徐宏燕，劉雅倩，劉凱波，齊慶青，馮星淋

1首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京婦產(chǎn)醫(yī)院 北京婦幼保健院圍產(chǎn)保健科，北京 1000262北京大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院衛(wèi)生政策與管理學(xué)系，北京 100191

醫(yī)療技術(shù)的不斷提高，使兒童傳染病的發(fā)病率得到顯著控制，婦幼保健以及營養(yǎng)提供均顯著提高[1]，2013、2015年全球新生兒死亡原因中，出生缺陷均排在前4位，提示出生缺陷是引起兒童死亡的重要非傳染性疾病[2- 3]，2007至2012年《中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)顯示，中國的出生缺陷率呈現(xiàn)逐年上升趨勢，成為兒童殘疾與死亡的主要原因，是不容忽視的重大公共衛(wèi)生問題[4- 5]。產(chǎn)前超聲篩查與血清學(xué)篩查是出生缺陷的二級預(yù)防措施，其中產(chǎn)前超聲篩查對嚴(yán)重結(jié)構(gòu)畸形的檢出起到重要的作用[6- 7]，對出生缺陷的早發(fā)現(xiàn)、早診斷及早治療具有重大意義?，F(xiàn)有的研究主要評價(jià)產(chǎn)前篩查的實(shí)施效果，有關(guān)產(chǎn)前超聲篩查衛(wèi)生人力資源情況的研究較少，而產(chǎn)前超聲篩查人員的數(shù)量、資質(zhì)與超聲篩查服務(wù)提供量、服務(wù)質(zhì)量密切相關(guān)，從而影響嚴(yán)重結(jié)構(gòu)畸形的檢出與及時(shí)治療。本研究旨在通過分析2007至2015年產(chǎn)前超聲篩查人員的數(shù)據(jù)，了解北京市產(chǎn)前超聲篩查的衛(wèi)生人力資源情況，并通過模型利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)對北京市未來產(chǎn)前超聲篩查人員的數(shù)量及結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測，為政府制定政策提供相應(yīng)的依據(jù)。

資料和方法

數(shù)據(jù)來源研究基于2007至2015年北京市產(chǎn)前超聲篩查人員資質(zhì)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫包含2007至2015年所有具備超聲篩查資質(zhì)人員的相關(guān)信息，包括機(jī)構(gòu)、姓名、學(xué)歷、職稱、工作年限等，所有具備超聲篩查資質(zhì)的人員均取得超聲篩查資質(zhì)合格證書與相應(yīng)的執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格證書。國家衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會婦幼司分別于2009年底、2012年底與2015年底對北京市具有超聲篩查資質(zhì)的人員進(jìn)行調(diào)查與記錄，每次調(diào)查數(shù)據(jù)包含3年內(nèi)新增超聲人員的信息，本研究根據(jù)調(diào)查時(shí)間，將研究時(shí)間段分為2007至2009年、2010至2012年、2013至2015年3組，3組時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)分別包含了每年的具體人員數(shù)及3年的總?cè)藛T數(shù)，3組數(shù)據(jù)間具有可比性。

對象選取2007至2015年北京市各個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)具有產(chǎn)前超聲篩查資質(zhì)的人員，2009年底為433人，2012年底為669人，2015年底為941人。

預(yù)測模型建立數(shù)據(jù)信息錄入Excel 2008建立數(shù)據(jù)庫，核對清理后采用Stata 14.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總分析，并采用R 3.5.2軟件進(jìn)行ARIMA模型預(yù)測。

