Tài liệu Luận văn ngành lý thuyết xác suất và thống kê toán học kết luận thống kê về nhu cầu chăm sóc sức khỏe ở hải dương

Kết luận thống kê về nhu cầu chăm sóc sức khỏe ở Hải Dương Nguyễn Huyền Trang Trường Đại học Khoa học Tự nhiên; Khoa Toán - Cơ - Tin học Chuyên ngành: Lý thuyết xác suất và thống kê toán học Mã số: 60 46 15 Người hướng dẫn: PGS.TS. Hồ Đăng Phúc Năm bảo vệ: 2012 Abstract. Trình bày các vấn đề cơ bản về phương pháp phân tích hồi quy logistic và mô hình hồi quy logistic bội. Giới thiệu phương pháp phân tích thống kê được dùng trong nghiên cứu này là mô hình nhiều mức cho dữ liệu nhị phân, đặc biệt là mô hình hồi quy logistic nhiều mức. Đưa ra các kết quả phân tích ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội đến nhu cầu khám chữa bệnh tại nhà của hai nhóm đối tượng người trong độ tuổi lao động và trẻ em dưới 16 tuổi và một số ý kiến về xây dựng và phát triển mô hình y tế gia đình nhằm nâng cao chất lượng y tế cộng đồng. Keywords. Lý thuyết xác suất; Thống kê Toán học; Chăm sóc sức khỏe; Hải Dương Content. LỜI NÓI ĐẦU Thống kê toán học là công cụ nghiên cứu được sử dụng rộng rãi trong hầu hết các ngành khoa học thực nghiệm nhất là trong y học, sinh học, xã hội học, kinh tế và môi trường…Thống kê toán học giúp cho các ngành khoa học khám phá ra từ các số liệu thực nghiệm các quy luật nội tại của các hiện tượng trong tự nhiên và trong xã hội. Các nghiên cứu về y tế cộng đồng cũng đòi hỏi sử dụng các công cụ của thống kê toán học để giải đáp các câu hỏi liên quan đến hệ thống chăm sóc sức khỏe toàn dân, đưa ra các bằng chứng giúp xây dựng các chủ trương, chính sách liên quan đến mạng lưới cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe, nâng cao hiệu quả phục vụ của hệ thống y tế. Nghiên cứu này có mục đích đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu khám chữa bệnh tại nhà đối với hai nhóm đối tượng người trong độ tuổi lao động và trẻ em dưới 16 tuổi, thông qua việc áp dụng mô hình hồi quy logistic nhiều mức – phương pháp thống kê hiện đại đang được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu ở nhiều nước trên thế giới và bước đầu được sử dụng tại Việt Nam. Luận văn “ Kết luận thống kê về tình hình chăm sóc sức khỏe ở Hải Dương” bao gồm 3 chương và danh mục tài liệu tham khảo. Chương 1 trình bày các vấn đề cơ bản về phương pháp phân tích hồi quy logistic và mô hình hồi quy logistic bội. Chương 2 giới thiệu phương pháp phân tích thống kê được dùng trong nghiên cứu này là mô hình nhiều mức cho dữ liệu nhị phân, đặc biệt là mô hình hồi quy logistic nhiều mức. Dựa trên cơ sở lý thuyết của hai chương đầu, Chương 3 đưa ra các kết quả phân tích ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội đến nhu cầu khám chữa bệnh tại nhà của hai nhóm đối tượng người trong độ tuổi lao động và trẻ em dưới 16 tuổi. Phần cuối của chương 3 đưa ra một số ý kiến về xây dựng và phát triển mô hình y tế gia đình nhằm nâng cao chất lượng y tế cộng đồng. Chương 1. Phương pháp phân tích hồi quy logistic Trong nghiên cứu y khoa và khoa học thực nghiệm nói chung thường có nhu cầu phân tích mối quan hệ giữa một (hay nhiều ) yếu tố nguy cơ và khả năng xảy ra một sự cố(biến cố) nào đó. Trong các nghiên cứu này đối tượng phân tích thường được thể hiện qua các biến số nhị phân, tức là có/ không, mắc bệnh/ không mắc bệnh, chết/ sống, ….Yếu tố nguy cơ có thể là các biến số liên tục, các biến nhị phân hay các biến mang đặc tính thứ bậc. Vấn đề đặt ra cho các nghiên cứu dạng này là làm cách nào để ước tính mức độ liên quan giữa yếu tố nguy cơ và khả năng xảy ra sự cố. Các phương pháp phân tích như mô hình hồi quy tuyến tính không thể áp dụng được bởi vì biến phụ thuộc không phải là biến liên tục mà là biến nhị phân. Phương pháp phổ biến nhất sử dụng để phân tích các dữ liệu với các biến phản ứng lưỡng phân là hồi quy Logistic. 