文摘
目的。估计城乡差异在门诊医疗费用,医院住院病人护理,医院急诊室服务,药物,和总服务。方法。这个横断面研究使用的数据从2010年医疗费用委员会调查。整体研究样本量是22772年。加权频率、手段或百分比估计来说明每个变量的分布。五两部分利用模型然后适合确定的可能性有非零费用和确定居住在农村和城市地区如何影响支出在我们五费用类别。分位数回归估计,进一步探索住宅和每一分位数的非零支出之间的关系。结果。两部分模型的结果表明,农村人口花更多的药物,而城市人口花更多的急救护理。然而,没有发现城乡差异总医疗支出。分位数回归的结果表明,最高的用户(在上面的分位数)的药物和总支出经历了强烈的积极影响的生活在农村地区。结论。总医疗费用似乎并不在城市和农村地区发生显著的变化。然而,田园风味有重要影响的人最大限度地使用门诊医疗和处方药。回顾了城市和农村的人口总医疗支出是不够的。政策制定者应监测地理差异的影响,尤其是在支出分位点最高,为特定类型的医疗支出。田园风味的影响的差异在这个医疗费用分布可能对干预措施提供重要指导。
1。介绍
医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)报道称,国家卫生支出大幅增长,从1.4933万亿年的2001美元到2.7007万亿年的2011美元(1]。现在国家卫生支出预计将在2021年达到4781 .0十亿美元(2]。医院护理、专业服务和处方药的三类人均卫生支出最高的数据(1]。平均个人住院治疗花费了2734美元,1740美元对医生服务(不含牙科服务),和845美元在2011年处方药。
医疗支出的增长是特别关注的农村人口的收入明显低于城市同行(3]。本研究探讨了城乡差异的总医疗支出,以及支出(即不同类型的健康服务。、门诊医疗、医院住院病人护理,医院急诊室服务和处方药)。
个人卫生支出数据驻留在城市或农村地区的医疗费用委员会经调查(议员)。作为全国代表性数据来源,欧洲议会议员数据尤其适合评估城乡差异的任务在卫生保健支出(4]。之前的研究中使用议员数据,发现农村、城市人口的健康支出差异相当复杂。齐勒尔称和他的同事们得出的结论是,在农村地区居民有较高的医疗保健支出比生活在城市地区(5]。然而,支出为牙科保健老年人生活在大都市是高于小城市和nonmetropolitan地区(6]。另一方面,Chevarley和他的同事们指出,没有地理差异在儿童医疗保健支出7]。另一项研究关于退伍军人医疗保健支出得出农村退伍军人(VA)小于65年花了1100美元平均低于城市VA用户,但农村VA平均年龄在65岁及以上的用户花了250美元超过城市退伍军人(8]。
本研究扩展了现有研究在两个重要方面。首先,研究重点是城乡差异四个最昂贵的医疗支出类别。第二,除了使用传统的两部分模型研究城乡居民和医疗支出之间的关系,探索分位数回归模型用于评估城乡差异的程度不同分位点的支出分布。后者可能是很重要的,因为许多研究报道非常高浓度的医疗成本和利用在人口中还有一小部分(9- - - - - -12]。例如,积累总医疗支出的64%,只有15%的病人(12]。
2。方法
2.1。数据源
本研究中使用的横截面数据来自2010年医疗费用委员会调查的子样品(议员),全国代表性调查的美国平民管控的人口(13]。对子样本的个体家庭的家庭成员包括2010名议员样本也参加了全国健康访问调查(覆盖)在2008年或2009年。覆盖之前的抽样计划多级区域概率设计但采样过量与黑人家庭,西班牙人,亚洲人,和低收入家庭,提高估计的精度对这些选择的子组(14]。在军队里的人,出生在国外,制度化,或者引用期间去世是不符合这个调查。
像公司一样,AHRQ使用多级分层抽样设计(15]。第一阶段由一个样本的428电源来自全国1900个地理上定义的吧16]。每个事业单位包含一个县,一小群相邻县、或大都市统计区(MSA)。第二阶段取样面积段或允许使用部分画调查样本。面积段由大约8、12或16个地址。允许段覆盖住房建造2000年人口普查后,通常包括四个地址。
