根据联合国原子辐射效应科学委员会(UNSCEAR)的估计，目前医疗照射已经是人群所受人工辐射的最大来源，全球人均年剂量为0.57 mSv^[1]。医疗照射即患者因医学检查和基于疾病的诊断或治疗所受到的照射，也包括照顾和安慰患者的人员所受的照射以及生物医学研究项目中志愿者所受到的照射。Mettler等^[2]1987年通过数据分析认为，一个国家或地区人口与医师数量的比例与当地的医疗照射频度高度相关，并建立模型预测部分国家的医疗照射频度。UNSCEAR从1988年报告开始，采用保健水平(healthcare level, HCL)来估计缺乏调查数据国家的医疗照射水平。

我国缺乏保健水平较为系统和深入的研究材料及文献。本文依据国家统计局中国统计年鉴数据，对我国的保健水平进行了研究，报道如下。

1. 人口和医师数量：本研究依据的全国及各省市人口和医师数量来源于国家统计局《中国统计年鉴》电子版(http://www.stats.gov.cn/sj/ndsj/)，年鉴中卫生人员数据源自《中国卫生健康统计年鉴》^[3]。其中，执业(助理)医师数包括执业医师、执业助理医师、村卫生室执业(助理)医师数，村卫生室执业(助理)医师属于乡村医生和卫生员。考虑到西方国家，包括UNSCEAR报告中医师指的是执业注册医师，本研究中使用的医师数据计算方法为：医师=执业(助理)医师－执业助理医师－乡村医生和卫生员。但在涉及西藏的数据时，医师数量按上述方式计算后为负数，因此使用统计年鉴中给出的执业医师数量。

2. 保健水平及其影响因素：保健水平即每一名医师服务的人口数量。计算方法为：HCL=人口(千人)/医师(人)×1 000。得到HCL值越小，即每名医师服务的人口越少，该地区保健水平越好。UNSCEAR根据HCL数值将不同国家或地区划分为4类保健水平：HCL＜1 000为Ⅰ类，1 000≤HCL≤2 999为Ⅱ类，3 000≤HCL≤9 999为Ⅲ类，HCL＞10 000为Ⅳ类。

通过国家统计局网站(http://www.stats.gov.cn/)获得2019年我国各省份人口、面积、国内生产总值(gross domestic product，GDP)、行政区划数量等数据，计算2019年我国31个省、自治区、直辖市的HCL值，分析保健水平与人口、面积、国内生产总值、行政区划数量等社会因素间的关系。

3. 部分地区保健水平与医疗照射频度关系研究：根据统计年鉴中河北、黑龙江、河南、内蒙古、江苏、山东、上海、福建、广东以及江西等10个省(自治区、直辖市)2016年的人口和医师数据计算10个地区的HCL值[医师=执业(助理)医师－执业助理医师－乡村医生和卫生员；HCL=人口(千人)/医师(人)×1 000]；根据公开文献获得上述10个地区2016年医疗照射频度^[4-13]，分析保健水平与医疗照射频度的关系。

4. 统计学处理：应用Stata 17.0软件对数据进行统计分析。采用多元线性回归分析保健水平和影响因素间的关系，采用Pearson相关分析保健水平与医疗照射频度间关系。P＜0.05为差异具有统计学意义。

1. 2008-2020年我国的HCL变化：根据中国统计年鉴电子版数据，本研究列出了2008—2020年全国执业(助理)医师数、执业助理医师数、乡村医生和卫生员数、总人口和计算得到的HCL结果(表 1)。总体而言，我国从2015年起，每名医师服务的人口数量连续 < 1 000人，进入了HCL Ⅰ类国家的行列。

表 1(Table 1)

表 1 我国医师数量及保健水平 (2008-2020) Table 1 The number of physicians and healthcare level in China (2008-2020) 年份 执业(助理)医师 执业助理医师 乡村医生和卫生员 总人口 (×104) HCL 2008 2 201 904 410 023 938 313 132 802 1 556 2009 2 329 206 423 770 1 050 991 133 450 1 562 2010 2 413 259 440 419 1 091 863 134 091 1 522 2011 2 466 094 445 940 1 126 443 134 916 1 510 2012 2 616 064 477 228 1 094 419 135 922 1 301 2013 2 794 754 508 960 1 081 063 136 726 1 135 2014 2 892 518 517 601 1 058 182 137 646 1 045 2015 3 039 135 530 727 1 031 525 138 326 937 2016 3 191 005 539 607 1 000 324 139 232 843 2017 3 390 034 561 035 968 611 140 011 753 2018 3 607 156 596 780 907 098 140 541 668 2019 3 866 916 656 401 842 302 141 008 595 2020 4 085 689 684 017 795 510 141 212 542 注：HCL. 保健水平

