研究进展丨模拟就医行为的空间倾向——外部患者就医指数（EPHI）

公平享有可获得的最高健康标准是每个人的基本权力。然而，没有一个医疗系统可以为每个需求者提供无限的医疗卫生资源，与需求（由患者反映）相比，医疗卫生资源总是有限的，因此所有的医疗系统，无论其组织结构或融资方式如何，都必须采用合理的配给机制优先保障有限的资源覆盖所有需求者。随着现代社会医疗负担不断加重，例如人口老龄化和慢性非传染性疾病的日益流行，如何有效地对有限的医疗卫生资源进行高效配置正受到越来越多的关注。

配置医疗卫生资源的理想状态是供需匹配。从供给侧看，作为最大的发展中国家，中国为全球五分之一的人口提供医疗服务，对医疗卫生服务体系进行了大量投资，尤其是自2009年新一轮医改启动以来。通常通过在每个行政区划内计算供需比（Provider-to-population ratios, PPRs）识别资源短缺区域，然而该方法未考虑行政区划内的差异以及跨区域就诊行为。随着地理信息技术和大数据分析方法的发展，多种方法被用于精准刻画医疗卫生资源空间配置，其中最受关注的是两步移动搜寻法（Two-Step Floating Catchment Area method, 2SFCA）及其改进方法。近年来，利用2SFCA方法及其改进方法评价中国医疗卫生资源配置现状的研究逐渐增多，除了利用现有方法评价不同研究区域医疗卫生资源空间配置现状，还基于我国实际对2SFCA方法进行了改进，包括利用在线导航系统计算实时交通时间以更精准的计算空间可及性，以及对不同层级/类型的医疗机构设置不同的服务范围等。

从需求侧看，尽管跨区域就医/异地就医行为（不合理的就医行为）在中国受到广泛关注，关于医疗卫生资源需求的实际分布的研究在中国并不多见。在大多数研究中，所有人群被视作同样的医疗服务需求者。在最近的一些研究中单独计算了老年人口的医疗服务需求，因为老年人口被认为需要更多的医疗卫生服务。然而，基于中国的社会文化背景的一个根本问题是，患者并不一定使用他们被“期望”使用的医疗卫生资源，而这一对资源投入有重大影响的问题目前尚未被深入研究。由于中国缺乏守门人制度，患者可以自由选择医疗机构就诊，导致“跃迁就诊”行为（bypass activity）普遍存在。“跃迁就诊”行为是患者就医行为的一种空间趋势，即患者“绕过”了“期望”为其提供医疗服务的机构，花费更多的交通成本去竞争“期望”为另外的患者服务的医疗资源。被“绕过”的医疗卫生资源通常被认为医疗质量较差，而患者“跃迁就诊”前往的医疗机构通常被认为医疗质量较高，结果导致医疗卫生资源的利用不足与过度利用。这是中国在1980年代开展的医疗卫生服务体系市场化改革带来的遗留问题，而最近的医疗卫生体制改革政策为限制这类不合理的就医行为做出了巨大的努力。

整体而言，就医行为的空间趋势可以通过两种方法识别。第一种是利用个人医疗记录，包括美国Medicare数据以及我国病案首页数据等。此类数据包括了每个病人的居住地址以及就诊的医疗机构信息。从理论上讲，个人医疗记录最适用于患者就医行为空间趋势相关分析，然而由于伦理问题，相关数据一般难以获取。在中国，由于数据收集质量问题，相关个人数据往往存在大量缺失。第二种是利用问卷和访谈数据，这在中国的使用更加普遍。然而在相关研究中，普遍收集患者选择医疗机构的类型（而不是具体的机构或地址）以及影响选择的因素，限制了相关数据在分析患者与医疗机构之间空间关系研究中的应用。

