Page 122 - 中国全科医学2022-10

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主，抽样方法以随机抽样为主。纳入研究的有效样本量为 与医养结合养老模式的意愿率为 40.5%〔95%CI（33.3%，
14 089，其中 4 268 例居民有医养结合养老服务参与意愿。纳 47.7%）〕，见图 2。
入文献的 JBI 评分为 14~18 分，得分均≥总分的 70%，纳入 2.3.2 亚组分析 异质性检验结果显示，年龄、子女数量、
研究的文献质量较高。具体结果见表 1~2。 月收入、患病情况各因素相关文献异质性较强，选择随机效
2.3 Meta 分析结果 应模型进行合并；性别、学历、婚姻状态、是否独居、知晓
2.3.1 居民对医养结合养老模式的参与意愿 对纳入的 20 度各因素相关文献同质性较强，选择固定效应模型进行合并。
2
篇研究进行异质性检验，结果显示 I =98.9%（P<0.01），故 亚组分析结果显示，学历、子女数量、婚姻状态、是否独居、
选择随机效应模型进行 Meta 分析。结果显示，我国居民参 患病情况、知晓度是居民医养结合养老服务参与意愿的影响

通过数据库检索获得相 通过其他途径检索获
关文献（n=5 327） 得相关文献（n=0）

剔重后获得文献（n=3 014）

阅读文题或摘要初筛（n=3 014）

排除（n=2 798）
阅读全文复筛（n=216）

排除（n=196）： 无法获取或通过
转换得到意愿率（n=187），数据来
自同一研究（n=3），偏倚风险评分
在总分中占比≤ 70%（n=4），单一
医养结合模式（n=2）

纳入定性分析的文献（n=20）
纳入定量合成（Meta 分析）的文献（n=20） 图 2 居民对医养结合养老模式参与意愿的森林图
Figure 2 Forest plot of the willingness of Chinese elderly residents to use
图 1 文献筛选流程
Figure 1 Flow chart of literature screening integrated medical and nursing care
表 1 纳入文献的基本特征
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 ［9］ 2017 成都 西部 分层随机抽样 934 203 21.7（19.1，24.4）
徐怀伏等 ［10］ 2016 江苏 东部 便利抽样 201 78 38.8（32.1，45.5）
许星莹等 ［11］ 2018 广州 东部 随机抽样 210 65 31.0（24.7，37.2）
姜洪波等 ［12］ 2020 河南 中部 随机抽样 2 361 578 24.5（22.7，26.2）
张良文等 ［13］ 2019 厦门 东部 多阶段分层抽样 3 119 402 12.9（11.7，14.1）
周雪阳 ［14］ 2019 杭州 东部 分层随机抽样 1 506 419 27.8（25.6，30.1）
赖敏清 ［15］ 2019 重庆 西部 多阶段分层抽样 498 125 25.1（21.3，28.9）
韩杨等 ［16］ 2018 锦州 东部 便利抽样 428 260 60.7（56.1，65.4）
邓诺等 ［17］ 2017 徐州 东部 整群抽样 281 115 40.9（35.2，46.7）
王阳等 ［18］ 2017 成都 西部 随机抽样 335 190 56.7（51.4，62.0）
喻晓娇等 ［19］ 2019 泸州 西部 便利抽样 388 130 33.5（28.8，38.2）
翁美华等 ［20］ 2019 厦门 东部 便利抽样 114 38 33.3（24.7，42.0）
李腾等 ［21］ 2015 天津 东部 随机抽样 231 143 61.9（55.6，68.2）
吴雪莹 ［22］ 2020 乌鲁木齐 西部 随机抽样 905 267 29.5（26.5，32.5）
王梦妮 ［23］ 2020 沈阳 东部 随机抽样 363 140 38.6（33.6，43.6）
刘巍 ［24］ 2016 哈尔滨 中部 随机抽样 225 150 66.7（60.5，72.8）
周燕等 ［25］ 2016 邯郸 东部 整群抽样 540 222 41.1（37.0，45.3）
胡琦等 ［26］ 2019 银川 西部 随机抽样 561 336 59.9（55.8，63.9）
夏晓红等 ［27］ 2019 四川 西部 分层抽样 608 222 36.5（32.7，40.3）
邓诺等 ［28］ 2018 徐州 东部 整群抽样 281 185 65.8（60.3，71.4）