印度马哈拉施特拉邦穆尔希区块农村流动医疗单元下的医疗服务利用：一项回顾性描述性研究

《Discover Public Health》：Healthcare service utilization under a rural mobile Medical unit in Mulshi block, Maharashtra, India: a retrospective descriptive study

　　

摘要

流动医疗单元（Mobile Medical Units, MMUs）日益被用于改善地理上服务不足的农村人群获得初级卫生保健服务的机会。然而，关于医疗服务利用模式、重复咨询及MMU服务利用空间差异的证据仍然有限，尤其是在印度私立医学院校支持的延伸医疗服务（outreach services）情境下。本研究旨在描述就诊于农村MMU的受益者的医疗服务利用模式、发病率谱（morbidity profile）、重复咨询情况及村级服务利用差异。本研究在印度马哈拉施特拉邦（Maharashtra）普纳区（Pune district）穆尔希区块（Mulshi block）开展了一项对2024年4月至2025年3月期间MMU门诊记录的回顾性描述性分析。所有记录的咨询均被纳入分析。分析的变量包括年龄、性别、居住村庄、发病率谱、重复咨询及村庄层面的咨询负荷。诊断被归入广义发病率类别进行分析。研究进行了描述性统计、卡方检验及效应量估计。安德森医疗服务利用行为模型（Andersen’s Behavioral Model of Health Service Utilization）被用作宽泛的解释性框架，而非正式操作化的解释模型。研究使用QGIS软件进行基于地理信息系统（GIS）的空间可视化，以探索咨询模式的地理差异。研究期间共记录了18,296次咨询，涉及12,901名唯一受益者，其中5,395次咨询（29.5%）为重复咨询。女性及年龄≥60岁的老年人构成最大的受益群体。呼吸系统疾病、基于症状的表现、消化系统疾病和肌肉骨骼疾病是主要的发病率类别。经人口校正后的村级分析显示，MMU覆盖区域内的利用率存在显著异质性。研究结果表明，MMU主要由女性和老年人利用，且不同村庄间的利用率存在显著差异。

**论文解读：印度农村流动医疗单元服务利用模式的多维度评估——基于穆尔希区块的回顾性研究**

**一、研究背景与问题**

在印度农村及地理多样化地区，距离遥远、地形复杂和交通基础设施不足等物理障碍严重限制了居民获得初级卫生保健的机会。这些制约因素常导致就医延迟、未满足的健康需求，以及人们对替代性医疗服务模式的依赖增加。在此背景下，流动医疗单元（Mobile Medical Units, MMUs）作为一种重要的延伸医疗服务策略应运而生，旨在通过将初级卫生保健服务带到偏远人群附近来弥合地理不平等。MMU通常配备基本的诊断和治疗设施，可在不同地点间移动，为多种健康状况（尤其是具有公共卫生重要性的疾病）提供早期发现和管理的机会。印度现有的MMU文献多聚焦于总体服务统计、延伸服务覆盖范围或特定疾病干预，但较少有研究深入探讨详细的利用模式、重复咨询情况、人口统计学分布、发病率特征及MMU服务利用的空间异质性。这类分析对于由私立和学术机构运营的MMU项目尤为重要，因为这些项目在公共卫生基础设施有限的地区发挥着补充性作用。本研究以安德森医疗服务利用行为模型（Andersen’s Behavioral Model of Health Service Utilization）为概念框架，旨在全面描述印度马哈拉施特拉邦农村地区一所私立医学院运营的MMU延伸服务项目下的医疗服务利用模式。安德森模型通过区分倾向特征（predisposing characteristics，即谁寻求照护）、使能资源（enabling resources，即可及性与可获得性）和健康需求（healthcare need，即发病率谱）来解释医疗服务利用。本研究的具体目标包括：描述受益者的人口统计学特征和发病率特征，评估重复咨询模式，使用人口校正利用率检验村级服务利用差异，通过GIS空间可视化探索咨询模式的地理差异，并利用安德森模型对观察到的利用模式进行解释性阐释。

**二、研究设计与主要方法**

该研究是一项基于记录的回顾性描述性研究，于2024年4月1日至2025年3月31日在印度马哈拉施特拉邦普纳区穆尔希区块开展。研究区域为参与研究的私立医学院社区医学系指定的农村实地实践区域，涵盖穆尔希区块内的35个村庄，估计覆盖人口约43,000人。研究期间，两辆MMU按照预定时间表每周对这些村庄提供免费门诊延伸服务，服务点设在村内固定停靠位置。研究数据来源于常规维护的MMU服务登记电子表格，提取变量包括年龄、性别、居住村庄、手机号码、血压记录、初步诊断、治疗详情和转诊信息。由于缺乏唯一患者识别号，重复咨询通过受益者标识符（包括姓名、手机号码、年龄、性别和村庄）进行编码匹配和人工核实来确定。诊断被归入预设的广义发病率类别。研究计算了总咨询数、唯一受益者数、重复咨询频率、按年龄和性别的人口分布、发病率谱、村级咨询负荷及人口校正村级利用率等指标。统计分析使用SPSS 17版，包括描述性统计、卡方检验和效应量（Cramer's V）估计。村庄层面的发病率数据通过热图进行聚合和可视化。使用QGIS 3.34软件进行村级空间可视化，将村庄质心位置和MMU停靠点绘制在地图上，采用分级色彩映射表示咨询量类别。安德森模型仅作为解释性框架，未进行操作化为解释或分析模型。

