The Utilization of Health Checkup Services among People Aged 45 and above in China: a National Cross-sectional Survey Based on CHARLS 2018

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0686

Abstract

Abstract:

Background

Research on the utilization of outpatient and inpatient health services and its influencing factors has been well established, but there are few studies on the utilization of preventive medical services such as health checkup by residents in China.

Objective

To investigate the utilization of health checkup in Chinese residents aged 45 years and above and analyze its influencing factors.

Methods

Using data from the 2018 China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS), the population aged≥45 years was selected to calculate the rate of participation in health checkup and the number of health checkup items from 2015 to 2018. Zero-inflation negative binomial regression was used to analyze the influencing factors of the number of health checkup items attended by residents.

Results

A total of 17 203 samples were included in this study, with an average age of (62.4±10.0), and the participation rate of 47.73% (8 21/17 203). The top three in participation rate in health checkup were Xinjiang Uygur Autonomous Region (96.47%), Shanghai (83.67%) and Beijing (82.05%), while the bottom three were Liaoning Province (35.41%), Qinghai Province (36.55%) and Fujian Province (36.94%). Among the 8 211 people who had participated in health checkup, the average age was (64.1±9.9) years old, and the median number of health checkup items per capita was 9 (5, 12). The top three in the number of health checkup items were Beijing Municipality (14 items), Shanghai Municipality (14 items) city and Xinjiang Uygur Autonomous Region (13 items), and the bottom three were Gansu Province (7 items), Anhui Province (7 items) and Liaoning Province (7.5 items). Non-parametric test showed that the number of health checkup items in urban residents was significantly higher than that in rural areas (10 items vs. 8 items), the eastern region was significantly higher than the central (10 items vs. 8 items), western (10 items vs. 8 items) and northeast (10 items vs. 8 items) region, the western region was significantly higher than the central region (9 items vs. 8 items) (P<0.001). The Zinb model showed that economic region (central, western, and northeastern), type of residence (urban area), gender (female), age (60 years and above), education level (junior high school and above), health status (comorbidity), and type of basic health insurance (employee health insurance) were the factors influencing the number of health checkup items attended by residents (P<0.001). Subgroup analysis according to urban and rural areas showed that economic region (central, western, and northeastern), age (60 and above), and education level (junior high school and above) were the common influencing factors on the number of health checkup items attended by urban and rural residents (P<0.05). In addition, for residents of urban areas, being married was an influential factor in the number of health checkup items attended (P<0.001) ; for residents of rural areas, being male, comorbidity, and employee health insurance were the factors influencing the number of health checkup items attended (P<0.001) .

Conclusion

The people aged 45 years and above in China have a low utilization rate of health checkup services, health check-up services are more available in urban and eastern areas. Age and education level are the influencing factors of utilization of health checkup services. Marital status is the influencing factor of utilization of health checkup services in urban, gender, health status and type of basic medical insurance are the influencing factors of the utilization of health checkup services in rural. In the future, the utilization of health checkup services should be further improved, different policies and measures should be formulated according to urban and rural areas, as well as geographical regions.

Key words: Middle aged, Aged, Physical examination, Preventive health services, Health checkup, Root cause analysis

