Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ước lượng tiềm năng sử dụng dịch vụ y tế bằng chỉ số khả năng sẵn có theo cách tích lũy nhu cầu tập trung vào cung: Nghiên cứu điển hình về phục hồi chức năng phổi
Tóm tắt
Tiềm năng của một quần thể tại một vị trí nhất định để sử dụng một dịch vụ y tế có thể được ước lượng bằng một chỉ số mới được phát triển gọi là chỉ số khả năng sẵn có theo cách tích lũy nhu cầu tập trung vào cung (SCDA). Khả năng sẵn có không gian là lượng nhu cầu tại vị trí cụ thể đó có thể được đáp ứng bởi nguồn cung dịch vụ tại một cơ sở, sau khi đã giảm thiểu nhu cầu giữa các quần thể khác nằm gần hơn với vị trí cơ sở so với vị trí của quần thể cụ thể. Điều này khác với các chỉ số khả năng tiếp cận không gian mà xử lý khoảng cách tuyệt đối hoặc thời gian di chuyển như là yếu tố cản trở việc sử dụng. Chỉ số SCDA được minh họa bằng cách sử dụng phục hồi chức năng phổi (PR), đây là một phương pháp điều trị cho những người mắc bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính (COPD). Khả năng sẵn có của PR được ước lượng cho mỗi nhóm khối điều tra ở Georgia bằng cách sử dụng 1105 cư dân đã sử dụng một trong 45 cơ sở PR nằm trong hoặc xung quanh Georgia. Dữ liệu được cung cấp bởi Trung tâm Dịch vụ Medicare & Medicaid. Các mẫu hình địa lý của chỉ số khả năng sẵn có SCDA và chỉ số khả năng tiếp cận không gian hai bước (2SFCA) đã được so sánh với tỷ lệ sử dụng PR quan sát được bằng cách sử dụng các chỉ báo địa phương nhị biến về quan hệ không gian. Chỉ số SCDA có mối liên hệ chặt chẽ hơn với việc sử dụng PR (Morans I = 0.607, P < 0.001) so với chỉ số 2SFCA (Morans I = 0.321, P < 0.001). Những kết quả này gợi ý rằng các biện pháp khả năng sẵn có không gian có thể là một cách tốt hơn để ước lượng tiềm năng sử dụng dịch vụ y tế so với các biện pháp khả năng tiếp cận không gian.
Từ khóa
#khả năng sẵn có không gian #phục hồi chức năng phổi #dịch vụ y tế #bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính #chỉ số SCDATài liệu tham khảo
Khan AA, Bhardwaj SM. Access to health care. A conceptual framework and its relevance to health care planning. Eval Health Prof. 1994;17(1):60–76.
Luo W, Wang F. Measures of spatial accessibility to health care in a GIS environment: synthesis and a case study in the Chicago region. Environ Plann B Plann Des. 2003;30(6):865–84.
Guagliardo MF. Spatial accessibility of primary care: concepts, methods and challenges. Int J Health Geogr. 2004;3(1):3.
Dai D. Black residential segregation, disparities in spatial access to health care facilities, and late-stage breast cancer diagnosis in metropolitan Detroit. Health Place. 2010;16(5):1038–52.
McGrail MR. Spatial accessibility of primary health care utilising the two step floating catchment area method: an assessment of recent improvements. Int J Health Geogr. 2012;11(1):50.
Delamater PL. Spatial accessibility in suboptimally configured health care systems: a modified two-step floating catchment area (M2SFCA) metric. Health Place. 2013;24:30–43.
Joseph AE, Phillips DR. Accessibility and utilization: geographical perspectives on health care delivery. NY: Sage; 1984.
Radke J, Mu L. Spatial decompositions, modeling and mapping service regions to predict access to social programs. Geographic Inform Sci. 2000;6(2):105–12.
Higgs G. A literature review of the use of GIS-based measures of access to health care services. Health Serv Outcomes Res Methodol. 2004;5(2):119–39.
Croft JB, et al. Urban-rural and state differences in COPD prevalence, Medicare hospitalizations, and mortality–United States, 2015. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2018;67(7):205.
