Abstract
目的
探讨社会资本对居民就医机构选择的影响，为推动分级诊疗提供参考依据。
方法
采用Exhaustive CHAID法建立分类树模型对居民就医机构选择的影响因素进行筛选，采用logistic回归模型定量分析影响因素的交互作用效应。
结果
分类树模型包括4层，8个终末结点，共筛选出个体社会资本、自评生理健康、文化程度、社区社会资本、慢病患病和自评心理健康6个影响因素。logistic回归分析显示，文化程度〔比值比（odds ratio, OR）=0.660，95%置信区间（confidence interval, CI）：0.502～0.869〕，社区社会资本（OR=0.746，95% CI：0.589～0.943）和个体社会资本（OR=0.405，95% CI：0.287～0.572）对居民就医机构选择有影响（P<0.001）。个体社会资本与自评生理健康对居民就医机构选择存在交互作用（OR=1.872，95% CI：1.180～2.969，P<0.05）。
结论
应考虑从社会资本因素进行干预，进而促进居民合理利用医疗资源。
Keywords: 医疗机构选择, 社会资本, 影响因素
Abstract
Objective
To explore the influence of social capital on the local residents' choice of medical institutions and to provide a reference basis for promoting diagnosis and treatment services available at different tiers.
Methods
A classification tree model was established using the exhaustive chi-square automatic interaction detection (Exhaustive CHAID) method to screen for factors influencing the residents' choice of medical institutions, and a logistic regression model was used to quantitatively analyze the interaction effect of the influencing factors.
Results
The classification tree model showed that there were four layers and eight terminal nodes, identifying a total of six influencing factors, including individual social capital, self-reported physical health, education, community social capital, chronic disease prevalence, and self-reported mental health. Logistic regression analysis showed that education (odds ratio [OR]=0.660, 95% confidence interval [CI]: 0.502-0.869), community social capital (OR=0.746, 95% CI: 0.589-0.943), and individual social capital (OR=0.405, 95% CI: 0.287-0.572) (P<0.001) had an impact on residents' choice of medical institution. There was an interaction between individual social capital and self-reported physical health on residents' choice of medical institution (OR=1.872, 95% CI: 1.180-2.969, P<0.05).
Conclusion
Interventions in terms of social capital factors should be considered in order to promote the rational use of medical resources.
Keywords: Medical institution selection, Social capital, Influencing factors
