徐莉蘋，李婷，黃濤，蘇瑾，易春濤

本研究價值：

社區(qū)高血壓管理開展已有近30年，在區(qū)疾病預防與控制中心的質控下，社區(qū)衛(wèi)生服務中心所提供的高血壓管理，從接收到上級管理單位下達的管理目標，經(jīng)過實踐，到高血壓管理效果的顯現(xiàn)，受到多種因素的影響，而管理效果又會進一步影響管理目標量的達成。在現(xiàn)有管理體系下，社區(qū)衛(wèi)生服務中心高血壓管理的服務量會呈現(xiàn)何種變化，為完成這些服務量，社區(qū)衛(wèi)生服務中心又需要投入多少人力，這是本研究借助系統(tǒng)動力學模型實現(xiàn)的內容，并在此基礎上進一步提出了社區(qū)衛(wèi)生服務中心減輕高血壓管理壓力的辦法，即近期對執(zhí)行人予以績效傾斜，在遠期則需要在信息化和培養(yǎng)低成本人才方面做出努力。研究過程和結果可供同行借鑒。

我國高血壓患病率總體呈明顯上升態(tài)勢，由于高血壓而帶來的直接醫(yī)療費用，以及因為高血壓引起的腦卒中等疾病所產(chǎn)生的間接醫(yī)療費用也漸趨攀升［1］。為了更好地控制高血壓，減少并發(fā)癥，我國于1969年即啟動了社區(qū)高血壓防治工作，并于2005年實施《全國高血壓社區(qū)規(guī)范化管理》項目，由此進入社區(qū)規(guī)范化管理時代［1］。

時至今日，社區(qū)高血壓管理相關工作的開展已有近30年，社區(qū)衛(wèi)生服務中心作為社區(qū)高血壓管理的主要執(zhí)行方，在區(qū)疾病預防與控制中心（CDC）設定的社區(qū)高血壓患者管理率、血壓控制率目標的引導下［2］，社區(qū)衛(wèi)生服務中心納入管理的高血壓人數(shù)日漸增多，高血壓隨訪等相關高血壓管理工作量也漸趨增大。在現(xiàn)有的高血壓管理的激勵機制下，社區(qū)衛(wèi)生服務中心高血壓管理需求量的發(fā)展趨勢如何？社區(qū)衛(wèi)生服務中心現(xiàn)有的人力配置能否滿足社區(qū)高血壓管理需求？現(xiàn)有的激勵機制能否驅動社區(qū)衛(wèi)生服務中心持續(xù)、高質量地完成高血壓管理工作？這些問題在現(xiàn)有的研究中鮮有回答。

系統(tǒng)動力學（system dynamics），作為美國麻省理工學院FORRESTER教授于1956年創(chuàng)立的一門研究系統(tǒng)動態(tài)復雜性的科學，是以反饋控制理論為基礎，以計算機仿真技術為手段，可以對復雜時變系統(tǒng)進行有效仿真模擬，在醫(yī)療衛(wèi)生資源配置方面已有較多的應用［3-6］。

因此，本研究以上海市徐匯區(qū)楓林街道社區(qū)衛(wèi)生服務中心（以下簡稱“楓林衛(wèi)生中心”）為例，在明確社區(qū)衛(wèi)生服務中心在社區(qū)高血壓管理相關工作流程的管理機制的基礎上，借助系統(tǒng)動力學方法，結合2007—2016年積累的社區(qū)高血壓管理歷史資料，對未來5年的歷年服務量和社區(qū)投入進行預測，以期對社區(qū)高血壓管理工作進行進一步優(yōu)化，并為同行開展相關工作提供借鑒。

1 資料與方法

1.1 資料來源 于2017年9月—2018年3月，以楓林衛(wèi)生中心為研究對象，采集其2007—2016年社區(qū)高血壓管理的歷年服務量、社區(qū)投入等相關資料，作為社區(qū)高血壓管理體系系統(tǒng)動力學模型構建和分析的數(shù)據(jù)基礎。

