Sundhed: Faktorer, paradokser og mørkt stof

For 60 år siden første af en bemærkelsesværdig serie af artikler i den medicinske litteratur, der beskriver den mærkelige mangel på hjerte-kar-dødsfald i Roseto, Pennsylvania sammenlignet med omkringliggende byer. Roseto, Pennsylvania var overvejende blevet bosat af immigranter fra Roseto Valfortore, en lille by i regionen Apulien i det sydøstlige Italien og forblev et meget tæt sammentømret samfund.

For at forklare denne anomali blev der foretaget undersøgelser af adskillige formodede sundhedsfaktorer såsom genetik, kost og rygning, men alle viste sig at være negative. Disse sundhedsfaktorer var ikke mærkbart forskellige fra de andre byer i området. Til sidst var det eneste tilbage høj grad af social støtte og kulturel sammenhængskraft. Uheldigvis, akkulturation til sidst ødelagt denne differentiering med deraf følgende tab af den beskyttende effekt på befolkningen.

Der er dog fortsat troen på, at objektive og let kvantificerbare faktorer i høj grad er ansvarlige for lige så let kvantificerbare resultater. Robert Wood Johnson Foundation bruger oplysninger fra Wisconsin Health Population Institute til at offentliggøre online Amts sundhedsrangeringer og køreplaner. Dette er en bemærkelsesværdig komplet rangering af stort set alle amter i USA i henhold til elementer kategoriseret som "Sundhedsfaktorer" og "Sundhedsresultater." Sundhedsdataene består af data om livslængde og livskvalitet, begge vægtet lige meget. Sundhedsfaktordataene er opdelt i fire hovedkategorier: Sociale og økonomiske faktorer (40 %), sundhedsadfærd (30 %), klinisk pleje (20 %) og fysisk miljø (10 %).

Hver af resultaterne og faktorerne består af en række underfaktorer, der er anført på hjemmesiden. Mens nogle delfaktorer er negative og andre positive, er værdierne standardiseret, så en højere rangering i hver kategori indikerer et bedre resultat. Inden for hver stat er hvert amt rangeret i henhold til dets sundhedsudfald og sundhedsfaktorer taget som et aggregat såvel som opdelt i dets hovedkomponenter. Rangering gives med hensyn til status i staten såvel som til Z-score. Begrundelsen for at tildele vægte til rangeringsdataene i rapporten er indeholdt i arbejdspapiret fra University of Wisconsin Population Health Institute, som er tilgængeligt på Amts sundhedsrangeringer og køreplaner internet side.

Mens sundhedsfaktorer for det meste og i de fleste områder af landet faktisk er korreleret med sundhedsresultater. Vi fandt dog nogle interessante outliers i dataene, da vi studerede Arizona amterne for et par år siden.

For det første var der ikke et simpelt forhold mellem rangeringen af ​​Arizona-amterne med hensyn til sundhedsresultater og sundhedsfaktorer:

Spearman rho-beregningen for korrespondance var 0.6393 i modsætning til New Hampshire, som var 0.9758. Faktisk viste Spearman rho for alle 50 stater betydelig variation:

Den komplekse ikke-lineære korrelation var endnu mere udtalt, når Z-scorerne for de individuelle sundhedsfaktorer blev sammenlignet med Z-scorerne for sundhedsresultaterne:

For det første er dette den aggregerede Health Factors-score baseret på vægtningen i County Health Rankings & Roadmaps websted: 

Og det er, når sundhedsfaktorerne er opdelt i deres delfaktorer:

Yumas score på alle sundhedsfaktorerne er dårligere end Pimas, og dens samlede sundhedsfaktorer er stort set det samme som La Paz og værre end alle andre end Navajo og Apache, og alligevel rangerer den. anden i sundhedsresultater. Hvorfor?

Dette forhold har været relativt stabilt i årene 2020-2017 med nogle undtagelser.

I Coconino, Gila, Pima, Cochise og Yavapai amter burde sundhedsresultaterne have været bedre, end de var. "Noget andet" fungerede som et anker. I Yuma, Santa Cruz, Pinal og Maricopa amter burde sundhedsresultaterne have været værre, end de var. "Noget andet" gav et boost. Selvom dette "noget andet" har været relativt stabilt i de fleste amter, kan der ses en vis variation fra år til år, især i Santa Cruz. Selvom dette kan måles, er en forklaring endnu uklar.

Vi var bekymrede for, at nedlukningerne i forbindelse med vores reaktion på Covid-19 kan have ødelagt det sociale støttenetværk, men det var ikke tilfældet. Yuma og Santa Cruz amter klarede sig stadig bedre:

Dataene, der er indsamlet i RWJF i dets undersøgelse af County Health-rangeringer, er en skelsættende begyndelse for undersøgelser af, hvad der udgør "sundhed." Selvom det er rigtigt, at for at forbedre sundheden i et samfund vil det være nyttigt at forbedre alle aspekter af sundhed (sundhedsadfærd, klinisk pleje, sociale og økonomiske faktorer og fysisk miljø), men det er lige så klart, at nogle indsatser vil være mere produktive end andre. I en situation med begrænsede ressourcer er det bydende nødvendigt, at disse ressourcer udnyttes fornuftigt, så den maksimale forbedring for den maksimale befolkning vil være mulig.

Denne analyse påpeger, at dette ikke altid er intuitivt. Mens Spearman rho-statistikken til afprøvning af lineær association af data på ordinalniveau indikerer en moderat stærk sammenhæng mellem sundhedsfaktorrangeringer og sundhedsresultatrangeringer, antyder konsonanssammenligningen i Arizona kompleksitet i dette forhold med bemærkelsesværdige ikke-lineære sammenhænge. Specifikt kan de afvigende counties fundet på begge yderpunkter (Yuma meget bedre resultat end forventet baseret på dets faktorrangering; Yavapai meget værre end forventet baseret på dets faktorrangering) have en vigtigere implikation end tendenserne fundet i den lineære analyse. En konventionel analytisk tilgang baseret på lineære sammenhænge er ikke passende til at forstå, hvad der sandsynligvis er et komplekst forhold.

I en opfølgende undersøgelse postulerede vi, at "noget andet" var det såkaldte Hispanisk paradoks hvor, meget ligesom Roseto effekt, ændrer det robuste sociale støttenetværk virkningen af ​​sundhedsfaktorer på sundhedsresultater. Sundhedsfaktorerne er substratet, hvorpå "noget andet" (x) arbejder for at producere sundhedsresultaterne:

Sundhedsresultater = x (sundhedsfaktorer)

Dette er meget vigtigt af flere årsager. For det første kan det være ekstremt dyrt at forbedre sundhedsfaktorer, eller i nogle tilfælde, såsom geografiske faktorer, umuligt at kopiere eller forbedre. For det andet, da den er multiplikativ og ikke additiv, giver ændring af x i ligningen et ikke-lineært resultat. Små ændringer kan have store effekter. Til sidst ved hjælp af Amts sundhedsrangeringer og køreplaner for hurtigt at identificere amter, hvor sundhedsresultaterne overgår deres sundhedsfaktorer, giver et screeningsværktøj til yderligere analyse.

I tilfældet Arizona er "noget andet" det Hispanisk paradoks produceret af det robuste sociale støttesystem, men i andre tilfælde kan det være andre årsager. Positiv afvigelse kan bruges til at identificere sandsynlige andre mulige veje at udforske for et lignende "noget andet." Disse elementer kan opføre sig som Mørkt stof i sundhedsvæsenet. De er muligvis ikke fuldt ud identificeret endnu, men vi kan observere deres effekt.