就医行为时空演化特征及其对疾病风险的影响研究

Health seeking behavior is the motivation of formulating, developing and changing healthcare policy and medical insurance system, also the important reference of reforming and improving health systems. Accurately understanding the characteristics of health seeking behavior and its impacts on disease risk would play an important role in improving public health services, resource allocation in healthcare and medical insurance system. Based on the theory and methodology of complex networks, geoinformation science and disease risk assessment, we strive to construct temporal networks, spatial networks and spatial-temporal networks focusing on health seeking behavior using the heterogeneous information from medical records. By measuring the structure of the complex networks, we would clarify the spatio-temporal distribution and the dynamic evolution of health seeking behavior, detect the cluster and abnormal patterns and discover the important factors affecting health seeking behavior. In order to estimate the cumulative effect, lag effect and heterogeneous spatio-temporal effect of health seeking behavior on disease risk, we build ‘health seeking behavior - disease risk’ spatio-temporal model, helping in-depth study on the mechanism of spatiotemporal coupling of health seeking behavior interacting with disease risk. The proposal focuses on addressing the key scientific issue ‘Patterns-Factors-Effects’about health seeking behavior and disease risk, supporting the optimal allocation of health resources and decision-making in disease control and prevention.

就医行为是医疗卫生政策和医疗保障制度制定、发展、变化的根本动因，是改革和完善卫生制度的重要参考依据。准确把握就医行为特点及其对疾病风险的影响，对完善公共健康服务、医疗卫生资源配置与基本医疗保障制度具有重要意义。本项目拟基于复杂网络、地理信息科学和疾病风险评估等理论方法，利用疾病相关的异构信息，构建就医行为时间网络、空间网络和时空网络模型，基于网络结构度量指标阐明就医行为时空分布特征与动态演化规律，探测就医行为聚集和异常模式，发现就医行为的重要影响要素；构建“就医行为-疾病风险”时空联动模型，定量刻画就医行为对疾病风险的累积效应、滞后效应和异质性时空效应，深入研究就医行为与疾病风险时空耦合的交互作用机制。本项目着重研究和解决就医行为“模式特征-影响因素-风险效应”的关键科学问题，为医疗卫生资源优化配置管理与疾病防控决策提供重要支持。

就医行为是医疗卫生政策和医疗保障制度制定、发展、变化的根本动因，是改革和完善卫生制度的重要参考依据。准确把握就医行为特点及其对疾病风险的影响，对完善公共健康服务、医疗卫生资源配置与基本医疗保障制度具有重要意义。本项目以“就医”这一特定社会行为为切入点，借鉴复杂网络、时空分析和时空计量相关理论方法与技术手段，提取疾病相关的“时间-空间-行为”多维异构信息，构建就医行为有向加权时空网络模型，定量刻画网络拓扑结构指标时序特征及其与发病风险的相关关系，阐明病患就医流量的时空分布、异常聚集特征与动态演化规律，结合人口、社会经济文化要素，考虑发病率具有显著空间相关性和聚集特征，构建“就医行为-疾病风险”空间横截面计量模型和时空面板计量模型，定量刻画就医行为对疾病风险的时空效应。基于北京市手足口病和肠道传染病监测数据进行了系列实证研究，构建了“日-周-月”不同时间尺度的就医行为有向加权时空网络，研究发现网络拓扑结构特征中节点规模、边规模、平均度、平均聚集系数、网络熵、连通节点规模、节点平均介数、网络直径、同配系数与发病数呈正相关关系，而网络模块度、节点平均PageRank值、枢纽值和权威值与发病数呈现负相关关系；时空面板计量模型对肠道传染病发病风险的解释力为85%，建模结果发现：空间距离对区域发病风险的作用强度为0.64（空间自回归系数估计值）；就医行为对发病风险影响统计检验显著，跨区域流出就诊病患如果增加1人，则发病风险增加1.75倍；商业设施增加1个，则发病风险增加4.8倍；这在一定程度上表明，避免不必要的跨区域就医可以有效降低肠道传染病发生风险，人群活动聚集区域在一定程度上增加了传染病交叉传播风险，而医疗、教育水平的发展和公共基础设施的完善对疾病传播风险则具有重要的抑制和防控作用，因此，政府决策部门对医疗、教育资源与公共基础设施的合理优化配置对分级诊疗的有效推广至关重要，另外，对大众科学就医的宣传也非常必要。