嚴(yán)小雨，常 峰，路 云，楊 奕（中國藥科大學(xué)國際醫(yī)藥商學(xué)院，南京 211198）

近年來，我國人口老齡化的趨勢日益加劇，2021 年國家統(tǒng)計局發(fā)布的第7 次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，2020年我國總?cè)丝跀?shù)為14.118億，其中60歲及以上人口2.64億，65 歲及以上人口1.91 億，分別占總?cè)丝诘?8.7%和13.5%[1]。隨著年齡的增長，身體機(jī)能逐漸下降，健康狀況也逐漸惡化，人們對醫(yī)療服務(wù)的需求也隨之增加，導(dǎo)致醫(yī)療費(fèi)用不斷攀升，給個人和社會都帶來了沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。為了減輕醫(yī)療支出帶來的經(jīng)濟(jì)壓力，不少患者自主選擇和使用藥物來進(jìn)行自我藥療[2]。世界衛(wèi)生組織（WHO）將自我藥療定義為通過自主選擇和使用藥品來處理自我認(rèn)識的癥狀和疾病的行為[3]。在世界范圍內(nèi)，自我藥療都是各國醫(yī)療保健的一個重要組成部分，且各國的自我藥療率均居高不下[4]。據(jù)報道，歐洲國家的自我藥療率為68%，美國為77%，科威特為92%，印度為31%，尼泊爾為59%[5]。王壯飛等[6]基于中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS）2011、2013、2015 年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，我國中老年人自我藥療的平均發(fā)生率為45.52%。如果人們在自我藥療時足夠了解藥物的劑量、給藥時間、過量服用的副作用等，自我藥療是安全的，并且可在一定程度上發(fā)揮積極作用，如節(jié)省稀缺的醫(yī)療資源、減輕由醫(yī)護(hù)人員不足所造成的醫(yī)療服務(wù)壓力、降低醫(yī)療成本等；但由于自我藥療者缺乏相關(guān)信息或?qū)Σ糠中畔⒄J(rèn)知有誤，自我藥療可能存在一定風(fēng)險，如未能識別或自我診斷禁忌證、藥物相互作用、警告和預(yù)防措施等，導(dǎo)致嚴(yán)重不良反應(yīng)的發(fā)生，給使用者帶來極大的健康損害[7]。目前，國內(nèi)針對自我藥療的研究大多聚焦于老年人自我藥療及其影響因素、自我藥療的風(fēng)險研究等領(lǐng)域[8-10]，極少關(guān)注自我藥療行為對我國老年人醫(yī)療支出和健康狀況的影響。為此，本研究擬利用2018年CHARLS的有關(guān)數(shù)據(jù)，探究我國老年人自我藥療對醫(yī)療支出及健康狀況的影響，以期為老齡化背景下老年患者的醫(yī)療服務(wù)選擇和健康狀況改善提供理論參考。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究使用的數(shù)據(jù)來自CHARLS[11]，該調(diào)查旨在提供代表我國45歲及以上中老年人個人及家庭的全面、高質(zhì)量的微觀數(shù)據(jù)，包括人口背景、家庭特征、健康行為、醫(yī)療保險行為和退休情況等。CHARLS 的基線訪談始于2011 年，同一受訪者每2～3 年追蹤1 次，調(diào)查樣本覆蓋我國150 個縣、450 個村約1 萬戶家庭的1.7 萬人。本研究以2018年CHARLS數(shù)據(jù)中60歲及以上的老年人為對象，提取受訪者的基本特征、健康狀況、醫(yī)療保健和保險等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。因本研究重點(diǎn)分析自我藥療對我國老年人醫(yī)療支出和健康狀況的影響，故提取數(shù)據(jù)后刪除了部分題項未回答或答案不明確的樣本，最終納入了9 770位受訪者的數(shù)據(jù)。

1.2 變量設(shè)定

1.2.1 因變量 由于本研究旨在探討老年人自我藥療對醫(yī)療支出和健康狀況的影響，故課題組結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)[12]和CHARLS 數(shù)據(jù)，選擇醫(yī)療支出（含門診和住院醫(yī)療支出）和健康狀況為因變量。其中，門診醫(yī)療支出來自CHARLS問卷中的題項——“您過去1個月去醫(yī)療機(jī)構(gòu)門診看病的總費(fèi)用大概是多少”；住院醫(yī)療支出來自CHARLS 問卷中的題項——“您過去1 年住院的總費(fèi)用（包括自付和報銷部分的總費(fèi)用）大概是多少”；總醫(yī)療支出由年門診支出（以月門診支出換算而成）與年住院支出加合而成。由于醫(yī)療支出存在零值問題使得該變量呈偏態(tài)分布，因此本研究對醫(yī)療支出數(shù)據(jù)作對數(shù)處理。健康狀況變量來自CHARLS問卷中的題項——“您認(rèn)為您的健康狀況怎樣（很好、好、一般、不好、很不好）”，為簡化此因變量，本研究將其設(shè)為3個有序類別：差＝1、一般＝2、好＝3，即健康狀況為序次因變量。