随着人民健康意识的不断增强，其健康需求也日益提升。而由于医疗卫生资源配置不均衡，大医院虹吸加剧，基层医疗机构人员设备闲置等因素，导致居民“看病难，看病贵”问题仍然较为突出[1-2]。新医改以来，我国对建立分级诊疗体系的政策和措施高度重视，但总体效果并不明显[3]。较多学者认为，我国分级诊疗体系难以发挥作用是民众就医文化导致[4-5]。而就医机构选择是一个复杂的过程，患者作为医疗机构的服务主体，其就医行为受到众多因素的影响。在这一决定产生的过程中，除了受患者个人生理和心理影响外，还涉及其所处的家庭及社会等环境，而这些环境与患者个体的健康需求之间又存在着一定的联系。目前，针对这一问题，已有相当一部分学者从医疗服务利用者的角度进行了研究，发现年龄、收入、学历、家庭医生制度知晓情况和分级诊疗制度知晓情况均会影响患者就医机构的选择，教育水平、自评健康水平和家庭成员数对就医机构选择有影响[6-9]。虽然目前已归纳出了一部分影响因素，但大都偏向对基本人口学信息的细分，且对于居民资源类的信息较为片面，完备性方面还存在不足。而社会资本的引入，为我们研究此问题提供了新的工具和思路。社会资本最先由法国社会学家布迪厄提出，他认为，社会资本是实际或潜在的资源集合体，它从集体拥有的角度为每一个社会成员提供社会支持[10]。此后美国政治社会学家普特南率先将社会资本引入公共社会领域，他将社会资本界定为社会组织的特征，如信任、规范和社会网络[11]。随后社会资本的内涵及层次都得到了不同程度的扩展，包括认知型社会资本和结构型社会资本，微观、中观和宏观社会资本，国内外也涌现了较多针对社会资本与行为和健康关系的研究[12-15]。目前，国内有关社会资本与就医机构选择的研究基本空缺。因此，本文从医疗服务利用方出发，利用完整的指标体系，围绕居民不同层面的社会资本来探讨社会资本对其就医机构选择的影响。
1. 对象与方法
1.1. 研究对象及质量控制
本研究以成都市作为研究地区，选取常住居民作为研究对象。采用多阶段随机抽样，在成都中心城区和郊区各随机抽取一个行政区作为调查点，在每个样本区采用单纯随机抽样方法抽取2个社区。在被抽中的社区，以家庭为单位，通过系统随机抽样的方法，在每个小区以居住楼栋和门牌号为单号数的家庭作为调查对象。本次研究共选取居民1655人。调查前期，对抽样地点的社区网格员，调查员，质控员分别进行统一培训，与网格员制定入户方案，对问卷调查员和质控员逐一讲解问卷填写要求。调查实施过程中，有调查员在网格员的带领下进行入户调查，网格员负责与受访者协调入户事宜，保障问卷质量和回收率。调查后，由质控员筛查不合格问卷，同时设置数据库逻辑对问卷进行二次审核。
1.2. 研究工具
1.2.1. 一般资料调查表
调查内容主要包括：性别、年龄、文化程度、婚姻状况、就业状况、烟酒史等。
1.2.2. 社会资本
本文采用前期通过Delphi专家咨询法和文献法构建的社会资本评价指标体系[16]，包括个体、家庭、社区和宏观政策4个层面的指标，并采用层次分析法确定了各级指标的权重，分数越高其所代表的社会资本越强。其中个体社会资本包括个体社交网络、人际关系强度、人际信任和人际支持；家庭社会资本包括家庭结构、家庭关系和家庭支持；社区社会资本包括社区参与、社区社会支持与互惠、社区归属感、社区凝聚力和社区信任与安全；宏观社会资本包括就业及劳动相关保障制度、养老保障制度、医疗保障制度、失业保障制度、卫生资源配置、社会信任和社会公平认同。
1.2.3. 健康状况
健康状况相关资料包括慢病患病情况、两周患病情况以及生命质量等。生命质量评价主要采用SF-12量表，包括自评生理健康和自评心理健康两部分，该量表在生命质量评价中具有较好的信度、效度[17]。本研究以成都大样本调查SF-12平均得分为基础，将评分最终转化为以常模为基础（均数为50，标准差为10）的标准分。将生理健康及心理健康分为≥50的高水平组和<50的低水平组两组[18]。
1.2.4. 就医机构选择
本文考察调查对象“对于一般性疾病，你通常去哪类医疗机构就医？”，其中基层医疗机构包括：社区卫生服务中心（站）、乡镇卫生院、诊所/村卫生室；医院包括：综合医院、专科医院、中医医院。
1.3. 统计学方法
计数资料采用频数、百分比表示，组间比较采用χ2检验。采用分类树Exhaustive CHAID法对影响因素进行分析，父节点最小样本量设置为100，子节点最小样本量设置为50，采用10层交叉模型验证，拆分及合并显著性检验水准α=0.05。采用多因素logistic回归分析对居民就医选择的影响因素及存在的交互作用进行分析。所有统计学检验均为双侧概率检验，P<0.05为差异有统计学意义。
2. 结果
2.1. 基本情况
本次研究共调查1 655例成都市居民，女性1177例（71.1%）；年龄以65岁以上居多，占比37.7%；婚姻状况以已婚为主（81.0%）；文化程度较为分散，其中32.5%为小学，占比最高；超过一半的人就业状况为失业/无业（51.6%）；两周患病和慢病患病居民分别占比37.2%和39.1%；吸烟饮酒者均较少，分别占比12.9%和12.1%。超过一半的人自评生理健康（58.6%）和自评心理健康（55.0%）均较高。在就医选择上，文化程度、就业状况、慢病患病和自评生理健康的差异有统计学意义（P<0.05）。见表1。
表 1. Basic information on the residents’ choice of medical institutions.
