古巴、西班牙、意大利和德国的医疗系统概况及疫情结果的多维度分析

《Health Policy and Technology》：Multi-dimensional scaling of healthcare system profiles and pandemic outcomes in Cuba, Spain, Italy, and Germany

本研究比较了古巴、西班牙、意大利和德国四种不同医疗体系模式对COVID-19死亡率的影响。通过分阶段多维缩放（MDS）分析，发现古巴凭借强大的初级医疗、流行病学监测和自主疫苗研发，在心血管疾病高发、男性吸烟率突出的情况下仍保持最低死亡率（776/百万）。欧洲国家（西班牙、意大利、德国）死亡率差异较小（2070-3261/百万），可能与医疗体系市场化程度加深、政策趋同压缩结构性差异有关。研究强调医疗系统组织能力比单纯资源投入更重要，为不同模式国家应对传染病提供启示。

　　

朱塞佩·奥兰多

意大利巴里大学经济与金融系，Largo Abbazia Santa Scolastica，巴里，I-70124

摘要

研究目标：

探讨古巴、西班牙、意大利和德国的基线健康风险如何与COVID-19死亡率轨迹相关联，并识别出与更好结果相关的系统特征。尽管之前的比较研究强调了GDP水平或医院容量，但很少有研究系统地将基线健康风险和卫生系统模型与疫情轨迹联系起来；本研究旨在填补这一空白。

研究设计：

利用公开可获得的二手数据，对四种不同的卫生系统模型进行跨国观察研究：古巴（国家社会主义制度）；西班牙/意大利（地中海福利国家）；德国（俾斯麦式的社团主义制度）。

方法：

我们分两个互补阶段应用了多维尺度分析（MDS）：（i）基线健康指标（BHI）的横截面地图（八个疫情前的变量）；（ii）基于轨迹的疫情轨迹指标（PTM）地图（2020-2023年的月度报告指标），使用相关距离进行对比。

结果：

基线健康指标分析显示了各国在疫情前的不同特征：古巴在心血管疾病死亡率和男性吸烟率方面存在差异；西班牙的女性吸烟率较高；意大利的人口老龄化程度较高且人口密度较大；德国则面临人口压力和较高的糖尿病发病率。在疫情轨迹指标分析中，古巴的COVID-19累计死亡率最低（每百万人776例死亡），而欧洲国家则为每百万人2,070-3,261例死亡。

结论：

这种两阶段设计明确了基线风险特征与疫情轨迹之间的关系。在所研究的各种扰动下，古巴与欧洲其他国家之间的差异保持稳定，而欧洲内部国家之间的差异较大；因此，我们不對意大利、西班牙和德国进行排名。欧洲国家之间可区分性的降低与其卫生系统的金融化/市场化程度增加以及政策趋同有关，这可能压缩了在样本量和分辨率下疫情应对措施的结构差异。

引言

COVID-19在全球范围内引发了严重的健康和经济冲击[1]、[2]、[3]、[4]、[5]。脆弱群体面临贸易和供应链中断的问题，而财政干预措施未能完全恢复就业和消费[6]、[7]。

2020年至2022年间，欧洲共有约164万人死亡，比预期死亡率高出8%[8]。较贫穷和不平等地区的疫情后果更为严重，而卫生支出和疫苗接种覆盖率降低了超额死亡率。值得注意的是，仅人口密度或政策严格程度无法解释各国之间的差异。这提出了一个核心问题：为什么资源有限的国家（如古巴）的COVID-19死亡率低于富裕的欧洲国家？

为了解决这个问题，我们还考虑了床位、劳动力和检测等结构性能力，发现恢复力不仅取决于资源，还取决于卫生系统如何组织和利用这些资源。

欧洲的卫生系统通常围绕两种制度模式组织：税收资助的国家卫生服务体系（贝弗里奇模式）和社会健康保险体系（俾斯麦模式）。然而，关于哪种模式更有效仍无定论[9]，且疫情结果并不完全受制度类型的影响[10]。