本研究數(shù)據(jù)具有較為明顯的時(shí)間變化趨勢，如總?cè)藬?shù)、本科學(xué)歷人員占比等呈現(xiàn)明顯隨時(shí)間上升的趨勢，而碩士學(xué)歷人員占比等呈現(xiàn)隨時(shí)間下降趨勢，因此應(yīng)選用ARIMA模型進(jìn)行建模，以消除潛在時(shí)間趨勢的影響。ARIMA(p，d，q)模型擬合分為數(shù)據(jù)處理、模型識別、模型參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)及產(chǎn)生預(yù)測結(jié)果4個(gè)步驟[8]。第一步：首先繪制原始數(shù)據(jù)的時(shí)間序列圖并進(jìn)行檢驗(yàn)，對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分，消除潛在時(shí)間趨勢(如季節(jié)趨勢)的影響，使數(shù)據(jù)滿足ARIMA模型對數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的要求。本研究根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，對超聲篩查總?cè)藛T、住院醫(yī)師職稱人員、工作年限≤5年人員、婦幼保健機(jī)構(gòu)人員、人員進(jìn)修比例及專做產(chǎn)科超聲人員數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分，對本科學(xué)歷人員及碩士學(xué)歷人員數(shù)據(jù)進(jìn)行二階差分，消除其時(shí)間趨勢的影響。第二步：根據(jù)差分后的數(shù)據(jù)，繪制自相關(guān)圖與偏自相關(guān)圖，根據(jù)模型的拖尾及收斂情況，確定模型的參數(shù)p、q[自(0，1)組合內(nèi)取值]。本研究根據(jù)自相關(guān)系數(shù)圖中衰減趨于0或小于95%置信區(qū)間的階數(shù)確定p值，根據(jù)偏自相關(guān)系數(shù)圖中衰減趨于0或效益小于95%置信區(qū)間的階數(shù)確定q值，將工作年限≤5年人員、人員進(jìn)修比例及專做產(chǎn)科超聲人員的模型自相關(guān)系數(shù)定為1，其余模型自相關(guān)系數(shù)為0；所有模型的偏自相關(guān)系數(shù)均為0。第三步：選定模型后，采用差分后的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，并根據(jù)ARIMA(p，d，q)模型中Ljung-Box模型統(tǒng)計(jì)量Q值進(jìn)行白噪聲診斷，繪制殘差圖以確定殘差服從正態(tài)性分布，確定模型滿足要求。本研究Ljung-Box模型統(tǒng)計(jì)量的P值>0.05表明模型滿足要求。第四步：根據(jù)確定的ARIMA模型對未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。

不同總?cè)藬?shù)預(yù)測模型的建立

以實(shí)際人員數(shù)為原始序列進(jìn)行預(yù)測：以調(diào)查得到的每年從事超聲篩查服務(wù)人員的實(shí)際數(shù)量作為原始序列，直接帶入ARIMA模型中對2016至2020年的人員數(shù)量進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測得到的人員數(shù)量及不同資質(zhì)人員比例對各資質(zhì)人員數(shù)量進(jìn)行預(yù)測。

以服務(wù)量調(diào)整原始序列進(jìn)行預(yù)測：利用2008至2015年北京市產(chǎn)前超聲篩查服務(wù)量與篩查人員數(shù)量，計(jì)算產(chǎn)前超聲篩查人員服務(wù)供給比(供給比=當(dāng)年產(chǎn)前超聲篩查服務(wù)量/當(dāng)年產(chǎn)前超聲篩查人員數(shù)量)，以計(jì)算得到的2008至2015年服務(wù)量及供給比為原始序列，預(yù)測2016至2020年產(chǎn)前超聲篩查服務(wù)量及供給比，并計(jì)算出2016至2020年相應(yīng)的超聲篩查人員數(shù)量，計(jì)算公式如下：

產(chǎn)前超聲篩查人員數(shù)=預(yù)測得到的產(chǎn)前超聲篩查服務(wù)量/預(yù)測得到的同年供給比(公式1)。

以服務(wù)量及政策效應(yīng)調(diào)整原始序列進(jìn)行預(yù)測：以公式1計(jì)算結(jié)果為基礎(chǔ)，根據(jù)“全面二孩政策”實(shí)行后，每月平均20.0%的出生兒童增加歸因于政策效應(yīng)[9]，因此根據(jù)出生兒童數(shù)的增加對預(yù)測得到的產(chǎn)前超聲篩查服務(wù)量進(jìn)行調(diào)整，利用調(diào)整后的服務(wù)量與供給比對產(chǎn)前超聲篩查人員數(shù)量進(jìn)行預(yù)測，計(jì)算公式如下：

產(chǎn)前超聲篩查人員數(shù)=(預(yù)測得到的產(chǎn)前超聲篩查服務(wù)量×1.2)/預(yù)測得到的同年供給比。

結(jié) 果

具備超聲篩查資質(zhì)人員情況調(diào)查結(jié)果顯示，2009年底具備超聲篩查資質(zhì)的共有433人，2012年底上升到了669人，2015年底人員數(shù)量達(dá)到941人。不同所屬區(qū)域中，超聲篩查人員分布比例無明顯變化，城市功能拓展區(qū)中人員占比最高，為48.5%，生態(tài)涵養(yǎng)發(fā)展區(qū)人員占比較低，為9.5%左右，人員逐漸向城區(qū)流動。79.6%的超聲篩查人員在綜合性醫(yī)院中(表1)。

