摘要
目的 社会经济不平等对2型糖尿病(T2DM)患者的医疗服务获取有显著影响。本研究调查了伊朗的这些不平等现象，重点关注资产、性别、城乡居住、年龄、教育、就业状况和婚姻状况等因素。
设计 横断面研究。
背景 本研究使用了2018-2020年在伊朗进行的全国性"糖尿病护理(DiaCare)"研究数据，这是一项基于人群的调查。
方法 社会经济地位(SES)通过基于资产的主成分分析(PCA)进行评估。使用集中指数(CI)和Erreygers校正集中指数(ECI)测量对医生、药房和实验室服务的获取中的社会经济不平等。通过probit回归模型进行分解分析，评估各种因素对观察到的不平等的贡献。
结果 在13,315名T2DM患者中，5.8%无法获得医生服务，6.8%无法获得药房服务，8.7%无法获得实验室服务。医生服务获取(CI=0.0614)、药房服务获取(CI=0.0787)和实验室服务获取(CI=0.0875)的CI均为正且具有统计学意义，表明较高社会经济地位人群的服务获取更为集中。城市居民对医生服务获取(0.032)、药房服务获取(0.078)和实验室服务获取(0.053)的边际效应最大，贡献率分别为13.21%、23.23%和17.39%。资产最高五分位数对医生服务获取不平等的贡献为10.5%，对药房服务获取的贡献为9.68%，对实验室服务获取的贡献为9.16%。教育水平也对服务获取产生积极影响，高中教育对服务获取不平等的贡献为0.64%，大学教育为0.52%。性别差异显示女性的边际效应为负，表明获取略低。
结论 社会经济因素，特别是资产、居住地和教育，显著影响伊朗T2DM患者的医疗服务获取。政策应重点关注降低医疗服务获取障碍，特别是针对低社会经济地位和农村人口。
引言
2型糖尿病(T2DM)是全球最常见且最主要的死亡原因之一。当人体细胞对胰岛素产生抵抗，阻碍葡萄糖吸收时，就会发生T2DM。它约占所有糖尿病病例的90%。T2DM的患病率正在上升，使其成为日益严重的全球流行病。国际糖尿病联合会(IDF)估计，全球糖尿病患者人数将从2019年的4.63亿增加到2045年的7亿。这种患病率的增加不仅归因于T2DM发病率的升高，还归因于糖尿病患者死亡率的下降。此外，与糖尿病相关的医疗保健成本预计将从2021年的9660亿美元增加到2030年的10280亿美元。
糖尿病与多种慢性疾病相关。随着时间的推移，它会损害眼睛、肾脏和神经，导致截肢、视力丧失和早逝的风险增加。它也是冠心病、心血管疾病和脑血管疾病的重要风险因素，糖尿病患者的高血压更为普遍。这些并发症给医疗系统带来越来越大的压力。通常，糖尿病患病率的增加与并发症的持续增加相关，导致残疾加剧和医疗保健成本上升，约占年度医疗保健预算的2.5%至15%。不健康饮食、吸烟、饮酒、缺乏身体活动、遗传倾向、人口增长、老龄化、城市化、超重或肥胖以及其他人口统计学因素都导致了T2DM患病率的上升。
社会经济因素显著影响糖尿病的患病率和管理。社会经济地位(SES)可以影响医疗服务的获取和质量、社会支持和社区资源。它还影响关于糖尿病的知识、与医疗保健提供者的沟通、早期干预、药物依从性、锻炼和饮食。SES包括医疗服务和信息的获取、健康食品和锻炼机会的可用性、收入水平、教育、工作机会以及个人生活方式选择等因素。SES不平等表现为资源和机会获取的不平等分布，阻碍了实现健康生活方式的能力。
研究表明，与教育和收入水平较高的人相比，教育和收入水平较低的糖尿病患者血糖控制往往较差。显然，SES较低的糖尿病患者不太可能获取关于其病情的信息，获得足够的糖尿病护理或参与预防措施。
了解SES不平等对于实现医疗保健公平至关重要。鉴于T2DM给医疗系统带来的巨大负担，识别和解决这些不平等以减少医疗服务的不公平分配至关重要。因此，本研究旨在探讨SES不平等如何影响T2DM患者的医疗服务获取。
方法
研究设计
本研究采用横断面设计，基于一项名为"糖尿病护理(DiaCare)"的观察性、基于人群的研究数据。DiaCare是一项全国性调查，旨在评估2018-2020年伊朗所有省份2型糖尿病患者的护理状况。该研究采用系统随机、分层和整群抽样技术选择参与者。样本(n=13,315)由35-75岁生活在城乡地区的个体组成，各省份的样本量保持一致。城乡之间的分配与其在各省份的人口分布成比例。该全国性研究的纳入标准是根据美国糖尿病协会(ADA)的建议诊断为T2DM。通过使用问卷进行结构化访谈收集数据。收集的变量包括SES、人口统计学信息以及对医生、药房和实验室等医疗服务的获取情况。
