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我国诊断糖尿病疾病经济负担趋势预测研究

作　者: 王海鹏
导　师: 孟庆跃
学　校: 山东大学
专　业: 社会医学与卫生事业管理
关键词: 诊断糖尿病疾病负担经济负担趋势预测
分类号: R587.1
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

研究背景随着社会经济的迅速发展,生活水平的提高,生活模式的转变,以及人口老龄化的快速到来,全球糖尿病患病率和患者数正以惊人的速度增长。糖尿病及其并发症不仅给患者的身心健康造成严重伤害,也给患者、家庭和社会带来沉重的经济负担,是目前世界上最普遍和最具挑战性的重大公共卫生问题之一。在我国,近20年来糖尿病患病率增长了10倍左右,导致糖尿病疾病经济负担的大幅度增加。根据世界银行亚太地区报告的预测,糖尿病将在下一个十年成为我国最流行的疾病。糖尿病患者数的快速增加,必将需要更多的卫生服务和资源投入,这给国家卫生规划和资源配置带来新的挑战。然而,目前卫生政策制定通常是根据以前的或者现有的数据来计划卫生服务和资源投入,未考虑未来疾病谱和经济负担的长远变化趋势,这种基于实际需求而非未来发展趋势的估计会低估需求资源的投入。因此,根据历史趋势对糖尿病疾病经济负担的未来发展趋势进行科学预测,是值得深入探讨的课题,也是亟需解决的政策问题。我国糖尿病疾病经济负担研究起步较晚,虽然有不少学者陆续开展了相关研究,但这些研究比较零散,研究地区、内容和方法并不一致,研究结果也有较大差异。由于我国卫生信息系统尚不完善,糖尿病相关基础数据资料缺失,导致国家层面的糖尿病疾病经济负担研究较少。在我国糖尿病疾病经济负担预测研究方面,能够查阅到的文献更少,且预测方法较粗,研究时间较早,难以起到服务于未来卫生政策制定的作用。因此,亟需借鉴发达国家的研究经验和方法,探索糖尿病疾病经济负担预测理论和研究思路,构建我国糖尿病疾病经济负担预测模型,将预测研究结果应用于我国卫生研究和卫生规划实践,服务于我国卫生政策制定和资源规划。本论文将系统总结国内外糖尿病疾病经济负担预测相关的理论和模型,在此基础上构建本研究的糖尿病疾病经济负担预测模型,预测我国未来糖尿病疾病经济负担,并探索其增长的驱动因素,为我国卫生规划和资源配置提供科学依据,从而实现“以需要为基础”的糖尿病卫生服务规划与提供,以确保资源投入能够匹配未来需求。基于此,本论文提出的研究问题是：如何预测我国糖尿病疾病经济负担的未来发展趋势。理论问题是,如何借鉴目前糖尿病疾病经济负担预测理论,构建我国糖尿病疾病经济负担预测模型?实证研究中,如何根据历史趋势来预测我国诊断糖尿病疾病经济负担的未来发展趋势及其驱动因素?研究目的本论文的总目标是通过理论模型研究和实证分析,探讨如何构建我国糖尿病疾病经济负担预测模型,进而根据我国诊断糖尿病疾病经济负担的历史趋势,来预测我国诊断糖尿病疾病经济负担的未来发展,并分析其发展变化的推动因素,为我国卫生规划和资源配置提供数据基础和科学依据。具体目标是：系统总结国内外糖尿病疾病经济负担预测研究相关的理论模型；构建我国糖尿病患病预测模型和疾病经济负担预测模型；揭示1997-2009年我国诊断糖尿病疾病经济负担的历史趋势及其增长动因;预测2010-2020年我国诊断糖尿病疾病经济负担的未来发展及其驱动因素；提出符合未来需求的我国卫生规划和资源配置政策建议。研究方法糖尿病疾病经济负担预测研究的思路是依据历史趋势分别对我国人口数、糖尿病患病率和人均疾病经济负担的未来趋势进行预测,将三者的乘积作为相应年份总的糖尿病疾病经济负担；预测研究采用基于组份模型,按照年龄分组分别进行预测和计算,然后加总得到未来总的糖尿病疾病经济负担。