1.2.2 自變量 本研究以是否進(jìn)行過自我藥療為自變量。自我藥療的衡量標(biāo)準(zhǔn)是過去1個月是否自己買藥服用（不包括憑處方取藥）。將自變量設(shè)定為二值虛擬變量，當(dāng)受訪者進(jìn)行過自我藥療時，取值為1，反之取值為0。

1.2.3 控制變量 為了避免因變量遺漏而導(dǎo)致的預(yù)估結(jié)果偏差，本研究借鑒安德森醫(yī)療服務(wù)利用影響模型[13]，納入了預(yù)置因素、能力因素、健康因素共3 個類別的11個控制變量。其中，預(yù)置因素包括年齡、性別、居住地區(qū)、戶口類型、婚姻狀況、受教育程度；能力因素包含個人參加醫(yī)療保險情況、是否參加養(yǎng)老保險和家庭經(jīng)濟(jì)情況；健康因素主要包括是否患慢性疾病及失能程度。

1.3 模型構(gòu)建

1.3.1 Tobit 回歸模型 醫(yī)療支出是本研究的重要因變量之一，由于CHARLS 數(shù)據(jù)中大部分實際醫(yī)療支出為0，不符合正態(tài)分布，若使用普通最小二乘法進(jìn)行多元線性回歸可能會導(dǎo)致有偏估計。因此,本研究借鑒相關(guān)文獻(xiàn)方法[14]，引入Tobit回歸模型來預(yù)測自我藥療對醫(yī)療支出的影響。Tobit回歸模型又稱刪失回歸模型，是一種因變量雖大致在正值上連續(xù)分布，但包含一部分取值為0的觀察值的模型。Tobit 回歸模型可定義為一個潛變量模型[15]，其模型表達(dá)式如下：

1.3.2 有序Probit回歸模型 本研究反映健康狀況的因變量是有序的離散數(shù)據(jù)，對于研究變量為離散型變量的，利用有序Probit回歸模型進(jìn)行回歸擬合是較為理想的估計方法[16]。健康狀況有序Probit回歸模型的表達(dá)式如下：

式中，Y代表受訪者的自評健康狀態(tài)；a0為常數(shù)項；a1、a2表示待估計的系數(shù)；ε表示誤差項且服從正態(tài)分布。

1.3.3 穩(wěn)健性檢驗 為檢驗評價方法和指標(biāo)解釋能力的穩(wěn)健性，通常會對模型設(shè)定進(jìn)行合理修改，計算穩(wěn)健性檢驗?zāi)Ｐ蛯鶞?zhǔn)模型估計結(jié)果的支持程度[17]。目前，常用的穩(wěn)健性檢驗手段為替換因變量、關(guān)鍵自變量及回歸模型、改變數(shù)據(jù)源或樣本大小、納入額外的控制變量或虛擬變量等。本研究采用2種方法檢驗?zāi)Ｐ头€(wěn)健性：（1）替換回歸模型，采用兩部模型預(yù)測老年人自我藥療對醫(yī)療支出的影響。兩部模型是針對受限因變量而展開回歸分析的回歸模型，在兩部模型中，第一部分使用二元選擇模型（Logit 回歸模型或Probit 回歸模型）預(yù)測二元離散變量，第二部分使用線性回歸模型（普通最小二乘模型或廣義線性模型）擬合連續(xù)變量[18]。（2）借鑒文獻(xiàn)方法[19]，將自評健康狀況轉(zhuǎn)化為二值虛擬變量并采用二元Logit 模型進(jìn)行回歸擬合，分析自我藥療對健康狀況的影響。其中，健康狀況被設(shè)定為0（健康狀況一般、健康狀況差）或1（健康狀況好）。

1.3.4 異質(zhì)性分析 由于不同個體間的自我藥療對醫(yī)療支出、健康狀況影響可能存在差異性，因此本研究采取分組回歸就不同的患者類型對結(jié)果的影響進(jìn)行異質(zhì)性分析[20]。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

本研究使用Stata 14.0、SPSS 25.0 軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行錄入、整理和模型構(gòu)建。描述性統(tǒng)計中的定量資料以±s表示，定性資料以頻數(shù)或率表示。模型回歸分析、異質(zhì)性分析及穩(wěn)健性檢驗的檢驗水準(zhǔn)均為α＝0.05。

