中国居民健康相关生命质量及其对卫生服务利用影响的研究
背景：
1948年，世界卫生组织对健康下了如下定义：“健康是一种躯体、精神与社会和谐融合的完美状态，而不仅仅是没有疾病或身体虚弱。”1959年，美国学者Dunn提出了整体健康(Holistichealth)的概念，他认为健康是一种完美的状态(Wellness)，包括躯体健康(Physicalhealth)、社会健康(Socialhealth)、心理健康(Mentalhealth)、情绪健康(Emotionalhealth)和精神健康(Spiritualhealth)五个方面。
随着医学模式由经验医学模式发展为生物医学模式，再向生物-心理-社会-环境医学模式的转变，健康的定义和测量健康的手段也在不断地改变。随着社会经济的发展和生活水平的提高，人们不再仅仅关心生存时间的长短，而是越来越多地关心生活质量的好坏。在这种情况下，健康相关生命质量(HealthRelatedQualityofLife，HRQOL)这一概念应运而生。与之前的健康状况评价指标相比，健康相关生命质量既能反映躯体健康，也能反映心理、社会和情感方面的健康。它不仅考虑到疾病现象的存在，还涉及疾病所致的后果。
1974年，加拿大政府发布了Lalonde报告。该报告指出，决定国民健康的主要因素包括生物学（遗传因素），环境（包括自然环境和社会环境），生活方式和行为习惯，以及卫生服务系统因素。由此开始，卫生服务系统对于健康的决定作用越来越受到重视。一个国家或地区的卫生服务系统若要有效率地运行，要求其卫生服务的供给和需要达到相对平衡。因此，政府不但要致力于扩大卫生服务供给规模，还必须重视社会和居民对健康及卫生服务需要的变化，以及医疗卫生机构提供的卫生服务资源的利用情况，这样才能维持社会医疗服务的供给与需要的平衡。
西方国家研究健康相关生命质量的20多年中，除了将健康相关生命质量作为健康的测评工具对人群健康状况进行测定之外，还涉及到了它对人群卫生服务利用的影响作用。我国关于健康相关生命质量的研究刚刚起步，探讨健康相关生命质量对卫生服务利用影响的研究少之又少。经文献检索，发现目前仅有三项相关的研究。而且，这三项研究在方法学、研究对象和研究内容上都存在改进的空间。
关于居民健康相关生命质量及其对卫生服务尤其是医疗服务利用影响作用的研究对目前中国的健康管理行业具有重要的实践意义。自2000年以来，健康管理作为一个新兴的产业在中国蓬勃发展。由于健康管理在中国以实践先于理论的模式产生并发展，使得这一领域缺乏足够的理论基础，成为制约健康管理行业和学科发展的关键因素之一。本研究的结果可以对健康管理领域中的健康信息搜集、健康风险评估以及需求管理等内容在一定程度上提供理论和技术支持。
本研究使用了2008年6月-7月间进行的第四次国家卫生服务调查中的部分数据，全面系统地描述中国人群的健康相关生命质量，探索影响我国城乡居民健康相关生命质量的主要因素，并分析健康相关生命质量对我国居民的门诊和住院服务利用的影响作用。在此基础上建立我国居民慢性病患病率最高的高血压病的门诊及住院服务利用的概率和费用预测。同时，借助人口预测数据，预计未来四十年内，我国总人口中因九类常见的慢性病而造成的质量调整寿命年损失。
目的：
本研究有两个主要研究目的：
1．分析使用欧洲生命质量量表（EQ-5D）测评的中国居民的健康相关生命质量现状及其影响因素；
2．探讨健康相关生命质量各项指标对我国城乡居民门诊和住院服务利用状况的影响作用。
上述两个主要研究目的延伸出三个次要研究目的：
1．分析我国居民常见九类慢性病对健康相关生命质量及质量调整寿命年的影响作用；
2．预计未来四十年内由于九类慢性病患病造成的中国总人口中质量调整寿命年的损失：
3．建立城市和农村高血压患者门诊及住院服务利用概率和费用的预测模型。
方法：
本研究资料来源于中华人民共和国卫生部2008年进行的第四次国家卫生服务调查中的家庭健康询问调查资料。
本研究为流行病学横断面研究。根据研究设计对第四次国家卫生服务调查资料深入剖析，探索中国人群的健康相关生命质量对卫生服务利用的影响作用，并在两者建立了关联的基础上延伸出卫生服务费用预测、质量调整寿命年损失估计等研究内容。
研究中用到的方法主要有：
