

2.2 NCD患者TBQ得分情況 患者TBQ總分為(43.8±24.0)分。采用K類中心聚類分析法將研究對象聚集在3個同質(zhì)群體,且雙重交叉驗證表現(xiàn)出穩(wěn)定的聚類結(jié)果。根據(jù)治療負擔程度將患者分為輕度組(721例)、中度組(540例)、重度組(211例),其中,輕度組TBQ總分為(24.4±10.5)分,中度組TBQ總分為(53.6±9.3)分,重度組TBQ總分為(85.1±13.6)分。超過50.0%的患者條目1A~1D選擇完全無負擔(見圖1)。

2.3 3組NCD患者人口學特征比較 在聚類分析的基礎上,將3組NCD患者人口學特征進行比較,結(jié)果顯示,3組性別、年齡、戶籍類型、婚姻狀況、文化程度、就業(yè)狀況的構(gòu)成情況比較,差異均無統(tǒng)計學意義(P>0.05);3組醫(yī)保類型構(gòu)成情況比較,差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05,見表1)。

2.4 3組NCD患者NCD情況及衛(wèi)生服務利用情況比較 在聚類分析的基礎上,將3組NCD患者NCD情況及衛(wèi)生服務利用情況進行比較,結(jié)果顯示,3組高血壓、糖尿病、腦卒中、血脂異常、近2周患病、服藥依從性佳、接受過慢病指導所占比例比較,差異均無統(tǒng)計學意義(P>0.05);3組慢性疼痛、骨骼及結(jié)締組織炎癥、患NCD種數(shù)、近12個月內(nèi)需住院而未住院、近12個月內(nèi)住院所占比例比較,差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.05,見表2)。

圖1 NCD患者TBQ得分情況Figure 1 TBQ scores of NCD patients

2.5 NCD患者治療負擔影響因素的Ordinal Logistic回歸分析以治療負擔(賦值:輕度=1,中度=2,重度=3)為因變量,以醫(yī)保類型(賦值:自費=1,城鎮(zhèn)職工醫(yī)保=2,城鎮(zhèn)居民醫(yī)保=3,新農(nóng)合=4,其他=5)、患NCD種數(shù)(賦值:1種=1,2種=2,≥3種=3)、近12個月內(nèi)需住院而未住院(賦值:有=1,無=2)以及近12個月內(nèi)住院(賦值:有=1,無=2)為自變量引入有序Logistic回歸模型。回歸模型聯(lián)接函數(shù)為Logit函數(shù),平行線檢驗顯示,模型斜率在被解釋變量的不同類別無差異(χ2=5.164,P>0.05),可進行Ordinal Logistic回歸分析。模型參數(shù)檢驗結(jié)果顯示,模型具有統(tǒng)計學意義(χ2=218.518,P<0.001);擬合度檢驗顯示,模型的擬合優(yōu)度較理想(Pearson χ2=55.559,P>0.05)。Ordinal Logistic回歸分析結(jié)果顯示,城鎮(zhèn)職工醫(yī)保、城鎮(zhèn)居民醫(yī)保、新農(nóng)合、患NCD種數(shù)為1種和近12個月內(nèi)住院是NCD患者治療負擔的影響因素(P<0.05,見表3)。

3 討論

治療負擔是指除了具體的醫(yī)療保健之外,疾病對患者身體和行為的影響,TRAN等[3]為此建立了一個有效可靠的治療負擔評價工具—TBQ,用以評估NCD患者治療負擔的程度,并翻譯為其他語言[11],本研究將TBQ翻譯為中文,以分析廣東省東莞市NCD患者的治療負擔情況。

本研究的1 472例NCD患者中,211例(14.3%)為重度治療負擔,540例(36.7%)為中度治療負擔,721例(49.0%)為輕度治療負擔,以輕度治療負擔為主;治療負擔程度越重,患者所占比例越少,與TRAN等[3]研究結(jié)果一致。本研究結(jié)果顯示,超過半數(shù)患者服藥維度選擇完全無負擔,因此認為服用藥物對患者產(chǎn)生的治療負擔程度較小,可能與服藥過程花費時間少以及經(jīng)常服藥容易形成習慣有關。

