高血压患者健康自我评价对其就医决策的影响研究

王丽萍 徐爱军 蒋陆娟 刘 雨 陈安琪

1.南京中医药大学卫生经济管理学院 江苏南京 210023 2.苏州市立医院 江苏苏州 215002 3.江苏卫生健康职业学院 江苏南京 211800

据《国务院办公厅关于印发中国防治慢性病中长期规划(2017—2025年)的通知》部署，到2020年，力争30～70岁人群因心脑血管疾病、慢性呼吸系统疾病和糖尿病导致的过早死亡率较2015年降低10%。逐步提高居民健康期望寿命，有效控制慢性病疾病负担。[1]而高血压是最常见的心血管疾病之一，也是脑卒中等的重要危险因素，比较中国2003年、2008年和2013年三次国家卫生服务调查结果发现：15岁及以上调查人口自报高血压患病率飞速增长，10年间上升了330.3%。[2]可见，随着人口老龄化、城镇化的进程，生活方式及饮食结构的变化，高血压己经成为危害国民健康、社会经济可持续发展的严重公共卫生和社会问题。高血压患病率呈不断增长态势，高血压患者的生命健康质量已成为备受关注的问题，为了有效地缓解其健康和就医问题，必须深入了解和把握高血压患者的健康自我评价特征与就医决策情况。

欧洲五维度健康(EQ-5D)量表是应用最为广泛的健康相关生命质量(HRQOL)测量工具[3]，由分别反映研究对象当天的行动能力、自我照顾能力、日常活动能力、疼痛/不舒服、焦虑/抑郁5个维度的问题组成。目前，我国学者在高血压研究方面，EQ-5D 量表主要用于评价患者用药效果，多数用于评价药物干预、护理干预效果[4]；用于高血压患者健康自我评价对其就医决策的影响研究并不多。本文拟用EQ-5D量表和VAS评分来测量高血压患者的健康自我评价，描述高血压患者的健康自我评价情况，分析其五维度健康状况、健康效应值及其对就医决策的影响，为高血压患者合理地进行就医决策提供引导；为提高慢性病患者健康生命质量提供相应参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

利用2016年居民卫生服务利用行为监测调查数据进行分析。本文研究对象由国家卫生计生委统计信息中心按照多阶段分层抽样的方法抽取居委会/村，然后在有慢性病史的家庭中随机抽取监测家庭，家庭中的所有常住人口为监测对象。2016年完成了4个省8个县/区为期六个月的监测工作，分别是江苏省(姑苏区、金湖县)、湖北省(青山区、麻城市)、广东省(荔湾区、英德市)和四川省(青羊区、盐亭县)，主要监测内容为患病、治疗、就诊及住院情况。本次共监测 2 527户，其中城市1 248户，农村1 279户，常住人口6 503人。

本文根据研究需要选取被医生确诊有高血压病的患者作为研究对象。为保证高血压患者监测数据的连续性，剔除个别月份失访患者，将六个月连续监测到的1 470名高血压患者作为本文的研究对象。具体数据来源采用：(1)国家卫生计生委统计信息中心统一制定的“居民卫生服务利用行为监测表—家庭成员个人情况调查表”中被医生确诊为高血压人群的基本信息部分；(2)健康状况表中欧洲五维度水平健康量表(EQ-5D)及健康效应值视觉模拟(VAS)评分；(3)疾病监测表及就诊监测表高血压患者的相关数据。

1.2 问卷调查的质量控制

调查数据通过国家卫生计生委统计信息中心统一编制录入程序，由各样本区县组织完成数据在线录入，并完成数据逻辑审核。随机抽取5%的问卷进行复核以保证录入质量。为了保证数据质量，整体上采用“统一培训—个别指导—基层工作者入户调查—调查员录入—组长审核—高校复核—现场督导—不断改进”的一个循环过程。

