湖北省城市社区卫生院中药利用相关因素外文翻译资料

 2023-09-01 10:32:30

湖北省城市社区卫生院中药利用相关因素

摘要:本研究旨在探讨中国湖北省城市社区卫生中心(CHCs)中药资源和利用以及影响中药利用的因素。2009年进行了一项横断面调查,包括234个政府拥有的CHC。采用单因素方差分析和泊松回归模型对中药资源分布和影响中药利用的因素进行了研究。这项研究发现,各地区之间中医药资源的分配不平等。中医门诊就诊与较高的经济发展区、卫生保健中心较低的初始资本投资、健康保险所涵盖的卫生服务、中医医生资格的提高、中医健康记录和康复的提供以及草药的供应增加呈正相关。为了实现平等获得中医服务,政策制定者应考虑社会经济差异和收入群体,为中医师提供培训,建立招聘高级中医师的途径,并通过健康保险覆盖更多的中医治疗。

关键词:中医;社区卫生服务;中国

1介绍

慢性病是世界主要死因,占2008年5700万死亡人数的63%,预计到2020年将造成75%的死亡[1]。慢性病也是中国最大的健康威胁,导致每年1030万例死亡人数的80%以上,占中国疾病总数的70%[2]。然而,通过提供从健康教育和预防到早期发现和及时治疗的基本初级保健服务,慢性病在很大程度上是可以预防和控制的[1]

1997年,中国政府开始建立社区卫生中心(CHCs)以提供中医疗法[3],如中风治疗后残疾的针灸治疗和癌症化疗后不良反应的草药治疗,已被证明在预防和康复医学上都有效[4,5]。慢性病患者越来越多地使用中医疗法作为西医的补充[6]。因此,将中医整合到CHCs中可以补充现有的服务,以降低慢性病的发病率和提高慢性病患者的生活质量[4,5,7,8]

中央政府计划设立CHC,负责提供公共卫生服务和基本医疗服务[9]。一般而言,政府拥有的CHCs占所有CHC的77%,获得的补贴比企业拥有和私人的CHC更多[10]。自2003年以来,中国政府扩大了城镇居民的医疗保险覆盖面,通过将更多类型的中草药和中成药纳入中国基本药物清单,并通过健康保险覆盖更多的中医疗法,从而增加了获得中医服务的机会[11,12]。健康保险报销的服务必须满足2个要求:一个是提供者由健康保险指定,另一个是用户在健康保险范围内[10]

截至2008年,社区卫生服务体系已经建成[9]。此外,72%的城市人口已获得健康保险[13]。然而,CHCs在华东,中部和西部的中医资源呈现出不平衡的分布,CHCs提供的门诊服务的利用率没有预期的改善[10,14]。这些因素包括患者对门诊服务的不信任;与企业拥有和私营CHC相比,患者更偏好国有的CHC;卫生人员资格低;支付计划设计不当;以及省内和省之间的经济差距[9,15]。CHC利用研究简要介绍了中医与CHC初级保健服务的整合。然而,普遍缺乏关于这一专题的实证分析。本研究探讨了中药资源分布和中药利用的区域差异,以及CHCs之间可能的相关因素。

湖北省是中国中部的一个省,人口为5700万,占中国总人口的4%[16]。城市人口占湖北总人口的47%,占全国的50%[17,18]。此外,城镇居民的人均可支配收入为湖北省14367元人民币(2280美元),全国为17175元人民币(2250美元)[20]。截至2009年底,湖北省67%的城市人口享有医疗保险,与全国的比例相近[17]。此外,湖北省各地区经济状况存在巨大差异[21]。因此,以湖北省为例,对中医药利用的关联进行建模。

2方法

2.1抽样方法

武汉大学公共卫生学院和湖北省卫生局于2010年6月25日至7月30日对湖北省卫生机构进行了横断面调查,虽然CHCs和乡镇卫生中心都是初级卫生保健组织,并且具有一些相似的功能,但它们分别存在于中国不同的卫生保健系统中:城市和农村卫生保健系统。由于本研究旨在改善中国的城市初级卫生保健系统,因此我们只关注城市政府拥有的CHCs。此外,所有CHC最终都将由政府资助[9]。

截至2009年,湖北省共建立了234个国有CHC。为了进行该分析,CHCs分为3组:首都城区95组,非首府城区73组,小城区66组。在本研究中,首都城区被定义为武汉市的市中心;非首都城区被定义为湖北省除武汉以外的大城市的城市中心;和小城区被定义为小城市和大城市(包括武汉)城市中心周围的外围地区。这些分类基于人口密度[21]

2.2程序

此次数据是使用国家中医药管理局设计的问卷收集的。湖北省卫生局协助武汉大学公共卫生学院培训所有调查人员,为调查做准备。调查人员包括来自湖北省所有国有CHC的管理人员,来自地区卫生局的工作人员以及武汉大学公共卫生学院的研究生。2010年6月,电子问卷被发送到CHC,并由训练有素的管理人员填写。一周后,经过培训的管理人员开始在公共卫生学院研究人员的联系支持下,将数据输入国家中医药管理局设计的数据库。