糖尿病疾病经济负担主要包括疾病负担、直接经济负担和间接经济负担。在系统总结国内外已有糖尿病疾病经济负担预测模型的基础上,首先构建糖尿病群体患病率预测模型和个体患病概率预测模型,糖尿病患病率预测采用趋势外推法和数据函数模型,糖尿病患病概率影响因素分析采用面板数据回归模型；然后,构建人均疾病经济负担预测模型和医疗服务利用及费用预测模型,糖尿病患者人均医疗费用预测采用趋势外推法和年增长率法,医疗服务利用及费用影响因素分析采用样本选择模型。在糖尿病疾病经济负担的评价指标和测算方法上,采用两个指标来衡量糖尿病患者的疾病经济负担情况,一是因所有疾病造成的疾病经济负担,二是糖尿病给患者造成的额外疾病经济负担；疾病负担采用患者数和因病误工天数等指标来评价,经济负担测算采用疾病成本法,直接经济负担用医疗费用来评价,间接经济负担采用人力资本法来测算。最后,采用增长因素分解法中的拉氏分解法来分解各因素对糖尿病疾病经济负担增长的贡献度。本研究的主体数据来源于北卡罗来纳大学和中国疾病控制中心联合进行的长期纵向国际合作项目——中国健康和营养调查(CHNS)。该项目考虑不同经济发展水平和膳食结构,选择了辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、湖南、广西、和贵州等9个省份作为样本地区,通过多阶段分层随机抽样确定了大约4400个家庭,涉及到约19000个调查对象,该项目每隔2-4年对样本人群队列进行一次追踪调查。由于CHNS中的糖尿病调查从1997年开始,因此我们选用了1997年、2000年、2004年、2006年、2009年等5个年份的数据。本论文以五轮调查中所有20岁及以上成年人为研究对象,同一调查对象有1-5条记录,共有48696条记录,本研究的糖尿病患者为诊断糖尿病患者。另外,人口数据来自美国人口统计局所做的中国人口预测数据。主要研究内容包括诊断糖尿病患病率和医疗费用及其影响因素、1997-2009年我国诊断糖尿病疾病经济负担的历史趋势、2010-2020年我国诊断糖尿病疾病经济负担的未来发展。所采用的指标变量主要包括健康状况及健康相关危险因素、社会人口经济学特征、医疗服务利用及疾病经济负担等。研究结果1.研究对象的基本情况。本研究以20岁及以上人群为研究对象,从1997年到2009年,女性比例约为52%,随年份变化不大；20-39岁组所占比例下降了约20个百分点,40-59岁组和60岁及以上组分别升高了约10个百分点；小学及以下组所占比例下降了约8个百分点,初中组、高中组和大学组所占比例均升高了约3个百分点；无工作者所占比例升高了17个百分点,退休者升高了5个百分点；城镇户籍所占比例约为33.3%,随年份变化不大；医疗保险覆盖率上升了约64个百分点；经居民消费价格指数调整后,家庭人均收入从4013元增长到11487元。与非糖尿病人群相比,糖尿病患者人群的年龄结构较为老化,整体学历水平较低,无工作者和退休者所占比例较高,城镇户籍所占比例较高。总人群四周患病率增长了约8个百分点,慢性病患病率增长了约9个百分点,肥胖率和超重率分别增长了约5个百分点和14个百分点,测量高血压率增长了约7个百分点,中重度体力活动率下降了将近15个百分点,吸烟率和饮酒率均降低了约4个百分点。比较来看,糖尿病人群的四周患病率、肥胖率、超重率和测量高血压率均明显高于非糖尿病人群；但是,糖尿病人群的中重度体力活动率、吸烟率、饮酒率等则低于非糖尿病人群。2.糖尿病患病率和医疗费用的影响因素。