《Frontiers in Public Health》：Strengthening primary care gatekeeping for healthy aging in China: family doctor contract service and multidimensional health outcomes among older adults
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摘要目的：扩大社区初级保健的可及性是中国应对人口老龄化带来的健康挑战的核心。本研究探讨了家庭医生签约服务（FDCS）参与与社区老年人多维健康结果之间的关联。方法：利用2023年中国老年社会追踪调查（CLASS）中具有全国代表性的数据（N?=?11,455），研
摘要目的：扩大社区初级保健的可及性是中国应对人口老龄化带来的健康挑战的核心。本研究探讨了家庭医生签约服务（FDCS）参与与社区老年人多维健康结果之间的关联。方法：利用2023年中国老年社会追踪调查（CLASS）中具有全国代表性的数据（N?=?11,455），研究人员评估了三个健康维度：自评健康、身体不适和生活满意度。普通最小二乘法（OLS）回归提供了调整后关联的透明基线，有序probit和logit模型作为有序结果的稳健性检验，倾向得分匹配（PSM）作为可观测选择进入FDCS参与的协变量平衡调整工具。亚组分析考察了城乡居住地和教育水平的异质性。结果：在所有三个健康维度上，FDCS参与与更有利的观测结果显著相关。农村和低教育水平的老年人在身体不适降低和生活满意度提高方面表现出更强的关联，而城市和高教育水平的老年人在自评健康评估方面表现出更强的关联。这种模式表明FDCS参与与健康结果在不同人群之间存在异质性关联。结论：研究结果表明，报告的FDCS参与与老年人健康的多个维度相关，且在不同居住地和教育群体中存在异质性模式。差异化的服务设计可能有助于将社区初级保健与不同老年亚群的实际需求相匹配。所有发现均来自横断面观察性研究的调整后关联，不应被解释为因果估计。
**论文解读：家庭医生签约服务与老年人多维健康结果的关联研究——基于2023年中国老年社会追踪调查的证据**
**研究背景、问题与意义**
随着人口老龄化的加速，中国面临严峻的健康挑战。截至2024年底，60岁及以上人口已占总人口的22.0%，达3.1亿。传统的以医院为中心的医疗模式难以满足老年人对连续性、综合性初级保健服务的需求。为此，中国于2016年启动了家庭医生签约服务（FDCS）计划，旨在通过全科医生团队提供以社区为基础的持续照护，包括健康检查、慢性病管理、健康教育和个性化协调。已有研究主要关注FDCS与慢性病控制、医疗服务质量等单一维度的关联，但存在两个关键局限：一是多数研究仅考察单一健康维度，未明确FDCS在认知、感知和情感等不同健康领域中的关联是否不同；二是缺乏对亚组异质性的系统评估，而这对于评价FDCS作为促进公平的干预措施至关重要。因此，本研究利用具有全国代表性的2023年中国老年社会追踪调查（CLASS）数据，探究FDCS参与与老年人自评健康、身体不适和生活满意度三个多维健康结果之间的关联，并检验这些关联是否因居住地和教育水平而异。该论文发表在《Frontiers in Public Health》。
**主要关键技术方法**
研究人员使用2023年CLASS数据，该调查采用多阶段分层概率抽样，覆盖全国28个省份，最终分析样本包含11,455名60岁及以上老年人。主要分析方法包括：以普通最小二乘法（OLS）回归作为基线估计调整后关联；有序probit和logit模型作为有序结果的稳健性检验；倾向得分匹配（PSM）作为协变量平衡工具，采用四种算法（k近邻匹配（k=4）、半径匹配（卡尺=0.01）、核匹配和马氏距离匹配）。亚组分析在PSM框架内分别按城乡居住地和教育水平（小学及以下 vs. 中学及以上）进行匹配后估计关联差异。所有分析使用Stata SE 18.0软件，统计显著性水平设为p<0.05。
**研究结果**
**3.1 研究样本特征**
描述性统计显示，在11,455名老年人中，2,170人（18.9%）报告在过去12个月内使用过FDCS。FDCS参与者中身体不适发生率较低（28.66% vs. 33.40%，p<0.001），教育程度更高（高中及以上：20.60% vs. 13.54%，p<0.001），城市居民比例更高（60.09% vs. 48.73%，p<0.001），同时患多种慢性病的比例也更高（60.92% vs. 47.31%，p<0.001）。这些差异提示存在选择性偏倚，需采用PSM进行协变量平衡。
