袁匯利 肖波 歐陽(yáng)光 楊玲

廣州中醫(yī)藥大學(xué)第二附屬醫(yī)院 （廣州 510120）

基層社區(qū)中醫(yī)藥服務(wù)是滿足居民健康服務(wù)需求的重要組成部分。我國(guó)政府高度重視基層社區(qū)中醫(yī)藥服務(wù)能力提升，2016 年印發(fā)《基層中醫(yī)藥服務(wù)能力提升工程“十三五”行動(dòng)計(jì)劃》，提出要進(jìn)一步加強(qiáng)基層中醫(yī)藥服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，并明確了發(fā)展目標(biāo)；2022 年印發(fā)《關(guān)于印發(fā)基層中醫(yī)藥能力提升工程“十四五”行動(dòng)計(jì)劃的通知》、《廣東省基層中醫(yī)藥服務(wù)能力提升工程“十四五”行動(dòng)計(jì)劃實(shí)施方案的通知》，對(duì)進(jìn)一步提升基層中醫(yī)藥服務(wù)能力做出重要部署。基層中醫(yī)藥資源作為醫(yī)療資源的重要組成部分，其配置的公平性攸關(guān)居民切身利益和社會(huì)整體健康水平，中醫(yī)藥資源配置評(píng)價(jià)是完善社區(qū)中醫(yī)藥資源配置的依據(jù)，是提升基層中醫(yī)藥服務(wù)能力的關(guān)鍵［1-5］。逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to an ideal solution，TOPSIS）結(jié)合RSR（rank-sum ratio， RSR）法在基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)、服務(wù)水平評(píng)價(jià)中獲得了廣泛應(yīng)用［6-10］。本研究通過專家咨詢形成基層社區(qū)中醫(yī)藥資源配置評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用TOPSIS 法和RSR 法相結(jié)合對(duì)廣州市基層社區(qū)中醫(yī)藥資源配置現(xiàn)狀進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，為廣州市衛(wèi)生行政部門科學(xué)配置基層社區(qū)中醫(yī)藥資源提供參考和借鑒。

1 資料與方法

1.1 指標(biāo)資料的來源以《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于促進(jìn)中醫(yī)藥傳承創(chuàng)新發(fā)展的意見》、《基層中醫(yī)藥服務(wù)能力提升工程“十三五”行動(dòng)計(jì)劃》、《關(guān)于印發(fā)基層中醫(yī)藥能力提升工程“十四五”行動(dòng)計(jì)劃的通知》等文件為依據(jù)，在文獻(xiàn)研究資料、廣東省基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)中醫(yī)藥資源調(diào)查研究基礎(chǔ)上，通過梳理基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)各類報(bào)表，篩選指標(biāo)、明確指標(biāo)內(nèi)涵、確定數(shù)據(jù)來源，規(guī)定指標(biāo)計(jì)算方法，開展專家咨詢并建立指標(biāo)體系。

1.2 調(diào)研資料的來源本研究依托于國(guó)家中醫(yī)藥綜合統(tǒng)計(jì)制度、廣東省中醫(yī)病案質(zhì)量控制中心、廣東省衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)制度等。本研究數(shù)據(jù)主要來源于2022 年國(guó)家中醫(yī)藥綜合統(tǒng)計(jì)制度報(bào)表。

1.3 方法對(duì)2022 年廣州市116 家社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心的相關(guān)數(shù)據(jù)使用分析軟件MATLAB R2021a、SPSS 27，用TOPSIS 法和RSR 法相結(jié)合進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。TOPSIS 法較為靈活且對(duì)數(shù)據(jù)分布、樣本量沒有嚴(yán)格限制，能充分利用原始數(shù)據(jù)的信息，有效地進(jìn)行指標(biāo)評(píng)估，并對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象綜合排序［11-12］。然而，TOPSIS 法不能對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果合理分檔［13-14］。RSR 法在編秩轉(zhuǎn)化過程中可能會(huì)導(dǎo)致信息缺失，但RSR 中的分檔法可以有效彌補(bǔ)TOPSIS 法無法分檔評(píng)價(jià)的不足［15-16］。因此，本研究利用兩種評(píng)價(jià)方法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，將TOPSIS 法生成的Ci值替代RSR 值，即可有效避免單一RSR 方法導(dǎo)致的信息缺失，也可實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)結(jié)果的有效分檔排序。

1.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)基于導(dǎo)向性、綜合性、特異性、敏感性、簡(jiǎn)便性原則，以各級(jí)政策文件為依據(jù)，在文獻(xiàn)研究資料［17-21］、廣東省基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)中醫(yī)藥資源調(diào)查研究的基礎(chǔ)上，全面收集、梳理基礎(chǔ)中醫(yī)藥發(fā)展現(xiàn)有的各類報(bào)表、文獻(xiàn)，組織專家小組討論明確基層中醫(yī)藥資源配置評(píng)價(jià)的各維度指標(biāo)體系，草擬《基礎(chǔ)中醫(yī)藥資源配置指標(biāo)體系（初稿）》。