不同特征分组人群之间糖尿病患病率的差异性分析结果显示,不同年龄、学历、职业、收入、户籍等分组的糖尿病患病率之间的差异具有统计学意义(P<0.05),60岁及以上年龄组、小学及以下学历组和大学及以上学历组、退休者和无工作者组、低收入和高收入组、城镇户籍组等的糖尿病患病率较高；不同体重指数、血压、体力活动、吸烟、饮酒等特征分组的糖尿病患病率之间的差异也具有统计学意义(P<0.05),超重组为轻或正常组的2倍多,肥胖组为轻或正常组的4倍多,高血压组约为非高血压组的3倍,非中重度体力活动组为中重度体力活动组的3倍多。糖尿病患病率的多因素分析结果发现,年龄、肥胖、高血压和中重度体力活动等因素对糖尿病患病率的影响均具有统计学上的显著性(P<0.05),60岁以上组和40-59岁组患糖尿病的概率比20-39岁组更高,肥胖者患糖尿病的概率比非肥胖者更高,高血压者比非高血压者更容易患糖尿病,中重度体力活动者患糖尿病的概率比非中重度体力活动者更低。例均医疗费用的差异性分析结果显示,不同性别、年龄、学历、职业、收入、户籍、医疗保险分组例均医疗费用之间的差异具有统计学意义(P<0.05),男性约为女性的1.37倍,60岁及以上组约为20-39岁组的1.53倍,退休者组和无工作者组的例均医疗费用较高,高收入组约为低收入组的1.88倍,城镇户籍约为农村户籍的1.65倍,城职保组和公费劳保医疗组为无医疗保险组的2倍左右。但是,不同性别、年龄、学历、职业、家庭人均收入、户籍和医疗保险分组的糖尿病患者之间例均医疗费用的差异均无统计学意义(P>0.05)。医疗费用的多因素分析结果证明,年龄、婚姻状况、文化程度、职业、医疗保险、家庭人均年收入、户籍和是否住院等对医疗费用的影响均具有统计学意义(P<0.05),高年龄组的医疗费用比低年龄组高,已婚居民的医疗费用比其他婚姻状况组的高,居民医疗费用随着教育年限和家庭人均收入的增加而升高,而有工作居民的医疗费用比无工作和退休者组的低,医疗保险则能够增加居民的医疗费用,有住院服务利用的居民医疗费用明显较高,农村居民的医疗费用低于城镇居民。3.我国诊断糖尿病疾病经济负担的历史趋势。从1997年到2009年,我国20岁以上人群诊断糖尿病患病率从0.95%增长到了2.24%,20-39岁组、40-59岁组和60岁及以上组分别增长了0.07、1.11和4.15个百分点；诊断糖尿病患者数从770.17万增加到了2159.59万,20-39岁组、40-59岁组、60岁及以上组分别增加了30.58万、569..93万和786.91万；诊断糖尿病患者数的增长中,人口变化引致的增加为265.30万,患病率升高引致的增加为807.41万,二者共同作用引致的增加为314.71万。我国诊断糖尿病患者总因病误工天数从97.08百万天增长到了372.73百万天,总增长率为283.94%其中因患者数增加引致的增长率为199.94%,人均因病误工天数增加引致的增长率为28.94%二者共同作用引致的增长率为55.06%;额外因病误工天数从41.91百万天增长到了233.53百万天,总增长率为457.14%,其中因患者数增加引致的增长率为179.20%,因人均额外因病误工天数增加引致的增长率93.38%,二者共同作用引致的增长率为184.56%。我国诊断糖尿病患者的总医疗费用从247.19亿元增长到978.93亿元,总增长率为296.02%,其中因患者数增加引致的增长率为190.79%,因人均医疗费用增加引致的增长率为36.64%,二者共同作用引致的增长率为68.59%;额外医疗费用从197.19亿元增长到682.95亿元,总增长率为246.34%,其中因患者数增加引致的增长率为180.73%,因人均额外医疗费用增加引致的增长率为25.16%,二者共同作用引致的增长率为40.45%。