摘要： 背景居民门诊和住院的医疗卫生服务利用情况及影响因素的研究已经十分成熟，然而分析我国居民预防性就医及健康体检服务利用情况的相关研究却较少。目的了解我国≥45岁人群健康体检服务利用情况，并分析其影响因素。方法利用2018年《中国健康与养老追踪调查》（CHARLS）的数据，选取≥45岁人群，统计其2015—2018年参加体检率和体检项目数。采用零膨胀负二项回归（Zinb）模型，分析居民参加体检项目数的影响因素。结果本研究共纳入17 203例居民，平均年龄（62.4±10.0）岁，参加体检率为47.73%（8 211/17 203）。体检参加率排名前三位的分别是新疆维吾尔自治区（96.47%）、上海市（83.67%）和北京市（82.05%），排名后三位的分别为辽宁省（35.41%）、青海省（36.55%）和福建省（36.94%）。8 211例参加过常规体检的人群平均年龄（64.1±9.9）岁，人均参加体检项目中位数为9（5，12）项。体检项目数排名前三位的分别为北京市（14项）、上海市（14项）和新疆维吾尔自治区（13项），排名后三位的分别为甘肃省（7项）、安徽省（7项）和辽宁省（7.5项）。非参数检验显示，城镇居民体检项目数高于农村（10项与8项），东部高于中部（10项与8项）、西部（10项与9项）及东北部（10项与8项），西部高于中部（9项与8项）（P<0.001）。Zinb模型显示，经济区域（中部、西部、东北部）、居住地类型（城镇地区）、性别（女性）、年龄（60岁及以上）、文化程度（初中及以上）、健康状况（共患病）和基本医疗保险类型（职工医疗保险）是居民参加体检项目数的影响因素（P<0.001）。按照城镇和农村进行亚组分析，结果显示经济区域（中部、西部、东北部）、年龄（60岁及以上）、文化程度（初中及以上）是城镇和农村居民参加体检项目数的共同影响因素（P<0.05）。除此之外，对于城镇地区居民而言，已婚是其参加体检项目数的影响因素（P<0.001）；对于农村地区居民而言，男性、共病、具有职工医疗保险是其参加体检项目数的影响因素（P<0.001）。结论我国≥45岁人群健康体检服务利用率较低，城镇地区、东部地区健康体检服务更多，年龄和文化程度是居民利用健康体检服务的影响因素，婚姻状况是城镇地区居民利用健康体检服务的影响因素，性别、健康状态和基本医疗保险类型是农村地区居民利用健康体检服务的影响因素。未来应进一步提高居民健康体检服务的利用率，并分城乡和地域制定不同的政策措施。

关键词: 中年人, 老年人, 体格检查, 预防卫生服务, 健康体检, 影响因素分析

GAO Chuan,LI Qingyin,KE Dandan, et al. The Utilization of Health Checkup Services among People Aged 45 and above in China: a National Cross-sectional Survey Based on CHARLS 2018[J]. Chinese General Practice, 2024, 27(10): 1179-1185. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0686.
高川,李庆印,柯丹丹等. 中国≥45岁人群健康体检服务利用情况：一项基于CHARLS 2018的全国横断面调查[J]. 中国全科医学, 2024, 27(10): 1179-1185. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0686.

