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背景 当前慢性病已成为困扰威胁我国居民生命健康的一类重要疾病,严重降低患者的健康相关生命质量(HRQoL),给患者带来了沉重的疾病负担.目的 计算甘肃、河北、四川、浙江4省慢性病患者健康效用值,评估4省慢性病患者HRQoL并探讨其影响因素.方法 于2017年5月-2018年5月,采用分层抽样与随机抽样结合的方法,选取4省慢性病患者为研究对象,采用问卷和五维健康评定(EQ-5D-5L)量表对健康效用值进行调查,通过描述性统计、Tobit模型、截断最小绝对离差(CLAD)模型对其HRQoL及其影响因素进行评估分析.结果 4省慢性病患者的健康效用值在〔-0.3910,1〕.4省不同特征慢性病患者的健康效用值存在差异,不同年龄、婚姻状况、就业状况、月收入水平、BMI、医疗保险类型慢性病患者的健康效用值比较,差异有统计学意义(P<0.05).Tobit回归结果显示:年龄、婚姻状况是4省慢性病患者HRQoL的影响因素(P<0.05);CLAD回归结果显示:年龄、婚姻状况、就业状况,BMI,是否拥有健康档案是4省慢性病患者HRQoL的影响因素(P<0.05).结论 本研究中对于慢性病患者HRQoL影响因素分析,CLAD模型的回归效果要优于Tobit模型.除了户籍、婚姻状况、就业状况等社会人口学因素,BMI、过去一年内是否进行过体检、慢性病数量、医保报销比例、是否有健康档案等因素

作者:王聪;汤少梁

来源:中国全科医学 2020 年 23卷 28期

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作者:
王聪;汤少梁
来源:
中国全科医学 2020 年 23卷 28期
标签:
健康相关生命质量 EQ-5D-5L量表 多重慢性病 CLAD模型 健康效用值 影响因素分析
背景 当前慢性病已成为困扰威胁我国居民生命健康的一类重要疾病,严重降低患者的健康相关生命质量(HRQoL),给患者带来了沉重的疾病负担.目的 计算甘肃、河北、四川、浙江4省慢性病患者健康效用值,评估4省慢性病患者HRQoL并探讨其影响因素.方法 于2017年5月-2018年5月,采用分层抽样与随机抽样结合的方法,选取4省慢性病患者为研究对象,采用问卷和五维健康评定(EQ-5D-5L)量表对健康效用值进行调查,通过描述性统计、Tobit模型、截断最小绝对离差(CLAD)模型对其HRQoL及其影响因素进行评估分析.结果 4省慢性病患者的健康效用值在〔-0.3910,1〕.4省不同特征慢性病患者的健康效用值存在差异,不同年龄、婚姻状况、就业状况、月收入水平、BMI、医疗保险类型慢性病患者的健康效用值比较,差异有统计学意义(P<0.05).Tobit回归结果显示:年龄、婚姻状况是4省慢性病患者HRQoL的影响因素(P<0.05);CLAD回归结果显示:年龄、婚姻状况、就业状况,BMI,是否拥有健康档案是4省慢性病患者HRQoL的影响因素(P<0.05).结论 本研究中对于慢性病患者HRQoL影响因素分析,CLAD模型的回归效果要优于Tobit模型.除了户籍、婚姻状况、就业状况等社会人口学因素,BMI、过去一年内是否进行过体检、慢性病数量、医保报销比例、是否有健康档案等因素