我国诊断糖尿病患者的总间接经济负担从20.07亿元增加到了261.17亿元,总增长率为1201.53%,其中因患者数增加引致的增长率为199.47%,因人均间接经济负担增加引致的增长率为340.49%,二者共同作用引致的增长率为661.57%,额外间接经济负担从8.66亿元增加到了163.63亿元,总增长率为1498.90%,其中因患者数增加引致的增长率为179.26%,因人均额外间接经济负担增加引致的增长率为563.73%,二者共同作用引致的增长率为1045.91%o4.我国诊断糖尿病疾病经济负担的未来预测。从2010年到2020年,我国20岁以上人群诊断糖尿病患病率将从2.313%升高到4.664%,其中20-39岁组、40-59岁组和60岁及以上组分别上升0.018、1.673和5.815个百分点；诊断糖尿病患者数将从2285.55万增加到5013.56万,其中20-39岁组将减少3.36万,40-59岁组将增加802.66万,60岁及以上组将增加1928.41万；诊断糖尿病患者的总增长率将为119.35%,其中因人口变化引致的增长率为25.86%,因患病率升高引致的增长率为71.79%,二者共同作用引致的增长率为21.70%。我国诊断糖尿病患者的总因病误工天数将从403.63百万天增长到1084.51百万天,总增长率为168.69%,其中因患者数增加引致的增长率为128.63%,由人均因病误工天数增加引致的增长率为19.74%,二者共同作用引致的增长率为22.12%;额外因病误工天数将从256.27百万天增长到773.79百万天,总增长率为201.95%,其中因患者数增加引致的增长率为123.51%由人均额外因病误工天数增加引致的增长率为33.96%,二者共同作用引致的增长率为44.48%。我国诊断糖尿病患者的医疗费用预计将从1094.15亿元增长到4020.53亿元,总增长率为267.46%,其中因患者数增加引致的增长率为125.11%,因人均医疗费用增加引致的增长率为63.47%,二者共同作用引致的增长率为78.88%;额外医疗费用将从757.07亿元增长到2541.65亿元,总增长率235.72%,其中因患者数增加引致的增长率为117.39%因人均医疗费用增加引致的增长率为55.34%,二者共同作用引致的增长率为62.99%。我国诊断糖尿病患者的间接经济负担将从305.44亿元增长到1691.27亿元,总增长率为453.71%,其中因患者数增加引致的增长率为128.63%,因人均间接经济负担增加引致的增长率为143.06%,二者共同作用引致的增长率为182.02%额外间接经济负担将从193.93亿元增长到1206.72亿元,总增长率将为522.25%,其中因患者数增加引致的增长率为123.45%,因人均额外间接经济负担增加引致的增长率为176.02%,二者共同作用引致的增长率为222.78%。结论和政策建议我国诊断糖尿病疾病经济负担预测研究对于满足未来需求的卫生规划和资源配置有着至关重要的意义。预测的重点和难点是预测模型构建和数据获取,这是目前国内糖尿病疾病经济负担预测研究较少的主要原因。本研究在系统总结国内外糖尿病疾病经济负担预测模型的基础上,对我国未来年份的诊断糖尿病疾病经济负担开展了量化预测。从糖尿病疾病经济负担的流行和分布情况来看,我国正处于糖尿病患病率快速增长的经济社会转型时期,经济发展水平越高的省份糖尿病患病率越高,城市患病率高于农村,同一地区随着经济发展水平的提高糖尿病患病率越来越高。糖尿病患病率在不同特征人群中存在一定程度的差异,高年龄、低学历、无工作者、低收入等弱势人群的糖尿病患病率较高。医疗费用在不同特征分组人群中也存在一定程度的差异,高年龄和无工作者等弱势人群的医疗费用也较高；然而,不同特征分组糖尿病患者之间医疗费用的差异不大,说明有糖尿病对所有特征人群均意味着沉重的医疗费用负担。