表 1 我国医师数量及保健水平 (2008-2020) Table 1 The number of physicians and healthcare level in China (2008-2020)

2. HCL时间趋势和地区间差异：以我国尚未进入HCL Ⅰ类国家的2014年为起点，计算各省份历年HCL，分析全国31个省(自治区、直辖市)中进入HCL Ⅰ类地区的占比趋势(图 1)。可以看到，在2014年我国总体水平为HCL Ⅱ类时，有一半的省份进入HCL Ⅰ类的行列，HCL Ⅲ类省份约占6%。2020年，我国31个省(自治区、直辖市)全部达到HCL Ⅰ类。

注：HCL. 保健水平 图 1 2014-2020年我国各省份HCL级别占比情况 Figure 1 The proportion of HCL in various provinces in China from 2014 to 2020

以2019年数据为基础，进一步对全国不同省份HCL进行了分析，每名医师服务人口情况如图 2所示。HCL值较低的地区主要是东部及沿海经济发达地区以及人口数量较小的边疆地区，而经济水平处于中游的中部地区HCL值较高，即该地区每名医师服务的人口数量较多。保健水平最好的前5个分别是北京、浙江、上海、天津和江苏，而江西、河南、贵州、云南和甘肃的保健水平排名末尾。其中，江西和河南的HCL分别为1 082和1 006，两个省份未进入HCL Ⅰ类地区，涉及的人口数量为14 306万人，约占全国总人口的10%。

注：HCL. 保健水平 图 2 2019年全国31个省 (自治区、直辖市) HCL数值 Figure 2 Distribution of HCL in 31 provinces in China in 2019

3. 影响HCL的主要社会和经济因素分析：以2019年全国31个省(自治区、直辖市)的HCL数据为基础，分析HCL与地区人口、面积、市县乡行政区划数量、GDP之间的关系(表 2)。结果发现，HCL与面积、市县乡行政区划数量等因素间无相关关系，与GDP和人口间存在相关性，与GDP的相关系数为r= -0.583(P=0.002)，与人口的相关系数r=0.416(P=0.027)。经回归分析，得到回归方程为：保健水平= -0.011×国内生产总值+0.184 ×人口(R²=0.767，F=47.77，P < 0.001)。一个地区的HCL与该地区GDP和人口具有一定的线性关系。GDP越高，HCL值越小，每名医师服务人数越少，保健水平越高；地区人口越多，相应的HCL值越高，每名医师服务人数越多，保健水平越低。

表 2(Table 2)

