diabetic-insights
Η σημασία της ανάλυσης δεδομένων στην αναγνώριση και αντιμετώπιση των διαφορών του διαβήτη
Table of Contents
Εισαγωγή: Η Επίμονη Πρόκληση των Διαλυτικών Διαβήτη
Για να αντιμετωπιστούν αποτελεσματικά αυτές οι ανισότητες, οι ηγέτες της υγειονομικής περίθαλψης, οι υπεύθυνοι χάραξης πολιτικής και οι ερευνητές πρέπει να κινηθούν πέρα από τους ευρείς μέσους όρους και να εξετάσουν τα αποκλίνοντα πρότυπα που κρύβονται μέσα σε συγκεντρωτικές στατιστικές. Εδώ είναι που [] η ανάλυση δεδομένων[]] καθίσταται απαραίτητη.Η ανάλυση είναι η διαδικασία της διάσπασης των δεδομένων υγείας σε λεπτότερες υποομάδες ⁇ ανά φυλή, εθνικότητα, ηλικία, φύλο, εισόδημα, γεωγραφία, επίπεδο εκπαίδευσης, και άλλες μεταβλητές ⁇ για να αποκαλύψουν διαφορές που διαφορετικά θα παραμείνουν αόρατες. Χωρίς αυτόν τον κοκκώδη φακό, οι παρεμβάσεις κινδυνεύουν να είναι λύσεις που δεν φτάνουν στους πληθυσμούς που έχουν μεγαλύτερη ανάγκη.
Θα εξετάσουμε πώς η διάσπαση εκθέτει κρυμμένες ανισότητες, θα συζητήσουμε μεθοδολογίες για τη συλλογή και ανάλυση δεδομένων υποομάδας, θα επανεξετάσουμε επιτυχείς μελέτες περιπτώσεων και θα σκιαγραφήσουμε πρακτικά βήματα για την ενσωμάτωση των ανασυνδυασμένων δεδομένων στις στρατηγικές δημόσιας υγείας. Μέχρι το τέλος, θα πρέπει να είναι σαφές ότι η ανάλυση δεδομένων δεν είναι απλώς μια τεχνική άσκηση αλλά μια ηθική επιταγή για την επίτευξη της ισότητας υγείας.
Γιατί Συγκεντρωμένες Μάσκες Δεδομένων Κρίσιμες Ανισότητες
Με την πρώτη ματιά, χρησιμοποιώντας συγκεντρωτικά δεδομένα, όπως η εθνική μέση επικράτηση του διαβήτη, φαίνεται αποτελεσματική. Ωστόσο, οι μέσοι όροι μπορεί να είναι βαθιά παραπλανητικοί. Όταν τα δεδομένα συγκεντρώνονται σε διάφορους πληθυσμούς, οι ανισότητες αλληλοακυρώνονται. Για παράδειγμα, μια πόλη με 10% επικράτηση του διαβήτη συνολικά μπορεί να έχει στην πραγματικότητα 5% ποσοστό σε εύπορες λευκές γειτονιές και 20% ποσοστό σε κοινότητες με χαμηλό εισόδημα Μαύρο. Το συνολικό ποσοστό επισκιάζει αυτή τη διπλή διαφορά, οδηγώντας τους πολιτικούς να πιστεύουν ότι το πρόβλημα είναι ομοιόμορφο όταν είναι κάτι αλλά.
Τα συγκεντρωτικά δεδομένα κρύβουν επίσης διαφορές στις επιπλοκές που σχετίζονται με το διαβήτη, όπως ακρωτηριασμοί χαμηλότερου υψομέτρου, νεφρική ανεπάρκεια και αμφιβληστροειδοπάθεια. Η έρευνα δείχνει ότι οι μαύροι ασθενείς με διαβήτη είναι 3-4 φορές πιο πιθανό να υποβληθούν σε ακρωτηριασμούς χαμηλότερου υψομέτρου από τους λευκούς ασθενείς, ακόμη και μετά τον έλεγχο για τη σοβαρότητα της νόσου και την κατάσταση της ασφάλισης. Ωστόσο, ένα νοσοκομείο που παρακολουθεί μόνο τα συνολικά ποσοστά ακρωτηριασμού μπορεί να μην εντοπίσει αυτή τη βαθιά ανισότητα. \" διαφοροποίηση ανά φυλή και εθνικότητα είναι ο μόνος τρόπος για να εντοπιστούν όπου οι παρεμβάσεις είναι πιο επειγόντως απαραίτητες.
