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在全球健康系统面临多重危机与挑战之际，研究人员开展了关于人口健康管理（PHM）与基层医疗保健（PHC）关系的研究。结果表明二者呈良性循环，PHM 可助力 PHC 更有效。这为应对健康系统难题、促进社会健康发展意义重大。
在当今社会，健康是人们关注的焦点，但全球健康系统却面临着诸多棘手的难题。随着社会老龄化加剧，多种疾病并发（multimorbidity）成为常态，老年人常常同时患有多种慢性疾病，如高血压、糖尿病和心血管疾病等，这使得医疗负担日益沉重。在经济和社会环境不稳定的背景下，健康不平等现象愈发严重，不同地区、不同阶层的人群在获取医疗资源和健康水平上存在巨大差距。传统医疗模式也逐渐暴露出弊端，难以满足患者日益多样化的需求和期望。与此同时，技术虽在快速发展，但健康系统却还未从新冠疫情的冲击中完全恢复，且预算压力不断增大。在这样的困境下，寻找新的健康管理策略迫在眉睫，人口健康管理（Population Health Management，PHM）应运而生。
为了探索如何利用 PHM 来强化基层医疗保健（Primary Health Care，PHC），研究人员开展了深入研究。虽然文中未提及具体研究机构，但该研究成果发表在《Atención Primaria》上，具有重要的学术价值和实践意义。研究发现，PHM 与 PHC 之间存在着良性循环关系，PHM 能够使 PHC 更加有效，而 PHC 模式中的许多要素对于实施有效的 PHM 也至关重要。这一结论为改善全球健康系统、解决健康难题提供了新的思路和方向。
研究人员在开展此项研究时，运用了多种关键技术方法。首先是数据收集与分析技术，通过收集大量的定量和定性数据，包括患者的医疗记录、健康行为信息以及社会经济背景数据等，深入了解人群的健康状况和需求。利用这些数据进行健康评估、风险分层等分析，为后续的干预措施提供依据。其次是多部门协作与沟通机制，PHM 强调与其他医疗层级和社会部门的协作，研究人员探索了如何促进不同部门之间的数据共享、资源整合和协同工作，以实现全方位的健康管理。
下面详细介绍研究结果：
- PHM 的关键要素：PHM 可概括为一个包含五个步骤的循环。第一步是定义和识别目标人群（Defining and identifying the population），根据不同的范围和目的确定目标人群，如按地理区域、医保参保人员或特定需求人群划分。第二步是健康评估和细分（Health assessment and segmentation），收集信息以了解人群差异和需求，将个体分组。第三步是风险分层和可影响性分析（Risk stratification and impactibility），预测不良事件概率并对个体进行风险分类，同时确定可从预防护理中受益的患者群体。第四步是定制化服务提供（Tailored service delivery），根据不同群体和个体需求设计并实施干预措施，涵盖自我管理、疾病管理等多个方面。第五步是评估和改进（Evaluation and improvement），对整个过程和干预措施进行监测评估，考虑可能存在的偏差、伦理问题等。
- PHM 的广泛应用：在基层医疗和健康系统层面，PHM 被用于支持多种流程。例如，基于需求和数据驱动的健康规划与资源分配（Needs-based, data-driven health planning and resource allocation），根据地区的临床和社会复杂程度调整资源分配；提供主动和定制化的护理服务（Provision of proactive and tailored care），针对特定人群开展护理项目；识别护理差距和导致健康不平等的因素（Identification of care gaps and factors driving health inequalities），关注不同人群的医疗服务利用情况；进行需求管理和护理优先级排序（Demand management and prioritization of care），合理安排患者就诊顺序；协调不同医疗层级并确定改善健康的杠杆因素（Coordination across care levels and identification of levers at local or regional level to improve health），促进医疗服务的协同和整合。
- PHM 与 PHC 的关系：一方面，PHM 有助于实现 PHC 的核心属性，推动医疗服务从 “一刀切” 向精准化、从被动反应向主动预防、从关注临床需求向关注整体健康、从碎片化向协同化转变。另一方面，PHC 在 PHM 中发挥着关键作用，其丰富的数据资源、核心服务、协调能力以及与社区的紧密联系，为 PHM 的实施提供了有力支持。
- 实现 PHM 的推动因素：实现 PHM 需要多方面的协同努力。政策和监管机构的支持（Support of policy and regulatory agencies）为 PHM 提供法律保障、政策框架和资金激励。地方层面的多方利益相关者治理结构（Inclusive, multistakeholder governance structures at local/municipal level）促进数据驱动的决策和协作。全面系统的数据收集（Comprehensive and systematic data collection）是基础，高质量的数据有助于准确评估需求和风险。良好的信息治理安排（Information governance arrangements that promote information sharing within and outside the health system）保障数据的流通和安全。适配的信息系统（Fit-for-purpose information systems）提升数据处理和分析效率。数据管理能力和技能（Data stewardship capacity and skills）确保数据的有效利用。初级医疗与公共卫生的整合协作（Integration and close collaboration of primary care and public health）增强健康管理的全面性。多学科网络化的 PHC 模式（Multidisciplinary and Networked PHC models）提高服务能力。合理的财务激励机制（Financial incentives that support early detection and condition management, task profile expansion and coordination and integration across providers and levels of care）鼓励积极开展 PHM。社区参与（Community engagement）则使服务更贴合实际需求。
研究结论表明，PHM 与 PHC 相互促进，形成良性循环。PHM 作为一种协作性的方法，需要整个健康系统的共同努力以及与其他部门和利益相关者的协同配合。它为解决健康系统面临的诸多挑战提供了有力的方法，如改善医疗服务体验、提升人群健康水平、降低医疗成本、减少健康不平等以及增强医疗工作者的积极性等。然而，成功实施 PHM 需要在方法和组织文化上进行变革，以适应数据驱动的转型和整合。通过支持以基层医疗为导向的系统，关注弱势群体，解决健康不平等问题，PHM 能够为构建更健康、更安全、更具凝聚力的社会做出贡献，进而推动幸福经济的发展。这一研究成果为全球健康管理提供了宝贵的参考，为未来的健康政策制定和医疗实践改进指明了方向，具有深远的意义和广阔的应用前景。
