2013-2016年山东省全科医生配置现状及公平性趋势研究

背景　全科医生作为居民健康的“守门人”,是我国基层医疗卫生服务的主力军,大力发展全科医生队伍是当前我国医药卫生事业改革的重点工作之一。目的　分析2013-2016年山东省全科医生配置现状及公平性趋势。方法　查阅2014-2017年《山东省卫生计生统计年鉴》和《山东省统计年鉴》,获取全科医生数量、人口、地理面积数据,采用基尼系数和泰尔指数对全科医生配置进行公平性分析。结果　2013-2016年山东省全科医生数从7 709人增加到11 377人,年均增长率为13.85%。每万人口全科医生数从0.80人增至1.14人,年均增长率为12.53%。2013-2016年每年全科医生均以取得全科医生培训合格证书的人员为主。全科医生配置按人口分布的基尼系数从0.282 3下降到0.205 8,按地理面积分布的基尼系数从0.290 4下降到0.259 2;按人口分布的泰尔指数从0.125 3下降到0.068 8,按地理面积分布的泰尔指数从0.136 3下降到0.106 9。不论是按人口分布配置还是按地理面积分布配置,组内差异对全科医生配置总差异的贡献率均在94%以上。结论　山东省全科医生队伍逐年壮大,但增速有限,培养模式有待优化;全科医生配置公平性总体良好,东部、中部、西部地区内部差异是公平性的主要影响因素。     

基于洛伦兹曲线和基尼系数的中国全科医生资源配置公平性研究

背景　全科医生资源配置是评价卫生公平性的基础性指标之一,目前我国关于全科医生资源配置公平性的研究多局限于单一年份或区域性数据,缺乏对全国性数据动态变化趋势的研究。目的　对2013-2017年我国全科医生资源配置公平性进行分析,旨在为优化全科医生资源配置、加强对全科医生资源的科学管理提供参考依据。方法　以2014-2017年的《中国卫生和计划生育统计年鉴》和2018年的《中国卫生健康统计年鉴》为资料来源,收集2013-2017年全国及各地区全科医生数,并运用洛伦兹曲线和基尼系数对2013-2017年我国全科医生资源配置公平性进行分析。结果　2013-2017年,我国全科医生数从145 511人增加到252 717人,增加了107 206人;每万人口全科医生数从1.07人增加到1.82人,增加了0.75人。我国全科医生按服务人口分布的洛伦兹曲线比较接近绝对公平线,按服务面积分布的洛伦兹曲线偏离绝对公平线程度较大。2013-2017年按服务人口分布的基尼系数分别为0.29、0.26、0.25、0.24、0.24,按服务面积分布的基尼系数分别为0.73、0.72、0.72、0.72、0.73。结论　我国全科医生按服务人口配置公平性优于按服务面积配置公平性,按服务人口配置公平性在正常状态,而按服务面积配置公平性呈高度危险状态,政府应采取措施加强不同区域间全科医生资源的协调发展。     

中国大陆地区全科医生资源配置公平性研究

目的 对中国大陆地区全科医生资源配置公平性进行测量和评价,旨在为区域卫生规划、科学合理配置全科医生资源提供借鉴。方法 以2012年我国大陆境内全部医院、社区卫生服务中心（站）、乡镇卫生院的全科医生为研究对象,数据资料来源于《2013年中国统计年鉴》和《2013中国卫生和计划生育统计年鉴》。在描述性分析的基础上,利用Lorenz曲线和Gini系数来评价我国大陆地区全科医生资源配置公平性。结果 我国大陆地区全科医生资源按服务人口分布的Lorenz曲线比较接近公平线,而按服务面积分布的Lorenz曲线已远离公平线;按服务人口分布的Gini系数为0.31,按服务面积分布的Gini系数为0.74。结论 我国大陆地区全科医生资源配置人口公平性优于地理公平性,人口公平性在正常状态,而地理公平性呈高度危险状态。我国政府应加强宏观调控,提高全科医生资源配置的公平和效率。     