為充分反映各方意見，本研究權(quán)衡相關(guān)利益共遴選8 名專家咨詢，基于《基礎(chǔ)中醫(yī)藥資源配置指標(biāo)體系（初稿）》，并根據(jù)第一輪專家咨詢反饋的建議與意見，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行修改和完善，形成廣州市基層中醫(yī)藥資源配置指標(biāo)體系（社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心）：3 個(gè)一級(jí)指標(biāo)、8 個(gè)二級(jí)指標(biāo)、35 個(gè)三級(jí)指標(biāo)，見表1。

表1 廣州市基層中醫(yī)藥資源配置指標(biāo)體系（社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心）Tab.1 Index system of TCM resource allocation at the grassroots level in Guangzhou（Community Health Service Center）

表2 2022 年各社區(qū)RSR2022 值的頻數(shù)分布及矯正值RSR2022Tab.2 Frequency distribution of RSR_2022 and correction value （RSR2022） in various communities

表3 2022 年各社區(qū)值排序與分檔Tab.3 Ranking and grading of correction value （） by community in 2022

表3 2022 年各社區(qū)值排序與分檔Tab.3 Ranking and grading of correction value （） by community in 2022

分檔差中下中等中上優(yōu)等百分位數(shù)P＜P3.593 P3.593～P27.425～P72.595～P96.407～Probit2022＜3.2 3.2～4.4～5.6～6.8～⌒RSR2022＜ 0.00550 0.00550～0.00755～0.00960～0.01166～分檔D5、D101、D43、D6 D12、D1、D3、D77、D38、D82、D50、D52、D29、D45、D40、D46、D51、D10、D44、D2、D37、D17、D114、D102、D92、D24、D41、D39、D75、D22、D30 D42、D115、D53、D34、D13、D23、D104、D25、D116、D9、D74、D36、D49、D97、D27、D18、D84、D93、D63、D112、D68、D95、D108、D4、D66、D72、D20、D15、D48、D99、D61、D80、D81、D109、D89、D28、D88、D33、D98、D55、D113、D103、D78、D107、D94、D96、D71、D58、D69、D7、D16、D67、D19 D111、D85、D91、D47、D60、D64、D57、D14、D110、D90、D105、D54、D73、D32、D8、D70、D100、D83、D11、D59、D106、D76、D79、D87、D56、D26、D62 D31、D21、D65、D35、D86

1.5 TOPSIS 法TOPSIS 法主要用于多目標(biāo)決策，通過同趨勢(shì)化處理和歸一化矩陣，找出多個(gè)目標(biāo)中最優(yōu)目標(biāo)和最劣目標(biāo)，以計(jì)算其歐式距離，獲得單個(gè)指標(biāo)值與理想解的接近程度并進(jìn)行排序，以此作為評(píng)價(jià)目標(biāo)優(yōu)劣的依據(jù)，算法步驟如下：

（1）建立原始數(shù)據(jù)矩陣：根據(jù)n= 116 個(gè)社區(qū)m= 33 個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)建立一個(gè)116 × 33 的矩陣（在35 個(gè)指標(biāo)中，有兩個(gè)指標(biāo)因采集難度大未能采集到數(shù)據(jù)）。

（2）數(shù)據(jù)正向化處理：本分析報(bào)告中的所有指標(biāo)為極大型（效益型）指標(biāo)（即指標(biāo)對(duì)應(yīng)的數(shù)值越大或越多，評(píng)價(jià)對(duì)象越優(yōu)），因此數(shù)據(jù)均為極大型數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理：為消除不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)量綱影響，對(duì)已經(jīng)正向化的矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。記標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣為Z，其每一個(gè)元素可標(biāo)準(zhǔn)化為，

因此矩陣Z可表示為，

其中向量zi=[zi1，zi2，...，zim]即表示第i個(gè)待評(píng)價(jià)的社區(qū)。

（4）最優(yōu)解與最劣解計(jì)算：從矩陣Z中，取出每個(gè)指標(biāo)（即每一列）的最大數(shù)值，構(gòu)成理想最優(yōu)解向量，取出每個(gè)指標(biāo)的最小數(shù)值，構(gòu)成理想最劣解向量

