基層衛生技術人員中醫藥適宜技術使用偏好研究：基于離散選擇實驗

嚴豪 ，陳思思，聶瀚林，黃正偉，胡寒旭，趙偉菡，楊勇，石學峰*

中醫藥適宜技術作為中醫藥服務的重要組成部分，通常指安全有效、成本較低、簡便易學的中醫藥技術，其具有“簡、便、驗、效、廉”的特點［1］。中共中央、國務院《關于促進中醫藥傳承創新發展的意見》中強調要“中西醫并重”，向基層醫療衛生機構推廣中醫藥適宜技術是其中一項重要工作，也是推動中醫藥傳承與發展的重要行動。中醫藥適宜技術在基層的推廣有助于提高機構的醫療服務提供能力及患者滿意度，降低患者醫療費用，減輕疾病帶來的經濟負 擔［2-3］。在積極推進中醫藥適宜技術推廣應用的過程中，大多數地區的工作重心為信息宣傳、基地建設等方面的實踐創新，忽視了對推廣主體——基層衛生技術人員的培養和激勵［4-5］。一方面，在基層單位中掌握中醫藥適宜技術的衛生技術人員數量并不充足，人才資源相對匱乏；另一方面，受到工作環境、績效制度、技術收入、操作時間等因素的影響，基層衛生技術人員在參加中醫藥適宜技術培訓和臨床應用選擇時積極性并不高［6］。鑒于此，本研究從基層衛生技術人員角度出發，采用離 散 選 擇 實 驗（Discrete Choice Experiment，DCE），重點研究樣本地區醫療機構衛生技術人員的中醫藥適宜技術使用行為模式和選擇偏好，以期為基層衛生技術人員使用行為激勵和促進機制的建立提供一定理論 支撐。

1 對象與方法

1.1 研究對象 于2021 年7—8 月，采用多階段隨機整群抽樣的方法，在我國東、西部地區各抽取1 個縣（縣級市，山東省萊州市和貴州省清鎮市），再從目標縣隨機抽取17 家鄉鎮衛生院及6 家社區衛生服務機構，對調研當天在崗的衛生技術人員進行調研。人數較少的機構納入全部在崗的衛生技術人員，人數較多的機構則隨機抽取其中50%進行調研。納入標準：在崗醫務人員，包括中醫類別執業（助理）醫師、西醫類別執業（助理）醫師、公共衛生醫師和執業（助理）護士。排除標準：具有醫師資格證書，但從未參與過臨床診療工作的工作人員。本次研究共抽取23 家基層醫療衛生機構，納入衛生技術人員319 例進行問卷調查，回收問卷319 份，其中295 份通過一致性檢驗，問卷有效率為92.5%。本研究獲四川大學華西醫院倫理委員會批準（審批號：2023—398）。

1.2 研究方法 DCE 是一種定量測量受訪者選擇偏好的研究方法，通過模擬接近現實的決策過程來研究不同產品屬性對被調查者選擇的影響程度。本研究通過模擬臨床實踐中可能存在的中醫藥適宜技術抉擇過程，來研究基層衛生技術人員中醫藥適宜技術的使用偏好。

1.2.1 屬性及水平設置 屬性水平是DCE 中的基本要素，屬性指商品或者服務的特征，水平是屬性的程度，兩者是形成選擇方案的基礎。本研究匯總并整理衛生技術人員使用中醫藥適宜技術關鍵影響因素的相關文獻，從3 方面（技術屬性、用戶和醫療機構）確定7 個影響要素：（1）技術是否在醫療保險范圍內，（2）技術的單次操作時長，（3）技術的預期療效，（4）使用技術對職稱（崗位）晉升的幫助，（5）使用技術對工作負擔的影響，（6）技術對患者支出的影響，（7）使用技術對收入的影響［7-11］。咨詢中醫藥適宜技術的專家、衛生政策制定者、衛生經濟學家、DCE 專家及基層醫生等的意見后，最終確定7 項技術屬性及其水平（表1）。

表1 離散選擇實驗屬性及水平Table 1 Attributes and their levels in the discrete-choice experiment

