基于因子分析的重庆市卫生资源配置研究

2021-02-22 14:29何雨芯蒲川
中国农村卫生事业管理 2021年1期
关键词:区县资源配置医疗卫生

何雨芯,蒲川

重庆医科大学公共卫生与管理学院,重庆 400016

医疗卫生资源指的是在一定社会经济条件下社会对医疗卫生部门提供的人力、物力、财力的总称[1]。衡量指标包括执业(助理)医师数、注册护士数、基层医疗卫生机构、实际开放床位数等。合理的卫生资源配置能够保障社会公平公正性,确保人民获得基本医疗卫生服务[2]。重庆市作为西部唯一一个直辖市,其辖区与人口远远超过了北京、上海、天津,并且重庆的农业人口是城市人口的5倍,城乡差距显著,使得重庆市成为了大城市带大农村典型城乡二元结构特征的地区。因此,合理、公平配置医疗卫生资源,推进优质均衡发展不仅是医疗卫生改革的重点,同时也能为重庆市卫生事业的可持续发展奠定基础。本文通过分析2016年重庆市辖区内的38个区县的卫生资源配置状况,旨在为重庆市医疗卫生机构合理配置卫生资源提供可行的科学建议。

1 资料与方法

1.1 数据来源

数据选取重庆市卫生健康统计年鉴《2016年统计年鉴》上公布的所有重庆市38个区县指标统计数据中的7个指标,分别是基层医疗卫生机构、医院数、卫生技术人员数、执业(助理)医师数、注册护士数、实际开放床位数和卫生机构万元以上设备数。最后将所选取的7项指标转换为衡量城区公共设施的控制指标,即千人指标,见表1。

表1 因子分析选取的指标代号及名称

1.2 研究方法

本研究采用的评价方法为因子分析。因子分析最早是20世纪初由英国心理学家C.E.斯皮尔曼在一项描述学生各科成绩之间存在着一定相关性研究中提出[2]。因子分析的基本目的就是利用极少数的几个因子来对诸多指标或因素之间的关联进行描述。因子分析方法在基层医疗卫生资源配置效率[4]、城市轨交站区功能识别[5]、地区空气质量评价[5]等诸多领域都得到了广泛应用。因子分析的基本思想是如果设定隐含公因子集为{F1,F2,F3...,Fm},则可以设立因子分析模型:

式1:

在公式1中,F1,F2,...,Fm(M

式2:

下面应用社会统计软件SPSS 20.0来实现因子分析。

2 结果与分析

由于本研究的评价指标单位已经是每千人拥有量,因此不再进行标准化处理,直接纳入因子分析。

2.1 判断所选取指标是否适合做因子分析

本研究KMO统计量为0.741>0.7,说明进行因子分析效果较好[7];Bartlett球形检验值为740.435,自由度为21,P<0.01,可以认为各个变量之间存在着显著的相关性。KMO检验和Bartlett的球形检验结果说明本研究所选取的指标适合做因子分析。

2.2 确定因子个数

运用SPSS 20.0统计软件对原始变量进行因子分析,得到表2。表中一共包含了7个变量初始特征值和方差贡献率,提取公因子后的特征值及方差贡献率、旋转后的公因子特征值及方差贡献率。利用主成分法,提取特征值大于1的作为公因子,从表2中可以看出第一成分和第二成分的特征值分别为4.862和1.957,均大于1,并且两主成分因子累计贡献率为97.409%>90%,效果显著。因此本研究提取公因子数为2,两个因子可以解释97.409%的总方差。

2.3 计算因子载荷和共同度

在经过方差最大正交旋转后,2个因子的因子载荷和共同度见于表3。其中每千人口基层医疗卫生机构数(X1)和每千人口医院数(X2)在第一公因子上有较大的载荷,可以认为第一公因子反映的是“卫生机构配置”;每千人口卫生技术人员数(X3)、每千人口执业(助理)医师数(X4)、每千人口注册护士数(X5)、每千人口实际开放床位数(X6)、每千人口卫生机构万元以上设备数(X7)在第二公因子上有较大的载荷,可以认为第二公因子反映的是“卫生资源设施配置”。通过SPSS软件分析得出,所选取的7个指标的共同度最小的为88.90%、最大的为99.79%,可知所提取的公因子对原始变量的解释能力很强,见表3。

表2 解释的总方差

表3 旋转后的因子载荷及共同度

2.4 因子得分及综合评价

为统计重庆市38个区县的卫生资源配置情况,并对其进行综合评价,本研究采用回归分析方法得出因子得分系数矩阵,将2个公因子表示为7个所提取指标的线性形式,如下所示:

