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        老年人自評健康與衛(wèi)生服務利用的關系研究

        2021-01-06 11:58:04郝愛華陳楚天郎玲玲徐寧
        中國全科醫(yī)學 2021年7期
        關鍵詞:被訪者健康狀況門診

        郝愛華,陳楚天,郎玲玲,徐寧

        中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒顯示,截至2018年底中國總人口數達到139 538萬人,其中60歲及以上老年人口占比從2014年的15.5%上升到2018年的17.9%[1]。統(tǒng)計年鑒顯示,2014—2018年中國老年人口比例年平均增長速度達3.66%,大大超過總人口年均0.50%的增長速度,人口老齡化進程在加速。人口老齡化帶來健康和照護的嚴峻挑戰(zhàn),能否獲得及時的醫(yī)療服務對老年人健康具有重要影響[2]。了解老年人健康狀況和滿足老年人醫(yī)療衛(wèi)生服務需求,研究老年人衛(wèi)生服務利用具有現實意義和價值。自評健康狀況已在全球范圍內作為需要提供公共衛(wèi)生服務人群的篩選工具。世界衛(wèi)生組織、歐盟委員會、疾病預防控制中心均將自評健康狀況作為評估、監(jiān)測健康和生活質量的穩(wěn)定可靠的方法[3]。在健康數據不足的地方,尤其是在中低收入國家,自評健康狀況和衛(wèi)生服務利用被廣泛用作評估公共衛(wèi)生系統(tǒng)效力的主要指標[4]。在我國自評健康研究較多集中在自評健康影響因素、自評健康與客觀健康關系等方面[5-10],自評健康與衛(wèi)生服務利用的研究較少。本研究旨在探討自評健康與衛(wèi)生服務利用之間的關系,為建設保障老年人口健康的衛(wèi)生服務體系提供參考借鑒。

        1 資料與方法

        1.1 資料來源 研究資料來自中國健康與養(yǎng)老追蹤調 查(China Health and Retirement Longitudinal Survey,CHARLS)2015年全國基線調查數據(http://charls.pku.edu.cn/pages/data/2015-charls-wave4/zh-cn.html),CHARLS的設計、方法等詳細信息參見中國健康與退休人員縱向研究(CHARLS)[11]。根據研究目的,刪除缺乏年齡及截至2015-12-31小于60歲的樣本,共篩選出 8 350個樣本作為研究對象。收集數據的倫理批準來自北京大學生物醫(yī)學倫理審查委員會(IRB00001052-11015)[12]。

        1.2 研究變量 本研究以衛(wèi)生服務利用研究中應用最為廣泛的Andersen模型為理論框架依據[2,13]收集相關數據。有關Andersen模型的介紹參見應用Andersen衛(wèi)生服務利用模型分析德國老年人醫(yī)療保健費用和國家衛(wèi)生調查和衛(wèi)生服務利用的行為模型[14-15]。

        1.2.1 先決因素 選擇性別、年齡、婚姻狀況、文化程度、居住地等社會人口學資料作為先決因素,同時將體質指數(BMI)、健康信念的心理因素如吸煙、飲酒作為先決因素[14,16]。BMI參考中國成人體質量判定標準,分為體質量過低(BMI<18.5 kg/m2)、體質量正常(18.5 kg/m2≤ BMI<24.0 kg/m2)、超重(24.0 kg/m2≤ BMI<28.0 kg/m2)和肥胖(BMI≥ 28.0 kg/m2)[17]。

        1.2.2 使能因素 一般情況下,收入、醫(yī)保作為使能因素對待,本研究資料因收入、醫(yī)保信息缺失值過多,因而未將其納為使能分析變量,僅以社交活動作為使能因素。社交活動是通過“您過去1個月是否進行了下列社交活動?①串門、跟朋友交往;②打麻將、下棋、打牌、去社區(qū)活動室;③向與您不住在一起的親人、朋友或者鄰居提供幫助;④跳舞、健身、練氣功等;⑤參加社團組織活動;⑥志愿者活動或者慈善活動;⑦照顧與您不住在一起的病人或殘疾人;⑧上學或者參加培訓課程;⑨炒股(基金及其他金融證券);⑩上網;⑾其他社交活動”問卷獲得,選擇任意一項或幾項為有社交活動,否則為無社交活動。

        1.2.3 需求因素 選擇自評健康作為本次研究的需求因素。自評健康通過一個單選問題而獲得“您認為您的健康狀況怎樣?選項為很好、好、一般、不好、很不好”。在分析中,將自評健康五分類轉化為二分類變量,即自評健康好(回答“很好”“好”)與自評健康差(回答“一般”“不好”“很不好”)[18]。

