Kết luận thống kê về nhu cầu chăm sóc sức khỏe ở hải dương

Đưa ra các kết quả phân tích ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội đến nhu cầu khám chữa bệnh tại nhà của hai nhóm đối tượng người trong độ tuổi lao động và trẻ em dưới 16 tuổi và mộ

Kết luận thống kê về nhu cầu chăm sóc sức

khỏe ở Hải Dương Nguyễn Huyền Trang

Trường Đại học Khoa học Tự nhiên; Khoa Toán - Cơ - Tin học Chuyên ngành: Lý thuyết xác suất và thống kê toán học

Mã số: 60 46 15 Người hướng dẫn: PGS.TS Hồ Đăng Phúc

Năm bảo vệ: 2012

Abstract Trình bày các vấn đề cơ bản về phương pháp phân tích hồi quy logistic và mô

hình hồi quy logistic bội Giới thiệu phương pháp phân tích thống kê được dùng trong nghiên cứu này là mô hình nhiều mức cho dữ liệu nhị phân, đặc biệt là mô hình hồi quy logistic nhiều mức Đưa ra các kết quả phân tích ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội đến nhu cầu khám chữa bệnh tại nhà của hai nhóm đối tượng người trong độ tuổi lao động và trẻ em dưới 16 tuổi và một số ý kiến về xây dựng và phát triển mô hình y tế gia đình nhằm nâng cao chất lượng y tế cộng đồng

Keywords Lý thuyết xác suất; Thống kê Toán học; Chăm sóc sức khỏe; Hải Dương

Content

LỜI NÓI ĐẦU

Thống kê toán học là công cụ nghiên cứu được sử dụng rộng rãi trong hầu hết các ngành khoa học thực nghiệm nhất là trong y học, sinh học, xã hội học, kinh

tế và môi trường…Thống kê toán học giúp cho các ngành khoa học khám phá ra từ các số liệu thực nghiệm các quy luật nội tại của các hiện tượng trong tự nhiên và trong xã hội

Các nghiên cứu về y tế cộng đồng cũng đòi hỏi sử dụng các công cụ của thống kê toán học để giải đáp các câu hỏi liên quan đến hệ thống chăm sóc sức khỏe toàn dân, đưa ra các bằng chứng giúp xây dựng các chủ trương, chính sách liên quan đến mạng lưới cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe, nâng cao hiệu quả phục vụ của hệ thống y tế

Nghiên cứu này có mục đích đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu khám chữa bệnh tại nhà đối với hai nhóm đối tượng người trong độ tuổi lao động

và trẻ em dưới 16 tuổi, thông qua việc áp dụng mô hình hồi quy logistic nhiều mức – phương pháp thống kê hiện đại đang được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu ở nhiều nước trên thế giới và bước đầu được sử dụng tại Việt Nam

Luận văn “ Kết luận thống kê về tình hình chăm sóc sức khỏe ở Hải Dương” bao gồm 3 chương và danh mục tài liệu tham khảo

Chương 1 trình bày các vấn đề cơ bản về phương pháp phân tích hồi quy logistic và mô hình hồi quy logistic bội

Chương 2 giới thiệu phương pháp phân tích thống kê được dùng trong nghiên cứu này là mô hình nhiều mức cho dữ liệu nhị phân, đặc biệt là mô hình hồi quy logistic nhiều mức

Dựa trên cơ sở lý thuyết của hai chương đầu, Chương 3 đưa ra các kết quả phân tích ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội đến nhu cầu khám chữa bệnh tại nhà của hai nhóm đối tượng người trong độ tuổi lao động và trẻ em dưới 16 tuổi Phần cuối của chương 3 đưa ra một số ý kiến về xây dựng và phát triển mô hình y tế gia đình nhằm nâng cao chất lượng y tế cộng đồng

Chương 1 Phương pháp phân tích hồi quy logistic

Trong nghiên cứu y khoa và khoa học thực nghiệm nói chung thường có nhu cầu phân tích mối quan hệ giữa một (hay nhiều ) yếu tố nguy cơ và khả năng xảy

ra một sự cố(biến cố) nào đó Trong các nghiên cứu này đối tượng phân tích thường được thể hiện qua các biến số nhị phân, tức là có/ không, mắc bệnh/ không mắc bệnh, chết/ sống, ….Yếu tố nguy cơ có thể là các biến số liên tục, các biến nhị phân hay các biến mang đặc tính thứ bậc

