疫情对手法治疗服务的影响

新冠肺炎疫情对澳大利亚私立医疗环境中手法治疗服务使用率的影响

摘要

新冠肺炎疫情对广泛的卫生服务产生了影响。本研究旨在量化2020年上半年新冠肺炎疫情对澳大利亚私立医疗环境中手法治疗服务使用率的影响。从澳大利亚审慎监管局获取了2015年1月至2020年6月期间各手法治疗专业(即脊椎按摩疗法、整骨疗法和物理治疗)提供服务的数量和总成本的季度数据。采用时间序列预测方法估算服务利用的预测值与观测值之间的绝对和相对差异。据估计,2020年上半年,澳大利亚私立医疗环境内提供的手法治疗服务减少了约130万次(13.2%),服务总成本减少8400万澳元。服务利用的减少在第二季度(21.7%)明显大于第一季度(5.7%),且物理治疗(20.6%)和整骨疗法(12.7%)的降幅大于脊椎按摩疗法(5.2%)。影响在各州和地区之间有所不同,服务使用率下降最显著的地区为新南威尔士州(17.5%)、澳大利亚首都领地(16.3%)和维多利亚州(16.2%)。新冠肺炎疫情对澳大利亚的手法治疗服务使用率产生了深远影响。服务利用下降的幅度在不同专业和地区之间存在显著差异。手法治疗使用率下降的长期后果仍有待确定。

关键词 :新型冠状病毒病;卫生服务;成本;手法治疗;脊椎按摩疗法;整骨疗法;物理治疗

1. 引言

由2019年12月在中国武汉出现的严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS‐CoV‐2)引起的新型冠状病毒病(COVID‐19),于3月11日被世界卫生组织宣布为全球大流行。诸如全球大流行等重大人类事件和自然灾害可能影响人类行为和资源获取,包括就医行为和服务利用。现有证据表明,新冠肺炎疫情已影响到多种医疗服务,包括卒中急诊服务[2–4],医学影像服务[5,6],和临终关怀[7]。然而,新冠肺炎疫情对手法治疗服务使用率的影响尚不清楚。

在澳大利亚,整脊师、整骨师和物理治疗师是经过培训的注册医疗从业者,能够诊断、治疗和管理患有肌肉骨骼疾病的患者。截至2020年第一季度,澳大利亚有5383名整脊师、2627名整骨师和33,299名获得普通注册资格的物理治疗师[8–10]。这些专业提供的手法治疗服务主要由非政府来源(即私人健康保险公司和个人)支付。[11,12]研究表明,澳大利亚手法治疗服务的使用量随时间增加,尽管各专业之间存在不同趋势。据估计,在2013年至2017年期间,澳大利亚私立医疗环境中每年提供约2160万次手法治疗服务,总成本达14亿澳元,相较于之前的五年期间有显著增长[12]。目前尚不清楚这些趋势和数据在新冠肺炎疫情期间受到了何种影响。

本研究旨在量化新冠肺炎疫情对澳大利亚私立医疗环境中手法治疗服务使用率的影响。具体目标是量化2020年上半年每种手法治疗专业预测与实际服务数量和总成本之间的绝对和相对差异。

2. 材料与方法

2.1. 数据来源

有关澳大利亚私人健康保险行业活动的统计数据可从澳大利亚审慎监管局(APRA)[13]获取。在本研究中,我们提取了2015年第一季度(Q1)至2020年第二季度(2020 Q2)期间各手法治疗专业(即脊椎按摩疗法、整骨疗法和物理治疗)的服务数量和总成本的季度数据。我们还提取了在此期间受私人健康保险普通治疗保障覆盖的人数的季度数据。2020年第二季度按性别和年龄组划分的被保险人数金字塔图见补充材料第A节(图S1)。注册医疗从业者相关统计数据来自澳大利亚医疗从业者监管机构(AHPRA)以及各专业的注册委员会[8–10,14]。在本研究中,我们提取了2015年第一季度至2020年第二季度各手法治疗专业注册服务提供者数量的季度数据。我们未包含被列为受限或非执业的注册人员。随后,我们估算了各专业在私营部门工作的服务提供者数量:对于脊椎按摩疗法和整骨疗法,假定100%的注册人员在私营部门工作,因为这两个专业均不参与公共部门的服务提供。对于物理治疗,根据国家卫生 workforce 报告[15]的估算,63.5%的注册人员在私营部门工作。

2.2. 操作定义

澳大利亚的私人健康保险覆盖分为三种类型:仅住院治疗、仅普通治疗以及综合住院和普通治疗。普通治疗保障涵盖大多数在医院环境之外提供的用于预防或管理损伤、疾病和病症的服务。但不包括由全民医疗保险覆盖的慢性病管理服务。一次服务定义为向医疗服务提供者的一次就诊。

2.3. 数据管理与分析

所有美元价值均使用澳大利亚储备银行的在线通货膨胀计算器进行通货膨胀调整,并以2020年第二季度澳元报告 [16]。主要结局变量为每季度服务次数和每季度服务总成本。服务提供者数量被用作分母,以计算以下次要结局变量:每个服务提供者每季度的服务次数和每个服务提供者每季度的总成本。拥有普通治疗保障的个人数量被用作分母,以计算以下次要结局变量:每十万投保人口每季度的服务次数和每十万投保人口每季度的服务总成本。