1.2.2 問卷設計 本研究離散選擇模型問卷共納入7 個屬性，其中2 個屬性為2 水平，5 個屬性為3 水平，如果對屬性水平進行全組合，則可以產生972（22×35）種不同屬性組合的中醫藥適宜技術，為了讓實驗變得簡單可操作，采用高效正交設計，共獲得18 個選擇集（表2）。為了進一步降低調查對象的回答難度，將18 個選擇集均勻地分為3 個問卷版本，每個版本的問卷包括6個選擇集和1 個一致性檢驗題（一致性檢驗題即具有明顯優劣關系選項的題目，用來測量調查對象是否真正、理性地回答問題）。同時為每個選擇集設置退出選項［12］，即如果選項中兩種適宜技術的更優者出現在現實臨床治療中，調查對象會不會去使用該技術。本研究問卷還調查基層衛生技術人員基本信息，包括性別、年齡、受教育水平、專業技術職稱等。同時，還對受訪者學習衛生適宜技術積極性自評分進行調查，評分范圍為1～10 分，分值越高，學習適宜技術積極性越高。

表2 問卷選擇集示例Table 2 Example of a choice set in the questionnaire

1.2.3 調查方法 調研時，每位調查對象只需回答1 個版本的問卷，為保證3 個問卷版本回收數量基本相等，調查對象須按照問卷版本1 至問卷版本3 順序輪替抽取問卷并作答。未能通過一致性檢驗的問卷將不會納入 分析。

1.3 統計學方法 采用SAS 9.2 軟件進行高效正交設計；采用EpiData 3.1 軟件對收集的數據進行雙錄入，保證數據質量；計數資料采用頻數和百分比表示，不符合正態分布的計量資料采用中位數（四分位間距）〔M（QR）〕表示。采用Stata 16.0 軟件對基層衛生技術人員偏好數據進行分析，采用條件Logit 模型對基層衛生技術人員中醫藥適宜技術使用進行總體偏好分析，并采用潛在類別模型對基層衛生技術人員使用中醫藥適宜技術的偏好進行分類。使用支付意愿（Willingness to Pay，WTP）將不同屬性水平變動后基層衛生技術人員獲得或者失去的效用進行貨幣化展示，以P＜0.05 為差異有統計學意義。

1.3.1 條件Logit 模型 根據效用最大化假設［13］，基層衛生技術人員在比較各中醫藥適宜技術后，會從中選擇一項能使其獲得最大滿足感的中醫藥適宜技術，即該中醫藥適宜技術對應的效用最大，如公式①所示：

其中，U 表示效用，觀測到的屬性X1=是否在醫療保險范圍內，X2=單次操作時長……X7=對患者支出的影響，每個觀測到的屬性都有對應權重（β1，β2……β7），其展示出基層衛生技術人員對各個屬性水平偏好的方向及大小。

1.3.2 潛在類別模型 潛在類別模型［14］假設不同的基層衛生技術人員群體對中醫藥適宜技術的偏好具有異質性，并且呈現出離散型的分布形式。應用潛在類別模型可以對調查對象進行分類，分類的數量一般參考模型的赤池信息準則（AIC）值和貝葉斯信息準則（BIC）值，取BIC 最小時對應的類別數作為潛在分類的個數。潛在類別模型結果可以展現不同分類調查對象的偏好差異及其個人基本屬性的差異。

1.3.3 WTP WTP 用來衡量各屬性水平貨幣價值［15］，使用非經濟屬性的回歸系數βx與經濟屬性回歸系數β收入的比值來計算，調查對象的平均工資為4 231.4 元，回歸方程中收入以1%月工資為一個變化單位，即42.3元/月，如公式②所示，是指獲得屬性水平x 能帶來等同于每月提高WTPx元的收入的效用。