Vấn đề đặt ra cho các nghiên cứu dạng này là làm cách nào để ước tính mức

độ liên quan giữa yếu tố nguy cơ và khả năng xảy ra sự cố Các phương pháp phân tích như mô hình hồi quy tuyến tính không thể áp dụng được bởi vì biến phụ thuộc không phải là biến liên tục mà là biến nhị phân Phương pháp phổ biến nhất sử dụng để phân tích các dữ liệu với các biến phản ứng lưỡng phân là hồi quy Logistic

1 Số chênh và tỷ số chênh

Số chênh của một số sự kiện xảy ra được định nghĩa là tỉ số của số lần xảy ra

sự kiện và số lần không xảy ra sự kiện

Tỷ số chênh là tỷ số của hai số chênh Tỷ số này gần 1 thì hai nhóm không

có sự khác biệt Ngược lại tỷ số chênh này càng xa 1 thì càng thể hiện sự khác biệt

giữa hai nhóm

2 Hồi quy Logistic

Phân tích hồi quy nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc của một biến (gọi là

biến phụ thuộc hoặc biến được giải thích) với một hay nhiều biến khác (được gọi

là biến độc lập hay biến giải thích) Chúng ta sử dụng các ký hiệu sau:

• Y là biến phụ thuộc (hay biến được giải thích);

• X i là biến độc lập (hay biến giải thích thứ i)

Một trong nhiều vấn đề mà phân tích hồi quy giải quyết là ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc ứng với giá trị đã cho của biến độc lậpE Y X i Nói chung, E Y X i là một hàm của X i sao cho:

 i

E Y X = f X i

 i

f X được gọi là hàm hồi quy tổng quát

Hồi quy logistic là hồi quy phi tuyến trong đó biến độc lập là định tính

hoặc định lượng, biến phụ thuộc là nhị phân

Vấn đề được đặt ra là: “Trong trường hợp biến phụ thuộc Y là nhị phân thì hàm hồi quy  x phải có dạng như thế nào?”

Định nghĩa Hàm hồi quy logistic đơn của hai biến X và Y có dạng

0 1

1

X X

• 1 là hệ số dốc,

• X là biến độc lập, Y là biến phụ thuộc

Định nghĩa Phép biến đổi sau được gọi là phép biến đổi logit:

+ g x 0 1xlà hàm tuyến tính của x với x    , 

+ 0 x 1với mọi giá trị của x

+ Giả sử giá trị quan sát y của biến phụ thuộc Y có dạng y x  , trong đó 

gọi là sai số (hiệu giá trị quan sát và kì vọng có điều kiện của biến phụ thuộc)

Khi đó  nhận hai giá trị sau:

 Nếu y1 thì   1  x với xác suất  x ,

 Nếu y = 0 thì    x với xác suất 1 x

Từ đó, có phân phối nhị thức với E  0 vàVar  Var Y  x 1  x 

3 Mô hình hồi quy Logistic

Xét biến phụ thuộc là biến nhị phân Y và k biến độc lập X X1, 2, ,X k

Muốn dự đoán tần suất xuất hiện giá trị 1 của biến Y theo các biến độc lập, có thể

lập phương trình hồi quy:

Tần suất = a1X1 + a2X2 +…+ akXk + b

Hạn chế của mô hình trên: tần suất ở vế trái chỉ nhận các giá trị lớn hơn 0

nhỏ hơn 1 trong khi vế phải có thể nhận giá trị âm dương bất kì

3.1 Ước lượng các tham số của mô hình hồi quy logistic

Việc ước lượng các tham số của mô hình bằng phương pháp hợp lý cực đại được thực hiện theo quy trình như sau:

a Theo (1.1) ta có P Y 1x x , do đó có P Y 0 x 1  x Như vậy Y nhận giá trị 1 với xác suất bằng  x i và nhận giá trị 0 với xác suất bằng

d Giải hệ (2.15) ta có nghiệm của hệ phương trình hợp lý là ước lượng hợp

lý cực đại của các tham số Ta ký hiệu là ước lượng hợp lý cực đại của β

3.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic

3.2.1 Kiểm định tỷ số hàm hợp lý

Định nghĩa Độ lệch của mô hình hồi quy logistic, ký hiệu là D, có dạng

(2.16)

Định nghĩa Hiệu độ lệch của hai mô hình không có biến độc lập và có biến độc

lập được gọi là tiêu chuẩn tỷ lệ hợp lý, ký hiệu là G:

G =D (mô hình không có biến độc lập) – D (mô hình có biến độc lập)

