我国家庭医生签约率的meta分析*

2019-05-23 12:38张霄艳张晓娜方鹏骞
中国卫生统计 2019年2期
关键词:亚组家庭医生异质性

张霄艳 张晓娜 方鹏骞

1.湖北大学政法与公共管理学院(430060) 2.华中科技大学

【提 要】 目的 在国家政策大力推动家庭医生签约服务的背景下,综合分析各地家庭医生签约率情况,客观掌握改革进展。方法 检索中国期刊全文数据库、维普数据库、万方数据库、Pubmed和ScienceDirect中2013-2017年的有关家庭医生签约率的相关文献,对符合纳入标准的文献提取数据后进行meta分析。结果 符合纳入标准的文献共25篇,我国家庭医生签约率的合并值为46.2%;试点地区、非试点地区家庭医生签约率分别为47.3%和42.9%;城市、农村地区的居民家庭医生签约率分别为38.6%和35.7%;使用随机抽样方法和非随机抽样方法进行统计的签约率分别为42.7%和52.5%。结论 我国家庭医生签约率与地区(城乡)、试点与否及选择的抽样方法有关。

家庭医生签约制度,是解决我国当前“看病难、看病贵”、医疗资源结构不合理等重大社会问题的关键,也是积极推动分级诊疗的基础。完善家庭医生签约服务,充分发挥其“健康守门人”的作用,是实现“健康中国”战略目标的重要内容。2016年8月,国医改办《关于印发推进家庭医生签约指导意见的通知》(以下简称“通知”)中指出,到2017年家庭医生服务覆盖率达到30%以上,到2020年力争将家庭医生签约服务扩大到全人群,最终实现家庭医生签约制度的全覆盖[1]。

目前,我国在上海、广州、重庆等多个地区积极推进家庭医生签约服务工作的开展,并取得了显著成效。为全面评估我国家庭医生签约工作的开展情况,本研究采用meta分析的方法,合并大量已发表的关于家庭医生签约的研究,进而评估我国家庭医生签约率[2-3]。

资料与方法

1.文献检索

以“家庭医生”、“全科医生”、“签约”为检索关键词,检索年限为2013-2017年,在维普数据库、万方数据库和中国期刊全文数据库上进行检索,以“family physician”、“genneral physician”、“sign”为检索词在“Pubmed”和“ScienceDirect”中进行检索,收集所有相关文献。

2.文献纳入和排除标准

(1)纳入标准:①与家庭医生签约服务相关的研究;②研究对象为中国各个地区。

(2)排除标准:①与特殊人群签约相关的研究;②针对于签约影响因素、签约意愿等与签约率无关的研究;③重复发表的文献;④文献中的数据无法摘录或转化成有效数据。

3.文献筛选与信息摘录

阅读从数据库中检索出来文献的题目、关键词,根据纳入条件进行文献初步筛选,然后通过阅读全文,根据排除标准进行第二次筛选。全过程由两位研究员分别进行,用excel表摘录下第一作者、发表时间、样本量、研究地区、签约率等关键信息。对于存在分歧的文献,征求第三名研究员意见,最后达成一致意见。若文献中尚不明确签约率,则认定签约率的计算方法为:家庭医生签约率=已签约人数/样本人数。

4.文献质量评价

本研究采用AHRQ推荐的横断面研究质量评价标准进行评分,该表有11个条目[4],由两个工作人员分别从资料来源、纳入标准等各个角度来对文献给予评分,并用“是”、“否”、“不清楚”作答,分值为“2分”、“0分”、“1分”。如果有存在争议的地方,由第三方参与讨论,并最终决定。

5.统计分析

使用Stata11.0进行单组率的meta分析。在对数据进行异质性检验中,若P>0.10和I2<50%,则认为各研究之间存在着同质性,可采用固定效应模型进行分析;若P<0.10,I2>50%则反之。若经过异质性检验,发现各研究之间存在异质性,则需要对可能产生异质性的因素分组讨论,进行亚组分析和敏感性分析。

结果

1.检索结果

初步检索出2837篇文献,最终25篇被纳入研究(如图1,表1)。在所纳入的文献中,使用非随机抽样方法的文献9篇,随机抽样方法的文献16篇,总样本量190551人,不同研究样本量相差较大,介于105~47324,中位数是929,文献评分最高分和最低分分别是14分和9分,文献评分主要集中在11分~13分。

