Kết luận thống kê về nhu cầu chăm sóc sức khỏe ở Hải Dương

Kết luận thống kê về nhu cầu chăm sóc sức khỏe ở Hải Dương Nguyễn Huyền Trang Trường Đại học Khoa học Tự nhiên; Khoa Toán - Cơ - Tin học Chuyên ngành: Lý thuyết xác suất và thống kê toán học Mã số: 60 46 15 Người hướng dẫn: PGS.TS. Hồ Đăng Phúc Năm bảo vệ: 2012 Abstract. Trình bày các vấn đề cơ bản về phương pháp phân tích hồi quy logistic và mô hình hồi quy logistic bội. Giới thiệu phương pháp phân tích thống kê được dùng trong nghiên cứu này là mô hình nhiều mức cho dữ liệu nhị phân, đặc biệt là mô hình hồi quy logistic nhiều mức. Đưa ra các kết quả phân tích ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội đến nhu cầu khám chữa bệnh tại nhà của hai nhóm đối tượng người trong độ tuổi lao động và trẻ em dưới 16 tuổi và một số ý kiến về xây dựng và phát triển mô hình y tế gia đình nhằm nâng cao chất lượng y tế cộng đồng. Keywords. Lý thuyết xác suất; Thống kê Toán học; Chăm sóc sức khỏe; Hải Dương Content. LỜI NÓI ĐẦU Thống kê toán học là công cụ nghiên cứu được sử dụng rộng rãi trong hầu hết các ngành khoa học thực nghiệm nhất là trong y học, sinh học, xã hội học, kinh tế và môi trườngThống kê toán học giúp cho các ngành khoa học khám phá ra từ các số liệu thực nghiệm các quy luật nội tại của các hiện tượng trong tự nhiên và trong xã hội. Các nghiên cứu về y tế cộng đồng cũng đòi hỏi sử dụng các công cụ của thống kê toán học để giải đáp các câu hỏi liên quan đến hệ thống chăm sóc sức khỏe toàn dân, đưa ra các bằng chứng giúp xây dựng các chủ trương, chính sách liên quan đến mạng lưới cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe, nâng cao hiệu quả phục vụ của hệ thống y tế. Nghiên cứu này có mục đích đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu khám chữa bệnh tại nhà đối với hai nhóm đối tượng người trong độ tuổi lao động và trẻ em dưới 16 tuổi, thông qua việc áp dụng mô hình hồi quy logistic nhiều mức – phương pháp thống kê hiện đại đang được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu ở nhiều nước trên thế giới và bước đầu được sử dụng tại Việt Nam. Luận văn “ Kết luận thống kê về tình hình chăm sóc sức khỏe ở Hải Dương” bao gồm 3 chương và danh mục tài liệu tham khảo. Chương 1 trình bày các vấn đề cơ bản về phương pháp phân tích hồi quy logistic và mô hình hồi quy logistic bội. Chương 2 giới thiệu phương pháp phân tích thống kê được dùng trong nghiên cứu này là mô hình nhiều mức cho dữ liệu nhị phân, đặc biệt là mô hình hồi quy logistic nhiều mức. Dựa trên cơ sở lý thuyết của hai chương đầu, Chương 3 đưa ra các kết quả phân tích ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế - xã hội đến nhu cầu khám chữa bệnh tại nhà của hai nhóm đối tượng người trong độ tuổi lao động và trẻ em dưới 16 tuổi. Phần cuối của chương 3 đưa ra một số ý kiến về xây dựng và phát triển mô hình y tế gia đình nhằm nâng cao chất lượng y tế cộng đồng. Chương 1. Phương pháp phân tích hồi quy logistic Trong nghiên cứu y khoa và khoa học thực nghiệm nói chung thường có nhu cầu phân tích mối quan hệ giữa một (hay nhiều ) yếu tố nguy cơ và khả năng xảy ra một sự cố(biến cố) nào đó. Trong các nghiên cứu này đối tượng phân tích thường được