1.2 研究方法

1.2.1 資料收集 楓林衛(wèi)生中心高血壓管理服務流程見圖1?；谠摿鞒?，并結合研究組關于楓林衛(wèi)生中心高血壓管理的系統(tǒng)思考結果（見圖2），本研究組對其2007—2016年高血壓管理的歷年服務量、社區(qū)投入等相關數(shù)據(jù)進行采集。采集辦法有以下2種：（1）方法1，歷史資料查詢。即由楓林衛(wèi)生中心醫(yī)務科、防?？?、人事科、財務科等，通過信息系統(tǒng)查詢或統(tǒng)計資料查詢，獲得2007—2016年歷年高血壓管理相關的服務數(shù)量、單位時間人力成本、耗材、信息化投入等資料。（2）方法2，問卷調查。選取楓林衛(wèi)生中心有意愿參與的全科醫(yī)生和公共衛(wèi)生醫(yī)生進行問卷調查，共5名全科醫(yī)生〔其中男1名，女4名；年齡33～40歲，平均年齡（36.4±2.4）歲；職稱均為中級；學歷均為本科；工作年限10～14年，平均工作年限（11.8±1.5）年〕，1名公共衛(wèi)生醫(yī)生（女，32歲，中級職稱，工作年限6年）參與問卷調查。調查內容為歷年提供各項服務所花費的時間、各項工作給其所帶來的壓力大小。

具體采集的各項指標及其采集辦法見表1。

1.2.2 系統(tǒng)動力學模型的建立 本研究組在系統(tǒng)仿真專家的指導下，結合楓林衛(wèi)生中心2007—2016年社區(qū)高血壓管理歷史資料，對社區(qū)高血壓管理系統(tǒng)模型構建如下。

1.2.2.1 構建假設 楓林衛(wèi)生中心所開展的社區(qū)高血壓管理服務，是依據(jù)上海市衛(wèi)計委發(fā)布的高血壓管理相關工作指導文件［7-8］要求開展，每年基于區(qū)CDC下達的新增高血壓管理人數(shù)要求，對轄區(qū)內35歲及以上人群提供首診測壓服務，對血壓異常者，建議其進行進一步診斷（高血壓診斷標準參考《中國高血壓防治指南2010》［9］）；對確診為高血壓的患者，提供建檔、建立隨訪管理卡以及每年不少于4次（每季度至少1次）的隨訪服務（包括門診、電話和上門隨訪等），高血壓在管人數(shù)的流失和血壓控制是否達標，需基于1年隨訪結束后，根據(jù)隨訪完成次數(shù)，以及末次血壓測量結果判定。其中，根據(jù)楓林衛(wèi)生中心防?？坪歪t(yī)務科反饋，社區(qū)衛(wèi)生服務中心新納入管理的高血壓患者，不參與當年血壓規(guī)范管理率（規(guī)范管理，即按照上海市相關政策要求［8］每季度至少隨訪1次）的計算，但參與當年血壓控制率（即，年末血壓控制達標人數(shù)/當年末在管人數(shù)）的計算。

圖1 楓林衛(wèi)生中心高血壓管理服務流程Figure 1 Hypertension management service process in Fenglin Street Community Health Center

圖2 楓林衛(wèi)生中心高血壓管理系統(tǒng)因果回路圖Figure 2 Causal loop diagram of community hypertension management system in Fenglin Street Community Health Center

表1 楓林衛(wèi)生中心高血壓管理現(xiàn)況數(shù)據(jù)采集清單Table 1 Data collection list of hypertension management in Fenglin Street Community Health Center