这个文件包含2010年的家居组件(HC)和医疗提供者组件(MPC)。个人特征,如性别是通过计算机辅助收集个人面试(技术)技术在HC (13]。家庭调查的受访者许可,货币政策委员会收集的数据访问、诊断、医疗服务提供者的费用,和支付家庭成员。MPC数据补充议员家庭卫生支出的有关信息。
家庭选择通过分层抽样的方法在两年采访了5倍。2010年来自轮3 - 5的数据小组14(2008年健子样品反应家庭)和面板15轮1 - 3(2009年健子样品反应家庭)(15]。面板的反应率14小组15是85.2%和84.0%。公用数据集汇集18398个家庭和31228个有效病例。
本研究样本仅限于18岁以上的成年人谁完成的与健康有关的疾病诊断等问题。最后的示例包括22772 ()成人之后,应用程序适当的抽样权重代表229857784 ()在美国成年人。
2.2。因变量:医疗保健支出
与公司不同,欧洲议会议员包含医疗保健支出报告由家庭成员和医疗提供者作为因变量在这项研究[15]。支出现金支付和支付的和由私人保险,医疗补助,医疗保险、费额和其他来源。除了总医疗支出,支出四种类型的卫生服务是为本研究选择:(1)门诊医疗费用(医院和以办公室为门诊服务提供商),(2)支出医院住院病人护理,医院急诊室服务(3)支出,和(4)处方药费用。
门诊医疗数据由医生提供练习在私人诊所或医院门诊部门。医院住院病人保健和医院急诊室服务的支出包括医院设施费用和支付医生在医院的住院服务。处方药支出是通过家庭获得的采访和调查药店组件。只有处方形式有效的为国家药品代码字段,药物名称、医学力量(数量和单位)数量(包装尺寸和数量),和支付的来源被视为有效的情况下。最后一种支出涵盖所有服务,包括牙科服务和其他卫生服务不包含在我们的四子分类的支出。
传统的两部分模型用于支出数据分析。的第一部分由两部分组成的模型集中在两个因变量表明个人是否支出在一个特定的服务类别(支出= 0或> 0美元)。的第二部分两部分模型专注于个人的支出水平与非零支出在每个服务的类别。鉴于支出分布的偏斜,非零的水平卫生支出转化为对数刻度的所有支出类别。
AHRQ使用hot-deck归责过程缺失数据在HC和MPC组件不收集或不完整15]。回归模型基于医疗事件和完整的信息被用来预测总费用。变量与已知值总电荷和提供者类型等被用作预测形成组织捐赠活动支出。然后,捐赠事件与最近的预测模式被用来支付转嫁缺失值,考虑抽样权重与议员们复杂的调查设计。不幸的是,没有变量名欧洲议会议员支出价值估算数据标志,从而无法比较,没有污名的支出。
2.3。独立变量:地理因素
主要感兴趣的独立变量是一个人的居住地(农村,0 = 1 =城市)。基于2000年报告的行政管理和预算局(OMB),城市地区的议员指都市核心基础统计区(CBSA),一个包括至少一个城市化的地区,人口至少50000 (17]。农村卫生政策办公室(ORHP)定义的所有其他地区农村18]。
2.4。协变量:个人特征
根据安徒生的模型使用个人医疗保健(19,20.),本研究使用自我报告的措施:(1)诱发characteristics-age 18-44, 45 - 64, 65,和年龄,性别(男性或女性),种族/民族拉美裔、非洲裔美国人,白色,或其他,和最高水平的教育程度当被申请人第一次进入研究(学历低于高中,高中,或高于高中);(2)使resources-poverty状态(或接近贫困,收入低,中等收入,或高收入)和医疗保险(任何私人保险,只有公共保险或保险);和(3)医疗保健需要平均感知健康状况(良好或优秀,很好,穷,或公平),一般认为心理健康状况(良好或优秀,很好,穷,或公平),限制在物理功能(没有任何限制或限制)和慢性疾病的患病率相对较高(高血压、心脏病、中风、肺气肿、慢性支气管炎、高胆固醇、癌症、糖尿病、关节痛、关节炎、哮喘)。功能限制变量概括一个人是否有任何日常生活活动(ADL)、工具性日常生活活动(IADL),或感觉限制在任何调查轮(15]。