thể hiện qua các biến số nhị phân, tức là có/ không, mắc bệnh/ không mắc bệnh, chết/ sống, .Yếu tố nguy cơ có thể là các biến số liên tục, các biến nhị phân hay các biến mang đặc tính thứ bậc. Vấn đề đặt ra cho các nghiên cứu dạng này là làm cách nào để ước tính mức độ liên quan giữa yếu tố nguy cơ và khả năng xảy ra sự cố. Các phương pháp phân tích như mô hình hồi quy tuyến tính không thể áp dụng được bởi vì biến phụ thuộc không phải là biến liên tục mà là biến nhị phân. Phương pháp phổ biến nhất sử dụng để phân tích các dữ liệu với các biến phản ứng lưỡng phân là hồi quy Logistic. 1. Số chênh và tỷ số chênh Số chênh của một số sự kiện xảy ra được định nghĩa là tỉ số của số lần xảy ra sự kiện và số lần không xảy ra sự kiện. Tỷ số chênh là tỷ số của hai số chênh. Tỷ số này gần 1 thì hai nhóm không có sự khác biệt. Ngược lại tỷ số chênh này càng xa 1 thì càng thể hiện sự khác biệt giữa hai nhóm. 2. Hồi quy Logistic Phân tích hồi quy nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc của một biến (gọi là biến phụ thuộc hoặc biến được giải thích) với một hay nhiều biến khác (được gọi là biến độc lập hay biến giải thích). Chúng ta sử dụng các ký hiệu sau: • Y là biến phụ thuộc (hay biến được giải thích); • iX là biến độc lập (hay biến giải thích thứ i). Một trong nhiều vấn đề mà phân tích hồi quy giải quyết là ước lượng giá trị trung bình của biến phụ thuộc ứng với giá trị đã cho của biến độc lập  iE Y X . Nói chung,  iE Y X là một hàm của iX sao cho:  iE Y X =  if X  if X được gọi là hàm hồi quy tổng quát. Hồi quy logistic là hồi quy phi tuyến trong đó biến độc lập là định tính hoặc định lượng, biến phụ thuộc là nhị phân. Vấn đề được đặt ra là: “Trong trường hợp biến phụ thuộc Y là nhị phân thì hàm hồi quy  x phải có dạng như thế nào?”. Định nghĩa . Hàm hồi quy logistic đơn của hai biến X và Y có dạng   0 1 0 11 X X e E Y X e         (2.1) Trong đó, • 0 là hệ số tự do (hay hệ số chặn), • 1 là hệ số dốc, • X là biến độc lập, Y là biến phụ thuộc. Định nghĩa . Phép biến đổi sau được gọi là phép biến đổi logit:       ln 1 x g x x          (2.12) Nhận xét: +   0 1g x x   là hàm tuyến tính của x với  ,x   +  0 1x  với mọi giá trị của x + Giả sử giá trị quan sát y của biến phụ thuộc Y có dạng  y x   , trong đó  gọi là sai số (hiệu giá trị quan sát và kì vọng có điều kiện của biến phụ thuộc). Khi đó  nhận hai giá trị sau:  Nếu 1y  thì  1 x   với xác suất  x ,  Nếu y = 0 thì  x   với xác suất  1 x . Từ đó, có phân phối nhị thức với   0E   và        ar ar . 1V V Y x x       3. Mô hình hồi quy Logistic Xét biến phụ thuộc là biến nhị phân Y và k biến độc lập 1 2, ,..., kX X X . Muốn dự đoán tần suất xuất hiện giá trị 1 của biến Y theo các biến độc lập, có thể lập phương trình hồi quy: Tần suất = a1X1 + a2X2 ++ akXk + b. Hạn chế của mô hình trên: tần suất ở vế trái chỉ nhận các giá trị lớn hơn 0 nhỏ hơn 1 trong khi vế phải có thể nhận giá trị âm dương bất kì. 1 1 2 2log ... 