与非糖尿病居民相比,糖尿病患者的医疗服务利用率和次均费用均较高,故其人均年医疗费用明显更高；糖尿病患者的医疗费用明显较高,而人均年收入和家庭年收入较低,所以个人经济负担和家庭经济负担均明显高于非糖尿病居民。我国诊断糖尿病疾病经济负担的流行已经给人群健康和社会经济带来了沉重的负担。由于糖尿病危险因素、医疗费用和经济发展水平的持续快速升高,以及人口老龄化的到来,我国诊断糖尿病患病率和患者数将迅猛增长。如不采用有效的控制措施,我们诊断糖尿病疾病经济负担将继续快速增长。从我国诊断糖尿病疾病经济负担的增长驱动因素来看,诊断糖尿病患病率增长对诊断糖尿病患者数增加的推动作用大于人口变化的影响,诊断糖尿病患者数增加对我国诊断糖尿病疾病经济负担增长的贡献大于诊断糖尿病患者人均疾病经济负担的作用,但人均疾病经济负担的增长也不容忽视。根据本研究的结论,提出以下政策建议：(1)为更好地对我国未来的健康问题进行预测研究,应加强数据资料的收集工作,进一步完善各级卫生部门的电子信息系统；(2)依据预测的我国诊断糖尿病疾病经济负担未来流行趋势及其增长动因,开展满足未来需求的糖尿病相关卫生规划和资源配置；(3)为了控制和延缓我国糖尿病疾病经济负担的增长,应针对可以控制的因素采取有效的预防干预措施,比如控制饮食、降低肥胖和高血压患病率等,并加强糖尿病患者的管理,从源头上减少糖尿病疾病经济负担；(4)对于糖尿病疾病经济负担比较沉重的重点人群,需要制定特殊的卫生政策和援助计划,如将糖尿病门诊服务纳入医疗保险支付,扩大医疗保险对糖尿病医疗费用的报销力度,以切实减轻糖尿病患者的疾病经济负担,提高糖尿病患者及其家庭的生活质量。创新与不足本研究创新性：(1)目前尚未发现关于糖尿病疾病经济负担预测模型的系统研究,不同研究采用的预测模型各异,得到的预测结果也存在很大差异。本论文在文献综述的基础上,系统总结国内外糖尿病疾病经济负担预测模型,比较分析其优缺点,并借鉴数理统计学和计量经济学的思路和方法,对现有糖尿病疾病经济负担预测模型进行调整和完善。(2)目前国内缺少糖尿病疾病经济负担预测方面的研究。本论文在理论模型研究的基础上,对我国未来的糖尿病疾病经济负担开展了预测研究,并探讨预测过程中会遇到的问题和解决办法,弥补国内该领域研究的不足,也为其他健康问题的预测研究奠定基础。(3)采用面板数据模型和样本选择模型研究糖尿病患病和医疗费用的影响因素。模型本身所具有的优点,使得研究结论更加可靠,有助于依据影响因素的变化趋势来判断糖尿病疾病经济负担的未来发展。首次采用因素分解法对未来糖尿病疾病经济负担的增长进行分解,有利于为未来政策制定找到干预点。本研究不足及展望：(1)本论文预测研究主要采用趋势外推法,对糖尿病患病率的预测采用数学函数模型,对人均疾病经济负担的预测采用年增长率法,把所有影响因素的作用归结到时间变量上,未把各种影响因素变量作为参数纳入到预测模型中。以后的研究应该纳入这些参数,向宏观面板数据模型、微观模拟模型和疾病长期费用模型方向发展。(2)本研究所利用的数据资料年份较少,这会对预测结果的准确性造成一定程度的影响。将来可以长期追踪收集数据资料,把新获得的资料加入到时间序列数据中,重新拟合模型来对其进行校正和数据更新。另外,有很多关系复杂的因素影响糖尿病患病率和医疗费用,社会经济政策环境的未来变化会使原有模型的预测效果下降,未来研究可以考虑动态情景分析法。

全文目录

摘要  8-16
Abstract  16-27
第一章前言  27-36
  1.1 研究背景  28-30
  1.2 研究现状和研究问题的提出  30-33
  1.3 研究意义与研究目标  33-34
  1.4 论文结构框架  34-36
第二章文献综述  36-58