2.5。统计分析
以反映复杂的调查设计,AHRQ使用之线性化方法生产person-level变量进行分析,包括perwt10f对取样重量,varstr地层,varpsu对事业单位(15]。加权频率、手段或百分比估计来说明每个变量的分布。独立变量之间的相关性是足够低排除多重共线性。
五两部分模型适合支出变量。在第一部分,逻辑回归模型被用来确定城乡居留权的影响上有非零支出的可能性(> 0美元)在2010年为每个五支出类别。在第二部分中,回归模型用于评估的影响城乡居留权积极支出个体的自然对数与积极的医疗支出为每个五支出类别。两部分,个人特征的模型调整详细描述上图:年龄,性别,种族,教育程度,贫困状况,保险状况,认为身体健康状况、心理健康状况,有限的体力活动,并存状况和计数。
分位数回归模型估计然后探索城市和农村居民之间的关系(与非零支出为个人)在不同分位点的非零支出分布、协变量调整个人特征。考虑调查设计、引导方法被用来画另一个取样重量以及获得标准错误的假设。在一个给定的分位数回归系数表示住宅的影响(即。,rural or urban) on a unit change in that expenditure variable, assuming that the other variables are fixed, with 95% confidence interval bands. Two-tailed值小于或等于0.05被认为是具有统计学意义。拟合优度首次研究了通过拟合(即设计模型。,takes the survey design structure into account), then estimating the corresponding probabilities, and subsequently using independently and identically distributed- (i.i.d.-) based tests. All data analyses were performed using Stata 13 using the “svy” procedure to incorporate survey sampling weights [21]。
3所示。结果
表1提供描述性的加权平均数的比较医疗保健支出的人居住在农村或城市地区,以及标准错误(SE),与零支出比例值为任何城市/农村二元测试差异。总体来看,15.8%的加权样本来自农村地区。
农村人口比城市人口花更多的钱在处方药(城市:$ 1061.4;农村:$ 1278.3;)。不包括零用户后,城市人口(1636.4美元)花费了超过农村人口在急诊室(1167.4美元)服务()。接下来,有更高比例的零用户在农村比在城市地区的急救护理,处方药和收到的所有服务()。
关注非零支出的累积分布,结果表明,在城乡一小部分人占医疗支出的比例相对较大。例如,只有不到2%的农村或城市人口占一半的医院住院病人保健和急诊服务支出。在这两个领域,支出更集中在城市和农村地区。
表2提供了加权百分比和协变量值的个人特征在农村和城市人口。由于大的样本量,假设测试的零值或比例的方式往往是没有区别的小点估计即使绝对差异或比例的方式如并不大。平均而言,农村人口更可能是旧的()、白(),受教育程度较低(),和穷人(),更可能依赖于公共保险(),感知身体()和心理健康状况(),有物理限制(),并有多种慢性疾病()。
表3报告两部分模型的结果加权系数为城市(农村)居民变量,和相关的置信区间和值。拟合优度的测试表明没有证据表明缺乏配合。在这些逻辑回归模型作为第一个两部分模型的一部分,城市居民不太可能有零个处方药,支出与农村居民相比()。估计的比值比为0.80,这表明城市居民可能有零个处方药支出减少了20%。结果居住权变量在其他模型表明很小的差异没有统计学意义。