时间序列预测涉及使用海德曼和阿萨纳索普洛斯 [17] 描述的方法,对2015年至2019年的服务使用数据拟合季节性自回归综合移动平均(ARIMA)模型。季节性ARIMA模型提供了考虑季节性因素的估计结果季节性和随时间变化的趋势。利用季节性ARIMA模型计算了2020年第一季度和第二季度的点预测估计及其95%预测区间,并与观测值进行比较。所得的平均误差和平均百分比误差被用作衡量绝对和相对影响的指标。所有统计分析均使用R,版本3.5.1(奥地利维也纳统计计算R基金会)中的forecast 和hts包完成。

3. 结果

对于三种手法治疗专业合计而言,在2020年上半年期间提供的服务减少了约1,322,370项(13.2%)。所提供服务的总成本估计减少了83,972,816澳元(11.5%)。在季度数量和服务总成本方面,合并估算的相对减少在第二季度(分别为21.7%和16.6%)高于第一季度(分别为5.7%和6.8%)。

在2020年上半年,物理治疗(20.6%)和整骨疗法(12.7%)的服务数量相对减少估计值明显大于脊椎按摩疗法(5.2%)。图1显示了2015年至2020年第二季度各手法治疗专业每季度提供服务数量的观测值、点预测估计及95%预测区间的时序图。同样,物理治疗(17.0%)和整骨疗法(13.1%)的季度服务总成本相对减少估计值明显大于脊椎按摩疗法(4.7%)。图2显示了2015年至2020年第二季度各手法治疗专业每季度服务总成本的观测值、点预测估计及95%预测区间的时序图。表1提供了2020年第一季度和第二季度各手法治疗专业季度服务数量和服务总成本的观测值、点预测估计、平均绝对误差和平均绝对百分比误差的概览。

示意图0

示意图1

表1. 2020年第一季度和第二季度澳大利亚各手法治疗专业所提供服务的季度数量和服务总成本的观测值、预测点估计、平均误差和平均百分比误差。

脊椎按摩疗法 整骨疗法 物理治疗
2020年第一季度
服务数量
观察值 2,321,874 246,011 2,783,058
预测点估计 (95%预测区间) 2,402,991 (2,332,444至2,473,537) 260,956 (253,739至268,173) 2,992,101 (2,880,914至3,103,288)
平均误差 −81,117 −14,945 −209,043
平均百分比误差 −3.5% −6.1% −7.5%
总成本
观察值 澳元 147,289,851 澳元 22,268,311 澳元 213,939,030
预测点估计 (95%预测区间) 澳元 153,756,465 (澳元 144,918,266至162,594,663) 23,253,647澳元(2159.6951万澳元至2491.0343万) 232,693,899澳元(2.19505714亿澳元至2.45882084亿)
平均误差 −澳元 6,466,613 −澳元 985,336 −澳元 18,754,869
平均百分比误差 −4.4% −4.4% −8.8%
2020年第二季度
服务数量
观察值 2,183,321 217,595 2,289,773
预测点估计 (95%预测区间) 2,370,623 (2,300,077至2,441,170) 261,755 (254,538至268,972) 3,075,576 (2,954,135至3,197,016)
平均误差 −187,302 −44,160 −785,803
平均百分比误差 −8.6% −20.3% −34.3%
总成本
观察值 141,323,394澳元 20,076,981澳元 186,367,287澳元
预测点估计 (95%预测区间) 149,092,929澳元(1.40254731亿澳元至1.57931128亿澳元) 22,939,482澳元(2128.2786万澳元至2459.6178万澳元) 233,501,248澳元(2.20313063亿澳元至2.46689433亿澳元)
平均误差 −澳元 7,769,535 −澳元 2,862,502 −澳元 47,133,961
平均百分比误差 −5.5% −14.3% −25.3%
2020年上半年,澳大利亚各州和地区提供的服务数量和成本的估计相对减少程度有所不同。服务数量的估计相对减少幅度最大的是新南威尔士州(17.5%),其次是澳大利亚首都领地(16.3%)、维多利亚州(16.2%)、塔斯马尼亚州(15.0%)、南澳大利亚州(10.3%)、昆士兰州(8.7%)、西澳大利亚州(7.9%)和北领地(0.3%)。同样,服务总成本的估计相对减少幅度最大的是新南威尔士州(15.6%)和澳大利亚首都领地(15.6%),其次是维多利亚州(15.0%)、塔斯马尼亚州(11.2%)、南澳大利亚州(9.3%)、西澳大利亚州(7.9%)、昆士兰州(6.4%)和北领地(0.9%)。图3和图4分别是热力图,显示了2020年上半年澳大利亚各州和地区三种手法治疗专业在服务数量和总成本方面的估计平均百分比误差。

示意图2

示意图3

由于拥有普通治疗保障的个人数量和手法治疗服务提供者的数量每个季度都有变化,因此使用次要结局变量进行了补充分析,结果分别呈现在补充材料的附录B和C中。这些补充分析得出的百分比变化估计值相似。

