高血壓患者健康自我評價對其就醫決策的影響研究

王麗萍 徐愛軍 蔣陸娟 劉 雨 陳安琪

1.南京中醫藥大學衛生經濟管理學院 江蘇南京 210023 2.蘇州市立醫院 江蘇蘇州 215002 3.江蘇衛生健康職業學院 江蘇南京 211800

據《國務院辦公廳關于印發中國防治慢性病中長期規劃(2017—2025年)的通知》部署，到2020年，力爭30～70歲人群因心腦血管疾病、慢性呼吸系統疾病和糖尿病導致的過早死亡率較2015年降低10%。逐步提高居民健康期望壽命，有效控制慢性病疾病負擔。[1]而高血壓是最常見的心血管疾病之一，也是腦卒中等的重要危險因素，比較中國2003年、2008年和2013年三次國家衛生服務調查結果發現：15歲及以上調查人口自報高血壓患病率飛速增長，10年間上升了330.3%。[2]可見，隨著人口老齡化、城鎮化的進程，生活方式及飲食結構的變化，高血壓己經成為危害國民健康、社會經濟可持續發展的嚴重公共衛生和社會問題。高血壓患病率呈不斷增長態勢，高血壓患者的生命健康質量已成為備受關注的問題，為了有效地緩解其健康和就醫問題，必須深入了解和把握高血壓患者的健康自我評價特征與就醫決策情況。

歐洲五維度健康(EQ-5D)量表是應用最為廣泛的健康相關生命質量(HRQOL)測量工具[3]，由分別反映研究對象當天的行動能力、自我照顧能力、日常活動能力、疼痛/不舒服、焦慮/抑郁5個維度的問題組成。目前，我國學者在高血壓研究方面，EQ-5D 量表主要用于評價患者用藥效果，多數用于評價藥物干預、護理干預效果[4]；用于高血壓患者健康自我評價對其就醫決策的影響研究并不多。本文擬用EQ-5D量表和VAS評分來測量高血壓患者的健康自我評價，描述高血壓患者的健康自我評價情況，分析其五維度健康狀況、健康效應值及其對就醫決策的影響，為高血壓患者合理地進行就醫決策提供引導；為提高慢性病患者健康生命質量提供相應參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

利用2016年居民衛生服務利用行為監測調查數據進行分析。本文研究對象由國家衛生計生委統計信息中心按照多階段分層抽樣的方法抽取居委會/村，然后在有慢性病史的家庭中隨機抽取監測家庭，家庭中的所有常住人口為監測對象。2016年完成了4個省8個縣/區為期六個月的監測工作，分別是江蘇省(姑蘇區、金湖縣)、湖北省(青山區、麻城市)、廣東省(荔灣區、英德市)和四川省(青羊區、鹽亭縣)，主要監測內容為患病、治療、就診及住院情況。本次共監測 2 527戶，其中城市1 248戶，農村1 279戶，常住人口6 503人。

本文根據研究需要選取被醫生確診有高血壓病的患者作為研究對象。為保證高血壓患者監測數據的連續性，剔除個別月份失訪患者，將六個月連續監測到的1 470名高血壓患者作為本文的研究對象。具體數據來源采用：(1)國家衛生計生委統計信息中心統一制定的“居民衛生服務利用行為監測表—家庭成員個人情況調查表”中被醫生確診為高血壓人群的基本信息部分；(2)健康狀況表中歐洲五維度水平健康量表(EQ-5D)及健康效應值視覺模擬(VAS)評分；(3)疾病監測表及就診監測表高血壓患者的相關數據。

1.2 問卷調查的質量控制

調查數據通過國家衛生計生委統計信息中心統一編制錄入程序，由各樣本區縣組織完成數據在線錄入，并完成數據邏輯審核。隨機抽取5%的問卷進行復核以保證錄入質量。為了保證數據質量，整體上采用“統一培訓—個別指導—基層工作者入戶調查—調查員錄入—組長審核—高校復核—現場督導—不斷改進”的一個循環過程。

1.3 研究方法

首先，研究對象的一般特征采用均數、最大值、最小值以及頻率分析法，描述高血壓患者及其就醫決策的人口社會學特征、EQ-5D健康狀況、VAS評分的總體情況。其次，基于安德森行為模型(圖1)進行單因素分析，其率與構成比的比較用χ2檢驗；最后通過篩選的變量進行多因素二項logistic回歸分析。數據分析采用SPSS 21.0統計軟件進行統計學處理。