Ordinal Logistic 回歸分析顯示,醫(yī)保類型為城鎮(zhèn)職工醫(yī)保和城鎮(zhèn)居民醫(yī)保的NCD患者有較輕的治療負擔,可能與城鎮(zhèn)職工醫(yī)保和城鎮(zhèn)居民醫(yī)保人群的社會特征有關,與已有研究[11]結(jié)果一致,治療負擔的增加與醫(yī)療保險相關。一方面,相對于自費或其他類型,擁有上述兩種醫(yī)保的患者可以更大程度享受醫(yī)療費用的保障,另一方面,東莞市自2012年起,社會基本醫(yī)療保險已連續(xù)4年執(zhí)行階段性降低費率,以及提高社會醫(yī)療保險待遇標準,使醫(yī)療保險最高支付限額和支付比例均有所提高,減輕參保人員的治療負擔[14],提示東莞市全民醫(yī)療保險政策應進一步完善,以減輕患者治療負擔。

表3 NCD患者治療負擔影響因素的Ordinal Logistic回歸分析Table 3 Ordinal Logistic regression analysis of the influencing factors of NCD patients12 3 treatment burden

表1 3組NCD患者人口學特征比較〔n(%)〕Table 1 Comparison of demographic characteristics of NCD patients among three groups

表2 3組NCD患者NCD情況及衛(wèi)生服務利用情況比較〔n(%)〕Table 2 Comparison of the state of NCD and health utilization of NCD patients among three groups

本研究結(jié)果顯示,患1種NCD的患者較多種NCD患者的治療負擔輕,如今多種NCD的問題日益嚴重[15],多種NCD對機體可造成相加或協(xié)同作用,常較單一NCD造成更大的機體傷害,同時也給患者帶來更大的心理負擔[16-17]。因此,為減輕NCD患者治療負擔,不僅需要加強醫(yī)療機構(gòu)對NCD的監(jiān)控,持續(xù)關注居民的NCD發(fā)病情況,而且要積極研發(fā)更加有效、便捷的NCD治療藥物和方法,改善疾病的癥狀,針對不同NCD患者的特點,加強患者的社區(qū)健康管理和自我健康管理。

對NCD治療負擔的評價,可能有助于制定有效及更易接受的治療方案,以提高治愈率和降低住院率[18-19]。但本研究結(jié)果顯示,近12個月內(nèi)住院是NCD患者治療負擔的影響因素,有近12個月內(nèi)住院經(jīng)歷的NCD患者有更大的治療負擔,可能與住院過程中的冗雜檢查、治療手段以及繁瑣的辦理手續(xù)有關。在我國,看病難和看病貴仍是當前的醫(yī)療問題,所以為了降低住院率,一方面,應該堅持以預防為主的衛(wèi)生政策,目前多種NCD已經(jīng)明確其危險因素[1],在疾病發(fā)生前,針對某些可改變的環(huán)境和健康行為等因素,優(yōu)化環(huán)境、培養(yǎng)良好的健康行為,可降低疾病的發(fā)病率;同時針對NCD患者,除做好疾病的對癥治療和健康管理外,應保持良好的服務態(tài)度以減輕患者治療負擔。

本研究的不足之處為屬于橫斷面研究,對于治療負擔與其影響因素的因果關系無法闡釋,今后需進一步研究,為臨床提供更多的依據(jù)。

綜上所述,東莞市長安鎮(zhèn)NCD患者的治療負擔以輕度治療負擔為主,城鎮(zhèn)職工醫(yī)保、城鎮(zhèn)居民醫(yī)保、患NCD種類為1種和近12個月內(nèi)住院是NCD患者治療負擔的影響因素。今后仍需做好NCD的監(jiān)控和社區(qū)健康管理與自我健康管理,對于降低患者治療負擔有重要意義,也是提高患者健康水平的關鍵。

作者貢獻:楊志鵬進行文章的構(gòu)思與設計,撰寫論文;王皓翔進行研究的實施與可行性分析,負責文章的質(zhì)量控制及審校;張曼、歐偉麟、莫海韻進行數(shù)據(jù)收集;黃志杰進行數(shù)據(jù)整理;陳寶欣進行統(tǒng)計學處理;歐文森進行結(jié)果的分析與解釋;王金明進行論文的修訂;王家驥對文章整體負責,監(jiān)督管理。

本文無利益沖突。

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