        1.2.4 衛(wèi)生服務利用 一定時期內患病率、門診或急診次數、住院次數、住院天數、預防性醫(yī)療的使用頻率、就診率、治療率等重要指標通常用來衡量醫(yī)療服務利用情況[2]。本研究選擇是否門診就診、是否住院來考察衛(wèi)生服務利用情況。門診利用情況通過詢問“過去4周內,您是否去過綜合醫(yī)院、??漆t(yī)院、中醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務中心、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院、社區(qū)衛(wèi)生服務站、村醫(yī)/私人診所,或者接受過上門醫(yī)療服務”而獲得,只要被訪者接受其中任意一種服務即作為“利用門診服務”,否則不作為“利用門診服務”。住院利用情況通過詢問“過去1年內,您住過院嗎?”而獲得,回答“是”作為利用住院服務,回答“否”作為未利用住院服務。

        1.3 統(tǒng)計學方法 首先通過R 3.5.1軟件對CHARLS數據庫指標進行篩選、分類和整合,然后使用SPSS 20.0進行統(tǒng)計分析。計量資料以(±s)表示;計數資料以相對數表示,組間比較采用χ2檢驗;采用多因素Logistic回歸分析影響衛(wèi)生服務利用的因素。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

        2 結果

        2.1 基本情況 本研究共納入8 350名被訪者,其中男4 125名(49.40%),年齡60~106歲,平均年齡(68.6±6.9)歲,6 670(79.88%)名被訪者有伴侶。8 185名被訪者提供了身高和體質量測量值,BMI平均為(23.35±3.70)kg/m2;8 330名被訪者回答了居住地類型,其中6 904名(82.88%)被訪者居住在農村;3 945名被訪者回答了吸煙情況,其中2 311(58.58%)名被訪者仍在吸煙;8 346名被訪者回答了飲酒情況,其中飲酒頻率每月超過1次的老年人有2 096名(25.11%);8 070名被訪者回答了社交活動情況,其中4 092(50.71%)名被訪者在4周內有過社交活動;4 089名被訪者回答了自評健康狀況,其中自評健康狀況好者823名(20.13%),自評健康狀況差者3 266名(79.87%);2 039名被訪者回答了文化程度,其中文盲1 300名(63.76%)。

        2.2 衛(wèi)生服務利用情況

        2.2.1 門診衛(wèi)生服務利用 8 340名被訪者回答了過去1個月門診就診情況,其中1 681(20.16%)名被訪者去醫(yī)療機構看過門診。不同性別、過去1年飲酒情況、吸煙情況、社交活動、自評健康狀況的老年人門診服務利用率比較,差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。不同年齡、婚姻狀況、文化程度、居住地、BMI老年人門診服務利用率比較,差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05,見表1)。

        2.2.2 住院服務利用情況 8 344名被訪者回答了過去1年的住院情況,其中1 382名(16.56%)利用了住院服務。不同年齡、婚姻狀況、BMI、過去1年飲酒情況、吸煙情況、自評健康狀況的老年人住院服務利用率比較,差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。不同性別、文化程度、居住地、社交活動被訪者住院服務利用率比較,差異無統(tǒng)計學意義( P>0.05,見表1)。“過去1年,是否有醫(yī)生說您應該住院而沒有住院的情況”,3 266例應住院而未住院者中自評健康差的被訪者265名(8.11%)。

        2.3 老年人衛(wèi)生服務利用影響因素的Logistic回歸分析分別以“過去1個月內是否去醫(yī)療機構看過門診”(賦值:是=1,否=0)和“過去1年是否住過院”(賦值:是=1,否=0)為因變量進行Logistic回歸分析,自變量分別為單因素分析中有統(tǒng)計學意義的變量。結果表明,已戒煙者門診服務利用率是仍然在吸煙者的1.505倍,自評健康狀況差者門診服務利用率是自評健康狀況好者的2.636倍;≥80歲老年人住院服務利用率是60~69歲老年人的1.666倍,不飲酒者住院服務利用率是每月飲酒超過1次者的1.613倍,已戒煙和從未吸煙者住院服務利用率分別是仍然在吸煙者的2.204、1.698倍,自評健康狀況差者住院服務利用率是自評健康狀況好者的2.630 倍(P<0.05,見表 2~3)。

        3 討論

        本研究應用Andersen理論模型分析了老年人衛(wèi)生服務利用的影響因素,發(fā)現需求因素自評健康和傾向因素吸煙(戒煙)是老年人衛(wèi)生服務利用的主導因素,且傾向因素中的年齡、飲酒是老年人住院服務利用的重要因素。

