Analysis of the 8-year Trajectories and Influencing Factors of Medical-help-seeking Behavior of Hypertensive Patients

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0688

Abstract

Abstract:

Background

Hypertension has become a major health issue, impacting both health and quality of life. Due to its long course of illness, multiple and complex complications, and lack of a cure or correcting deviation, patients require lengthy and continuous support and medical management. Understanding the long-term journey and influencing factors of medical-help-seeking behaviour in hypertensive patients is crucial for developing targeted and patient-centred prevention and control strategies.

Objective

The study aimed to identify and analyze the long-term trajectories of medical-help-seeking behaviour among hypertensive patients who were managed by community health centres of Putuo District in Shanghai City. Using trajectory modeling to determine key behavioral patterns and the influencing factors, the study will inform hypertension prevention and treatment policies.

Methods

Continuous clinical records of 8 922 hypertensive patients were retrieved from Resident Electronic Health Record System of Putuo District in Shanghai from 2014 to 2021. The data include histories, encounters, diagnostic, management and follow-up information. The Group-Based Trajectory Model (GBTM) was applied to analyze the patterns of the medical-help-seeking behaviour change, simulate behavioural transitions, and identify the best fitting model. Analysis of variance and chi square test were employed to examine patient characteristics across diflerent behavioural trajectories. The persistently irregular medical-help-seeking behaviour' group served as the reference group for comparing influencing factors among medical-help-seeking behaviour trajectory groups.

Results

A total of 444 126 outpatient records were retrieved. The GBTM analysis revealed flve distinct medicalhelp-seeking behaviour trajectories: sustained regular (39.84%), regular with a slow decline (25.36%), U-shaped (11.43%), regular with slow increase (11.86%), and persistently irregular (14.86%). Statistical diverences were observed between these groups, including gender, age, illness duration, diabetes history, transient ischemic attack (TIA) history, and family history of high blood pressure, regular exercise habits (P<0.05). Female patients and those aged 75 years or older were more likely to transition from irregular to regular medical-help-seeking behaviour. Patients with diabetes or a history of TIA were less likely to follow irregular medical-help-seeking behaviour. Longer duration of hypertensive history and a family history were associated with a less favorable shift in behaviour.

Conclusion

Less than 40% of hypertensive patients consistently follow a regular medical-help-seeking behaviour. However, appropriate management strategies can promote regular medical-help-seeking behaviour, particularly in females, patients aged 75 years or above, and those with diabetes or a history of TIA. Further research is suggested identifying factors that can encourage medical help-behavioral changes in other medicalhelp-seeking behaviour trajectory groups.

Key words: Hypertension, Medical-help-seeking behavioural, Behavioral trajectories, Regular medical-care- seeking, Behavioral change, Root cause analysis

摘要： 背景高血压已逐渐成为危害人民健康、影响人们生活质量的主要疾病，由于高血压具有病程长、并发症多、基本不可治愈等特点，患者需要长期就医。掌握高血压患者就医行为长期变化趋势及其影响因素情况，对于制订高血压精准防控策略和开展健康服务具有重要意义。目的通过对社区管理的高血压患者长期就医行为进行群组轨迹拟合，掌握人群的就医行为轨迹，分析其特征和行为转变因素，为高血压防治政策提供依据。方法选取自2014年开始在社区健康档案中有连续记录的8 922例高血压患者为研究对象，通过居民个人电子健康档案系统收集2014—2021年的就诊信息和随访管理信息，采用群组轨迹模型（GBTM）分析患者就医行为改变模式，模拟不同分组行为的转变，匹配出最佳行为轨迹模型；采用方差分析和χ²检验比较不同行为轨迹之间的患者特征；以持续不规律就医组为对照组，采用多因素Logistic回归分析各轨迹组之间的影响因素。结果共收集8 922例高血压患者的门诊就诊信息共计444 126条，GBTM拟合结果显示，将就医行为轨迹拟合为5组的模型为最佳，分别为持续规律组（39.84%）、规律缓慢下降组（25.36%）、规律U型变化组（11.43%）、规律缓慢上升组（11.86%）和持续不规律组（14.86%）；5组患者性别、年龄、高血压病程、糖尿病史、脑缺血短暂发作史和高血压家族史、规律运动情况比较，差异有统计学意义（P<0.05）；以持续不规律就医组为参考，性别、年龄、高血压病程、家族史、糖尿病史和短暂性脑缺血发作史都是就医规律性模式转变的影响因素（P<0.05）。女性和年龄≥75岁患者容易从持续不规律的就医行为转变为持续规律就医或者早期规律就医行为，糖尿病和短暂性脑缺血发作的患者表现为持续不规律就医行为的比值比更低；高血压病程的延长和家族史不利于就医行为模式的转变。结论高血压患者的规律就医行为还需长期关注，坚持长期规律就医行为的患者低于40%；对于女性、≥75岁以上、伴有糖尿病或者短暂性脑缺血发作的患者，适当的管理措施容易促使规律就医行为的转变和维持；对于其他类型患者需继续开展分析研究，寻找行为转变的关键因素，促使行为转变的发生。