Ο Ρόλος των Κοινωνικών Καθορισμών
Οι διαφορές του διαβήτη δεν είναι βιολογικά προκαθορισμένες, έχουν μεγάλη μορφή από κοινωνικούς καθοριστικούς παράγοντες της υγείας (SDOH): εισόδημα, εκπαίδευση, στέγαση, επισιτιστική ασφάλεια, μεταφορά και πρόσβαση στην υγειονομική περίθαλψη. Για παράδειγμα, ένα άτομο που ζει σε μια έρημο τροφίμων με περιορισμένη πρόσβαση σε φρέσκα προϊόντα αντιμετωπίζει μεγαλύτερες προκλήσεις στη διαχείριση του διαβήτη τους από κάποιον σε μια καλά μεταδιδόμενη γειτονιά.
Βασικές Διαστάσεις της Διάσπασης Δεδομένων για Διαβήτη
Ενώ η φυλή και η εθνικότητα είναι κοινά σημεία εκκίνησης, είναι κάθε άλλο παρά επαρκής. Οι ακόλουθες κατηγορίες είναι ιδιαίτερα σημαντικές για την κατανόηση των διαφορών του διαβήτη:
Φυλή, Εθνότητα και Προγονική
Όπως αναφέρθηκε παραπάνω, η διάσπαση από φυλετικές και εθνοτικές ομάδες ⁇ και ιδανικά, από λεπτομερείς υποομάδες (π.χ., μεξικανικές, Πορτορικανές, Κινέζικες, Βιετναμέζες) ⁇ αποκαλύπτει τον διαφορετικό κίνδυνο. Γενετικοί παράγοντες, όπως τα υψηλότερα ποσοστά αντίστασης στην ινσουλίνη σε ορισμένους πληθυσμούς, αλληλεπιδρούν με κοινωνικούς και περιβαλλοντικούς παράγοντες. Τα συστήματα δεδομένων πρέπει να συλλέγουν δεδομένα κοκκώδη εθνικότητα για να καταστεί δυνατή η ουσιαστική ανάλυση.
Γεωγραφική τοποθεσία
Ο επιπολασμός του διαβήτη ποικίλλει δραματικά ανά περιοχή, πολιτεία, ακόμη και γειτονιά. Το σύστημα παρακολούθησης του διαβήτη Diabetes[[LPT:1]] παρέχει εκτιμήσεις σε επίπεδο κομητείας που δείχνουν hotspots στα νοτιοανατολικά και τα Αππαλάτσια. Διαχωρισμός από αστική, προαστιακή και αγροτική κατάσταση επίσης θέματα: οι κάτοικοι της υπαίθρου αντιμετωπίζουν εμπόδια όπως περιορισμένη ειδική φροντίδα και μεγαλύτερες αποστάσεις ταξιδιού.
Κοινωνικοοικονομικό καθεστώς
Οι άνθρωποι στις χαμηλότερες εισοδηματικές ομάδες είναι 2-3 φορές πιο πιθανό να έχουν διαβήτη από ό, τι οι κορυφαίοι. Η ανάλυση ανά επίπεδο φτώχειας ή εκπαιδευτική επίτευξη βοηθά στον προσδιορισμό των κοινωνικοοικονομικών τμημάτων που χρειάζονται στοχοθετημένη υποστήριξη, όπως τα επιδοτούμενα προγράμματα αυτοδιαχείρισης του διαβήτη.
Ηλικία και Σεξ
Ο επιπολασμός του διαβήτη αυξάνεται με την ηλικία, αλλά τα σχετικά με την ηλικία πρότυπα διαφέρουν από το φύλο. Για παράδειγμα, οι γυναίκες μπορεί να βιώσουν μεγαλύτερες επιπλοκές από καρδιαγγειακές παθήσεις που σχετίζονται με το διαβήτη.