1．统计描述和推断：描述研究对象社会经济和人口学因素、行为和生活方式特征、慢性病患病状况以及使用欧洲生命质量量表测定的健康相关生命质量各项指标（包括行动、自我照顾、日常活动、疼痛/不适、焦虑/沮丧五个健康维度、总体健康评分以及由五维度健康状况换算出的综合健康指数）在不同人群中的分布。
2．托比模型(TobitModel):使用托比回归模型分析五个维度的健康状况在不同特征人群中对总体健康评分的影响作用；分析研究选定的九类慢性病对不同年龄段人群健康相关生命质量中的综合健康指数的影响。
3．多元非条件Logistic回归模型：分析健康相关生命质量的五个维度是否存在问题的主要影响因素及其作用大小；分析健康相关生命质量的五个维度以及总体健康评分对研究对象是否利用门诊或住院服务的影响及其作用大小。
4．两步模型法(Two-partModel):使用预测服务利用概率的Logistic回归模型和预测服务费用（以费用的对数形式为因变量）的多元线性回归模型建立城市和农村高血压患者门诊及住院费用预测模型。
本研究使用到的软件包括：(1)EpiDATA3.0软件，用于数据编码录入并做逻辑检错；(2)SAS9.12软件包，进行统计描述检验、多元回归和建立模型；(3)ArcGis8.3软件，进行相关研究内容全国地理信息分布的绘制。
结果：
本研究以第四次国家卫生服务调查数据为主要分析资料，研究对象涉及全国31个省/自治区/直辖市，94个区县的居民。根据本研究的研究对象取舍标准共选择120，738名接受调查的居民作为本研究的研究对象。
一、中国居民健康相关生命质量的测评结果
全体研究对象表现出欧洲生命质量量表系统中包含的243种作答情况中的167种。所占比例最大的回答为五个维度均不存在问题，共有105，057名研究对象选择此种情况，占总人群的87.01％;其次为“疼痛/不适”这一维度存在中等程度的问题，共有3，789名研究对象选择此种情况，占总人群的3.140%;有91名研究对象认为自己在接受调查当日出现了最差的健康状况，也就是各个维度均存在严重问题，占总人群的0.08%。
全体研究对象自报在“疼痛/不适”这一维度存在中等或严重问题的人所占比例最大，为9.25%;紧随其后的是“焦虑/沮丧”以及“行动”这两个维度，存在中等问题或严重问题的人群所占比例分别为6.43%和5.14%。自报存在健康问题最少的是“自我照顾”这一维度，存在中等问题或严重问题的研究对象所占比例为3.26%。
全体研究对象的总体健康评分平均为80.14分（标准差为14.88分）；城市人群的平均得分为79.33分，低于农村人群的80.44分。共有11,378名研究对象将总体健康评分评为满分，即“100”分，在总人群中所占比例为9.42%;此外有24名研究对象认为自己当日的总体健康评分为“0”分，所占比例为0.02%。
本研究分别使用了日本和英国开发的换算表将五维度健康状况换算为单一的综合健康指数。使用日本的换算表计算出的综合健康指数平均为0.956(标准差为0.124)，其中男性人群的综合健康指数为0.960(标准差为0.120)，女性人群为0.952（标准差为0.127）。使用英国的换算表计算出的综合健康指数平均为0.955（标准差为0.144），其中男性人群的综合健康指数为0.960（标准差为0.140），女性人群为0.951(标准差为0.148)。
使用托比回归模型分析五维度健康状况对不同特征人群的总体健康评分的影响如下：总人群中，“疼痛/不适”维度对总体健康评分的边际效应值最大，为7.89;其次是“焦虑/沮丧”，为7.74。城市人群中“焦虑/沮丧”维度的边际效应值最大，为8.58;农村人群中，“疼痛/不适”维度的边际效应值最大，为8.15。“疼痛/不适”维度对男性人群总体健康评分的影响作用大于女性(男性：8.29，女性：7.61)；“焦虑/沮丧”维度对女性人群总体健康评分的影响作用略大于男性（男性：7.55，女性：7.85）。“自我照顾”维度对50岁及以下人群的总体健康评分不存在显著的影响作用。15-35岁人群中，“焦虑/沮丧”和“疼痛/不适”两个维度的边际效应值最大；35岁以上人群中“疼痛/不适”维度的边际效应值最大。