Ta kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic đơn bằng các kiểm định giả thuyết H:

Định lý Khi giả thuyết β1 = 0 đúng thì tiêu chuẩn thống kê G có phân phối

tiệm cận phân phối χ 2 với bậc tự do bằng 1

Theo hiệu lực của định lý trên, để thực hiện kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic đơn ta có thể tiến hành so sánh α với mức ý nghĩa α0 cho trước (thường được ấn định bằng 0.001 hoặc bằng 0.05)

- Nếu α0 ≤α , ta bác bỏ H (với mức ý nghĩa α0 )

- Nếu α0 >α , ta chấp nhận H (với mức độ tin cậy 100( 1−α0 )%)

3.2.2 Kiểm định theo tiêu chuẩn Wald

Định nghĩa 2.2.5 Tiêu chuẩn thống kê Wald là tỷ số

Với là giá trị ước lượng của tham số theo phương pháp ước lượng hợp lí cực

đại, là sai số chuẩn của ước lượng

Định lý 2.2.2 Với giả thuyết thì tiêu chuẩn thống kê W có phân phối tiệm

cận chuẩn N(0.1)

Với định lí trên phép kiểm định theo tiêu chuẩn Wald với giả thuyết H:

có thể thực hiện so sánh α với giá trị cho trước:

+ Nếu ta bác bỏ H (với mức ý nghĩa )

+ Nếu ta chấp nhận H ( với độ tin cậy )

4 Mô hình hồi quy Logistic bội

Định nghĩa: Mô hình hồi quy Logistic bội có dạng:

Trong một số trường hợp biến độc lập là rời rạc hoặc là biến định tính để đưa những biến này vào mô hình ta sử dụng phương pháp thiết kế biến (hay lập

biến giả)

Bảng thiết kế biến giả đối với biến nhận nhiều giá trị

1

D  1 Khi tương ứng với khả năng thứ nhất

0 Khi không tương ứng với khả năng thứ nhất 2

D  1 Khi tương ứng với khả năng thứ hai

0 Khi không tương ứng với khả năng thứ hai

1

k

D  1 Khi tương ứng với khả năng thứ k-1

0 Khi không tương ứng với khả năng thứ k-1

4.1 Ước lượng mô hình hồi quy Logistic bội

Quy trình tiến hành ước lượng vectơ hệ số của mô hình được thực hiện như sau:

a Lập hàm hợp lí và logarit hàm hợp lí của mẫu n có dạng:

b Đạo hàm logarit hàm hợp lí theo tham số ta có hệ phương trình hợp lí gồm phương trình:

c Giải hệ phương trình hợp lí trên ta có nghiệm là ước lượng hợp lí cực đại của

4.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic bội

Để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic bội, ta tiến hành việc

4.2.1 Kiểm định tỷ số hàm hợp lý

Định lý 2.2.3 Nếu giả thuyết H đúng thì đại lượng thống kê G có phân phối tiệm

cận phân phối χ 2 với p bậc tự do

Theo hiệu lực của định lý trên, để thực hiện kiểm định sự phù hợp của mô

hình hồi quy logistic bội ta có thể tiến hành so sánh với mức ý nghĩa cho trước:

+ Nếu ta bác bỏ H (với mức ý nghĩa )

+ Nếu ta chấp nhận H ( với độ tin cậy )

4.2.2 Kiểm định theo tiêu chuẩn Wald

Định nghĩa: Trong mô hình hồi quy Logistic bội, tiêu chuẩn thống kê Wald xác

+ Nếu ta bác bỏ H (với mức ý nghĩa )

+ Nếu ta chấp nhận H ( với độ tin cậy )

5 Ý nghĩa hệ số của mô hình hồi quy Logistic

+ Mô hình có biến độc lập nhị phân

Trong khuôn khổ của luận văn này chỉ xem xét trườg hợp biến độc lập X lưỡng phân nhận hai giá trị 0 và 1 Khi đó ta có bảng giá trị hồi quy của mô hình như sau,

