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实施科学一门值得卫生管理研究者高度关注的新兴学科
实施科学
一门值得卫生管理研究者高度关注的新兴学科
一实施科学的产生背景
20世纪以来,伴随经济快速发展和社会进步,科学研究受到空前重视,新的医学研究成果不断产生,为临床医生提高诊疗效果提供了可能。
然而,这些新的研究成果不仅没有直接改善人群整体健康水平,也未在医务人员的诊疗活动之中得到广泛应用。
其实,任何专业领域或国家,都既存在研究成果推广的障碍,也曾出现新成果导致医疗卫生服务不合理利用的现象。
以艾滋病的出现与防治为例,1981年6月5日,美国疾病预防控制中心在《发病率与死亡率周刊》上登载了5例艾滋病病人的病例报告,这是世界上第一次有关艾滋病的正式记载。
1982年,这种疾病被命名为“艾滋病”。
不久以后,艾滋病迅速蔓延到各大洲。
与此同时,一场对抗艾滋病的世纪大战也拉开了帷幕。
如今30多年过去了,虽然人类在抗击艾滋病“战役”中取得了一些胜利,但它仍然是不治之症。
如何有效预防、治疗艾滋病,延长患者寿命仍是人类面临的极为重要的课题。
纵观人类“抗艾”史,抗逆转录病毒疗法(antiretroviraltherapy,ART)的发明和推广无疑是目前人类在对抗艾滋病战役中取得的最大胜利。
ART的使用不仅能够有效地抑制艾滋病患者病情的发展,而且能极大地降低艾滋病在人群中的传播。
事实上早在1987年,也就是发现艾滋病之后的第六年,研究人员就发现了ART的疗效显著。
到1996年,随着更为成熟的高效抗逆转录病毒疗法(HAART)的问世,人们已经能够有效地控制艾滋病的病程。
然而HAART疗法所需成本极高,除了少数发达国家的患者,大部分艾滋病患者并不能获益。
直到2007年,经过各方努力,这一情况才有较明显的改进。
可惜时至今日,中低收入国家艾滋病人群中ART的使用率也还不到40%,[1]全球上千万艾滋病患者仍不能获得有效治疗。
20年前发明的药物至今不能充分用于需要救治的病人,可见从研究成果到实际应用之间(bench-to-bedsides)存在巨大的鸿沟(gap)。
许多经过循证实践并证明有效的疾病预防或治疗措施,在发展中国家实施干预后并没有产生理想的效果。
例如,许多高质量研究都表明正确使用浸药蚊帐(insecticide-treatednets,ITNs)可以预防疟疾。
然而调查显示,2002年28个撒哈拉沙漠以南的国家中,只有不到10%的儿童在浸药蚊帐中睡觉。
[2]如此巨大的鸿沟到底缘何产生?
又如何来弥合呢?
有些时候我们虽然已经具有预防或治疗疾病的有效技术,但缺乏将这些有效技术进行推广并使之真正帮助需要这些技术的卫生服务人员或病人的方法。
那么,如何能够将循证有效的干预措施或治疗方法快速地推广到目标人群呢?
这正是实施科学(implementationscience)产生的原因,也是其研究和希望解决的核心问题。
二实施科学的概念
MartinP.Eccles和BrianS.Mittman认为,实施科学是指关注促进研究成果和循证实践系统推广的方法,以提高卫生服务的质量和有效性为目标。
这是目前学术界引用最多的关于实施科学的定义。
实施科学的研究范围还包括推广措施对卫生专业人员和组织机构行为的影响。
一般的应用性研究(appliedresearch)或运筹学研究(operationalresearch)关注发现和解决影响特定项目效果的障碍,而实施研究(implementationresearch)则产生通用知识(generalizableknowledge),这些通用知识能够在不同的环境和背景下用来解决核心问题。
例如,为何项目的效果会逐渐流失?
为何已被证实有效的项目在一个新的环境下会产生意想不到的效果?