（5）計(jì)算各社區(qū)指標(biāo)值與最優(yōu)解和最劣解之間的距離：

第i個(gè)社區(qū)與最優(yōu)解的距離為與最劣解的距離為

（6）計(jì)算第i個(gè)社區(qū)的綜合評(píng)分：

0 ≤Ci≤1，Ci越大，對(duì)該社區(qū)的評(píng)價(jià)結(jié)果越好。

1.2.3 與RSR 法結(jié)合

（1） 計(jì)算各社區(qū)概率單位值a）根據(jù)Ci值從小到大排序，即RSR 值。計(jì)算各RSR 值的發(fā)生頻次f、累積發(fā)生頻次Cf、秩次R、平均秩次。

c）根據(jù)累計(jì)頻率，查詢“百分?jǐn)?shù)與概率單位對(duì)照表”，求其所對(duì)應(yīng)概率單位 Probit 值。

（2）計(jì)算直線回歸方程

以概率單位值 Probit 值為自變量，RSR 值為因變量，進(jìn)行線性回歸分析，求得相應(yīng)回歸方程，進(jìn)而通過Probit 計(jì)算出RSR 的矯正值。

（3）結(jié)合RSR 對(duì)各社區(qū)按最佳分檔原則進(jìn)行分檔

a）根據(jù)分檔排序情況下概率單位Probit 值，按照最佳分檔原則對(duì)116 個(gè)社區(qū)進(jìn)行分檔歸類。

b）最佳分檔檢驗(yàn)：分檔之后對(duì)分檔結(jié)果進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)，要求各檔差異有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

對(duì)2022 年各社區(qū)TOPSIS 分析的綜合評(píng)分Ci值（即RSR 值）排序，計(jì)算對(duì)應(yīng)的概率單位Probit值、直線回歸方程、RSR 的矯正值，并進(jìn)行分檔排序。

2.1 TOPSIS 法計(jì)算2022 年各社區(qū)綜合評(píng)分

2.2 與RSR 法結(jié)合以2022 年各社區(qū)的Probit2022值為自變量，RSR2022值為因變量進(jìn)行直線回歸分析。計(jì)算得相關(guān)系數(shù)R2= 0.860（調(diào)整后R2= 0.859），F(xiàn)= 702.473，P＜ 0.001，可認(rèn)為回歸模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義?；貧w方程為：

其中，變量Probit2022的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)（即斜率）為0.001710（95%CI：0.001583 ～ 0.001838），t= 26.504，P＜ 0.001。

各社區(qū)RSR2022值的頻數(shù)分布及矯正值情況見表4。

根據(jù)最佳分檔原則對(duì)2022 年116 個(gè)社區(qū)進(jìn)行分檔歸類，共分為5 檔，詳見表4。

3 討論

3.1 廣州市基層醫(yī)療社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置整體分析本文基于2022年廣州市116家基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心35 個(gè)中醫(yī)藥資源配置指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行TOPSIS 結(jié)合RSR 分檔結(jié)果顯示，116 家基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置處于“優(yōu)等”檔位有5 家，“中上”的社區(qū)27 家，“中等”的社區(qū)有53 家，“中等”以上的社區(qū)一共有107 家。這說明，廣州市基層社區(qū)中醫(yī)藥資源配置總體較好。“十三五”時(shí)期，廣州市中醫(yī)藥工作在省委省政府領(lǐng)導(dǎo)下，在廣東省中醫(yī)藥局、廣州市衛(wèi)健委重視和大力支持下，實(shí)施“補(bǔ)短板、強(qiáng)基層、推創(chuàng)新、興產(chǎn)業(yè)、揚(yáng)文化、保健康”，持續(xù)深入推進(jìn)基礎(chǔ)中醫(yī)藥服務(wù)體系建設(shè)，開展全國(guó)基層中醫(yī)藥工作先進(jìn)單位創(chuàng)建工作，著力發(fā)揮中醫(yī)藥在“?；?、強(qiáng)基層、建機(jī)制”中的特色優(yōu)勢(shì)，基層中醫(yī)藥服務(wù)的公平性、可及性和便利性得到明顯改善，服務(wù)水平得到明顯提高，但與新時(shí)代城鄉(xiāng)居民對(duì)中醫(yī)藥健康需求還有明顯差距。在“十四五”時(shí)期，迫切需要進(jìn)一步完善政策措施，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施、醫(yī)療設(shè)備、專科特色、人才隊(duì)伍、信息化建設(shè)，進(jìn)一步提高基層中醫(yī)藥資源配置公平性。