由于系統(tǒng)動力學模型的建立和調試僅能根據(jù)已有的歷史數(shù)據(jù)完成（社區(qū)僅有對于門診和電話隨訪次數(shù)的詳細記錄，上門和其他隨訪記錄均存在較嚴重的缺失），因此，關于楓林衛(wèi)生中心對轄區(qū)居民所開展的高血壓管理，本研究在建立模型前構建以下4個假設：假設1：從目標新增高血壓管理人數(shù)下達，到獲得年度高血壓新增人數(shù)所需要的時間，即獲客（即獲得客戶）延遲時間為1年，且判斷該年新增高血壓管理人數(shù)目標是否達標的時間，即目標達標延遲為1年，且在高血壓患者新納入社區(qū)管理的年度不對其進行隨訪管理；假設2：當年新增的高血壓管理人群，在年末血壓控制全部達標；假設3：對于年初高血壓在管人群，通過隨訪對血壓控制產(chǎn)生效果的時間，即隨訪效果延遲時間為1年；假設4：對于社區(qū)在管的高血壓患者，社區(qū)衛(wèi)生服務中心在1年中平均完成4次隨訪，其中，門診隨訪2次，電話隨訪2次。

1.2.2.2 建立模型 基于假設1～4，借助系統(tǒng)動力學軟件Vensim PLE，并依據(jù)系統(tǒng)思考形成的因果回路圖，建立楓林衛(wèi)生中心高血壓管理系統(tǒng)模型結果，見圖3。模型包含社區(qū)高血壓數(shù)量、質量管理和社區(qū)投入，共涉及4個狀態(tài)變量、6個速率變量，以及23個輔助、常數(shù)、外生變量。變量之間的關系如下：（1）高血壓管理數(shù)量控制因果關系：社區(qū)衛(wèi)生服務中心每年的目標新增高血壓管理人數(shù)，由區(qū)CDC在年初設定，且該人數(shù)隨著時間的推移每年呈現(xiàn)不規(guī)律的波動；目標新增高血壓管理人數(shù)的設定，會影響到社區(qū)衛(wèi)生服務中心該年度獲客投入覆蓋人數(shù)，即當年有效覆蓋人數(shù)的大小，而該數(shù)值一般是在目標新增高血壓管理人數(shù)的基礎上再增加一定的數(shù)量，且增加數(shù)量的大小，常受到每例高血壓患者的獲客人力投入大小的影響；獲客投入覆蓋人數(shù)，一般需要社區(qū)衛(wèi)生服務中心1年的努力，轉換為新增高血壓管理人數(shù)，即該年度實際新增高血壓管理人數(shù)，且該年度新增高血壓管理人數(shù)與年初所設立的目標新增高血壓管理人數(shù)（即年末的期望新增高血壓管理人數(shù)）之間的差距—目標未完成量，會帶來社區(qū)衛(wèi)生服務中心達成新增人數(shù)目標的壓力的增大（該變量本身也會隨著每年時間的推移而增加），當其大于高血壓工作飽和度時，會促使其增加對每例高血壓患者的獲客人力投入（該變量本身會隨著每年時間的推移而減少，反映為效率的提升，而新增人數(shù)目標的壓力對其影響就體現(xiàn)為減緩這種隨著時間而減少的速度）；新增高血壓管理人數(shù)還會進一步帶來下一年度年初高血壓在管人數(shù)（即該年度需要進行隨訪管理的人數(shù)）的增加，而年初高血壓在管人數(shù)，一方面影響該年度社區(qū)衛(wèi)生服務中心在高血壓管理方面的工作飽和度，另一方面經(jīng)過1個年度后，受到社區(qū)衛(wèi)生服務中心對每例高血壓患者管理人力投入的影響，會有部分高血壓患者出現(xiàn)隨訪次數(shù)不足問題，產(chǎn)生高血壓管理流失人數(shù)。（2）高血壓管理質量控制因果關系：高血壓有效隨訪覆蓋人數(shù)（即通過隨訪可以使其血壓控制達標的人數(shù)），受到年初高血壓在管人數(shù)和每例高血壓患者管理人力投入的共同影響；隨訪效果如何（即血壓控制達標情況如何），需要經(jīng)過1年的時間，在年末才能知曉，從而形成隨訪血壓控制達標人數(shù)；隨訪血壓控制達標人數(shù)與該年度新增人群血壓控制達標人數(shù)，共同構成了該年度的血壓控制達標人數(shù)（即上年末血壓控制達標人數(shù)），該人數(shù)與血壓控制目標達標率（此處假設為1）之間的差距，形成了該年度血壓控制未達標人數(shù)（即上年末血壓控制未達標人數(shù)）；而每年的年初高血壓在管人數(shù)，會影響到該年度社區(qū)衛(wèi)生服務中心高血壓管理的績效壓力，從而進一步影響每例高血壓患者管理人力投入，而該變量則會進一步影響該年度的高血壓工作飽和度。