2 結果

2.1 樣本基本情況描述 295 例調查對象中，65.76%的調查對象為女性，調查對象年齡的中位數為35（13）歲，52.88%的調查對象受教育水平在本科及以上，49.83%的調查對象為初級專業技術職稱，18.64%的調查對象為中醫類別執業（助理）醫生，約64.75%的調查對象月收入為5 000 元及以下，約77.97%的調查對象在鄉鎮衛生院工作，且63.39%的調查對象為編制內員工，調查對象學習適宜技術積極性中位數得分為9（3）分（表3）。

表3 295 例基層衛生技術人員的基本特征〔n（%）〕Table 3 Socio-demographic characteristics of the 295 cases of primary health technicians

2.2 衛生技術人員中醫藥適宜技術使用偏好條件Logit模型分析 該模型共納入7 個關鍵屬性，以受訪者的選擇情況為因變量，以7 個屬性取值情況為自變量進行條件Logit 模型分析，其中單次操作時長與對收入的影響先以啞變量編碼進行初步分析，發現其回歸系數與水平值之間具有較好的線性關系，故在主要模型分析時視為連續變量，其他屬性采用啞變量編碼進行分析。結果顯示，是否在醫療保險范圍內、單次操作時長、對收入的影響、對工作負擔的影響、對職稱（崗位）晉升的幫助、技術療效、對患者支出的影響均對衛生技術人員中醫藥適宜技術使用偏好存在影響（P＜0.05）。被衛生技術人員偏好選擇的中醫藥適宜技術特點依次為在醫療保險范圍內（β=0.794 6）、職稱（崗位）可提前晉升（β=0.414 2）、患者支出不變（β=0.400 1）或減少（β=0.400 1）、 技術療效提高（β=0.377 8）、對工作負擔無影響（β=0.146 5）、可增加1%收入（β=0.032 4）；而單次操作時間長的技術會避免被選擇（β=-0.010 5）。中醫藥適宜技術在醫療保險范圍內被使用的概率為不在醫療保險范圍內的2.214 倍；技術的操作時長每增加1 min，那么該中醫藥適宜技術被使用的概率為之前的0.990 倍；收入每增加1%，該中醫藥適宜技術被使用的概率為之前的1.033 倍；可促進職稱（崗位）提前晉升的技術被使用的概率是對晉升無影響技術的1.513 倍；療效更優的中醫適宜技術被使用的概率是療效不確定技術的1.459 倍；中醫適宜技術使患者支出減少或不變，其被使用的概率為支出增加技術的1.492 倍（表4）。

表4 衛生技術人員中醫藥適宜技術使用偏好條件Logit 模型分析Table 4 Conditional Logit model analysis of the preferences for appropriate TCM techniques among primary health workers

2.3 各屬性水平WTP 使用1 項在醫療保險范圍內的中醫藥適宜技術與每月增加1 036 元收入的效用相同。相對于使用1項單次操作時長為20 min 的中醫藥適宜技術，使用1項單次操作時長為5 min 的中醫藥適宜技術可以獲得的效用與每月增加205 元收入相同。相對于使用1項會增加10%工作負擔的中醫藥適宜技術，使用1項對工作負擔無影響的中醫藥適宜技術可以獲得的效用與每月增加191 元收入相同。相對于使用1項對職稱（崗位）晉升無影響的中醫藥適宜技術，使用1 項可以提前晉升的中醫藥與每月增加540 元收入的效用相同。相對于使用1 項技術療效不確定的中醫藥適宜技術，使用一項能提高技術療效的中醫藥適宜技術獲得的效用與每月增加493 元收入相同。相對于使用1 項會使患者支出增加的中醫藥適宜技術，使用一項減少患者支出或者對患者支出無影響的中醫藥適宜技術所獲得的效用與每月增加522 元收入等價（表5）。

表5 各屬性水平WTPTable 5 Willingness to pay of each attribute and level

2.4 潛在類別模型分析與結果 潛在類別模型可以按照調查對象對問題回答的結果將調查對象的偏好分類。納入7 個關鍵屬性進行潛在模型分析。在本研究中，當類別數為3 時，對應的BIC 值最?。ū?）。但是分析過程中發現，某些類別中樣本量過少會導致參數估計不足，故綜合考慮后，在BIC 較小的基礎上，減少分類數，故選擇類別數為2 進行最終模型估計。