3.2 不同區(qū)基層醫(yī)療社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置差異性分析廣州市116 家基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置評(píng)價(jià)處于“優(yōu)等”檔位的分別是廣州市番禺區(qū)小谷圍街社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、廣州市越秀區(qū)大東街社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、廣州市荔灣區(qū)逢源街道社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、廣州市越秀區(qū)人民街社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、廣州市越秀區(qū)光塔街社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心，處于“差”檔位的分別是廣州市天河區(qū)興華街社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、廣州市從化區(qū)江埔街社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、廣州市天河區(qū)棠下街道社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、廣州市天河區(qū)石牌街華師社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心。分區(qū)來看，荔灣區(qū)、黃埔區(qū)、番禺區(qū)、白云區(qū)、越秀區(qū)基層醫(yī)療社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置排名靠前，天河區(qū)、從化區(qū)、增城區(qū)基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置排名靠后。荔灣區(qū)17 家基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置評(píng)價(jià)，處于“優(yōu)等”“中上”檔位社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心占比47.06%，“中下”“差”檔位占比0；黃埔區(qū)7 家基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置評(píng)價(jià)，處于“優(yōu)等”“中上”檔位社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心占比42.86%，“中下”“差”檔位占比28.57%；番禺區(qū)16 家基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置評(píng)價(jià)，處于“優(yōu)等”“中上”檔位社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心占比31.25%，“中下”“差”檔位占比6.25%；白云區(qū)14 家基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置評(píng)價(jià)，處于“優(yōu)等”“中上”檔位社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心占比28.57%，“中下”“差”檔位占比7.14%；越秀區(qū)18 家基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置評(píng)價(jià)，處于“優(yōu)等”“中上”檔位社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心占比27.78%，“中下”“差”檔位占比27.78%。作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的天河區(qū)、越秀區(qū)，基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置排名并不理想，說明地區(qū)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力與基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置并不能完全畫等號(hào)。經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)衛(wèi)生資源密集度更高，因綜合醫(yī)院具備更完善的硬件設(shè)施和高水平衛(wèi)技人員，為居民日益增多的健康需求提供選擇空間，更容易得到人們的“青睞”，這在一定程度上影響了基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置的發(fā)展和提高。

3.3 基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置影響因素分析Ci值影響因素逐步回歸分析結(jié)果顯示，中醫(yī)床位數(shù)占比、中藥飲片處方占比、能夠開展中醫(yī)藥服務(wù)的注冊(cè)護(hù)士比例、醫(yī)療機(jī)構(gòu)中藥制劑處方占比、中醫(yī)藥文化宣傳和義診活動(dòng)次數(shù)、中醫(yī)診療人次占診療總?cè)舜伪壤?、年末有中醫(yī)體質(zhì)辨識(shí)的居民健康檔案累計(jì)建檔人數(shù)比例、以中醫(yī)為主出院人數(shù)占比、年末孕產(chǎn)婦早孕中醫(yī)藥管理人數(shù)比例、是否開展“互聯(lián)網(wǎng)”中醫(yī)診療服務(wù)等10 個(gè)指標(biāo)對(duì)基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置影響較大。因此，一方面要根據(jù)人口密度、居民需求等不斷調(diào)整優(yōu)化基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥資源配置，通過增大財(cái)政支持、資金補(bǔ)助等措施加強(qiáng)對(duì)基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)中心的支持，同時(shí)要加強(qiáng)醫(yī)聯(lián)體建設(shè)，實(shí)施對(duì)口幫扶項(xiàng)目建設(shè)，加強(qiáng)被幫扶單位人才培養(yǎng)、重點(diǎn)?？?、遠(yuǎn)程診療、人才培訓(xùn)、管理能力等建設(shè)，不斷提高基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)中心的中醫(yī)藥服務(wù)能力，形成科學(xué)、有序的診療模式。另一方面要加大中醫(yī)藥文化保護(hù)傳承力度，推動(dòng)在社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心、社區(qū)居委會(huì)等，建設(shè)一批中醫(yī)藥健康文化知識(shí)角，幫助群眾經(jīng)常性獲得權(quán)威的中醫(yī)藥養(yǎng)生保健知識(shí)。優(yōu)化中醫(yī)藥健康管理服務(wù)，圍繞兒童、老人、慢病管理等，加強(qiáng)中醫(yī)藥健康管理服務(wù)規(guī)范和技術(shù)規(guī)范的培訓(xùn)和指導(dǎo)，擴(kuò)大目標(biāo)人群覆蓋面，提高中醫(yī)藥健康管理率，提升中醫(yī)藥健康管理服務(wù)水平。持續(xù)提升基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥信息化水平，推進(jìn)中醫(yī)館健康信息平臺(tái)建設(shè)，擴(kuò)大中醫(yī)館健康信息平臺(tái)聯(lián)通范圍，將醫(yī)療資源下沉至基層，使基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)中心中醫(yī)藥服務(wù)能力不斷提升。

【Author contributions】YUAN Huili performed the experiments and wrote the article. XIAO Bo provided formal analysis and reviewed the article.OU YANG Guang did data curation. YANG Ling provided the conceptualization and reviewed the article. All authors read and approved the final manuscript as submitted.

【Conflict of interest】The authors declare no conflict of interest.