圖1 本文的理論模型

根據研究需要，本文的就醫決策主要考察高血壓患者就診情況。選取是否就診為因變量，以安德森行為模型的傾向性特征、能力因素、需要因素作為自變量，并進行分組和賦值(表1)。由于收入分組是國際上研究衛生服務狀況最常用的方法[5]，本文根據國際慣用的收入五分法對收入水平進行分組。分別計算出家庭人均年收入水平第一到第五分位數，0～4的分組賦值依次代表1萬元以下低收入組、1～2萬中低收入組、2～3萬中等收入組、3～4萬中高收入組、4萬以上高收入組；在消除缺失值或異常值的過程中，數據的分布略有不同，但從第一到第五分位數的分布還是相對均勻的。本文將VAS評分分為3個等級，VAS 健康狀況60分以下為較差，60～79分為一般，80分以上為良好。檢驗標準為α=0.05。

表1 單因素及多因素分析變量賦值

2 結果

2.1 人口社會學及就醫決策特征

2.1.1 人口社會學特征

本文共納入1 470名被醫生診斷為有高血壓病的患者，平均年齡為68.10±11.06歲，其中65歲以上人群占62.7%； 城市64.1%，女性54.1%；在所有研究對象中，91.6%處于已婚狀態；78.0%的文化程度為小學及以下；絕大多數患者享有基本醫療保險(98.1%)，也有少數有商業醫療保險(13.1%)；此外有4.3%(n=63)的受訪戶是低保家庭；在家庭年收入水平上，多數家庭的人均年收入在2～3萬之間(22.9%)(表2)。

2.1.2 EQ-5D和VAS健康狀況

五維度調查中患者自述有嚴重問題比例最高的是“日常活動”緯度 (1.7%)，有中等問題比例最高的是“疼痛/不適”緯度(19.4%)，自述沒有問題的研究對象占比最高的是“自我照顧”緯度(93.5%)(表3)。

健康效應值應用直觀式測量表(VAS)評價健康總體情況，0代表最差，100代表最好的健康狀況；60分以下低分代表較差的健康狀況，占5.8%；80分以上代表良好的健康狀況，占59.4%；34.7%的研究對象健康狀況一般；本文EQ -VAS評分均值為77.29±0.34分。

2.1.3 不同人群的就醫決策情況

在傾向性因素方面，女性就診率(66.0%)高于男性(59.3%)；城市高血壓患者就診率(74.5%)高于農村(42.2%)；就年齡組而言，研究對象主要集中在65歲以上，其就診率最高(66%)(表2)。

在能力因素方面，收入水平是重要因素，低收入組和中等收入組就診率分別為54.2%、64.0%，高收入組就診率最高(76.8%)；總體而言，隨著收入水平的提高，就診率呈增長態勢。從商業醫療保險來看，未參保高血壓患者就診率較高(69.4%)(表2)。

在需要因素方面，同時患有其他慢性疾病的高血壓患者就診率高達65.5%，而單純高血壓患者就診率略低(60.5%)；此外，EQ-5D中前四個緯度有問題的高血壓患者(即有中等和嚴重問題)均比無問題的患者就診率高，而“焦慮 / 抑郁”維度的結果與此不同，其有問題患者的就診率(60.7%)低于無問題患者的就診率(62.8%)(表3)； VAS健康狀況評分較差的就診率最高，達72.9%(表2)。

表2 高血壓患者是否就醫的人口社會學特征和單因素分析結果

表3 高血壓患者五維度自評狀況

2.2 高血壓患者就醫決策單因素分析

以樣本高血壓患者是否就診為因變量(未就診=0，就診=1)，患者傾向性基本特征、能力因素及需要相關影響因素為自變量進行單因素分析，結果表明：傾向性因素中性別、城鄉、年齡，能力因素中家庭人均年收入、商業醫療保險，需要因素中VAS、行動能力、自我照顧能力等自變量不同，患者進行是否就診選擇時存在的差異具有顯著意義(P<0.05 )。而基本醫療保險(P=0.113)、是否患其他慢性病(P=0.057)、日常活動、疼痛/不適、焦慮/抑郁等因素對高血壓患者是否就診雖有影響，但其差異并無顯著意義(P>0.05 )(表2)。

2.3 高血壓患者就醫決策多因素分析

以高血壓患者是否就診作為因變量，將單因素分析結果有顯著意義的理論模型中三大因素(圖1)作為自變量，自變量賦值見表1，對多分類變量采用啞變量形式納入多因素Logistic回歸分析中。結果顯示，影響高血壓患者就診的因素有城鄉、人均家庭年收入、商業醫療保險、VAS、自我照顧能力(P<0.05)，均具有統計學意義(表4)。