Bảng giá trị hồi quy Logistic với biến độc lập nhị phân

e e

e e

+ Mô hình có biến độc lập nhận nhiều giá trị

Bảng hệ số hồi quy logistic cho biến độc lập nhận nhiều giá trị

1 1, 2 0

D  D  D10,D2 1 D10,D2 01

e e

e e

+ Mô hình có biến độc lập liên tục

Log tỷ số chênh khi x thay đổi c đơn vị là g x  c  g x c1 , từ tỷ số chênh

Chương 2 Mô hình nhiều mức cho dữ liệu nhị phân

2.1 Mô hình tuyến tính nhiều mức

Mô hình nhiều mức có thể được xem xét như một hệ thống có thứ bậc các công thức hồi quy,

ij 0 1 ij j ij

y   x u e , (1) trong đó yij là biến kết quả cho đơn vị thứ i của mức 1 và đơn vị thứ j của mức 2, 0

 là hệ số chặn, xijlà biến giải thích, 1 là hệ số dốc, u jlà ảnh hưởng ngẫu nhiên của những biến đổi ngẫu nhiên ở mức 2, và e là ảnh hưởng ngẫu nhiên mức 1 ij

Các tham số cho ảnh hưởng ngẫu nhiên thỏa mãn E u  j E e  ij 0,

2, tương ứng với x ijk là biến giải thích được quan sát ở mức 1 và u 1 jk là ảnh hưởng ngẫu nhiên của x ijk ở mức 2 Các tham số khác trong mô hình thỏa mãn

2 2 Mô hình nhiều mức cho dữ liệu nhị phân

Mô hình hồi quy hai mức cho biến phụ thuộc nhị phân được viết thành:

Phương trình (9) mô tả mô hình 3 mức với một biến giải thích duy nhất có

cả ảnh hưởng hỗn hợp và ảnh hưởng ngẫu nhiên,

logp ijk 1 p ijk   x ijk u x jk ijk v k u jk (9)

trong đó ,i j và k tương ứng với các chỉ số mức 1, 2 và 3; v 0kvà u 0 jk là hệ số chặn ngẫu nhiên ở mức 3 và mức 2, và u 1 jklà hệ số dốc ngẫu nhiên của biến giải thích

Bộ số liệu được đưa vào nghiên cứu bao gồm:

+ Tập số liệu mẫu 1: điều tra về nhu cầu chăm sóc sức khỏe tại nhà của người

lớn trong độ tuổi lao động (16 – 60 tuổi)

+ Tập số liệu mẫu 2: điều tra về nhu cầu chăm sóc sức khỏe tại nhà dành cho trẻ

em dưới (16tuổi)- Phỏng vấn người chăm sóc trẻ

3.2 Phân tích số liệu mẫu số 1

Nhu cầu khám và điều trị bệnh tại nhà của những người trong độ tuổi lao động

Để phân tích ảnh hưởng của các nhân tố (các biến độc lập) lên nhu cầu khám bệnh tại nhà của những người trong độ tuổi lao động, chúng ta sử dụng bộ số liệu 1

để xây dựng một mô hình hồi quy logistic nhiều mức với biến phụ thuộc là

khamtainha, nhận giá trị bằng 1 nếu đối tượng có nhu cầu khám bệnh tại nhà ,

bằng 0 nếu ngược lại Các biến độc lập được đưa vào mô hình bao gồm: namgioi, thanhpho, mantinh, mantinhgd, thanhnien, cao nien, caotuoi, muchu, tieuhoc,

thphothong, cddaihoc, docthan, lydigoa, congnhan, canbo, hocsinh, laodongtudo, thatnghiep, thunhapthap, thunhapkha, nguoilon, nguoigia, treem, coom2t, dakhamtainha, dakhamtunhan, dakhamyte, dakhambvhuyen, dakhambvtinh, datudtri, dakdtri, coBHYT

Ta có thể phán đoán rằng ảnh hưởng của các nhân tố lên nhu cầu khám bệnh tại nhà phụ thuộc rất nhiều vào điều kiện của từng hộ gia đình Do vậy cần sử dụng

mô hình hồi quy logistic nhiều mức để đánh giá được tác động của đặc trưng riêng của các hộ gia đình lên quy luật cần nghiên cứu Tại đây chúng ta sẽ dùng mô hình logistic 2 mức với đơn vị mức 1 là các cá nhân, đơn vị mức 2 là các hộ gia đình

Trong bộ số liệu 1 có 1918 quan sát ứng với các cá nhân được điều tra trong tổng số … hộ gia đình Số nhân khẩu tối thiểu trong mỗi hộ gia đình là 1, tối đa là