使用多元回归模型（托比回归和Logistic回归）分析五个维度是否存在问题，以及总体健康评分的影响因素，结果显示出明显的年龄梯度。年龄越大的人群每个维度出现健康问题的概率均比年轻人群高，总体健康评分比年轻人群低。除年龄因素之外，无论城市还是农村，受教育水平、就业状况、收入水平、医疗保障的享有情况等因素均对居民的健康相关生命质量有影响。总体趋势是受教育水平越高、未失业而收入水平较高的居民具有较好的健康相关生命质量状况。对吸烟、饮酒和体育锻炼这三项行为和生活方式特征对健康相关生命质量的影响分析结果显示，生活方式较健康的人群有较好的健康相关生命质量表现。随着同时患有的慢性病数目增多，五个维度出现健康问题的概率明显增大，总体健康评分明显降低。
二、健康相关生命质量对卫生服务利用的影响研究结果
本研究发现健康相关生命质量与门诊和住院服务利用均存在关联。
五个维度中对门诊服务利用影响作用最大的是“疼痛/不适”维度。城市人群中，“疼痛/不适”维度存在问题的OR值为1.792。农村人群中，这一维度的OR值为2.098。城市人群中“自我照顾”维度出现问题会降低门诊就诊概率，OR值为0.647。农村人群中，“行动维度”出现问题会降低居民门诊就诊概率；而“焦虑/沮丧”维度出现问题则会增大门诊就诊概率，OR值分别为：0.813和1.144。无论在城市还是农村，总体健康评分均起到保护作用，OR值均小于1。
城市人群中“行动维度”存在问题的居民住院的可能性是不存在这类问题居民的1.42倍；“日常活动”存在问题的居民住院的可能性是不存在这类问题居民的1.66倍；农村人群中这两个指标分别是1.290和1.455。另外，农村人群的“焦虑／沮丧”维度出现问题也会增大住院的可能性，OR值为1.155。无论在城市还是农村，总体健康评分越高，住院概率越小（OR值均小于1）。
三、高血压患者门诊和住院服务概率及费用预测模型的建立
将总人群按照城市和农村分层，使用两步模型法建立高血压患者门诊和住院概率及费用预测模型：
1．城市高血压患者两周门诊就医概率预测模型：Pout=exp(Y)/1+exp(Y)
Y=-5.4588+insur*0.6639+in3*0.5979-c2*0.4530-h10*0.1676+i202*0.9616+i203*0.7497+chronic3*1.7797+chronic4*1.4647-sport5*0.2058
公式中各项代码的意义如下：insur:医疗保障情况;in3:低收入组；c2:中等城市;hl0:最近医疗机构距离家庭所在地的物理距离；i202:疾病严重程度一般；i203:疾病很严重；chronic3:同时患有两种慢性病；chronic4:同时患有三种慢性病；sport5:参加体育锻炼每周6次以上。
2．城市高血压患者两周门诊就医费用预测模型：Cout=exp(X)*4.1317-1
X=-0.0834-active*0.1339+selfcare*0.1288+insur*0.1334+in3*0.0897-c3*0.0845+chronic3*0.1085-sport4*0.0814-sport5*0.0787+loca2*1.7450+loca3*1.7755+loca4*1.9510+treat3*0.5536
公式中各项代码的意义如下：active:行动;selfcare:自我照顾；insur：医疗保障情况;in3:低收入组；c3:小城市；chronic3:同时患有两种慢性病；sport4:参加体育锻炼每周3-5次；sport5:参加体育锻炼每周6次以上；loca2：县／市／区（中）医院；loca3:市／地（中）医院；loca4:省级（中）医院;treat3:肌肉注射。
3．农村高血压患者两周门诊就医概率预测模型：Pout=exp(Y)/1+exp(Y)
Y=-4.6181-active*0.2878-hun2*0.3087+r2*0.9207+r3*0.6253+r4*0.5294+i202*1.6341+i203*1.7269+chronic3*0.5691+smoke3*0.2205
公式中各项代码的意义如下：active:行动；hun2：在婚；r2:二类农村；r3:三类农村；r4:四类农村；i202:疾病严重程度一般；i203:疾病很严重；chronic3:同时患有两种慢性病;smoke3：吸烟。
4．农村高血压患者两周门诊就医费用预测模型：Cout=exp(X)×3.3015-1