**三、主要研究结果**

**1. 人口统计学特征与利用模式**：研究期间共记录了18,296次咨询。女性受益者占咨询总数的60.0%（n=10,969），男性占40.0%（n=7,324）。年龄≥60岁的老年人构成最大的年龄组，占37.2%，其次是0-14岁儿童（20.8%）。服务利用在不同人口群体间存在差异，老年人的咨询量最高，其次为儿童，而年轻成年人的利用率相对较低。

**2. 发病率谱**：呼吸系统疾病是最大的发病率类别，占所有咨询的41.5%。症状和一般主诉为第二大类别（18.9%），其次是消化系统疾病（10.5%）和肌肉骨骼疾病（10.0%）。这四个类别合计约占所有咨询的五分之四。皮肤疾病（4.6%）、一般医疗状况和筛查就诊（4.8%）以及牙科疾病（2.5%）占较小比例，而神经、妇产科和泌尿生殖系统疾病合计不到总咨询量的2%。按年龄分层分析显示，呼吸系统疾病在0-14岁儿童中最突出（2,003次咨询），肌肉骨骼疾病随年龄增长而增加，循环系统和代谢性疾病集中于老年群体。

**3. 重复咨询分析**：研究期间共记录了5,395次重复咨询，占所有咨询的29.5%。在12,901名唯一受益者中，有2,538人（19.7%）有多次就诊记录。女性占重复受益者的64.0%（n=1,624），男性占36.0%（n=914）。性别与重复咨询状态之间的关联具有统计学显著性（χ2 = 37.72, p < 0.001），但效应量极小（Cramer's V = 0.055）。重复咨询频率随年龄增长而增加，在≥60岁受益者中最高（29.4%），而15-29岁受益者中仅13.3%有重复咨询。

**4. 村级利用模式**：人口校正后的村级分析显示，各村庄间的MMU利用率存在显著异质性。Mulkhed的咨询率最高（每千人口1,541.4次），其次为Karmoli（1,422.7‰）、Jawal（1,249.7‰）、Bhare（1,240.0‰）和Khechare（1,223.6‰）。相比之下，Marunji（183.4‰）和Lavale（171.4‰）等较大村庄尽管绝对咨询量较高，但利用率显著较低。

**5. 空间变异**：村级热图可视化显示不同村庄间的发病率模式存在差异，呼吸系统疾病在大多数村庄中普遍存在，而肌肉骨骼和消化系统疾病在特定村庄中呈现局部聚集。GIS空间可视化显示，Bhare、Jawal、Marunji、Andgaon和Rihe等村庄的咨询量相对较高，而一些边缘村庄的利用量较小。

**四、讨论与结论**

讨论部分运用安德森模型对研究发现进行了解读。倾向特征方面，女性占咨询的60.0%，高于印度农村延伸服务研究中报告的54.3%，表明MMU服务有助于减少女性就医的地理和社会障碍，白天的服务时间安排也可能解释男性利用率较低的现象。老年人占37.2%的比例远高于许多社区农村研究，表明MMU在服务行动不便、交通受限的老年人群方面发挥重要作用。健康需求方面，呼吸系统疾病的高比例可能与季节性感染、生物质燃料暴露和环境因素有关，而症状和一般主诉类别的比例反映了延伸服务初级保健中单次就诊难以明确诊断的现实。肌肉骨骼疾病的局部聚集可能与职业暴露和村庄人口年龄结构有关。使能资源方面，人口校正后的利用率分析揭示了绝对咨询量与利用强度之间的重要区别，村庄覆盖率、定期服务安排和免费服务是可及性的促进因素。研究还指出了若干局限：联系号码缺失可能影响受益者匹配和重复咨询估计；发病率分类基于初步诊断；缺乏社会经济、教育、职业和交通变量；GIS分析仅为探索性描述。结论指出，MMU服务在研究区域被农村人群广泛利用，尤其是女性和老年人，呼吸系统疾病和症状表现占咨询的很大比例。人口校正分析揭示了村级利用率的显著差异，强调了在评估延伸医疗项目时纳入人口分母的重要性。这些发现展示了整合人口学、发病率、重复利用和空间分析的价值，有助于在地理服务不足地区为基于证据的规划、监测和延伸初级卫生保健服务的公平分配提供支持。未来研究应纳入社会经济决定因素、就医行为及正式的可及性评估，以更好地理解影响MMU利用的各类因素。该论文发表于《Discover Public Health》。