圖3 楓林衛(wèi)生中心高血壓管理系統(tǒng)模型Figure 3 Hypertension management system model in Fenglin Street Community Health Center

其中，需要說明的是，與圖2的因果回路圖相比，圖3的系統(tǒng)模型缺少了對高血壓管理級別越級、單病種消耗醫(yī)保費用、懲罰力度等內容，是因為對于社區(qū)衛(wèi)生服務中心來講，高血壓管理工作僅是其眾多工作內容中的一部分，目前尚未對該病種的管理級別越級、單病種消耗醫(yī)保費用等有明確的懲罰措施，社區(qū)衛(wèi)生服務中心醫(yī)務人員僅能感受到工作壓力每年在逐漸增加，因此，對這些變量做了刪除處理。

具體各變量計算公式設置見表2。

1.2.2.3 模型參數(shù)確定 模型系統(tǒng)地域邊界為上海市徐匯區(qū)楓林街道，時間邊界為2006—2021年，共16年。其中，歷史數(shù)據(jù)主要涉及2007—2016年；上年末血壓控制達標人數(shù)、上年末血壓控制未達標人數(shù)僅有2012—2017年數(shù)據(jù)；2006年，除了目標新增高血壓管理人數(shù)為歷史數(shù)據(jù)外，其他均為假設數(shù)據(jù)；2017年僅有上年末血壓控制達標人數(shù)、上年末血壓控制未達標人數(shù)為歷史數(shù)據(jù)。

1.2.2.4 模型檢驗 選取2007—2016年的數(shù)據(jù)進行檢驗。從歷史檢驗結果看，系統(tǒng)模型預測的楓林社區(qū)高血壓服務人數(shù)與實際發(fā)生服務人數(shù)相比，新增新增高血壓管理人數(shù)、年初高血壓在管人數(shù)等兩個主要變量的相對誤差絕對值在0～0.05之間，說明系統(tǒng)模型基本能真實反映楓林社區(qū)高血壓管理體系的運作過程，可用于楓林社區(qū)高血壓管理服務人數(shù)和社區(qū)投入的預測。

2 結果

2.1 社區(qū)高血壓管理服務數(shù)量預測 基于該系統(tǒng)動力學模型，楓林衛(wèi)生中心社區(qū)高血壓管理服務量預測結果如圖4所示。具體數(shù)據(jù)見表3。

2.2 社區(qū)高血壓管理服務社區(qū)投入預測 楓林衛(wèi)生中心對社區(qū)高血壓管理服務體系的投入的核算公式為：每年社區(qū)投入=每例高血壓患者的健教耗材投入×新增高血壓管理人數(shù)+單位時間人力成本×每例高血壓患者的獲客人力投入×新增高血壓管理人數(shù)+單位時間人力成本×每例高血壓患者的管理人力投入×（年初高血壓在管人數(shù)-高血壓管理流失人數(shù)）+其他人力投入×單位時間人力成本+信息化投入。具體每年社區(qū)投入和社區(qū)累積投入見圖5，具體數(shù)值見表3。