1 k k p a X a X a X b p           3.1. Ước lượng các tham số của mô hình hồi quy logistic Việc ước lượng các tham số của mô hình bằng phương pháp hợp lý cực đại được thực hiện theo quy trình như sau: a. Theo (1.1) ta có    1P Y x x  , do đó có    0 1P Y x x   . Như vậy Y nhận giá trị 1 với xác suất bằng  ix và nhận giá trị 0 với xác suất bằng  1 ix , 1,...,i n . Với mỗi cặp  ,i ix y , 1,...,i n , đặt b. Với mẫu n quan sát độc lập ,i =1,,n ta thành lập hàm hợp lý có dạng (2.13) Lấy logarit hàm hợp lý (2.13) ta nhận được hàm số có dạng (2.14) c. Lấy đạo hàm của hàm L(β ) theo và ta có hệ phương trình hợp lý: (2.15) d. Giải hệ (2.15) ta có nghiệm của hệ phương trình hợp lý là ước lượng hợp lý cực đại của các tham số . Ta ký hiệu là ước lượng hợp lý cực đại của β. 3.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic 3.2.1. Kiểm định tỷ số hàm hợp lý Định nghĩa. Độ lệch của mô hình hồi quy logistic, ký hiệu là D, có dạng (2.16) Định nghĩa. Hiệu độ lệch của hai mô hình không có biến độc lập và có biến độc lập được gọi là tiêu chuẩn tỷ lệ hợp lý, ký hiệu là G: G =D (mô hình không có biến độc lập) – D (mô hình có biến độc lập). Ta kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic đơn bằng các kiểm định giả thuyết H: . Định lý. Khi giả thuyết β1 = 0 đúng thì tiêu chuẩn thống kê G có phân phối tiệm cận phân phối χ 2 với bậc tự do bằng 1. Theo hiệu lực của định lý trên, để thực hiện kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic đơn ta có thể tiến hành so sánh α với mức ý nghĩa α0 cho trước (thường được ấn định bằng 0.001 hoặc bằng 0.05) - Nếu α0 ≤α , ta bác bỏ H (với mức ý nghĩa α0 ) - Nếu α0 >α , ta chấp nhận H (với mức độ tin cậy 100( 1−α0 )%) 3.2.2. Kiểm định theo tiêu chuẩn Wald Định nghĩa 2.2.5. Tiêu chuẩn thống kê Wald là tỷ số Với là giá trị ước lượng của tham số theo phương pháp ước lượng hợp lí cực đại, là sai số chuẩn của ước lượng . Định lý 2.2.2. Với giả thuyết thì tiêu chuẩn thống kê W có phân phối tiệm cận chuẩn N(0.1) Với định lí trên phép kiểm định theo tiêu chuẩn Wald với giả thuyết H: có thể thực hiện so sánh α với giá trị cho trước: + Nếu ta bác bỏ H (với mức ý nghĩa ) + Nếu ta chấp nhận H ( với độ tin cậy ) 4. Mô hình hồi quy Logistic bội Định nghĩa: Mô hình hồi quy Logistic bội có dạng: Trong một số trường hợp biến độc lập là rời rạc hoặc là biến định tính để đưa những biến này vào mô hình ta sử dụng phương pháp thiết kế biến (hay lập biến giả). Bảng thiết kế biến giả đối với biến nhận nhiều giá trị 1D  1 Khi tương ứng với khả năng thứ nhất 0 Khi không tương ứng với khả năng thứ nhất 2D  1 Khi tương ứng với khả năng thứ hai 0 Khi không tương ứng với khả năng thứ hai ... 1kD   1 Khi tương ứng với khả năng thứ k-1 0 Khi không tương ứng với khả năng thứ k-1 4.1. Ước lượng mô hình hồi quy Logistic bội Quy trình tiến hành ước lượng vectơ hệ số của mô hình được thực hiện như sau: a. Lập hàm hợp lí và logarit hàm hợp lí của mẫu n có dạng: b. Đạo hàm logarit hàm hợp lí theo tham số ta có hệ phương trình hợp lí gồm phương trình: c. Giải hệ phương trình hợp lí trên ta có nghiệm là ước lượng hợp lí cực đại của vectơ hệ số , kí hiệu là . 4.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic bội Để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic bội, ta tiến hành việc kiểm định giả thuyết H: . 