
Chinese General Practice ›› 2022, Vol. 25 ›› Issue (10): 1269-1274.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2021.00.325
• Evidence-based Medicine • Previous Articles Next Articles
Chinese Elderly Residents' Willingness to Use Integrated Medical and Nursing Care:a Meta-analysis
1.School of Management,Weifang Medical University,Weifang 261053,China
2."Health Shandong" Severe Social Risk Prevention and Management Synergy Innovation Center,Weifang 261053,China
3.Collaborative Innovation Center of Social Risks Governance in Health,Shanghai 200032,China
4.School of Public Health,Weifang Medical University,Weifang 261053,China
*Corresponding author:YIN Wenqiang,Professor,Doctoral supervisor;E-mail:yinwq1969@126.com
Received:2021-04-23
Revised:2021-10-19
Published:2022-04-05
Online:2022-03-28
通讯作者:
尹文强
基金资助:CLC Number:
ZHANG Yujie, YIN Wenqiang, YAN Yu, SUN Yan, LI Cuiyu, ZHANG Tiantian, MENG Cuixiang, HU Jinwei, CHEN Zhongming.
Chinese Elderly Residents' Willingness to Use Integrated Medical and Nursing Care:a Meta-analysis [J]. Chinese General Practice, 2022, 25(10): 1269-1274.
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URL: https://www.chinagp.net/EN/10.12114/j.issn.1007-9572.2021.00.325
| 作者 | 调查时间(年) | 调查地区 | 地域 | 抽样方法 | 样本量(例) | 有参与意愿人数(例) | 意愿率(95%CI)(%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 吴侃等[ | 2017 | 成都 | 西部 | 分层随机抽样 | 934 | 203 | 21.7(19.1,24.4) |
| 徐怀伏等[ | 2016 | 江苏 | 东部 | 便利抽样 | 201 | 78 | 38.8(32.1,45.5) |
| 许星莹等[ | 2018 | 广州 | 东部 | 随机抽样 | 210 | 65 | 31.0(24.7,37.2) |
| 姜洪波等[ | 2020 | 河南 | 中部 | 随机抽样 | 2 361 | 578 | 24.5(22.7,26.2) |
| 张良文等[ | 2019 | 厦门 | 东部 | 多阶段分层抽样 | 3 119 | 402 | 12.9(11.7,14.1) |
| 周雪阳[ | 2019 | 杭州 | 东部 | 分层随机抽样 | 1 506 | 419 | 27.8(25.6,30.1) |
| 赖敏清[ | 2019 | 重庆 | 西部 | 多阶段分层抽样 | 498 | 125 | 25.1(21.3,28.9) |
| 韩杨等[ | 2018 | 锦州 | 东部 | 便利抽样 | 428 | 260 | 60.7(56.1,65.4) |
| 邓诺等[ | 2017 | 徐州 | 东部 | 整群抽样 | 281 | 115 | 40.9(35.2,46.7) |
| 王阳等[ | 2017 | 成都 | 西部 | 随机抽样 | 335 | 190 | 56.7(51.4,62.0) |
| 喻晓娇等[ | 2019 | 泸州 | 西部 | 便利抽样 | 388 | 130 | 33.5(28.8,38.2) |
| 翁美华等[ | 2019 | 厦门 | 东部 | 便利抽样 | 114 | 38 | 33.3(24.7,42.0) |
| 李腾等[ | 2015 | 天津 | 东部 | 随机抽样 | 231 | 143 | 61.9(55.6,68.2) |
| 吴雪莹[ | 2020 | 乌鲁木齐 | 西部 | 随机抽样 | 905 | 267 | 29.5(26.5,32.5) |
| 王梦妮[ | 2020 | 沈阳 | 东部 | 随机抽样 | 363 | 140 | 38.6(33.6,43.6) |
| 刘巍[ | 2016 | 哈尔滨 | 中部 | 随机抽样 | 225 | 150 | 66.7(60.5,72.8) |
| 周燕等[ | 2016 | 邯郸 | 东部 | 整群抽样 | 540 | 222 | 41.1(37.0,45.3) |
| 胡琦等[ | 2019 | 银川 | 西部 | 随机抽样 | 561 | 336 | 59.9(55.8,63.9) |
| 夏晓红等[ | 2019 | 四川 | 西部 | 分层抽样 | 608 | 222 | 36.5(32.7,40.3) |
| 邓诺等[ | 2018 | 徐州 | 东部 | 整群抽样 | 281 | 185 | 65.8(60.3,71.4) |
Table 1 Basic characteristics of included studies
| 作者 | 调查时间(年) | 调查地区 | 地域 | 抽样方法 | 样本量(例) | 有参与意愿人数(例) | 意愿率(95%CI)(%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 吴侃等[ | 2017 | 成都 | 西部 | 分层随机抽样 | 934 | 203 | 21.7(19.1,24.4) |
| 徐怀伏等[ | 2016 | 江苏 | 东部 | 便利抽样 | 201 | 78 | 38.8(32.1,45.5) |
| 许星莹等[ | 2018 | 广州 | 东部 | 随机抽样 | 210 | 65 | 31.0(24.7,37.2) |
| 姜洪波等[ | 2020 | 河南 | 中部 | 随机抽样 | 2 361 | 578 | 24.5(22.7,26.2) |
| 张良文等[ | 2019 | 厦门 | 东部 | 多阶段分层抽样 | 3 119 | 402 | 12.9(11.7,14.1) |
| 周雪阳[ | 2019 | 杭州 | 东部 | 分层随机抽样 | 1 506 | 419 | 27.8(25.6,30.1) |
| 赖敏清[ | 2019 | 重庆 | 西部 | 多阶段分层抽样 | 498 | 125 | 25.1(21.3,28.9) |