成渝经济圈卫生资源配置现状及公平性研究

目的：分析成渝经济圈卫生资源配置现状和公平性，为优化卫生资源配置提供依据。方法：描述性分析卫生资源配置现状，并采用洛伦兹曲线、基尼系数和泰尔指数综合评价配置公平性。结果：2015-2019年，成渝经济圈卫生资源总量不断上升，但区域和地区差距较大。洛伦兹曲线按人口和经济配置偏离较小，按地理面积配置弯曲较大。2019年，各项卫生资源按经济、人口和地理配置的基尼系数分别为0.140 0.347、0.102 0.195和0.272 0.415，较2015年，按人口配置的基尼系数下降，但按经济配置有所增大。2019年，总泰尔指数为0.010 0.219，组间贡献率为34.95%81.95%。结论：成渝经济圈卫生资源总量增加，但区域间配置失衡，公平性问题更多来自区域间。卫生资源按经济和人口配置公平性较好，按地理配置不均。卫生人力资源的配置公平性有待优化。     

基于基尼系数和泰尔指数的安徽省全科医生配置公平性发展趋势研究

目的:了解2007～2012年安徽省全科医生配置公平性状及发展趋势。方法:采用洛伦兹曲线与基尼系数对2007～2012年安徽省全科医生按人口及地理分布的公平性进行分析,利用泰尔指数对地域间配置的差异性进行评价。结果:安徽省全科医生按人口分布的基尼系数由0.425下降到0.216,按地理分布的基尼系数由0.501下降到0.326,泰尔指数总差异由0.214 2下降到0.080 1。结论:现有全科医生资源总体配置合理,按人口分布公平性优于按地理分布公平性,配置公平性呈现改善趋势。     

2015—2019年长春市基层医疗卫生资源配置公平性分析

目的 通过分析长春市2015—2019年度基层医疗卫生资源配置的公平性及其变化趋势,为决策者制定区域卫生规划、合理配置卫生资源提供依据。方法 采用描述性研究、基尼系数及泰尔指数来评价卫生资源配置的现状及公平程度。结果 2015—2019年长春市每千人口配置的卫生技术人员、执业（助理）医师、注册护士资源总体呈上升趋势;每千人口卫生机构床位数无显著增加,医护比例严重失调,仅为1∶0.629,护理人员严重短缺。卫生技术人员和执业（助理）医师按人口配置的基尼系数在0.2～0.3之间,参照基尼系数公平性标准,按地理配置的基尼系数总体均呈现上升趋势,各项卫生资源按地理配置的不公平性呈加深趋势。结论 长春市基层医疗卫生资源按人口配置较按地理面积配置更具公平性。     

北京市西城区社区卫生资源配置公平性研究

目的对北京市西城区社区医疗卫生资源配置公平性进行分析评价,为卫生行政部门优化资源配置提供决策依据。方法采用洛仑兹曲线(Lorenz curve)和基尼系数(Gini coefficient),从人口分布和地理分布的角度,分析西城区社会医疗资源配置的公平性。数据来源《第六次全国人口普查汇总数据》(2010年)、2009~2011年北京市西城区统计年鉴、2011年西城区卫生局卫生统计数据。结果社区医疗卫生机构、卫生技术人员按人口分布的基尼系数分别为0.16、0.15;社区医疗卫生机构、卫生技术人员按地理的基尼系数分别为0.18、0.2。结论西城区社区医疗卫生资源总量处于较低水平,卫生资源地理配置公平性低于人口配置公平性。     