4.2.1. Kiểm định tỷ số hàm hợp lý Định lý 2.2.3. Nếu giả thuyết H đúng thì đại lượng thống kê G có phân phối tiệm cận phân phối χ 2 với p bậc tự do. Theo hiệu lực của định lý trên, để thực hiện kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy logistic bội ta có thể tiến hành so sánh với mức ý nghĩa cho trước: + Nếu ta bác bỏ H (với mức ý nghĩa ) + Nếu ta chấp nhận H ( với độ tin cậy ) 4.2.2. Kiểm định theo tiêu chuẩn Wald Định nghĩa: Trong mô hình hồi quy Logistic bội, tiêu chuẩn thống kê Wald xác định như sau: Trong đó, ma trận X: Còn ma trận V: Ta có định lí sau: Định lí: Khi giả thuyết H đúng thì thống kê W có phân phối tiệm cận với phân phối với bậc tự do. Phép kiểm định theo tiêu chuẩn Wald trong mô hình hồi quy Logistic bội được thực hiện so sánh với mức ý nghĩa cho trước: + Nếu ta bác bỏ H (với mức ý nghĩa ) + Nếu ta chấp nhận H ( với độ tin cậy ) 5. Ý nghĩa hệ số của mô hình hồi quy Logistic + Mô hình có biến độc lập nhị phân Trong khuôn khổ của luận văn này chỉ xem xét trườg hợp biến độc lập X lưỡng phân nhận hai giá trị 0 và 1. Khi đó ta có bảng giá trị hồi quy của mô hình như sau, Bảng giá trị hồi quy Logistic với biến độc lập nhị phân 1X  0X  1Y    0 1 0 1 1 1 e e            0 0 0 1 e e      0Y    0 1 1 1 1 e         0 1 0 1 e     Tổng 1,0 1,0 Ta có khoảng ước lượng của 1 với độ tin cậy  100 1 % là     1 2 1 1 2 1ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ;Z SE Z SE      Do đó khoảng ước lượng của tỷ số chênh với độ tin cậy  100 1 % là     1 2 1 1 2 1ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ;Z SE Z SEe e      + Mô hình có biến độc lập nhận nhiều giá trị. Bảng hệ số hồi quy logistic cho biến độc lập nhận nhiều giá trị 1 21, 0D D  1 20, 1D D  1 20, 0D D  1y    0 1 0 1 1,0 1 j j e e            0 2 0 2 0,1 1 j j e e            0 0 0,0 1 e e      0y    0 1 1 1,0 1 je         0 2 1 0,1 1 je         0 1 0,0 1 e     Tổng 1.0 1.0 1.0 Vậy khoảng ước lượng của tỷ số chênh  .,. với độ tin cậy  100 1 % là:     2 2ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ;ju ju ju juZ cSE Z cSEe e      với 1,2u  . + Mô hình có biến độc lập liên tục. Log tỷ số chênh khi x thay đổi c đơn vị là     1g x c g x c   , từ tỷ số chênh     1, cc x c x e     ta có khoảng ước lượng của tỷ số chênh  c với độ tin cậy  100 1 % là     2 2ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ;ju ju ju juZ cSE Z cSEce ce      . Chương 2. Mô hình nhiều mức cho dữ liệu nhị phân 2.1. Mô hình tuyến tính nhiều mức Mô hình nhiều mức có thể được xem xét như một hệ thống có thứ bậc các công thức hồi quy, ij 0 1 ij ijjy x u e     , (1) trong đó ijy là biến kết quả cho đơn vị thứ i của mức 1 và đơn vị thứ j của mức 2, 0 là hệ số chặn, ijx là biến giải thích, 1 là hệ số dốc, ju là ảnh hưởng ngẫu nhiên của những biến đổi ngẫu nhiên ở mức 2, và ije là ảnh hưởng ngẫu nhiên mức 1. Các tham số cho ảnh hưởng ngẫu nhiên thỏa mãn 0j ijE u E e        ,   2ar j uv u  ,   2ar ij ev e  ,  cov , 0j iju e  và  'cov , 0j ju u  với 'j j . Mối tương quan nội tại thu được từ biểu thức  2 2 2u u e     . Ta tiếp tục mở rộng mô hình 2 mức đơn giản thành mô hình 3 mức với hệ số ngẫu nhiên, ijk 0 1 ijk 1 ijk 0 0 0ijkjk k jky x u x v u e       , (2) Trong đó k chỉ số mức 3, 0kv và 0 jku là hệ số chặn ngẫu nhiên cho mức 3 và mức 2, tương ứng với ijkx là biến giải thích được quan sát ở mức 1 và 1 jku là ảnh hưởng ngẫu nhiên của ijkx ở mức 2. Các tham số khác trong mô hình thỏa mãn  0 0 0 0k jk ijkE v E u E e         ,   2 0 0ar k vv v  ,   20 0ar jk uv u  ,   21 1ar jk uv u  ,   20 0ar ijk ev e  và  0 1 01cov ,jk jk uu u  . 