X=-0.1397-usual*0.1123+hun4*0.0671+in3*0.0933+r3*0.0388+i202*0.3805+i203*0.2450+smoke3*0.0436+loca2*1.2268+loca3*0.4564+loca4*1.3907+treat2*1.1978+treat3*0.2610
公式中各项代码的意义如下：usual:日常活动;hun4:丧偶;in3:低收入组;r3:三类农村;i202:疾病严重程度一般;i203:疾病很严重;smoke3：吸烟;loca2：县/市/区（中）医院;loca3:市/地（中）医院;loca4:省级（中）医院;treat2:口服药物;treat3:肌肉注射。
5．城市高血压患者一年内住院概率预测模型：Pin=exp(Y)/1+exp(Y)
Y=-3.7530+ageg5*0.3812+active*0.4597-m57*0.0114++chronic3*0.5000
公式中各项代码的意义如下：ageg5：60岁以上；active:行动；m57:总体健康评分；chronic3：同时患有两种慢性病。
6．城市高血压患者一年内住院费用预测模型：Cin=exp(X)*75.9985-1
X=0.1422-depress*0.1019-m57*0.0024-emp*0.1192+in3*0.1732+chronic3*0.1048+opera*1.6410+hos11*0.0330
公式中各项代码的意义如下：depress:焦虑/沮丧；m57:总体健康评分；emp:就业状况；in3:低收入组；chronic3:同时患有两种慢性病；opera:住院手术；hos11:住院天数。
7．农村高血压患者一年内住院概率预测模型：Pin=exp(Y)/1+exp(Y)
Y=-5.7638+hun4*0.3604+r2*1.2567+r3*0.8694+r4*1.0097+chronic3*0.4827+ac13*0.8675
公式中各项代码的意义如下：hun4:丧偶；r2:二类农村；r3:三类农村；r4:四类农村；chronic3:同时患有两种慢性病；acl3：每周至少饮酒3次。
8．农村高血压患者一年内住院费用预测模型：Cin=exp(X)×28.8439-1
X=-0.1847-selfcare*0.0757-m57*0.0024+hun4*0.0909-insur*0.1078-in2*0.0508+r2*0.2146+r3*0.1131+r4*0.1220++chronic3*0.0703+opera*1.8640+hos11*0.0597+acl3*0.1017-sport2*0.3529-sport3*0.1497-sport5*0.1127公式中各项代码的意义如下：selfcare:自我照顾;m57:总体健康评分;hun4:丧偶;insur：医疗保障情况;in2:中等收入;r2:二类农村;r3:三类农村;r4:四类农村;chronic3:同时患有两种慢性病;opera:住院手术;hos11:住院天数;acl3：每周至少饮酒3次;sport2:参加体育锻炼每周不足1次;sport3：参加体育锻炼每周1-2次;sport5:参加体育锻炼每周6次以上。
四、慢性病造成的质量调整寿命年损失
总人群和各年龄段人群中，九类慢性疾病基本上均会显著地降低综合健康指数。总人群中对综合健康指数影响最大的是永久性伤残，综合健康指数平均降低0.1175;其次是恶性肿瘤，会使综合健康指数平均下降0.0842。对综合健康指数相对影响最小的是循环系统疾病，总人群中患循环系统疾病会使综合健康指数降低0.0323;其次是呼吸系统疾病，降低0.0352。随着年龄的增大，各类慢性病对综合健康指数的降低作用也随之增大。
总人群的分析结果显示，每十万人群中，每年因患循环系统疾病造成质量调整寿命年下降238.7年；其次为肌肉骨骼系统疾病，每年降低质量调整寿命年145.1年。分年龄组分析结果显示，对15-50岁人群质量调整寿命年影响最大的疾病是肌肉和骨骼系统疾病；50岁以上人群中循环系统疾病则是最主要的疾病负担。总体看来，质量调整寿命年的损失随着年龄的增大而增加，变化最明显的是呼吸系统和循环系统疾病。60岁以上人群中因患呼吸系统和循环系统疾病而造成质量调整寿命年损失的量是15-30岁人群质量调整寿命年损失的1，000-2，000倍。