居民就医机构选择基本情况
| Variable | All (n=1655) | Primary medical institutions (n=1233) | Hospital (n=422) | χ 2 | P |
| Gender/case (%) | 0.233 | 0.663 | |||
| Male | 478 (28.9) | 360 (29.2) | 118 (28.0) | ||
| Female | 1177 (71.1) | 873 (70.8) | 304 (72.0) | ||
| Age/case (%) | 0.655 | 0.884 | |||
| 18 yr.− | 166 (10.0) | 122 (9.9) | 44 (10.4) | ||
| 35 yr.− | 465 (28.1) | 345 (28.0) | 120 (28.4) | ||
| 55 yr.− | 400 (24.2) | 304 (24.7) | 96 (22.7) | ||
| 65 yr.− | 624 (37.7) | 462 (37.5) | 162 (38.4) | ||
| Marital status/case (%) | 0.664 | 0.882 | |||
| Unmarried | 60 (3.6) | 45 (3.6) | 15 (3.6) | ||
| Married | 1341 (81.0) | 995 (80.7) | 346 (82.0) | ||
| Divorced | 39 (2.4) | 31 (2.5) | 8 (1.9) | ||
| Widowed | 215 (13.0) | 162 (13.1) | 53 (12.6) | ||
| Education/case (%) | 11.004 | 0.012 | |||
| Illiteracy | 192 (11.6) | 146 (11.9) | 46 (10.9) | ||
| Primary school | 538 (32.5) | 417 (33.8) | 121 (28.7) | ||
| Junior high school | 484 (29.2) | 367 (29.7) | 117 (27.7) | ||
| High school and above | 441 (26.7) | 303 (24.6) | 138 (32.7) | ||
| Employment/case (%) | 15.700 | <0.001 | |||
| Retired | 466 (28.2) | 316 (25.6) | 150 (35.5) | ||
| Currently working | 335 (20.2) | 254 (20.6) | 81 (19.2) | ||
| Unemployed | 854 (51.6) | 663 (53.8) | 191 (45.3) | ||
| Two-week prevalence/case (%) | 1.626 | 0.221 | |||
| Yes | 616 (37.2) | 448 (36.3) | 168 (39.8) | ||
| No | 1039 (62.8) | 785 (63.7) | 254 (60.2) | ||
| Chronic diseases/case (%) | 5.357 | 0.024 | |||
| Yes | 647 (39.1) | 462 (37.5) | 185 (43.8) | ||
| No | 1008 (60.9) | 771 (62.5) | 237 (56.2) | ||
| Smoking status/case (%) | 0.311 | 0.577 | |||
| Yes | 213 (12.9) | 162 (13.1) | 51 (12.1) | ||
| No | 1442 (87.1) | 1071 (86.9) | 371 (87.9) | ||
| Drinking status/case (%) | 1.466 | 0.261 | |||
| Yes | 200 (12.1) | 156 (12.7) | 44 (10.4) | ||
| No | 1455 (87.9) | 1077 (87.3) | 378 (89.6) | ||
| PCS-12/case (%) | 10.527 | 0.001 | |||
| Low | 685 (41.4) | 482 (39.1) | 203 (48.1) | ||
| High | 970 (58.6) | 751 (60.9) | 219 (51.9) | ||
| MCS-12/case (%) | 0.380 | 0.571 | |||
| Low | 744 (45.0) | 549 (44.5) | 195 (46.2) | ||
| High | 911 (55.0) | 684 (55.5) | 227 (53.8) |
2.2. 分类树模型
本研究中分类树生长为4层，共8个终末结点，共筛选出6个影响因素：个体社会资本、自评生理健康、文化程度、社区社会资本、慢病患病和自评心理健康。个体社会资本≤3.2的居民去基层医疗机构的概率更高；在个体社会资本≤3.2的前提下，文化程度为“文盲、小学、初中”去基层医疗机构就医的概率为82.9%；对于个体社会资本≤3.2，且文化程度为“文盲、小学、初中”的居民，社区社会资本会影响到其就医机构的选择，其中，社区社会资本≤2.9容易去基层医疗机构就诊。见图1。
图 1.