如何有效地整合多种不同的干预措施,既能保证成本效益,又可以阻止卫生体系被分割成以疾病为导向的各种综合项目?
等等。
回答这些问题需要对影响项目实施的生物、社会、环境等因素进行分析,开发并测试跨部门的干预措施,指出改进已被证实有效的干预措施的办法,进而使干预措施在实际应用中能够实现可持续健康促进的作用。
[3]
三实施科学的研究方法
实施科学关注如何将一个有效的干预措施推广到需要它的人群,这是一个解决实际问题的过程。
不管是哪个领域的专业知识和技术,只要能够有助于干预措施的推广,都可以将其纳入实施科学的范畴中。
这种问题导向式的解决思路决定了实施科学具有多学科融合的特征。
虽然实施科学的方法学至今尚无明确范畴,但理解其方法仍是掌握和运用它的前提。
随着解决问题复杂程度的增加,新的方法还会不断地被涵盖进来。
截至目前,实施科学的方法大概包括监控(surveillance)、影响力评估(impactevaluation)、经济学评价(economicevaluation)、卫生体系研究(healthsystemresearch)、运筹学研究(operationsresearch)、质量改进(qualityimprovement)、卫生系统工程(healthsystemengineering)、传播研究(disseminationresearch)、利益相关者和政策分析(stakeholderandpolicyanalysis)、社会营销(socialmarketing)等。
下面我们具体分析其中八种方法和它们在实施科学中的应用。
1.监控(surveillance)
找到问题的根源是解决问题的前提。
监控就是帮助发现问题的一种有效方法。
美国疾病预防控制中心定义的公共卫生监控(publichealthsurveillance)是:
持续而系统地对卫生相关事件的数据进行收集、分析、解读和传播。
公共卫生监控的目的是掌握卫生相关事件发生和发展的实时状况,以便及时采取相应的公共卫生措施,减少人群发病和死亡,进而促进健康。
监控大致有八项公共卫生功能,分别为爆发检测、辅助病例检测和公共卫生干预、评估疾病或伤害的影响、描述疾病或伤害的自然史、确定疾病的分布和传播、提出假设并开展激励研究、评价预防控制措施以及帮助制订计划。
[4]
一个好的监控体系通常具有以下几个特点。
①简单(simplicity):
监控体系结构简单,易于操作。
②灵活(flexibility):
监控体系可适应多变的信息需求,体系运行不需要大量时间、人力和金钱。
③高数据质量(dataquality):
监控体系内的数据完整而有效。
④可接受性强(acceptability):
群体和机构愿意参与到监控体系中来。
⑤敏感(sensitivity):
监控体系可以检测到大部分的实际病例。
高阳性预测值(positivepredictivevalue):
通过监控体系检测的病例是实际的病例。
⑥具有代表性(representativeness):
被监控体系检测到的病例能够代表所有实际病例。
⑦及时性(timeliness):
监控体系能够及时接收、处理和散播信息。
⑧稳定性(Stability):
监控体系的可靠性不随外界因素而发生重大改变。
一般来说,公共卫生系统有六种检测体系,与之相对应的监控体系各有特点,不同项目需要,会用到不同检测体系中的数据。
①普查(census):
是为某种特定目的而专门组织的一次性全面调查。
一般每10年进行一次,多由官方组织实施。
普查数据具有最好的代表性,特别是对于计算各种疾病的发病率提供了高质量的“分母”数据,但因为是全面调查,普查成本极高,实施难度巨大。
②公民登记(civilregistration):