  2.1 糖尿病患病危险因素的相关研究  36-40
  2.2 糖尿病流行和分布规律的相关研究  40-43
  2.3 糖尿病疾病经济负担评价指标和测算方法研究  43-46
  2.4 糖尿病发病预测的相关研究  46-50
  2.5 糖尿病疾病经济负担预测的相关研究  50-57
  本章小结  57-58
第三章理论模型  58-75
  3.1 本研究的理论框架和预测思路  58-60
  3.2 糖尿病患病预测模型  60-63
  3.3 医疗费用预测模型  63-66
  3.4 糖尿病疾病经济负担的评价指标和测算方法  66-71
  3.5 增长因素分解法  71-73
  3.6 本论文预测研究的主要假设  73
  本章小结  73-75
第四章资料来源与分析方法  75-88
  4.1 资料来源  75-77
  4.2 CHNS项目(主体数据资料)现场调查  77-80
  4.3 研究对象与内容  80-82
  4.4 研究指标与分析方法  82-87
  本章小结  87-88
第五章调查地区及研究对象基本情况  88-103
  5.1 调查地区基本情况  88-90
  5.2 研究对象的社会人口学特征  90-94
  5.3 研究对象的健康状况及健康危险因素情况  94-96
  5.4 研究对象的医疗服务利用率及费用情况  96-98
  5.5 糖尿病患者和非糖尿病居民医疗费用的比较  98-101
  本章小结  101-103
第六章糖尿病患病率和医疗费用的影响因素  103-117
  6.1 糖尿病患病率的单因素分析结果  103-105
  6.2 医疗费用的单因素分析结果  105-109
  6.3 糖尿病患病率的多因素分析结果  109-113
  6.4 医疗费用的多因素分析结果  113-115
  本章小结  115-117
第七章我国诊断糖尿病疾病经济负担的历史趋势  117-133
  7.1 我国诊断糖尿病患病率和患者数的历史趋势  117-120
  7.2 我国诊断糖尿病疾病负担的历史趋势  120-123
  7.3 我国诊断糖尿病直接经济负担的历史趋势  123-127
  7.4 我国诊断糖尿病间接经济负担的历史趋势  127-131
  本章小结  131-133
第八章我国诊断糖尿病疾病经济负担未来预测  133-154
  8.1 我国诊断糖尿病患病率和患者数的未来预测  133-137
  8.2 我国诊断糖尿病疾病负担的未来预测  137-140
  8.3 我国诊断糖尿病患者医疗费用的未来预测  140-144
  8.4 我国诊断糖尿病患者间接经济负担的未来预测  144-149
  8.5 我国诊断糖尿病患者总经济负担的未来预测  149-151
  本章小结  151-154
第九章讨论与政策建议  154-166
  9.1 关于本研究的方法学  154-158
  9.2 诊断糖尿病疾病经济负担在不同特征人群中存在明显差异  158-160
  9.3 糖尿病疾病经济负担受到多种因素影响  160-162
  9.4 我国诊断糖尿病疾病经济负担呈现高速增长的趋势  162-163
  9.5 主要研究结论及政策建议  163-166
研究创新与不足  166-167
附录调查问卷  167-178
参考文献  178-191
致谢  191-193
攻读博士学位期间发表的学术论文  193-194
学位论文评阅及答辩情况表  194

我国诊断糖尿病疾病经济负担趋势预测研究

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