在线性回归模型构成的第二部分两部分模型,城市居民显示更高水平的支出紧急服务()。的估计影响城市居住条件log-emergency-care-expenditure(增加0.22),而农村人口。
分位数回归模型便于分析结果变量的全部条件分布特征和产量的5个条件分位数估计支出田园风光(数字1,2,3,4,5)。在每个图中,实线代表估计平均效应和虚线代表相关的置信区间的居留权(城市)系数的第二部分两部分模型(报道在表3)。如果实线保持下降,这意味着生活在农村地区的高支出。例如,实线是对增加美元值开始在第75分位数的数字4和5,但效果并不显著。相比之下,农村居民支出减少了急诊室和效果统计不同于零在非常高的分位数(图3)。田园风味的增长系数从1682.6 - 318.0在第0.75分位数美元0.95分位数()。
4所示。讨论
4.1。医疗支出城乡之间的比较
本研究比较城市和农村人口对医疗支出。处理高频零支出,本研究使用两部分模型和分位数回归模型调整不同的各种各样的个人特征对农村和城市居民。统计程序产生加权人口分析估计,证明了人口的分布和医疗需求,促成因素对于那些居住在城市或农村。
我们推测,费用会更高比城市人口为农村人口,可能是因为更大的贫困人口健康状况在农村人口患病率(22),或者由于劣质获得(或质量)预防保健在农村地区(23]。基于两部分模型的结果,没有差别总医疗费用(包括或不包括零用户)之间的城乡居民。尽管更高比例的城市居民零总医疗支出,在调整了农村和城市居民的个人特点,没有显著的城乡差异的可能性零支出总额。它表明,政策制定者应该超越总支出当比较城乡医疗保健支出的差异。
支出四个不同类型的健康支出也农村和城市人口之间的比较。更高比例的农村居民可能展览支出(相对于没有支出)医院急诊室服务和处方药,虽然只有处方药差异显著调整后的个人特征。然而,城市居民使用急救护理服务有急救护理支出高于农村居民用于紧急服务。
农村居民支出处方药要明显高于城市。议员们只提供整体支付信息而不是识别是否药店规定和/或填补处方。然而,这个结果可能是一致的在以前的研究中发现,农村居民严重依赖当地药店让他们健康3,24,25]。自农村18岁及以上的成年人在这项研究中一般年龄和受教育程度较低,失败者的收入,和更依赖公共保险和健康,农村人口有更高的现金支出处方药(5,25,26]。
采用分位数回归模型的主要扩展以前的工作。分位数回归结果表明,城乡居留权的影响可能更明显在最高支出分位数。农村居住的积极影响的趋势对处方药支出支出更高分位数与两部分模型的结果一致,以及过去的研究(27]。这些结果暗示,即使放眼子类卫生支出的差异可能不会告诉整个故事那些住在城市和农村地区之间的支出。使用方法,允许研究者比较这些不同地区与不同层次的居民医疗保健支出也可能是有启发性的。
4.2。限制
选择议员作为数据源有几个局限性解决我们的研究问题。首先,弗兰克指出,四分之一的农村家庭护理服务用户从一个城市机构和3%的城市居民,农村机构(28]。然而,议员们不确定供应商的位置或用户的家庭和提供者之间的距离。同样,详细信息医生的转诊模式、医院特色、县特征被发现影响医疗服务提供者的选择(29日,30.]。但是议员数据集没有提供信息来评估这些因素的关联与医疗保健支出。还需要进一步的研究来解决这些问题。
其次,本研究只关注医疗保健支出使用的四种类型的服务管控的18岁以上的成年人。是不恰当的使用研究成果解释其他卫生服务(例如,牙齿护理)和其他年龄组(如新生儿)。研究医疗利用率/支出近年来聚集越来越多的关注[31日]。使用议员更多的比较研究,分析其他类型的医疗费用和包括其他年龄组是高度推荐。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。