2004—2015年我国卫生人力资源配置公平性趋势研究

目的　探讨2004—2015年我国卫生人力资源配置的公平性及发展趋势。方法　以2005—2016年《中国统计年鉴》、2005—2013年《中国卫生统计年鉴》以及2014—2016年《中国卫生和计划生育统计年鉴》为资料来源,收集2004—2015年我国卫生技术人员数、执业（助理）医师数及注册护士数。分析我国卫生人力资源配置的基本情况及变化趋势,并采用基尼系数、阿特金森指数、泰尔指数进行公平性分析。结果　2004—2015年我国卫生技术人员数、执业（助理）医师数、注册护士数分别增长了3 521 554、1 039 678、1 933 036名,年均增长率分别为5.41%、3.88%、8.60%;每千人口卫生技术人员数、执业（助理）医师数、注册护士数分别增长2.27、0.63、1.37名,年均增长率分别为4.62%、3.11%、7.99%;每千公顷地理面积卫生技术人员数、执业（助理）医师数、注册护士数分别增长5.21、1.54、2.80名,年均增长率分别为5.50%、3.95%、8.58%。2004—2015年,我国卫生技术人员数、执业（助理）医师数、注册护士数按人口分布的基尼系数分别为0.136～0.074、0.140～0.078、0.169～0.085;按地理面积分布的基尼系数分别为0.580～0.591、0.569～0.596、0.591～0.600。按人口分布的阿特金森指数分别为0.906～0.902、0.906～0.902、0.908～0.902;按地理面积分布的阿特金森指数分别为0.892～0.900、0.877～0.890、0.915～0.938。按人口分布的泰尔指数分别为0.033～0.011、0.034～0.011、0.052～0.013;按地理面积分布的泰尔指数分别为0.616～0.640、0.592～0.650、0.660～0.663。结论　2004—2015年,我国卫生人力资源总量持续增长,按人口分布的公平性优于按地理面积分布的公平性,卫生技术人员数、执业（助理）医师数分布的公平性优于注册护士数。应加大护理队伍人才建设,在对卫生人力资源配置统筹规划时注重地理面积因素。     

我国社区卫生服务机构卫生资源配置的公平性研究

目的　探讨我国社区卫生服务机构卫生资源配置的公平性,为进一步优化卫生资源配置、合理制定社区卫生服务发展策略提供科学依据。方法　以我国2015年《中国卫生总费用研究报告》、2005—2013年《中国卫生统计年鉴》以及2014—2015年《中国卫生和计划生育统计年鉴》为资料来源,收集2005—2014年我国社区卫生服务机构卫生费用、机构数、床位数及卫生技术人员数,分析我国社区卫生服务机构卫生资源配置的发展趋势,并采用洛伦兹曲线和基尼系数进行公平性分析。结果　2005—2014年我国社区卫生服务机构卫生费用、机构数、床位数、卫生技术人员数分别增长了804.99亿元、17 110个、170 895张、385 207名,年均增长率分别为31.91%、8.00%、25.69%、18.82%。洛伦兹曲线显示,2014年我国全国、东部、中部、西部地区卫生费用、机构数、床位数、卫生技术人员数按人口分布的公平性高于按面积分布的公平性。2014年我国社区卫生服务机构卫生费用、机构数、床位数、卫生技术人员数按人口分布的基尼系数分别为0.56、0.36、0.27、0.29,按面积分布的基尼系数分别为0.84、0.73、0.70、0.73;东部地区上述指标按人口分布的基尼系数分别为0.54、0.35、0.31、0.29,按面积分布的基尼系数分别为0.69、0.50、0.48、0.46;中部地区上述指标按人口分布的基尼系数分别为0.23、0.21、0.15、0.14,按面积分布的基尼系数分别为0.30、0.38、0.30、0.27;西部地区上述指标按人口分布的基尼系数分别为0.30、0.32、0.29、0.22,按面积分布的基尼系数分别为0.66、0.50、0.62、0.59。结论　我国社区卫生服务机构卫生资源配置发展迅速。2014年我国全国、东部、中部、西部地区卫生资源按人口分布的公平性高于按面积分布的公平性。各地区间存在发展不均衡和不公平等问题,其中中部地区卫生资源配置公平性较高。政府应因地制宜,根据各地区的人口、经济状况等制订符合地区发展的卫生政策,公平、合理地分配卫生资源,提高卫生服务公平性。     