1. Số chênh và tỷ số chênh Số chênh của một số sự kiện xảy ra được định nghĩa là tỉ số của số lần xảy ra sự kiện và số lần không xảy ra sự kiện. Tỷ số chênh là tỷ số của hai số chênh. Tỷ số này gần 1 thì hai nhóm không có sự khác biệt. Ngược lại tỷ số chênh này càng xa 1 thì càng thể hiện sự khác biệt giữa hai nhóm. 2. Hồi quy Logistic Phân tích hồi quy nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc của một biến (gọi là biến phụ thuộc hoặc biến được giải thích) với một hay nhiều biến khác (được gọi là biến độc lập hay biến giải thích). Chúng ta sử dụng các ký hiệu sau: • Y là biến phụ thuộc (hay biến được giải thích); • X i là biến độc lập (hay biến giải thích thứ i). Một trong nhiều vấn đề mà phân tích hồi quy giải quyết là ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc ứng với giá trị đã cho của biến độc lập E Y X i  . Nói chung, E Y X i  là một hàm của X i sao cho: E Y X i  = f  X i  f  X i  được gọi là hàm hồi quy tổng quát. Hồi quy logistic là hồi quy phi tuyến trong đó biến độc lập là định tính hoặc định lượng, biến phụ thuộc là nhị phân. Vấn đề được đặt ra là: “Trong trường hợp biến phụ thuộc Y là nhị phân thì hàm hồi quy   x  phải có dạng như thế nào?”. Định nghĩa . Hàm hồi quy logistic đơn của hai biến X và Y có dạng E Y X   e 0  1 X 1  e 0  1 X Trong đó, •  0 là hệ số tự do (hay hệ số chặn), (2.1) • 1 là hệ số dốc, • X là biến độc lập, Y là biến phụ thuộc. Định nghĩa . Phép biến đổi sau được gọi là phép biến đổi logit:    x  g  x   ln   1    x   (2.12) Nhận xét: + g  x   0  1x là hàm tuyến tính của x với x   ,    + 0    x   1 với mọi giá trị của x + Giả sử giá trị quan sát y của biến phụ thuộc Y có dạng y    x    , trong đó  gọi là sai số (hiệu giá trị quan sát và kì vọng có điều kiện của biến phụ thuộc). Khi đó  nhận hai giá trị sau:  Nếu y  1 thì   1    x  với xác suất   x  ,  Nếu y = 0 thì     x  với xác suất 1    x  . Từ đó,  có phân phối nhị thức với E    0 và Var    Var Y     x  . 1    x  3. Mô hình hồi quy Logistic Xét biến phụ thuộc là biến nhị phân Y và k biến độc lập X1, X 2 ,..., X k . Muốn dự đoán tần suất xuất hiện giá trị 1 của biến Y theo các biến độc lập, có thể lập phương trình hồi quy: Tần suất = a1X1 + a2X2 +…+ akXk + b. Hạn chế của mô hình trên: tần suất ở vế trái chỉ nhận các giá trị lớn hơn 0 nhỏ hơn 1 trong khi vế phải có thể nhận giá trị âm dương bất kì.  p  log    a1 X 1  a2 X 2  ...  ak X k  b 1 p  3.1. Ước lượng các tham số của mô hình hồi quy logistic Việc ước lượng các tham số của mô hình bằng phương pháp hợp lý cực đại được thực hiện theo quy trình như sau: a. Theo (1.1) ta có P Y  1 x     x  , do đó có P Y  0 x   1    x  . Như vậy Y nhận giá trị 1 với xác suất bằng   xi  và nhận giá trị 0 với xác suất bằng 1    xi  , i  1,..., n . Với mỗi cặp  xi ,yi  , i  1,..., n , đặt b. Với mẫu n quan sát độc lập ,i =1,…,n ta thành lập hàm hợp lý có dạng (2.13) Lấy logarit hàm hợp lý (2.13) ta nhận được hàm số có dạng (2.14) c. Lấy đạo hàm của hàm L(β ) theo và ta có hệ phương trình hợp lý: (2.15) d. Giải hệ (2.15) ta có nghiệm của hệ phương trình hợp lý là ước lượng hợp lý cực đại của các tham số . Ta ký hiệu là ước lượng hợp lý cực đại của β. 3.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic 3.2.1. Kiểm định tỷ số hàm hợp lý Định nghĩa. Độ lệch của mô hình hồi quy logistic, ký hiệu là D, có dạng (2.16) Định nghĩa. Hiệu độ lệch của hai mô hình không có biến độc lập và có biến độc lập được gọi là tiêu chuẩn tỷ lệ hợp lý, ký hiệu là G: G =D (mô hình không có biến độc lập) – D (mô hình có biến độc lập). Ta kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic đơn bằng các kiểm định giả thuyết H: . Định lý. Khi giả thuyết β1 = 0 đúng thì tiêu chuẩn thống kê G có phân phối tiệm cận phân phối χ 2 với bậc tự do bằng 1. Theo hiệu lực của định lý trên, để thực hiện kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic đơn ta có thể tiến hành so sánh α với mức ý nghĩa α0 cho trước (thường được ấn định bằng 0.001 