基于聚类分析的全国医共体试点县分类指导方法与实践

目的:以关键因素对各医共体试点县实施聚类分析,提高医共体运行结果评价的公平性和政策指导的针对性.方法:以2020年全国医共体试点县数据为例,归纳影响医共体运行的关键因素,实施K均值聚类分析后将分组平均值和组内排名向各县反馈,提供针对性的改革建议.结果:人口密度、交通成本和医保筹资3个因素将医共体试点县划分为空间中分布区域不同的8个组,社会经济特征相似的县被分到了同一组,数据较极端的县域被单独提出成组,避免了均值受异常值的影响,提高了组内数据的可比性和分类指导的可行性.结论:基于聚类分组的信息反馈能提高政策评价的公平性和分类指导的精准度,不同县域医共体改革应探索因地制宜、差异互补的发展模式,医共体应着眼于提供全局性、全链条、囊括软性硬性的健康服务.