Πρόσβαση στην υγειονομική περίθαλψη και καθεστώς ασφάλισης
Ανασφάλιστα και ανασφάλιστα άτομα είναι λιγότερο πιθανό να λάβουν τακτική εξέταση, συνεπή φαρμακευτική αγωγή, και προληπτική φροντίδα. Διαχωρίζοντας τα δεδομένα διαβήτη ανά τύπο ασφάλισης (ιδιωτικό, Medicare, Medicaid, ανασφάλιστη) αποκαλύπτει πώς τα εμπόδια του συστήματος υγείας συμβάλλουν στις ανισότητες.
Γλώσσα και Πολιτιστικοί Παράγοντες
Η ανάλυση ανά γλώσσα που ομιλείται μπορεί να καθοδηγήσει την ανάπτυξη πολιτισμικά και γλωσσικά κατάλληλων εκπαιδευτικών υλικών και υπηρεσιών διερμηνέων.
Πώς Αναγνωρίζονται τα Συγκεντρωμένα Δεδομένα
Η δύναμη της διάσπασης έγκειται στην ικανότητά της να επιφανειακά μοτίβα που τα συγκεντρωτικά δεδομένα θα επισκίαζαν. Παρακάτω υπάρχουν αρκετά συγκεκριμένα παραδείγματα για το πώς η διάσπαση έχει αποκαλύψει κρίσιμες ανισότητες και οδήγησε σε στοχευμένη δράση.
Παράδειγμα 1: Διαχωρισμός των αγώνων στις τιμές οθόνης
Ένα σύστημα υγείας της κοινότητας σε μια διαφορετική πόλη συγκέντρωσε τα ποσοστά ελέγχου του διαβήτη της και διαπίστωσε ότι ήταν στο 75% συνολικά ⁇ φαίνεται να είναι αποδεκτή. Ωστόσο, όταν τα δεδομένα διασπείρονταν από φυλή, Μαύροι και ισπανόφωνοι ασθενείς είχαν ποσοστά ελέγχου μόνο 58% και 61%, αντίστοιχα. Περαιτέρω ανάλυση από γειτονιά έδειξε ότι κλινικές σε κυρίως Μαύρο και ισπανικές κοινότητες είχαν λιγότερα γεγονότα και μικρότερες ώρες ελέγχου λειτουργίας. Αυτό ώθησε το σύστημα υγείας να αναπτύξει κινητές μονάδες ελέγχου και να παρατείνει τις βραδινές ώρες σε αυτές τις περιοχές, αυξάνοντας τα ποσοστά ελέγχου κατά 20% μέσα σε ένα χρόνο.
Παράδειγμα 2: Διατομή ηλικίας και εισοδήματος
Οι ερευνητές δημόσιας υγείας σε μια δυτική κατάσταση ανέλυσαν νοσηλείες του διαβήτη χρησιμοποιώντας τόσο στοιχεία ηλικίας όσο και εισοδήματος. Ανακάλυψαν ότι οι ενήλικες με χαμηλό εισόδημα ηλικίας 45 ⁇ 64 ετών είχαν ποσοστό νοσηλείας για διαβητική κετοξέωση (DKA) που ήταν τρεις φορές υψηλότερο από τους συνομηλίκους τους με υψηλότερο εισόδημα στην ίδια ηλικιακή κλίμακα. Αυτή η διορατικότητα οδήγησε σε ένα στοχευμένο πρόγραμμα που παρείχε δωρεάν γλυκομέτρες και τηλεϊατρική προπόνηση για ενήλικες με χαμηλό εισόδημα.
Παράδειγμα 3: Η Γλώσσα ως Εμπόδιο
Ένα σύστημα νοσοκομείου που εξυπηρετεί ένα μεγάλο βιετναμόφωνο πληθυσμό παρατήρησε ότι οι επισκέψεις του τμήματος έκτακτης ανάγκης που σχετίζονται με το διαβήτη ήταν σημαντικά υψηλότερες μεταξύ βιετναμέζων ασθενών σε σύγκριση με αγγλόφωνους ασθενείς, ακόμη και όταν ελέγχει για την ιατρική πολυπλοκότητα. Διαλύοντας από τη γλώσσα αποκάλυψε ότι μεταφρασμένο υλικό αυτοδιαχείρισης διαβήτη σπάνια χρησιμοποιήθηκαν επειδή δεν ήταν πολιτιστικά προσαρμοσμένες. Σε απάντηση, το νοσοκομείο προσέλαβε δίγλωσσους εργαζόμενους της κοινότητας υγείας και ανέπτυξε εκπαίδευση βασισμένη σε βίντεο στο Βιετνάμ, με αποτέλεσμα τη μείωση 25% των επισκέψεων ED μεταξύ του πληθυσμού αυτού.