考虑到个人医疗记录的限制，Delamater等人尝试了利用移动搜寻法估算在特定位置的居民前往特定医疗机构就诊的可能性（预测医疗服务利用的空间特征）。他们意识到在2SFCA的第二步（详见2.1），针对每一个居民点，在搜寻范围以内的医疗机构的供需比被求和以计算居民点最终的空间可及性。由各个医疗机构提供的空间可及性的比例也可以被认为是居住在该点位的居民选择特定医疗机构的可能性。通过将该可能性与居民点的需求数量（通常是人口数）相结合，可以形成每个居民点到各个医疗机构就诊的患者数量的矩阵。Delamater等人在芝加哥的研究采用医疗机构床位数作为医疗机构“吸引力”指标，发现基于此方法模拟的患者就医流向的准确性达到70%，由此证明当缺乏个人数据时，2SFCA方法具有估算患者就医流向（对医疗机构的选择）的潜力。应用Delamater等人的方法，Bauer等人对德国全国进行了分析，发现使用医疗机构诊疗人次数代替床位数，得出的结果将更加接近实际的医疗卫生服务利用空间趋势。

基于前人研究成果，以及在中国医疗环境下更准确的测度医疗卫生资源实际利用情况以更有效地配置医疗卫生资源的迫切需求，本研究提出了外部患者就医指数（External Patient Healthcare Index, EPHI）用以模拟医疗资源利用的空间分布。不同于计算一个难以理解和使用的居民点与医疗机构之间就医流向的矩阵，本研究更简单直观的识别两类区域：患者流入区域（医疗卫生服务利用大于需求）以及患者流出区域（医疗卫生服务利用小于需求），来代表患者就医行为的空间趋势。本研究以中国海南岛为例分析了EPHI的适用性，通过将基于EPHI的医疗卫生服务利用的空间布局与目前的医疗卫生资源空间布局进行对比，为当地提供了更合理的医疗卫生资源空间配置建议，包括资源在现有医疗机构之间的配置，以及新投入资源在医疗机构之间的配置。

通过将估计的住院患者数量与床位空间可及性相除，计算得到了对床位的竞争，发现在大多数区域，每张床位一年至少有10名患者使用，而床位资源相对充足的区域主要集中在中心的山区，以及海南岛的东北端。

同样，通过将估计的门诊患者数量与执业（助理）医师空间可及性相除，计算得到了对医师的竞争，发现与床位相比，患者对医师的竞争相对较小，尤其在中心山区，一名医师一年服务的门诊患者不足2000名。整体而言，沿海岸线区域医师的配置更加充足，除了海口与三亚这两个城市。

本研究中，我们提出了用EPHI指数来估算医疗卫生服务利用的空间分布，该指数可以作为模拟就医行为的空间趋势的第三种方法。该指数拥有广泛的应用潜力，因为与个人医疗记录相比该方法所需的数据更易获得，与调查访谈数据相比该方法能够更清晰的体现患者与医疗机构之间的空间关系。与Delamater等人的研究相比，该指数更直观的识别了患者空间流动的源与汇。随着“就地就医”越来越受到各级政府的关注，该指数可以通过判断患者是否就地就医评价当地医疗卫生资源的使用效率。目前常用的评价“就地就医”的指标为“县域内就诊率”，但是相关计算方法和数据模糊，并且计算结果限制在县级行政单位。

此外，结合医疗卫生资源空间可及性分析结果，可以直接评估医疗卫生资源的竞争程度，并精确到居民点。从中国政策制定的出发点，“以人为本”的维度看，居民获取医疗卫生服务的便捷性至关重要。然而，现有研究主要评价行政单元内医疗卫生资源的效率，或者对医疗机构的资源效率进行评价，因为投入与产出的测度更容易获得。