本研究是观察性和描述性的；因此，研究结果反映了医疗服务获取中的社会经济不平等和关联，而非因果效应。
患者和公众参与
患者和公众未参与我们研究的设计、实施或传播。
统计分析
暴露因素
SES基于家庭资产进行评估，包括房屋所有权状况、房屋面积、房间数量以及电视、LED/LCD电视、固定电话、手机、笔记本电脑、互联网接入、冰箱、洗衣机、洗碗机、微波炉和汽车等物品的拥有情况。使用基于这些资产变量的主成分分析(PCA)计算SES指数(资产指数)。这种方法根据资产的方差和协方差结构分配数据驱动的权重，而不是依赖于简单的资产所有权或频率。因此，在区分不同社会经济地位方面表现更好的资产在综合指数中获得更高的权重。使用多维度资产指数可以捕捉长期经济状况，并减少与短期收入波动或报告错误相关的偏差，特别是在大型基于人群的调查中。在伊朗背景下，由于全国调查中通常无法获得可靠的个人收入数据，基于资产的SES测量已被广泛用作社会经济定位的有效替代指标。
由此产生的资产指数被分为五个五分位数，第一个五分位数代表最贫困，第五个五分位数代表最富裕。
结果变量
医疗服务(医生、药房和实验室)的获取是通过基于物理和地理可及性的二元(是/否)问题来衡量的。询问参与者他们是否在距离方面能够获取每项服务。
为了评估医疗服务(医生、药房和实验室)获取中的SES不平等，使用了集中指数(CI)。集中曲线绘制了结果变量(例如，获取医生服务)的累积百分比与按SES排序的人口累积百分比之间的关系。如果不存在SES不平等，曲线将沿着平等对角线(45度线)。集中曲线位于对角线下方表明较富裕的个体获得更好的医疗服务，而位于对角线上方的曲线表明获取集中在人口中较贫困的部分。
CI定义为集中曲线与平等线(45度线)之间面积的两倍，并使用以下公式计算：
(公式1)其中ℎ表示与医疗相关的因变量值(例如，获取医生、实验室或药房服务)，μ是其均值，r是根据个体SES从最贫困到最富裕的分数排名。CI的值范围从-1到+1，符号表示SES与获取医生、药房和实验室服务之间的关系方向。当集中曲线位于平等线下方时出现正值，表明较高SES个体的获取更好。
鉴于结果变量的二分性质，使用了Erreygers校正集中指数(ECI)。它定义为：
(公式2)其中μ是健康变量的均值(获取医生、药房和实验室服务的人口比例)。
应用Wagstaff提出的分解方法来评估SES和其他协变量对医疗服务获取不平等的贡献。由于结果变量的二分性质，使用probit回归模型来分解CI。probit分解回归模型可表示为：
(公式3)其中
表示参与者是否有获取， 代表协变量，δ, 和 分别表示常数项、边际效应和扰动项。分解公式为：
(公式4)其中
表示每个协变量的均值， 是每个协变量的CI， 表示边际效应与每个协变量均值的乘积，用于非线性分解模型， 是误差项。为了比较不同群体的医疗服务获取情况，使用了Pearson的χ²检验。在p<0.05时评估统计显著性。
研究变量中的缺失数据很少，使用完整案例分析进行分析。
所有分析均使用Stata软件V.17(美国德克萨斯州学院站：StataCorp LP)进行。
结果
本研究共纳入13,315名T2DM患者，其中50.2%为女性。根据对各种医疗服务(医生、药房和实验室)的获取情况，患者频率分布见表1。总体而言，5.8%、6.8%和8.7%的患者无法获得医生、药房和实验室服务。在无法获得医生服务的患者中，57.8%为女性，46.5%居住在农村地区，只有2.4%拥有大学学位。对于无法获得药房服务的患者，52.4%居住在农村地区，38.2%为文盲，37.3%属于最低SES五分位数。在无法获得实验室服务的患者中，56.1%为女性，34.5%处于最低SES五分位数，31.0%有工作。
表2显示了不同获取变量(医生、药房和实验室)的CI。所有变量的CI值均为正且具有统计学意义：医生服务获取为0.0614，药房服务获取为0.0787，实验室服务获取为0.0875。这表明所有这些服务的获取都集中在较高SES的个体中。
