荷兰护理院住院时长下降趋势解析：人口老龄化、照护需求变迁与时间效应的三重分解

本研究针对人口老龄化背景下护理院床位需求预测的难题，利用荷兰全国性行政数据（2012-2022年），通过生存分析和三重分解法，首次量化了住院时长（LOS）下降8%的驱动因素：人口结构变化（27%）、照护需求提升（40%）和剩余时间趋势（32%）。结果为长期照护资源配置提供了关键证据。

　　

随着全球人口结构的老龄化加速，各国政府正面临着一个严峻挑战：如何精准预测未来对护理院床位的需求？这不仅关乎巨额财政资源的配置，更直接影响数百万老年人的生活质量。在荷兰这样一个拥有全球领先长期照护体系的国家，政策制定者发现了一个关键矛盾——虽然65岁以上老年人入住护理院的比例在下降，但由于人口基数不断扩大，实际需求可能不降反升。要解开这个谜团，核心在于理解一个看似简单却极其复杂的指标：护理院住院时长（Length of Stay, LOS）。

以往的研究大多聚焦于个体层面，探讨哪些因素会影响一个人入住护理院后的停留时间，例如呼吸困难、癌症等健康状况。然而，这些微观发现难以解释宏观层面的趋势变化。宏观的LOS趋势不仅取决于个体健康状况，更受到人口结构变迁（如性别、年龄、伴侣状况）和照护需求变化（即每个 demographic 群体中被护理院接纳的比例和严重程度）的共同塑造。几乎没有人研究过LOS的时间趋势及其决定因素，这种认知空白可能导致未来几十年护理院容量规划的严重偏差——要么建设不足造成等待名单，要么过度建设导致资源浪费。

为了填补这一知识鸿沟，来自伊拉斯姆斯大学健康政策与管理学院的Peter Alders、Bram Wouterse和Frederik T. Schut教授开展了一项大规模研究，成果发表在《The Journal of the Economics of Ageing》。他们利用荷兰中央管理办公室（CAK）和荷兰统计局（CBS）的全国性行政数据，涵盖了2012年至2022年间433,377例护理院入院记录，并结合了年龄、性别、同居状况、照护需求和死亡日期等详细信息。

研究人员采用了几项关键技术方法：首先，他们利用行政数据构建了全国性队列，样本限定为65岁以上、患有老年精神疾病或躯体性障碍的老年人，排除了精神疾病及感官或智力残疾者，并剔除了居家高强度护理的使用记录以保持研究对象 homogeneity；其次，他们采用考虑右删失的Cox比例风险模型进行生存分析，以性别、年龄、伴侣状况和失能程度分级（ZZP）作为个体层面的决定因素，并加入 calendar year 虚拟变量捕捉 conditional LOS 的时间趋势；最后，他们创新性地将LOS的趋势分解为三个部分：纯人口结构效应（假设各群体入院概率和 conditional LOS 保持不变）、照护需求效应（反映各 demographic 群体内入院概率的变化）以及剩余时间趋势（捕捉 conditional survival 的变化）。

研究结果揭示了多项重要发现：

描述性统计结果显示，在2012至2022年间，护理院入住人群的特征发生了显著变化。尽管平均入院年龄保持稳定（2012年85.1岁，2022年85.0岁），但年龄分布更加分散：第25百分位数从81.0岁降至80.3岁，而第75百分位数从89.9岁微升至90.1岁。同时，入住者的性别和照护需求结构发生明显转变：女性比例从68.9%下降至62.6%，而有伴侣者的比例在27-30%之间波动。最显著的变化体现在失能程度分级（ZZP）上：ZZP4（以躯体性问题为主，需辅助生活和密集型护理）的比例从32.7%大幅降至17.8%；ZZP5（以认知障碍为主，需广泛失智照护）的比例从37.8%显著上升至54.3%；ZZP6（以躯体性问题为主，需密集型护理和行为监督）的比例则先降后升，从29.5%降至23.1%后再回升至27.9%。

回归分析结果通过Cox模型（限制8年）显示，LOS从2012年的930天下降至2022年的853天，减少了77天（8%）。通过三重分解发现：人口结构效应（ cohort effect）贡献了21天的下降（占总下降的27%），这主要源于人口老龄化导致相对年轻的老年人口增加，以及男性比例上升（男性LOS较短）；照护需求效应解释了31天的下降（40%），特别是在2019-2022年间急剧下降，反映出入院人群健康严重程度增加；时间趋势效应贡献了25天的下降（32%），其中2013-2014年的骤降可能与自付额改革相关，2017-2019年的下降可能源于疫情期间的超额死亡率，而2021年的上升则可能是死亡率回归常态的表现。

敏感性分析使用2年Cox模型验证了结果的稳健性，显示总体下降模式一致，但时间趋势在2015年效应更大，表明COVID对入院2年内者的LOS产生了影响。

讨论部分深入解读了这些发现背后的驱动机制。人口结构效应反映了二战後婴儿潮世代陆续步入老年期，带来相对年轻长者的增加，同时男性预期寿命追赶女性，提高了男性比例。照护需求的变化则体现了"在地老化"政策的成功：政策鼓励（如地区采购办公室限制ZZP4者入院）、技术发展和社会偏好转变共同促使长者推迟入住护理院，直到健康需求更严重时才入住。2019年后的急剧变化还可能源于ZZP给付费率 recalibration 引发的 upcoding（从ZZP4转向给付更高的ZZP6，而ZZP6的LOS较短）。时间趋势中的波动则与具体政策事件（如2013年自付额改革导致需求暂时抑制）和突发公共卫生事件（COVID期间超额死亡率）密切相关。

结论部分强调，荷兰护理院住院时长的下降主要源于人口结构变迁、照护需求严重化以及政策与事件驱动的 conditional survival 变化。这项研究不仅为荷兰的长照资源规划提供了实证依据（需求可能介于Alders和Schut2019年预测的第二与第三 scenario之间），其分解方法学也有助于其他国家理解LOS趋势的多元驱动机制。研究者指出，未来政策需密切关注"在地老化"的持续趋势、给付政策对编码行为的影响，以及突发公共卫生事件对脆弱人群的长期影响，从而更精准地规划长照服务体系，平衡资源配置与服务质量。