基于EPHI的结果可用于资源配置和政策制定。医疗卫生资源利用与资源配置可以形成四种组合，分别为：1）低可及性与患者流出；2）低可及性与患者流入；3）高可及性与患者流出；4）高可及性与患者流入。针对低可及性与患者流出的区域，需要更多的配置医疗卫生资源以将患者留在本地，而针对高可及性与患者流入的区域，需要限制医疗机构的扩张，同时相较发展大型综合医院，更应当发展能够治疗当地医院无法治疗的复杂疾病的专科医院。因为EPHI指数针对每个居民点均有特定的值，因此EPHI可以指导医疗卫生资源在现有医疗机构优化配置或为新建医疗机构的选址和容量提供建议，而非提供行政区划层面的建议。

由此可见EPHI对指导政策制定和资源配置具有巨大潜力。基于在海南岛的试点研究我们测试了EPHI的适应性。

EPHI指数表明在海南岛跨区域就诊行为普遍存在于门诊服务和住院服务中。在两种情况下，患者均倾向于从发展水平较弱，医疗资源配置较少的区域流向发展水平较高且拥有较多的医疗卫生资源的区域就诊。跨区域就诊行为导致了医疗卫生资源的不合理使用，体现在发展水平较低的中心山区医师资源利用不足，而在发展水平较高的沿海岸线区域医师资源过度利用。然而，在海口市与三亚市，尽管流入患者数量庞大，医师资源仍然充足。一个可能的解释是海口市与三亚市医师资源过度充足，因此海口市与三亚市的部分医师资源可以转移到其他沿海岸线区域以提高海南岛整体医师资源的利用效率。

根据EPHI值，目前海南岛面临的主要挑战之一是医疗卫生资源在医院与基层医疗机构之间的配置。针对住院医疗资源，这一问题更加凸显，因为85%以上的住院床位由占医疗机构数量少数的医院提供。这不可避免的导致了患者绕过当地医疗机构前往该医院寻求住院服务。在中国，越来越多的患者选择前往高等级医院寻求医疗服务，因为基层医疗机构的服务被认为普遍质量较低。这是因为与医院相比，基层医疗机构医师的学历和职称普遍较低，基层医疗机构的大部分卫生技术人员仅拥有2-3年的医学教育并且主要在中专、大专。同时基层医疗机构有限的医疗卫生资源更加加剧了这一问题。

基于本研究揭示的海南岛医疗卫生资源利用和配置现状，为了更高效的利用有限的医疗资源，本研究探讨了EPHI对地方政府的实用价值。为了推进“就地就医”政策，海南省政府期望在当地为居民提供及时的医疗服务。为达到这一目的，需要着重加强基层医疗机构的服务能力，并且深入了解当地居民对这些机构的看法以及建议。通过提升基层医疗机构的服务能力和服务质量，当地居民跨区域就诊行为将得到有效限制。同时，需要提出具体的限制不合理的跨区域就诊行为的政策。

本研究尚存在以下不足。首先，为了便于与其他基于海南省的研究进行对比，本研究中的EPHI主要基于E2SFCA方法计算，而E2SFCA方法有一个很强的假设即医疗机构的服务范围是确定的，只有服务范围内的患者能够获取医疗机构提供的服务，同时能够为机构提供患者，服务区外的患者流入到这些服务区内的居民点来竞争期望提供给这些居民点的医疗资源。服务范围的设定和距离衰减函数的选择会对结果产生巨大的影响。因此在以后对EPHI进行改进的研究中，需要考虑其他2SFCA方法模型，并结合个人医疗服务数据对模型参数进行改进。其次，本研究假设海南岛居民的患病率相同，然而，患病率实际受社会、人口、经济等诸多因素的影响，因此在以后的研究中需要考虑不同区域、不同患者类型的患病率。最后，EPHI值应当是综合体现了当地居民对对医疗卫生资源过度使用/使用不足，以及流入/流出患者带来的竞争，然而在中国政府重点关注跨区域就诊等不合理的就医行为的空间趋势的背景下，本研究仅考虑了流入/流出患者带来的竞争。然而，本文首次提出的EPHI指数仍然可以为医疗卫生子资源的配置提供新的思路。