Classification tree model of factors influencing residents’ choice of medical institutions
居民就医机构选择影响因素分类树模型图
PMI: Primary medical institutions; CS: Community social capital; PCS-12: Physical component summary of SF-12; MCS-12: Mental component summary of SF-12. Total percentage of each node=total number of nodes/total number of people surveyed.
树模型提示个体社会资本与自评生理健康、个体社会资本与文化程度、自评生理健康与社区社会资本、自评生理健康与慢病患病、文化程度与自评心理健康、文化程度与社区社会资本有交互作用，经检验，除了个体社会资本与自评生理健康的二阶交互项有统计学意义，其余交互作用都没有统计学意义。故只将这一交互项纳入logistic模型拟合。
该模型交叉验证评估结果显示，Risk统计量为0.225（标准误=0.011），对居民就医选择分类正确率为74.5%，分类结果基本与真实分类一致，拟合效果较好。
2.3. 多因素logistic回归
将单因素有影响而树模型中没有涉及的因素和树模型中提示的因素纳入多因素logistic回归模型中，结果显示（表2），文化程度、社区社会资本、个体社会资本、个体社会资本与自评生理健康的交互项对居民就医选择具有统计学意义（P<0.05）。文化程度为高中及以上的居民更容易选择去医院就诊〔比值比（odds ratio,OR）=0.660，95%置信区间（confidence interval, CI）：0.502～0.869〕；社区社会资本>2.9的居民较社区社会资本≤2.9的居民更容易选择在医院就诊（OR=0.746，95% CI：0.589～0.943）；与个体社会资本≤3.2相比，个体社会资本>3.2更容易选择在医院就诊（OR=0.405，95% CI：0.287～0.572，P<0.001）。个体社会资本与自评生理健康的交互项对居民就医选择有影响，居民个体社会资本>3.2，同时其自评生理健康较高，更容易选择去基层医疗机构就诊（P<0.05）。
表 2. Logistic regression analysis of residents’ choice of medical institutions.
居民就医机构选择的多因素logistic回归分析
| Variable | β | SE | Waldχ2 | P | OR (95% CI) |
| β: Partial regression coefficient; SE: Standard error; OR:Odd ratio; CI: Confidence interval. | |||||
| Employment (Unemployed) | |||||
| Retired | −0.246 | 0.141 | 3.054 | 0.081 | 0.782 (0.593-1.030) |
| Currently working | −0.004 | 0.173 | 0.000 | 0.983 | 0.996 (0.710-1.398) |
| Education (Illiteracy/Primary school/Junior high school) | |||||
| High school and above | −0.415 | 0.140 | 8.809 | 0.003 | 0.660 (0.502-0.869) |
| Chronic diseases (Yes) | |||||
| No | 0.104 | 0.130 | 0.641 | 0.423 | 1.110 (0.860-1.434) |
| Community social capital (≤2.9) | |||||
| >2.9 | −0.294 | 0.120 | 5.994 | 0.014 | 0.746 (0.589-0.943) |
| Individual social capital (≤3.2) | |||||
| >3.2 | −0.903 | 0.176 | 26.327 | <0.001 | 0.405 (0.287-0.572) |
| PCS-12 (Low) | |||||
| High | 0.130 | 0.180 | 0.520 | 0.471 | 1.139 (0.800-1.622) |