Πρακτικά βήματα για την ανάλυση των δεδομένων εφαρμογής
Η μετάβαση από την πρόθεση στην πρακτική απαιτεί συστηματικές αλλαγές στη συλλογή, ανάλυση και χρήση δεδομένων.
1. Τυποποίηση συλλογής δημογραφικών δεδομένων
Για να εκτελέσετε την αποσύνδεση, χρειάζεστε πρώτα υψηλής ποιότητας, κοκκώδη δημογραφικά δεδομένα. Αυτό σημαίνει ότι μετακινείται πέρα από την τυπική «Αγώνας/Αθλότητα» πτώση που εξογκώνει όλους τους Ισπανούς ή όλους τους Ασιάτες σε μια κατηγορία. Χρησιμοποιήστε λεπτομερείς κατηγορίες που αντανακλούν τον τοπικό πληθυσμό ⁇ π.χ., για τους Ασιάτες Αμερικανούς ασθενείς, περιλαμβάνουν υποομάδες όπως οι Κινέζοι, Φιλιππινέζοι, Ινδοί, Βιετναμέζοι, Κορεάτες, Ιάπωνες. Συλλέξτε δεδομένα για πρόσθετες μεταβλητές όπως εισόδημα, εκπαίδευση, πρωτοβάθμια γλώσσα και ταχυδρομικό κώδικα. Εξασφάλιση ότι η συλλογή δεδομένων γίνεται με πολιτισμικά ευαίσθητο τρόπο; εξηγήστε στους ασθενείς γιατί αυτές οι πληροφορίες είναι σημαντικές για τη βελτίωση της φροντίδας.
2. Κατασκευαστική Αναλυτική Χωρητικότητα
Για πολύ μικρές υποομάδες, εξετάστε τη συγκέντρωση δεδομένων με την πάροδο του χρόνου ή χρησιμοποιώντας Bayesian εξομάλυνση για να δημιουργήσετε σταθερές εκτιμήσεις. Αναλυτές δεδομένων αμαξοστοιχίας σε τεχνικές όπως η στρωματοποιημένη ανάλυση, η υλικοτεχνική παλινδρόμηση και η πολυεπίπεδη μοντελοποίηση. Εργαλεία ανοικτού κώδικα όπως R και Python, σε συνδυασμό με πακέτα για την εκτίμηση μικρής έκτασης, είναι ανεκτίμητα.
3. Δημιουργήστε οπτικοποιήσεις που λένε την ιστορία
Τα δεδομένα από μόνα τους δεν είναι αρκετά, πρέπει να κοινοποιούνται αποτελεσματικά. Χρησιμοποιήστε θερμικούς χάρτες (γεωγραφική ανάλυση), ομαδοποιημένα διαγράμματα (τρεις ανά αποτέλεσμα), και στρωματοποιημένους πίνακες για να τονίσετε τις ανισότητες. Οι πίνακες που επιτρέπουν στους χρήστες να φιλτράρουν από τα δημογραφικά μπορούν να ενδυναμώσουν τους φορείς λήψης αποφάσεων.Το έργο του CDC SOPS είναι ένα εξαιρετικό μοντέλο: παρέχει εκτιμήσεις σε επίπεδο κομητείας για την επικράτηση του διαβήτη και άλλες χρόνιες συνθήκες, που διαχωρίζονται από τη φυλή και τη φτώχεια.
4. Συμμετέχοντες σε διερμηνεία
Η ανάλυση των δεδομένων δεν πρέπει να γίνεται σε κενό. Συμμετέχετε σε μέλη της κοινότητας και έμπιστους ηγέτες στην ερμηνεία των ευρημάτων και των λύσεων που συν-σχεδιασμού. \" εμπειρία τους παρέχει το πλαίσιο που οι ακατέργαστοι αριθμοί δεν μπορούν να μεταφέρουν. Για παράδειγμα, ένα κοινοτικό συμβουλευτικό συμβούλιο μπορεί να εξηγήσει ότι τα χαμηλά ποσοστά διαλογής σε έναν συγκεκριμένο κώδικα Zip οφείλονται στην έλλειψη μεταφοράς, όχι στην έλλειψη ευαισθητοποίησης.