2009年底超聲篩查人員的學(xué)歷主要為碩士，占比為61.2%，本科比例為14.6%，而2012、2015年底具備超聲篩查資質(zhì)的人員中，篩查人員本科學(xué)歷比例逐漸升高，分別為22.1%和32.9%。超聲篩查人員職稱在2009與2012年底以副主任醫(yī)師與主任醫(yī)師為主，而在2015年底，47.4%的人員職稱為住院醫(yī)師及主治醫(yī)師(表1)。

所有超聲工作人員中，大部分工作人員兼做其他超聲，工作年限逐漸變短，2009年底39.7%的超聲篩查人員工作年限≤5年，而在2012與2015年底，分別有44.7%、54.6%的超聲篩查人員工作年限≤5年。參加超聲進(jìn)修的人員比例也由26.6%上升到40.3%(表1)。

產(chǎn)前超聲篩查服務(wù)量情況自2008年起，產(chǎn)前超聲篩查服務(wù)量整體呈現(xiàn)上升趨勢，期間略有波動，2015年出現(xiàn)了較為明顯的下降(表2)。

產(chǎn)前超聲篩查人員數(shù)量及人員資質(zhì)預(yù)測

序列平穩(wěn)化處理：以超聲篩查人員數(shù)量為例，北京市具備產(chǎn)前超聲篩查資質(zhì)的人員數(shù)量原始時(shí)間序列圖與經(jīng)一次差分轉(zhuǎn)變后的序列圖顯示，2007至2015年人員數(shù)量的波動情況較為明顯，且存在明顯的上升趨勢，對數(shù)據(jù)進(jìn)行一次差分后數(shù)據(jù)滿足平穩(wěn)性要求(圖1)。

模型識別與檢驗(yàn)：國內(nèi)現(xiàn)有研究的模型識別主要依靠自相關(guān)系數(shù)與偏自相關(guān)系數(shù)，以總?cè)藬?shù)為例，繪制自相關(guān)函數(shù)圖與偏自相關(guān)函數(shù)圖，結(jié)果顯示自相關(guān)函數(shù)圖與偏自相關(guān)函數(shù)圖中無顯著大于2倍標(biāo)準(zhǔn)差的階數(shù)，且無拖尾現(xiàn)象，衰減收斂速度很快，因此選擇ARIMA(0，1，0)模型進(jìn)行擬合(圖2)。確定AIRMA模型后，需對殘差的正態(tài)性進(jìn)行檢驗(yàn)，采用Ljung-Box模型統(tǒng)計(jì)量Q值進(jìn)行白噪聲診斷，P>0.05，且繪制殘差圖，確定殘差序列為白噪聲，此模型合理可用。人員學(xué)歷、職稱、工作年限、所屬機(jī)構(gòu)、是否進(jìn)修等根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)分別采用不同的ARIMA(p，d，q)模型進(jìn)行擬合，模型擬合結(jié)果見表3。

模型準(zhǔn)確性評價(jià)：通過回代檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性，結(jié)果顯示數(shù)據(jù)誤差基本控制在20%以內(nèi)，但由于模型自身的限制，當(dāng)自相關(guān)系數(shù)為0時(shí)，對原始數(shù)據(jù)的預(yù)測中，部分?jǐn)?shù)值可能存在較大誤差(表4)。

模型預(yù)測結(jié)果：模型分別從篩查人員學(xué)歷、職稱、工作年限、所屬機(jī)構(gòu)類別及工作類型幾方面進(jìn)行預(yù)測，旨在對未來超聲人員培養(yǎng)路徑提出一定的建議。2016至2020年北京市具有產(chǎn)前診斷資質(zhì)的總?cè)藬?shù)上升至1269人(表5)，2020年底，本科學(xué)歷人員占比達(dá)到45.4%，占比逐漸增加，碩士學(xué)歷人員占比為36.0%，較之前有所下降。2020年底工作年限≤5年的人員達(dá)到57.5%，接受進(jìn)修的超聲人員達(dá)到43.2%，較之前均有上升。而超聲篩查人員所在機(jī)構(gòu)的構(gòu)成、職稱的占比及人員是否兼職的比例均無變化(表6)。