图1展示了不同获取变量的集中曲线。所有曲线都位于平等线下方，表明较高SES的个体医疗服务获取更为集中。
表3-5展示了对医生、药房和实验室服务获取的分解分析结果，确定了不同SES因素对总体不平等的贡献。研究结果表明，资产是医疗服务获取的重要决定因素。资产最高五分位数(第5组)的个体对医生服务获取(0.047)、药房服务获取(0.060)和实验室服务获取(0.052)的边际效应最大。这些对医生服务获取不平等的贡献为10.5%，对药房服务获取的贡献为9.68%，对实验室服务获取的贡献为9.16%。相反，较低资产五分位数(第2组和第3组)的百分比贡献为负，表明资产减少与不平等减少相关。
女性在获取医生、药房和实验室服务方面的边际效应为负(-0.0099至-0.01419和-0.00283)，对医生(1.36%)、药房(1.41%)和实验室(0.30%)的百分比贡献为正。这表明性别差异略微加剧了医生服务获取的不平等。
城市居民在获取医生、药房和实验室服务方面表现出更大的获取，这由0.032、0.078和0.053的正边际效应表明。百分比贡献在所有变量中最高：医生为13.21%，药房为23.23%，实验室为17.39%。这些发现表明城乡差异是医疗服务获取不平等的重要驱动因素。
年龄对医生服务获取的影响最小，所有年龄组的百分比贡献都很小。值得注意的是，65岁以上年龄组的贡献略为负(-0.34%)，表明老年人的获取略好。关于药房和实验室服务获取，除65岁以上年龄组外，所有年龄组的边际效应均为负，该组对药房(0.05%)和实验室(0.19%)显示出小幅正贡献，表明年龄差异略微加剧了这些服务获取的不平等。
较高的教育水平与更好的医生服务获取相关。拥有高中教育或以下学历的人对不平等的贡献为0.64%，而拥有大学教育的人贡献为0.52%。此外，较高的教育水平对药房和实验室服务获取的边际效应为正，分别为0.026和0.025，对药房的百分比贡献为0.69%，对实验室的百分比贡献为0.70%。
退休人员对医生服务获取的边际效应为正(0.0081)，对不平等的贡献为0.39%。相反，失业或家庭主妇的个体显示出负贡献(-0.66%)，表明不平等减少。对于药房服务获取，退休人员的边际效应为0.0082，正百分比贡献为0.28%。对于实验室服务获取，退休人员的边际效应为0.0039，对不平等的贡献为0.14%，而失业或家庭主妇的个体显示出更大的正贡献(0.52%)，表明就业状况差异加剧了药房服务获取的不平等。
婚姻状况对医疗服务获取的边际效应为负：对医生为-0.009，对药房为-0.004，对实验室为-0.002。这些分别占医疗服务获取不平等的0.20%、0.07%和0.04%，表明婚姻状况对不平等的贡献不大。
讨论
本研究旨在分析伊朗T2DM患者医疗服务获取中的SES不平等。我们的研究结果表明，资产是医疗服务获取的关键决定因素，较高资产五分位数的个体享有明显更好的医疗服务获取。这一观察结果与现有文献一致，现有文献强调了经济资源在确保及时有效的医疗护理方面的作用。Tatulashvili等人报告称，低收入T2DM患者面临高成本、门诊服务获取有限以及与医疗中心距离较远等障碍，这损害了他们获得护理的能力。同样，其他研究表明，与高收入同行相比，低收入患者不太可能进行必要的健康检查，如血糖测试。证据表明，高收入人群即使需要较少的护理，也更有可能看专科医生，这得益于更好的获取和较少的财务限制。而由于低收入人群无法获取医疗服务，随着时间的推移，他们将面临不利的疾病状况。相反，低收入人群往往面临获取医疗服务的重大障碍，如交通成本和无法获取护理设施，这加剧了他们的疾病状况。在这些情况下，穷人不太可能寻求护理，他们更可能求助于传统治疗师。低收入个体也更可能采用不健康的生活方式，如吸烟、饮酒、缺乏锻炼和不良饮食，以应对压力大的生活状况。这些人往往较少参与随访，也不太可能采用健康行为，如食用足量的水果和蔬菜或戒烟。高SES也与更好的健康素养相关，这改善了健康服务的利用。较富裕的个体可以负担得起私人医疗服务，这通常提供更快捷和更可靠的护理获取。此外，财务资源可能增强个人应对医疗系统的能力，包括支付交通和辅助服务。