圖4 楓林衛(wèi)生中心社區(qū)高血壓管理服務量預測Figure 4 Forecast of hypertension management service in Fenglin community

圖5 楓林社區(qū)高血壓管理社區(qū)投入預測Figure 5 Input forecast of hypertension management in Fenglin community

表3 楓林衛(wèi)生中心社區(qū)高血壓管理服務數(shù)量和投入預測Table 3 The number and input forecast of hypertension management services in Fenglin Street Community Health Center

3 討論

3.1 基于系統(tǒng)動力學模型的社區(qū)高血壓管理服務量和社區(qū)投入預測具有科學性 系統(tǒng)動力學方法是研究復雜系統(tǒng)的重要工具之一，兼具定性分析和定量研究，有助于管理決策科學化［10］。本研究引入系統(tǒng)動力學方法，在前期定性分析基礎上，進一步采集歷史數(shù)據(jù)對楓林衛(wèi)生中心社區(qū)高血壓管理體系進行定量研究，在揭示了社區(qū)高血壓管理體系的動態(tài)復雜性的同時，也對服務量和社區(qū)投入進行了定量預測，在模型構建過程和預測結果方面，均具有一定的科學性。

首先，模型構建過程的科學性，體現(xiàn)在模型假設和變量計算公式的設置方面。模型構建時所設立的4個假設，均基于社區(qū)高血壓管理實際情況，以及系統(tǒng)動力學建模要求梳理，如年度新增高血壓管理人數(shù)，目前社區(qū)衛(wèi)生服務中心是在每年3月份左右確立當年的新增目標，在9月份之前完成對社區(qū)新增高血壓患者的納入，雖然從目標下達到完成的時間不足1年，但由于系統(tǒng)動力學模型延遲函數(shù)對延遲時間不足1個步長的按1個步長（本模型的1個步長等于1年）來計算，且社區(qū)對新增高血壓患者的隨訪管理，不納入當年度的規(guī)范管理率

計算，也就缺乏了對該類人群隨訪管理的考核要求，社區(qū)醫(yī)務人員對其執(zhí)行的動力也就相對缺乏，而該年度最后1季度對該人群的1次隨訪是否執(zhí)行以及隨訪覆蓋率就難以保障，因此對此類人群的隨訪管理，提出了假設1。而模型中所涉及變量的計算公式，均是通過楓林衛(wèi)生中心社區(qū)高血壓管理執(zhí)行人代表（主要為全科醫(yī)生和公共衛(wèi)生醫(yī)生）多次商討從定性層面確認變量間因果關系的基礎上，結合歷史數(shù)據(jù)模擬確認變量間定量關系，從而獲得變量間的計算公式，而對于確認兩變量間存在因果關系，但歷史數(shù)據(jù)對變量間關系難以用多項式函數(shù)、線性函數(shù)、邏輯函數(shù)（如條件函數(shù)）等表達時，則采用表函數(shù)［11］對兩變量間的關系進行描繪（如每例高血壓患者的管理人力投入與高血壓管理流失人數(shù)）。模型假設體現(xiàn)了社區(qū)高血壓管理體系的運行現(xiàn)況，變量的計算公式也反映了變量間的定性和定量關系。

表2 模型中各變量計算公式設置Table 2 Formula setting for each variable in the model

其次，模型預測結果顯示，模型的兩個主要反映服務量的數(shù)據(jù)—新增高血壓管理人數(shù)、年初高血壓在管人數(shù)，預測結果與歷史數(shù)據(jù)采集結果間的相對誤差絕對值不超過0.05，由此可見模擬推算結果與實際情況的吻合度比較高，模型預測結果也具有科學性。

