《Discover Public Health》：The impact of multimorbidity on healthcare utilisation, healthcare expenditure, and health insurance participation in Odisha, India
编辑推荐：
背景：关于多病共存（multimorbidity）的研究已在不同地区和国家开展，印度也已有相关研究，这些研究分别考察了多病共存与医疗服务利用、医疗支出或健康保险参保之间的关联；但鲜有研究利用家庭层面的原始数据，在农村情境下将这些维度综合加以考察。因此，本研究利
背景：关于多病共存（multimorbidity）的研究已在不同地区和国家开展，印度也已有相关研究，这些研究分别考察了多病共存与医疗服务利用、医疗支出或健康保险参保之间的关联；但鲜有研究利用家庭层面的原始数据，在农村情境下将这些维度综合加以考察。因此，本研究利用来自奥迪沙邦（Odisha）一个农村村庄的原始数据，考察了多病共存的患病率，比较了多病共存与非多病共存个体在医疗服务利用、医疗支出和健康保险参保方面的差异，并分析了多病共存对医疗服务利用和医疗支出的影响。
方法：本研究基于原始数据，通过结构化的调查问卷，收集了印度奥迪沙邦德恩卡纳尔县（Dhenkanal district）塔拉瓦村务委员会（Tarava Gram Panchayat）哈拉迪贡迪村（Haladigundi village）全部162户家庭共669名个体的数据。采用描述性统计考察多病共存患病率，并对多病共存与非多病共存进行比较；采用负二项回归（negative binomial regression）和两部分模型（two-part model）分别考察多病共存对医疗服务利用和医疗支出的影响。
结果：研究发现，19.28%的个体患有慢性疾病，其中8.22%的个体患有多病共存。多病共存患病率在女性、最高年龄组、低教育水平者、退休人员、从事第一产业者、其他落后阶级（Other Backwards Classes）/社会经济落后阶级（Socially and Economically Backwards Classes）种姓、分居/离异/丧偶者、不饮酒者及吸烟者中更高。多病共存个体的医疗服务利用、医疗支出和健康保险参保率均高于非多病共存个体。多病共存对医疗服务利用和医疗支出具有显著影响。同样，慢性病数量对医疗服务利用和医疗支出也具有显著影响。
结论：慢性疾病在研究村庄中较为常见，这导致多病共存患病率上升，并在各方面给研究地区居民造成负担。应更加重视多病共存的管理，并提高个体对健康保险的认识。
论文解读
一、研究背景与问题
随着人口老龄化和预期寿命的延长，多病共存（multimorbidity，指同一个体同时患有两种或两种以上慢性疾病）在全球范围内持续上升，并预计在未来数十年将进一步加剧。多病共存与生活质量下降、心理问题、住院次数增加、死亡率升高以及医疗支出增加密切相关。已有研究在多个国家和地区考察了多病共存的患病率及其影响因素，发现多病共存随年龄增长而显著增加，在女性、低教育水平、低收入及社会经济贫困人群中更为普遍。在医疗服务利用方面，慢性病数量的增加与基层医疗和二级医疗服务的利用增加相关；在医疗支出方面，医疗费用随慢性病数量的增加而上升，多病共存显著增加了灾难性医疗支出的可能性。在印度，已有研究分别考察了多病共存与医疗服务利用、医疗支出或健康保险参保之间的关联，但鲜有研究利用家庭层面的原始数据，在农村情境下将这些维度综合加以考察。因此，本研究利用来自奥迪沙邦一个农村村庄的原始数据，旨在考察多病共存的患病率及其社会经济特征分布，比较多病共存与非多病共存个体在医疗服务利用、医疗支出和健康保险参保方面的差异，并分析多病共存及慢性病数量对医疗服务利用和医疗支出的影响。
二、研究设计与方法
本研究基于原始数据，采用多阶段随机抽样方法。在奥迪沙邦30个县中随机选取德恩卡纳尔县，再从该县8个区块中随机选取德恩卡纳尔萨达尔区块，进而从该区块中随机选取至少设有一个社区卫生中心（Community Health Centre, CHC）的塔拉瓦村务委员会，最后从该村务委员会中随机选取哈拉迪贡迪村，对该村全部162户家庭共669名个体进行整村调查，未设置任何排除标准。数据通过结构化调查问卷以直接面对面访谈方式收集，涵盖社会经济特征、多病共存患病情况、医疗服务利用、医疗支出和健康保险参保等信息。研究选取了研究地区存在的20种慢性疾病，个体同时患有其中两种或以上即被定义为多病共存。