F1=-0.041X1-0.019X2+0.208X3+0.205X4+0.209X5+0.201X6+0.201X7

F2=0.503X1+0.497X2-0.009X3-0.008X4-0.019X5+0.020X6-0.061X7

根据以上因子得分函数,可以从两个方面分别计算出各地卫生资源配置水平。但2个公因子是从不同方面反映38个区县的资源配置水平,故应该以其对应的方差贡献率为权数计算综合统计量的值,如下所示:

F=(0.694 57×F1+0.279 52×F2)/0.974 09

通过计算得到各区县综合得分及排名,见表4。

由表4所示,卫生资源配置最高的是渝中区(F=90.70),特别是公因子1,即“卫生机构配置”远远高于其他所有地区,其次是江北区、九龙坡区、沙坪坝区。综合得分最低的是巫溪县(F=6.93),几乎只有渝中区的1/13,说明重庆市各地区之间的卫生资源配置严重不平衡。为准确把握资源配置水平差距及有效优化资源配置,本研究将38个区县按照以下两种标准进行分类,见表5、表6。

表4 各区县卫生资源配置综合得分及排名

表5 卫生资源配置分层次排名(按综合得分)

表6 卫生资源配置综合排名(按地区划分)

3 讨论及建议

3.1 讨论

重庆市卫生资源配置存在极大的区域地理差异[7]。通过分析各区县卫生资源配置综合得分排名以及地区划分可以看到,综合得分前10位地区里的前9位包括渝中区、江北区、九龙坡区等均为重庆市的主城区,特别是排名第一的渝中区尤为显著,其一在于渝中区人口基数较小,仅排在38个区县的倒数几位,其二在于渝中区辖区内有很多大型三甲医院,医疗资源极其丰富。反观得分排名最后四位的云阳县、潼南区、酉阳县、巫溪县,均为重庆市的周边地区,地理位置公平性较差,卫生机构人均配置也较差,并且排名最后的12位里面有8个地区位于重庆市东北地区。因此从卫生资源配置的区域公平性来说,需要加大对重庆市周边地区和东北地区卫生资源的投入,使卫生资源在区域和地理上趋向公平。

分析表5、表6可以得出,沙坪坝区、九龙坡区、黔江区等地,卫生资源配置水平虽然较高,但是这些地区的甲乙类法定报告传染病的发病率较其他地区相比同样很高,居民的健康状况仍旧不理想[9]。因此上述地区在现有的医疗资源配置的基础上,结合新医改,健全医疗保障制度,提高医疗资源的利用率,改善人民群众“看病贵,看病难”的问题,从而提高人民的医疗就诊获得感,改善居民的健康状况。而相较医疗卫生资源水平本就不高的彭水县、巫山县、酉阳县、城口县等地区,其甲乙类法定报告传染病的发病率却同时也很高,因此相关部门在卫生资源配置以及提高居民健康状况时应优先考虑上述地区。

3.2 建议

3.2.1 统筹城乡卫生资源配置,壮大基层卫生技术人员队伍 卫生技术人员是推动医疗发展,提升居民医疗就诊获得感的关键,因此有必要鼓励优秀卫生技术人员流向基层,带动基层医疗服务[10-11]。相关部门应当加快人事制度改革、完善卫生人员编制和建立激励机制,吸引更多的卫生技术人才落户基层。鉴于重庆市卫生资源配置城乡差距及其显著,如何拉通城乡医疗资源共享、协调城乡均衡发展、缩小城乡资源配置差距仍需要市政府的宏观调控。

3.2.2 强化医疗卫生需求表达机制,提高需求主体的弱势地位 目前,医疗卫生资源都是统一供给,无论是数量还是规模都是自上而下的规划,而真正基层的需求意愿得不到重视。同时基层居民表达医疗需求的方式和渠道不一,导致需求意愿无法集中表达而被忽略[12]。因此强化医疗卫生需求表达机制、借助外界媒体、政府公开信息网站等方式提高基层居民的弱势地位,搭建政府与基层居民之间有效的医疗卫生需求表达平台[13]。

3.2.3 开拓医疗资源配置制度,增加资源配置多元性与创新性 在互联网普及的时代,应用“互联网+医疗”的大环境,开展例如“互联网+家庭医生”“互联网+护理服务”的新型医疗服务方式,利用远程医疗、机器人导诊等新技术新手段,不仅能够实现农村和偏远地区便捷的享受优质卫生资源[14],还能为城乡卫生工作人员交流经验,共同学习先进的医疗技术搭建共享平台。

4 小结

卫生资源配置是为了使卫生资源公平且有效率地在不同领域、地区、人群中分配,从而使卫生资源的社会和经济效益最大化。本研究对2016年重庆市38个区县的卫生资源配置状况进行了分析和探讨,结果发现重庆市的卫生资源配置存在严重两极分化,呈现城市集中,周边分散的特点。本研究分析结果可为重庆市卫生行政管理部门优化卫生资源配置提供更加科学的决策依据。

利益冲突无

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