2 結(jié)果

2.1 描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

受訪者各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1。由表1可見，9 770 位受訪者的平均年齡為68.8 歲，74.5%為小學(xué)及以下文化程度，多居住在農(nóng)村地區(qū)或戶口類型為農(nóng)業(yè)戶口；近半數(shù)受訪者的自評健康狀況為“一般”，85.0%的受訪者患有慢性疾病，近半數(shù)受訪者存在不同程度的失能；有60.7%的受訪者進(jìn)行過自我藥療；受訪者醫(yī)療支出的對數(shù)平均值為8.8。

2.2 自我藥療對醫(yī)療支出的影響因素分析結(jié)果

自我藥療對醫(yī)療支出影響因素的Tobit回歸分析結(jié)果見表2。由表2 可見，受訪者自我藥療行為的發(fā)生使得醫(yī)療支出的對數(shù)值顯著降低了0.116 個單位，差異具有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05），表明自我藥療能夠顯著促進(jìn)醫(yī)療支出的降低。預(yù)置因素中，受訪者性別、居住地區(qū)、戶口類型均能夠顯著影響醫(yī)療支出（P＜0.05）；通過分析回歸系數(shù)大小和方向發(fā)現(xiàn)，女性受訪者的醫(yī)療支出比男性受訪者低0.149 個單位，未居住在城或鎮(zhèn)中心區(qū)的受訪者的醫(yī)療支出要比居住在城或鎮(zhèn)中心區(qū)的受訪者低0.188 個單位，非農(nóng)業(yè)戶口的受訪者的醫(yī)療支出比農(nóng)業(yè)戶口多0.285 個單位。能力因素中，僅養(yǎng)老保險能夠顯著影響受訪者的醫(yī)療支出（P＜0.05），參加養(yǎng)老保險能夠使受訪者的醫(yī)療支出降低0.254個單位。健康因素中，是否患有慢性疾病與失能程度均能夠顯著影響受訪者的醫(yī)療支出（P＜0.05），其中患慢性疾病受訪者的醫(yī)療支出比未患慢性疾病受訪者多0.595 個單位，且失能受訪者的醫(yī)療支出比未失能受訪者更多。

表1 受訪者各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

2.3 自我藥療對健康狀況的影響因素分析結(jié)果

自我藥療對健康狀況影響因素的有序Probit回歸分析結(jié)果見表3。由表3 可見，自我藥療對健康狀況有顯著的負(fù)向影響（P＜0.05），即受訪者的自我藥療行為會在一定程度上損害其健康狀況。預(yù)置因素中，受訪者的性別、居住地區(qū)、受教育程度均與健康狀況存在顯著的相關(guān)關(guān)系（P＜0.05）；通過分析回歸系數(shù)大小和方向發(fā)現(xiàn)，女性受訪者的健康狀況更差，未居住在城或鎮(zhèn)中心區(qū)的受訪者的健康狀況要差于居住在城或鎮(zhèn)中心區(qū)的受訪者，小學(xué)及以下文化程度受訪者的健康狀況要差于其他文化程度的受訪者。能力因素中，家庭經(jīng)濟(jì)可顯著影響受訪者的健康狀況且呈正相關(guān)關(guān)系（P＜0.05），即家庭收入越高的受訪者健康狀況越好。健康因素中，受訪者是否患有慢性疾病及其失能程度均能夠顯著影響健康狀況（P＜0.05），即患有慢性疾病、失能程度越大的受訪者的健康狀況越差。

表2 自我藥療對醫(yī)療支出影響因素的Tobit 回歸分析結(jié)果

表3 自我藥療對健康狀況影響因素的有序Probit回歸分析結(jié)果

2.4 穩(wěn)健性檢驗

穩(wěn)健性檢驗結(jié)果見表4。由表4 可見，兩部模型和二元Logit 回歸結(jié)果均顯示，老年人自我藥療能顯著促進(jìn)醫(yī)療支出的降低，但會存在一定的健康風(fēng)險（P＜0.05）。這與表2 和表3 的研究結(jié)果一致，表明上述研究結(jié)果穩(wěn)健、可靠。

2.5 異質(zhì)性分析

由于有慢性疾病史、文化程度高而疾病意識風(fēng)險強(qiáng)的老年人更傾向于自我藥療[21]，使得自我藥療對醫(yī)療支出、健康狀況的影響可能存在異質(zhì)性，因此有必要從教育程度、是否患有慢性疾病2個方面進(jìn)行異質(zhì)性分析，結(jié)果見表5。由表5可見，在不同教育程度、是否患有慢性疾病人群中，自我藥療對醫(yī)療支出的影響存在統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05），而對健康狀況的影響不存在統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05）；通過比較2 組系數(shù)大小發(fā)現(xiàn)，在小學(xué)及以下文化程度、患有慢性疾病人群中發(fā)生自我藥療行為的受訪者的健康狀況更差。換言之，小學(xué)及以下文化程度、患有慢性疾病人群的自我藥療雖能降低醫(yī)療支出，但其健康風(fēng)險更高。

