喀麦隆Souza地区全民健康覆盖参保现状及影响因素分析——基于400份问卷的实证研究

《BMC Health Services Research》：Universal health coverage and factors associated with enrolment in the town of Souza-Cameroon

本研究针对喀麦隆Souza地区全民健康覆盖参保率低下的问题，通过横断面调查分析400名居民数据，发现高等教育背景、UHC认知度及费用感知是显著影响因素。研究为优化健康政策提供了关键实证依据，对促进中低收入国家实现SDG 3.8目标具有重要参考价值。

　　

在全球推进全民健康覆盖的浪潮中，喀麦隆Souza地区却面临着参保率不足10%的困境。这不仅是数字的差距，更意味着数以万计居民暴露在因病致贫的风险中。当世界卫生组织将UHC列为可持续发展目标的核心指标时，这个中非国家的基层实践现状引发了研究者的深度关注。

研究团队将目光聚焦于具有典型农村特征的Souza地区。这里24,006居民分散在58个村落，医疗资源匮乏与信息壁垒交织成阻碍健康公平的罗网。通过为期六个月的实地调研，研究人员采用多阶段抽样方法，对400名21岁以上居民进行结构化问卷调查。数据经R Studio 4.2.1进行逻辑回归分析，最终揭示影响参保决策的关键密码。

研究方法的核心要素

研究采用横断面调查设计，通过预测试问卷收集居民社会人口学特征、UHC认知度及参保意愿等数据。运用Lorenz公式计算样本量，采用非概率便利抽样法选取受访家庭。数据分析包含描述性统计、双变量及多变量逻辑回归，显著性水平设定为α=0.05。

Socio-demographic characteristics of participants

调查显示男性占51.25%，21-30岁青年占34.5%，中等教育程度者达55.25%。职业分布中店主占比30%，天主教徒占28.75%，呈现该地区典型的人口学特征。

Proportion of people enrolled in UHC

参保率仅7%的残酷现实背后，是93%居民暴露于健康风险中的严峻现状。这一数据远低于塞内加尔（50%）和加纳等国的实施效果，凸显地区间健康政策落地的显著差异。

Bivariate logistic regression analysis between participants' knowledge and enrolment at UHC de Souza

认知因素分析揭示关键规律：知晓UHC概念者参保概率提升30倍（OR=30.18），理解定义者参保率提高6倍（OR=6.11）。这证实信息传播在健康政策推行中的杠杆作用。

Multivariate logistic regression analysis of factors associated with UHC enrollment in the City of Souza

多因素分析最终锁定三大决定性变量：高等教育背景使参保概率倍增（AOR=2.01），UHC认知度贡献18.99倍增益，费用感知亲和力提升2.12倍参保意愿。这些发现精准指向政策优化的关键路径。

研究的讨论部分通过跨国比较深化认知。马里7%的参保率与本研究高度吻合，而墨西哥、埃塞俄比亚的研究同样验证认知度与费用感知的普适性影响。特别值得注意的是，喀麦隆政府虽在2023年启动UHC试点，但公共卫生支出占比反从2019年5.9%降至3.3%，这种投入缩减与政策目标背道而驰的现象值得警醒。

该研究的实践价值在于为资源有限地区提供可操作的干预靶点。针对教育程度较低群体开发通俗化宣传材料，通过社区领袖示范作用破除费用误解，建立移动登记站简化行政流程——这些基于实证的解决方案正在Souza地区酝酿一场健康保障革命。当研究数据转化为政策语言，或许将成为喀麦隆迈向全民健康覆盖的重要转折点。