Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kinh tế học: Bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế ở người cao tuổi

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:32

Thêm vào BST

Báo xấu

7
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích nghiên cứu của tóm tắt luận án "Bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế ở người cao tuổi" là mô tả khung phân tích, phương pháp đo lường và lượng hoá các yếu tố tác động đến tình trạng bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế của người cao tuổi Việt Nam; mô tả thực trạng và phân tích các yếu tố tác động đến tình trạng bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế của người cao tuổi Việt Nam;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kinh tế học: Bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế ở người cao tuổi

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN --------------------------------- ĐOÀN NGỌC THUỶ TIÊN BẤT BÌNH ĐẲNG TRONG SỬ DỤNG DỊCH VỤ Y TẾ Ở NGƯỜI CAO TUỔI VIỆT NAM CHUYÊN NGÀNH: KINH TẾ HỌC Mã số: 9310101 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ HÀ NỘI – 2024
CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TS. HÀ QUỲNH HOA 2. GS.TS. GIANG THANH LONG Phản biện 1: GS.TS. Đặng Nguyên Anh Viện Hàn Lâm Khoa học - Xã hội Việt Nam Phản biện 2: PGS.TS. Nguyễn Thị Nguyệt Viện Chiến lược phát triển, Bộ Kế hoạch và Đầu tư Phản biện 3: PGS.TS. Vũ Mạnh Lợi Viện Xã hội học Luận án được bảo vệ tại Hội đồng chấm Luận án cấp Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Vào hồi:….. giờ, ngày …… tháng ……. năm 2024 Có thể tìm hiểu Luận án tại - Thư viện Quốc gia - Thư viện Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 1. Đoàn Ngọc Thủy Tiên, Hà Quỳnh Hoa, Giang Thanh Long (2023), “Các nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ khám, chữa bệnh của người cao tuổi Việt Nam”, Tạp chí Kinh tế và Phát triển, Số 316, tháng 10/2023, tr.13-23. 2. Đoàn Ngọc Thủy Tiên, Giang Thanh Long, Hà Quỳnh Hoa (2023), “Health services utilization among the Vietnamese older persons: Status and associated factors”, Tạp chí Kinh tế Châu Á – Thái Bình Dương, Số Cuối tháng - Tháng 9 năm 2023, tr.70-73. 3. Doan Ngoc Thuy Tien, Giang Thanh Long (2023), “Income inequality and health outcomes among ten Asian countries, 1990-2016”, Economic Alternatives (đã được chấp thuận đăng, dự kiến đăng tháng 11 năm 2024).
MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế là chủ đề quan trọng được xã hội quan tâm, nội dung này được đề cập trong Mục tiêu Phát triển Bền vững số 3 và số 10. Theo đó, đề cập đến việc đảm bảo toàn dân được sống cuộc sống khoẻ mạnh và hạnh phúc cùng với nhu cầu về sử dụng dịch vụ y tế và chăm sóc sức khoẻ liên tục được đáp ứng trong suốt cuộc đời. Tuy nhiên, trên thực tế, tình trạng bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế đã được ghi nhận tại nhiều quốc gia trong các báo cáo và nghiên cứu thực nghiệm. Bất bình đẳng (BBĐ) trong sử dụng dịch vụ y tế (DVYT) phản ánh sự khác biệt trong tình trạng sử dụng DVYT giữa các nhóm khác nhau trong một quần thể. Sự khác biệt này còn phản ánh sự bất công bằng trong xã hội gây ra bởi nhiều yếu tố kinh tế - xã hội, như tình trạng kinh tế, nơi sống, giới tính. Những sự bất công bằng trên là không cần thiết và có thể khắc phục được thông qua các can thiệp về chính sách (Maria Lazo-Porras&Tricia Penniecook, 2023). Trong bối cảnh xu hướng dân số cao tuổi được ghi nhận đang tăng ở các quốc gia, trong đó có Việt Nam, tình trạng BBĐ trong sử dụng DVYT ở người cao tuổi (NCT) là vấn đề đang được quan tâm do hệ quả của vấn đề này, như tình trạng nhu cầu sử dụng DVYT không được đáp ứng đối với một số nhóm NCT, tình trạng sức khoẻ ở một số nhóm NCT bị ảnh hưởng,… Các nghiên cứu trước đây trên thế giới đã khai thác vấn đề này; tuy nhiên, vẫn tồn tại nhiều hạn chế như hướng tiếp cận vấn đề, phương pháp nghiên cứu, biến giải thích, cỡ mẫu cũng như sự chưa nhất quán trong các kết quả nghiên cứu được công bố. Tại Việt Nam, mặc dù đã có một số nghiên cứu về chủ đề BBĐ trong sử dụng DVYT, nhưng chưa có nghiên cứu về vấn đề BBĐ trong sử dụng DVYT cụ thể trên nhóm NCT được công bố. Thêm vào đó, các nghiên cứu trước đây về BBĐ trong sử dụng DVYT được thực hiện từ rất lâu trước đó và dữ liệu không mang tính đại diện cho quần thể. Việc triển khai nghiên cứu vấn đề BBĐ trong sử dụng DVYT ở NCT là rất cần thiết và cấp bách vì đây được nhận định là nhóm sân số ngày càng lớn về số lượng và đóng góp tỷ lệ lớn trong dân số Việt Nam. Hơn nữa, cả lý luận lẫn thực tiễn chính sách để giải quyết vấn đề