表4 自我藥療的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

表5 異質(zhì)性分析回歸結(jié)果

3 討論與建議

3.1 自我藥療能緩解醫(yī)療負(fù)擔(dān)，可予以適當(dāng)鼓勵

Tobit回歸結(jié)果顯示，自我藥療行為可使醫(yī)療支出的對數(shù)值顯著降低0.116個單位，并且在5%的水平上具有統(tǒng)計學(xué)意義，表明自我藥療能夠顯著促進(jìn)醫(yī)療支出的降低。從醫(yī)療服務(wù)利用角度來看，自我藥療可節(jié)省稀缺的醫(yī)療資源，避免過度醫(yī)療或不必要的醫(yī)療服務(wù)，從而有助于減輕部分醫(yī)療負(fù)擔(dān)，可使有限的醫(yī)療資源得到更加合理的分配和利用。隨著我國人口老齡化程度的不斷加劇，民眾醫(yī)療服務(wù)的需求明顯增加，合理的自我藥療可在醫(yī)療保健系統(tǒng)中發(fā)揮積極作用。因此，可通過鼓勵合理的自我藥療，使居民獲取更多、更便利的醫(yī)療保健機(jī)會，在滿足醫(yī)療服務(wù)需求的同時節(jié)省醫(yī)療費(fèi)用。

3.2 自我藥療潛藏健康風(fēng)險，需有效預(yù)防用藥風(fēng)險

有序Probit 回歸結(jié)果顯示，自我藥療對健康狀況具有顯著的負(fù)向影響，即受訪者的自我藥療行為會在一定程度上損害其健康狀況。究其緣由，可能與受訪者對用藥知識的認(rèn)知不足和在購買藥物時缺乏有效指導(dǎo)而盲目用藥有關(guān)。為避免自我藥療不當(dāng)帶來的風(fēng)險，應(yīng)在國家相關(guān)部門推動下，積極推進(jìn)全民安全用藥教育工作，從而提高民眾對自我用藥的正確認(rèn)知，發(fā)揮自我藥療的積極作用。在社會層面上，藥師可結(jié)合社區(qū)民眾的用藥情況，不定時開展安全用藥等相關(guān)主題宣傳活動，普及自我藥療相關(guān)的基本用藥知識及注意事項，告知自我藥療不當(dāng)引起的嚴(yán)重后果，以提高老年人對自我藥療的認(rèn)知，從而保障用藥安全。在政策層面上，政府相關(guān)部門可繼續(xù)全面推進(jìn)并落實居家藥學(xué)服務(wù)工作，以提高自我藥療的效果。

3.3 用藥風(fēng)險存在人群差異，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注特殊人群

由異質(zhì)性分析結(jié)果可知，小學(xué)及以下文化程度、患有慢性疾病人群的自我藥療健康風(fēng)險更高。這可能與受教育程度低的人群文化知識儲備有限，難以理解藥品說明書含義或不清楚藥物間的配伍禁忌、用法用量等而導(dǎo)致錯誤用藥有關(guān)。相較于未患有慢性疾病的人群，患有慢性疾病的老年人服藥種類多、服藥頻次高、藥物不良反應(yīng)更為常見，使得其自我藥療的健康風(fēng)險更高。因此，針對該類特殊群體尤其是健康風(fēng)險較高的群體，可通過制定簡單易懂的藥品說明書（如在藥品說明書上印刷可讀性較強(qiáng)的插畫以解釋用藥步驟，對藥品說明書中的注意事項進(jìn)行字體加粗加黑等處理以幫助使用者閱讀）來協(xié)助其正確進(jìn)行自我藥療；可利用國家全民健康信息平臺等基礎(chǔ)設(shè)施，實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)共享[22]；同時，可重點(diǎn)針對該類人群建立電子健康檔案，記錄其曾用藥種類、劑量、頻次及出現(xiàn)過的不良反應(yīng)等信息，從而幫助其科學(xué)地自我用藥。

4 結(jié)語

本研究基于2018 年的CHARLS 數(shù)據(jù)，利用Tobit 回歸模型和有序Probit回歸模型預(yù)測了我國老年人自我藥療對醫(yī)療支出和健康狀況的影響因素，發(fā)現(xiàn)自我藥療行為雖然能夠緩解老年人的醫(yī)療負(fù)擔(dān)、降低醫(yī)療費(fèi)用，卻在一定程度上損害了老年人的健康狀況。因此，可通過適當(dāng)?shù)乃帉W(xué)教育、嚴(yán)格的監(jiān)管管理等策略使老年人的自我藥療行為更安全、有效。