二分類多因素logistic回歸分析結果顯示：第一，高血壓患者就診服務利用的傾向因素方面，農村高血壓患者就診利用低于城市；隨著年齡的增大，就診的可能性總體呈增長態勢。第二，能力因素方面，高收入組就診的可能性高于低收入組等其他組別的高血壓患者。第三，需要因素方面，相比自評健康VAS良好而言，VAS得分越低，就診的可能性越高；當高血壓患者自我健康評分較差時選擇就診的可能性是健康狀況良好時的3.6倍，健康狀況一般時選擇就診的可能性是健康狀況良好的2.2倍；五維度中自我照顧方面比其他各維度更能影響就醫決策，自我照顧方面出現問題時去就診的傾向比沒有問題時更為明顯。

表4 高血壓患者是否就診的多因素分析

3 討論

3.1 高血壓患者健康自我評價情況

在研究對象中，EQ-5D各個維度有問題(即有中等問題和嚴重問題)的比例呈現一定的規律。在健康自我評價中，高血壓患者自感有問題比例最高的是疼痛/不適緯度(19.9%)，有問題比例最低的是自我照顧緯度(6.5%)；與此對應，沒有問題比例最多的是自我照顧緯度(93.5%)，最少的是疼痛/不適緯度(80.1%)。對照第五次國家衛生服務調查數據(2013年)，高血壓患者EQ-5D各維度有問題的比例高于普通居民。例如，焦慮/抑郁維度方面，樣本高血壓患者有問題的比例占7.7%，而普通居民為5.3%。

樣本高血壓患者EQ-VAS評分均值為77.29±0.34分，低于國家衛生服務調查中我國居民2008年(80.1)和2013年(80.9)VAS平均評分；且城市高血壓患者的VAS評分(78.6)高于農村(75.1)，這可能提示在評價健康狀況方面，城市居民較農村居民的自我健康感覺更為良好。

3.2 高血壓患者健康自我評價影響其就醫決策

根據多因素分析結果，VAS健康評分、EQ-5D中照顧能力對高血壓患者就診決策存在顯著影響。當自我照顧能力遇到問題、健康狀況較差時，高血壓患者更傾向于就醫。由表3知，在健康相關生命質量的各項指標中有問題時，就診可能性最大的兩個維度是“行動能力”和“自我照顧”。值得注意的是，前四種維度有問題的高血壓患者比無問題的就診率更高，而“焦慮 / 抑郁”維度有問題的患者(占比7.7%)其就診率(60.7%)低于無問題者(62.8%)，這說明，高血壓與焦慮 / 抑郁關系密切但易被忽視，“焦慮 / 抑郁”沒有成為高血壓患者就醫決策的顯著影響因素(P>0.05)。隨著由單純的生物醫學模式向生物心理社會醫學的轉變，醫生、家庭更應該日益關注高血壓患者的精神心理情況。這與國外一篇研究衛生服務利用的文獻報道一致。[6]

3.3 能力因素是影響高血壓患者就醫決策的主要因素

需要不等同于需求，要轉化成對就醫的實際有效需求還需要有經濟支付能力，表4結果顯示，個人能力因素中收入水平、商業醫療保險對高血壓患者就醫決策有較大影響。表2分析發現，從就診率整體來看，隨著收入水平的提升，就診率逐漸提高。國內外研究也得出類似結論，對中國農村居民就醫行為影響最大的因素是經濟因素[7]；收入被認為是醫療可及性的一個重要決定因素，尤其是在那些缺少全民醫療保險和主要依賴私人醫療保險的國家[8]。

商業醫療保險的存在可以降低就醫成本[9]，但研究對象中未參加商業醫療保險的高血壓患者就診率依舊高達69.4%，反映出隨著醫療保障制度的發展和民眾健康意識的提升，大多數患者了解高血壓相關知識和自身病情，并在沒有相關保險輔助的情況下能依舊選擇積極就醫；表明慢性病尤其是高血壓患者就醫是廣大患者的剛性需求。單因素和多因素分析結果中參加商業醫療保險負向影響了樣本高血壓患者的就診率，這和相關理論和常識相悖，可能是因為本文研究對象中商業醫療保險的投保情況非常特殊，主要集中在一個縣(全為農村居民)的原因。

3.4 不同人口學傾向特征的高血壓人群具有不同的就醫傾向

從性別來看，女性高血壓患者就診率比男性高，可能是女性對病疼的忍耐度較低，男性規避疾病的意識較強；也可能由于社會發展，女性在家庭中地位逐漸提升，女性比男性的健康意識更強。此外部分學者指出[10]，女性和老年人通常比男性和年輕人使用更多的醫療服務。從居住地來看，城市高血壓患者就診率遠高于農村，可能由于城市的就醫渠道更方便，醫療資源更豐富，同時城市高血壓患者的能力因素也相對更好些；農村高血壓患者可能多采取遵醫囑持續治療和自我醫療方式。