BBĐ trên nhóm đối tượng này đều còn thiếu và chưa thuyết phục. Vì vậy, luận án này được thực hiện với chủ đề: “Bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế của người cao tuổi Việt Nam” với phạm vi nghiên cứu của luận án tập trung nhiều vào sự khác biệt trong sử dụng DVYT của NCT tại Việt Nam, phân tích theo một số yếu tố kinh tế - xã hội. Luận án tập trung khai thác việc sử dụng DVYT thông qua xác suất và tần suất sử dụng DVYT nội trú và ngoại trú. 2. Mục tiêu, câu hỏi và nhiệm vụ nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu của luận án: (1) Mô tả khung phân tích, phương pháp đo lường và lượng hoá các yếu tố tác động đến tình trạng bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế của người cao tuổi Việt Nam. (2) Mô tả thực trạng và phân tích các yếu tố tác động đến tình trạng bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế của người cao tuổi Việt Nam. (3) Từ các kết quả trên, luận án đề xuất các giải pháp và khuyến nghị chính sách nhằm giảm BBĐ trong sử dụng dịch vụ y tế của người cao tuổi Việt Nam. Câu hỏi nghiên cứu: Để đạt được mục tiêu nghiên cứu trên, luận án tập trung trả lời các câu hỏi nghiên cứu cụ thể sau:  Câu hỏi 1: Phân tích bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế gồm những bước phân tích nào? Đo lường vấn đề bất bình đẳng và lượng hoá các yếu tố tác động tới bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế như thế nào?  Câu hỏi 2: Thực trạng bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế của người cao tuổi Việt Nam và các yếu tố tác động đến thực trạng bất bình đẳng nêu trên như thế nào? Tình trạng bất bình đẳng chung (toàn bộ dân số cao tuổi) và tình trạng theo các nhóm kinh tế-xã hội (như giới tính, khu vực sinh sống, tình trạng việc làm…) như thế nào?  Câu hỏi 3: Các hàm ý chính sách để giảm thiểu bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế của người cao tuổi Việt Nam là gì?
Từ cơ sở lý thuyết (được trình bày tại Chương 1) và tổng quan nghiên cứu thực tiễn được công bố tại Việt Nam và trên thế giới (được trình bày tại Chương 2), cần nhấn mạnh rằng luận án khai thác vấn đề BBĐ trong sử dụng DVYT nghĩa là xem xét đến yếu tố bất bình đẳng và bất công bằng trong sử dụng DVYT của nhóm dân số cao tuổi Việt Nam (Ichiro Kawachi và cộng sự, 2002; Mariana C Arcaya và cộng sự, 2015). Bất công bằng là một dạng đặc biệt của BBĐ, ở đó có xem xét đến yếu tố bất công bằng trong kinh tế-xã hội dẫn đến vấn đề BBĐ trong sử dụng DVYT. Vì vậy, luận án lựa chọn phân tích BBĐ trong sử dụng DVYT ở nhóm dân số cao tuổi theo giới tính, khu vực sống, và tình trạng việc làm. Đây là các yếu tố thường được nhìn nhận là có tồn tại bất công bằng trong xã hội. 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu của luận án là người cao tuổi Việt Nam (là những người Việt Nam từ 60 tuổi trở lên). Phạm vi nghiên cứu: Luận án nghiên cứu về bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế nội trú và ngoại trú của người cao tuổi Việt Nam với các yếu tố nhân khẩu và xã hội (như tuổi, giới tính, tình trạng việc làm…), các yếu tố môi trường (sử dụng BHYT khi khám, chữa bệnh, sự tham gia hoạt động văn hoá xã hội, nơi sống,…) và các yếu tố thể hiện nhu cầu về sức khoẻ (sức khoẻ tự đánh giá; mức độ khó khăn trong hoạt động sinh hoạt cơ bản hàng ngày). Thời điểm được phân tích là năm 2019 (dựa vào dữ liệu đại diện quốc gia cho dân số cao tuổi được thu thập vào năm 2019 như sẽ trình bày ở Chương 3). 4. Phương pháp nghiên cứu Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu trên, luận án sử dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu gồm: (i) Phương pháp phân tích, tổng hợp, (ii) phương pháp thống kê mô tả, (iii) phương pháp phân tích định lượng (gồm đo lường BBĐ thông qua chỉ số tập trung Erreygers (EI), phương pháp phân tích phân rã