討 論

本研究覆蓋了北京市所有產(chǎn)前超聲篩查人員的數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度為2007至2015年，分別從人員學(xué)歷、職稱、所屬機(jī)構(gòu)類別、工作年限等方面進(jìn)行縱向?qū)Ρ?，并利用已有?shù)據(jù)，采用ARIMA模型對2016至2020年超聲人員數(shù)量及分布情況進(jìn)行預(yù)測。在2007至2015年，從事超聲篩查的人員數(shù)量呈現(xiàn)逐年上升趨勢，所屬區(qū)域、機(jī)構(gòu)類型無明顯變化，人員職稱、學(xué)歷及工作年限呈現(xiàn)輕微下降趨勢，而人員進(jìn)修比例有所上升。分析超聲篩查人員數(shù)量及內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化的影響因素，在考核的初期，主要集中于讓更多的高學(xué)歷、高職稱及從事產(chǎn)科超聲年限較高的人員掌握超聲篩查技術(shù)，獲得相應(yīng)的資質(zhì)，隨著產(chǎn)前超聲篩查工作的不斷深入開展，超聲篩查體系建立健全，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過全面系統(tǒng)的操作培訓(xùn)及考核，職稱、學(xué)歷較低的醫(yī)師也可以很好地進(jìn)行超聲篩查工作的開展，因此，在后期越來越多的職稱、學(xué)歷較低的醫(yī)務(wù)人員開始從事超聲篩查工作，該項(xiàng)工作在臨床的影響日益深遠(yuǎn)。

通過現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析及模型預(yù)測發(fā)現(xiàn)，2016至2020年產(chǎn)前超聲篩查人員數(shù)量平均值較之前有所增加，人員所屬機(jī)構(gòu)、專職從事產(chǎn)前超聲工作等方面的分布沒有發(fā)生明顯的變化；在學(xué)歷、職稱、從事產(chǎn)科超聲工作年限、是否進(jìn)修等方面其內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生了較為明顯的變化：產(chǎn)前超聲篩查人員學(xué)歷出現(xiàn)持續(xù)的下降，碩士學(xué)歷人員占比不斷下降，與2007至2015年整體趨勢相同，職稱方面，2009至2015年超聲篩查人員由高級職稱為主逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楦骷夅t(yī)師比例較為均等分布的態(tài)勢，通過預(yù)測發(fā)現(xiàn)住院醫(yī)師占比在2016至2020年保持穩(wěn)定，這與更多職稱、學(xué)歷較低的醫(yī)務(wù)人員通過學(xué)習(xí)不斷進(jìn)入超聲篩查服務(wù)體系密切相關(guān)，但隨著服務(wù)開展年限的不斷延長，這項(xiàng)趨勢可能將逐漸趨于平緩。工作人員的工作年限逐漸變短，大部分為≤5年，可能與新進(jìn)人員大量增加密切相關(guān)，但預(yù)測結(jié)果顯示，這一比例逐漸趨于穩(wěn)定。進(jìn)行進(jìn)修的比例逐年增加，到2020年底達(dá)到43.2%，歸功于超聲篩查培訓(xùn)及管理的逐步規(guī)范化。

表1 2007至2015年北京市具備超聲篩查資質(zhì)人員情況[n(%)]

表2 2008至2015年北京市產(chǎn)前超聲篩查服務(wù)量

圖1 原始變量時(shí)間序列圖(A)與經(jīng)一次差分轉(zhuǎn)變后的序列圖(B)

圖2 總?cè)藬?shù)的自相關(guān)圖(A)與偏自相關(guān)圖(B)

表3 ARIMA(p，d，q)模型的選取及參數(shù)估計(jì)

表4 模型準(zhǔn)確性評價(jià)

表5 產(chǎn)前超聲篩查人數(shù)ARIMA(p，d，q)模型預(yù)測結(jié)果

表6 ARIMA(p，d，q)模型人員資質(zhì)預(yù)測結(jié)果(%)

