南澳大学研究揭示人口统计偏差影响医疗资源分配

新近由南澳大利亚大学开展的一项研究揭示，当前人口统计方式可能扭曲医疗服务的规划与资金分配——部分地区因此面临超过20%的资源过度投入或投入不足。

该研究基于澳大利亚两项最受信赖的人口健康指标——澳大利亚统计局（ABS）发布的“估计居民人口”（ERP）与“Medicare注册数据”。研究发现，尽管全国范围内的全科医生（GP）就诊率在两种数据源下总体差异不大（约2%），但在区域层面和不同人口群体中却显现出显著差异。

具体而言，在澳大利亚首都直辖区（ACT），若采用ABS数据计算，15至24岁年轻人的全科医生就诊率比基于Medicare数据的结果低16%。而在北领地，85岁及以上女性的就诊率在使用ABS数据时，比使用Medicare数据高出21%。

该研究的首席研究员、南澳大学的Imaina Widagdo博士指出，这些发现说明，人口统计中看似微小的差异，可能对医疗资源配置产生深远影响。

“大多数人认为健康统计数据是客观的，但选择统计哪些人、如何统计，却可能显著改变我们所看到的事实，”Widagdo博士表示。

“卫生规划者依赖数据来决定医生配置、诊所布局、服务设置以及健康干预的优先级。如果人口数据存在偏差——哪怕只是轻微偏差——我们就可能错误分配资源，导致某些社区医生严重不足，而其他地区却资源过剩。”

该研究进一步揭示，ABS的ERP数据（基于人口普查及出生、死亡和移民记录，覆盖约2600万人）与Medicare注册数据（约2620万人有资格享受公共医疗保障）所反映的人群构成并不完全一致。

研究团队特别指出，数据不一致现象在行政数据集中尤为常见，例如原住民等群体经常被低估，这进一步加剧了医疗资源分配中的公平性缺口。

Widagdo博士强调，忽视数据差异可能会无意中导致分析结果产生偏误，尤其是在人口流动性高、移民比例大或Medicare覆盖率较低的地区。

“在人口稀少或结构快速变化的地区——如北领地或首都直辖区——统计方式的不同可能带来显著影响，”她补充道。

“归根结底，如果我们不能准确统计人口，就可能导致医生、药剂师或其他医疗服务被错误地配置——这对少数族群或弱势社区可能造成严重后果。”

“尽管并不存在某种‘完美’的人口统计方法，但至少我们应当明确报告所使用的数据来源，并充分理解其局限性。这对实现公平、精准的健康规划至关重要。”

研究团队建议，未来研究可进一步探索使用关联型综合数据库（例如ABS的个人层面综合数据资产PLIDA），以建立更准确的人口统计方法，从而更精准地引导医疗资源与资金的投放。