记录人群重要事件的发生和特征,例如出生、死亡、生产、婚姻状况等。
公民登记是监测的重要数据来源,其优点是数据易于获取,质量可靠;缺点则是数据代表性相对较差,特别是在一些中低收入国家,一些生活在底层的公民并没有进行公民登记。
③疾病登记(registry):
记录特定疾病的相关信息,比如癌症登记(cancerregistry)就只记录癌症病例的信息。
疾病登记是研究特定疾病,尤其是罕见病的重要数据来源。
和公民登记数据相似,疾病登记数据更易于获取,但数据代表性一般。
特别值得注意的是,在被动监控体系下,疾病登记往往仅能涵盖出现症状的病例,处在潜伏期的病例会被忽略。
因此,对潜伏期长的疾病,如艾滋病等,疾病登记数据的代表性就会大受质疑。
④行政记录(administrativerecord):
主要指卫生服务记录,比如医院病例档案、住院记录、药物处方记录等。
行政数据量虽然较大,但数据代表性较差。
此外,由于行政数据含有大量病人敏感信息,为保护病人隐私,使用行政记录限制较多,获取数据的途径复杂。
⑤家庭调查(householdsurvey):
是最常见的数据收集方式。
家庭调查可以根据具体项目需求收集相应的数据,因此收集到的数据针对性强,是项目评估中最有价值的数据类型。
如果采取随机抽样,家庭调查数据将具有较好的代表性。
其缺点主要是收集数据费时、费钱、费力。
⑥国家卫生账户(nationalhealthaccount):
主要是记录卫生系统的资金运动过程。
可以用来监控公共部门和私营部门卫生消费的走势。
[5]
监控体系还可以分为主动监控和被动监控。
主动监控就是主动去寻找病例。
这种监控方式的好处是可以更全面地掌控疾病传播的趋势,特别是对潜伏期较长的疾病。
主动监控在消灭疾病的过程中起着至关重要的作用,在20世纪70年代的天花灭绝和当前仍在进行的小儿麻痹症灭绝行动中,主动监控都是关键的组成部分。
主动监控的缺点是成本高、难度大。
被动监控是指由患者自己报告病情,或在医院就医过程中被检测出患病。
这种监控方式成本较低,却会漏掉没有症状的患者。
需要注意的是,监控体系只能测量健康结局(healthoutcome),并不能直接评估项目影响(programimpact)。
此外,监控数据的质量会严重影响监控的有效性。
在中低收入国家中,监控数据通常存在质量缺陷。
一些非洲国家的卫生数据多由人工记录汇总,数据质量参差不齐,在使用时要格外小心。
2.影响力评估(impactevaluation)
实施科学关注如何将有效的干预措施推广到目标人群。
其根本出发点是更好地应用已被证实有效的干预措施,以提高人群的整体健康水平。
那么,如何知道卫生项目是否或多大程度上提高了人群的整体健康水平呢?
影响力评估是帮助我们解决这个关键问题的主要手段之一。
墨西哥前卫生部长JueioFrenk曾说:
“两个角度的卫生政策评估至关重要,一是从政治角度评估是否已对卫生体系的资助者负责,二是从伦理角度评估可用资源是否已经得到最有效的利用。
”
目前,全球每年用在促进健康、社会福利、教育、公平性改善等公共项目上的经费高达数千亿美元。
然而,我们对这些改善民生项目的效果及影响效果的因素却知之甚少,相关内容也常常没有用到项目改进的决策上,其原因就是缺乏严格的评估体系。
这一现象被称为评估缺口(evaluationgap)。
在项目推广过程中,评估缺口主要表现在四个方面:
①规模大的项目很少被系统地评估;②缺少关于成功案例的翔实记录,难以区分事实和故事;③缺少将投入与影响最终结果联系起来的严格评估;④未经过严格评估,政策制定者经常基于小规模项目产生的少量信息再加上一些专家意见、政治影响等进行决策。
为了找到提高卫生系统绩效的新方法,我们需要评估现有项目和干预措施,并使用创新的模式来更加有效地提供卫生保健服务。