北京市在2004年制定《產(chǎn)前診斷技術(shù)管理辦法實(shí)施細(xì)則》，開展產(chǎn)前超聲篩查的規(guī)范化管理工作，并于2007年起細(xì)化管理，加強(qiáng)對產(chǎn)前超聲篩查人員的考核：從單一的理論考核轉(zhuǎn)變?yōu)槔碚摷映暫Y查異常圖片認(rèn)讀考試并結(jié)合實(shí)際上機(jī)操作考核的方式，考核的難度逐漸增加，人員獲得資質(zhì)趨于規(guī)范。在未來的超聲人員培養(yǎng)過程中，應(yīng)吸引越來越多的人員進(jìn)入到該項(xiàng)領(lǐng)域，通過不斷地進(jìn)修學(xué)習(xí)，使越來越多的年輕人員獲得進(jìn)步，成為該項(xiàng)工作的主力軍。本研究超聲篩查人員數(shù)量分布在不同區(qū)域、不同類別醫(yī)院中無明顯變化，綜合性醫(yī)院與城市功能拓展區(qū)的超聲篩查人員數(shù)量較多，但是有關(guān)超聲篩查機(jī)構(gòu)運(yùn)營情況研究顯示，婦幼保健院及婦產(chǎn)?？漆t(yī)院超聲篩查人員人均服務(wù)量更高[10]，因此，在開展產(chǎn)前超聲篩查工作的同時(shí)，還應(yīng)考慮不同機(jī)構(gòu)中超聲篩查人員的工作負(fù)荷，通過政府引導(dǎo)，平衡不同機(jī)構(gòu)中超聲篩查人員的工作負(fù)荷，以保證服務(wù)的質(zhì)量。

產(chǎn)前超聲篩查是出生缺陷二級預(yù)防的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，從事該項(xiàng)工作的技術(shù)人員是核心要素。研究表明產(chǎn)前超聲篩查人員理論水平及操作經(jīng)驗(yàn)的缺乏會增加臨床的漏診及誤診率[11- 12]，因此，針對數(shù)據(jù)分析及模型預(yù)測發(fā)現(xiàn)從事產(chǎn)前超聲篩查的工作人員工作年限逐漸縮短等現(xiàn)象，在今后工作中應(yīng)加強(qiáng)為提高相應(yīng)人群技能的投入，為新加入產(chǎn)前超聲篩查的人員提供更多的培訓(xùn)及進(jìn)修機(jī)會，提高其操作技能，使其具有更豐富的操作經(jīng)驗(yàn)，以此提高北京市超聲篩查的技術(shù)水平，確保出生缺陷篩查工作的有效開展。

本研究根據(jù)已有數(shù)據(jù)采用ARIMA模型對產(chǎn)前超聲篩查人員情況進(jìn)行了預(yù)測。根據(jù)文獻(xiàn)查閱發(fā)現(xiàn)，目前已有的關(guān)于衛(wèi)生人力資源預(yù)測研究所采用的方法主要以ARIMA模型及灰色GM模型為主[13- 14]，根據(jù)本次數(shù)據(jù)的分布情況，超聲篩查人員數(shù)量、資質(zhì)存在明顯的時(shí)間變化趨勢，預(yù)測時(shí)需消除原始序列中的時(shí)間變化趨勢，因此，采用ARIMA模型較為合理，回代檢驗(yàn)結(jié)果顯示，預(yù)測得到的數(shù)據(jù)的誤差基本都控制在20%以內(nèi)，部分?jǐn)?shù)據(jù)由于模型自身的限制，預(yù)測值存在較大誤差。本研究結(jié)果對未來超聲人員數(shù)量及內(nèi)部的結(jié)構(gòu)變化具有一定的提示作用，對加強(qiáng)產(chǎn)前超聲篩查人員的管理具有一定的提示意義。但ARIMA模型在自相關(guān)系數(shù)為0時(shí)，預(yù)測的結(jié)果為均值，存在一定誤差，在今后的研究中應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對ARIMA模型進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，或選擇其他的恰當(dāng)模型進(jìn)行預(yù)測，以減小模型預(yù)測結(jié)果的誤差。此外，ARIMA模型僅根據(jù)原始數(shù)據(jù)序列的自相關(guān)函數(shù)、偏自相關(guān)函數(shù)建立起現(xiàn)行的數(shù)據(jù)間相互依賴模型，無法考慮外部事件的影響，原始序列長度越長，受外部時(shí)間影響的可能性越大，造成的誤差可能會相對增加。2015年實(shí)行的“全面二孩政策”，對產(chǎn)前篩查的需求有較大影響，本研究基于政策改革前的歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測政策實(shí)施后的需求發(fā)展，雖然根據(jù)文獻(xiàn)報(bào)道的政策效應(yīng)對產(chǎn)前超聲篩查服務(wù)量進(jìn)行了調(diào)整，但仍可能會存在偏差。