2. 2. Mô hình nhiều mức cho dữ liệu nhị phân Mô hình hồi quy hai mức cho biến phụ thuộc nhị phân được viết thành:   0 1log 1ij ij ij jp p x u       , (3) trong đó ju là ảnh hưởng ngẫu nhiên ở mức 2. Trong mô hình trên, ju và ijy được giả định là độc lập với nhau. Cũng như trong mô hình tuyến tính nhiều mức, ju được giả thiết có phân phối chuẩn với kì vọng 0 và phương sai 2 u . Mô hình (3) thường được mô tả dưới dạng khác của mô hình nhiều mức cho bởi phương trình (4) và (5),   0 1log 1ij ij j ijp p x      (mô hình mức 1) (4) 0 0j ju   ( mô hình mức 2) (5) Mô hình nhiều mức cho biến phụ thuộc nhị phân cũng có thể diễn giải thông qua khái niệm biến ẩn. Giả sử tồn tại một biến ẩn *ijy phụ thuộc vào ijy một cách liên tục. Ta chỉ quan sát trực tiếp được biến phụ thuộc nhị phân ijy chứ không phải * ijy . Tuy nhiên, ta biết * 0ijy  nếu 1ijy  và * 0ijy  nếu 1ijy  . Mô hình nhiều mức cho * ijy tương đương với (3) có thế viết như sau: * 0 1ij ij j ijy x u e     (6) Phương trình (9) mô tả mô hình 3 mức với một biến giải thích duy nhất có cả ảnh hưởng hỗn hợp và ảnh hưởng ngẫu nhiên,   0 1 1 0 0log 1ijk ijk ijk jk ijk k jkp p x u x v u         (9) trong đó ,i j và k tương ứng với các chỉ số mức 1, 2 và 3; 0kv và 0 jku là hệ số chặn ngẫu nhiên ở mức 3 và mức 2, và 1 jku là hệ số dốc ngẫu nhiên của biến giải thích ijkx . Phương trình (9) là mô hình gộp, có thể được mô tả lại bằng hệ phương trình nhiều mức sau:   0 1log 1ij ij jk jk ijp p x      ( mô hình mức 1) 0 0 0jk k jku   (mô hình mức 2) 1 1 1j ju   (mô hình mức 2) 0 0 0k kv   (mô hình mức 3) Chương 3: Kết luận thống kê về nhu cầu chăm sóc sức khỏe ở Hải Dương 3.1. Mô tả số liệu Bộ số liệu được đưa vào nghiên cứu bao gồm: + Tập số liệu mẫu 1: điều tra về nhu cầu chăm sóc sức khỏe tại nhà của người lớn trong độ tuổi lao động (16 – 60 tuổi). + Tập số liệu mẫu 2: điều tra về nhu cầu chăm sóc sức khỏe tại nhà dành cho trẻ em dưới (16tuổi)- Phỏng vấn người chăm sóc trẻ. 3.2. Phân tích số liệu mẫu số 1 Nhu cầu khám và điều trị bệnh tại nhà của những người trong độ tuổi lao động. Để phân tích ảnh hưởng của các nhân tố (các biến độc lập) lên nhu cầu khám bệnh tại nhà của những người trong độ tuổi lao động, chúng ta sử dụng bộ số liệu 1 để xây dựng một mô hình hồi quy logistic nhiều mức với biến phụ thuộc là khamtainha, nhận giá trị bằng 1 nếu đối tượng có nhu cầu khám bệnh tại nhà , bằng 0 nếu ngược lại. Các biến độc lập được đưa vào mô hình bao gồm: namgioi, thanhpho, mantinh, mantinhgd, thanhnien, cao nien, caotuoi, muchu, tieuhoc, thphothong, cddaihoc, docthan, lydigoa, congnhan, canbo, hocsinh, laodongtudo, thatnghiep, thunhapthap, thunhapkha, nguoilon, nguoigia, treem, coom2t, dakhamtainha, dakhamtunhan, dakhamyte, dakhambvhuyen, dakhambvtinh, datudtri, dakdtri, coBHYT. Ta có thể phán đoán rằng ảnh hưởng của các nhân tố lên nhu cầu khám bệnh tại nhà phụ thuộc rất nhiều vào điều kiện của từng hộ gia đình. Do vậy cần sử dụng mô hình