表6 類別數量選擇依據Table 6 Basis for selection of number of categories

潛在類別模型估計結果顯示，類別1 和類別2 中最大的區別在于退出選項的選擇，退出選項是指當偏好的中醫藥適宜技術在現實生活中出現時，調查對象是否會將其運用于實際的臨床實踐中（賦值：愿意使用=1，不愿意使用=0）。類別1 中退出選項的系數為-3.660（P＜0.001），命名為“中醫藥適宜技術觀望類”，而類別2 中退出選項的系數為2.189（P＜0.001），命名為“中醫藥適宜技術支持類”。中醫藥適宜技術觀望類在調查對象中占約16.2%，這一部分人不太接受中醫藥適宜技術。中醫藥適宜技術支持類占83.8%，這一類人易于接受中醫藥適宜技術，并愿將其運用于臨床實踐中。其在工作負擔和技術療效的偏好上也有差別，中醫藥適宜技術觀望類的調查對象相對于使用療效不確定的中醫藥適宜技術更愿意使用療效確定的中醫藥適宜技術（β=1.275，WTP=1 123.60 元/月），即使其療效相對之前的治療方案無變化；而中醫藥適宜技術支持類的調查對象對使用療效不變的技術無明顯偏好（β=0.054，WTP=69.22 元/月）。相對于增加10%工作負擔，中醫藥適宜技術觀望類的調查對象只有降低工作負擔時（β=0.517，WTP=455.61 元/月），才會從使用中醫藥適宜技術中得到明顯的效用提升，而中醫藥適宜技術支持類的調查對象使用中醫藥適宜技術時對工作負擔的影響更靈敏，負擔不變（β=0.142，WTP=182.02 元/月）或降低10%（β=0.123，157.66 元/月）都是有明顯效果的（表7）。

表7 潛在類別模型估計結果及WTPTable 7 Result of latent class model analysis and estimation of Willingness to Pay

為了進一步探尋基層衛生技術人員中醫藥適宜技術使用偏好異質性的可能來源，納入逐步回歸中差異有統計學意義的個體基本特征，包括受教育水平（賦值：中專及以下=1，大專=2，本科=3，研究生=4）、月收入、學習衛生技術積極性等進行檢驗。結果顯示，相較于中醫藥適宜技術支持類，中醫藥適宜技術觀望類調查對象學習衛生適宜技術的積極性（β=-0.258，P＜0.001）較低。

3 討論

本研究采用DCE，首先結合文獻研究與專家咨詢的方法，確定影響基層衛生技術人員中醫藥適宜技術使用的7 個屬性及其水平；進而通過現場調查獲得實證研究數據，并構建基層衛生技術人員中醫藥適宜技術使用偏好模型，分析基層衛生技術人員使用中醫藥適宜技術的偏好，并且分析基層衛生技術人員對于不同屬性水平的WTP。

3.1 醫療保險是影響基層衛生技術人員使用中醫藥適宜技術的重要影響因素 分析結果顯示，醫保（β=0.794 6，P＜0.001）是基層衛生技術人員使用中醫藥適宜技術最重要的影響因素，其WTP 為1 036 元/月?；鶎有l生技術人員的偏好受其服務對象的影響，患者更愿意采用在醫療保險范圍內的治療方式［16］。同時有文獻指出將中醫藥適宜技術納入醫保范圍，并設定明確的收費標準，可以體現衛生技術人員的勞動價值從而影響其工作積極性［6］。但是目前，中醫藥適宜技術推廣工作在基層醫療中的保障制度較為缺乏，多項中醫藥適宜技術尚未被納入醫療保險報銷范圍［17］。面對這一關鍵問題，應當建議衛生行政部門廣泛征集各方意見，完善中醫藥適宜技術納入醫療保險范圍的審核與評定標準；同時，積極開展中醫藥適宜技術的篩選和評估工作，將應用人數較多的適宜技術納入醫療保險范圍，促進和引導基層衛生技術人員在臨床工作中更主動地使用適宜技術。