多项比较研究表明，可以通过一组简练的人口统计和健康指标来评估卫生系统的表现。Evans等人[11]强调了卫生支出和教育的重要性；Cetin和Bahce[12]关注医生密度、医院床位和支出；González等人[13]在165个国家中确认了人口统计和教育因素的核心作用；Ahmed等人在亚洲的研究表明，人口密度、医院床位密度和教育显著影响效率。Mbau等人的最新综述[15]进一步证实，人口结构和健康风险因素在国家和次国家层面一直是效率的决定因素。在COVID-19的具体背景下，Lupu等人[16]发现并发症、年龄结构和人口密度在第一波疫情中至关重要，而政府效率和教育的重要性在后来的疫情中逐渐显现。然而，很少有研究明确将基线人口统计和健康脆弱性与制度模式联系起来以解释不同的疫情轨迹；本研究旨在填补这一空白。基于这些文献，我们关注疫情前的人口统计和健康风险因素，而非系统投入（如床位或支出）。

为了探讨基线脆弱性和制度结构之间的相互作用，我们比较了四个代表不同卫生系统传统的国家：意大利和西班牙属于地中海贝弗里奇模式国家，德国属于俾斯麦式社团主义制度国家，古巴属于国家社会主义模式国家。这种设计允许在制度类型之间进行系统比较，同时捕捉到足够的变异以进行多维度分析。

意大利和西班牙在疫情初期经历了严重的死亡情况，这加剧了治理挑战和重症监护资源的短缺[17]、[18]、[19]。德国最初有效控制了疫情传播，但在后续疫情中死亡率仍然很高。尽管古巴经济资源有限、遭受了数十年的制裁且基线心血管疾病风险较高，但通过强大的初级卫生保健、健全的流行病学监测以及快速部署国产疫苗，其死亡率相对较低[20]、[21]、[22]。

传统的单变量比较无法同时捕捉多种脆弱性和结果之间的相互作用。为此，我们应用了多维尺度分析（MDS），将高维数据投影到空间地图上，使相似的情况聚集在一起[23]、[24]。我们的设计分为两个阶段：（i）基线健康指标（BHI）的横截面地图，以描述疫情前的脆弱性特征；（ii）基于轨迹的疫情轨迹指标（PTM；2020-2023年）地图，使用相关距离来比较各国之间的结果动态。

我们设计的一个含义是，欧洲国家之间的可区分性降低可能反映了其卫生系统中金融化、市场化和政策趋同的程度[25]、[26]、[27]。这些趋势可能压缩了在样本量和分辨率下疫情应对措施的结构差异，从而限制了疫情轨迹指标空间中的差异。因此，我们强调不同制度之间的对比（例如古巴与欧洲），并对欧洲内部的详细排名持谨慎态度。

本文的其余部分结构如下：“材料与方法”部分描述了数据集、变量构建、MDS设计，并包括估计细节和诊断分析。“结果”部分展示了研究结果，“讨论”部分根据制度背景对这些结果进行解读，“结论”部分总结了研究贡献和政策启示。

部分摘录

材料与方法

本节描述了数据、距离度量方法和降维程序，并记录了用于重现研究的软件/硬件。

结果

在本节中，我们展示了分析结果及相应的讨论。首先分析了每个国家的健康状况，然后评估了它们对COVID-19疫情的应对措施。最后通过MDS分析评估了疫情对各国的影响。

讨论

COVID-19疫情凸显了强大初级卫生保健（PHC）系统的重要性。PHC对于提供基本医疗服务和确保全民覆盖至关重要，然而许多低收入和中等收入国家仍面临资金不足、获取不平等和高自付费用的问题，导致护理质量持续低下[33]。在欧洲，一系列独立委员会发现，长期资金不足和劳动力短缺问题因紧缩政策而加剧

结论

本研究应用多维尺度分析（MDS）来探讨古巴、西班牙、意大利和德国的基线健康风险和卫生系统结构如何影响2020年1月至2023年12月的COVID-19死亡率。研究表明，恢复力不仅取决于GDP，还取决于初级卫生保健（PHC）能力、人口结构以及国内疫苗生产动员能力。尽管心血管疾病负担重和吸烟率较高，古巴的死亡率仍然相对较低

资金声明

本研究未获得任何资金支持。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。