Ford ES, et al. COPD surveillance—United States, 1999-2011. Chest. 2013;144(1):284–305.
NHLBI. Pulmonary Rehabilitation 2020 February 7, 2020]; https://www.nhlbi.nih.gov/health-topics/pulmonary-rehabilitation.
Ries A, et al. Pulmonary rehabilitation executive summary. Chest. 2007;131(5):1S–3S.
Spruit M, et al. An official American Thoracic Society/European Respiratory Society statement: key concepts and advances in pulmonary rehabilitation. Am J Respir Crit Care Med. 2013;188(8):e13–64.
Luo W, Qi Y. An enhanced two-step floating catchment area (E2SFCA) method for measuring spatial accessibility to primary care physicians. Health Place. 2009;15(4):1100–7.
Centers for Medicare and Medicaid Services. Medicare Limited Data Set–100% Outpatient Files. 2014; https://www.ccwdata.org/web/guest/condition-categories.
Matthews KA, Gaglioti AH, Holt JB, Wheaton AG, Croft JB. Using spatially adaptive floating catchments to measure the geographic availability of a health care service: pulmonary rehabilitation in the southeastern United States. Health Place. 2019;56:165–73.
Manson S, et al., IPUMS National Historical Geographic Information System: Version 12.0 [Database]. Minneapolis: University of Minnesota. 2017.
Centers for Medicare and Medicaid Services. Chronic Conditions—Prevalence State/County Level: All Beneficiaries by Age, 2007–2017. 2014; https://www.cms.gov/Research-Statistics-Data-and-Systems/Statistics-Trends-and-Reports/Chronic-Conditions/CC_Main.html.
Centers for Medicare and Medicaid Services. Condition Categories. 2014; https://www.ccwdata.org/web/guest/condition-categories.
Centers for Medicare and Medicaid Services. Medicare Geographic Variation Public Use File. 2014 [cited June 5, 2019; Geographic Variation Public Use File-State/County Tables–All Beneficiaries. https://www.cms.gov/Research-Statistics-Data-and-Systems/Statistics-Trends-and-Reports/Medicare-Geographic-Variation/GV_PUF.html. Accessed 1 July 2017.
Luo W. Using a GIS-based floating catchment method to assess areas with shortage of physicians. Health Place. 2004;10(1):1–11.
Lu H, et al. Population-based geographic access to endocrinologists in the United States, 2012. BMC Health Serv Res. 2015;15(1):541.
Lian M, Struthers J, Schootman M. Comparing GIS-based measures in access to mammography and their validity in predicting neighborhood risk of late-stage breast cancer. PLoS ONE. 2012;7(8):e43000.
Wang F, Luo L, McLafferty SL. Healthcare access, socioeconomic factors and late-stage cancer diagnosis: an exploratory spatial analysis and public policy implication. Int J Public Pol. 2010;5(2–3):237–58.
McGrail MR, Humphreys JS. Measuring spatial accessibility to primary care in rural areas: improving the effectiveness of the two-step floating catchment area method. Appl Geogr. 2009;29(4):533–41.
Luo W, Whippo T. Variable catchment sizes for the two-step floating catchment area (2SFCA) method. Health Place. 2012;18(4):789–95.
Anselin L, Syabri I, Smirnov O. Visualizing multivariate spatial correlation with dynamically linked windows. In Proceedings, CSISS Workshop on New Tools for Spatial Data Analysis, Santa Barbara, CA. 2002.
Gotway CA, Young LJ. Combining incompatible spatial data. J Am Stat Assoc. 2002;97(458):632–48.
Ingram DD, Franco SJJV. NCHS urban-rural classification scheme for counties. Vital Health Statistics. Series 2, Data Evaluation Methods Research, 2012(154): p. 1-65.
Josey MJ, et al. Should measures of health care availability be based on the providers or the procedures? A case study with implications for rural colorectal cancer disparities. J Rural Health. 2019;35(2):236–43.
Xierali IM. Physician multisite practicing: impact on access to care. JABFM. 2018;31(2):260–9.