**3.2 家庭医生签约服务参与与老年人健康结果的关联**
基线OLS回归在控制人口学、社会经济和行为协变量后显示，FDCS参与与三个健康维度均呈显著正相关：自评健康（β=0.0417，p<0.05）、身体不适（β=?0.0785，p<0.001）和生活满意度（β=0.0854，p<0.001）。控制变量中，慢性病负担与健康结果关联最强，互联网使用与自评健康和生活满意度正相关，婚姻状况与所有健康维度均正相关。
**3.3 稳健性检验**
**3.3.1 替代模型设定**：有序probit和logit模型结果与OLS一致，FDCS参与与身体不适降低（Oprobit: β=?0.2258；Ologit: β=?0.3932，均p<0.01）和生活满意度提高（Oprobit: β=0.1238；Ologit: β=0.2225，均p<0.01）显著相关，自评健康在Ologit模型中显著（β=0.1019，p<0.05），在Oprobit模型中方向一致但边际显著（p<0.1）。
**3.3.2 替代健康指标**：使用年龄比较自评健康（ASRH）和过去一年健康变化作为替代结果，FDCS参与与ASRH显著正相关（OLS: β=0.0316，p<0.001；Oprobit: β=0.1878，p<0.001；Ologit: β=0.3680，p<0.001），健康变化关联在OLS中显著（β=0.0151，p<0.01）但在有序模型中不显著。
**3.3.3 倾向得分匹配**：PSM平衡诊断显示匹配后所有协变量标准化偏差降至10%以下，最大偏差为2.9%。四种匹配算法结果一致：FDCS参与与自评健康（匹配差异范围0.0392~0.0630）、身体不适降低（?0.0743~?0.0785）和生活满意度提高（0.0876~0.0953）均显著相关，且多数达到p<0.001。
**3.4 异质性分析**
亚组PSM模型揭示了一致的双重模式异质性：城市居民和高教育水平老年人中，FDCS参与与自评健康改善的关联更强（城市：匹配差异0.0727~0.1076，均p<0.05；中学及以上：0.0681~0.0947，均p<0.05）；农村居民和低教育水平老年人中，FDCS参与与身体不适降低（农村：?0.0922~?0.1102，均p<0.001；小学及以下：?0.0809~?0.0959，均p<0.001）和生活满意度提高（农村：0.0952~0.1082，均p<0.001；小学及以下：0.0966~0.1226，均p<0.001）的关联更强。补充分析采用四分类教育和迁移敏感性居住地分类，结果与二元分类基本一致，但教育梯度并非严格单调（身体不适关联在文盲和中学老年人中均较强），迁移亚组样本量较小且估计精度较低。
**讨论与结论**
本横断面观察性研究表明，报告的家庭医生签约服务（FDCS）参与与中国老年人多维健康结果显著相关，包括更高自评健康、更低身体不适和更高生活满意度。这些关联在OLS模型、有序probit和logit模型、替代健康指标以及多种倾向得分匹配方法中保持一致。异质性分析显示，观察到的关联模式并非均匀：农村和低教育老年人中身体不适降低和生活满意度提高的关联更突出，而城市和高教育老年人中自评健康改善的关联更明显。研究人员将这些异质性解释为基于理论观察到的关联差异的描述，而非机制的直接证据。研究局限包括：横断面设计无法推断因果；二元FDCS参与指标无法区分服务强度或质量；健康结果依赖自我报告可能受报告偏倚影响；二元分组简化了教育内部梯度（但补充分析表明主要结论稳健）。未来研究需采用纵向设计和更丰富的服务测量指标。结论：本研究发现报告的家庭医生签约服务（FDCS）参与与中国老年人多个健康结果显著相关，包括更高自评健康、更低身体不适和更高生活满意度。这些关联在OLS模型、有序probit和logit模型、替代健康指标以及多种倾向得分匹配方法作为协变量平衡关联差异解释时保持广泛一致。异质性分析表明观察到的关联模式并非均匀：农村居民和低教育水平的老年人中身体不适降低和生活满意度提高更为显著，而城市和高教育水平老年人中自评健康改善更为明显。这些发现支持一种谨慎的、基于关联的解读，即差异化的FDCS服务设计可能更好地匹配不同老年亚群的多维健康需求。由于本研究为横断面观察性研究，结果应作为调整后关联而非关于FDCS的因果证据进行解释。
