寧夏試點縣參合農民門診服務利用的影響因素分析*

寧夏醫科大學(750004)

楊甲飛 喬 慧△ 李江平 趙 婷

【提 要】 目的 結合寧夏新醫改項目的實施,探討試點縣參合農民門診服務利用的影響因素,評價項目實施的效果,為支付方式改革提供可借鑒的依據。方法 整理2015年隨訪數據,分別采用logistic回歸和Tobit回歸模型分析農村居民門診就診率和門診就診次數的影響因素。結果 試點縣參合農民兩周就診率為44.9%,平均就診次數為0.57次,55%以上的門診患者就診次數為零。影響因素為是否患有慢性病,不患慢性病與患慢性病相比,就診次數平均減少0.182次。性別、民族、年齡、婚姻狀況、文化水平等影響不顯著。結論 醫改項目的實施一定程度上能改善門診服務利用的公平性;對門診服務利用的影響分析可以采用logistic回歸和Tobit回歸模型,其中Tobit回歸模型是因變量受限資料的有效分析方法;寧夏農村居民兩周就診率和門診就診次數仍然偏低,應采取相應措施進一步提高農民的門診服務利用。

門診服務是農村基層衛生服務的一個重要組成部分,了解和分析農村居民門診衛生服務利用的現狀及其影響因素是農村衛生服務研究的重要課題,也為下一步新型農村合作醫療制度的干預設計提供重要依據[1]。本研究利用寧夏“創新支付制度,提高衛生效益”醫改項目2015年隨訪數據,運用Tobit和logistic回歸模型,分析項目縣參合農民門診服務利用的影響因素,評價項目實施的效果,為新醫改項目可持續發展和促進居民健康提供數據支持[2]。

對象與方法

1.調查對象

調查對象來自寧夏回族自治區與哈佛/牛津大學研究團隊合作開展的“創新支付制度,提高衛生效益”試點項目,2015年追蹤隨訪數據。項目采用二階段分層整群隨機抽樣方法,對試點縣(鹽池縣、海原縣)的農村居民進行入戶調查[1]。第一階段抽樣:將各縣各鄉鎮的所有行政村按照經濟水平好、中、差劃分為三類,采用隨機抽樣的方法抽取村莊;第二階段抽樣:根據每個行政村所包含自然村的數量,對現住的實有戶數進行系統抽樣或按村落方位整群抽樣,以樣本戶的所有戶籍人口及調查之前6個月內的常住人口為調查對象,統一問卷調查。本次研究選取試點縣參合農民中門診患者,共計1663例。

2.質量控制

調查問卷由美國哈佛大學制定,并經預調查后,修改完善。調查人員由相關專業的碩士生及公共衛生與管理學院的本科生組成,事先需統一培訓。資料整理錄入階段,采用EpiData 3.1軟件編寫自動驗錯程序,確保數據錄入的準確性。

3.分析方法

采用StataMP 14.0統計學軟件進行統計學描述和多因素回歸分析。定性資料的描述采用頻數和構成比;定量資料的描述采用均數±標準差。兩周就診率的影響因素采用logistic回歸分析,就診次數采用Tobit 回歸模型[3]。檢驗水準α=0.05。

Tobit模型,又稱截尾回歸模型,指響應變量包含一部分以正概率取值為0的觀察值,響應變量因受到某種限制,得到的觀測值并不完全反映因變量的實際狀態:y*=βx+uy=max(0,y*)當y*>0時,y=y*,當y*≤0時,則y=0.

圖1 截尾回歸示意圖

如圖1所示,由于在y=c(c為常數)數據存在左邊截尾,故無論樣本量多大,α與β都不會收斂到α與β[4-5]。本次研究的就診次數數據存在左截尾,響應變量取值受限,故采用Tobit模型,同時估計邊際效應。

結 果

1.一般情況

本次研究共調查門診患者1663例,其中海原縣896例,占53.9%,鹽池縣767例,占46.1%;男性696例,占41.9%,女性967例,占58.1%;民族以漢族和回族為主,分別占60.1%和39.9%;教育水平中未上過學者,占42.0%;兩周就診率為44.9%;平均就診次數為0.57次。具體見表1。

表1 參合農民門診患者一般人口學特征

2.就診次數分布

門診患者就診次數表現為左側截尾,就診次數的范圍為1到7次(圖2)。可見居民兩周患病就診次數這一因變量的取值受到限制。

3.就診次數的Tobit分析

選取就診次數為響應變量,其他一般人口學特征指標為自變量,進行Tobit回歸分析。具體結果見表2。從表中可知除年齡、是否患有慢性病以外,其他變量的系數都為正值,是否患有慢性病的P值小于0.05,差異有統計學意義,不患慢性病與患慢性病相比,就診次數平均減少0.182次。性別、民族、年齡、婚姻狀況、教育水平對就診次數的影響在0.05檢驗水準下差異無統計學意義。

圖2 參合農民門診患者就診次數的頻數分布圖

進一步以兩周患病是否就診為響應變量,一般人口學特征為自變量,進行logistic回歸分析(表3),結果顯示,是否患慢性病是患者是否就診的影響因素(P=0.015),同Tobit分析結果一樣。性別、民族、年齡、婚姻狀況、教育水平對是否就診影響不顯著。

表2 參合農民兩周就診次數的Tobit回歸分析結果

表3 參合農民兩周就診率的logistic回歸分析結果

討 論

2010年支付制度改革項目開始在海原和鹽池兩縣試點實施,該項目從新農合統籌資金中劃出一部分資金作為門診統籌,調整報銷方案為普通門診、慢病門診、大病門診都可報銷,并且不同級別醫療機構設置不同的報銷比例,越到基層報銷比例越高,同時通過門診包干制,鼓勵醫務人員提高醫療技術水平,控制醫療費用,更好滿足居民健康需求。本研究結果顯示55%以上的門診患者就診次數為零,平均就診次數為0.57次,而影響門診患者就診次數的主要因素為是否患慢性病,患有慢性病的居民比沒有患有慢性病的居民就診次數增加。性別、年齡、民族等一般人口學特征的影響不顯著,對比郭文琴、孫彥玲等研究結果[1-2],2009年基線資料分析顯示,年齡、民族、文化程度、是否患慢病是居民兩周就診的影響因素,兩個結果對比說明新醫改項目實施后,農村居民門診患者就診的公平性得到改善,新農合方案強化基層醫療衛生服務機構建設,完善鄉村一體化建設實施后,居民患病就診更加方便。本研究結果顯示性別和民族不是兩周就診的影響因素,這與張桂宏等[6]利用寧夏第五次衛生服務調查數據分析結果不一致,可能與調查的樣本縣和抽樣方法不一致有關。

本研究分別運用Tobit回歸模型和logistic回歸模型對參合農民門診服務利用次數和利用率進行多因素分析[6-7]。對于就診次數這一響應變量,采用常規的多元線性回歸已不再合適,得到的結果是有偏差的,故選用Tobit模型進行分析則有較好的適用性和推廣價值[8]。同時以是否就診二分類變量為響應變量進行logistic回歸[9]分析參合居民門診服務利用的影響因素,兩種方法可為后續有關衛生服務影響因素分析提供方法參考。