Oaxaca-Blinder mở rộng cho mô hình hồi quy logistics và Poisson để lượng hoá mức độ tác động của từng yếu tố trên đến tình trạng BBĐ nêu trên). Luận án phân tích BBĐ trong sử dụng DVYT ở NCT giữa nhóm nam giới và nữ giới, giữa nhóm thành thị và nông thôn, giữa người có việc làm và không có việc làm. 5. Kết cấu của luận án Luận án được kết cấu thành năm chương như sau: Chương 1. Cơ sở lý thuyết các vấn đề trong luận án. Chương 2. Tổng quan nghiên cứu về bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế ở người cao tuổi. Chương 3. Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu. Chương 4. Thực trạng và các yếu tố tác động đến tình trạng bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế của người cao tuổi. Chương 5. Kết quả nghiên cứu chính của luận án và khuyến nghị chính sách. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA LUẬN ÁN 1.1. Cơ sở lý thuyết liên quan đến dịch vụ y tế 1.1.1. Khái niệm liên quan đến dịch vụ y tế 1.1.1.1. Khái niệm về dịch vụ y tế - Khái niệm về dịch vụ y tế (DVYT). - Các DVYT NCT thường sử dung, xét theo đặc điểm của DVYT và xét theo hình thức cung ứng DVYT tại các cơ sở y tế. 1.1.1.2. Đặc điểm đặc trưng của thị trường dịch vụ y tế 1.1.2. Mô hình lý thuyết về việc tiếp cận và sử dụng dịch vụ y tế - Mô hình lý thuyết của Andersen&Newman (2005). 1.2. Cơ sở lý thuyết về bất bình đẳng 1.2.1. Khái niệm về bất bình đẳng
- Khái niệm về bình đẳng, công bằng, bất bình đẳng, bất công bằng trong sử dụng DVYT. 1.2.2. Các phương pháp đo lường và phân tích bất bình đẳng 1.2.2.1. Các chỉ số đo lường bất bình đẳng - Đường cong Lorenz, hệ số Gini. - Đường cong tập trung, chỉ số tập trung CI, chỉ số tập trung EI. 1.2.2.2. Các phương pháp phân rã phân tích yếu tố tác động đến bất bình đẳng. - Phương pháp phân rã chỉ số tập trung. - Phương pháp phân rã Oaxaca-Blinder. - Phương pháp phân rã Fairlie. 1.2.3. Mô hình lý thuyết về bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế - Mô hình lý thuyết của Orielle Solar & Alec Irwin (2010). 1.3. Các vấn đề cơ bản liên quan đến người cao tuổi 1.3.1. Khái niệm liên quan đến người cao tuổi - Khái niệm về người cao tuổi (NCT), “già hoá” dân số, dân số “già”, dân số “rất già”, dân số “siêu già”. 1.3.2. Các đặc điểm đặc trưng liên quan đến người cao tuổi Việt Nam - Các đặc điểm về cấu trúc dân số cao tuổi. - Các đặc điểm về đời sống vật chất và đời sống tinh thần của NCT. - Các đặc điểm về hoạt động kinh tế của NCT (gồm tình trạng việc làm, các nguồn thu nhập). - Các đặc điểm về sức khoẻ của NCT. - Các đặc điểm về việc sử dụng DVYT của NCT. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ BẤT BÌNH ĐẲNG TRONG SỬ DỤNG DỊCH VỤ Y TẾ Ở NGƯỜI CAO TUỔI 2.1. Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm về tình trạng bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế ở người cao tuổi Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây chỉ ra rằng có tồn tại tình trạng
BBĐ trong sử dụng DVYT với các hướng tác động không đồng nhất, tuỳ thuộc vào nhiều yếu tố như bối cảnh nghiên cứu, việc lựa chọn DVYT… 2.2. Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm về những yếu tố tác động đến bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế ở người cao tuổi 2.2.1. Tác động của các yếu tố nhân khẩu và xã hội (Gồm giới tính, tuổi, tình trạng hôn nhân, tình trạng việc làm, trình độ học vấn). 2.2.2. Tác động của các yếu tố môi trường (Gồm khu vực sống, điều kiện sống, sắp xếp cuộc sống, bảo hiểm y tế, sự tham gia hoạt động văn hoá xã hội). 2.2.3. Tác động của các yếu tố thể hiện nhu cầu về sức khoẻ (Gồm sự độc lập/phụ thuộc trong các hoạt động sinh hoạt hàng ngày và sức khoẻ tự đánh giá). 2.3. Khoảng trống trong nghiên cứu Một số khoảng trống trong nghiên cứu được xác định thông qua tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm. Về mặt lý luận: - Cho đến nay, tại Việt Nam, chưa có nghiên cứu nào hệ thống hoá đầy đủ và toàn diện khung phân tích về BBĐ trong sử dụng DVYT ở NCT tại Việt Nam. Đồng thời, cũng chưa có nghiên cứu nào lượng hoá các yếu tố tác động đến tình trạng BBĐ trong sử dụng DVYT ở NCT tại Việt Nam. Vì vậy, nghiên cứu trong bối cảnh dân số cao tuổi của Việt Nam đang tăng nhanh và được dự báo sẽ bước vào thời kỳ già hoá trong tương lai gần là hoàn toàn cấp thiết và giúp hoàn thiện cơ sở lý luận về vấn đề trên. - Các nghiên cứu trước chỉ ra hướng tác động không đồng nhất của các yếu tố đến tình trạng BBĐ trong sử dụng DVYT. Thêm vào đó, các nghiên cứu này đều áp dụng phương pháp phân rã chỉ số tập trung. Vì vậy, việc lựa chọn phương pháp phân rã trên cần được cân nhắc lại. Phương pháp phân rã Oaxaca-Blinder là phương pháp phân tích BBĐ được sử dụng nhiều trong lĩnh vực giáo dục và kinh tế nhưng
