徐東雨，鄭琳琳，婁 巖

(中國(guó)醫(yī)科大學(xué)公共基礎(chǔ)學(xué)院計(jì)算機(jī)教研室，沈陽(yáng) 110122)

·衛(wèi)生管理·

我國(guó)社區(qū)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的因子分析

徐東雨，鄭琳琳，婁 巖△

(中國(guó)醫(yī)科大學(xué)公共基礎(chǔ)學(xué)院計(jì)算機(jī)教研室，沈陽(yáng) 110122)

社區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)是我國(guó)基層衛(wèi)生工作的重要組成部分，是實(shí)現(xiàn)人人享有初級(jí)衛(wèi)生保健目標(biāo)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)[1-2]。對(duì)社區(qū)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行科學(xué)合理的綜合評(píng)價(jià)至關(guān)重要，其結(jié)果直接體現(xiàn)了各地區(qū)基層醫(yī)療服務(wù)水平[3-4]。因子分析是一種從分析多個(gè)原始指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系入手，找到支配這種相關(guān)關(guān)系的有限個(gè)不可觀測(cè)的潛在變量，并用這些潛在變量來(lái)解釋原始指標(biāo)之間的相關(guān)性的多元統(tǒng)計(jì)方法[5]。本研究運(yùn)用因子分析法對(duì)我國(guó)各地區(qū)的社區(qū)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行分析，旨在科學(xué)評(píng)價(jià)各地區(qū)的基層醫(yī)療服務(wù)水平，為醫(yī)療決策提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 一般資料 本資料來(lái)源于國(guó)家衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會(huì)《2015中國(guó)衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒》[6]。以我國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)為樣本，選取反映社區(qū)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的9項(xiàng)主要指標(biāo)，包括社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心個(gè)數(shù)X1、診療人次X2、入院人數(shù)X3、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心床位數(shù)X4、病床使用率X5、平均住院日X6、醫(yī)師日均擔(dān)負(fù)診療人次X7、醫(yī)師日均擔(dān)負(fù)住院床日X8、每萬(wàn)人口全科醫(yī)生數(shù)X9等。

1.2 方法 采用的統(tǒng)計(jì)軟件為SPSS19.0，方法為因子分析，基本步驟如下：(1)構(gòu)造原始數(shù)據(jù)矩陣；(2)求相關(guān)矩陣，并進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)分析；(3)求相關(guān)矩陣的特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率等；(4)用主成分法根據(jù)因子貢獻(xiàn)率提取主因子；(5)用最大方差法求旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣；(6)對(duì)主因子進(jìn)行解釋和命名；(7)用回歸法求因子得分系數(shù)矩陣，計(jì)算主因子得分及綜合排名[7]；(8)對(duì)主因子得分進(jìn)行聚類(lèi)分析。

2 結(jié) 果

2.1 KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)分析 對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)。一般來(lái)說(shuō)，KMO<0.5或者Bartlett檢驗(yàn)P>0.01時(shí)，不適合進(jìn)行因子分析[8]。本研究的樣本數(shù)據(jù)KMO統(tǒng)計(jì)值為0.597，Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為225.002，P=0.000，說(shuō)明樣本數(shù)據(jù)適合做因子分析。

2.2 提取主因子 處理后的各項(xiàng)指標(biāo)的相關(guān)矩陣的特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率(表1)，其中前3個(gè)因子的特征值均大于1，且這3個(gè)因子的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到84.123%(大于70%[9])，因此選前3個(gè)因子足夠描述社區(qū)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的總體水平。

2.3 變量共同度分析 提取3個(gè)公因子后，計(jì)算變量的共同度，見(jiàn)表2。9個(gè)指標(biāo)的變量共同度均在70%以上，說(shuō)明因子分析的變量共同度較高，原始變量的絕大部分信息能夠被因子提取，因子分析的解釋能力較強(qiáng)。

2.4 主因子解釋及命名 采用主成分法建立因子載荷矩陣。由于得到的初始因子載荷矩陣系數(shù)不夠明顯，不足以說(shuō)明各因子在各變量上的影響程度，因此對(duì)初始載荷矩陣進(jìn)行方差最大化正交旋轉(zhuǎn)[10]。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，見(jiàn)表3。

表1 相關(guān)矩陣的特征值和貢獻(xiàn)率

表2 變量共同度

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

續(xù)表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

2.5 主因子得分及綜合排名 采用回歸法輸出旋轉(zhuǎn)后的因子得分系數(shù)矩陣，見(jiàn)表4。

以表1中旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)率構(gòu)造綜合因子得分函數(shù)，如下：F=34.144F1+26.296F2+23.683F3把經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的樣本數(shù)據(jù)代入上面的函數(shù)，得到各地區(qū)的綜合因子得分，并排序如表5所示。

2.6 主因子得分的聚類(lèi)分析 以F1、F2、F3 3個(gè)主因子得分為變量，對(duì)各地區(qū)進(jìn)行系統(tǒng)聚類(lèi)分析，其中聚類(lèi)方法選用最遠(yuǎn)鄰元素法，度量標(biāo)準(zhǔn)選用平方Euclidean距離區(qū)間。當(dāng)聚類(lèi)數(shù)為4時(shí)，結(jié)果見(jiàn)表6。