hoặc bằng 0.05) - Nếu α0 ≤α , ta bác bỏ H (với mức ý nghĩa α0 ) - Nếu α0 >α , ta chấp nhận H (với mức độ tin cậy 100( 1−α0 )%) 3.2.2. Kiểm định theo tiêu chuẩn Wald Định nghĩa 2.2.5. Tiêu chuẩn thống kê Wald là tỷ số Với là giá trị ước lượng của tham số đại, theo phương pháp ước lượng hợp lí cực là sai số chuẩn của ước lượng Định lý 2.2.2. Với giả thuyết . thì tiêu chuẩn thống kê W có phân phối tiệm cận chuẩn N(0.1) Với định lí trên phép kiểm định theo tiêu chuẩn Wald với giả thuyết H: có thể thực hiện so sánh α với giá trị cho trước: + Nếu ta bác bỏ H (với mức ý nghĩa + Nếu ta chấp nhận H ( với độ tin cậy ) ) 4. Mô hình hồi quy Logistic bội Định nghĩa: Mô hình hồi quy Logistic bội có dạng: Trong một số trường hợp biến độc lập là rời rạc hoặc là biến định tính để đưa những biến này vào mô hình ta sử dụng phương pháp thiết kế biến (hay lập biến giả). Bảng thiết kế biến giả đối với biến nhận nhiều giá trị D1  1 Khi tương ứng với khả năng thứ nhất 0 Khi không tương ứng với khả năng thứ nhất D2  1 Khi tương ứng với khả năng thứ hai 0 … Dk 1  Khi không tương ứng với khả năng thứ hai … ... 1 Khi tương ứng với khả năng thứ k-1 0 Khi không tương ứng với khả năng thứ k-1 4.1. Ước lượng mô hình hồi quy Logistic bội Quy trình tiến hành ước lượng vectơ hệ số của mô hình được thực hiện như sau: a. Lập hàm hợp lí và logarit hàm hợp lí của mẫu n có dạng: b. Đạo hàm logarit hàm hợp lí theo trình hợp lí gồm tham số ta có hệ phương phương trình: c. Giải hệ phương trình hợp lí trên ta có nghiệm là ước lượng hợp lí cực đại của vectơ hệ số , kí hiệu là . 4.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic bội Để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic bội, ta tiến hành việc kiểm định giả thuyết H: 4.2.1. Kiểm định tỷ số hàm hợp lý . Định lý 2.2.3. Nếu giả thuyết H đúng thì đại lượng thống kê G có phân phối tiệm cận phân phối χ 2 với p bậc tự do. Theo hiệu lực của định lý trên, để thực hiện kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic bội ta có thể tiến hành so sánh với mức ý nghĩa cho trước: + Nếu ta bác bỏ H (với mức ý nghĩa + Nếu ta chấp nhận H ( với độ tin cậy ) ) 4.2.2. Kiểm định theo tiêu chuẩn Wald Định nghĩa: Trong mô hình hồi quy Logistic bội, tiêu chuẩn thống kê Wald xác định như sau: Trong đó, ma trận X: Còn ma trận V: Ta có định lí sau: Định lí: Khi giả thuyết H đúng thì thống kê W có phân phối tiệm cận với phân phối với bậc tự do. Phép kiểm định theo tiêu chuẩn Wald trong mô hình hồi quy Logistic bội được thực hiện so sánh với mức ý nghĩa cho trước: + Nếu ta bác bỏ H (với mức ý nghĩa + Nếu ta chấp nhận H ( với độ tin cậy 5. Ý nghĩa hệ số của mô hình hồi quy Logistic + Mô hình có biến độc lập nhị phân ) ) Trong khuôn khổ của luận văn này chỉ xem xét trườg hợp biến độc lập X lưỡng phân nhận hai giá trị 0 và 1. Khi đó ta có bảng giá trị hồi quy của mô hình như sau, Bảng giá trị hồi quy Logistic với biến độc lập nhị phân X 1 X 0 Y 1 e 0  1  1  1  e 0  1 e 0   0  1  e 0 Y 0  1  Tổng 1,0 1 1  e 0  1   0  1 1  e 0 1,0 Ta có khoảng ước lượng của 1 với độ tin cậy 100 1    % là  ˆ  Z 1  2     ˆ ˆ ; ˆ  Z SE ˆ ˆ SE 1 1  2 1 Do đó khoảng ước lượng của tỷ số chênh với độ tin cậy 100 1   % là  e   ˆ ˆ ˆ1  Z 2 SE 1 ;e   ˆ ˆ ˆ1  Z 2 SE 1  + Mô hình có biến độc lập nhận nhiều giá trị. Bảng hệ số hồi quy logistic cho biến độc lập nhận nhiều giá trị D1  1, D2  0 y 1   e 0 j1  1,0     1  e 0 j1 y0  1,0   Tổng 1.0 1   1  e 0 j1 D1  0, D2  1   e 0 j2   0,1    1 e 0 j2   0,1  1.0 1   1 e 0 j2 D1  0, D2  0 e 0   0,0   1  e 0   0,0   1 1  e 0 1.0 Vậy khoảng ước lượng của tỷ số chênh  .,. với độ tin cậy 100 1   % là:  e   ˆ ˆ ˆ ju  Z 2cSE ju ;e   ˆ ˆ ˆ ju  Z 2cSE ju  với u  1,2. + Mô hình có biến độc lập liên tục. Log tỷ số chênh khi x thay đổi c đơn vị là g  x  c   g  x   c1 , từ tỷ số chênh   c   x  c, x   ec ta có khoảng ước lượng của tỷ số chênh   c  với độ tin cậy 1  100 1   % là ce   ˆ ˆ ˆ ju  Z 2cSE ju ; ce   ˆ ˆ ˆ ju  Z 2cSE ju . Chương 2. Mô hình nhiều mức cho dữ liệu nhị phân 2.1. Mô hình tuyến tính nhiều mức Mô hình nhiều mức có thể được xem xét như một hệ thống có thứ bậc các công thức hồi quy, yij  0  1xij  u j  eij , (1) trong đó yij là biến kết quả cho đơn vị thứ i của mức 1 và đơn vị thứ j của mức 2,  0 là hệ số chặn, xij là biến giải thích, 1 là hệ số dốc, u j là ảnh hưởng ngẫu nhiên của những biến đổi ngẫu nhiên ở mức 2, và eij là ảnh hưởng ngẫu nhiên mức 1. Các tham số cho ảnh hưởng ngẫu nhiên thỏa mãn E u j   E eij   0 ,   var  u j    u2 , var  eij    e2 , cov  u j , eij   0 và cov u j , u j '  0 với j  j ' . Mối tương quan nội tại thu được từ biểu thức    u2  u2   e2  . Ta tiếp tục mở rộng mô hình 2 mức đơn giản thành mô hình 3 mức với hệ số ngẫu nhiên, yijk  0  1xijk  u1 jk xijk  v0 k  u0 jk  e0ijk , (2) Trong đó k chỉ số mức 3, v0k và u0 jk là hệ số chặn ngẫu nhiên cho mức 3 và mức 2, tương ứng với xijk là biến giải thích được quan sát ở mức 1 và u1 jk là ảnh hưởng ngẫu nhiên của xijk ở mức 2. Các tham số khác trong mô hình thỏa mãn E v0 k   E u0 jk   E e0ijk   0 , var  v0 k    v20 , var  u0 jk    u20 , var  u1 jk    u21 , var  e0ijk    e20 và cov  u0 jk , u1 jk    u 01 . 2. 2. Mô hình nhiều mức cho dữ liệu nhị phân Mô hình hồi quy hai mức cho biến phụ thuộc nhị phân được viết thành: log  pij 1  pij   0  1xij  u j , (3) trong đó u j là ảnh hưởng ngẫu nhiên ở mức 2. Trong mô hình trên, u j và yij được giả định là độc lập với nhau. Cũng như trong mô hình tuyến tính nhiều mức, u j được giả thiết có phân phối chuẩn với kì vọng 0 và phương sai  u2 . Mô hình (3) thường được mô tả dưới dạng khác của mô hình nhiều mức cho bởi phương trình (4) và (5), log  pij 1  pij   0 j  1xij (mô hình mức 1) (4) 0 j  0  u j ( mô hình mức 2) (5) Mô hình nhiều mức cho biến phụ thuộc nhị phân cũng có thể diễn giải thông qua khái niệm biến ẩn. Giả sử tồn tại một biến ẩn yij* phụ thuộc vào yij một cách liên tục. Ta chỉ quan sát trực tiếp được biến phụ thuộc nhị phân yij chứ không phải yij* . Tuy nhiên, ta biết yij*  0 nếu yij  1và yij*  0 nếu yij  1. Mô hình nhiều mức cho yij* tương đương với (3) có thế viết như sau: yij*  0  1xij  u j  eij (6) Phương trình (9) mô tả mô hình 3 mức với một biến giải thích duy nhất có cả ảnh hưởng hỗn hợp và ảnh hưởng ngẫu nhiên, log  pijk 1  pijk   0  1xijk  u1 jk xijk  v0k  u0 jk (9) trong đó i, j và k tương ứng với các chỉ số mức 1, 2 và 3; v0k và u0 jk là hệ số chặn ngẫu nhiên ở mức 3 và mức 2, và u1 jk là hệ số dốc ngẫu nhiên của biến giải thích xijk . Phương trình (9) là mô hình gộp, có thể được mô tả lại bằng hệ phương trình nhiều mức sau: log  pij 1  pij   0 jk  1 jk xij ( mô hình mức 1) 0 jk  0k  u0 jk (mô hình mức 2) 1 j  1  u1 j (mô hình mức 2) 0k  0  v0k (mô hình mức 3) Chương 3: Kết luận thống kê về nhu cầu chăm sóc sức khỏe ở Hải Dương 3.1. Mô tả số liệu Bộ số liệu được đưa vào nghiên cứu bao gồm: + Tập số liệu mẫu 1: điều tra về nhu cầu chăm sóc sức khỏe tại nhà của người lớn trong độ tuổi lao động (16 – 60 tuổi). + Tập số liệu mẫu 2: điều tra về nhu cầu chăm sóc sức khỏe tại nhà dành cho trẻ em dưới (16tuổi)- Phỏng vấn người chăm sóc trẻ. 3.2. Phân tích số liệu mẫu số 1 Nhu cầu khám và điều trị bệnh tại nhà của những người trong độ tuổi lao động. Để phân tích ảnh hưởng của các nhân tố (các biến độc lập) lên nhu cầu khám bệnh tại nhà của những người trong độ tuổi lao động, chúng ta sử dụng bộ số liệu 1 để xây dựng một mô hình hồi quy logistic nhiều mức với biến phụ thuộc là khamtainha, nhận giá trị bằng 1 nếu đối tượng có nhu cầu khám bệnh tại nhà , bằng 0 nếu ngược lại. Các biến độc lập được đưa vào mô hình bao gồm: namgioi, thanhpho, mantinh, mantinhgd, thanhnien, cao nien, caotuoi, muchu, tieuhoc, thphothong, cddaihoc, docthan, lydigoa, congnhan, canbo, hocsinh, laodongtudo, thatnghiep, thunhapthap, thunhapkha, nguoilon, nguoigia, treem, coom2t, dakhamtainha, dakhamtunhan, dakhamyte, dakhambvhuyen, dakhambvtinh, datudtri, dakdtri, coBHYT. Ta