5. Δεδομένα σύνδεσης με δράση
Η ανάλυση είναι πολύτιμη μόνο εάν οδηγεί σε αλλαγή. Ανάπτυξη μιας ξεκάθαρης διαδικασίας για τη μετατροπή των εντοπισμένων ανισοτήτων σε ενεργές παρεμβάσεις. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει κατανομή πόρων (χρηματοδότηση, προσωπικό, εξοπλισμός) σε υποδιατηρημένους τομείς, αναθεώρηση των κλινικών πρωτοκόλλων (π.χ., προσφορά φροντίδας κατ' οίκον για ασθενείς που έχουν δεσμευθεί από το σπίτι), ή υποστήριξη για αλλαγή πολιτικής (π.χ. επέκταση Medicaid για την κάλυψη προγραμμάτων εκπαίδευσης διαβήτη).
Υπερνίκηση των Εμπόρων στην Ανάλυση Δεδομένων
Παρά τα οφέλη της, η ανάλυση δεδομένων αντιμετωπίζει διάφορες προκλήσεις. \" αναγνώριση και η αντιμετώπιση αυτών των εμποδίων είναι ζωτικής σημασίας για τη διαρκή εφαρμογή.
Ποιότητα και πληρότητα δεδομένων
Πολλά συστήματα υγείας έχουν ελλιπή ή ασυνεπή δημογραφικά δεδομένα. Οι ασθενείς μπορούν να καταγράφονται ως «άγνωστοι» ή «άλλοι» για τη φυλή/εθνικότητα. Επενδυτής στην κατάρτιση για το προσωπικό εγγραφής και χρήση ηλεκτρονικών αρχείων υγείας ωθεί να συλλέγουν δεδομένα με τη χρήση επικυρωμένων, τυποποιημένων ερωτήσεων. Για το εισόδημα ή την εκπαίδευση, που είναι πιο ευαίσθητα, χρησιμοποιήστε υποκατάστατα μέτρα όπως τα χαρακτηριστικά της γειτονιάς που προέρχονται από απογραφή (μέτρα που βασίζονται στην περιοχή) όταν τα επιμέρους δεδομένα δεν είναι διαθέσιμα.
Μέγεθος δείγματος και ανησυχίες για την προστασία της ιδιωτικής ζωής
Όταν τα δεδομένα αναλύονται σε πολλές μικρές υποομάδες, οι αριθμοί για ορισμένα κύτταρα μπορεί να είναι πολύ μικροί για να αναφέρουν χωρίς να διακινδυνεύουν την αναγνώριση των ατόμων. Σε τέτοιες περιπτώσεις, συγκεντρωτικά με το πέρασμα του χρόνου (π.χ., συνδυάζουν πολλαπλά χρόνια δεδομένων) ή χρησιμοποιούν ευρύτερες κατηγορίες (π.χ., συνδυάζουν διάφορες μικρές ασιατικές υποομάδες). Διασφάλιση συμμόρφωσης με HIPA και άλλους κανονισμούς απορρήτου; μην δημοσιεύετε κελιά με αριθμούς < 10.
Αντίσταση στην Αναγνωρίζοντας τις Ανιδιομορφίες
Μερικές οργανώσεις μπορεί να είναι απρόθυμοι να τονίσουν τις ανισότητες επειδή φοβούνται τη φήμη ή τη νομική έκθεση. Ωστόσο, η διαφάνεια είναι ένας ακρογωνιαίος λίθος της ισότητας στην υγεία. Κατακερματίζοντας τις ανισότητες ως συστημικό ζήτημα (όχι αποτυχία των μεμονωμένων παρόχων) και ενισχύοντας την αποστολή δίκαιης φροντίδας μπορεί να βοηθήσει να υπερνικήσει την αντίσταση. Πολλές επιτυχημένες πρωτοβουλίες έχουν μοιραστεί δημόσια τα χωρισμένα δεδομένα τους ως δέσμευση για βελτίωση.