关键词: 高血压, 就医行为, 行为轨迹, 规律就医, 行为转变, 影响因素分析

CLC Number:

R 544.1

WU Chunxiang,TIAN Jie,GUO Yi, et al. Analysis of the 8-year Trajectories and Influencing Factors of Medical-help-seeking Behavior of Hypertensive Patients[J]. Chinese General Practice, 2026, 29(13): 1660-1665. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0688.
吴春香,田婕,郭毅等. 高血压患者8年就医行为轨迹及影响因素分析[J]. 中国全科医学, 2026, 29(13): 1660-1665. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0688.

Figures/Tables 5

References 18

[1]	柴培培，翟铁民，万泉，等. 我国心脑血管疾病治疗费用与基本医疗保险支出核算与分析[J]. 中国医疗保险, 2021(1): 72-77. DOI: 10.19546/j.issn.1674-3830.2021.1.016.
[2]	刘明波，何新叶，杨晓红，等. 《中国心血管健康与疾病报告2023》要点解读[J]. 中国心血管杂志, 2024, 29(4): 305-324. DOI: 10.3969/j.issn.1007-5410.2024.04.002.
[3]	海鹏程，玄律，郑杰，等. 北京市医保高血压患者门诊就医选择及其影响因素分析[J]. 中华医院管理杂志, 2022, 38(2): 115-120. DOI: 10.3760/cma.j.cn111325-20211209-01119.
[4]	ZENG Y B, XU W Q, CHEN L L, et al. The influencing factors of health-seeking preference and community health service utilization among patients in primary care reform in Xiamen, China[J]. Patient Prefer Adherence, 2020, 14: 653-662. DOI: 10.2147/PPA.S242141.
[5]	FRANKLIN J M, SHRANK W H, PAKES J, et al. Group-based trajectory models: a new approach to classifying and predicting long-term medication adherence[J]. Med Care, 2013, 51(9): 789-796. DOI: 10.1097/MLR.0b013e3182984c1f.
[6]	HUANG R C, DE KLERK N H, SMITH A, et al. Lifecourse childhood adiposity trajectories associated with adolescent insulin resistance[J]. Diabetes Care, 2011, 34(4): 1019-1025. DOI: 10.2337/dc10-1809.
[7]	国家卫生计生委.关于印发《国家基本公共卫生服务规范(第三版)》的通知[A/OL]. (2017-02-28)[2024-10-10].
[8]	程晓冉，张笑天，李明月，等. 医防融合背景下慢性病随访对高血压和糖尿病患者健康行为及血压/血糖控制的影响研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(28): 3482-3488.
[9]	覃帆，杨连招，陈玲，等. 老年慢性病共病病人社区就医行为影响因素的质性研究[J]. 全科护理, 2024, 22(4): 718-722.
[10]	TSAI T H, HUANG N, LIN I F, et al. Variation in the 11-year trajectories of medical care seeking behaviors in diabetes patients under a single payer system: persisting gaps to be filled[J]. BMC Health Serv Res, 2019, 19(1): 580.
[11]	国务院办公厅.关于印发中国防治慢性病中长期规划(2017—2025年)的通知[A/OL]. (2017-02-14)[2024-10-10].
[12]	聂莲莲，冒长青，杨雪光，等. 延伸处方在社区慢病患者中的开展现况调查[J]. 中国全科医学, 2021, 24(12): 1552-1555. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2021.00.139.
[13]	G/TSADIK D, BERHANE Y, WORKU A. Adherence to antihypertensive treatment and associated factors in central Ethiopia[J]. Int J Hypertens, 2020, 2020: 9540810.
[14]	李亚运，张丹，刘雪仪，等. 健康社会决定因素视角下农村慢性病患者就医行为研究[J]. 医学与社会, 2015, 28(9): 38-41. DOI: 10.13723/j.yxysh.2015.09.012.
[15]	李海洋，姜金星，赵琪玉，等. 基于分级诊疗制度下徐州市慢性病患者就医选择影响因素分析研究[J]. 中国全科医学, 2020, 23(12): 1546-1551.
[16]	潘宏伟，刘莉，马超，等. 社区卫生服务中心高血压人群国家慢性病管理服务治疗依从性现状及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2024, 27(1): 59-66.
[17]	高血压、高血糖、高血脂基层健康管理规范编写组.高血压、高血糖、高血脂基层健康管理规范[J].心脑血管病防治, 2024, 24(7): 1-14. DOI: 10.3969/j.issn.1009-816x.2024.07.001.
[18]	汪婧，孙芯蕊，杨帆，等. 国家基本公共卫生服务中高血压健康管理的成本效果分析[J]. 医学与社会, 2024, 37(3): 20-26. DOI: 10.13723/j.yxysh.2024.03.004.