| Individual social capital*PCS-12 | 0.627 | 0.235 | 7.102 | 0.008 | 1.872 (1.180-2.969) |
| Constant | 1.544 | 0.150 | 106.504 | <0.001 | 4.683 |
3. 讨论
本研究通过建立分类树模型，对居民就医机构选择的影响因素进行深入挖掘，对于两种以上分类的指标，分类树可以重组出具有统计学意义的新类别，为人为设定分层因素提供了重要的参考修正意见。同时，分类树能呈现分析过程进而提示多个变量之间的相互作用关系，这是logistic回归分析方法难以做到的。而回归模型则提供了解释变量的主效应作用以及验证交互作用是否存在的信息。两种方法的结合，使得数据利用更加充分，最大可能地挖掘出有影响的因素及各因素间的交互作用。
分类树结果发现个体社会资本是本次研究中影响居民就医选择的最重要的因素。个体社会资本主要是指个人通过其社交网络所获得的社会支持和帮助。主要体现在个人之间，包括朋友、同事和更普遍的联系，通过这种联系而得到了使用资本的机会。个体社会资本较高的居民更可能去医院就诊，这可能是由于拥有广泛社交网络和较高人际关系强度的居民对二级及以上医疗机构的技术和设备更敏感，医疗资源分配信息在这类人群中流传速度较快，而医疗机构技术水平和设备条件是居民首诊机构选择的重要因素[19]。同时，有研究发现亲戚朋友的意见对患者就医选择影响较大[20]。
分类树分拆的第二层是自评生理健康和文化程度。其中分类树将原四分类的文化程度重新划分为了两类，将文盲、小学、初中合并。与其他研究一致[21]，文化程度较高的居民更容易选择去医院就诊。根据以往的研究显示，基层医疗卫生机构的医疗水平、就诊环境相对较差[22-23]，学历较高的人群则更关注医务人员技术水平、医疗设备的先进程度，可能存在对基层医务人员诊疗水平不信任[24]。自评生理健康较低且患有慢病的居民更容易去医院就诊，这可能是因为这类居民基于自身慢病的影响，对疾病的感知危险更高，因此更倾向于去医疗资源更丰富的医院。有研究发现，患有慢病的人群倾向于选择较高级别的医疗机构，这与基层医疗机构缺乏有关慢病药物有关[25]。这样也对基层医疗机构提供慢病服务的功能发挥造成了阻碍。
社区社会资本在分类树第三层中出现了两次，在个体社会资本的两个分支均有出现，这提示，居民的社区社会资本对就医机构选择的影响独立于个体社会资本的影响。同时社区社会资本与较高的自评生理健康和较低的文化程度相联系，三者之间存在着复杂的相互作用。在较高自评生理健康或较低文化程度的人群中，就医选择均表现为较高的社区社会资本更倾向于选择医院就诊。而有研究发现[26-27]，受教育程度较高的人群其自评生理健康水平较低。由此，社区社会资本对不同的文化程度和自评生理健康居民就医选择的影响机制有待进一步研究。
此外，logistic回归模型中显示出个体社会资本和自评生理健康之间存在交互作用。结果显示个体社会资本较高且自评生理健康较高的居民，更容易选择去基层医疗机构就诊。与个体社会资本单独发挥作用的影响相反，对于个体社会资本处于较高水平的居民来说，其在选择就医机构时还受到了自评健康的影响。当个体社会资本带来的就医资源得到满足时，自评健康较高的居民有更大意愿选择在基层医疗机构就医，这提示基层医疗机构在居民心中存在一定的信任基础。这也可能与家庭医生签约制度等相关政策福利在个体社会资本较高人群中知晓度较高有关系[28]。
综上所述，针对社会资本对居民就医选择的影响，为引导居民合理就医，采取多方位的深入宣传十分必要。目前的宣传方式局限于宣传海报和宣传手册，这类静态宣传多流于形式[29]，导致机构和政策的相关信息在人群中流转力度不够、理解也有参差。因此，一方面，以社区为出发点，完善对分级诊疗的多途径宣传，如开展社区的主题宣讲，增加与居民面对面交流的机会，提高居民对分级诊疗的认知和接受程度，形成良好的社会言论导向；另一方面，从个体社会资本的角度出发，充分利用网络推送手段，辅助短信，增加与居民的互动，详细解读分级诊疗的意义，加深居民对政策实施的支持程度及对基层医疗机构的信任度。
* * *
利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突
Funding Statement
国家自然科学基金（No. 71603176）资助
Contributor Information
蕾 何 (Lei HE), Email: 834719676@qq.com.
博 高 (Bo GAO), Email: gaobo15@126.com.
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