DIJELI | ISPIS | POŠALJI E-POŠTOM
Prije šezdeset godina, prvi u medicinskoj literaturi pojavio se jedan od izvanrednih članaka koji opisuju neobičan nedostatak smrtnih slučajeva od kardiovaskularnih bolesti u Rosetu u Pennsylvaniji u usporedbi s okolnim gradovima. Roseto u Pennsylvaniji pretežno su naseljavali imigranti iz Roseta Valfortorea, malog grada u regiji Apulija u jugoistočnoj Italiji, te je ostao vrlo čvrsto povezana zajednica.
Kako bi se objasnila ova anomalija, provedena su istraživanja brojnih pretpostavljenih zdravstvenih čimbenika poput genetike, prehrane i pušenja, ali sva su se pokazala negativnima. Ti zdravstveni čimbenici nisu se znatno razlikovali od ostalih gradova u tom području. Konačno, jedino što je preostalo bilo je visok stupanj društvene podrške i kulturne kohezije, Nažalost, akulturacija je na kraju uništena ova diferencijacija s rezultirajućim gubitkom zaštitnog učinka na populaciju.
Međutim, i dalje postoji uvjerenje da su objektivni i lako kvantificirajući čimbenici uvelike odgovorni za jednako lako kvantificirajuće ishode. Zaklada Robert Wood Johnson koristi informacije Instituta za zdravstvenu populaciju Wisconsina kako bi objavila online Rangiranje i planovi rada županijskog zdravstvaOvo je izvanredno cjelovita rang lista gotovo svake županije u Sjedinjenim Državama prema elementima kategoriziranim kao „Zdravstveni čimbenici“ i „Zdravstveni ishodi“. Podaci o zdravstvenim ishodima sastoje se od podataka o duljini života i kvaliteti života, pri čemu oba imaju jednaku težinu. Podaci o zdravstvenim čimbenicima podijeljeni su u četiri glavne kategorije: Društveni i ekonomski čimbenici (40%), Zdravstveno ponašanje (30%), Klinička skrb (20%) i Fizičko okruženje (10%).
Svaki od Ishoda i Čimbenika sastoji se od niza podčimbenika navedenih na web stranici. Dok su neki podčimbenici negativni, a drugi pozitivni, vrijednosti su standardizirane tako da viši rang u svakoj kategoriji označava bolji rezultat. Unutar svake države, svaka županija je rangirana prema svojim zdravstvenim ishodima i zdravstvenim čimbenicima uzetim kao agregirano, kao i raščlanjenim na glavne komponente. Rangiranje se daje prema položaju u državi, kao i prema Z-vrijednosti. Obrazloženje za dodjeljivanje težina podacima o rangiranju u izvješću sadržano je u radnom dokumentu Instituta za zdravlje stanovništva Sveučilišta Wisconsin dostupnom na Rangiranje i planovi rada županijskog zdravstva web stranicu.
Iako su u većini područja zemlje zdravstveni čimbenici doista povezani sa zdravstvenim ishodima, otkrili smo neke zanimljivi outlieri u podacima kada smo proučavali okruge Arizone prije nekoliko godina.
Prvo, nije postojao jednostavan odnos između rangiranja okruga Arizone u pogledu zdravstvenih ishoda i zdravstvenih čimbenika:
Izračun Spearmanovog rho za korespondenciju bio je 0.6393 za razliku od onog za New Hampshire koji je bio 0.9758. Doista, Spearmanov rho za svih 50 država pokazao je znatne varijacije:
Složena nelinearna korelacija bila je još izraženija kada su Z-vrijednosti pojedinačnih zdravstvenih faktora uspoređene sa Z-vrijednostima zdravstvenih ishoda:
Prvo, ovo je ukupni rezultat faktora zdravlja na temelju ponderiranja u Stranica s rangiranjem i planovima rada u zdravstvu okruga:
I to je trenutak kada se zdravstveni faktori raščlane na njihove sastavne podfaktore:
Yumini rezultati na svim zdravstvenim faktorima su lošiji od Piminih, a njihov ukupni rezultat zdravstvenih faktora je gotovo isti kao i kod La Paza i lošiji od svih osim Navajo i Apache, a ipak se nalazi na vrhu. drugi u zdravstvenim ishodima. Zašto?