表 2 2019年全国31个省 (自治区、直辖市) 主要社会和经济因素 Table 2 Major social and economic factors in 31 provinces across the country in 2019 省(自治区、直辖市) 市 县 乡镇 面积 (×104 km2) GDP (亿元) 人口 (×104) 医师人数 HCL 北京 - 16 331 1.64 35 371.30 2 154 96 464 223 天津 - 16 248 1.19 14 104.28 1 562 39 323 397 河北 11 168 2 255 18.88 35 104.50 7 592 107 782 704 山西 11 117 1 398 15.67 17 026.68 3 729 55 292 674 内蒙古 12 103 1 020 118.30 17 212.50 2 540 49 792 510 辽宁 14 100 1 531 14.80 24 909.50 4 352 91 954 473 吉林 9 60 919 18.74 11 726.80 2 691 54 537 493 黑龙江 13 121 1 192 47.30 13 612.70 3 751 61 419 611 上海 - 16 214 0.63 38 155.32 2 428 70 648 344 江苏 13 96 1 284 10.72 99 631.52 8 070 186 371 433 浙江 11 90 1 378 10.55 62 352.00 5 850 173 013 338 安徽 16 105 1 486 14.00 37 114.00 6 366 78 496 811 福建 9 85 1 105 12.40 42 395.00 3 973 63 881 622 江西 11 100 1 561 16.69 24 757.50 4 666 43 139 1 082 山东 17 137 1 824 15.80 71 067.50 10 070 168 983 596 河南 17 158 2 441 16.70 54 259.20 9 640 95 793 1 006 湖北 13 103 1 234 18.59 45 828.31 5 927 94 026 630 湖南 14 122 1 927 21.18 39 752.12 6 918 110 897 624 广东 21 122 1 601 17.97 107 671.07 11 521 221 754 520 广西 14 111 1 251 23.67 21 237.14 4 960 62 659 792 海南 4 23 218 3.54 5 308.94 945 17 038 555 重庆 - 38 1 030 8.20 23 605.77 3 124 51 354 608 四川 21 183 4 610 48.60 46 615.82 8 375 124 414 673 贵州 9 88 1 379 17.60 16 769.34 3 623 39 545 916 云南 16 129 1 398 39.00 23 223.75 4 858 56 241 864 西藏a 7 74 697 122.84 1 697.82 351 7 134 492 陕西 10 107 1 295 20.58 25 793.17 3 876 62 100 624 甘肃 14 86 1 355 45.37 8 718.30 2 647 32 023 827 青海 8 44 400 72.10 2 965.95 608 7 832 776 宁夏 5 22 240 6.64 3 748.48 695 14 920 466 新疆 14 106 1 066 166.00 13 597.11 2 523 41 801 604 注：a 西藏使用的是统计年鉴中的执业医师数量。GDP. 国内生产总值；HCL. 保健水平

表 2 2019年全国31个省 (自治区、直辖市) 主要社会和经济因素 Table 2 Major social and economic factors in 31 provinces across the country in 2019

4. HCL与医疗照射频度的相关性：计算河北、黑龙江、河南、内蒙古、江苏、山东、上海、福建、广东以及江西等10个省(自治区、直辖市)2016年的HCL数据，根据文献[4-13]中10个省(自治区、直辖市)2016年医疗照射频度，分析HCL和医疗照射频度间关系(表 3)。其中江西和河南计算HCL时结果超过2 000，异常高于其他省份、特别是临近省份，因而两省均使用统计年鉴上的执业医师数据计算HCL。经相关分析，医疗照射频度和HCL的相关系数r= -0.620(P= 0.028)。进一步做回归分析得到：频度= -0.640×保健水平+ 1 225.876(R² = 0.384，F=5.00，P=0.056)，按照文献中效应强度判定标准(0.25~0.64为中度效应)^[14]，效应强度为中等。人群的医疗照射频度和HCL间有一定的相关关系，HCL可以在一定程度上解释和预测医疗照射频度，但其关联性需要更进一步研究。

表 3(Table 3)

表 3 2016年10个省 (自治区、直辖市) 医疗照射频度和HCL情况 Table 3 Medical radiation frequency and HCL in 10 provinces in 2016 省(自治区、直辖市) 医师人数 人口 (×104) HCL 频度 (10-3) 河北 55 406 7 470 1 348 379 内蒙古 39 052 2 520 645 381 黑龙江 48 620 3 799 781 385 上海 60 956 2 420 397 1 228 江苏 137 369 7 999 582 911 江西 66 016 4 592 696 788 福建 42 684 3 874 908 695 山东 92 526 9 947 1 075 749 河南 152 056 9 532 627 826 广东 174 461 10 999 630 992 注：HCL. 保健水平

表 3 2016年10个省 (自治区、直辖市) 医疗照射频度和HCL情况 Table 3 Medical radiation frequency and HCL in 10 provinces in 2016