chưa được áp dụng rộng rãi trong nghiên cứu về BBĐ trong y tế. Cho đến gần đây, theo hiểu biết của tác giả, chỉ mới có một số nghiên cứu áp dụng phương pháp này trong phân tích BBĐ về tình trạng sức khoẻ NCT tại Việt Nam (Le và cộng sự, 2020; Le và cộng sự, 2021), nhưng chưa có nghiên cứu nào áp dụng phương pháp Oaxaca-Blinder vào chủ đề BBĐ trong sử dụng DVYT của NCT tại Việt Nam. Phương pháp phân rã Oaxaca-Blinder được áp dụng để lượng hoá sự đóng góp của từng yếu tố góp phần vào sự BBĐ trong sử dụng DVYT. Phương pháp này giúp cung cấp góc nhìn hữu ích về tình trạng BBĐ và lý giải nguyên do gây ra tình trạng này để từ đó đưa ra những bằng chứng khoa học cho việc điều chỉnh các chính sách y tế phù hợp với bối cảnh từng quốc gia, nhằm hướng tới mục tiêu công bằng trong sử dụng DVYT (Gu và cộng sự, 2019). Phương pháp này đặc biệt phù hợp các nghiên cứu sử dụng dữ liệu điều tra hộ gia đình (O’Donnell và cộng sự, 2008). - Các nghiên cứu trước đây chưa đề cập đến yếu tố “sự tham gia hoạt động văn hoá xã hội” vào trong nghiên cứu về BBĐ trong sử dụng DVYT. Trong khi đó, tác động của yếu tố này đến sức khoẻ tinh thần, thể chất, và tình trạng sử dụng DVYT của NCT đã được ghi nhận trên y văn. Yếu tố này đóng vai trò đặc biệt, là yếu tố đặc trưng khi khai thác nhóm đối tượng dân số cao tuổi. Vì vậy, luận án đưa biến số này vào với kỳ vọng sẽ đóng góp những phát hiện mới và đặc trưng cho nhóm NCT. Ngoài ra, việc đưa yếu tố “sự tham gia hoạt động văn hoá xã hội” vào mô hình phân tích được kỳ vọng sẽ đóng góp những phát hiện mới cho lý thuyết về sử dụng DVYT của Andersen & Newman (2005). Về mặt thực tiễn: - Cho đến nay, nhiều nghiên cứu về BBĐ trong sử dụng DVYT trên các nhóm đối tượng khác nhau, nhưng chưa có nghiên cứu nào được thực hiện về chủ đề BBĐ trong sử dụng DVYT trên đối tượng NCT.
Việc triển khai nghiên cứu thực nghiệm về BBĐ trong sử dụng DVYT trên nhóm NCT là rất cần thiết và cấp bách vì đây được nhận định là nhóm dân số ngày càng lớn về số lượng và đóng góp tỷ lệ lớn trong dân số Việt Nam. - Việc phân tích và lượng hoá các yếu tố tác động đến tình trạng BBĐ trong sử dụng DVYT ở NCT sẽ cung cấp bằng chứng thực nghiệm về các yếu tố tác động đến tình trạng trên; từ cơ sở đó, luận án khuyến nghị về chính sách nhằm làm cải thiện tình trạng BBĐ nêu trên. Hơn nữa, hệ thống y tế Việt Nam có nhiều thay đổi trong chính sách y tế, quan tâm nhiều hơn đến nhóm dân số cao tuổi. Vì vậy, việc tiến hành nghiên cứu về chủ đề này là hoàn toàn cấp thiết nhằm xem xét sự cải thiện vấn đề bình đẳng trong sử dụng DVYT ở nhóm NCT trong bối cảnh Việt Nam. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 3.1. Dữ liệu nghiên cứu Để xem xét vấn đề BBĐ trong sử dụng DVYT và phân tích các yếu tố tác động đến tình trạng bất bình đẳng nêu trên, luận án sử dụng dữ liệu từ Khảo sát về người cao tuổi và bảo hiểm y tế Việt Nam năm 2019 (The Survey on Older Persons and Social Health Insurance in Vietnam 2019, viết tắt là OP&SHI 2019). Đây là cuộc khảo sát quốc gia thứ hai về người cao tuổi tại Việt Nam, được thông qua Hội đồng Đạo đức trong nghiên cứu y sinh của Viện Nghiên cứu Y - Xã hội học theo Quyết định số 01/HĐĐĐ-ISMS ngày 12 tháng 07 năm 2019. Những người tham gia OP&SHI 2019 được chọn dựa trên phương pháp chọn mẫu theo tỷ lệ trọng số với cỡ mẫu lớn lấy tương ứng từ Tổng điều tra Dân số và Nhà ở năm 2019 của Tổng cục Thống kê Việt Nam. 3.2. Khung phân tích của luận án Các bước phân tích của luận án được thực hiện lần lượt như sau (Hình 3.1):
Hình 3.1. Khung phân tích về bất bình đẳng và các yếu tố tác động đến bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế ở người cao tuổi Nguồn: Tác giả xây dựng từ cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu  Bước 1: Dựa trên cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu thực nghiệm, các yếu tố kinh tế - xã hội được đưa vào mô hình nhằm phân tích tình trạng sử dụng DVYT ở NCT và các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng trên.  Bước 2: Tình trạng sử dụng DVYT ở NCT được giả thuyết rằng có sự khác biệt giữa các nhóm kinh tế - xã hội. Hay nói cách khác, tác giả giả thuyết rằng có tồn tại sự khác biệt trong xác suất và tần suất sử dụng DVYT nội trú và ngoại trú ở NCT theo giới tính (nam và nữ), khu vực sống (thành thị và nông thôn), và tình trạng việc làm (có việc làm và không có việc làm). Đây là các yếu tố kinh tế - xã hội thường được nhìn nhận là có tồn tại bất công bằng trong xã hội và có thể khắc phục được thông qua các chính sách phù hợp (Vu Duy Kien và cộng sự, 2014; Cathy Honge Gong và cộng sự, 2016; Cynthia Lum Fonta và cộng sự, 2020). Luận án sử dụng chỉ số tập trung Erreygers và phương pháp phân rã Oaxaca-Blinder mở rộng để kiểm định giả thuyết này.