Figures/Tables 4

References 21

[1]	FOREMAN K J，MARQUEZ N，DOLGERT A，et al. Forecasting life expectancy，years of life lost，and all-cause and cause-specific mortality for 250 causes of death：reference and alternative scenarios for 2016-40 for 195 countries and territories[J]. Lancet，2018，392（10159）：2052-2090. DOI：10.1016/S0140-6736(18)31694-5.
[2]	国务院第七次全国人口普查领导小组办公室. 2020年第七次全国人口普查主要数据[M]. 北京：中国统计出版社，2021.
[3]	ZHOU M G，WANG H D，ZENG X Y，et al. Mortality，morbidity，and risk factors in China and its provinces，1990-2017：a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017[J]. Lancet，2019，394（10204）：1145-1158. DOI：10.1016/S0140-6736(19)30427-1.
[4]	ANDERSEN R M. Revisiting the behavioral model and access to medical care：does it matter?[J]. J Health Soc Behav，1995，36（1）：1-10.
[5]	ALKHAWALDEH A，ALBASHTAWY M，RAYAN A，et al. Application and use of andersen's behavioral model as theoretical framework：a systematic literature review from 2012-2021[J]. Ijph，2023，52（7）:1346-1354. DOI：10.18502/ijph.v52i7.13236.
[6]	QIAN Y Y，GAO J M，ZHOU Z L，et al. An equity analysis of health examination service utilization by women from underdeveloped areas in Western China[J]. PLoS One，2017，12（10）：e0186837. DOI：10.1371/journal.pone.0186837.
[7]	ZHAO Q F，WANG J，NICHOLAS S，et al. Health-related quality of life and health service use among multimorbid middle-aged and older-aged adults in China：a cross-sectional study in Shandong Province[J]. Int J Environ Res Public Health，2020，17（24）：9261. DOI：10.3390/ijerph17249261.
[8]	ZHAO Y H，HU Y S，SMITH J P，et al. Cohort profile：the China health and retirement longitudinal study （CHARLS）[J]. Int J Epidemiol，2014，43（1）：61-68. DOI：10.1093/ije/dys203.
[9]	朱高培，朱乐乐，孟马承，等. 零膨胀负二项回归模型在共存疾病影响因素研究中的应用[J]. 中华疾病控制杂志，2018，22（10）：1063-1066. DOI：10.16462/j.cnki.zhjbkz.2018.10.020.
[10]	朱俊亮，黄蓉蓉，刘红波. 零膨胀负二项回归模型在医学研究中的应用[J]. 中国卫生统计，2022，39（5）：736-740. DOI：10.3969/j.issn.1002-3674.2022.05.022.
[11]	徐培兰，孜克娅·乃吉木，木日扎提·买买提，等. 基于秩和比法新疆地区基本公共卫生服务评价[J]. 中国公共卫生，2021，37（3）：542-545. DOI：10.11847/zgggws1124873.
[12]	李冬冬，郭威，郭轶斌，等. 居住地距最近医疗机构的距离对居民就医行为的影响[J]. 中国卫生统计，2020，37（2）：269-271，275.
[13]	汤淑女，尹香君，崔丽嘉，等. 基于Blinder-Oaxaca分解分析的中国城乡居民体检服务利用差异研究[J]. 中国慢性病预防与控制，2023，31（6）：433-437，443. DOI：10.16386/j.cjpccd.issn.1004-6194.2023.06.007.
[14]	王爱芹，孟明珠，孔丽娜，等. 我国卫生服务利用省际公平性研究[J]. 中国卫生统计，2015，32（5）：815-817.
[15]	PANDEY K R，YANG F，CAGNEY K A，et al. The impact of marital status on health care utilization among Medicare beneficiaries[J]. Medicine，2019，98（12）：e14871. DOI：10.1097/MD.0000000000014871.
[16]	ZHU L，PENG M Y，JIANG L Y，et al. Inequality of opportunity in health service utilization among middle-aged and elderly community-dwelling adults in China[J]. Arch Public Health，2023，81（1）：13. DOI：10.1186/s13690-022-01010-1.
[17]	QIN S R，CHENG Y N，ZHANG H J，et al. Home/community-based medical and elderly care services utilization in China：a cross-sectional study from the middle-aged and elderly population[J]. Healthcare，2023，11（17）：2431. DOI：10.3390/healthcare11172431.
[18]	李树峰，严晓玲，付翰林，等. 我国中老年慢性病患者卫生服务利用现况及影响因素分析[J]. 实用预防医学，2019，26（5）：550-554. DOI：10.3969/j.issn.1006-3110.2019.05.011.
[19]	李伟豪，申洋，王芳，等. 城市老年人基本公共卫生服务利用影响因素多水平模型分析[J]. 中国公共卫生，2019，35（1）：71-75. DOI：10.11847/zgggws1117323.
[20]	何莎莎，危莉，冯占春. 均等化目标下我国农村老年人利用基本公共卫生服务的影响因素分析[J]. 中国卫生经济，2012，31（8）：42-44. DOI：10.3969/j.issn.1003-0743.2012.08.014.
[21]	马桂峰，蔡伟芹，王培承，等. 我国不同社会医疗保险参保群体卫生服务利用不平等研究[J]. 中国卫生经济，2017，36（12）：28-31. DOI：10.7664/CHE20171207.

省级行政区域名称	参加体检人数（例）	参加体检率（%）	参加体检项目数^a
新疆维吾尔自治区	82	96.47	13
上海市	41	83.67	14
北京市	32	82.05	14
浙江省	556	73.06	10
天津市	78	70.27	11
江苏省	497	60.24	11
甘肃省	237	51.41	7
四川省	771	51.20	8
山东省	792	51.06	9.5
湖北省	241	48.98	8
河南省	650	48.40	8
内蒙古自治区	364	48.34	9
山西省	248	47.15	8
重庆市	116	46.22	9
云南省	471	43.33	8
安徽省	411	46.08	7
江西省	408	44.88	8
陕西省	273	43.54	11
广西壮族自治区	227	42.67	8
黑龙江省	117	41.05	8
贵州省	76	40.86	8
湖南省	321	39.83	10
河北省	310	39.79	8
广东省	355	39.66	9
吉林省	144	39.34	8.5
福建省	164	36.94	8
青海省	53	36.55	10
辽宁省	176	35.41	7.5

