医疗卫生服务体系规划编制方法研究进展

2020-09-12 03:44王书平黄二丹胡晔康李婷婷
卫生软科学 2020年9期
关键词:供方医疗卫生服务体系

王书平,黄二丹,胡晔康,李婷婷

(1.国家卫生健康委卫生发展研究中心,北京 100191;2.中国卫生经济学会,北京 100011)

医疗卫生资源规划是以一种有效方式来逐渐满足健康需要的过程,是解决卫生资源布局及结构不合理、利用效率不高的一种重要手段。其核心是卫生资源优化配置[1],主要目标是满足区域内居民的卫生服务需求和改善居民健康水平[2]。相关研究表明,区域卫生规划和卫生服务体系规划都是卫生资源规划的具体形式。国内相关研究表明,区域卫生规划不仅是一种以提高区域居民健康水平为中心,动员并合理配置该区域内全部卫生资源的管理模式[3],更是一种改善卫生资源配置和提高卫生系统绩效管理思想[4]的手段。同时也有研究认为,制定和实施区域卫生规划是在社会主义市场经济条件下合理配置医疗卫生资源的重要手段,也是国家的一项重要卫生政策[5]。国际经验也表明,编制国家层面的卫生服务体系规划是实现卫生资源优化配置的通行做法。

2020年是医疗服务体系规划的收官之年,也是“十三五”规划的最后一年。目前国家及省市都在积极研究“十四五”国民经济发展规划,而医疗卫生服务体系是给居民提供各项服务的载体,也是卫生事业规划中一项最为重要的内容。因此,本研究在基于文献研究及专家访谈基础上,对历次医疗卫生服务体系规划方法和卫生资源配置标准的方法进行梳理,并对不同方法进行分类和讨论,为我国及各个省份“十四五”医疗卫生服务体系规划提供技术储备。

1 资料来源与方法

1.1 资料来源

该研究所用的资料来源有3类:(1)我国国家级、31个省(市)及个别地市级和县级的医疗卫生服务体系规划文本及规划说明;(2)医疗卫生服务体系规划的指标及指标测算的相关文献;(3)资源配置的相关文献及方法。

1.2 研究方法

1.2.1 文献研究

通过梳理医疗卫生服务体系规划的规划说明,得出不同医疗卫生服务体系规划的指标及相应方法;梳理不同资源配置方法文献,得出不同方法的优劣及使用的条件。

卫生资源配置文献是利用“卫生资源配置(Health Resource Allocation)”“床位数配置(Bed Allocation)”“卫生人力配置(Health Workforce Allocation)”“卫生规划(Health Planning)”与“趋势外推法(Trend Extrapolation)”“时间序列(Time Series)”“灰色模型(Grey Model)”“卫生服务需求法(Health Demand Method)”“服务目标法(Service Target Method)”“卫生服务需要法(Health Need Method)”“人口/人力比值法(Population/Workforce Ratio Method)”等字段组合搜索了Pubmed、Medline/Ovid、Proquest、Elsevier、JSTOR等外文数据库,中国学术文献总库(CNKI)和万方数据库。项目组成员根据研究医疗卫生服务规划使用的方法对文献进行整理。

1.2.2 定性访谈

访谈人员包括6名参与国家医疗卫生服务体制定的卫生经济学、卫生管理和卫生统计学等专家,10名参与各个省医疗服务体系规划评审专家及10名部分省份医疗服务体系规划制定的专家。主要访谈不同方法应用时的条件及优劣,利用主题框架法整理访谈资料。

2 医疗卫生服务体系规划编制方法研究进展

2.1 描述性分析

描述性分析就是通过大量数据对医疗卫生服务体系中的供方和需求进行描述,并把这些数据跟自身进行纵向比较,地市所在省份和全国水平进行横向比较,反映出其主要特征、存在问题和未来变化趋势。站在居民全生命周期需求角度,主要分析健康水平、传染病发病率、卫生服务利用、基本公共卫生服务数量及种类、主要死因及死因顺位等,同时还分析城乡之间差异和不同人群卫生服务需求(如老年人、妇女、儿童等)(见图1)。供方分析的维度包括机构数、床位数、执业(助理)医师数、注册护士数和资源的效率,同时还要分析不同区域、城乡、不同类型机构(医院/基层医疗卫生机构、专业公共卫生机构)和不同医院(公立/民营/企业办医院)上述指标的数量、质量和结构(见图2)。