 Bước 3: Sau khi ước lượng được tình trạng BBĐ trong sử dụng DVYT ở NCT, luận án áp dụng phương pháp phân rã Oaxaca-Blinder mở rộng để xác định và lượng hoá các yếu tố tác động, đóng góp vào tình trạng BBĐ nêu trên. Các yếu tố được đưa vào phân tích phân rã được lấy cơ sở từ các yếu tố được đưa vào mô hình phân tích tác động đến tình trạng sử dụng DVYT ở Bước 1. Phân tích BBĐ trong sử dụng DVYT nghĩa là phân tích: (i) BBĐ trong xác suất sử dụng DVYT nội trú; (ii) BBĐ trong xác suất sử dụng DVYT ngoại trú; (iii) BBĐ trong tần suất sử dụng DVYT nội trú; và (iv) BBĐ trong tần suất sử dụng DVYT ngoại trú. 3.3. Phương pháp nghiên cứu 3.3.1. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng sử dụng dịch vụ y tế ở người cao tuổi Luận án thực hiện Bước 1 của khung phân tích nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng sử dụng DVYT của NCT thông qua mô hình hồi quy logistic đa biến (đối với biến phụ thuộc “xác suất sử dụng DVYT nội trú” và “xác suất sử dụng DVYT ngoại trú”) và mô hình hồi quy Poisson (đối với biến độc lập “tần suất sử dụng DVYT nội trú” hoặc “tần suất sử dụng DVYT ngoại trú”). 3.3.1.1. Mô hình hồi quy logistic đa biến Mô hình hồi quy đa biến được sử dụng để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến việc NCT có hay không sử dụng DVYT nội trú/ngoại trú. Cụ thể như sau: 𝐿𝑛 =  +  𝑋 + , (1) Trong đó: p là xác suất sử dụng dịch vụ nội trú hoặc ngoại trú của NCT và vì thế (1-p) là xác suất không sử dụng dịch vụ nội trú hoặc ngoại trú của NCT; 𝑋 là các biến số độc lập;  là các hệ số tương ứng của các biến số 𝑋 ;  là hằng số; và  là phần dư (phần không thể giải thích được bởi 𝑋 ).
Sau khi thực hiện ước lượng các hệ số  từ mô hình hồi quy đa biến, tỷ số chênh hiệu chỉnh (adjusted odds ratio – aOR) được tính toán và phục vụ cho việc phiên giải kết quả. Như vậy, luận án ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến xác suất sử dụng DVYT nội trú và ngoại trú bằng các mô hình logistic tương ứng như sau: 𝐿𝑛 =  +  𝐴𝑔𝑒 +  𝐺𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟 +  𝐸𝑑𝑢 +  𝑀𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑙 +  𝐸𝑚𝑝𝑙𝑜𝑦 +  𝐻𝐻_𝑊𝑒𝑎𝑙𝑡ℎ +  𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 +  𝐿𝑖𝑣 +  𝐼𝑛𝑠𝑢𝑟𝑎𝑛𝑐𝑒 +  𝑅𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 +  𝐴𝑟𝑒𝑎 +  𝑆𝑜𝑐_𝑝𝑎𝑟 +  𝐴𝐷𝐿 +  𝑆𝑟ℎ +  (2) 𝐿𝑛 =  +  𝐴𝑔𝑒 +  ′ 𝐺𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟 +  ′ 𝐸𝑑𝑢 + ′ 𝑀𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑙 +  ′ 𝐸𝑚𝑝𝑙𝑜𝑦 +  ′ 𝐻𝐻_𝑊𝑒𝑎𝑙𝑡ℎ +  ′ 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 +  ′ 𝐿𝑖𝑣 +  ′ 𝐼𝑛𝑠𝑢𝑟𝑎𝑛𝑐𝑒 +  ′ 𝑅𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 +  ′ 𝐴𝑟𝑒𝑎 +  ′ 𝑆𝑜𝑐_𝑝𝑎𝑟 +  ′ 𝐴𝐷𝐿 +  ′ 𝑆𝑟ℎ + ’ (3) Trong đó, 𝑝 và 𝑝 lần lượt là xác suất NCT có sử dụng DVYT nội trú và ngoại trú. (1 − 𝑝 ) và (1 − 𝑝 ) lần lượt là xác suất NCT không sử dụng DVYT nội trú và ngoại trú. Như vậy, các biến phụ thuộc bao gồm: (i) xác suất NCT sử dụng DVYT nội trú và (ii) xác suất NCT sử dụng DVYT ngoại trú. Trong khảo sát OP&SHI 2019, NCT được hỏi: “Trong 12 tháng qua, Ông/Bà nhập viện điều trị nội trú bao nhiêu lần?” và “Trong 12 tháng qua, Ông/Bà đã khám và điều trị ngoại trú bao nhiêu lần?”. NCT được coi là có sử dụng dịch vụ nội trú hoặc ngoại trú khi trả lời đã sử dụng ít nhất một lần một trong hai loại dịch vụ này. Cần nhấn mạnh rằng, dù việc sử dụng DVYT nội trú hay ngoại trú, thuật ngữ “xác suất sử dụng DVYT” thể hiện nguy cơ về sức khoẻ khiến NCT phải sử dụng DVYT, và tỷ số chênh hiệu chỉnh aOR là chỉ số thống kê phổ biến phản ánh “xác suất” này.
