研究デザインと参加者
この横断的研究は、2023年に中国西部の湖北省と中国西部西部から西安郡のダンギャン市（郡レベルの都市）で実施されました。 2022年の終わりまでに、Xishui郡の居住者人口は584,100人でした。 2022年、郡の総地域製品は39億米ドル（2022年の為替レート：6.73°から1.00米ドル）に達し、資本あたりの総地域製品は6,683.80米ドルに達しました。年末には、郡には485のヘルスケア施設、ヘルスケア施設に4,498のベッド、4,639のヘルスケアプロバイダーがありました。それどころか、郡レベルの管理部隊である二陽市（その名前がより高いレベルの管理を示唆しているにもかかわらず）は、2022年末までに418,500人の居住者人口を抱えていました。 10億ドル、資本あたりの総地域製品は22,317.80米ドルです。市には265のヘルスケア施設があり、2,810ベッドがありました。 XishuiとDangyangでは、医療施設は主に郡病院、タウンシップヘルスセンター、村の診療所で構成されていました。タウンシップヘルスセンターと村の診療所はプライマリケアを提供し、郡の病院とタウンシップヘルスセンターは入院患者および外来患者サービスを提供しました。
各郡の高血圧患者の参加者を決定するために、多段階の層別クラスターサンプリングを使用しました（図1）。最初の段階では、郡の中心部から比較的遠く離れた2つの町と、郡中心部に比較的近い2つの町が各郡でランダムに選択されました。第2ステージでは、各町では、町の中心部から比較的遠く離れた2つの村と、町の中心部に比較的近い2つの村がランダムに選択されました。第3段階では、高血圧の20人の患者が各村でランダムに選択されました。糖尿病患者はすべて、比較的少ないため、徹底的に関与していました。高血圧または糖尿病の患者は、地元の村の医師が維持している住民の健康記録を使用して特定されました。このサンプリング方法は、さまざまな住宅地からの参加者を含めることにより、特定の場所での過剰濃度を回避することにより、地理的代表性を確保することを目的としています。
図1
高血圧または糖尿病患者のサンプリング手順のフロー図
選択基準は次のとおりでした。（1）研究参加者は、18歳以上の地元住民である必要があります。 （2）研究参加者はアンケートの内容を理解できる必要があります。 （3）研究参加者は高血圧または糖尿病と診断されました。
要約すると、DangyangとXishuiで32の村が特定され、800人の患者（高血圧の患者459人、糖尿病の患者155人、両方の状態の186人の患者）が調査に参加するよう招待されました。調査にデータが欠落している、または間違った情報がある20のケースは除外されました。最終的なサンプルサイズは780人（高血圧症の患者448人、糖尿病の患者153人、両方の状態の179人の患者）で、32の村からの179人の患者）で、97.5％（800人中780人）でした。
変数の測定
ヘルスケアを求める傾向の測定
$$ ： text {remarized ：score} = frac { text {original ：score} – text {minimut ：score}} { text {maximing ：score} – text {motim ：スコア}} times ：10 $$
ただし、マイナーな症状サブスケールはバイナリのはい/いいえの応答に基づいており、「はい」の回答の高い頻度が自動的にスコアを増加させます [20]。軽度の症状のスコアは肯定的な応答の数に不釣り合いに影響を受ける可能性があるため、2つのサブスケールの正規化されたスコア間の直接的な比較には注意してアプローチする必要があります。このような比較は、同等の傾向レベルを正確に反映していない場合があります。
表1 2つの質問に基づく健康を求める傾向アンケート
主要な症状サブスケールのクロンバッハのアルファは0.838であり、軽度の症状サブスケールでは0.831であり、両方のサブスケールの信頼性が良好であることを示しています。もともと英語で開発されたアンケートは、ターゲット集団の小さなサンプルを使用して、研究チームが実施したパイロット研究を通じて中国集団での使用について評価されました。このパイロット研究により、質問の明確さ、理解、および関連性が確保され、この研究の規模の適切性が確認されました。
ヘルスケアを求める傾向に影響を与える要因
この研究のヘルスケアを求める傾向に影響を与える要因は、3つのグループに分類されます。素因となる要因、有効化要因、およびAndersenの行動モデルに基づく要因が必要です [17]。これらの要因を表2で説明します。各カテゴリには、個人が医療サービスを求める可能性に影響を与えると仮定された変数が含まれています。以下は、この研究の文脈でこれらの要因がどのように測定されたかを概説しています。
有効化要因 個人のヘルスケアへのアクセスを促進または妨害するリソースを含めます。このカテゴリには、医療施設、家族収入、プライマリヘルスケアサービスの質へのアクセシビリティが含まれます。
要因が必要です 個人の健康状態とヘルスケアの認識されている必要性を反映します。これらには、疾患の種類（高血圧、糖尿病、またはその両方）と自己評価された健康状態が含まれます。これらの健康状態は、医療を求めるという個人の決定に影響を与えると予想されます。
ヘルスケアを求める傾向に影響を与える要因をよりよく説明するために、表2はこれらの要因の定義とカテゴリを示しています。
表2関連要因の定義とカテゴリ
医療利用と予防可能な入院
統計分析
継続的依存変数と複数の独立した予測因子との関係の分析を可能にするため、高血圧または糖尿病患者の主要な症状および軽度の症状のヘルスケアを求める傾向に関連する要因を特定するために、複数の線形回帰分析が実施されました。主要な症状と軽度の症状について、個別の分析が実施されました。複数の線形回帰の仮定は、モデル継着前の主要な症状と軽度の症状モデルについて個別にテストされました。直線性は散布図によってサポートされていました。残差の正常性は、コルモゴロフ・スミルノフ（KS）テストで評価されました。主要な症状モデルでは、KSテストの結果、d = 0.038になりました。 p= 0.11、正規性を示します。同様に、軽度の症状モデルはD = 0.042を示しました。 p= 0.09、また正常性を示唆しています。ホモスセッジシティは、残留プロットを介して調べられ、両方のモデルでゼロ周辺で均等に分布した残差が明らかになり、一定の分散が確認されました。残差の独立性は、Durbin-Watson（DW）統計を使用して評価されました。主要な症状モデルのDW値は1.679でしたが、軽度の症状モデルのDW値は1.523であり、有意な自己相関はありません。すべての予測因子の分散インフレ係数（VIF）は10未満であり、多重共線性がないことを確認しました。これらの診断テストは、両方の複数の線形回帰モデルの妥当性をサポートしています。
さらに、ロジスティック回帰モデルを使用して、主要症状および軽度の症状に対する外来患者の訪問と予防可能な入院に対する医療を求める傾向の影響を調査しました。ロジスティック回帰モデルは、従属変数、外来患者の訪問、予防可能な入院がバイナリの結果であるため、採用されました。この方法により、社会人口学的特性、疾患の特性、環境要因などの交絡変数を制御しながら、医療を求める傾向の影響を評価できます。 [18.19]。ロジスティック回帰の根底にある仮定が適切に満たされていることがわかり、モデルに適合する良さは計算され、 結果。
1737811491
#医療利用の強化と予防可能な入院の削減中国の農村部の非感染性疾患の患者の医療を求める傾向の調査 #BMC公衆衛生
2025-01-25 12:50:00