2015～2018年江西省卫生资源配置现状和公平性

目的 分析江西省2015～2018年卫生资源配置的现状和公平性.方法 收集2015～2018年江西省11个地级市的卫生机构数、床位数、卫生技术人员数、执业(助理)医师数、注册护士数等基本卫生资源配置指标,以及常住人口数、各地区生产总值、地理面积等数据.运用基尼系数、泰尔指数,分别从人口、地理面积、经济维度分析江西省卫生资源配置公平性,并与全国平均水平进行比较.结果(1)2015～2018年,江西省床位数、卫生技术人员数、执业(助理)医师数、注册护士数等卫生资源配置总量及每千人口和每平方公里配置数均呈增长的趋势,但卫生机构数方面无论是总量还是每千人口和每平方公里配置数均呈下降趋势;2018年江西省每千人口卫生机构数高于全国平均水平,而每千常住人口床位数、卫生技术人员数、执业(助理)医师数、注册护士数均低于全国平均水平.(2)除卫生机构数外其他四项卫生资源基尼系数均为地理面积维度最高,经济维度次之,人口维度最低、公平性最好;泰尔指数分析结果表明,卫生资源按人口配置的公平性总体上优于按地理面积配置和按经济发展状况配置的公平性.(3)2018年江西省每千常住人口床位数、卫生技术人员数、执业(助理)医师数和注册护士数在赣北地区最高,赣东地区最低;每千人口卫生机构数在赣北地区最低,赣南地区最高,地区间卫生资源配置存在较大差异.结论 2015～2018年江西省卫生资源配置总量增加,但增长速度不足;卫生资源配置人口公平性优于地理面积和经济公平性;地区内卫生资源分布不均衡,地区间差异大.     

中国全科医生配置公平性研究

背景　当今社会面临人口老龄化、慢性病高发等问题，实施全科医生制度是保障和维护居民健康的重要途径。足够数量的全科医生是居民获得全科服务的必要条件。近年来全科医生数量有长足的发展，但是其在不同经济发展水平地区分布情况存在差异，了解各经济发展水平地区全科医生的情况，并引导各个地区合理配置全科医生是实现全民健康的重要环节。目的　分析中国全科医生在不同经济发展水平地区分布情况及变化趋势。方法　根据2013-2018年中华人民共和国国家数据网站中各地区生产总值，将中国大陆地区31个省（自治区、直辖市）分为5个不同的经济水平组，结合2013-2017年中国卫生与计划生育统计年鉴及2018年中国卫生健康统计年鉴中各地区全科医生数量，对各组全科医生的分布情况进行描述性分析，利用集中指数分析历年公平性变化趋势，并通过泰尔指数分解配置总体差异。结果　2012-2017年，中国全科医生数量从10.98万人增至25.27万人，增幅为130.15%。最高经济水平组的每万人口全科医生数量均明显高于其他各经济水平组，2017年达到每万人口3.61人。同期，全科医生集中指数先下降后上升，2015年最低（0.192 1）。分解的泰尔指数贡献率显示，不同经济水平组间历年差异贡献率均超过70%。结论　中国全科医生数量明显增加，经济发展水平较高地区的全科医生数量及注册为全科医学专业的医生比例均较高；全科医生在不同经济发展水平地区的分布公平性差，且差异主要源于不同经济水平组之间。     

中国卫生人力配置公平性变化趋势分析

目的: 分析我国卫生人力配置公平性变化的长期趋势，为我国卫生健康体系更加均衡有序发展提供参考。方法: 使用基尼系数评价地区间卫生人力配置的公平性，分别计算基于人口分布、地区生产总值分布的医生和护士配置基尼系数。结果: 2019年我国千人执业(助理)医师数为2.77人，千人注册护士数为3.18人。2002年执业(助理)医师按人口分布的基尼系数为0.141，2014年降至0.081，随后保持稳定；2002年注册护士按人口分布的基尼系数为0.164，2018年降低至0.066。2002年执业(助理)医师按地区生产总值(gross domestic product，GDP)分布的基尼系数为0.236，2013年降至0.169，随后升高至0.183，并保持稳定；2002年注册护士按GDP分布的基尼系数为0.206，2013年降低至0.150，随后逐年升高至2019年的0.180。2002年注册护士按人口配置的公平性比执业(助理)医师配置公平性更差，2016年首次反超执业(助理)医师。结论: 中国各省卫生人力配置公平性有所改善，但是地区间的公平性改善遇到瓶颈，西部地区卫生人力配置仍然相对匮乏。尽管护理人力配置公平性赶超执业(助理)医师，从绝对水平看，每千人执业(助理)医师数接近西方发达国家水平，而注册护士数差距较大。建议有关部门做好卫生人力培养长期规划，进一步加大西部地区卫生人力培养与引进政策，并借助医疗数字化转型、互联网医疗增加西部地区医疗服务供给，同时进一步加大护理高等教育资源投入，积极应对人口老龄化。     

