从利益相关者分析到统计建模：健康治理分析中端到端Net-Map方法的示例演示

《Archives of Public Health》：From stakeholder mapping to statistical modeling: an illustrative demonstration of end-to-end Net-Map methodology for health governance analysis

　　

摘要

背景

在欧洲协调癌症初级预防工作需要欧盟、国家和地方层面的各方协同努力。然而，这些治理关系却难以被清晰地观察。我们采用了参与式网络分析方法来揭示这些关系，并探究哪些关联与资金支持有关。本研究旨在通过方法论演示，展示从数据收集到统计分析的完整Net-Map研究流程。

方法

我们在2024年1月至2月期间举办了三场Net-Map研讨会，邀请国家非政府组织专家团队参与，共同梳理出与权力、影响力及资金相关的利益相关方及关联关系，随后对这些信息进行验证。我们使用表格记录相关信息，之后将其数字化为边节点和属性文件。接着我们描述了网络结构，并为有向资金网络构建了四个嵌套的指数随机图模型（ERGMs），逐步加入治理层级（欧盟、国家、地方）、正式权力和非正式影响力等作为关联形成的预测因子。模型诊断包括拟合度评估、针对度异质性和聚类现象的结构扩展分析，以及在不同网络子集上的稳健性检验。

结果

最终构建的网络包含128个组织及836条资金关联关系（网络密度为5.14%）。资金流动主要以跨层级形式存在（占比71.4%）。欧盟层面的主体表现出最强的外部联系能力（欧盟与国家的关联密度为17.8%，欧盟与地方的关联密度为16.1%），而国家与地方之间的关联则相对较少（6.2%）。在ERGMs模型中，影响力是影响资金获取的最强因素（比值比为168.54，p值小于0.001）；正式权力也有正向作用，但影响力较弱（比值比为5.76，p值小于0.001）；同一层级之间的资金流动则较为少见（比值比为0.35，p值小于0.001）。模型比较结果表明，完整的模型设定更为合适。针对所建模型的二元统计数据，拟合度诊断结果较为理想。通过额外加入控制度异质性和聚类现象的结构扩展分析后，影响力的比值比降至41.49，而正式权力的比值比则保持稳定在5.76至6.46之间，这表明这两种效应都具备对模型设定的稳健性。

结论

这项示例性分析表明，结合参与式Net-Map研讨会与正式网络分析方法，有助于分析分散式医疗系统中的协调模式。研究结果表明，权力和影响力在治理过程中发挥着互补作用，这一发现值得进一步研究，可通过更广泛的样本群体和纵向研究设计来深入探讨。这些结果主要作为方法应用的一个示例，而非能用于概括罗马尼亚癌症预防治理情况的普遍性结论。