        健康狀況是人們利用衛(wèi)生服務的決定性因素[19],評估老年人的健康狀況有不同的方法,在這些評估方法中,自評健康被認為是可靠的重要的測量指標[20]。研究表明,自評健康與客觀測量的健康狀況密切關聯[21],有較好的一致性[22],且已被證明是老年人身體和工具性日常生活活動中疾病發(fā)病、死亡和殘疾發(fā)生的重要獨立預測因子[23],與健康相關的危險因素,如緊張的生活和工作壓力、糟糕的精神狀態(tài)等,都與較低的自評健康有關[24]。故本文選擇自評健康作為Andersen 模型的需求因素。HUNT等[25]研究顯示,與死亡率和發(fā)病率統(tǒng)計數據相比,自評健康可以更好地預測衛(wèi)生服務的利用情況,在芬蘭進行的另一項研究中,作者發(fā)現自評健康可以顯著預測醫(yī)療保健需求[26],需求因素通常被認為是衛(wèi)生服務利用最強的預測因子,尤其是對老年人[27]。本文與HUNT等[25]的研究結果一致,自評健康是門診、住院服務的影響因素,自評健康狀況差的老年人,對門診和住院服務的利用是自評健康狀況好的老年人的2.6倍。我國學者對自評健康的研究起步較晚,2008年第四次國家衛(wèi)生服務調查包含自評健康項目,但與其他國家不同的是采用百分制,0代表最差健康狀況,100代表最好[28]。2009年啟動的國家基本公共衛(wèi)生服務項目首次將自評健康應用到老年人健康管理監(jiān)測中,采用了與國際上通行的一個簡單問題“您對您的健康狀況滿意、基本滿意、說不清楚、不太滿意、不滿意”而獲得。該項監(jiān)測工作由社區(qū)衛(wèi)生服務中心/鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院執(zhí)行,目前存在的主要問題是基層醫(yī)療衛(wèi)生機構人員不了解自評健康的意義和重要性,對自評健康未予重視,未能通過自評健康發(fā)現潛在的健康問題和需求,未能提供個性化、精準的健康管理服務,使自評健康這一具有公共衛(wèi)生意義的良好指標未能發(fā)揮社會準備、社會響應等決策上的作用。CHARLS問卷設計了14種慢性病,但完全應答者僅占1.35%,而自評健康的完全應答者占48.97%。與直接詢問患病情況或采用測量方法獲得健康結果相比,被訪者更傾向于接受自評健康,研究者通過自評健康易于獲得被訪者的健康狀況,而且可以在不同國家之間進行比較[29],自評健康是測量健康狀況的良好替代指標。除了測量健康狀況、預測衛(wèi)生服務利用外,意大利的研究表明,自評健康還可用于健康公平性的評價[18]。因此在實踐工作中應重視自評健康的應用,大力提倡和推廣自評健康在衛(wèi)生決策中的作用。社區(qū)衛(wèi)生服務中心/鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院承擔轄區(qū)65歲及以上老年人的年度免費體檢任務,當遇到自評健康不滿意(不好)的老年人時,應當仔細詢問既往病史、現患病情況,評估可能利用的衛(wèi)生服務,提前做好人員、物資準備,未雨綢繆,爭取各方支持,全面做好老年人健康管理工作,進而提升基層醫(yī)療機構業(yè)務水平和管理能力。

        表1 不同特征老年人4周門診服務利用情況和住院服務利用情況的比較〔%(n/N)〕Table 1 Comparison of 4-week outpatient service utilization and the utilization of inpatient services among the elderly with characteristics

        表2 老年人門診服務利用影響因素的Logistic回歸分析Table 2 Logistic regression analysis of the influencing factors of health services utilization in the elderly

        表3 老年人住院服務利用影響因素的Logistic回歸分析Table 2 Logistic regression analysis of the influencing factors of health services utilization in the elderly

        研究顯示,相對于仍然吸煙者,戒煙者更傾向于利用衛(wèi)生服務,與錢軍程等[30]研究結果一致,因為已病是戒煙的首要原因[31],戒煙的動機主要是健康原因[32]。戒煙者健康狀況較差,因病而戒煙,故戒煙者有更大的可能性因病住院或因病尋求門診服務。MIQUE等[33]研究結果顯示,酒精依賴患者的酒精治療策略對降低醫(yī)療保健利用率具有積極影響。該結論可部分解釋本研究的結果,即不飲酒者較飲酒頻率高者住院服務利用率更高。

        本研究的局限性包括,一是未能揭示自評健康與衛(wèi)生服務利用之間的因果關系;二是被訪者的收入情況是通過詢問“過去一年一共領了多少錢(包括養(yǎng)老補助、獨生子女老年補助等)”而獲得的,僅783名被訪者回答了收入信息,應答情況從0~15萬元,變化太大,無法進行有意義的估算,故本文未將收入納入使能因素分析。醫(yī)保信息因缺失值過多,也未納入使能因素分析。

        作者貢獻:郝愛華負責數據申請、文章構思及撰寫,對文章整體負責;陳楚天、郎玲玲、徐寧負責數據整理。

        本文無利益沖突。

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