2.3措施

调查主要包括有关2类因素(社会因素和医疗保健系统因素)的问题,这些因素依赖于安德森模型和CHCs的卫生服务利用率[22]。由于CHCs自1997年以来一直由地区政府资助,因此1997年后建立的CHCs百分比取决于地区政府的经济能力,这些能力因地理区域而异。因此,我们的研究选择了2个指标作为社会因素:地区类型(首都城市,非首都城市或小城市)和新CHC的百分比(表1)。此外,我们选择了6项指标作为医疗保健系统因素:由指定为获得护理的代理的报销CHC作为对CHCs的初始财务投资,具有大学学位的中医师作为提供补充西医知识和实践的卫生人员的代理,高级中医师作为有经验的卫生人员的代理, 以及药店中草药和专利药的数量,作为CHC大小的代表。最后,我们通过收集有关提供中医公共卫生服务(如中医预防,中医健康记录,中医康复)的数据,以及临床评估的有效中医治疗,每年中医门诊就诊和每年西门诊就诊的数量,来衡量CHCs中卫生服务的利用率。

2.4数据分析

所有分析均使用STATA(11.0版)软件。采用单向方差分析比较了3个区型数值变量的均值,并利用皮尔逊卡方chi;2检验比较了3个区型间二元变量的比例。使用非参数 Spearman相关性检验来评估所有指标之间的相关性。在中医门诊就诊多变量分析模型中,使用15个相关系数大于0.3的独立变量(即每个CHC每年到中医科室就诊次数)。

由于变量的非高斯分布,使用泊松回归模型来测试自变量与中医门诊就诊次数之间的关联。显著性在 P lt;0.05 处。首先,使用15个自变量运行泊松回归模型。删除P值大于0.05 的7个自变量后,对其余8个自变量运行第二个Poisson回归模型。2个模型中的系数值、标准误差和P值相似,因此,我们报告了第二个泊松回归模型的结果。删除的自变量为中医师数、中医设备价值、CHC药房中药可获得中成药数量、中医预防、中医自我保健、中医健康教育、中医母婴自理。

表1 2009年缩写变量的描述

变量

描述

新的CHC

1997年后成立的CHC是新的CHC;

1997年之前成立的其他CHC由地区医院转移

初始财政投资

CHC启动时的初始财政投资

报销的CHC

CHC提供健康保险涵盖的医疗服务

中医师

包括有执照的中医师和助理医师[9]

有大专学历的中医师

具有大专及以上学历的中医师。这些中医师接受过中医和西医理论和实践的培训

资深中医师

1.如果至少有一名60岁或以上的中医师受雇;如果无,则为0

中医公共卫生服务

将中医作为公共卫生服务的一部分,包括预防、自我护理、康复、健康记录、健康教育以及母婴自我护理

中医预防

1.如果中医被用作预防方法的一部分;如果不是,则为0

临床评估的有效中医疗法

中医治疗的有效性已在临床试验评估后得到证实

每年中医门诊就诊次数

2009年中医部每年门诊总人数

每年的西医门诊就诊次数

2009年西医科每年门诊总人数

医疗收入

治疗,测试和药物治疗的收入

中医产生的收入

中医治疗和药物治疗收入

其他收入

包括财政投资和非医疗收入,例如出售基础设施的收入

缩写:CHC,社区卫生中心;TCM,中医

3结果

在湖北省,1997年后成立的CHC占CHC总数的68%;报销CHCs占总数的94%;聘用资深中医师的CHCs占39%;提供中医公共卫生服务的CHCs占60%以上(表2)。

平均而言,CHC的初始金融投资为730万元人民币(120万美元);每年门诊就诊人数为5400人次,中医门诊就诊人数占其中15%。每个卫生中心雇用了59名工作人员,其中51名是卫生工作者,2名是具有大专学历的中医医师,分配了约200平方米的中医专用区域,并在其药房提供了200种中草药和100种专利中药。

3.1受地区类型影响的CHCs因素

表2显示,首都城市地区在1997年后建立的CHCs数量最多。除3类外,首都城区的CHC在所有其他类别中都比非首府城市地区和小城区的CHC拥有更多的中医药资源。小城区的中医人数多于首府城区,非首都城区的中医设备总价值高于首府城区。然而,小城区的西医医疗设备总价值远低于首都和非首都城区。首都城市地区的CHC的初始金融投资比小城市地区的CHC更多,但低于非首都城市地区的CHC。

表2 2009年中医药资源分布及各区种利用情况

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总计 (n = 234)

首都城区 (n = 95)

非首都城区 (n = 73)

小城区 (n = 66)

p

续表2-1

总计 (n = 234)

首都城区 (n = 95)

非首都城区 (n = 73)

小城区 (n = 66)

p

社会因素

新的CHC

158.0(67.52%)

55.0 (57.89%)

60.0 (82.19%)

43.0 (65.15%)

.024

医疗保健系统因素

初始金融投资(百万元人民币)

7.3 (75.5)

9.7 (91.3)

10.3 (86.6)

0.6 (3.2)

.000

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