[6]
评估可以分为过程评估(processevaluation)和影响力评估(impactevaluation)两类。
过程评估监测项目的推广,记录项目的实施过程,并检验项目是否达成预期目标。
过程评估也常被称为项目监测和评价(monitoringandevaluation,M&E),这种评估可以帮助回答传统的监测问题,如项目是否按照原来的设计实施,项目执行能否更加有效率,目标人群是否真正获得了项目福利,如何进行项目成本核算或如何确定计费标准,项目相关指标有没有朝着正确的方向发展,等等。
然而,过程评估并不能将人群健康水平的改变归因到特定的干预措施。
不同于过程评估,影响力评估的侧重点在于因果推论,即评估项目与目标人群健康水平之间到底有何种因果联系。
影响力评估并非评估具体的药物或疫苗的功效(efficacy),而是评估向目标人群推广一个或多个卫生技术或服务项目的效果(effectiveness)。
在进行影响力评估时,首先要定义一个结局变量,从政策角度来看,最关键的结局变量是干预措施对目标人群或可能作为目标干预人群产生的平均效果(averageeffectiveness)。
在影响力评估中,最常见的结局变量则是一些能代表人群健康水平的指标,比如发病率(incidence)、死亡率(mortality)、5岁以下儿童死亡率(under5mortality)、孕产妇死亡率(maternalmortality)等。
确定好结局变量后,下一步就是定义待评估的干预措施。
一般来说,卫生服务干预包含一个服务包(packageofhealthservices)和提供这些服务的模式(modelfordelivering)。
影响力评估旨在进行因果推论,因此对于评估设计的要求相对较高。
流行病学中的研究设计都可以应用到影响力评估之中,比如随机对照实验、队列研究、病例对照研究等。
其中随机对照实验由于采取随机分组的方法,其所得到的结果最符合因果推论的要求。
有时为了降低随机成本或提高评估效率,整群随机对照实验(clusterrandomizedcontroltrial)和阶梯式楔形实验设计(stepped-wedgedesign)也是评估项目常用的设计方案。
除了研究设计,一些分析方法也常常被用来提高研究中的因果推论能力。
特别是在没有随机分组的评估设计中,为了减小混杂因素(confounder)对评估结果的影响,一些特殊的分析方法如倾向评分匹配(propensityscorematching)、断点回归(regressiondiscontinuity)、混合效应模型(mixedeffectmodel)等,常被用来提高评估结果的可靠性。
3.经济学评价(economicevaluation)
一个干预措施虽然有效,但如果成本过高就不算是一个好的干预措施,因为对于资源有限的国家或地区来说,其无法进行大规模且可持续的推广。
可见,干预措施的实施成本是其能否被广泛推广的重要影响因素。
经济学评价是对比分析不同干预措施成本和效果的分析方法,其目的是帮助政策制定者在决策时提供可靠的成本信息。
当今世界,可用的技术确实很多,可是一些技术所需要的花费远不是一些国家或地区可以承担的。
面对稀缺的资源,决策者必须做出选择,而基于稀缺资源的决策也意味着牺牲了其他项目的实施机会,这就是所谓机会成本(opportunitycost)。
机会成本是经济学上的一个重要概念,是指决策过程中面临多种选择时,放弃带来最大收益的“价值”。
为了帮助决策者做出最正确的决定,就要分析各种决策的收益和支出状况,替决策者搞清楚选择不同决策所要付出的机会成本。
如果不能够让每个人都从健康促进的技术中获益,决策者该如何做出抉择呢?
