社会经济因素与保险因素在预防性医疗中的作用：一项两阶段加权结构分析

《Dialogues in Health》：Socio-economic and insurance factors in preventive care: A two-stage weighted structural analysis

预防性医疗服务利用率受感知保险覆盖质量、健康访问成本体验、初级保健医生可及性和财务知识等多因素影响。研究基于2024年金融包容性调查数据，采用加权逻辑回归和结构方程模型发现：高感知覆盖质量、高财务知识、有固定初级保健医生及面临更高健康成本体验的个体，预防服务使用率显著提升。传统人口统计学变量在控制核心因素后不再显著。政策需同时强化保险信任度、初级保健连续性、财务教育等系统性措施，而非仅消除直接财务障碍。

　　在当今美国医疗体系中，预防性健康服务的利用程度是一个值得关注的重要议题。预防性健康服务，如疫苗接种、健康筛查、健康咨询等，被广泛认为是减少疾病发生率、降低长期医疗成本和提升整体健康水平的关键手段。然而，尽管《平价医疗法案》（Affordable Care Act, ACA）在2010年实施后，许多私人保险计划、医疗保险和医疗补助扩展项目都取消了预防性服务的费用分摊，以提高这些服务的可及性和使用率，但实际使用率仍然低于预期。因此，了解影响预防性健康服务利用的其他因素，如保险覆盖质量、与初级保健医生的接触、财务知识以及医疗费用经历，对于制定更有效的政策至关重要。

本研究聚焦于美国受保人群在ACA实施后，影响其预防性健康服务利用的关键因素。通过使用2024年金融包容性调查（Financial Inclusion Survey）的全国代表性数据，研究采用加权逻辑回归和结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）等方法，探讨这些因素如何影响无费用预防性服务的使用。研究发现，保险覆盖质量高、与初级保健医生保持持续联系以及具备较高财务知识的个体，更有可能参与预防性健康行为。值得注意的是，虽然费用相关的障碍在初始分析中与更高的使用率相关，但当财务知识被纳入考虑时，其直接影响会减弱，这表明财务知识在缓解费用障碍方面发挥了重要的调节作用。此外，SEM方法进一步揭示了潜在结构（如保险覆盖质量感知和费用经历）之间的复杂互动，表明这些因素与其他决定因素相互作用，共同塑造预防性护理的决策过程。重要的是，一旦考虑了这些结构和信息维度，传统的社会人口学变量（如种族和性别）在统计上不再显著，强调了系统性因素和教育性因素在其中的更大影响。这些结果表明，仅消除费用障碍的政策可能不足以最大化预防性护理的参与度。相反，建立对保险覆盖的信任、加强初级保健关系以及提高财务素养，是提高预防性服务利用的关键策略。通过解决医疗可及性的信息、关系和经济维度，政策制定者和相关利益方可以更有效地促进预防性健康行为，推动整体人口健康结果的改善。

研究采用的加权逻辑回归模型显示，拥有初级保健医生、面临更高的医疗费用挑战、感知到更好的保险覆盖质量和具备更高的财务知识，都与预防性健康服务的使用存在显著的正相关。这些变量，特别是拥有持续医疗联系和费用相关因素，显示出较大的效应大小，突显了其在预防性服务利用中的关键作用。尽管收入和教育水平也表现出积极影响，但传统的社会人口学因素如种族和性别在这些模型中并未达到统计显著性，这表明在控制了保险、费用和财务素养之后，这些社会人口学变量对预防性护理使用的影响可能被削弱。这一发现为政策制定提供了新的视角，即应将重点放在系统性因素和教育性因素上，而不是仅仅依赖社会人口学变量。

结构方程模型（SEM）则进一步揭示了潜在结构之间的相互作用和反馈路径。例如，SEM结果显示，感知到的保险覆盖质量对预防性健康服务的使用具有显著的负向直接影响，这表明当个体认为保险覆盖非常慷慨时，他们可能对预防性护理的紧迫性降低。这种现象被称为“自满效应”，即感知到的保护减少了对预防性行动的感知需求。此外，财务知识对医疗费用经历的直接影响在SEM中被削弱，这表明财务素养在缓解费用障碍方面发挥了关键作用。SEM还揭示了医疗费用经历和保险覆盖质量之间的显著负向协方差，这表明较高的保险覆盖质量可能与较少的费用障碍相关联，从而影响个体对预防性护理的使用意愿。

研究还强调了初级保健医生在预防性健康服务利用中的核心作用。拥有持续医疗联系的个体更有可能接受推荐的预防性护理服务，这不仅因为初级保健医生能够提供个性化的预防性建议，还因为他们能够协调全面的患者护理。SEM结果显示，初级保健医生的存在对预防性护理使用具有显著的正向影响，这一发现支持了加强患者与医生之间关系的政策建议。此外，财务素养的提升不仅有助于个体更好地理解保险覆盖和费用结构，还能减少他们对费用障碍的感知，从而提高预防性护理的使用率。

研究的局限性在于其依赖于自我报告的横断面数据，这可能导致回忆偏差和社会期望偏差。此外，研究未能充分捕捉文化信念、政治态度、医疗资源可及性和当地医疗体系特征等未测量的因素，这些因素可能影响预防性护理的使用。因此，未来的研究应采用纵向或准实验设计，如面板研究或自然实验，以更清晰地确定因果关系并观察财务素养、保险覆盖和初级保健关系如何随时间变化影响预防性健康行为。此外，未来的研究还应关注预防性服务的临床质量和适当性，以确保更高的使用率能够带来实际的健康益处。同时，深入探讨社会政治因素，如对政府的信任和对政策公平性的感知，也是未来研究的重要方向。通过理解和干预这些结构性、意识形态性和公平性障碍，政策制定者和医疗相关利益方可以开发出更有效和包容的公共健康策略。