Các biến độc lập được đưa vào mô hình dựa trên cơ sở lý thuyết của Ronald Andersen & John F. Newman (2005) và cơ sở tổng quan nghiên cứu thực nghiệm. Theo đó, chia thành ba nhóm: i) Các biến nhân khẩu và xã hội: tuổi (Age), giới tính (Gender), trình độ học vấn cao nhất (Edu), tình trạng hôn nhân (Marital), tình trạng việc làm (Employ). ii) Các biến môi trường: chỉ số điều kiện sống (HH_Wealth), hỗ trợ tài chính từ gia đình (Support), sắp xếp cuộc sống (Liv), sử dụng BHYT trong khám chữa bệnh (Insurance), vị trí địa lý (Region), khu vực sống (Area), sự tham gia hoạt động văn hoá xã hội (Soc_par). iii) Các biến thể hiện nhu cầu về sức khoẻ: Khó khăn trong hoạt động độc lập trong cuộc sống hàng ngày (ADL), sức khoẻ tự đánh giá (Srh). 3.3.1.2. Mô hình hồi quy Poisson Mô hình hồi quy Poisson được sử dụng để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến tần suất sử dụng DVYT nội trú/ngoại trú ở NCT. Cụ thể như sau: 𝑓 ( 𝑌| 𝑦 ) = Pr( 𝑌 = 𝑦 ) = , 𝑦 = 0, 1, 2, …. (4) ! Trong đó, f(Y|yi) biểu hiện xác suất mà biến ngẫu nhiên rời rạc Y nhận giá trị nguyên không âm yi, và yi! (đọc là yi giai thừa) thể hiện y! = y.(y - 1).(y - 2). … .2.1, với 0!=1, và  là tham số của phân phối Poisson. Lưu ý rằng phân phối Poisson có một tham số duy nhất, , không giống phân phối chuẩn có hai tham số, trung bình và phương sai Mô hình hồi quy Poisson có thể được viết như sau: 𝑦 = 𝐸( 𝑦 ) + 𝑢 =  + 𝑢 (5) Trong đó, các y được phân phối độc lập như các biến ngẫu nhiên Poisson với trung bình i cho mỗi cá nhân, được thể hiện như sau:  = 𝐸 ( 𝑦 | 𝑋 ) = exp[𝐵 + 𝐵 𝑋 + ⋯ + 𝐵 𝑋 ] = exp (𝐵𝑋) (6)
Trong đó, exp(BX) có nghĩa là e lũy thừa biểu thức XB, B là các tham số, X là các biến độc lập trong mô hình. Sau khi thực hiên các ước lượng Poisson, tỷ số incidence rate ratio (IRR) được tính toán để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến tần suất sử dụng dịch vụ nội trú và ngoại trú của NCT. Như vậy, luận án ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến tần suất sử dụng DVYT nội trú và ngoại trú bằng các mô hình hồi quy Poisson tương ứng như sau: 𝑦 = exp[𝐵 + 𝐵 𝐴𝑔𝑒 + 𝐵 𝐺𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟 + 𝐵 𝐸𝑑𝑢 + 𝐵 𝑀𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑙 + 𝐵 𝐸𝑚𝑝𝑙𝑜𝑦 + 𝐵 𝐻𝐻_𝑊𝑒𝑎𝑙𝑡ℎ + 𝐵 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 + 𝐵 𝐿𝑖𝑣 + 𝐵 𝐼𝑛𝑠𝑢𝑟𝑎𝑛𝑐𝑒 + 𝐵 𝑅𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 + 𝐵 𝐴𝑟𝑒𝑎 + 𝐵 𝑆𝑜𝑐_𝑝𝑎𝑟 + 𝐵 𝐴𝐷𝐿 + 𝐵 𝑆𝑟ℎ] + 𝑢 (7) 𝑦 = exp[𝐵 + 𝐵′ 𝐴𝑔𝑒 + 𝐵′ 𝐺𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟 + 𝐵′ 𝐸𝑑𝑢 + 𝐵′ 𝑀𝑎𝑟𝑖𝑡𝑎𝑙 + 𝐵′ 𝐸𝑚𝑝𝑙𝑜𝑦 + 𝐵′ 𝐻𝐻_𝑊𝑒𝑎𝑙𝑡ℎ + 𝐵′ 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 + 𝐵′ 𝐿𝑖𝑣 + 