có thể phán đoán rằng ảnh hưởng của các nhân tố lên nhu cầu khám bệnh tại nhà phụ thuộc rất nhiều vào điều kiện của từng hộ gia đình. Do vậy cần sử dụng mô hình hồi quy logistic nhiều mức để đánh giá được tác động của đặc trưng riêng của các hộ gia đình lên quy luật cần nghiên cứu. Tại đây chúng ta sẽ dùng mô hình logistic 2 mức với đơn vị mức 1 là các cá nhân, đơn vị mức 2 là các hộ gia đình. Trong bộ số liệu 1 có 1918 quan sát ứng với các cá nhân được điều tra trong tổng số … hộ gia đình. Số nhân khẩu tối thiểu trong mỗi hộ gia đình là 1, tối đa là 28, trung bình là …..Tỷ lệ các đối tượng có nhu cầu khám bệnh tại nhà là 30,24%. Kết quả phân tích hồi quy logistic 2 mức (cá nhân và hộ gia đình) với biến phụ thuộc là khamtainha, các biến độc lập là: namgioi, thanhpho, mantinh, mantinhgd, thanhnien, cao nien, caotuoi, muchu, tieuhoc, thphothong, cddaihoc, docthan, lydigoa, congnhan, canbo, hocsinh, laodongtudo, thatnghiep, thunhapthap, thunhapkha, nguoilon, nguoigia, treem, coom2t, dakhamtainha, dakhamtunhan, dakhamyte, dakhambvhuyen, dakhambvtinh, datudtri, dakdtri, coBHYT được cho trong các Bảng 1, 2, 3. Bảng 3.2.1(phân tích 1 201205) Từ Bảng 1 ta thấy các yếu tố dakhamtainha, dakhamtunhan, dakhamyte, dakhambvhuyen, thanhpho, thunhapkha, laodongtudo, canbo ảnh hưởng một cách có ý nghĩa thống kê lên nhu cầu khám bệnh tại nhà, vì có các xác suất ý nghĩa nhỏ hơn 5%, và các khoảng tin cậy tương ứng không chứa 1. Các yếu tố khác không có ảnh hưởng đáng kể vì có xác suất ý nghĩa lớn hơn 5%. Cụ thể, những người đã bị ốm và đã từng đi khám ở các cơ sở khám chữa bênh tại bệnh viện huyện, cơ sở y tế tư nhân, trạm y tế xã hoặc từng khám tại nhà đều có nguyện vọng được sử dụng dịch vụ khám tại nhà cao hơn các đối tượng chưa sử dụng các dịch vụ khám bệnh kể trên. Điều đó thể hiện ở chỗ các biến dakhamtainha, dakhamtunhan, dakhamyte, dakhambvhuyen có các hệ số chênh tương ứng bằng 3.870544; 16.14567; 1.703614; 2.176658, tất cả đều khác 1 một cách có ý nghĩa, vì có các xác suất ý nghĩa tương ứng bằng 1,2%; 0%; 2,6%; 2,1%. Có thể nói so với những người chưa sử dụng các dịch vụ khám bệnh kể trên thì những người đã từng sử dụng dịch vụ khám tại nhà, khám tại trạm y tế, khám tư nhân, khám tại bệnh viện huyện có nhu cầu được sử dụng dich vụ khám bệnh tại nhà cao gấp 3,87; 16,15; 1,70; 2,18 lần. Hiện tượng trên có thể được giải thích như sau: Việc đi khám tư nhân giá dịch vụ cao nhưng phần nào chưa đáp ứng được nhu cầu của người bệnh, dịch vụ khám tại nhà do các cơ sở y tế công lập cung cấp có thể có chi phí không quá cao so với khám tư nhân mà chất lượng dịch vụ được đảm bảo. Mặt khác, nhìn chung hiện nay do sự quá tải tại các cơ sở y tế nên việc phải chờ đợi được khám chữa bệnh tại các cơ sở y tế công lập tốn rất nhiều thời gian của người bệnh thậm chí cả những người thân của họ, chất lượng dịch vụ khám chữa bệnh vì thế phần nào chưa được đảm bảo, do vậy nhu cầu khám bệnh tại nhà là cao hơn tại nhóm các đối tượng đã từng khám bệnh tại các cơ sở y tế đó. Khi nhìn vào các biến nghề nghiệp thì những người làm cán bộ có nhu cầu khám tại nhà thấp hơn, chưa bằng 50%, so với nhu cầu khám tại nhà của nhóm chứng( nhóm nông dân), có thể là do họ được hưởng chế độ bảo hiểm và chế độ khám sức khỏe định kì hàng năm của các công ty và cơ quan. Về ảnh hưởng của thu nhập bình quân của gia đình lên nhu cầu khám bệnh tại nhà, ta thấy những người có thu nhập bình quân gia đình thấp và thu nhập bình quân gia đình trung bình có nhu cầu khám tại nhà gần như nhau. Trong khi đó, so với những người có bình quân thu nhập gia đình trung bình, những người có thu nhập khá có nhu cầu khám sức khỏe tại nhà cao hơn gấp 2,25 lần. Điều này có thể do điều kiện kinh tế của những người này cho phép họ sẵn sàng chi trả phí dịch vụ chăm sóc sức khỏe tại nhà hơn những người có thu nhập