从2010年至2050年的5个时点中，60岁以上的老龄人口在总人群中所占的比例逐渐增大，从2010年的占12.5690，发展为2050年的28.78%,从2010年的1.73亿，上升到2050年的4.38亿，绝对数字增长了153%。2010年中，九类慢性病会损失我国总人口共7，960,596个质量调整寿命年；2020年将损失9，982，808个质量调整寿命年；到2030年，这一数字将达到12，927,305;2040年增加到14，213，016;到了2050年，本研究中选定的九类慢性病将损失中国人群共14，892，228个质量调整寿命年。
结论：
本研究分析了卫生部第四次国家卫生服务调查中应用欧洲生命质量量表对中国城乡居民的健康相关生命质量进行测评的相关资料，与居民卫生服务利用相结合，获得以下的结论：
一、欧洲生命质量量表包括行动、自我照顾、日常活动、疼痛/不适、焦虑/沮丧五个维度。对中国居民的测评结果显示出中国居民健康相关生命质量的各项指标中存在问题最多的两个维度是“疼痛/不适”和“焦虑/沮丧”。
二、健康相关生命质量在不同特征人群中的分布存在差异。男性的健康相关生命质量状况好于女性。健康相关生命质量存在明显的年龄梯度，年龄越大的人群健康相关生命质量越低。多个社会经济和人口学因素，如：教育水平、收入水平、就业状况、医疗保障情况、居住区域等均对五个维度是否存在健康问题、总体健康评分以及综合健康指数有影响。
三、具有健康的行为和生活方式，如：不吸烟，少饮酒和经常性的体育锻炼的人群有较好的健康相关生命质量表现。
四、中国居民的健康相关生命质量受慢性病患病状况影响显著。慢性病患者的健康相关生命质量显著低于未患慢性病的人群。同时患有的慢性病数目越多，反映健康相关生命质量的指标越差。
五、通过托比回归模型对五个维度的健康状况与总体健康评分之间的关联研究发现，总人群中行动、自我照顾、日常活动、疼痛/不适以及焦虑/沮丧这五个维度均与总体健康评分存在明显的关联，五个维度中影响最大的是“疼痛/不适”维度。不同特征的人群五个维度的表现对总体健康评分影响的程度各有不同。城市人群中对总体健康评分影响最大的是“焦虑/沮丧”维度；农村人群与总人群一致，影响最大的是“疼痛/不适”维度。“疼痛/不适”维度也是男性人群以及35岁以上人群中对总体健康评分影响最大的维度。女性人群中对总体健康评分影响最大的维度是“焦虑/沮丧”。在15-35岁年龄段人群中，上述两个维度（“疼痛/不适”和“焦虑/沮丧”）的影响作用几乎相等。
六、使用欧洲生命质量量表测评的健康相关生命质量是门诊和住院服务利用的独立影响因素。
七、从门诊服务利用方面来看，行动和日常活动维度存在健康问题会降低门诊服务利用的概率和费用，而自我照顾维度存在问题会增大城市患者的就医费用。从住院方面来看，存在行动问题的城市高血压患者有过住院经历的概率较大。无论在城市或是农村，总体健康评分较高的患者有较低的住院概率和较少的医疗费用。
八、患有呼吸系统、循环系统、肌肉和骨骼系统、精神系统、神经系统等九类常见慢性病的约20个病种，对健康相关生命质量的损失程度如下：全人群和各年龄段人群中，永久性伤残和恶性肿瘤对健康相关生命质量的影响最大；对15-40岁人群健康相关生命质量影响最大的是肌肉和骨骼系统疾病；对40-60岁人群影响最大的是神经系统疾病；60岁以上人群中对健康相关生命质量造成最大损失的是精神系统疾病。
九、慢性疾病造成质量调整寿命年的损失程度如下：15-50岁人群中对质量调整寿命年造成损失最大的慢性病是肌肉和骨骼系统疾病；50岁以上人群中循环系统疾病是最主要的疾病负担。随着年龄的增大，慢性病造成的疾病负担会显著增高。随着人口老龄化进程的加速，四十年后我国人群因为慢性病造成的质量调整寿命年损失将增加87.07%，达14,892,228个质量调整寿命年。
居民健康;生命质量;卫生服务机构;利用情况;需求管理
清华大学医学部;北京协和医学院;中国医学科学院
博士
流行病学与卫生统计学
黄建始;饶克勤
2010
中文
R181.37;R195.1
317
2012-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）