图1 文献检索纳入流程图

表1 纳入文献基本情况表

2.合并效应值和森林图

对25篇文献进行异质性检验,结果P<0.10,I2=100%,说明存在较大的异质性,因此采用随机效应模型进行meta分析。计算出的合并效应值显示,我国家庭医生签约率为46.2%(95%CI为35.5%~56.9%),详见图2。

3.亚组分析

将可能导致异质性的三个因素:试点和非试点地区、城乡地区、随机抽样或非随机抽样进行亚组分析,结果均存在较高的异质性,故采用随机效应模型合并效应量(表2)。试点地区的家庭医生签约率是47.3%(95%CI为34.8%~59.7%),高于非试点地区家庭医生签约率42.9%(95%CI为24.5%~61.3%);居住在城市地区的居民家庭医生签约率为38.6%(95%CI为30.9%~46.3%),高于居住在农村地区的居民家庭医生签约率35.7%(95%CI为21.1%~50.3%);使用随机抽样方法的签约率为42.7%(95%CI为32.2%~53.1%),明显低于使用非随机抽样方法的签约率52.5%(95%CI为34.1%~71%),这说明抽样方法的选择对合并签约率有显著影响。

图2 我国家庭医生签约率meta分析森林图

表2 不同亚组家庭医生签约率情况表

4.敏感性分析

将25篇文献使用固定效应模型进行meta分析,得出合并的签约率为45.2%(95%CI为45%~45.4%),这比使用随机效应模型进行分析得出的合并签约率低1.2个百分点;将两篇为9分的文献剔除,计算合并效应值,得出家庭医生的合并签约率为47.6%(95%CI为47.4%~47.8%),与去除前提高了1.4个百分点,结果提示本研究选取的文献质量相对稳定,合并结果具有一定的稳定性。

5.发表偏倚分析

用Egger检验法对纳入的25篇文献进行检测,结果显示Egger回归线通过0点,且Bias一行中显示P=0.999,说明本研究纳入文献不存在明显的偏倚(见图3)。

讨论

1.签约率及影响因素

本研究对符合纳入标准的25篇文献进行meta分析,结果显示,我国家庭医生总合并签约率为46.2%(95%CI为35.5%~56.9%),实现了《通知》中要求的“2017年家庭医生签约率要达到30%以上”目标。

图3 Egger检验图

亚组分析结果显示,家庭医生签约率与地区(城乡)、试点与否及选择的抽样方法有关。城市地区家庭医生签约率(38.6%)高于农村地区的家庭医生签约率(35.7%),提示家庭医生签约率可能与经济发展水平、居民收入情况和居民受教育程度等因素有关。试点地区签约率(47.3%)高于非试点地区签约率(42.9%),考虑可能受国家政策因素、资源投入力度和推广力度等因素的影响,各地政府对家庭医生投入较大的人力、物力有助于提高家庭医生签约率。随机抽样的家庭医生签约率(42.7%)远低于非随机抽样的家庭医生签约率(52.5%),这表示不同的抽样方法对合并签约率产生较大的影响,为了保证研究结果的科学性和客观性,相关研究应尽量采用随机抽样[30-31]。

2.对家庭医生签约服务的建议

为促进家庭医生签约服务的顺利开展,提高签约率,结合meta分析结果,本研究建议对非试点地区,应给予家庭医生签约服务的人、财、物支持,加大政策的宣传力度。特别是对偏远、贫困的农村地区,更应通过加大财政投入、提高医保在家庭医生签约费用的支付比例等方式,减轻居民个人的签约费用负担。同时加大对农村地区开展家庭医生签约服务的软、硬件建设。另外,家庭医生及其团队也应提高自身的服务水平和服务质量,探索积极主动的服务模式为签约居民提供连续、全面、有效的健康管理服务,吸引广大居民主动签约。

3.研究的局限性

本研究的局限性在于:(1)在本次研究中,各个影响因素的亚组分析均存在较高的异质性;(2)亚组分析中对于试点地区和城市地区纳入文献较多,非试点地区和农村地区的纳入文献较少,对亚组分析的结果存在一定影响;(3)对于还没有发表的文献或数据,没能收集到研究中,存在一定发表偏倚。

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