芬兰初级医疗就诊登记差异：一项基于6年时间序列的公平性研究

《Primary Health Care Research & Development》：Discrepancies in the register of primary health care visits: a 6-year time series study from Finland

　　本研究针对芬兰初级医疗就诊登记册(RPV)中诊断数据的不一致性问题，通过2018-2024年全国及区域级时间序列分析，发现不同地区和诊断组的登记轨迹存在显著差异。研究采用连接点回归模型揭示，诊断率增长并非均匀分布，表明当前基于RPV的医疗资金分配机制可能存在公平性隐患。结果为标准化诊断登记实践、建立更公平的医疗资源配置体系提供了关键证据。

　　

在芬兰这个以高质量医疗数据著称的北欧国家，一个隐藏的公平性危机正在悄然发酵。自2011年起投入使用的初级医疗就诊登记册(Register of Primary Health Care Visits, RPV)原本被设计为医疗资源分配的"公平秤"，其记录的数百万条诊断数据直接决定着各地区医疗资金的流向。然而这把"公平秤"的刻度是否精准，却鲜有人深入探究。

随着2023年芬兰医疗改革将医疗服务责任转移至福利区，RPV的重要性愈发凸显。这些数据不仅用于国家层面福利区之间的资金分配，还直接影响区域内部不同医疗部门的资源调配。但问题在于，RPV的覆盖范围尚未达到专科医疗登记册的全面性，且私人医疗机构和 occupational healthcare（职业医疗）的服务数据直到2020年才被纳入系统。更令人担忧的是，不同地区可能采用差异化的诊断登记实践，这为基于客观需求的资金分配机制埋下了隐患。

研究人员Tuomas Majuri和Mikko Pussinen敏锐地捕捉到这一潜在问题。他们质疑：如果登记册中的数据质量参差不齐，那么基于这些数据计算的"需求系数"是否真能反映各地区居民的实际医疗需求？当资金分配与登记诊断数量直接挂钩时，那些更擅长"数据登记"而非"医疗服务"的地区是否会获得不公平的优势？为了解答这些疑问，研究团队开展了一项为期6年(2018-2024)的时间序列研究，深入分析RPV中诊断率的演变轨迹。

研究方法上，作者选取了精神障碍(F00-F99)、循环系统疾病(I00-I99)、呼吸系统疾病(J00-J99)和肌肉骨骼系统疾病(M00-M99)四大诊断类别，这些代表了芬兰初级医疗中最主要的疾病负担，同时涵盖慢性和急性病症。研究还针对每个类别选取了一个具体诊断代码进行深入分析。数据来源包括国家级和两个相邻但规模迥异的福利区（北博滕区和中博滕区）的数据。核心分析采用连接点回归(Joinpoint regression)方法，通过比较零连接点模型（单一线性趋势）和单连接点模型（允许趋势变化）来识别诊断率轨迹的潜在转折点。

国家层面趋势

全国数据显示，2018-2024年间所有四大诊断类别的诊断数量均呈现显著增长趋势。精神障碍的年百分比变化(APC)为21.9%，循环系统疾病为18.9%，呼吸系统疾病为31.5%，肌肉骨骼疾病为24.0%。然而，当允许趋势变化时（模型2），仅循环系统疾病在2021-2024年间显示出显著的APC增长(50.8%)，其他诊断类别的分段趋势均未达到统计学显著性。这种非线性趋势模式暗示，诊断率的增长并非均匀推进，而是存在时间上的异质性。

区域差异显著

更为明显的差异出现在区域层面。在北博滕区（人口较多），所有诊断类别均显示强劲增长，呼吸系统疾病的APC高达49.0%，肌肉骨骼疾病为45.0%，精神障碍为39.7%，循环系统疾病为28.5%。连接点分析进一步揭示，循环系统疾病和肌肉骨骼疾病在2018-2021年间增长尤为迅猛（APC分别为49.0%和92.5%），而呼吸系统疾病在2018-2022年间增长最快（APC 71.6%）。

相比之下，中博滕区（人口较少）的增长模式则有所不同。虽然所有诊断类别也呈现增长，但幅度普遍低于北博滕区，精神障碍APC为37.9%，循环系统疾病为16.5%，呼吸系统疾病为20.8%，肌肉骨骼疾病为21.1%。值得注意的是，精神障碍的诊断率在2018-2021年间快速增长（APC 62.5%）后，2021-2024年间增速放缓至17.1%。

诊断登记实践差异是主因

研究团队认为，这些区域性和诊断类别特异性的差异不能完全由疾病发病率的变化解释，而更可能反映了诊断登记实践的不一致性。较大规模的福利区可能拥有更多资源和技术能力来完善诊断登记，从而在资金分配中获得优势。此外，不同地区采用不同的电子病历系统，以及私人医疗机构和职业医疗服务纳入登记册的时间差异，都可能加剧这种不平等。

研究意义与启示

这项发表在《Primary Health Care Research & Development》的研究首次系统揭示了芬兰初级医疗诊断登记中的不一致性问题，对医疗资金分配的公平性提出了重要警示。研究表明，基于当前RPV数据的资金分配机制可能无意中奖励了那些诊断登记实践更"积极"的地区，而非真正医疗服务需求更高的地区。

研究人员强调，为确保医疗资金分配的公平性，必须采取措施标准化诊断登记实践，减少区域间差异。同时，应为资源较少的福利区提供更强有力的支持，帮助其提高数据登记的全面性和准确性。随着芬兰医疗体系的持续改革，建立更加可靠、一致的医疗数据登记系统将成为实现健康公平的关键基石。

该研究的局限性包括仅分析两个福利区可能限制结果的普适性，以及RPV本身数据质量问题的潜在影响。然而，正如作者所指出的，正是这些相同的数据正被用于实际决策，因此对其局限性的认识本身就具有重要价值。未来需要更长时间跨度和更广泛区域的研究来进一步验证这些发现，并推动芬兰乃至全球医疗数据登记系统的持续改进。