| 韩杨等[ | 2018 | 锦州 | 东部 | 便利抽样 | 428 | 260 | 60.7(56.1,65.4) |
| 邓诺等[ | 2017 | 徐州 | 东部 | 整群抽样 | 281 | 115 | 40.9(35.2,46.7) |
| 王阳等[ | 2017 | 成都 | 西部 | 随机抽样 | 335 | 190 | 56.7(51.4,62.0) |
| 喻晓娇等[ | 2019 | 泸州 | 西部 | 便利抽样 | 388 | 130 | 33.5(28.8,38.2) |
| 翁美华等[ | 2019 | 厦门 | 东部 | 便利抽样 | 114 | 38 | 33.3(24.7,42.0) |
| 李腾等[ | 2015 | 天津 | 东部 | 随机抽样 | 231 | 143 | 61.9(55.6,68.2) |
| 吴雪莹[ | 2020 | 乌鲁木齐 | 西部 | 随机抽样 | 905 | 267 | 29.5(26.5,32.5) |
| 王梦妮[ | 2020 | 沈阳 | 东部 | 随机抽样 | 363 | 140 | 38.6(33.6,43.6) |
| 刘巍[ | 2016 | 哈尔滨 | 中部 | 随机抽样 | 225 | 150 | 66.7(60.5,72.8) |
| 周燕等[ | 2016 | 邯郸 | 东部 | 整群抽样 | 540 | 222 | 41.1(37.0,45.3) |
| 胡琦等[ | 2019 | 银川 | 西部 | 随机抽样 | 561 | 336 | 59.9(55.8,63.9) |
| 夏晓红等[ | 2019 | 四川 | 西部 | 分层抽样 | 608 | 222 | 36.5(32.7,40.3) |
| 邓诺等[ | 2018 | 徐州 | 东部 | 整群抽样 | 281 | 185 | 65.8(60.3,71.4) |
| 作者 | 条目1 | 条目2 | 条目3 | 条目4 | 条目5 | 条目6 | 条目7 | 条目8 | 条目9 | 条目10 | 总分 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 吴侃等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 徐怀伏等[ | 2 | 1 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 14 |
| 许星莹等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 姜洪波等[ | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 张良文等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 16 |
| 周雪阳[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 18 |
| 赖敏清[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 18 |
| 韩杨等[ | 2 | 1 | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 邓诺等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 王阳等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 喻晓娇等[ | 2 | 1 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 14 |
| 翁美华等[ | 2 | 1 | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 李腾等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 16 |
| 吴雪莹[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 18 |
| 王梦妮[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 18 |
| 刘巍[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 17 |
| 周燕等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 17 |
| 胡琦等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 16 |
| 夏晓红等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 邓诺等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
Table 2 Results of bias risk assessment of included studies
| 作者 | 条目1 | 条目2 | 条目3 | 条目4 | 条目5 | 条目6 | 条目7 | 条目8 | 条目9 | 条目10 | 总分 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 吴侃等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 徐怀伏等[ | 2 | 1 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 14 |
| 许星莹等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 姜洪波等[ | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 张良文等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 16 |
| 周雪阳[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 18 |
| 赖敏清[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 18 |
| 韩杨等[ | 2 | 1 | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 邓诺等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 王阳等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 喻晓娇等[ | 2 | 1 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 14 |
| 翁美华等[ | 2 | 1 | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 李腾等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 16 |
