伍宝玲，龚韩湘，罗桢妮

    全科医生是指接受过全科医学专门训练，以基层医疗卫生机构为主要执业地点，为个人、家庭及社区提供预防保健、常见病多发病的诊疗和转诊、患者康复和慢性病管理、健康管理等一体化服务的新型医生，被称为居民健康的“守门人”[1-3]。自上世纪80年代末引入全科医学的理念以来，我国政府及相关部门日益重视全科医学的发展。2011年国务院发布《关于建立全科医生制度的指导意见》，开始全面建立全科医生制度，提出了“到2020年，基本实现城乡每万名居民有2～3名合格的全科医生，全科医生服务水平全面提高，基本适应人民群众基本医疗卫生服务需求”的发展目标[4]。近年来，我国人口老龄化进程加快，疾病谱改变，慢性非传染性疾病负担加重，全科医学与全科医生的作用愈加突出。但由于我国全科医学起步较晚、全科医生制度实施时间较短，全科医生数量尚不足且技术水平相对较低，加大全科医生队伍建设力度并不断完善全科医生制度已成为我国深化医药卫生体制改革的热点问题。基于此，本研究通过查阅最近几年统计年鉴数据，对我国全科医生数量及其分布情况进行分析，并对其未来需要量进行预测，探究其发展规律，为建设全科医生队伍和完善全科医生制度提供依据。

    1 资料与方法

    1.1 资料来源 本研究2012—2015年全科医生数量以及2015年各地区人口数据来源于《2014中国卫生和计划生育统计年鉴》[5]、《2016中国卫生和计划生育统计年鉴》[6]以及《2016中国统计年鉴》[7]。

    1.2 研究方法

    1.2.1 年均增长率 通常用年均增长率来反映其平均增速和发展趋势，计算公式为：-1，其中 n= 年数 -1[8]。

    1.2.2 灰色数列模型(GM) GM(1，1)是我国学者邓聚龙[9]于20世纪80年代前期提出的一种预测模型，目前已广泛地应用于农业、社会经济等多个领域，并取得了显著成就。GM(1，1)是GM预测模型中最基本的模型，该模型对时间序列数据进行数量大小的预测，计算相对简单、预测精度较好，且具有对样本含量和概率分布无严格要求的特点。建立GM(1，1)的基本步骤：(1)对原始数据序列进行累加；(2)构造累加矩阵与常数向量；(3)求解灰参数；(4)求出GM(1，1)；(5)对模型的精度进行检验；(6)使用模型进行预测[9]。由于该模型在建模时，需要进行复杂的矩阵运算，并且容易出差错，增加了数据处理的难度，本研究利用DPS数据处理系统中的灰色模型模块对2012—2015年我国全科医生总数量进行分析，建立预测方程，计算预测值的误差〔相对误差=(实际值-预测值)/实际值〕 ......