基于Lorenz曲线和Gini系数的我国卫生人力资源配置的公平性分析

目的：了解2013年我国卫生人力资源配置的公平性现状。方法采用描述性统计方法对我国卫生人力资源总量、卫生人力学历和职称分布进行统计分析;利用洛伦兹曲线和基尼系数对卫生技术人员、执业（助理）医师、注册护士按人口分布和面积分布进行公平性分析。结果2013年我国医护比例失衡,卫生人力资源按人口分布的公平性优于按地理面积分布的公平性。结论进一步优化卫生人力资源配置结构,应重点考虑地理面积对获得卫生服务的影响。     

深圳市社区卫生服务资源配置公平性评价

目的从人口和地理角度评价深圳市社区卫生资源配置公平程度。方法采用经济学中的洛伦茨曲线和基尼系数进行评价。结果深圳市社区人力、机构和设备在人口配置上已达到较好的公平性,基尼系数分别为0·216、0·129、0·183,而在地域配置上公平性有所欠缺,特别是人力资源,其基尼系数为0·459。结论深圳市社区卫生资源配置公平性在总体上值得肯定,但人力资源地理公平性需要引起管理者的重视。     

深圳市卫生资源配置公平性研究

目的 对深圳市2001年卫生资源配置的公平性进行评价，旨在为卫生行政部门优化卫生资源配置提供科学依据。方法 采用洛伦茨曲线和基尼系数，从深圳市各区的人口分布和地理分布的角度，分析医院人力、床位为代表的卫生资源的配置公平性。结果 卫生技术人员按人口和地理分布的Gini系数为0．2279和0．4714；医院床位按人口和地理分布的Gini系数为0．1292和0．3071。结论 深圳市医疗卫生资源在人口配置上已达到很好的公平性，而在地理配置上公平性比较欠缺，医疗卫生床位资源配置的公平性优于医疗卫生人力资源配置。     

广西壮族自治区乙类大型医用设备配置公平性评价

目的:研究广西5种乙类大型医用设备分布的公平性状况,为优化广西卫生资源配置提供参考。方法:通过绘制Lorenz曲线和测算Gini系数从人口分布及地理分布角度来评价广西乙类大型医用设备分布公平性状况。结果:广西乙类大型医用设备配置人口公平性要优于地域公平性。结论:政府在制定和实施大型医用设备配置规划政策时,不仅要考虑到卫生资源配置的人口公平性,也应考虑到地理公平性,以提高不同居住环境人群卫生服务的可及性。     

重庆市卫生资源配置公平性研究

目的 对重庆市1997～2005年卫生配置公平性进行评价,旨在为卫生行政部门优化卫生资源配置提供科学依据.方法 采用Gini系数和Lorenz曲线,从重庆市各区县人口分布和地理分布的角度,分析医院床位、卫生技术人员、执业(助理)医师、注册护士等卫生资源的配置公平性.结果 卫生资源按人口分布Gini系数在0.20～0.45之间,有轻微上升趋势;按土地面积分布Gini系数在0.45以上,呈现下降趋势;执业(助理)医师的Gini系数最低,注册护士的Gini系数最高.结论 重庆市卫生资源总量仍处于较低水平,卫生资源配置不合理,卫生资源人口配置公平性优于地理配置公平性,床位配置公平性最优,注册护士配置公平性最差.