trung bình. Bảng 3.2.2(phantich 120120102) Từ Bảng 3.2.1 và Bảng 3.2.2 chúng ta nhận thấy tuy cùng là các địa bàn nằm trong khu vực thành phố Hải Dương nhưng rõ ràng nhu cầu chăm sóc sức khỏe tại nhà của những người thuộc phường Trần Phú cao hơn gấp 5 lần so với những người ở xã Tân Hưng. Điều này có thể do vị trí địa lí và điều kiện kinh tế xã hội khác biệt của hai xã, phường này. Phường Trần Phú thuộc khu vực nội thành, gần các khu công nghiệp và nhiều nhà máy, điều kiện kinh tế tốt hơn do phần lớn người dân là cán bộ công nhân viên chức. Xã Tân Hưng nằm ở khu vực ngoại thành, dân cư chủ yếu là nông dân và lao động tự do. Ngoài ra, phần đông người dân trong khu vực nội thành làm việc trong giờ hành chính nên việc bố trí thời gian đi khám bệnh tại các cơ sở y tế công lập gặp một số khó khăn, họ sẵn sàng chi trả cho dịch vụ khám bệnh tại nhà. Còn dân cư thuộc khu vực ngoại thành đa số là nông dân nên việc thu xếp thời gian để đi khám bệnh tại các cơ sở y tế công trong giờ hành chính không quá ảnh hưởng tới công việc của họ. Bên cạnh đó, các Bảng 3.2.1 và Bảng 3.2.2 còn cho thấy những người lao động tự do có nhu cầu khám chữa bệnh tại nhà thấp hơn, chỉ bằng khoảng 32%, so với nhu cầu của nông dân. Điều đó có thể do đặc điểm của người lao động tự do không làm việc tĩnh cố định tại một nơi, mà thường thay đổi nay đây mai đó nên có nhu cầu khám bệnh tại nhà thấp. Mặt khác một phần những người lao động tự do là dân buôn bán, hoạt động kinh doanh hoặc giao tiếp của họ có thể diễn ra ngay tại nơi cư trú nên họ không sẵn sàng mời bác sĩ đến khám bệnh tại nhà. Bảng 3.2. 3( 2201205) chỉ ra sai số tiêu chuẩn của hệ số chặn trong mô hình hồi quy bằng 2,822 với khoảng tin cậy  2,37;3,36  (xác suất ý nghĩa p  0,00 ) cho biết độ biến động về nhu cầu khám bệnh tại nhà giữa các hộ gia đình là thực sự khác 0. Điều đó cho thấy nhu cầu khám bệnh tại nhà của các hộ gia đình rất khác nhau. (Điều trị tại nhà) Trên cùng bộ số liệu 1 ta đi phân tích ảnh hưởng của các nhân tố khác nhau đến nhu cầu điều trị tại nhà. Mô hình hồi quy logistic 2 mức với biến phụ thuộc là dtritainha , nhận giá trị bằng 1 nếu đối tượng có nhu cầu khám bệnh tại nhà , bằng 0 nếu ngược lại. Các biến độc lập được đưa vào mô hình giống các biến độc lập trong mô hình hồi quy logistic 2 mức cho biến phụ thuộc khamtainha. Các kết quả phân tích được thể hiện trong Bảng 3.2.4. Từ Bảng 3.2.4 ta thấy các yếu tố dakhamyte, dakhamtunhan, dakhamtainha, coom2t, thunhapthap, conguoigia, thanhpho ảnh hưởng một cách có ý nghĩa thống kê lên nhu cầu điều trị tại nhà, vì có các xác suất tương ứng là 0,0%; 0,0%; 0,6%; 2,3%; 0,0%;1,5%; 0,0%, nhỏ hơn 5% và các khoảng tin cậy không chứa 1. Các yếu tố khác không có ảnh hưởng đáng kể vì có xác suất ý nghĩa lớn hơn 5%. Cụ thể, những người từng điều trị tại trạm y tế, điều trị tư nhân hay đã từng sử dụng dịch vụ điều trị tại nhà có nhu cầu sử dụng dịch vụ điều trị tại nhà cao hơn hẳn những người chưa từng điều trị tại các cơ sở y tế nói trên. Điều này được thể hiện thông qua tỷ số chênh của các biến dakhamyte, dakhamtunhan, dakhamtainha tương ứng là 4,260; 6,691; 4,057, tất cả đều khác 1 một cách có ý nghĩa. Điều này có thể được lí giải như sau: những người đã từng sử dụng dịch vụ điều trị tại nhà hài lòng với chất lượng dịch vụ và sẵn sàng tiếp tục sử dụng dịch vụ. Như vậy dịch vụ điều trị tại nhà đáp ứng nhu cầu của người bệnh. Đối với những người đã từng điều trị bệnh tại trạm y tế xã và điều trị tư nhân, nhu cầu điều trị tại nhà cũng cao hơn hẳn có thể do ở hai địa điểm đó chất lượng chữa bệnh không thật đáp ứng được mong muốn của người bệnh. Chính vì vậy họ mong muốn sử dụng dịch vụ điều trị tại nhà do các cơ sở y tế công lập cung cấp. Hình thức điều trị tại nhà phần nào có thể ưu thế hơn so với điều trị tại trạm y tế xã, điều trị tư nhân. Trong khi đó, chữa bệnh tại bệnh viện tỉnh và bệnh viện huyện có chất lượng cao hơn, đáp ứng