人们的医疗行为是一系列主观和客观因素交叉影
响的结果。医疗服务利用实际上包括三个内容相互独
立而又相互联系的一个过程:(1)患者决定是否利用医
疗服务,当一个人身感不适时,首先要判断所患疾病的
严重程度,然后根据其对医疗服务效果、价格、方便程
度的认识,以及经济承受能力,决定是否就医以及花多
少钱就医;(2)患者一旦进入医疗保健系统,医疗服务
提供者(如医生)决定诊断治疗的种类以及进一步的服
务内容(虽然不排除患者在诊治方面的参与,但医患信
息不对称,医疗服务利用主要由供方控制);(3)考虑到
患者病情严重程度和权衡利弊,医生决定患者是否应
该住院治疗。因而,医疗服务利用研究应该对上述整
个过程的影响因素有全面认识和深入剖析〔1~5〕。美
国兰德公司的研究人员针对医疗服务过程,提出/一个
过程、四个组成部分0的理论假设,建立/四步模型法0,
即用四个独立等式分别解释门诊利用概率、住院利用
概率、门诊对数费用和住院对数费用,并将四个等式的
期望值有机结合,预测每一个人医疗总费用〔6〕。本文
一是介绍四步模型法的基本理论和方法;二是利用
1993年卫生服务调查资料,对我国城市居民医疗服务
利用的影响因素进行分析,揭示影响城市居民医疗服
务利用的决定因素,为医疗制度改革提供参考依据。
资料与方法
研究资料:来源于1993年国家卫生服务家庭健康
询问调查〔7〕。研究对象为城市居民中被调查者中患
病就诊和住院者。研究内容涉及到家庭健康询问调查
表、两周患病调查表和住院调查表。主要包括:调查对
象一般情况、社会经济状况、卫生服务可得性、医疗保
障制度、患病和就诊情况、住院治疗等情况。
研究方法:四步模型法根据医疗服务利用/一个过
程、四个组成部分0的理论假设,建立四等式模型。为
了使大家对此方法有深入了解,本文将四步模型法分
解,着重对门诊过程的两步模型详细介绍。
两步模型把门诊就诊分为两个组成部分:(1)是否
就诊;(2)如去就诊,就诊费用。每一个组成部分有一
个等式。第一个等式是二值响应变量的概率模型(即
0=未就诊,1=有费用支出的就诊):
Ii=xiD1+G1i,G1iVN(0,1) (1)
(如果I\1,则有MED>0;否则MED=0)
第二个等式是对就诊费用取对数的线性模型:
log(MEDi| Ii>0) = xiD2+G2i,
G2iVN(0,R2) (2)
  对于具有特征xi的个体,门诊就诊费用的期望值
为:
E(MEDi| xi) = Pi@E(MEDi|MEDi>0,xi)
= Pi@exp(xiD2+R2/2) (3)
  式中:Pi=Pr(MEDi>0)=Pr(Ii\0)=5(xiD1)
等式(3)中,期望门诊就诊费用值能通过D1,D2和R2
的估计值来替代。如果等式(2)中误差项G2i不是正
态分布的话,等式(3)计算的期望费用估计值与统计值
不一致。模型的似然函数是:
L(D1,D2,R2) =0ni=1Li(D1,D2,R2)
式中的Li是对于第i个观察值的似然函数。如果将
所有的观察值按大小排序,前N个观察值有费用支
出,而后面的n-N个观察值费用为0。对于前N个
每一个观察值,我们能计算似然函数为:
Li= Pr(MEDi>0,xi)@
Density(MEDi/MEDi>0,xi)
=5(xiD1)@(1/RG2)
5{(yi-xiD2)/DG2},i =1,2,,,N
这里5为标准正态;yi=log(MEDi)。而对于后n-
N个观察值似然函数为:
Li= Pr(MEDi=0| xi)
=1-5(xiD1),i = N+1,,,n
所以,似然函数是:
L(D1,D2,R2G2) = {0Ni=15(xiD1)@0ni=N+1{1-5(xiD1)}}@
0
N
i=1(1/RG2)5{(yi-xiR2)/Rn2} (4)
在等式(4)中,对于似然函数L来讲,重要一点是它的
因素被分为两个乘法式:
L1(D1) = {0
N
i=15(xiD1)@0
n
i=N+1{1-5(xiD1)}} (5)
  取决于等式(1)特有参数。
L2(D2,R2G2) =0Ni=1(1/RG2)5{(yi-xiD2)/RG2} (6)
  取决于等式(2)特有参数。
由于可分离性,等式(4)的最大似然函数分别与等式
(5)和等式(6)的最大似然函数等值。
四步模型是在二步模型法基础上,引入住院概率
模型和住院费用对数线性模型。它把非门诊利用者和
门诊利用者,非住院利用者和住院利用者之间分隔开
来,获得下列四个等式:
  Pr(MEDi>0) =5(xiDC1) (7)
  Pr(INPi>0|MEDi>0) =5(xiC2) (8)
  log(MEDi|MEDi>0,INPi=0) = xiC3+Ti
(9)
  log(MEDi|INPi>0) = xiC4+Xi(10)
等式(7)和(8)把研究对象分为三个群体:非利用者、门
诊利用者、住院利用者,实际上是就诊概率和住院概率
模型;等式(9)和(10)分别模拟门诊和住院利用者各自
的费用,实际上是两个对数线性模型。
与二步模型一样,四步模型的似然函数是积性可
分。在式(9)和(10)中的误差项Ti和Xi均为正态分
布,则具有Xi特征个体的预测医疗总费用(期望医疗
总费用值)为:
E(MEDt)=Pi〔(1 -Pi)exp( xiC3+R2r/2)+
Piexp(xiC4+R2X/2)〕
式中Pi=Pr(MEDi>0),Pi=Pr(INPi>0|
MEDi>0)。
然而,正态假设并不满意。等式(10)住院费用样
本的对数分布是可评估的长尾分布,等式(3)门诊费用
样本的对数分布是短尾分布。由于非正态的结果,对
于从对数尺度到现金的回转,正态校正〔exp(R2/2)〕能
够产生与统计上不一致的平均费用估计值,需要进一
步校正。在实际运用中,由于就诊概率和住院概率均
为二值响应变量,采用logistic回归模型;就诊费用和
住院费用均采用对数线性回归模型。
研究变量:本文旨在研究影响医疗服务利用的因
素。定义因变量为:门诊就诊概率、门诊就诊费用、住
院概率和住院费用,并对门诊和住院费用进行对数转
换。解释变量包括:人口学特征、社会经济状况、卫生
服务可及性和医疗保险制度、居民健康状况、患病的严
重程度等,具体指标见表1。本文鉴于篇幅,不进行个
体医疗总费用预测。数据整理和分析采用SAS软件。