28, trung bình là … Tỷ lệ các đối tượng có nhu cầu khám bệnh tại nhà là 30,24%

Kết quả phân tích hồi quy logistic 2 mức (cá nhân và hộ gia đình) với biến phụ thuộc là khamtainha, các biến độc lập là: namgioi, thanhpho, mantinh, mantinhgd, thanhnien, cao nien, caotuoi, muchu, tieuhoc, thphothong, cddaihoc, docthan, lydigoa, congnhan, canbo, hocsinh, laodongtudo, thatnghiep, thunhapthap, thunhapkha, nguoilon, nguoigia, treem, coom2t, dakhamtainha, dakhamtunhan, dakhamyte, dakhambvhuyen, dakhambvtinh, datudtri, dakdtri, coBHYT được cho trong các Bảng 1, 2, 3

Cụ thể, những người đã bị ốm và đã từng đi khám ở các cơ sở khám chữa bênh tại bệnh viện huyện, cơ sở y tế tư nhân, trạm y tế xã hoặc từng khám tại nhà

đều có nguyện vọng được sử dụng dịch vụ khám tại nhà cao hơn các đối tượng chưa sử dụng các dịch vụ khám bệnh kể trên Điều đó thể hiện ở chỗ các biến dakhamtainha, dakhamtunhan, dakhamyte, dakhambvhuyen có các hệ số chênh tương ứng bằng 3.870544; 16.14567; 1.703614; 2.176658, tất cả đều khác 1 một cách có ý nghĩa, vì có các xác suất ý nghĩa tương ứng bằng 1,2%; 0%; 2,6%; 2,1% Có thể nói so với những người chưa sử dụng các dịch vụ khám bệnh kể trên thì những người đã từng sử dụng dịch vụ khám tại nhà, khám tại trạm y tế, khám tư nhân, khám tại bệnh viện huyện có nhu cầu được sử dụng dich vụ khám bệnh tại nhà cao gấp 3,87; 16,15; 1,70; 2,18 lần

Hiện tượng trên có thể được giải thích như sau: Việc đi khám tư nhân giá dịch vụ cao nhưng phần nào chưa đáp ứng được nhu cầu của người bệnh, dịch vụ khám tại nhà do các cơ sở y tế công lập cung cấp có thể có chi phí không quá cao

so với khám tư nhân mà chất lượng dịch vụ được đảm bảo Mặt khác, nhìn chung hiện nay do sự quá tải tại các cơ sở y tế nên việc phải chờ đợi được khám chữa bệnh tại các cơ sở y tế công lập tốn rất nhiều thời gian của người bệnh thậm chí cả những người thân của họ, chất lượng dịch vụ khám chữa bệnh vì thế phần nào chưa được đảm bảo, do vậy nhu cầu khám bệnh tại nhà là cao hơn tại nhóm các đối tượng đã từng khám bệnh tại các cơ sở y tế đó

Khi nhìn vào các biến nghề nghiệp thì những người làm cán bộ có nhu cầu khám tại nhà thấp hơn, chưa bằng 50%, so với nhu cầu khám tại nhà của nhóm chứng( nhóm nông dân), có thể là do họ được hưởng chế độ bảo hiểm và chế độ khám sức khỏe định kì hàng năm của các công ty và cơ quan

Về ảnh hưởng của thu nhập bình quân của gia đình lên nhu cầu khám bệnh tại nhà, ta thấy những người có thu nhập bình quân gia đình thấp và thu nhập bình quân gia đình trung bình có nhu cầu khám tại nhà gần như nhau Trong khi đó, so với những người có bình quân thu nhập gia đình trung bình, những người có thu nhập khá có nhu cầu khám sức khỏe tại nhà cao hơn gấp 2,25 lần Điều này có thể

do điều kiện kinh tế của những người này cho phép họ sẵn sàng chi trả phí dịch vụ chăm sóc sức khỏe tại nhà hơn những người có thu nhập trung bình

Bảng 3.2.2(phantich 120120102)

Từ Bảng 3.2.1 và Bảng 3.2.2 chúng ta nhận thấy tuy cùng là các địa bàn nằm trong khu vực thành phố Hải Dương nhưng rõ ràng nhu cầu chăm sóc sức khỏe tại nhà của những người thuộc phường Trần Phú cao hơn gấp 5 lần so với những người ở xã Tân Hưng Điều này có thể do vị trí địa lí và điều kiện kinh tế xã hội khác biệt của hai xã, phường này Phường Trần Phú thuộc khu vực nội thành, gần các khu công nghiệp và nhiều nhà máy, điều kiện kinh tế tốt hơn do phần lớn người dân là cán bộ công nhân viên chức Xã Tân Hưng nằm ở khu vực ngoại thành, dân cư chủ yếu là nông dân và lao động tự do Ngoài ra, phần đông người dân trong khu vực nội thành làm việc trong giờ hành chính nên việc bố trí thời gian

