CASFM方法簡報——家庭醫學研究中的空間視角

本期我們對題為家庭醫學研究中的空間視角這一CASFM方法簡報的的第一部分進行翻譯整理，主要包括空間數據的應用背景，期待與大家共同學習。接下來的兩周我們將繼續推送空間數據的應用方法和空間變量之間的統計關係。本文作者為康乃狄克大學醫學院健康差異研究所Emil N Coman教授。

本文來源：Coman E N, Steinbach S, Cao G F. Spatial perspectives in family health research[J].Family Practice，2021. https://doi.org/10.1093/fampra/cmab165.

空間數據的應用背景

家庭醫生努力改善患者的健康，但與患者居住地的潛在有害影響因素相比，他們的影響力有限。雖然地理信息可以幫助揭示居住地對健康的因果影響，但以患者為中心和務實的方式解釋它們受到專業技術語言和複雜方法的阻礙。本文為有興趣了解「地點」如何影響患者健康的研究人員和家庭醫生提出了對空間分析的直觀解釋，演示了如何使用空間自相關從關聯中得出空間效應，並通過使用公開數據比較區域之間的預期壽命來演示這種方法。

社區是健康的「機會結構」，除了個體因素、選擇、行為或遺傳因素外，對健康有不同的影響。

在基於美國的空間分析中，社區通常由州、縣、區郵政編碼或人口普查邊界定義。這些地區具有反映個人因素的特徵，例如人均收入，以及其他屬於該地區更高級別屬性的特徵，例如空氣品質、藥店數量和「社區生命體徵」。

個人和社區層面的影響是不同的，並且可以相互作用。例如，居住在經濟地位較高地區的低社會經濟地位個體的預期壽命低於居住在同一地區的高社會經濟地位個體。此外，貧困對健康的影響可能因周圍社區的貧困狀況而異。

社區和健康空間分析的一個核心問題是社區在地理上是「集群的」。例如，一個高度貧困的地區可能毗鄰同樣經歷高度貧困的地區。這種相似性被稱為空間自相關，但在其他學科中也稱為空間數據點之間的非獨立性或「干擾」，例如，公開可用的空間數據顯示，居住在具有較高位地理標識符號（聯邦信息處理系列 [FIPS] 編號）的人口普查區居民的預期壽命更長。然而，這種關係是預期壽命數據空間聚類的產物。本文的主要目的是為如何利用鄰域數據的空間結構和在解釋或分析空間健康數據時避免錯誤概念提供一個入門知識。

研究人員和家庭從業者考慮鄰里因素的一個原因是在國際疾病分類 (ICD-10) 電子編碼系統中引入了專門的Z代碼，其中包含健康指標的社會決定因素 (SDoH, Z55–Z6514)。這些SDoH 指標捕捉社會和鄰里因素，為患者的病史提供背景信息。醫生可以通過詢問患者特定的社區詳細信息或查看公共在線地圖工具（例如 https:/ /www.policymap.com/maps。個體結果的可變性可以部分歸因於社區特徵，例如居民的多樣性。

新冠疫情大流行刺激了高質量和與健康相關的空間數據的可用性和公共可訪問性的大規模擴展。儘管這是一個積極的發展，但這強調了需要更好地理解空間分析中的特定術語和技術，這些術語和技術分散在計量經濟學、流行病學、地理學、生態學、環境科學、醫學、社會學/社會網絡和其他科學領域。比較不同地區的健康狀況首先需要確定定義的通用措施。出生時的預期壽命就是這樣一種衡量標準，它代表了今天出生人的平均預期壽命（以年為單位），假設未來同樣的條件也會成立。它可以從「生活記錄」或出生和死亡的年度表中按年齡組計算。

預期壽命因地區而異，並受經濟條件、收入、就業、社會地位和社會資本以及地區政策（如緊縮政策）的影響，這些影響對美國白人居民的種族/族裔少數群體影響更大，如a支持「少數族裔收益減少」現象的大量研究。因此，研究者決定使用從公開數據中提取的數據來研究人口普查區域中種族/族裔少數群體的百分比與預期壽命之間的空間關係。

CASFM方法簡報是同行評審的簡要報告，對基層衛生研究中採用的方法進行描述，定期發布於家庭醫學期刊。這些基層衛生研究方法報告旨在作為全職調查人員的資源，以及未接受過正式研究方法和統計培訓讀者的教育工具。該系列報告可用於進一步了解家庭醫學研究方法，包括定性、定量、混合和其他研究方法；並在審查既定做法的同時涵蓋新興方法。