được nhu cầu điều trị của bệnh nhân nên những người đã từng khám bệnh tại bệnh viện tỉnh, huyện không thể hiện có nhu cầu chữa bệnh tại nhà thực sự khác biệt so với các đối tượng khác. Những người có sự kiện ốm đau trong khoảng thời gian 2 tháng trước khi điều tra có nhu cầu sử dụng dịch vụ điều trị tại nhà thấp, chỉ bằng 52,03% so với những người không ốm trong thời gian đó. Điều này có thể do những người ốm trong khoảng 2 tháng đã sử dụng dịch vụ chữa bệnh tại các cơ sở y tế và họ đã được chữa trị khỏi bệnh, nên họ không thấy nhu cầu được điều trị tại nhà là thật cần thiết. Xét đến khía cạnh kinh tế của các hộ gia đình, những người có thu nhập thấp thường thuộc diện người nghèo của xã, phường, họ không có BHYT; việc điều trị bệnh tại các phòng khám tư nhân chi phí khá cao, còn điều trị tại các bệnh tuyến huyện và tỉnh mà không có BHYT thì không làm giảm chi phí một cách đáng kể, nên họ nghĩ việc mời bác sĩ tại các cơ sở y tế công lập đến nhà chữa trị bệnh tiện hơn, không mất nhiều thời gian đi lại và chờ đợi trong khi chi phí điều trị ngang nhau. Chính vì vậy trong Bảng 3.2.4 ta thấy tỷ số chênh tương ứng với biến thunhapthap là 3,256 và xác suất ý nghĩa là 0,0%. Khi nhìn vào cấu trúc gia đình, những hộ gia đình có người già có nhu cầu điều trị bệnh tại nhà bằng 50,87% so với những gia đình không có người già. Nhu cầu điều trị tại nhà của những gia đình có người già thấp có thể do ảnh hưởng tâm lý chung của người Á Đông . Các đối tượng được điều tra trong bộ số liệu này là những người đang trong độ tuổi lao động, những người cao tuổi trong gia đình thường là ông bà, cha mẹ của họ. Do vậy họ ngại việc điều trị bệnh cho bản thân tại nhà ảnh hưởng đến tâm tư, tình cảm của người già. Mặt khác, tâm lý giấu bệnh của người bệnh đối với gia đình khiến họ không muốn sử dụng dịch vụ điều trị tại nhà. Cũng như trong phân tích ảnh hưởng của các nhân tố đến nhu cầu khám bệnh tại nhà, nhu cầu điều trị bệnh tại nhà cũng chịu ảnh hưởng của nhân tố thành phốnông thôn. Nhu cầu điều trị tại nhà của người thành phố cao hơn gấp 5,45 lần so với nhu cầu điều trị tại nhà của người sống ở khu vực nông thôn. Điều này chúng ta có thể lí giải giống như trong phân tích nhu cầu khám bệnh tại nhà. Điều kiện kinh tế, xã hội của dân thành phố cho phép họ sẵn sàng chi trả và sử dụng dịch vụ điều trị tại nhà. Bảng 3.2.5 chỉ ra sai số tiêu chuẩn của hệ số chặn trong mô hình hồi quy bằng 2,663 với khoảng tin cậy  2,22;3,19  (xác suất ý nghĩa p  0,00 ) cho biết độ biến động về nhu cầu điều trị bệnh tại nhà giữa các hộ gia đình là thực sự khác 0. Điều đó cho thấy nhu cầu điều trị bệnh tại nhà của các hộ gia đình rất khác nhau. 3.3. Phân tích mẫu số liệu 2 Nhu cầu khám và điều trị tại nhà của trẻ em (dưới 16 tuổi) Để phân tích ảnh hưởng của các nhân tố (các biến độc lập) lên nhu cầu khám chữa bệnh tại nhà của trẻ em dưới 16 tuổi, chúng ta sử dụng bộ số liệu 2 để xây dựng một mô hình hồi quy logistic nhiều mức với biến phụ thuộc là khamtretainha, hoặc dieutritainha, nhận giá trị bằng 1 nếu đối tượng có nhu cầu khám bệnh tại nhà , bằng 0 nếu ngược lại. Các biến độc lập được đưa vào mô hình bao gồm kham6thang, kham2nam, khong kham, kham gannhat, methatnghiep, melaodongtudo, mecanbo, mecongnhan, bothatnghiep, laodongtudo, bocanbo, bocongnhan, namgioi, coBHYT, dakhamtainha, dakhamtunhan, dakhamyte, dakhambvhuyen, dakhambvtinh, datudtri, dakdtri, mantinhgd, mantinhtre, treom2thang, thanhpho, duoi5t. Ta có thể phán đoán rằng ảnh hưởng của các nhân tố lên nhu cầu khám bệnh tại nhà phụ thuộc rất nhiều vào điều kiện của từng hộ gia đình. Do vậy cần sử dụng mô hình hồi quy logistic nhiều mức để đánh giá được tác động của đặc trưng riêng của các hộ gia đình lên quy luật cần nghiên cứu. Tại đây chúng ta sẽ dùng mô hình logistic 2 mức với đơn vị mức 1 là các cá nhân, đơn vị mức 2 là các hộ gia đình. Trong bộ số liệu 2 có 828 quan sát ứng với số trẻ em được