这正是经济学评价所要回答的问题。
经济学评价通常包含成本最小化分析(cost-minimizationanalysis,CMA)、成本效果分析(cost-effectivenessanalysis,CEA)、成本效用分析(cost-utilityanalysis,CUA)和成本效益分析(cost-benefitanalysis,CBA)。
当然,卫生政策制定还会受到其他一些因素的影响,如政策惯性、维持过去投资的费用、捐赠者和重要机构(WHO,WB),以及政治或已经形成共识的健康优先级设置(prioritysetting)等的影响。
优先级设置常常需要经济学评估结果作为依据。
目前经济效益指标是许多国家选择公共卫生干预措施的重要指标。
全球主要的优先级设置项目有疾病控制优先项目(DCP)和世卫组织的选择项目(WHOchoice)。
其中DCP项目已经进行到第3轮(DCP3),并已建立起疾病控制优先网络(diseasecontrolprioritiesnetwork),这一网络为许多国家制定卫生政策提供了重要的证据支持。
[7]
4.运筹学(operationsresearch)
运筹学作为工业和系统工程学科(industrialandsystemengineering)的一个分支,主要研究系统运行的效率并帮助设计,使系统效率提升,以期最有效地利用稀缺资源。
运筹学起源于工业生产,它帮助制造企业改善生产线流程,从而达到系统最优化。
实施科学的产生与运筹学的发展密切相关,在“实施科学”这个名称还未被正式提出之前,运筹学在很大程度上代表着“实施科学”,可以将运筹学看作实施科学的前身。
两者的目的都是提高项目效率,使资源投入的产出最大。
只是相较于运筹学,实施科学的范畴更加广泛。
为了达到更有效推广干预项目的目的,实施科学融合了多种学科,应用多种方法,而运筹学则仍主要关注系统运行效率。
在卫生领域,运筹学主要研究如何提高卫生系统的运行效率和卫生服务的提供效率。
这里提到的卫生系统既可以小到一家医院中诊治病人的流程,也可以大到一个国家的整个卫生服务体系,如如何优化就诊流程减少患者在医院内的等待时间,如何通过改善急救车的调配体系来提高救护车的使用效率并降低空车率,等等。
在卫生系统层面,运筹学可以帮助设计体系结构、改善政策实施流程、提高资源有效利用率,从而帮助卫生系统提升整体效率。
另外,运筹学还可以帮助组织(如政府、公司、NGO等)或个人进行决策(decisionmaking)。
对个人而言,运筹学可以帮助其选择最优治疗方案等。
5.质量改进(qualityimprovement)
质量改进既是一种针对绩效(performance)的分析方法,也是系统性提高绩效的努力手段。
质量改进有许多种模型,常用的有FADE、PDSA、六西格玛模型(sixsigma)、持续质量改进模型(CQI)和全面质量管理(TQM)等。
尽管形式不同,但这些模型的目的都是“改善”绩效。
在医疗卫生领域,质量改进旨在减少医疗差错(medicalerrors),降低不必要的发病和死亡。
一个容易与质量改进相混淆的概念是质量保证(qualityassurance)。
质量保证是指在问题出现后,确定犯错误的人并对其进行惩罚,以保证质量的一种机制。
质量保证具有反应性、回顾性、政策性和惩罚性,概念已较为陈旧,如今并不常用。
质量改进的目的重在“改进”,以评估、测量现状,并提出将事情做得更好的方法。
质量改进可以前瞻,也可以回顾。
不同于质量保证,质量改进尽量避免惩罚出错人,并着重创建机制来预防错误的发生。
质量改进尝试寻找系统中的真正问题所在并提出新的解决方案,过程有趣且非常具有挑战性。
因此,质量改进经常需要独具匠心的破格思维。
质量改进中对于质量的定义会根据利益相关者的不同而有所差异。
制造业中质量的定义通常指产品质量。
质量水平可以用产品的次品率进行评估。
服务业中客户满意度通常被作为服务(产品)质量的主要指标。
在医疗服务领域,质量的定义十分复杂,仍存在很大争议。
因为从不同利益相关者的角度出发,高质量的医疗服务可以有不同的内涵。
对于医疗服务提供者而言,例如医生或护士,倾向于从技术的角度评价医疗服务质量,即准确的诊断、合适的治疗、满意的健康结局等。
对于需求方来说,病人认为优质的医疗服务是医生的同情心和良好的沟通能力。