Περιορισμοί πόρων
Για μικρότερους οργανισμούς, οι συνεργασίες με ακαδημαϊκά ιδρύματα ή φορείς δημόσιας υγείας μπορούν να παρέχουν αναλυτική υποστήριξη. Επιπλέον, χρησιμοποιώντας δεδομένα κρατικού επιπέδου (π.χ. έρευνες του κρατικού τμήματος υγείας) μπορούν να συμπληρώσουν εσωτερικά δεδομένα. Η επένδυση δικαιολογείται από τη δυνατότητα μείωσης των δαπανηρών, αποτρέψιμων επιπλοκών και βελτίωσης της υγείας του πληθυσμού.
Μελέτες Περιπτώσεων: Ιστορίες επιτυχίας σε Διαχωρισμό των Δεδομένων Διαβήτη
Μελέτη περίπτωσης 1: Το Τμήμα Υγείας της NYC A1c Μητρώο
Το Τμήμα Υγείας και Ψυχικής Υγιεινής της Νέας Υόρκης δημιούργησε μητρώο A1c για άτομα με διαβήτη, συνδέοντας τα αποτελέσματα των εργαστηρίων με δημογραφικά της γειτονιάς. Με την ανάλυση ανά επίπεδο φτώχειας σε δήμους και γειτονιές, το τμήμα διαπίστωσε ότι οι υψηλότεροι μέσοι όροι A1c ήταν συγκεντρωμένοι στο Νότιο Μπρονξ και στο κεντρικό Μπρούκλιν ⁇ περιοχές με υψηλή φτώχεια και μεγάλους μαύρους και ισπανόφωνους πληθυσμούς. Το τμήμα στη συνέχεια ανέπτυξε εργαζόμενους της κοινότητας σε εκείνες τις γειτονιές, προσφέροντας μαθήματα αυτοδιαχείρισης του διαβήτη και συντονισμένη φροντίδα. Μετά από τρία χρόνια, ο μέσος όρος A1c σε αυτές τις γειτονιές μειώθηκε κατά 0,5 ποσοστιαία μονάδες, ξεπερνώντας τις βελτιώσεις σε πλουσιότερες περιοχές.
Μελέτη περίπτωσης 2: Native American Diabetes Prevention in Oklahoma
Η Ινδική Υπηρεσία Υγείας της Οκλαχόμα χρησιμοποίησε διαχωρισμένα στοιχεία ανά φυλή για να αναγνωρίσει το Έθνος των Τσερόκι ότι έχει ιδιαίτερα υψηλό ποσοστό διαβήτη σε σύγκριση με άλλες φυλετικές ομάδες στην πολιτεία. Συνεργαζόμενοι με τους αρχηγούς φυλών, ξεκίνησαν ένα πολιτιστικά προσαρμοσμένο «Πρόγραμμα Πρόληψης των Διαβετών» που ενσωμάτωσε τη γλώσσα των Τσερόκι, τα παραδοσιακά τρόφιμα και την κοινοτική υποστήριξη.
Μελέτη περίπτωσης 3: Kaiser Μόνιμη του αγώνα-επιβεβαιωμένη ποιότητα Μετρικοί
Η Kaiser Permanente, ένα μεγάλο ολοκληρωμένο σύστημα υγείας, άρχισε να διαστρωματίζει τις ποιοτικές μετρήσεις της (π.χ., έλεγχος του διαβήτη, εξετάσεις αμφιβληστροειδούς, εξετάσεις ποδιών) ανά φυλή, εθνικότητα και γλώσσα στα μέσα της δεκαετίας του 2000. Αρχικά, τα δεδομένα έδειξαν ότι τα μαύρα και ισπανικά μέλη ήταν σημαντικά λιγότερο πιθανό να ανταποκριθούν στους στόχους ελέγχου του διαβήτη. Σε απάντηση, ο Kaiser εφάρμοσε βελτιώσεις σε όλο το σύστημα, συμπεριλαμβανομένων των κλήσεων προβολής στα ισπανικά, πολιτιστικά προσαρμοσμένες συμβουλές διατροφής, και εξασφαλίζοντας ότι οι κλινικές υψηλής απόδοσης ήταν ομοιόμορφα κατανεμημένες σε γειτονιές. Πάνω από μια δεκαετία, το φυλετικό χάσμα στον έλεγχο του διαβήτη μειώθηκε από 10% σε 3% . Το κλειδί ήταν τακτικοί, δημόσια αναφερόμενοι διαχωρισμένοι δεδομένα που κρατούνταν υπόλογοι ηγέτες.