图1 全生命周期分析不同人群对不同类型医疗服务需求

图2 医疗卫生服务体系中不同类型机构的分析视角和维度

2.2 专家咨询法

专家咨询法在医疗服务体系规划过程中发挥重大作用。不同专家在规划制定过程中发挥的作用各不相同。一是学术领域的专家,包括财政、人口、卫生资源配置、卫生经济学和妇幼健康等方面,这些专家主要立足于规划合理性,主要涉及规划方案制定及规划文本的讨论;二是政府层面专家,主要涉及到财政部门、医疗保障局、卫生健康委等,这些专家立足于规划的可操作性,站在实践角度上来评价规划指标的可实现性;三是不同类型机构的管理人员和业务人员,这些专家主要反映现实问题和解决方案,主要涉及实现规划目标可能遇到问题及这些问题的解决方案。

2.3 以供方为主趋势外推法

以供方为主的趋势外推法主要包括年均增长率、时间序列法、灰阶模型等,其数据来源是供方提供的相关医疗卫生资源。平均增长速度方法是利用某省近30年的千人口资源数据的变化趋势,同时结合其卫生事业发展特征及重要的政策变革实施点,把千人口资源变化趋势分段,2021-2025年资源的预测是基于最后一段的平均增长率推算出来。

时间序列 ARIMA(p,d,q)模型是基于不同时期内的相关性为基础的预测方法。其核心是利用包含过去若干个取值和随机误差的线性函数,近似描述出随着时间推移而形成的数据序列。函数的表达式为:

zt=δ+φ1zt-1+φ2zt-2+…+φpzt-p+εt-θ1εt-1-θ2εt-2-…-θqεt-q

(1)

公式1中zt是时间序列的预测值;δ是常数项;φi(i为1,2,…,p)是自相关系数;θi(i为1,2,…,q)为相关系数。参数d是模型的差分阶数,确保数据平稳化,很多非平稳的序列经过差分后显示出平稳序列的性质。p是自回归阶数,q是移动平均阶数,xt是各期的观察值(t=1,2,3,…,k)。

灰色模型主要特点是能够从杂乱无章的、有限的、离散的数据中找出规律,克服概率统计的弱点。建立灰色系统摸型,然后用它做出相应的分析、预测、决策和规划。其中GM(1,1)是应用最广泛的灰阶模型预测方法,具有较好的预测效果。

趋势外推法的方法在现实规划较为常用,如张宗光等[6]和万鹏等[7]利用供方存量数据和发展趋势预测出未来卫生资源总量;王书平等[8]人利用年均增长速度和时间序列两种方法,预测2020年中国每千人口床位数,其分别为6.68张和6.08张;王莹[9]利用三种方法构建灰阶模型,以模型相对误差最小来选择最优模型,利用最优模型预测出2020年湖北省每千人口床位数为4.24张。

2.4 以供方为主回归模型法

回归模型是对因变量和多个自变量间进行定量描述的一种数学模型(见公式2)。其是一种预测性的建模技术,用来研究因变量[如资源数,床位数、执业(助理)医师数]和自变量(人均GDP、城镇化率、65岁及以上人口占比、千人口小汽车拥有量等)之间的关系。建立关系后,明确出自变量未来的数值,用自变量与因变量关系及自变量未来数值预测因变量未来值。其方程式为:

y=β0+βi×xi+ε(其中i为1,2,…,p)

(2)

y指的是资源数(如床位数、执业(助理)医师数),β0,β1,…,βp是p+1个待估的参数,xi则是不同的资源量影响因素(如人均GDP、城镇化率、人口结构等),ε是相互独立且服务正态分布的随机变量。

高建民等[10]使用直线回归模型测算资源的数量。雷海潮等[11]通过利用多元逐步回归,预测不同省市区CT配置量。陈博文等[12]在改造毛阿燕的回归模型和雷海潮类推法基础上构建模型,用于北京市资源测算。周达等[13]参考人口密度、人均GDP和人均消费水平构建模型,测算湖北省5种乙类大型医用设备的配置量。

