[1]张丙岳,段 磊,李 阳,等.我国基层医疗卫生机构诊疗人次及其关联因素研究[J].卫生经济研究,2025,42(12):36-39,43.
　ZHANG Bingyue,DUAN Lei,LI Yang,et al.Study on the Number of Diagnosis and Treatment Visits and their Associated Factors at Primary Healthcare Institutions in China[J].Journal Press of Health Economics Research,2025,42(12):36-39,43.
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我国基层医疗卫生机构诊疗人次及其关联因素研究

卫生经济研究[ISSN:1004-7778/CN:33-1056/F]

卷:
42
期数:
2025年12期
页码:
36-39,43
栏目:
卫生服务利用
出版日期:
2025-12-02

文章信息/Info

Title:
Study on the Number of Diagnosis and Treatment Visits and their Associated Factors at Primary Healthcare Institutions in China
作者:
张丙岳1; 段 磊1; 李 阳1; 段光锋1
1.海军军医大学卫生勤务学系，上海 200433
Author(s):
ZHANG Bingyue;  DUAN Lei;  LI Yang;  DUAN Guangfeng
Faculty of Military Health Service, Naval Medical University, Shanghai 200433, China
关键词:
分级诊疗; 基层诊疗; 关联因素; 灰色关联分析
Keywords:
tiered diagnosis and treatment;  primary diagnosis and treatment;  associated factors;  Grey correlation analysis
分类号:
R197.322
文献标志码:
A
摘要:
目的：研究我国基层医疗卫生机构诊疗量及其多维度关联因素，为推进分级诊疗制度提供依据。方法：基于2015—2022年全国数据，构建基层诊疗量关联因素的分析指标体系，采用灰色关联分析方法，计算各因素与基层诊疗量之间的关联度。结果：2015—2022年，我国基层诊疗量从43.42亿人次增长至49.40亿人次，但在总诊疗量中的占比持续下降，从56.44%下降至51.73%，且始终未达到65%的目标任务；“基层医疗卫生机构占比”“农村人口占比”“卫生人力资源配置”“城镇人口占比”是基层诊疗量的主要关联因素。结论：资源配置和社会人口特征对基层诊疗量影响显著，经济因素和医疗保障对基层诊疗量的影响相对有限，优化资源配置、加强人才队伍建设、整合医保支付等措施可以有效提升基层医疗服务水平，进而推进分级诊疗制度落地。
Abstract:
Objective To investigate the volume of diagnosis and treatment visits and their multidimensional associated factors at primary healthcare institutions in China, and to provide evidence for advancing the tiered diagnosis and treatment system. Methods Based on national data from 2015 to 2022, an analytical indicator system for factors associated with the volume of primary diagnosis and treatment visits was constructed. Grey correlation analysis method was employed to calculate the correlation between each factor and primary diagnosis and treatment visit volume. Results From 2015 to 2022, the volume of primary diagnosis and treatment visits in China increased from 4.342 billion to 4.940 billion visits. However, its proportion of total medical visits declined continuously from 56.44% to 51.73%, consistently failing to meet the 65% target. The primary factors associated with primary diagnosis and treatment visit volume were "proportion of primary healthcare institutions" "proportion of rural population" "allocation of healthcare human resources" and "proportion of urban population". Conclusion Resource allocation and socio-demographic characteristics have significantly impact on primary diagnosis and treatment visit volume, while economic factors and medical insurance coverage have relatively limited effects. Measures such as optimizing resource allocation, strengthening talent development, and integrating medical insurance payments can effectively enhance primary healthcare service levels, thereby advancing the implementation of the tiered diagnosis and treatment system.

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更新日期/Last Update: 2025-12-02