本研究的通讯作者为中国北京大学的何平教授以及青岛健康与康复科学大学的石振宇副教授。研究团队其他主要成员包括共同第一作者袁业民、司华新、夏祎祺和王晏尚，他们均来自北京大学。这项研究于2025年发表在开放获取期刊 Global Health Research and Policy 上。
本研究属于公共卫生与健康政策交叉领域，具体聚焦于医疗资源利用与社会经济公平性研究。随着全球人口老龄化和疾病谱向慢性病转变，医疗服务需求格局正在重塑。然而，各国医疗服务利用的趋势存在显著差异，受人口结构、经济发展水平及卫生政策等多种因素影响。中国在过去十年经历了医疗服务利用的快速增长，全国医疗卫生机构总诊疗人次和住院人次均大幅上升。这一增长的合理性，尤其是在中国医疗资源存在显著城乡与区域差距的背景下，成为一个亟待解答的关键问题，对于未来卫生系统的科学政策设计与调整至关重要。同时，社会经济地位是医疗服务利用的关键决定因素，但在中国的相关研究仍较为有限。基于此，本研究旨在解决两个关键的知识缺口：第一，通过国际老龄化队列数据，比较中国与其他国家和地区50岁及以上成年人在医疗服务利用趋势上的差异；第二，深入探究中国情境下，社会经济地位与医疗服务利用之间的关联，并考虑医疗保险类型等背景因素。
研究流程严谨，主要分为研究设计、数据来源、变量测量、统计分析和结果报告等环节。研究团队采用了横断面与纵向分析相结合的设计。在国际比较分析部分，研究利用了来自四个大型老龄化纵向调查的标准化数据：中国健康与养老追踪调查、美国健康与退休研究、韩国老龄化纵向研究以及欧洲健康、老龄化和退休调查。为确保时间范围的可比性，研究选取了2011年至2020年间的数据。纳入标准为年龄在50岁及以上的参与者，并排除了医疗服务利用信息或关键社会人口学变量缺失的个体。最终，四个队列分别获得了75,368、78,042、35,341和233,093个观测值用于国际趋势比较分析。在随后的专门针对中国的分析中，研究进一步排除了社会经济地位变量缺失的参与者，最终得到44,137个观测值，构成了深入分析的核心数据集。
研究的测量指标经过精心定义。核心自变量社会经济地位通过教育水平、家庭总收入和就业状况三个维度来衡量。教育水平被划分为小学及以下和初中及以上；家庭总收入根据中位数划分为低和高两个水平；就业状况分为未工作、工作和退休三类。医疗服务利用则包括门诊利用率和住院利用率，分别定义为每年人均就诊次数和每年人均住院次数。由于不同调查的询问时间跨度不同（如过去一个月、一年或两年），研究将所有结果变量统一换算为一年单位，以确保跨国和跨时间的可比性。此外，研究还控制了年龄、性别、居住地、婚姻状况、吸烟饮酒行为、慢性病数量、自评健康状况和调查年份等一系列协变量。
数据分析方法全面且具有针对性。首先，研究采用Mann-Kendall趋势检验来考察四个国际队列以及中国队列内部不同社会经济地位群体的门诊和住院利用率的时间趋势。对于组间比较，则使用了Wilcoxon秩和检验或Kruskal-Wallis H检验。鉴于住院利用数据存在过度离散（方差远大于均值），研究采用随机效应负二项回归模型来探究社会经济地位与住院利用率之间的关联，并报告了发生率比及其95%置信区间。为验证结果的稳健性，研究还进行了敏感性分析，使用泊松回归模型替代负二项模型，结果保持一致。此外，研究还根据医疗保险类型（主要是城镇职工基本医疗保险和城乡居民基本医疗保险）进行了亚组分析，以探索不同保险计划下社会经济地位影响的差异。
研究的主要结果揭示了显著的跨国差异和国内不平等现象。在国际比较方面，2011年至2020年间，中国的门诊利用率未呈现清晰的长期上升或下降趋势，而美国呈缓慢下降，韩国呈稳定上升。在住院利用方面，美国（τ-b = -0.02, p < 0.001）和韩国（τ-b = -0.05, p < 0.001）均呈现逐渐下降趋势，而中国的住院利用率则持续快速增长（τ-b = 0.08, p < 0.001）。到2020年，中国CHARLS队列的住院利用率已显著高于其他三个国际队列。这与中国医疗总数据的增长趋势相符，显示出住院服务利用的强劲扩张势头。