3.2 社區(qū)高血壓管理服務量和社區(qū)投入預測反映社區(qū)高血壓管理壓力 基于系統(tǒng)動力學模型實證分析結果，楓林衛(wèi)生中心每年新增高血壓管理人數(shù)預期從2018年起與高血壓管理流失人數(shù)近乎持平，從而使高血壓在管人數(shù)基本穩(wěn)定在17 000人左右，而每年社區(qū)投入預計會在100萬元左右。其中，對于納入社區(qū)管理的高血壓患者，每年至少隨訪4次，且此次調查顯示每人次隨訪需消耗醫(yī)務人員6 min左右的時間，因此，對于17 000人的隨訪管理，每年預期需要社區(qū)投入的人力時為40.8萬min；假設社區(qū)衛(wèi)生服務中心1名醫(yī)務人員1年工作12個月，每個月平均工作22 d，每天有效工作時間為6.5 h，相當于需要社區(qū)安排4名醫(yī)務人員全年只做高血壓隨訪工作，且還不能發(fā)生1次上門隨訪（據(jù)反饋上門隨訪所需時間幾乎是門診或電話隨訪的4倍）的工作。而根據(jù)上海市衛(wèi)生和計劃生育委員會2015年發(fā)布《關于完善本市社區(qū)衛(wèi)生服務中心績效工資制度的實施意見（試行）》，每人/年的高血壓患者管理是按8個標化工作值計算財政補貼［12］；同時，根據(jù)上海市浦東新區(qū)某社區(qū)衛(wèi)生服務中心按照區(qū)域基本公共衛(wèi)生服務補貼總額除以區(qū)域基本公共衛(wèi)生服務總需求量之后，測算的1個標化工作值預計財政補貼額度為0.34元［13］；根據(jù)上述內容，完成17 000人的高血壓隨訪工作，4名高血壓管理的全職醫(yī)務人員，每人每年可為機構獲得1.445萬元的收入。這個數(shù)額與社區(qū)醫(yī)務人員收入水平（2012年上海市社區(qū)衛(wèi)生服務中心在崗職工最低收入為8.75萬元）［14］相比，明顯偏低。而在對執(zhí)行人補償不足的情況下，極易帶來社區(qū)高血壓管理工作的消極執(zhí)行，最終帶來高血壓管理質量不佳等問題的產(chǎn)生。

要緩解社區(qū)高血壓管理壓力，借助信息化手段節(jié)約醫(yī)務人員花費在每例高血壓患者身上的管理時間，或者將社區(qū)高血壓管理工作移交給單位時間人力價值低、且具備相關技術要求的人員執(zhí)行，可以成為未來的發(fā)展趨勢；而在當下，信息化手段在節(jié)約人力耗時方面的作用發(fā)揮不充分，而社區(qū)又缺少單位時間人力價值低、且具備相關技術要求的人員的情況下，則需要社區(qū)衛(wèi)生服務中心及其上級管理單位在績效管理方面給相關工作的執(zhí)行人予以一定的傾斜，以保障社區(qū)高血壓管理工作質量。3.3 本研究的價值和下一步研究方向 本研究借助系統(tǒng)動力學方法，對社區(qū)高血壓管理體系進行剖析，并結合社區(qū)高血壓管理歷史數(shù)據(jù)，對社區(qū)高血壓管理服務量和社區(qū)投入進行預測，揭示了社區(qū)高血壓管理體系所面臨的壓力，并由此提出社區(qū)高血壓管理體系需要在近期對執(zhí)行人予以績效傾斜，在遠期則需要在信息化和培養(yǎng)低成本人才方面做出努力。

此次系統(tǒng)動力學模型中，涉及部分變量間的關系，難以用明確的線性函數(shù)、邏輯函數(shù)等表示，因而引入表函數(shù)，對模型的結構分析造成了一定的障礙；且目標新增高血壓管理人數(shù)，在此次模型中作為外生變量處理，未體現(xiàn)社區(qū)人群數(shù)量和高血壓患病率的變化對社區(qū)高血壓管理體系的影響。這有待通過擴大模型邊界和數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，對模型進行進一步的調整和優(yōu)化。