3.2 適當增加收入可以促進基層衛生技術人員使用中醫藥適宜技術 收入是影響基層衛生技術人員使用中醫藥適宜技術的重要屬性（β=0.032 4，P＜0.001）。中醫藥適宜技術由于其自身特點的限制，部分技術的操作耗時與診治療程均比較長，單次操作給衛生技術人員帶來的勞動負擔也大于常規的診療操作［18］。建議由衛生行政部門牽頭，鼓勵設立中醫藥適宜技術促進專項基金。這既是對操作人員的勞動補償，也可以用來激勵基層衛生技術人員在臨床實踐中選用中醫藥適宜技術。具體的獎勵機制需要建立在評估中醫藥適宜技術的適用范圍與規范中醫藥適宜技術操作的基礎之上，充分考慮技術操作的難度、風險和勞動負擔等因素，真正體現中醫藥適宜技術促進專項基金的設立初衷，發揮其積極正向的引導和促進作用。

3.3 多種激勵方式共同作用，更好地促進中醫藥適宜技術的使用 職稱（崗位）晉升、患者費用、技術療效、單次操作時長和工作負擔都影響基層衛生技術人員使用中醫藥適宜技術。與對職稱（崗位）晉升無影響相比，有助于提前晉升的中醫藥適宜技術的WTP為541元/月；相對于增加患者花費，保持患者花費和減少患者花費的WTP 均為522 元/月；相對于使用療效不確定的技術，使用療效提高的技術的WTP 為493 元/月。單次操作時長和工作負擔，這兩個屬性及其對應水平WTP 都較低。單次操作時長主要反映技術操作的復雜程度，而工作負擔反映應用技術后衛生技術人員整體工作量。即使這兩個水平在本研究中WTP 不高，但其也影響著衛生技術人員工作滿意度和狀態［19］。

職稱（崗位）晉升、患者費用、技術療效3 個屬性及其對應水平的WTP 顯示了這些水平之間重要性的對比。在激勵衛生技術人員使用不在醫保范圍內的技術時，可以采用多種激勵措施聯合使用來達到效果，例如使用1 項在醫療保險范圍內（WTP=1 036 元/月）同時會增加患者醫療支出的中醫藥適宜技術與使用一種與職稱（崗位）晉升掛鉤（WTP=541 元/月）同時減少患者支出（WTP=522 元/月）的中醫藥適宜技術的WTP 幾乎相當，具有相近的促進效果。職稱（崗位）晉升需要進行綜合性的評價，部分醫院探索晉級分制度，通過綜合的評價醫教研等方面［20］，將中醫藥適宜技術的使用與職稱（崗位）晉升掛鉤，可以將中醫藥適宜技術的使用納入附加分的核算，以促進基層衛生技術人員使用中醫藥適宜技術。聯合使用各種激勵方式可以更好地促進中醫藥適宜技術的使用。

3.4 不同類基層衛生技術人員使用偏好具有差異 潛在類別模型結果顯示，基層衛生技術人員對使用中醫藥適宜技術偏好具有異質性，本研究將其分為兩個大類：一類為中醫藥適宜技術觀望類，其對中醫藥適宜技術持一種懷疑和不信任的態度，當使用中醫藥適宜技術能夠明顯減少工作量并且具有明確的治療效果時，其才愿意使用中醫藥適宜技術，要想促進這類人使用中醫藥適宜技術，應當為其推廣一些簡單易學、操作容易、可以降低工作負擔并且療效明顯的技術，改善其對中醫藥適宜技術的態度，進而促進其使用中醫藥適宜技術；另一類為中醫藥適宜技術支持類，其相信中醫藥適宜技術的療效，即使一項中醫藥適宜技術的使用不會令工作負擔降低，相對于增加工作負擔時其也愿意使用。

作者貢獻：嚴豪提出論文思路，并負責統計分析；嚴豪、陳思思、聶瀚林負責撰寫論文；嚴豪、黃正偉、胡寒旭、趙偉菡、石學峰參與實地調研，并對稿件提出意見；楊勇負責文章的修改；石學峰指導研究設計，并負責審核文章。

本文無利益沖突。