2.5 服务目标法

服务目标法是首先获取目标年的资源量和健康水平,然后在把目标值和人口数结合,计算出所需要配备的资源数和健康水平。服务目标法参照数值确定原则是:若省份“十四五”目标则可以以国家的目标确定;若地市层面“十四五”目标则可以省份的“十四五”目标确定。其次还可以经济社会发展水平、人口规模、地理位置等为依据寻找类似的省份或地市为参照,以参照地市的“十四五”规划目标作为自己“十四五”的目标。最后,省份或地市根据自己经济水平、社会保障水平和人口规模来寻找OECD类似的国家,根据这些国家在本省份或地市经济发展水平下,资源配置水平,并以此水平作为“十四五”的目标。通过梳理国家及各个省份2015-2020年医疗卫生服务体系规划中每千人口床位数的目标,我们发现了河北省等10个省份2020年千人口床位数均是6张,与全国规划目标相同。这个目标确定是采用的服务目标法。

2.6 卫生服务需求法

卫生服务需求法是在居民卫生服务需求和资源效率的基础上把居民健康需求转化为相应的资源。根据卫生服务的需求量与效率指标,测算出满足一定人口卫生服务需求量所必须拥有的病床数和执业(助理)医师数。

该方法应用的数据来源分为两类:一是来源于不同类型机构居民卫生服务利用数据,即是居民年住院率和年均就诊人次数,这些数据可以收集时间较长,可以用多种方法来预测未来数值;二是来源于国家入户的卫生服务调查数据。目前已经开展了6次国家层面的入户卫生服务调查,由于其开展调查是每隔5年执行一次,所以在使用这些数据时不能使用趋势外推法。

现有国内的研究都是基于不同机构提供的居民卫生服务利用数据,采用趋势外推法或多元回归法预测未来的居民需求总量。例如,徐琼花等[14]利用2004-2009年二级综合医院的业务工作量和一阶灰色预测模型GM(1,1),对2009-2015年卫生服务的需求量进行相应的预测;毛正中等[15]利用19个区域数据,通过构建多元回归模型把年门诊量和人口数等6个影响因素建立关联,并用来预测各区域的卫生服务需求。

2.7 微观模拟模型(Micro-simulation)

国外预测卫生服务需求主要基于需方调查数据,采用微观模拟模型[16-17],即是利用微观模拟模型基于个体准确预测卫生服务需求。由于在不同卫生干预策略下,卫生服务需求总量及流向是不同的,因此微观模拟模型也能够用来分析在医疗卫生服务体系结构、患者流向和资源分配决策间的关系。目前主要集中在人力资源配置方面。澳大利亚的Deborah J 等[18]利用2005年全国卫生服务调查数据,构建MedDemandMOD用来检验GP服务利用的公平性,即保证公平利用GP卫生服务的情景下的分配,若居住在其他区域的人与大城市居民具有相同的GP服务,则内陆地区和偏远地区居民GP服务分别增加20%和14%。Timothy M.Dall 等人[19]利用多种数据库构建微观模拟模型,该模型预测2020年妇女卫生服务需求将增加6%,从而需要新增2090个全职的妇产医生。

3 对于不同方法的评析

3.1 描述性分析与专家咨询法是编制医疗卫生服务体系规划的前提

基于图或表来描述医疗卫生服务体系的供方还是需方的主要目的,是为了更好地了解服务体系的现状及存在问题。这里基于需方的描述是非常关键的,因为资源配置规划的核心目标是为了更好的满足居民的需求。很多省份卫生服务体系规划制定存在最大的问题是缺少对需方的描述或者是很难基于需方的数据来分析供方体系的问题,这就导致我们规划中供方与需方关系的脱节。因此,基于在需方数据基础上来描述和分析供方是规划制定的基础,同时也是对“十三五”规划的评估总结。

专家咨询法是为了印证数据反映的问题及寻找问题的解决方案。一方面在数据分析基础上总结出体系存在问题,针对这些问题访谈政府部门卫生规划官员、不同类型卫生机构的管理者及大学中卫生管理等专家。针对不同类型的专家,访谈问题实现的目的是不同的,基于官员访谈主要印证数据问题和解决方案,而对于管理者主要从资源配置实际操作,对于大学的专家主要从理论和方法学的角度进行访谈。在规划制定过程中,专家咨询次数越多,专家的建议越有针对性;专家的范围越广,则说明规划越科学,越有实操性和越有利于执行。