𝐵′ 𝐼𝑛𝑠𝑢𝑟𝑎𝑛𝑐𝑒 + 𝐵′ 𝑅𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 + 𝐵′ 𝐴𝑟𝑒𝑎 + 𝐵′ 𝑆𝑜𝑐_𝑝𝑎𝑟 + 𝐵′ 𝐴𝐷𝐿 + 𝐵′ 𝑆𝑟ℎ] + 𝑢 (8) Trong đó, 𝑦 và 𝑦 lần lượt là tần suất NCT sử dụng DVYT nội trú và ngoại trú, nghĩa là số lần NCT sử dụng DVYT nội trú và ngoại trú. Như vậy, các biến phụ thuộc bao gồm: (i) tần suất NCT sử dụng DVYT nội trú và (ii) tần suất NCT sử dụng DVYT ngoại trú. Trong khảo sát OP&SHI 2019, NCT được hỏi: “Trong 12 tháng qua, Ông/Bà nhập viện điều trị nội trú bao nhiêu lần?” và “Trong 12 tháng qua, Ông/Bà đã khám và điều trị ngoại trú bao nhiêu lần?”. NCT trả lời số lần họ sử dụng dịch vụ nội trú hoặc ngoại trú. Cần nhấn mạnh rằng, thuật ngữ “tần suất sử dụng DVYT” thể hiện vấn đề về sức khoẻ thông qua số lần NCT phải sử dụng DVYT, và tỷ số IRR là chỉ số thống kê phổ biến phản ánh vấn đề này.
Trong mô hình hồi quy Poisson, các biến độc lập được đưa vào dựa trên cơ sở lý thuyết của Ronald Andersen & John F. Newman (2005) và cơ sở tổng quan tài liệu, bao gồm: (i) Các biến nhân khẩu và xã hội: tuổi (Age), giới tính (Gender), trình độ học vấn cao nhất (Edu), tình trạng hôn nhân (Marital), tình trạng việc làm (Employ). (ii) Các biến môi trường: chỉ số điều kiện sống (HH_Wealth), hỗ trợ tài chính từ gia đình (Support), sắp xếp cuộc sống (Liv), sử dụng BHYT trong khám chữa bệnh (Insurance), vị trí địa lý (Region), khu vực sống (Area), sự tham gia hoạt động văn hoá xã hội (Soc_par). (iii) Các biến thể hiện nhu cầu về sức khoẻ: Khó khăn trong hoạt động độc lập trong cuộc sống hàng ngày (ADL), sức khoẻ tự đánh giá (Srh). 3.3.2. Đo lường tình trạng bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế ở người cao tuổi Đo lường tình trạng BBĐ trong sử dụng DVYT là bước 2 của khung phân tích. Chỉ số tập trung CI được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về bất bình đẳng. Tuy nhiên, chỉ số này bộc lộ một số hạn chế, đặc biệt là ước lượng có thể bị sai lệch đối với các biến số nhị phân và biến số đếm. Vì vậy, luận án sử dụng chỉ số EI (Erreygers concentration index), chỉ số được xây dựng dựa trên việc hiệu chỉnh chỉ số CI. Luận án đo lường tình trạng BBĐ trong sử dụng DVYT ở NCT theo: (i) tổng thể toàn bộ cỡ mẫu; (ii) theo khu vực sống (thành thị/nông thôn); (iii) theo tình trạng việc làm; (iv) và theo giới tính. Một cặp hai biến số về kinh tế (X) và y tế (Y) cần được sử dụng trong bước này để tính được EI. Biến số về kinh tế (X) của NCT được sử dụng trong ước lượng chỉ số EI: Chỉ số điều kiện sống. Danh sách bốn biến số về y tế (Y) bao gồm: Xác suất sử dụng DVYT nội trú; Xác suất sử dụng DVYT ngoại trú; Tần suất sử dụng DVYT nội trú; Tần suất sử dụng DVYT ngoại trú.