1.3 研究方法

首先，研究对象的一般特征采用均数、最大值、最小值以及频率分析法，描述高血压患者及其就医决策的人口社会学特征、EQ-5D健康状况、VAS评分的总体情况。其次，基于安德森行为模型(图1)进行单因素分析，其率与构成比的比较用χ2检验；最后通过筛选的变量进行多因素二项logistic回归分析。数据分析采用SPSS 21.0统计软件进行统计学处理。

图1 本文的理论模型

根据研究需要，本文的就医决策主要考察高血压患者就诊情况。选取是否就诊为因变量，以安德森行为模型的倾向性特征、能力因素、需要因素作为自变量，并进行分组和赋值(表1)。由于收入分组是国际上研究卫生服务状况最常用的方法[5]，本文根据国际惯用的收入五分法对收入水平进行分组。分别计算出家庭人均年收入水平第一到第五分位数，0～4的分组赋值依次代表1万元以下低收入组、1～2万中低收入组、2～3万中等收入组、3～4万中高收入组、4万以上高收入组；在消除缺失值或异常值的过程中，数据的分布略有不同，但从第一到第五分位数的分布还是相对均匀的。本文将VAS评分分为3个等级，VAS 健康状况60分以下为较差，60～79分为一般，80分以上为良好。检验标准为α=0.05。

表1 单因素及多因素分析变量赋值

2 结果

2.1 人口社会学及就医决策特征

2.1.1 人口社会学特征

本文共纳入1 470名被医生诊断为有高血压病的患者，平均年龄为68.10±11.06岁，其中65岁以上人群占62.7%； 城市64.1%，女性54.1%；在所有研究对象中，91.6%处于已婚状态；78.0%的文化程度为小学及以下；绝大多数患者享有基本医疗保险(98.1%)，也有少数有商业医疗保险(13.1%)；此外有4.3%(n=63)的受访户是低保家庭；在家庭年收入水平上，多数家庭的人均年收入在2～3万之间(22.9%)(表2)。

2.1.2 EQ-5D和VAS健康状况

五维度调查中患者自述有严重问题比例最高的是“日常活动”纬度 (1.7%)，有中等问题比例最高的是“疼痛/不适”纬度(19.4%)，自述没有问题的研究对象占比最高的是“自我照顾”纬度(93.5%)(表3)。

健康效应值应用直观式测量表(VAS)评价健康总体情况，0代表最差，100代表最好的健康状况；60分以下低分代表较差的健康状况，占5.8%；80分以上代表良好的健康状况，占59.4%；34.7%的研究对象健康状况一般；本文EQ -VAS评分均值为77.29±0.34分。

2.1.3 不同人群的就医决策情况

在倾向性因素方面，女性就诊率(66.0%)高于男性(59.3%)；城市高血压患者就诊率(74.5%)高于农村(42.2%)；就年龄组而言，研究对象主要集中在65岁以上，其就诊率最高(66%)(表2)。

在能力因素方面，收入水平是重要因素，低收入组和中等收入组就诊率分别为54.2%、64.0%，高收入组就诊率最高(76.8%)；总体而言，随着收入水平的提高，就诊率呈增长态势。从商业医疗保险来看，未参保高血压患者就诊率较高(69.4%)(表2)。

在需要因素方面，同时患有其他慢性疾病的高血压患者就诊率高达65.5%，而单纯高血压患者就诊率略低(60.5%)；此外，EQ-5D中前四个纬度有问题的高血压患者(即有中等和严重问题)均比无问题的患者就诊率高，而“焦虑 / 抑郁”维度的结果与此不同，其有问题患者的就诊率(60.7%)低于无问题患者的就诊率(62.8%)(表3)； VAS健康状况评分较差的就诊率最高，达72.9%(表2)。