我们的分析还揭示了医疗服务获取中的性别差异，尽管性别差异的贡献相对较小。女性的负边际效应表明她们获取医生服务的水平低于男性。这与Maiti等人的研究结果形成对比，后者报告称男性对糖尿病的控制和认知较差，导致医疗服务利用率较低。女性医疗服务利用率较低的一个解释可能是较高的心理社会负担和对糖尿病管理寻求护理的犹豫。这凸显了需要有针对性的干预措施来解决医疗服务获取中的性别特定障碍，这些障碍可能由系统性偏见、健康寻求行为的差异或文化规范造成。
本研究还强调了城市居住对医疗服务获取的重大影响。与农村居民相比，城市居民对医疗资源的获取更好，这与先前的研究一致。这种差异通常归因于农村地区医疗基础设施有限、收入差距以及促进健康行为的差异。虽然一些研究报告称，由于有效的初级医疗保健计划，农村地区的糖尿病控制更好，但我们的研究结果表明，城市地区通常提供更优越的医疗设施和专科护理。这种城乡差距凸显了需要制定旨在改善农村地区医疗服务获取的政策，例如投资于远程医疗、农村卫生工作队伍和交通基础设施。
年龄在我们的研究中与医疗服务获取集中度的关联最小，不同年龄组的贡献都很小。65岁以上年龄组的略微负贡献表明获取略好，这可能归因于与年龄相关的健康状况或针对老年人的增强健康覆盖。Maiti等人发现，年轻糖尿病患者不太可能寻求治疗，这与我们发现的获取中年龄相关差异最小的结果一致。年龄相关关联的小幅度表明，在此背景下，年龄不是医疗服务获取的主要决定因素。
作为SES标志的教育与医疗服务获取呈正相关。较高的教育水平与更好的获取相关，这与先前的研究一致。教育水平较高的人更倾向于使用医疗服务，更可能接受康复服务，并在被诊断为糖尿病时寻求专科护理。较高的教育水平表明能够将信息转化为定期管理和控制慢性疾病的实用行为。另一方面，教育水平较高的人与医生之间的文化距离较小，因此可能在与医生互动和跟踪健康状况方面遇到的问题较少。教育水平较低的人则不适用这一情况。这些人由于污名或知识有限而避免寻求医疗服务，这增加了他们的糖尿病风险。这一发现与教育增强健康素养的观念一致，使个人能够更好地应对医疗系统，为自己倡导并更有效地利用可用的医疗服务。提高全社会各级健康素养的教育干预措施可能是减少医疗服务获取不平等的关键策略。
就业状况也对医疗服务获取产生贡献，特别是对退休人员而言。养老金福利和增加的可用时间可能促进退休人员获取医疗服务。相反，失业或家庭主妇的个体可能由于社会支持系统或更灵活的时间安排而面临较少的障碍。Sortso等人报告称退休人员获取健康服务较少，这与我们的研究结果形成对比。这种差异可能是由于退休人员的收入水平和寻求护理的意愿不同造成的。
我们发现婚姻状况与医疗服务获取的关联最小，这表明在此背景下，婚姻状况不是医疗服务获取的重要决定因素。有证据表明，已婚人士更可能获取医疗服务。可以说，婚姻状况可能是影响医疗服务获取的因素之一。虽然已婚可能提供一些优势，如情感和财务支持，有助于获取护理，但这些关联似乎相对较小。这一发现表明，其他SES因素，如资产和教育，在决定医疗服务获取方面发挥着更为关键的作用。
优势和局限性
本研究的一个主要优势是使用了大型全国代表性样本，这使得能够对医疗服务获取中的社会经济不平等进行稳健估计。本研究的一个重要局限性是缺乏直接的收入数据，这需要使用基于资产的指数来测量SES。尽管基于资产的SES指数被广泛接受并反映长期经济状况，但在个人资产价值或社会意义差异很大的情况下，它们可能无法完全捕捉财富差异。因此，一定程度的残余社会经济误分类无法完全排除。结合收入和资产可能会产生更准确和精确的分类。此外，未考虑心理因素以及家庭规模、吸烟、体重指数和其他可能影响研究结果的变量。
结论
我们的研究揭示，较高的SES、城市居住、退休状态和较高的教育水平与更好的医疗服务获取相关。此外，财务、地理、知识和文化障碍导致低SES个体无法获取服务，使糖尿病结果恶化。这些差异可能会加剧糖尿病结果。观察到的社会经济不平等突显了政策关注的潜在领域，包括与教育和获取健康信息相关的差异。
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