3.2 趋势外推法和回归模型是确定规划指标方法

在我国以需方为基础的卫生服务需求预测的主要数据,是利用每5年一次的卫生服务调查数据,不适合使用趋势外推法。因此,趋势外推法在本研究中主要是以供方数据为主的趋势外推法。供方为主数据主要来源卫生统计年鉴,数据可获得性好,且可获的数据时间较长,同时又有现成的软件,因此其可操作性比较强。以供方数据为来源的趋势外推法不是中立的,该方法具有限制政策选择性,应用这些方法预测的时间越长,结果就越不稳定,并且可能会过高的预估需求[17]。其最大的不足是假设未来变化与之前的变化趋势相同,且这种方法不能改变资源“倒三角”的结构。在实际中,趋势外推法在确定规划目标时是较为常用的方法。

回归方法的预测,主要是利用现有数据在医疗卫生资源与影响因素之间建立不同类型回归方程,数据来源主要是地区层面数据(历史数据或面板数据),优点是能够明确出地区层面资源与影响因素关系,且有现成软件实现,可操作性较强。该方法的基于假设是现有资源与影响因素的关系在未来是不变的。基于这种假设,该方法只能是针对静态的人群,不适用于动态变化人群;只能得出卫生资源的总量而不能得出结构。此外,该方法的数据都是基于区域层面数据,影响因素的数据不容易获取,而且该方法仅仅考虑资源与影响因素之间关系,不能考虑到参数之间的相互影响关系。

3.3 服务目标法应用相对较为简单

服务目标法的缺点是可能存在不符合现实的假设,且目标值的确定需要数据的完整性、连续性和可比性,但是其最大的优点是该方法操作比较简单,现实中很多规划目标是使用该方法进行确定的。服务目标法最大的难点是如何找到参照对象,及其寻找参照物需要考虑的维度。目前服务目标法主要是用于各个省份在制定资源配置时的服务目标参照(国家目标),因此可能出现各个省份盲目地追从国家目标,而没有考虑到各个省份的实际情况。而国家“十四五”规划在制定过程中主要参考OECD国家的人均GDP与我国2025年相当时候的水平,或者参与中高收入国家的人均GDP与我国2025年相当时候的平均水平作为目标值。

3.4 卫生服务需求法和微观模拟模型都是基于居民需求资源预测方法

卫生服务需求法是卫生资源配置研究中最为常用的方法。其是基于未来居民卫生服务利用的指标数值和资源的效率值计算得出。该方法使用的前提是如何确定未来居民服务利用指标值和资源效率的要考虑政策对其的影响。对于未来居民服务利用指标有基于供方的服务利用趋势外推、基于2018年需方调查数据和微观模拟模型。利用基于需方调研的数据则是每5年一次,所以该数据不适用于趋势外推法;很多规划需求数据是基于现实中已经发生的需求数据为基础。基于供方卫生服务利用的两周就诊率和年住院率的数据来源时,把部分医疗机构不规范的医疗行为(过度住院或门诊转住院行为)都计算为居民需求,这可能导致未来预测需求的数值偏大[8]。前两种方法是国内常用的方法,第三种方法是国际常用方法,而实际规划制定中微观模拟模型基本没有使用。资源的效率数值主要考虑效率的变化及专家预判,这也会影响未来资源数值,比如现实中基层医疗机构的病床适用率仅仅为50%~60%,而文献中建议的病床使用率采用85%。明显的,基层病床使用率经过5年根本不可能达到85%。同样的,按照专家的建议,会在尽可能保持资源使用率的基础上再增加资源的数量。提高的程度一般需要与当地机构的管理者进行多次讨论确定。

4 建议

“十四五”时期是我国开启现代化建设新征程的第一个五年规划,也是全面贯彻习近平新时代中国特色社会主要思想的第一个五年规划,同时也是全面实施“健康中国2030”规划关键的五年。因此,“十四五”期间面临着大量不确定的因素。对于医疗卫生服务体系来说,需要更加精准的了解居民的需求及提供与需求之间的差距,同时服务体系也应更为关注高质量的发展。因此“十四五”医疗卫生服务体系规划指标应更加突出精准满足居民需求和服务体系高质量发展,医疗卫生服务体系规划编制的方法要更为多元化,发挥每类方法的优点和尽可能避免方法缺陷,最终确保服务体系规划更加满足居民服务需求。

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