省级行政区域名称	参加体检人数（例）	参加体检率（%）	参加体检项目数^a
新疆维吾尔自治区	82	96.47	13
上海市	41	83.67	14
北京市	32	82.05	14
浙江省	556	73.06	10
天津市	78	70.27	11
江苏省	497	60.24	11
甘肃省	237	51.41	7
四川省	771	51.20	8
山东省	792	51.06	9.5
湖北省	241	48.98	8
河南省	650	48.40	8
内蒙古自治区	364	48.34	9
山西省	248	47.15	8
重庆市	116	46.22	9
云南省	471	43.33	8
安徽省	411	46.08	7
江西省	408	44.88	8
陕西省	273	43.54	11
广西壮族自治区	227	42.67	8
黑龙江省	117	41.05	8
贵州省	76	40.86	8
湖南省	321	39.83	10
河北省	310	39.79	8
广东省	355	39.66	9
吉林省	144	39.34	8.5
福建省	164	36.94	8
青海省	53	36.55	10
辽宁省	176	35.41	7.5

地区	参加体检人数（例）	参加体检项目数[M（P₂₅，P₇₅）]	Z（χ²）值	P值
居住地			-18.195	<0.001
农村	4 466	8（4，11）
城镇	3 745	10（6，13）
经济区域			104.153^a	<0.001
东部	2 825	10（6，13）
中部	2 279	8（5，12）^b
西部	2 670	9（5，12）^b
东北部	437	8（5，11）^b

地区	参加体检人数（例）	参加体检项目数[M（P₂₅，P₇₅）]	Z（χ²）值	P值
居住地			-18.195	<0.001
农村	4 466	8（4，11）
城镇	3 745	10（6，13）
经济区域			104.153^a	<0.001
东部	2 825	10（6，13）
中部	2 279	8（5，12）^b
西部	2 670	9（5，12）^b
东北部	437	8（5，11）^b

项目	不加权				加权
项目	IRR（95%CI）	SE	Z值	P值	IRR（95%CI）	SE	Z值	P值
经济区域（以东部为参照）
中部	0.88（0.86~0.91）	0.013	-8.94	<0.001	0.89（0.86~0.92）	0.014	-7.34	<0.001
西部	0.94（0.92~0.97）	0.013	-4.58	<0.001	0.94（0.91~0.96）	0.014	-4.47	<0.001
东北部	0.84（0.80~0.88）	0.022	-6.71	<0.001	0.81（0.77~0.86）	0.023	-7.19	<0.001
居住地类型（以农村地区为参照）
城镇地区	1.10（1.08~1.13）	0.014	7.82	<0.001	1.11（1.07~1.14）	0.016	6.82	<0.001
性别（以男性为参照）
女性	0.95（0.93~0.97）	0.011	-4.20	<0.001	0.96（0.94~0.99）	0.012	-3.11	0.002
年龄（以45~59岁为参照）
60~74岁	1.08（1.05~1.10）	0.014	5.59	<0.001	1.08（1.05~1.12）	0.017	5.17	<0.001
≥75岁	1.08（1.04~1.12）	0.020	4.16	<0.001	1.08（1.04~1.12）	0.020	3.88	<0.001
婚姻状况（以单身为参照）
已婚	1.03（1.00~1.06）	0.017	1.68	0.092	1.05（1.02~1.08）	0.017	2.87	0.004
文化程度（以小学及以下为参照）
初中	1.07（1.04~1.11）	0.016	4.71	<0.001	1.08（1.04~1.12）	0.021	3.76	<0.001
高中（中专）及以上	1.16（1.12~1.21）	0.021	8.46	<0.001	1.17（1.13~1.21）	0.020	9.39	<0.001
健康状况（以无慢性病为参照）
1种慢性病	1.01（0.98~1.03）	0.013	0.65	0.516	1.00（0.97~1.02）	0.014	-0.27	0.786
共患病	1.05（1.01~1.08）	0.016	2.91	0.004	1.04（1.01~1.08）	0.018	2.54	0.011
基本医疗保险（以无医保为参照）
居民医保	1.08（1.00~1.18）	0.047	1.76	0.078	1.05（0.92~1.20）	0.069	0.75	0.452
职工医保	1.30（1.19~1.43）	0.060	5.80	<0.001	1.26（1.10~1.44）	0.085	3.41	0.001
常数	6.89（6.26~7.57）	0.335	39.66	<0.001	7.06（6.17~8.08）	0.485	28.45	<0.001
Inflate
常数	0.08（0.05~0.11）	0.015	5.28	<0.001	0.02（-0.03~0.06）	0.022	0.74	0.461
alpha	0.13（0.12，0.14）	0.005			0.10（0.09~0.11）	0.006