Επιπλοκές πολιτικής: Πώς τα διαχωρισμένα δεδομένα μπορούν να διαμορφώσουν τη νομοθεσία
Για παράδειγμα, ο νόμος για την πρόληψη και τον έλεγχο του διαβήτη σε ομοσπονδιακό επίπεδο θα μπορούσε να είναι καλύτερα στοχοθετημένος εάν απαιτούσε ανάλυση των αναφορών από υποομάδες υψηλού κινδύνου. Ομοίως, τα κρατικά προγράμματα Medicaid μπορούν να χρησιμοποιούν διαχωρισμένα δεδομένα για τη δημιουργία μοντέλων πληρωμών με βάση την αξία που ανταμείβουν την επιτυχία στη μείωση των ανισοτήτων. Η [ Εθνική Έκθεση Στατιστικής Διαβήτη[ από το CDC παρέχει ήδη κάποια δεδομένα υποομάδας, αλλά περισσότερη κοκκιωτικότητα (π.χ., από ασιατικές υποομάδες) θα επέτρεπε στα κράτη να κατανέμουν τη χρηματοδότηση πιο αποτελεσματικά.
Η πολιτική μπορεί επίσης να αντιμετωπίσει την υποδομή δεδομένων. Ο νόμος περί Cures του 21ου αιώνα και οι περιφερειακές ανταλλαγές πληροφοριών για την υγεία (HIE) μπορούν να δώσουν κίνητρα για τη συλλογή τυποποιημένων κοινωνικών καθοριστικών στοιχείων για την υγεία, συμπεριλαμβανομένης της φυλής, της εθνικότητας, και της γλώσσας. Ορισμένες πολιτείες, όπως η Καλιφόρνια και η Ουάσινγκτον, έχουν ψηφίσει νόμους που απαιτούν διάσπαση των δεδομένων για την υγεία για τους πληθυσμούς της Ασίας Αμερικής και των ιθαγενών Χαβάης / Ειρηνικού. Αυτές οι νομοθετικές δράσεις δημιουργούν έναν ενάρετο κύκλο: καλύτερα δεδομένα οδηγούν σε καλύτερες παρεμβάσεις, τα οποία με τη σειρά τους παράγουν δεδομένα που μπορούν να υποστηρίξουν για τη συνέχιση των επενδύσεων.
Συμπέρασμα: Από τα Δεδομένα στα Ίδια
Οι διαφορές του διαβήτη αποτελούν ένα ισχυρό παράδειγμα του πώς οι συστημικές ανισότητες εμφανίζονται στα αποτελέσματα της υγείας. Ωστόσο, αυτές οι ανισότητες δεν είναι αναπόφευκτες.Η ανάλυση δεδομένων είναι ένας ισχυρός φακός που αποκαλύπτει τα ακριβή περιγράμματα της ανικανότητας, επιτρέποντας στοχευμένες, αποτελεσματικές ενέργειες.
Πρέπει να συνδυαστεί με πολιτική βούληση, δέσμευση της κοινότητας, και τους παρατεταμένους πόρους. Οργανώσεις υγειονομικής περίθαλψης που ενστερνίζονται την αποσύνδεση ⁇ και δεσμεύονται να δρουν πάνω σε αυτό που βρίσκουν ⁇ θα είναι καλύτερα τοποθετημένα για να μειώσουν τις επιπλοκές του διαβήτη, να βελτιώσουν την ποιότητα της ζωής, και να σώσουν ζωές σε δημογραφικές ομάδες. Ο δρόμος προς την ισότητα της υγείας ξεκινά με το να δούμε καθαρά.
Αν η οργάνωσή σας δεν έχει ακόμη ενσωματώσει τα στοιχεία που διακρίνονται στην φροντίδα του διαβήτη, ξεκινήστε από μικρά. Επιλέξτε μία διάσταση ⁇ φυλή, εθνικότητα, ή ταχυδρομικό κώδικα ⁇ και εξετάστε ένα βασικό μετρικό, όπως η A1c έλεγχο ή τη χρήση του τμήματος έκτακτης ανάγκης. Μπορεί να εκπλαγείτε από αυτό που ανακαλύπτετε. Και μόλις δείτε την ανισότητα, μπορείτε να αρχίσετε να την αντιμετωπίζετε.