hồi quy logistic nhiều mức để đánh giá được tác động của đặc trưng riêng của các hộ gia đình lên quy luật cần nghiên cứu. Tại đây chúng ta sẽ dùng mô hình logistic 2 mức với đơn vị mức 1 là các cá nhân, đơn vị mức 2 là các hộ gia đình. Trong bộ số liệu 1 có 1918 quan sát ứng với các cá nhân được điều tra trong tổng số hộ gia đình. Số nhân khẩu tối thiểu trong mỗi hộ gia đình là 1, tối đa là 28, trung bình là ..Tỷ lệ các đối tượng có nhu cầu khám bệnh tại nhà là 30,24%. Kết quả phân tích hồi quy logistic 2 mức (cá nhân và hộ gia đình) với biến phụ thuộc là khamtainha, các biến độc lập là: namgioi, thanhpho, mantinh, mantinhgd, thanhnien, cao nien, caotuoi, muchu, tieuhoc, thphothong, cddaihoc, docthan, lydigoa, congnhan, canbo, hocsinh, laodongtudo, thatnghiep, thunhapthap, thunhapkha, nguoilon, nguoigia, treem, coom2t, dakhamtainha, dakhamtunhan, dakhamyte, dakhambvhuyen, dakhambvtinh, datudtri, dakdtri, coBHYT được cho trong các Bảng 1, 2, 3. Bảng 3.2.1(phân tích 1 201205) Từ Bảng 1 ta thấy các yếu tố dakhamtainha, dakhamtunhan, dakhamyte, dakhambvhuyen, thanhpho, thunhapkha, laodongtudo, canbo ảnh hưởng một cách có ý nghĩa thống kê lên nhu cầu khám bệnh tại nhà, vì có các xác suất ý nghĩa nhỏ hơn 5%, và các khoảng tin cậy tương ứng không chứa 1. Các yếu tố khác không có ảnh hưởng đáng kể vì có xác suất ý nghĩa lớn hơn 5%. Cụ thể, những người đã bị ốm và đã từng đi khám ở các cơ sở khám chữa bênh tại bệnh viện huyện, cơ sở y tế tư nhân, trạm y tế xã hoặc từng khám tại nhà đều có nguyện vọng được sử dụng dịch vụ khám tại nhà cao hơn các đối tượng chưa sử dụng các dịch vụ khám bệnh kể trên. Điều đó thể hiện ở chỗ các biến dakhamtainha, dakhamtunhan, dakhamyte, dakhambvhuyen có các hệ số chênh tương ứng bằng 3.870544; 16.14567; 1.703614; 2.176658, tất cả đều khác 1 một cách có ý nghĩa, vì có các xác suất ý nghĩa tương ứng bằng 1,2%; 0%; 2,6%; 2,1%. Có thể nói so với những người chưa sử dụng các dịch vụ khám bệnh kể trên thì những người đã từng sử dụng dịch vụ khám tại nhà, khám tại trạm y tế, khám tư nhân, khám tại bệnh viện huyện có nhu cầu được sử dụng dich vụ khám bệnh tại nhà cao gấp 3,87; 16,15; 1,70; 2,18 lần. Hiện tượng trên có thể được giải thích như sau: Việc đi khám tư nhân giá dịch vụ cao nhưng phần nào chưa đáp ứng được nhu cầu của người bệnh, dịch vụ khám tại nhà do các cơ sở y tế công lập cung cấp có thể có chi phí không quá cao so với khám tư nhân mà chất lượng dịch vụ được đảm bảo. Mặt khác, nhìn chung hiện nay do sự quá tải tại các cơ sở y tế nên việc phải chờ đợi được khám chữa bệnh tại các cơ sở y tế công lập tốn rất nhiều thời gian của người bệnh thậm chí cả những người thân của họ, chất lượng dịch vụ khám chữa bệnh vì thế phần nào chưa được đảm bảo, do vậy nhu cầu khám bệnh tại nhà là cao hơn tại nhóm các đối tượng đã từng khám bệnh tại các cơ sở y tế đó. Khi nhìn vào các biến nghề nghiệp thì những người làm cán bộ có nhu cầu khám tại nhà thấp hơn, chưa bằng 50%, so với nhu cầu khám tại nhà của nhóm chứng( nhóm nông dân), có thể là do họ được hưởng chế độ bảo hiểm và chế độ khám sức khỏe định kì hàng năm của các công ty và cơ quan. Về ảnh hưởng của thu nhập bình quân của gia đình lên nhu cầu k