表2 高血压患者是否就医的人口社会学特征和单因素分析结果

表3 高血压患者五维度自评状况

2.2 高血压患者就医决策单因素分析

以样本高血压患者是否就诊为因变量(未就诊=0，就诊=1)，患者倾向性基本特征、能力因素及需要相关影响因素为自变量进行单因素分析，结果表明：倾向性因素中性别、城乡、年龄，能力因素中家庭人均年收入、商业医疗保险，需要因素中VAS、行动能力、自我照顾能力等自变量不同，患者进行是否就诊选择时存在的差异具有显著意义(P<0.05 )。而基本医疗保险(P=0.113)、是否患其他慢性病(P=0.057)、日常活动、疼痛/不适、焦虑/抑郁等因素对高血压患者是否就诊虽有影响，但其差异并无显著意义(P>0.05 )(表2)。

2.3 高血压患者就医决策多因素分析

以高血压患者是否就诊作为因变量，将单因素分析结果有显著意义的理论模型中三大因素(图1)作为自变量，自变量赋值见表1，对多分类变量采用哑变量形式纳入多因素Logistic回归分析中。结果显示，影响高血压患者就诊的因素有城乡、人均家庭年收入、商业医疗保险、VAS、自我照顾能力(P<0.05)，均具有统计学意义(表4)。

二分类多因素logistic回归分析结果显示：第一，高血压患者就诊服务利用的倾向因素方面，农村高血压患者就诊利用低于城市；随着年龄的增大，就诊的可能性总体呈增长态势。第二，能力因素方面，高收入组就诊的可能性高于低收入组等其他组别的高血压患者。第三，需要因素方面，相比自评健康VAS良好而言，VAS得分越低，就诊的可能性越高；当高血压患者自我健康评分较差时选择就诊的可能性是健康状况良好时的3.6倍，健康状况一般时选择就诊的可能性是健康状况良好的2.2倍；五维度中自我照顾方面比其他各维度更能影响就医决策，自我照顾方面出现问题时去就诊的倾向比没有问题时更为明显。

表4 高血压患者是否就诊的多因素分析

3 讨论

3.1 高血压患者健康自我评价情况

在研究对象中，EQ-5D各个维度有问题(即有中等问题和严重问题)的比例呈现一定的规律。在健康自我评价中，高血压患者自感有问题比例最高的是疼痛/不适纬度(19.9%)，有问题比例最低的是自我照顾纬度(6.5%)；与此对应，没有问题比例最多的是自我照顾纬度(93.5%)，最少的是疼痛/不适纬度(80.1%)。对照第五次国家卫生服务调查数据(2013年)，高血压患者EQ-5D各维度有问题的比例高于普通居民。例如，焦虑/抑郁维度方面，样本高血压患者有问题的比例占7.7%，而普通居民为5.3%。

样本高血压患者EQ-VAS评分均值为77.29±0.34分，低于国家卫生服务调查中我国居民2008年(80.1)和2013年(80.9)VAS平均评分；且城市高血压患者的VAS评分(78.6)高于农村(75.1)，这可能提示在评价健康状况方面，城市居民较农村居民的自我健康感觉更为良好。

3.2 高血压患者健康自我评价影响其就医决策

根据多因素分析结果，VAS健康评分、EQ-5D中照顾能力对高血压患者就诊决策存在显著影响。当自我照顾能力遇到问题、健康状况较差时，高血压患者更倾向于就医。由表3知，在健康相关生命质量的各项指标中有问题时，就诊可能性最大的两个维度是“行动能力”和“自我照顾”。值得注意的是，前四种维度有问题的高血压患者比无问题的就诊率更高，而“焦虑 / 抑郁”维度有问题的患者(占比7.7%)其就诊率(60.7%)低于无问题者(62.8%)，这说明，高血压与焦虑 / 抑郁关系密切但易被忽视，“焦虑 / 抑郁”没有成为高血压患者就医决策的显著影响因素(P>0.05)。随着由单纯的生物医学模式向生物心理社会医学的转变，医生、家庭更应该日益关注高血压患者的精神心理情况。这与国外一篇研究卫生服务利用的文献报道一致。[6]