Ovaj odnos je bio relativno stabilan u razdoblju od 2020. do 2017., uz neke iznimke.
U okruzima Coconino, Gila, Pima, Cochise i Yavapai, zdravstveni ishodi trebali su biti bolji nego što su bili. „Nešto drugo“ djelovalo je kao sidro. U okruzima Yuma, Santa Cruz, Pinal i Maricopa, zdravstveni ishodi trebali su biti lošiji nego što su bili. „Nešto drugo“ davalo je poticaj. Iako je ovo „nešto drugo“ bilo relativno stabilno u većini okruga, može se vidjeti određena varijabilnost iz godine u godinu, posebno u Santa Cruzu. Iako se to može izmjeriti, objašnjenje je zasad nejasno.
Bili smo zabrinuti da su karantene povezane s našim odgovorom na Covid-19 možda uništile tu mrežu socijalne podrške, ali to nije bio slučaj. Okruzi Yuma i Santa Cruz i dalje su ostvarili bolje rezultate:
Podaci prikupljeni u RWJF-u u njihovoj studiji o rangiranju županijskog zdravstva predstavljaju prekretnicu za istraživanje što čini „zdravlje“. Iako je istina da će za poboljšanje zdravlja zajednice biti korisno poboljšanje svih aspekata zdravlja (zdravstveno ponašanje, klinička skrb, društveni i ekonomski čimbenici te fizičko okruženje), jednako je jasno da će neki napori biti produktivniji od drugih. U situaciji ograničenih resursa, nužno je da se ti resursi mudro koriste kako bi se postiglo maksimalno poboljšanje za maksimalan broj stanovnika.
Ova analiza ističe da to nije uvijek intuitivno. Dok Spearmanova rho statistika za testiranje linearne povezanosti podataka ordinalne razine ukazuje na umjereno jaku vezu između rangiranja zdravstvenih faktora i rangiranja zdravstvenih ishoda, usporedba konsonancije u Arizoni sugerira složenost u ovoj vezi s značajnim nelinearnim vezama. Konkretno, outlier okruzi pronađeni na obje krajnosti (Yuma puno bolji ishod od očekivanog na temelju rangiranja faktora; Yavapai puno lošiji od očekivanog na temelju rangiranja faktora) mogu imati važniju implikaciju od trendova pronađenih u linearnoj analizi. Konvencionalni analitički pristup temeljen na linearnim vezama nije prikladan za razumijevanje što je vjerojatno složena veza.
U naknadnoj studiji pretpostavili smo da je „nešto drugo“ tzv. Hispanski paradoks u kojem, slično kao i Rosetov efekt, snažna mreža socijalne podrške mijenja učinak zdravstvenih čimbenika na zdravstvene ishode. Zdravstveni čimbenici su supstrat na kojem „nešto drugo“ (x) djeluje kako bi proizvelo zdravstvene ishode:
Zdravstveni ishodi = x (Zdravstveni faktori)
To je vrlo značajno iz nekoliko razloga. Prvo, poboljšanje zdravstvenih čimbenika može biti izuzetno skupo ili, u nekim slučajevima poput geografskih čimbenika, nemoguće za repliciranje ili poboljšanje. Drugo, budući da je multiplikativno, a ne aditivno, promjena x u jednadžbi daje nelinearni rezultat. Male promjene mogu imati velike učinke. Konačno, korištenjem Rangiranje i planovi rada županijskog zdravstva za brzu identifikaciju županija u kojima zdravstveni ishodi nadmašuju njihove zdravstvene čimbenike pruža alat za probir za daljnju analizu.
U slučaju Arizone, to „nešto drugo“ je Hispanski paradoks uzrokovano snažnim sustavom socijalne podrške, ali u drugim slučajevima mogu biti i drugi uzroci. Pozitivna devijacija može se koristiti za identifikaciju vjerojatnih drugih mogućih puteva za istraživanje sličnog „nečeg drugog“. Ti se elementi mogu ponašati kao Tamna materija u zdravstvuMožda još nisu u potpunosti identificirani, ali možemo promatrati njihov učinak.
-
Russ S. Gonnering je izvanredni profesor oftalmologije na Medicinskom fakultetu u Wisconsinu.
Pogledaj sve postove