| 吴雪莹[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 18 |
| 王梦妮[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 18 |
| 刘巍[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 17 |
| 周燕等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 17 |
| 胡琦等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 16 |
| 夏晓红等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 邓诺等[ | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 15 |
| 因素 | 比较组 | 对照组 | 文献数(篇) | 异质性检验 | 效应模型 | Meta分析结果〔OR(95%CI)〕 | 合并效应量检验 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I2(%) | P值 | Z值 | P值 | ||||||
| 性别[ | 男 | 女 | 9 | 26 | 0.22 | 固定效应模型 | 1.01(0.91,1.12) | 0.19 | 0.85 |
| 年龄[ | 60~69岁 | ≥70岁 | 4 | 84 | <0.01 | 随机效应模型 | 1.30(0.82,2.07) | 1.12 | 0.26 |
| 学历[ | 初中及以下 | 高中及以上 | 5 | 25 | 0.25 | 固定效应模型 | 0.71(0.59,0.85) | 3.67 | <0.01 |
| 子女数量[ | ≤1个 | ≥2个 | 5 | 51 | 0.09 | 随机效应模型 | 1.72(1.40,2.11) | 5.17 | <0.01 |
| 月收入[ | <3 000元 | ≥3 000元 | 4 | 61 | 0.05 | 随机效应模型 | 1.07(0.81,1.42) | 0.51 | 0.61 |
| 婚姻状态[ | 在婚 | 非在婚 | 4 | 42 | 0.16 | 固定效应模型 | 0.71(0.57,0.88) | 2.34 | 0.02 |
| 是否独居[ | 是 | 否 | 6 | 22 | 0.26 | 固定效应模型 | 1.30(1.14,1.49) | 3.85 | <0.01 |
| 患病情况[ | 是 | 否 | 4 | 51 | 0.10 | 随机效应模型 | 1.34(1.09,1.64) | 2.83 | <0.01 |
| 知晓度[ | 知晓 | 不知晓 | 3 | 32 | 0.23 | 固定效应模型 | 1.91(1.61,2.26) | 7.52 | <0.01 |
Table 3 Subgroup analysis of the willingness of Chinese elderly residents to use integrated medical and nursing care
| 因素 | 比较组 | 对照组 | 文献数(篇) | 异质性检验 | 效应模型 | Meta分析结果〔OR(95%CI)〕 | 合并效应量检验 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I2(%) | P值 | Z值 | P值 | ||||||
| 性别[ | 男 | 女 | 9 | 26 | 0.22 | 固定效应模型 | 1.01(0.91,1.12) | 0.19 | 0.85 |
| 年龄[ | 60~69岁 | ≥70岁 | 4 | 84 | <0.01 | 随机效应模型 | 1.30(0.82,2.07) | 1.12 | 0.26 |
| 学历[ | 初中及以下 | 高中及以上 | 5 | 25 | 0.25 | 固定效应模型 | 0.71(0.59,0.85) | 3.67 | <0.01 |
| 子女数量[ | ≤1个 | ≥2个 | 5 | 51 | 0.09 | 随机效应模型 | 1.72(1.40,2.11) | 5.17 | <0.01 |
| 月收入[ | <3 000元 | ≥3 000元 | 4 | 61 | 0.05 | 随机效应模型 | 1.07(0.81,1.42) | 0.51 | 0.61 |
| 婚姻状态[ | 在婚 | 非在婚 | 4 | 42 | 0.16 | 固定效应模型 | 0.71(0.57,0.88) | 2.34 | 0.02 |
| 是否独居[ | 是 | 否 | 6 | 22 | 0.26 | 固定效应模型 | 1.30(1.14,1.49) | 3.85 | <0.01 |
| 患病情况[ | 是 | 否 | 4 | 51 | 0.10 | 随机效应模型 | 1.34(1.09,1.64) | 2.83 | <0.01 |
| 知晓度[ | 知晓 | 不知晓 | 3 | 32 | 0.23 | 固定效应模型 | 1.91(1.61,2.26) | 7.52 | <0.01 |
| 分组因素 | 随机效应模型 | 固定效应模型 |
|---|---|---|
| 性别 | 1.01(0.89,1.15) | 1.01(0.91,1.12) |
| 年龄 | 1.30(0.82,2.07) | 1.54(1.31,1.82) |
| 学历 | 0.70(0.56,0.88) | 0.71(0.59,0.85) |
| 子女数量 | 1.72(1.40,2.11) | 1.69(1.47,1.93) |
| 月收入 | 1.07(0.81,1.42) | 1.00(0.87,1.16) |
| 婚姻状态 | 0.71(0.53,0.95) | 0.71(0.57,0.88) |
| 是否独居 | 1.26(1.11,1.42) | 1.30(1.14,1.49) |
| 患病情况 | 1.34(1.09,1.64) | 1.32(1.16,1.52) |
| 知晓度 | 1.97(1.56,2.48) | 1.91(1.61,2.26) |
Table 4 Sensitivity analysis of the included studies
| 分组因素 | 随机效应模型 | 固定效应模型 |
|---|---|---|
| 性别 | 1.01(0.89,1.15) | 1.01(0.91,1.12) |
| 年龄 | 1.30(0.82,2.07) | 1.54(1.31,1.82) |
| 学历 | 0.70(0.56,0.88) | 0.71(0.59,0.85) |
| 子女数量 | 1.72(1.40,2.11) | 1.69(1.47,1.93) |
| 月收入 | 1.07(0.81,1.42) | 1.00(0.87,1.16) |
| 婚姻状态 | 0.71(0.53,0.95) | 0.71(0.57,0.88) |
| 是否独居 | 1.26(1.11,1.42) | 1.30(1.14,1.49) |
| 患病情况 | 1.34(1.09,1.64) | 1.32(1.16,1.52) |
| 知晓度 | 1.97(1.56,2.48) | 1.91(1.61,2.26) |
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