Để dễ hình dung về việc xử lý dữ liệu, luận án trình bày cách các chỉ số EI được tính toán thông qua phần mềm Stata với mẫu lệnh như sau: - Đối với biến xác suất sử dụng DVYT nội trú/ngoại trú: Conindex Y [aweight=new_weight], rankvar(X) erreygers bounded limits(0 1) truezero compare (area) Trong đó, Y là biến “xác suất sử dụng DVYT nội trú”; “xác suất sử dụng DVYT ngoại trú”. X là biến “Chỉ số điều kiện sống”. Phần bounded limits (0 1)thể hiện khoảng giá trị của biến Y. Trong trường hợp Y là biến nhị phân, khoảng giá trị này là (0; 1). - Đối với biến tần suất sử dụng DVYT nội trú/ngoại trú: Conindex Y [aweight=new_weight], rankvar(X) erreygers bounded limits(0 86) truezero compare (area) Trong đó, Y là biến “xác suất sử dụng DVYT nội trú”; “xác suất sử dụng DVYT ngoại trú”. X là biến “Chỉ số điều kiện sống”. Phần bounded limits (0 86) thể hiện khoảng giá trị của biến Y. Trong trường hợp Y là biến số đếm, khoảng giá trị này là (0; 86). Tương ứng với số lần sử dụng DVYT ít nhất là 0, và nhiều nhất là 86 (dựa trên dữ liệu thực tế của khảo sát OP&SHI 2019). Hai lệnh trên đo lường BBĐ trong sử dụng DVYT ở NCT theo khu vực sống. Trường hợp phân tích theo giới tính và tình trạng việc làm, cấu phần cuối của các lệnh trên sẽ được thay bằng biến Gender và Employ. Trường hợp phân tích BBĐ trên toàn bộ cỡ mẫu, phần compare (area) được lược bỏ. 3.3.3. Phân tích các yếu tố tác động đến bất bình đẳng trong sử dụng dịch vụ y tế ở người cao tuổi Để lượng hoá tình trạng BBĐ trong sử dụng DVYT ở NCT và các yếu tố đóng góp vào tình trạng BBĐ trên, luận án áp dụng phương pháp phân tích phân rã Oaxaca-Blinder mở rộng cho mô hình phi tuyến (Robert W Fairlie, 2005) nhằm luận giải các yếu tố quan trọng đóng góp vào tình trạng BBĐ trong sử dụng DVYT ở NCT. Đây cũng là bước 3 của khung phân tích của luận án.
Việc mở rộng công thức phân rã Oaxaca-Blinder có thể được đơn giản hóa bằng cách bắt đầu bằng: 𝑌 = 𝐹(𝑋 𝛽) (12) Trong đó Y biểu thị vectơ biến phụ thuộc N x 1, X là ma trận N x K của các biến độc lập và β là vectơ hệ số K x 1. Sự khác biệt về giá trị trung bình của Y giữa nhóm A (nông thôn – nhóm so sánh) và B (thành thị – nhóm tham chiếu) có thể được phân tách thành: 𝑌 − 𝑌 = 𝐹 (𝑋 𝛽 ) − 𝐹 (𝑋 𝛽 ) (13) = 𝐹 (𝑋 𝛽 ) − 𝐹 (𝑋 𝛽 ) + {𝐹 (𝑋 𝛽 ) − 𝐹 (𝑋 𝛽 )} E C Trong đó:  Phần E phản ánh sự khác biệt giữa giá trị trung bình của biến phụ thuộc giữa hai nhóm A và B có nguyên nhân từ sự khác biệt giữa các biến độc lập (còn được gọi là ảnh hưởng của các đặc điểm, “characteristic effects”). E phản ánh sự khác biệt giữa hai nhóm có thể giải thích được thông qua các biến độc lập.  Phần C thể hiện sự khác biệt giữa hai nhóm do sự khác biệt về hệ số (còn được gọi là ảnh hưởng của các hệ số, “coefficient effects”). Nhóm C phản ánh sự khác biệt không thể giải thích được. Theo công thức và quy ước trong công thức trên (nhóm A là nhóm so sánh, nhóm B là nhóm tham chiếu), phần E cho biết sự khác biệt của biến phụ thuộc do thay đổi các đặc điểm (các biến độc lập) của nhóm A so với nhóm B. Ngược lại, phần C thể hiện sự khác biệt của biến phụ thuộc (sự thay đổi kết quả đầu ra) của nhóm B nếu nhóm B được trải nghiệm cách phản ứng của nhóm A với sự thay đổi của X. Đối với các mô hình hồi quy đa biến, F(X β) được chuyển đổi thành . Đối với các mô hình Poisson, F(X β) được chuyển đổi thành 𝑒 (Thomas K.
Bauer&Mathias Sinning, 2008). Tất cả các phân tích được thực hiện với phần mềm STATA 14.0. Để dễ hình dung về việc xử lý dữ liệu, luận án trình bày cách tác giả sử dụng phần mềm Stata để thực hiện phân tích phân rã, xem xét sự khác biệt trong xác suất/tần suất sử dụng DVYT nội trú/ngoại trú giữa các nhóm NCT (ii) theo khu vực sống (thành thị/nông thôn); (iii) theo tình trạng việc làm; (iv) và theo giới tính. Mẫu các câu lệnh trong Stata như sau: - Đối với biến xác suất sử dụng DVYT nội trú/ngoại trú: mvdcmp area: logit Y X1 X2 X3 … Trong đó, Y là biến xác suất sử dụng DVYT nội trú/ngoại trú. X1 X2 X3… là các biến độc lập được đưa vào mô hình. - Đối với biến tần suất sử dụng DVYT nội trú/ngoại trú: mvdcmp area: poisson Y X1 X2 X3 … Trong đó, Y là biến tần suất sử dụng DVYT nội trú/ngoại trú. X1 X2 X3…là các biến độc lập được đưa vào mô hình. 3.3.4. Một số kiểm định sử dụng trong luận án Để giảm thiểu sai số trong các ước lượng và phản ánh đúng bản chất dữ liệu, luận án sử dụng: - Kiểm định hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) để kiểm tra liệu có tồn tại vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến độc lập hay không - Kiểm định tỷ số thích hợp (Adjusted Wald test) để kiểm định xem các biến được đưa vào mô hình có thật sự phù hợp hay không. - Kiểm định Hosmer-Lemeshow Goodness-of-fit để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp nhất đối với mô hình hồi quy logistic.