UNSCEAR为了更好比较和评价全世界各地的医疗照射水平, 划分了4级保健水平统计分析所收集到的资料^[15]。我国在保健水平方面缺少较为系统的文献，本次研究医师和人口数据来源国家统计局网站上的公开数据，对我国的保健水平的变化趋势和主要社会影响因素进行了研究，并分析了保健水平和医疗照射频度间的相关性。结果提示，我国自2015年起HCL值低于1 000，但由于我国人口分布和医疗资源发展不均，不同省份之间的HCL值差异较大，2019年北京HCL值为223，而江西HCL为1 082。对HCL和人口、面积、行政区划数量、GDP等社会因素间的关系进行研究，发现HCL与GDP和人口数量间具有一定线性关系，GDP越高，HCL值越小，每名医师服务人数越少；地区人口越多，相应的HCL值越高，每名医师服务人数越多。考虑到部分医师持证但未从事直接服务人群的工作，实际医师服务人数可能更多。有研究者将我国每百万人口乳腺X射线扫描(mammography)和正电子发射断层显像(PET)仪器数量和其他HCL Ⅰ类国家比较，数量仅为其他国家的4%~30%^[16]。河北省2016年调查显示介入放射学应用频度只达到HCL Ⅱ类国家1997-2007年的44.4%^[4]。与其他HCL Ⅰ类国家相比，我国的医疗均衡发展之路依然任重道远。

对部分地区的HCL和每千人医疗照射频度数据的相关性进行分析，得到HCL与医疗照射频度之间存在中等程度的相关关系，HCL值越小，保健水平越高，该地区医疗照射频度越高，但HCL和医疗照射频度经回归分析后得到的直线回归方程无统计学意义。HCL可以在一定程度上解释和预测我国医疗照射频度，当然其关联性仍然需要更进一步研究。Mettler等^[2]利用10年间收集的数据，建立多个模型研究后认为对大多数国家，保健水平和医疗照射频度间有良好的相关性。分析本研究和文献[2]结果差异的原因可能是样本量较小，结果受数据变异影响较大；同时，分析中使用的医疗照射频度数据来源于文献[4-13]，其中一些省份的数据是在抽样调查基础上估算得到，可能存在一些偏差。医疗照射频度和HCL都可能受到流动人口的影响，对两者进行相关性分析时该因素影响较小。另外，研究中发现，“医师”所涵盖的人群范围是影响HCL数值的重要因素。乡村医生和卫生员是在村卫生室工作的人员，根据2015年《关于进一步加强乡村医生队伍建设的实施意见》要求，新进村卫生室人员应具备执业医师或执业助理医师资格，同时建立了乡村全科执业助理医师制度，对现有乡村医生进行资格培训。个别省份医师和HCL数值的异常可能是不同类别卫生人员的统计数据实际有部分人群重叠，在分析时被重复减去所致。对于我国医疗照射频度的估计，牛亚婷等^[17]比较了包含不同变量的多重线性模型的拟合效果，建立了放射诊疗总人次与门急诊人次、住院人次、放射诊疗设备数量、放射工作人员数量和医院级别之间的数学模型。苏垠平等^[18-19]提出基于医院管理信息系统(HIS)、影像归档和通信系统(PACS)开展医疗照射频度数据调查，并利用样本中放射诊疗占医疗服务的比例外推，估算了我国2005-2014年间的年总频度。我国已建设了世界上最大的医疗信息系统和全面全民的医疗保险^[20]，理论上完全具备了基于区域信息交换开展医疗照射水平监测的基础条件。亟需提出良好的顶层设计，以更好地开展医疗照射水平监测。

随着我国经济的发展、公众健康意识的提高，20世纪90年代以来我国医院数量大规模增长，伴随着放射诊疗设备的普及，其机构数量在近年逐步趋于稳定；同时，考虑到2020年起爆发的新冠肺炎疫情对我国医疗卫生领域的影响，本研究在分析保健水平的地区差异和社会影响因素时使用了2019年的数据。我国在20世纪八九十年代曾开展两次全国医疗照射水平调查，但由于未查询到当时各省份的医师数据，因而在分析保健水平和医疗照射频度的关系时使用2016年的数据。此外，本次研究仅分析了保健水平与人口、面积、行政区划数量、GDP等主要社会因素间的关系，对放射诊疗设备数量、就诊人数等其他可能的影响因素未做分析，这是本文的局限性。在后续的工作中，应更加细致深入的考虑与保健水平和医疗照射水平有关的各种影响因素，分析不同因素间的关系，丰富和完善我国医疗照射相关的保健水平研究。

利益冲突  无

作者贡献声明  崔诗悦、苏垠平、孙全富负责文章撰写和修改；徐辉、牛延涛、卓维海、刘建香、程金生负责文章审阅并提出建议