3.3 能力因素是影响高血压患者就医决策的主要因素

需要不等同于需求，要转化成对就医的实际有效需求还需要有经济支付能力，表4结果显示，个人能力因素中收入水平、商业医疗保险对高血压患者就医决策有较大影响。表2分析发现，从就诊率整体来看，随着收入水平的提升，就诊率逐渐提高。国内外研究也得出类似结论，对中国农村居民就医行为影响最大的因素是经济因素[7]；收入被认为是医疗可及性的一个重要决定因素，尤其是在那些缺少全民医疗保险和主要依赖私人医疗保险的国家[8]。

商业医疗保险的存在可以降低就医成本[9]，但研究对象中未参加商业医疗保险的高血压患者就诊率依旧高达69.4%，反映出随着医疗保障制度的发展和民众健康意识的提升，大多数患者了解高血压相关知识和自身病情，并在没有相关保险辅助的情况下能依旧选择积极就医；表明慢性病尤其是高血压患者就医是广大患者的刚性需求。单因素和多因素分析结果中参加商业医疗保险负向影响了样本高血压患者的就诊率，这和相关理论和常识相悖，可能是因为本文研究对象中商业医疗保险的投保情况非常特殊，主要集中在一个县(全为农村居民)的原因。

3.4 不同人口学倾向特征的高血压人群具有不同的就医倾向

从性别来看，女性高血压患者就诊率比男性高，可能是女性对病疼的忍耐度较低，男性规避疾病的意识较强；也可能由于社会发展，女性在家庭中地位逐渐提升，女性比男性的健康意识更强。此外部分学者指出[10]，女性和老年人通常比男性和年轻人使用更多的医疗服务。从居住地来看，城市高血压患者就诊率远高于农村，可能由于城市的就医渠道更方便，医疗资源更丰富，同时城市高血压患者的能力因素也相对更好些；农村高血压患者可能多采取遵医嘱持续治疗和自我医疗方式。

3.5 需要因素促进高血压患者就医行为

在需要因素中，高血压患者的VAS健康评分、EQ-5D中照顾能力对其就诊决策有显著影响。另外，单因素分析结果显示，同时患其他慢性疾病的高血压就诊率为65.5%，比单纯高血压患者就诊率增加5个百分点。这些说明需要因素是影响患者就医决策的促进因素。

4 政策建议

4.1 政策制定者需重视高血压患者的健康自我评价

根据本研究多因素分析结果，VAS健康评分、EQ-5D中照顾能力对高血压患者就诊决策存在显著影响。本研究中健康自我评价是高血压患者对其健康状况的综合感知，是医疗机构进行高血压等慢性病防控的重要桥梁，因此政府部门要高度重视高血压等慢性病患者的健康状况，增加专项调查、监测等项目中健康自我评价相关量表的调研，采取有针对性的专项健康管理服务。[11]

4.2 关注高血压患者抑郁和焦虑问题

分析显示，高血压与焦虑 / 抑郁关系密切但易被忽视，高血压患者抑郁和焦虑问题应引起卫生服务部门与患者所在社区、家庭的高度关注。一方面，建议相关部门制定并实施综合性心理干预方案，将抑郁和焦虑等心理问题干预纳入慢病患者的日常管理；另一方面，建议社区、家庭等注重为焦虑/抑郁双重患者提供精神慰藉和社会参与等养护服务。降低高血压患者抑郁和焦虑的发生，提高高血压患者的健康生命质量。

4.3 提高城乡高血压患者医疗服务利用的公平性

本研究发现，城乡、家庭人均年收入、VAS、自我照顾能力影响高血压患者的就医决策。农村高血压患者就诊服务利用低于城市，且农村高血压患者的VAS评分也低于城市；而本文多因素分析表明自评健康VAS得分越低，就诊的可能性越高。因此农村高血压患者医疗服务利用公平性值得关注。为实现“21 世纪人人享有卫生保健”的卫生战略，推动“以治病为中心”向“以人民健康为中心”转变，应努力提高农村居民医疗服务利用的可及性，促进农村居民全方位、全周期的健康管理。

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