表4 因子得分系數(shù)矩陣

表5 各地區(qū)主因子得分及綜合排名

3 討 論

整體上看，我國(guó)東部地區(qū)的社區(qū)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量普遍優(yōu)于中西部地區(qū)。綜合排名前3位分別是上海、江蘇和廣東，后3位分別是吉林、寧夏和西藏。

從診療服務(wù)因子上看，上海、浙江、北京等地區(qū)排名靠前。上海的平均住院日、醫(yī)師日均擔(dān)負(fù)診療人次兩項(xiàng)指標(biāo)高居全國(guó)第1位，診療人次、每萬(wàn)人口全科醫(yī)生數(shù)兩項(xiàng)指標(biāo)分別位于全國(guó)第2位和第3位，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平。這可能得益于該地區(qū)社區(qū)醫(yī)療服務(wù)的運(yùn)行、監(jiān)管和補(bǔ)償?shù)葯C(jī)制貫徹的比較到位且效果良好[11-12]。浙江、北京兩地區(qū)診療服務(wù)因子的各項(xiàng)指標(biāo)也位于全國(guó)前列。重慶、湖南、西藏等地區(qū)排名靠后。西藏地區(qū)的診療服務(wù)因子相關(guān)的各項(xiàng)指標(biāo)均排名全國(guó)墊底或倒數(shù)2位以?xún)?nèi)，嚴(yán)重落后于其他地區(qū)。重慶、湖南兩地區(qū)診療服務(wù)因子的各項(xiàng)指標(biāo)均位于全國(guó)中后位置。

從住院服務(wù)因子上看，江蘇、廣東、山東等地區(qū)排名靠前。江蘇的入院人數(shù)、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心床位數(shù)兩項(xiàng)指標(biāo)高居全國(guó)第1位，社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心個(gè)數(shù)指標(biāo)位于全國(guó)第2位。廣東的社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心個(gè)數(shù)位指標(biāo)高居全國(guó)第1位。山東的住院服務(wù)因子各項(xiàng)指標(biāo)均位于全國(guó)前列。寧夏、青海、海南地區(qū)排名靠后，各項(xiàng)指標(biāo)均落后于全國(guó)平均水平。寧夏與住院服務(wù)因子相關(guān)的各項(xiàng)指標(biāo)均排名全國(guó)倒數(shù)第2位。青海、海南兩地的各項(xiàng)指標(biāo)也位于全國(guó)倒數(shù)5名以?xún)?nèi)。這可能與這些地區(qū)的政府財(cái)政投入、對(duì)社區(qū)醫(yī)療的重視程度、社區(qū)醫(yī)療人才培養(yǎng)、雙向轉(zhuǎn)診機(jī)制、社區(qū)衛(wèi)生監(jiān)督等方面相對(duì)落后有密切的關(guān)系[13-14]。

從病床利用因子上看，上海、重慶、海南等地區(qū)排名靠前。上海、海南、重慶的病床使用率指標(biāo)位于全國(guó)前3位。重慶、海南的醫(yī)師日均擔(dān)負(fù)住院床日指標(biāo)位于全國(guó)前2位，上海也排名居前。浙江、廣東、寧夏等地區(qū)排名靠后，各項(xiàng)指標(biāo)均排名全國(guó)中后位置。作為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，浙江、廣東兩地外來(lái)人口多，流動(dòng)性強(qiáng)，社區(qū)醫(yī)療需求旺盛，然而患者的就醫(yī)意愿仍然趨向于更高一級(jí)的醫(yī)療單位，造成病床使用率、醫(yī)師日均擔(dān)負(fù)住院床日等指標(biāo)整體落后。

吉林的3個(gè)因子得分均位于全國(guó)中后位置，綜合排名不甚理想，這可能與該地區(qū)地方財(cái)政補(bǔ)償能力差、社區(qū)衛(wèi)生人力資源缺乏、醫(yī)療設(shè)備短缺陳舊等因素有關(guān)[15]。

綜上所述，本研究采用因子分析方法，將原始數(shù)據(jù)中的9個(gè)影響因素降低為3個(gè)，利用主因子來(lái)解釋原始指標(biāo)的相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)對(duì)不可測(cè)因素的分析。本研究在一定程度上反映了我國(guó)社區(qū)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的狀況，客觀評(píng)價(jià)了各地區(qū)在診療服務(wù)、住院服務(wù)、病床利用3個(gè)方面的服務(wù)能力，期待為各地區(qū)在社區(qū)醫(yī)療方向上的規(guī)劃和決策提供參考依據(jù)。

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徐東雨(1976-)，講師，碩士，主要從事醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析及醫(yī)學(xué)圖像處理工作。△

，E-mail:louyan@mail.cmu.edu.cn。

10.3969/j.issn.1671-8348.2017.08.043

R195.1

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1671-8348(2017)08-1134-03

2016-10-27

2016-12-25)