4. 讨论

这是首个估算新冠肺炎疫情对手法治疗服务使用率影响的研究。在2020年上半年,新冠肺炎疫情导致澳大利亚私人医疗系统内脊椎按摩疗法、整骨疗法和物理治疗提供的服务减少了约130万次。相关收入损失估计为8400万澳元。物理治疗在服务提供量和收入方面的相对减少幅度最大,而脊椎按摩疗法则是这三个手法治疗专业中受影响最小的。从地理上看,澳大利亚大陆东南部地区(即新南威尔士州、澳大利亚首都领地和维多利亚州)的手法治疗服务使用率相对减少最为显著。

我们的研究结果表明,新冠肺炎疫情对澳大利亚的手法治疗服务使用率产生了深远影响。在全球大流行期间,医疗服务受到干扰并不意外。尽管医疗服务的初始中断在很大程度上是由于对新型冠状病毒病患者一线护理需求激增所致,但同时也伴随着针对非传染性疾病的预防和康复服务的减少或中断。例如,世界卫生组织报告称,超过一半接受调查的国家部分或完全中断了高血压、糖尿病及糖尿病相关并发症、癌症和心血管急症的治疗或临床管理服务[18]澳大利亚也存在类似情况,包括乳腺癌和前列腺癌筛查在内的多种医疗服务显著减少[19,20],儿科骨科医院服务[21],急诊科的创伤护理[22,23],以及急救医疗服务在公共场所实施心肺复苏的启动[24]需要指出的是,我们的研究结果仅涵盖新冠肺炎疫情引起的初期中断。手法治疗服务使用率的下降是否持续超过2020年上半年,待病毒消除后手法治疗服务使用率能否恢复到疫情前水平,以及可支配收入的持续或暂时变化、私人健康保险的参保情况和服务成本等经济因素是否对就医行为和手法治疗服务使用率产生持久影响,仍有待确定。这些未解决的问题鼓励未来的研究进一步探讨。

在新冠肺炎疫情期间,手法治疗服务使用率的下降幅度在三个专业之间并不均匀,其中物理治疗和脊椎按摩疗法分别经历了最大和最小的相对减少。造成这种差异的确切原因尚不明确,但可能与这三个专业之间的收入来源(例如来自私人健康保险的比例)和患者特征(例如可支配收入水平)的差异有关[12]。例如,随着新型冠状病毒病疫情的发展以及人群中收入损失情况日益普遍,澳大利亚人可能为了节省开支而放弃了包含普通治疗保障的私人健康保险。尽管在当前情况下这一解释听起来合理,但它无法说明为何物理治疗服务使用率的下降幅度大于脊椎按摩疗法和整骨疗法。此外,它也无法解释我们对每10万被保险人的服务利用补充分析结果与主要发现非常相似的事实,这表明被保险人数量的任何变化都不太可能解释所观察到的差异。另一种可能的解释是这三个手法治疗专业之间病例组合的差异。尽管从这三个专业的执业范围来看,它们均声称诊断和治疗肌肉骨骼疾病,因此该解释缺乏支持,但行业报告指出,相较于整骨疗法和脊椎按摩疗法,物理治疗提供了更多专业化服务(例如神经康复、老年服务以及运动损伤预防与康复)[25,26]。因此可以推断,与新型冠状病毒病疫情相关的公共卫生命令和社会限制(例如居家令、进入养老机构受限以及社区体育活动关闭)可能导致了专科物理治疗服务利用的显著减少。虽然这或许可以解释物理治疗服务使用率较大的相对减少(20.6%),但仍不足以充分解释各服务间相对减少程度的差异整骨疗法(12.7%)与脊椎按摩疗法(5.2%)之间存在差异。需要进一步研究以探讨新冠肺炎疫情期间影响就医行为和手法治疗服务使用率的因素,并阐明三种手法治疗专业之间观察值差异的潜在原因。

本研究存在优势与局限性。本研究基于我们此前关于澳大利亚私立医疗环境中手法治疗服务使用率的报告[11,12]。我们对所有美元价值进行了通货膨胀调整,以消除通货膨胀对分析结果的影响。更重要的是,我们应用了复杂的分析技术,生成了能够同时考虑不同专业和地理区域(即州和地区)季节性变化和长期趋势的forecast。为了尽量考虑服务提供者数量以及拥有私人健康保险的人数变化,我们提供了使用次要结局变量的补充分析(即每位服务提供者提供的服务数量和总成本,以及每10万名有私人医疗保险的人对应的服务数量和总成本)。这些补充分析得出的关于新冠肺炎疫情对手法治疗服务使用率影响的估计结果与主分析非常相似。最后,由于本研究仅限于私人医疗保险数据,因此本文提出的估计结果只能推广到私人健康保险普通治疗覆盖范围内的服务。

5. 结论

新型冠状病毒病疫情对澳大利亚的手法治疗服务使用率产生了深远影响。不同专业和地区之间的服务使用率下降幅度存在显著差异。手法治疗使用率下降的长期后果仍有待确定。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方的核心技术要点。
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