青海省肺结核患者就诊延迟影响因素分析及贝叶斯网络模型研究

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目的:分析2011-2020年青海省登记报告肺结核患者就诊延迟时间、地区和人群分布状况以及空间分布特征,并进行影响因素研究。通过构建贝叶斯网络模型对青海省肺结核患者就诊延迟进行因果关联和条件概率分析。方法:分别描述2011-2020年青海省肺结核患者就诊延迟时间变化趋势、地区和人群分布特征。利用Arc GIS软件绘制就诊延迟率可视化地图和三维趋势图确定就诊延迟高发地区。以肺结核患者是否发生就诊延迟为因变量,性别、年龄、民族、职业、患者来源、户籍类型、诊断分型、是否重症、治疗类别、合并症和耐药情况等作为自变量分别进行单因素和多因素分析,探讨就诊延迟危险因素和高危人群。将上述回归分析中对肺结核患者就诊延迟影响有意义的自变量及就诊延迟因变量共同作为网络节点构建贝叶斯网络模型。结果:青海省肺结核患者就诊延迟率为59.60%,就诊天数中位数21d。其中2012年就诊延迟率最高78.91%,2020年最低43.77%,2012年就诊天数中位数最大37d,2019和2020年就诊天数中位数均为最低的12d,就诊延迟率呈下降趋势(趋势性χ~2=2066.94,P<0.001),且不同年份就诊天数之间差异具有统计学意义(非参数检验χ~2=2200.95,P<0.001)。3、4月份为肺结核患者就诊延迟高发时段。不同性别和年龄组患者就诊延迟率均呈下降趋势(P值均<0.001),且就诊天数不同年份之间存在差异(P值均<0.001)。青海省不同市州和海拔分组肺结核患者就诊延迟率和就诊天数存在差异(χ~2=1383.12,P<0.001非参数检验χ~2=1807.65,P<0.001;χ~2=872.25,P<0.001非参数检验χ~2=1002.26,P<0.001),且果洛州和适宜居住地区(0~1800米)肺结核患者就诊延迟率和就诊天数中位数最大,分别为75.05%、37d和80.49%、39d。在人群分布特征中,男性、≥55岁、汉族、农牧民、户籍类型为本地、因症推荐患者、III型肺结核患者、重症、复治、无合并症和非耐药患者就诊延迟率高于同组其他患者,而除了在诊断分型中IV型肺结核患者就诊天数大于同组其他患者与就诊延迟率在人群分布中不同外,其他人群分布特征就诊天数与就诊延迟率相同。在青海省肺结核患者就诊延迟空间分布特征研究中,大柴旦行委和玉树市是45个县区中就诊延迟率最高和最低,分别为90.00%和29.77%,就诊延迟率在空间上由南向北逐渐升高,在东西方向上呈现由东向西略有升高趋势。二元logistic回归分析结果显示:以0~<15岁年龄组为参照,高年龄组(≥55岁)患者就诊延迟风险较高(OR=1.484,95%CI:1.292~1.703),少数民族患者延迟风险低于汉族(OR=0.918,95%CI:0.874~0.964),农牧民患者就诊延迟风险高于非农牧民(OR=1.196,95%CI:1.139~1.256)。就户籍类型来说,流动患者发生就诊延迟风险低于本地(OR=0.703,95%CI:0.666~0.743)。与因症就诊患者相比,因症推荐患者就诊延迟风险较高(OR=2.021,95%CI:1.772~2.305),以Ⅰ型肺结核患者为参照,Ⅲ型患者延迟风险更高(OR=2.674,95%CI:2.358~3.033)。存在合并症的肺结核患者发生就诊延迟风险(OR=0.734,95%CI:0.674~0.800)低于无合并症患者。在贝叶斯网络模型研究中,通过结构学习得出对肺结核患者发生就诊延迟有直接影响的因素为年龄和患者来源。通过参数学习发现,进行健康检查的0~<15岁低年龄组患者,其发生就诊延迟的概率最低33.33%;因症推荐的15~<55岁年龄组患者,其发生就诊延迟的概率最高76.64%。结论:青海省肺结核患者就诊延率较高,呈逐年下降趋势,并具有明显季节特征。在不同地区和人群特征中,就诊延迟率和就诊天数分布差异显著,且肺结核患者就诊延迟率具有明显空间分布特征。高年龄组、农牧民、患者来源中的因症推荐和追踪以及III型患者是发生就诊延迟的高危人群。在贝叶斯网络模型研究中,进行健康检查的0~<15岁低年龄组患者,其发生就诊延迟概率最低33.33%。
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