然而对于支付方(payer),好的医疗服务则是指高成本效果比(cost-effectivenessratio)。
因此,不同的利益相关者之间可能存在巨大的冲突:
医生希望使用最新、最有效的技术来提供最优的服务;而支付者则希望医生能控制成本,提供循证有效的治疗方案,以尽量减少患者就诊和检查次数。
一般来说,在医疗服务领域,除病人满意度指标之外,还可以通过询问医疗服务提供者是否按照指南诊治特定的疾病,是否翔实记录提供医疗服务时所犯的“错误”与“准错误”等,来评价医疗质量。
当然,这些自我陈述式的测量方法存在诸多问题,借助一些更为客观的量表可以帮助降低自陈偏倚。
质量测量指标有三种类型:
结构指标(structure)、过程指标(process)和结局指标(outcome)。
它们分别代表设备和设施等物化指标、系统运行指标以及最终产品等结果指标。
其中,结构指标和过程指标较容易测量,然而结果指标更为重要。
有些情况下,观察结局指标所需时间较长。
例如,一个心脏病干预措施的结局指标是心脏病的相关死亡率,想要观察到这个结局指标往往需要数年甚至数十年,此时可以使用一些替代性指标(proxy),如高血压的发病率等。
质量改进的两个常用模型是FADE和PDSA模型。
FADE模型的四个基本流程分别是聚焦(focus)、分析(analyze)、发展(develop)和执行及评估(execute&evaluate)。
“聚焦”是指定义和确定待改进过程;“分析”是指收集、分析数据并建立基线、识别问题成因,进而指出可能的解决方案;“发展”则基于数据建立质量改进的行动计划,包括实施、沟通、测量和监控;“执行及评估”指实施行动计划,并进行持续的质量测量和监控,来确保行动计划成功实施。
一个FADE循环结束以后便进入下一个循环,质量改进是连续的过程。
PDSA模型的步骤包括计划(plan)、实施(do)、学习(study)和行动(act)。
PDSA模型中,首先是“计划”开展一个变化,然后“实施”计划,接着通过观察结果进行“学习”,最后根据学习到的经验进行改善。
与FADE类似,PDSA模型也是一个循环模式,一步一步进行质量改进。
图1FADE模型
6.传播学(disseminationresearch)
传播是指有目的地向特定公共卫生或临床目标服务人群散播信息或干预材料。
在卫生领域,传播重点是健康知识、信息或与健康相关的循证干预措施。
传播学在卫生领域着重于系统地研究如何成功地实现健康传播,使有效的循证干预措施更广泛地被接受和采纳,最大范围内增加循证干预项目的影响力。
传播学研究的主题有:
分析影响健康知识产生、包装、传播和接受的相关因素;运用实验方法研究不同知识获取渠道在卫生决策或项目实施中对于知识利用的影响;研究偏远地区少数人群卫生服务递送体系的针对性策略。
因为知识传播是实现有效干预推广的重要步骤,所以传播学在实施科学中具有举足轻重的作用。
公共卫生领域早期有Greenhalgh和Wandersman两个传播学概念框架(conceptualframework)。
Greenhalgh概念框架关注在大型卫生机构中进行体系层面(system-level)干预措施的传播和推广。
Wandersman的交互系统框架(interactivesystemsframework,ISF)则关注健康促进的干预项目在大型或小型卫生机构内部的传播和实施。
ISF框架特别强调关键参与人在传播过程中所扮演的角色。
综合实施研究框架(consolidatedframeworkforimplementationresearch,CFIR)是最新提出的概念,它有机地融合了包括greenhalgh框架在内的几个框架。
另外,RE-AIM(reach,ffficacy,adoption,implementation,andmaitenance)框架也在传播实践中被广泛用作判断循证干预措施有效性的依据和原则。
上述传播学中应用的概念框架虽然十分重要,比如可以为未来研究提出假说,但这些框架并不能用来开发和检验传播方法。
为此,美国华盛顿大学健康促进研究中心(HPRC)开发了一个更为实用的传播框架。
该框架的模式如图2所示。
HPRC框架承认有效循证干预措施的推广具有主动和被动两种路径,即使这些措施没有被人们刻意地进行推广,也能自
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