变量	赋值
性别	男=0，女=1
年龄	<75岁=0，≥75岁=1
糖尿病史	无=0，有=1
短暂性脑出血发作史	无=0，有=1
家族史	无=0，有=1
吸烟	否=0，是=1
饮酒	否=0，是=1
规律活动	否=0，是=1
超重和肥胖	无=0，有=1

变量	赋值
性别	男=0，女=1
年龄	<75岁=0，≥75岁=1
糖尿病史	无=0，有=1
短暂性脑出血发作史	无=0，有=1
家族史	无=0，有=1
吸烟	否=0，是=1
饮酒	否=0，是=1
规律活动	否=0，是=1
超重和肥胖	无=0，有=1

特征	数据
性别
男	3 667（41.10）
女	5 255（58.90）
年龄
<60岁	212（2.38）
60~74岁	4 214（47.23）
≥75岁	4 496（50.39）
糖尿病史
无	7 450（83.50）
有	1 472（16.50）
短暂性脑缺血发作史
无	8 091（90.69）
有	831（9.31）
高血压家族史
无	4 535（50.83）
有	4 387（49.17）
吸烟
否	7 372（82.63）
是	1 550（17.37）
饮酒
否	1 091（12.23）
是	7 831（87.77）
规律活动
否	8 041（90.13）
是	881（9.87）
超重和肥胖
否	4 289（48.07）
是	4 633（51.93）

特征	数据
性别
男	3 667（41.10）
女	5 255（58.90）
年龄
<60岁	212（2.38）
60~74岁	4 214（47.23）
≥75岁	4 496（50.39）
糖尿病史
无	7 450（83.50）
有	1 472（16.50）
短暂性脑缺血发作史
无	8 091（90.69）
有	831（9.31）
高血压家族史
无	4 535（50.83）
有	4 387（49.17）
吸烟
否	7 372（82.63）
是	1 550（17.37）
饮酒
否	1 091（12.23）
是	7 831（87.77）
规律活动
否	8 041（90.13）
是	881（9.87）
超重和肥胖
否	4 289（48.07）
是	4 633（51.93）

特征	持续规律组（n=3 255）	缓慢下降组（n=2 263）	U型变化组（n=1 020）	缓慢上升组（n=1 058）	持续不规律组（n=1 326）	χ²（t）值	P值
性别[例（%）]						14.25	0.007
男	1 306（40.12）	884（39.06）	453（44.41）	442（41.78）	582（43.89）
女	1 949（59.88）	1 379（60.94）	567（55.59）	616（58.22）	744（56.11）
年龄[例（%）]						33.94	<0.001
<60岁	45（1.99）	79（2.43）	22（2.16）	26（2.46）	40（3.02）
60~74岁	992（43.84）	1 517（46.41）	483（47.35）	547（51.70）	675（50.90）
≥75岁	1 226（54.18）	1 659（50.97））	515（50.49）	485（45.84）	611（46.08）
高血压病程（±s，年）	2.52±2.51	2.74±2.48	2.95±2.65	3.18±2.52	3.45±2.68	37.96^a	<0.001
糖尿病史[例（%）]						23.66	<0.001
无	2 691（82.67）	1 838（81.22）	875（85.78）	903（85.35）	1 143（86.20）
有	564（17.33）	425（18.78）	145（14.22）	155（14.65）	183（13.80）
短暂性脑缺血发作史[例（%）]						21.41	<0.001
无	2 955（90.78）	2 007（88.69）	926（90.78）	967（91.40）	1 236（93.21）
有	300（9.22）	256（11.31）	94（9.22）	91（8.60）	90（6.79）
高血压家族史[例（%）]						12.99	0.011
无	1 701（52.26）	1 185（52.36）	503（49.31）	508（48.02）	638（48.11）
有	1 554（47.74）	1 078（47.64）	517（50.69）	550（51.98）	688（51.89）
吸烟[例（%）]						8.35	0.079
否	2 674（82.15）	1 914（84.58）	831（81.47）	869（82.14）	1 084（81.75）
是	581（17.85）	349（15.42）	189（18.53）	189（17.86）	242（18.25）
饮酒[例（%）]						8.99	0.061
否	412（12.66）	240（10.61）	134（13.14）	126（11.91）	179（13.50）
是	2 843（87.34）	2 023（89.39）	886（86.86）	932（88.09）	1 147（86.50）
规律活动[例（%）]						10.96	0.027
否	3 073（91.60）	2 919（89.68））	917（89.90）	933（88.19）	1 199（90.42）
是	190（8.40）	336（10.32）	103（10.10）	125（11.81）	127（9.58）
超重和肥胖[例（%）]						4.48	0.345
否	1 557（47.83）	1 063（46.97）	516（50.59）	502（47.45）	651（49.10）
是	1 698（52.17）	1 200（53.03）	504（49.41）	556（52.55）	675（50.90）