3.5 需要因素促進高血壓患者就醫行為

在需要因素中，高血壓患者的VAS健康評分、EQ-5D中照顧能力對其就診決策有顯著影響。另外，單因素分析結果顯示，同時患其他慢性疾病的高血壓就診率為65.5%，比單純高血壓患者就診率增加5個百分點。這些說明需要因素是影響患者就醫決策的促進因素。

4 政策建議

4.1 政策制定者需重視高血壓患者的健康自我評價

根據本研究多因素分析結果，VAS健康評分、EQ-5D中照顧能力對高血壓患者就診決策存在顯著影響。本研究中健康自我評價是高血壓患者對其健康狀況的綜合感知，是醫療機構進行高血壓等慢性病防控的重要橋梁，因此政府部門要高度重視高血壓等慢性病患者的健康狀況，增加專項調查、監測等項目中健康自我評價相關量表的調研，采取有針對性的專項健康管理服務。[11]

4.2 關注高血壓患者抑郁和焦慮問題

分析顯示，高血壓與焦慮 / 抑郁關系密切但易被忽視，高血壓患者抑郁和焦慮問題應引起衛生服務部門與患者所在社區、家庭的高度關注。一方面，建議相關部門制定并實施綜合性心理干預方案，將抑郁和焦慮等心理問題干預納入慢病患者的日常管理；另一方面，建議社區、家庭等注重為焦慮/抑郁雙重患者提供精神慰藉和社會參與等養護服務。降低高血壓患者抑郁和焦慮的發生，提高高血壓患者的健康生命質量。

4.3 提高城鄉高血壓患者醫療服務利用的公平性

本研究發現，城鄉、家庭人均年收入、VAS、自我照顧能力影響高血壓患者的就醫決策。農村高血壓患者就診服務利用低于城市，且農村高血壓患者的VAS評分也低于城市；而本文多因素分析表明自評健康VAS得分越低，就診的可能性越高。因此農村高血壓患者醫療服務利用公平性值得關注。為實現“21 世紀人人享有衛生保健”的衛生戰略，推動“以治病為中心”向“以人民健康為中心”轉變，應努力提高農村居民醫療服務利用的可及性，促進農村居民全方位、全周期的健康管理。

[1] 國務院辦公廳. 國務院辦公廳關于印發中國防治慢性病中長期規劃[Z]. 2017.

[2] 肖南梓. 基本醫療保險制度下農村高血壓及糖尿病患者疾病經濟風險的實證研究——基于重慶農村地區的國家衛生服務調查數據[D]. 重慶： 重慶醫科大學生物醫學信息技術, 2016.

[3] 官海靜, 劉國恩. 中國四地城鄉居民生命質量的比較分析[J]. 中國衛生經濟, 2015, 34(2): 5-12.

[4] 邊原, 馮雙, 龍恩武, 等. 基于EQ-5D量表的高血壓患者生命質量評價及其用藥現狀[J]. 中國新藥與臨床雜志, 2017(3): 166-172.

[5] 井珊珊, 尹愛田, 孟慶躍, 等. 農村居民慢性病患者衛生服務利用的公平性研究[J]. 中國衛生經濟, 2010(2): 35-37.

[6] Kim H K, Lee M. Factors associated with health services utilization between the years 2010 and 2012 in Korea: using Andersen’s Behavioral model[J]. Osong Public Health Res Perspect, 2016, 7(1): 18-25.

[7] 郭文芹, 武亞男, 姚兆余. 農村慢性病患者就醫行為及其影響因素分析[J]. 中國初級衛生保健, 2010, 24(1): 65-67.

[8] Whitworth J A. 2003 World Health Organization (WHO)/International Society of Hypertension (ISH) statement on management of hypertension[J]. J Hypertens, 2003, 21(11): 1983-1992.

[9] 劉曉婷, 田丁, 江堅守, 等. 廈門市慢性病患者公共衛生服務利用狀況及干預對策探討[J]. 健康教育與健康促進, 2015(4): 251-253.

[10] Zhang L, Xue C, Wang Y, et al. Family characteristics and the use of maternal health services: a population-based survey in Eastern China[J]. Asia Pac Fam Med, 2016, 15: 5.

[11] 李慧, 孟慶躍, 尹愛田, 等. 山東省中西部農村地區高血壓患病現狀及相關因素研究[J]. 中國衛生政策研究, 2011, 4(3): 40-45.