điều tra trong tổng số … hộ gia đình. Tỷ lệ các đối tượng có nhu cầu khám bệnh tại nhà là 36,47%, cao hơn so với nhu cầu khám bệnh tại nhà của đối tựong người trong độ tuổi lao động. Các Bảng…. thể hiện kết quả phân tích hồi quy logistic 2 mức (cá nhân và hộ gia đình) với biến phụ thuộc là khamtretainha, hoặc dieutritainha, các biến độc lập là kham6thang, kham2nam, khong kham, kham gannhat, methatnghiep, melaodongtudo, mecanbo, mecongnhan, bothatnghiep, laodongtudo, bocanbo, bocongnhan, namgioi, coBHYT, dakhamtainha, dakhamtunhan, dakhamyte, dakhambvhuyen, dakhambvtinh, datudtri, dakdtri, mantinhgd, mantinhtre, treom2thang, thanhpho, duoi5t. Nhu cầu khám bệnh tại nhà Bảng 3.3.1 (mẫu 4) Bảng 3.3.2 (mẫu 404) Theo Bảng 3.3.1 và Bảng 3.3.2, ta đều thấy các yếu tố kham6thang, mecanbo, bocongnhan, dakhamtainha, dakhambvhuyen ảnh hưởng một cách có ý nghĩa thống kê đến nhu cầu khám bệnh tại nhà dành cho trẻ em dưới 16 tuổi, với các xác suất ý nghĩa nhỏ hơn 5%. Các yếu tố khác không có ảnh hưởng đáng kể vì có xác suất ý nghĩa lớn hơn 5%. Cụ thể ta thấy yếu tố kham6thang có xác suất ý nghĩa là 0,1% và tỷ số chênh tương ứng là 0,21; với khoảng tin cậy  0,081; 0,533  không chứa 1. Điều này có thể do một số nguyên nhân sau đây. Trong số những trẻ em đã được khám bệnh trong vòng 6 tháng trước khi điều tra, số trẻ em dưới 6 tuổi chiếm một tỷ lệ khá đông (178/393), các em được khám chữa bệnh miễn phí tại các cơ sở y tế công lập nên những đối tượng này không có nhu cầu cao trong việc sử dụng dich vụ khám bệnh tại nhà. Bên cạnh đó trong số trẻ em trên 6 tuổi đã từng khám bệnh trong vòng 6 tháng trước khi điều tra, có một phần đã sử dụng các dịch vụ khám bệnh miễn phí do các cơ sở y tế công lập tổ chức tại trường học nên không có nhu cầu khám tại nhà. Nhu cầu khám bệnh tại nhà của các đối tượng này chỉ bằng 21,06% so với trẻ em chưa khám bệnh trong 6 tháng trước khi điều tra. Khi quan tâm đến nghề nghiệp của cha mẹ trẻ, các yếu tố mecanbo, bocongnhan có ảnh hưởng rõ rệt tới nhu cầu khám trẻ tại nhà. Yếu tố mecanbo, bocongnhan có xác suất ý nghĩa 4,1%; 3,8% tương ứng với các tỷ số chênh 0,054; 0,259 và hai khoảng tin cậy tương ứng không chứa 1. Như vậy so với con em của nông dân, nhu cầu khám bệnh tại nhà của trẻ em có mẹ là cán bộ hoặc bố là công nhân chỉ bằng 5,4% và 25,9 %. Điều này có thể do hai nhóm bố mẹ này đều là cán bộ công nhân viên chức nên họ có tiêu chuẩn khám bệnh cho con cái theo chế độ bảo hiểm xã hội hoặc theo chế độ chính sách của cơ quan công tác. Bên cạnh các yếu tố đã phân tích ở trên, nếu nhìn vào tiền sử khám bệnh của trẻ, ta thấy những trẻ đã từng sử sụng dịch vụ khám bệnh tại nhà hoặc những trẻ đã từng khám tại bệnh viện huyện có nhu cầu sử dụng dich vụ khám tại nhà rất cao. Trẻ đã từng dùng dịch vụ khám tại nhà và khám bệnh viện huyện có nhu cầu sử dụng dịch vụ khám tại nhà cao gấp 10,76 lần và 14,17 lần so với những trẻ chưa từng sử dụng các dịch vụ y tế trong mô hình này. Nhu cầu khám bệnh tại nhà cao của nhóm trẻ em đã từng sử dụng dịch vụ khám tại nhà cho thấy dịch vụ này đã đáp ứng được mong muốn của người sử dụng. Mặt khác việc trẻ em đã từng khám tại bệnh viện huyện cũng có nhu cầu khám tại nhà rất cao có thể do các dịch vụ dành cho trẻ em ở các cở sở y tế, các bệnh viện tuyến huyện chưa đáp ứng được mong muốn của trẻ và gia đình trẻ. Bên cạnh đó có thể do những trở ngại và bất tiện khi trẻ em khám tại các bệnh viện tuyến huyện. Do đó thay vì khám tại các bệnh viện huyện thì các gia đình mong muốn được sử dụng dịch vụ khám tại nhà cho con em mình. Cả Bảng 3.3.1 và Bảng 3.3.2 chỉ ra sai số tiêu chuẩn của hệ số chặn trong mô hình hồi quy bằng 3,504 với khoảng tin cậy  2,72;4,51 (xác suất ý nghĩa p  0,00 ) cho biết độ biến động về nhu cầu khám bệnh tại nhà giữa các hộ gia đình là thực sự khác 0. Điều đó cho thấy nhu cầu khám bệnh tại nhà cho trẻ em dưới 16 tuổi của các hộ gia đình rất khác nhau.