医疗服务利用通过过去12个月的门诊就诊次数（outpatient visits, OV）、住院次数（inpatient visits, IV）和住院天数（days spent in hospital, DH）衡量；医疗支出为过去12个月各类自付医疗费用（包括诊疗费、药费、检查费、食宿费和交通费）的总和。统计分析方面，采用描述性统计考察多病共存患病率及组间比较；采用负二项回归模型分析多病共存及慢性病数量对医疗服务利用的影响；采用两部分模型分析多病共存及慢性病数量对医疗支出的影响，其中第一部分用Logistic模型估计产生任何医疗支出的概率，第二部分在产生支出的子样本上采用带对数连接的Gamma广义线性模型估计支出水平。
三、研究结果
3.1 多病共存患病率及其社会经济分布
研究地区669名个体中，19.28%患有慢性疾病，其中仅患一种、两种、三种、四种和五种慢性疾病的比例分别为11.06%、5.83%、1.79%、0.30%和0.50%，多病共存患病率为8.22%。多病共存患病率在女性中高于男性（9.2%对7.23%），并随年龄增长显著上升，60岁及以上年龄组患病率最高（31.94%）。教育水平越低，多病共存患病率越高，0-5年教育组为13.38%，10年及以上教育组降至2.97%。退休人员患病率最高（30.77%），其次为就业者（7.46%）和失业者（7.24%）。从事第一产业者患病率高于第二产业者，第三产业从业者多病共存患病率为零。其他落后阶级/社会经济落后阶级个体患病率最高（9.29%），其次为在册种姓（8.28%）和在册部落（2.38%），一般种姓患病率为零。分居/离异/丧偶者患病率最高（28.57%），其次为已婚者（12%），未婚者最低（0.36%）。不饮酒者患病率高于饮酒者，吸烟者患病率（9.09%）高于非吸烟者（8.19%）。
3.2 多病共存与非多病共存的医疗服务利用、医疗支出和健康保险参保比较
多病共存个体的医疗服务利用远高于非多病共存个体。多病共存个体的平均门诊就诊次数为9.85次，而非多病共存个体仅为1次；平均住院次数分别为0.71次和0.06次；平均住院天数分别为4.84天和0.48天。医疗支出方面，多病共存个体平均医疗支出为35743.64卢比，非多病共存个体仅为1964.33卢比，前者为后者的18.20倍；多病共存个体占研究地区总医疗支出的62.75%。健康保险参保方面，研究地区79.82%的个体参加了奥迪沙邦政府的Biju Swasthya Kalyan Yojana（BSKY）健康保险计划，该计划面向持有配给卡的居民。多病共存个体的保险参保率为90.91%，高于非多病共存个体的78.83%。
3.3 多病共存及慢性病数量对医疗服务利用的影响
负二项回归结果显示，多病共存与门诊就诊次数、住院次数和住院天数均呈显著正相关。慢性病数量对医疗服务利用同样具有显著正向影响：每增加一个慢性病，预期门诊就诊次数增加6.37倍，住院次数增加4.08倍，住院天数增加4.40倍。男性住院天数显著低于女性；人均收入与住院次数和住院天数呈显著正相关，人均收入每增加1%，住院次数预期增加44%，住院天数预期增加73%。
3.4 多病共存及慢性病数量对医疗支出的影响
两部分模型结果显示，多病共存个体产生医疗支出的几率显著高于非多病共存个体；在产生支出的个体中，多病共存个体的预期医疗支出为非多病共存个体的3.897倍。饮酒者的预期医疗支出为非饮酒者的2.75倍；人均收入每增加1%，预期医疗支出增加约0.09%。慢性病数量方面，每增加一个慢性病，产生任何医疗支出的几率增加10.70倍；在产生支出的个体中，每增加一个慢性病，预期医疗支出增加2倍。男性产生医疗支出的几率显著高于女性；18-39岁和60岁及以上年龄组产生医疗支出的几率显著低于18岁以下年龄组；中等和高等教育组产生医疗支出的几率低于低教育组；失业者产生医疗支出的几率高于就业者；未婚者产生医疗支出的几率显著低于已婚者；人均收入与医疗支出呈显著正相关。
四、讨论与结论
本研究发现研究地区超过六分之一的个体至少患有一种慢性疾病，8.22%的个体患有多病共存。多病共存个体在医疗服务利用、医疗支出和健康保险参保方面均显著高于非多病共存个体，多病共存和慢性病数量对医疗服务利用和医疗支出具有显著影响。本研究基于自我报告数据，且研究对象涵盖所有年龄段的普通人群，因此多病共存患病率低于基于临床和行政数据库、且仅针对老年人群的研究。研究结论指出，慢性疾病在研究村庄较为常见，导致多病共存患病率上升，并在各方面给研究地区居民造成负担。应更加重视多病共存的管理，并提高个体对健康保险的认识。