对中国队列的深入分析进一步揭示了社会经济地位的影响。研究显示，不同社会经济地位群体的住院利用率总体均呈上升趋势。然而，较低的社会经济地位与较高的住院利用率显著相关。具体而言，在完全调整了人口学特征、健康行为和健康状况等混杂因素后的模型中，与初中及以上教育水平者相比，小学及以下教育水平者的住院发生率高出11%（IRR = 1.11, 95% CI: 1.04–1.18, p = 0.003）；低收入家庭的住院发生率比高收入家庭高8%（IRR = 1.08, 95% CI: 1.02–1.14, p = 0.007）；未工作者和退休者的住院发生率分别比在工作者高出39%（IRR = 1.39）和38%（IRR = 1.38）。这些关联在不同调查年份中保持一致。研究进一步发现，低社会经济地位群体健康状况更差，他们更有可能患有两种及以上慢性疾病（p < 0.001）并自评健康状况不佳（p < 0.001）。这表明健康需求是解释住院利用差异的一个重要机制。
亚组分析结果尤为关键，它揭示了医疗保险制度在调节不平等中的作用。研究发现，在享有保障水平较高、报销比例较高的城镇职工基本医疗保险的参保者中，社会经济地位与住院利用之间的关联不再具有统计学显著性。然而，在覆盖广大城乡居民、保障水平相对较低的城乡居民基本医疗保险参保者中，社会经济地位不平等现象依然显著存在。具体表现为，在URBMI参保者中，低教育水平（IRR = 1.12）、低收入（IRR = 1.06）和未工作状态（IRR = 1.40）仍然与更高的住院利用率相关。这一发现说明，尽管中国已实现了广泛的医疗保险覆盖，但保障水平的差异仍可能导致并维持着医疗服务利用的社会经济不平等。
本研究得出以下核心结论：在过去十年中，中国中老年人的住院利用率经历了过度增长，其增速和水平均已超过多个高收入国家/地区。低社会经济地位与高住院利用率相关，这主要可归因于低社会经济地位群体较差的健康状况。值得注意的是，这种关联在城乡居民基本医疗保险参保人群中持续存在，突显了该保险计划内依然存在的公平性挑战。研究的价值在于，它通过严谨的国际比较和国内多层次分析，系统揭示了在中国卫生体系快速发展的背景下，医疗服务利用在数量增长和结构公平两个维度上面临的双重挑战。研究不仅证实了住院服务的“过度利用”趋势，还精准定位了不平等现象最集中的群体和制度环节。
本研究的亮点在于多个方面。首先，在研究对象上，它聚焦于普通老龄人口而非特定疾病患者，填补了该群体跨国医疗服务利用比较研究的空白。其次，在方法学上，研究创新性地整合了四个具有国际可比性的大型老龄化队列数据，并采用了适用于过度离散计数数据的随机效应负二项回归模型，确保了分析的科学性和结果的稳健性。再者，在研究视角上，它超越了简单的趋势描述，将宏观利用趋势与微观个体社会经济地位、中观医疗保险制度联系起来，进行了多层次、机制性的深入探讨。最后，亚组分析揭示了URBMI内部持续存在的社会经济梯度，这一发现具有重要的政策警示意义。
基于研究发现，本研究为政策制定提出了明确的方向：系统性改革至关重要。为了遏制不必要的住院增长并促进卫生公平，政策应优先发展初级卫生保健，通过加强基层医疗卫生机构能力建设和推行类似经济合作与发展组织国家的“守门人”制度，引导合理就医。同时，需要对脆弱群体，特别是低社会经济地位群体，实施有针对性的健康管理和疾病干预项目。此外，加速医疗保险整合、提高城乡居民基本医疗保险的门诊保障水平、优化其精算设计以减少低收入群体的自付费用，对于降低因经济激励导致的过度住院、促进服务利用公平至关重要。未来的研究可进一步探索不同社会经济特征人群医疗服务利用的具体驱动因素，重点关注政策激励、资源配置与个体健康行为之间的交互作用如何塑造其在门诊和住院服务之间的选择。