đi khám bệnh tại các cơ sở y tế công lập gặp một số khó khăn, họ sẵn sàng chi trả cho dịch vụ khám bệnh tại nhà Còn dân cư thuộc khu vực ngoại thành đa số là nông dân nên việc thu xếp thời gian để đi khám bệnh tại các cơ sở y tế công trong giờ hành chính không quá ảnh hưởng tới công việc của họ

Bên cạnh đó, các Bảng 3.2.1 và Bảng 3.2.2 còn cho thấy những người lao động tự do có nhu cầu khám chữa bệnh tại nhà thấp hơn, chỉ bằng khoảng 32%, so với nhu cầu của nông dân Điều đó có thể do đặc điểm của người lao động tự do không làm việc tĩnh cố định tại một nơi, mà thường thay đổi nay đây mai đó nên có nhu cầu khám bệnh tại nhà thấp Mặt khác một phần những người lao động tự do là dân buôn bán, hoạt động kinh doanh hoặc giao tiếp của họ có thể diễn ra ngay tại nơi cư trú nên họ không sẵn sàng mời bác sĩ đến khám bệnh tại nhà

Bảng 3.2 3( 2201205) chỉ ra sai số tiêu chuẩn của hệ số chặn trong mô hình hồi quy bằng 2,822 với khoảng tin cậy 2,37;3,36(xác suất ý nghĩa p0,00) cho biết độ biến động về nhu cầu khám bệnh tại nhà giữa các hộ gia đình là thực sự khác 0 Điều đó cho thấy nhu cầu khám bệnh tại nhà của các hộ gia đình rất khác nhau

(Điều trị tại nhà)

Trên cùng bộ số liệu 1 ta đi phân tích ảnh hưởng của các nhân tố khác nhau đến nhu cầu điều trị tại nhà Mô hình hồi quy logistic 2 mức với biến phụ thuộc là

dtritainha , nhận giá trị bằng 1 nếu đối tượng có nhu cầu khám bệnh tại nhà , bằng

0 nếu ngược lại Các biến độc lập được đưa vào mô hình giống các biến độc lập

trong mô hình hồi quy logistic 2 mức cho biến phụ thuộc khamtainha

Các kết quả phân tích được thể hiện trong Bảng 3.2.4 Từ Bảng 3.2.4 ta thấy các yếu tố dakhamyte, dakhamtunhan, dakhamtainha, coom2t, thunhapthap, conguoigia, thanhpho ảnh hưởng một cách có ý nghĩa thống kê lên nhu cầu điều trị tại nhà, vì có các xác suất tương ứng là 0,0%; 0,0%; 0,6%; 2,3%; 0,0%;1,5%; 0,0%, nhỏ hơn 5% và các khoảng tin cậy không chứa 1 Các yếu tố khác không có ảnh hưởng đáng kể vì có xác suất ý nghĩa lớn hơn 5%

Cụ thể, những người từng điều trị tại trạm y tế, điều trị tư nhân hay đã từng sử dụng dịch vụ điều trị tại nhà có nhu cầu sử dụng dịch vụ điều trị tại nhà cao hơn hẳn những người chưa từng điều trị tại các cơ sở y tế nói trên Điều này được thể hiện thông qua tỷ số chênh của các biến dakhamyte, dakhamtunhan, dakhamtainha tương ứng là 4,260; 6,691; 4,057, tất cả đều khác 1 một cách có ý nghĩa

Điều này có thể được lí giải như sau: những người đã từng sử dụng dịch vụ điều trị tại nhà hài lòng với chất lượng dịch vụ và sẵn sàng tiếp tục sử dụng dịch vụ Như vậy dịch vụ điều trị tại nhà đáp ứng nhu cầu của người bệnh Đối với những người

đã từng điều trị bệnh tại trạm y tế xã và điều trị tư nhân, nhu cầu điều trị tại nhà cũng cao hơn hẳn có thể do ở hai địa điểm đó chất lượng chữa bệnh không thật đáp ứng được mong muốn của người bệnh Chính vì vậy họ mong muốn sử dụng dịch

vụ điều trị tại nhà do các cơ sở y tế công lập cung cấp Hình thức điều trị tại nhà phần nào có thể ưu thế hơn so với điều trị tại trạm y tế xã, điều trị tư nhân Trong khi đó, chữa bệnh tại bệnh viện tỉnh và bệnh viện huyện có chất lượng cao hơn, đáp ứng được nhu cầu điều trị của bệnh nhân nên những người đã từng khám bệnh