Table of Contents

Giới thiệu: Thử thách dai dẳng của bệnh tiểu đường

Bệnh tiểu đường (FLT:1) [BLT:1, hơn 37 triệu người Mỹ mắc bệnh tiểu đường, và khoảng 96 triệu người lớn có tiền tiểu đường. Trong khi điều kiện ảnh hưởng đến người từ mọi tầng lớp xã hội, gánh nặng thậm chí không được phân phối.

Để giải quyết những sự bất đồng này, các nhà lãnh đạo y tế, nhà lập chính sách và các nhà nghiên cứu phải đi xa hơn mức trung bình rộng và xem xét các mẫu sắc thái được giấu trong số thống kê tổng hợp. Đây là nơi [FLT: 0] [FLT: 0] phân biệt [FLT: 1] trở nên không thể thiếu. Việc phân tách các dữ liệu về sức khỏe thành các nhóm nhỏ hơn - theo chủng tộc, chủng tộc, tuổi tác, giới tính, mức độ thu nhập, giáo dục và các biến số khác - để cho thấy sự khác nhau [nếu không có ống kính này thì không thể giải quyết được.

Bài này nghiên cứu vai trò quan trọng của việc phân tách dữ liệu trong việc nhận dạng và giảm phân biệt tiểu đường như thế nào. chúng ta sẽ xem xét cách phân tách sự phân biệt chủng tộc ẩn, thảo luận phương pháp để thu thập và phân tích dữ liệu, xem xét các nghiên cứu thành công, và đưa ra những bước thực tế để phân tách dữ liệu thành chiến lược sức khỏe công.

Tại sao có những mặt nạ dữ liệu cực kỳ khác biệt

Trong cái nhìn đầu tiên, sử dụng dữ liệu tổng hợp như sự lan tràn trung bình của tiểu đường có vẻ hiệu quả nhưng trung bình có thể bị hiểu lầm sâu sắc khi dữ liệu được tổng hợp giữa nhiều dân số khác nhau, sự khác biệt loại bỏ nhau chẳng hạn, một thành phố với 10% tổng thể tiểu đường có thể thực sự có lãi suất 5% ở khu vực màu trắng giàu có và 20% ở những cộng đồng người nhập cư thấp kết hợp lại với nhau sự khác biệt này, những nhà sản xuất chính sách có thể tin rằng vấn đề là khi nó là bất cứ thứ gì, nhưng nó có thể là một sự khác biệt lớn nhất.

Hãy xem một minh họa thực sự: Hiệp hội Di cư Mỹ [FLT: 1] báo cáo rằng người Mỹ gốc Ấn Độ (FLT:1) người Mỹ ) cho biết người lớn bản địa có độ tuổi cao nhất (14.7%), sau đó là những người da đen phi lịch sử [12.5%), người Tây Ban Nha (11. 7), và những người không thuộc da trắng (7. 5). 5) trong khi những người không phân biệt chủng tộc này là những người Do Thái có tỷ lệ phân biệt chủng tộc đặc biệt chủng tộc.

Dữ liệu phân tách cũng giấu đi sự bất bình đẳng trong biến chứng tiểu đường, như là sự cắt giảm tiểu đường, suy thận và suy nhược cơ quan. Nghiên cứu cho thấy bệnh nhân da đen bị tiểu đường 3–4 lần khả năng bị giảm cân hơn những bệnh nhân da trắng, ngay cả sau khi kiểm soát mức độ nghiêm trọng và trạng thái bảo hiểm. Tuy nhiên, một bệnh viện mà chỉ có tỷ lệ cắt giảm các dấu vết có thể không xác định được mức độ sâu sắc này. phân chia chủng tộc và chủng tộc là cách duy nhất để xác định những sự can thiệp cần thiết nhất.

Vai trò của việc phân định xã hội

Diebetes khác nhau sinh học không được định trước; chúng được định hình bởi những người có khả năng nhận thức về sức khỏe xã hội (SDOH): thu nhập, giáo dục, nhà ở, thực phẩm, vận chuyển và tiếp cận với y tế. Chẳng hạn, một người sống trong sa mạc thực phẩm với khả năng hạn chế để có những sản phẩm mới, có thể đối mặt với những thách thức lớn hơn trong việc quản lý tiểu đường của họ hơn là những người sống trong khu vực có nguồn lực tốt.

Sự phân tách dữ liệu chủ yếu cho tiểu đường

Sự phân biệt chủng tộc có hiệu quả đòi hỏi thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều chiều không gian. trong khi chủng tộc và sắc tộc là điểm khởi đầu thông thường, chúng không đủ.

chủng tộc, sắc tộc và tổ tiên

Như đã đề cập ở trên, sự phân tách bởi các nhóm chủng tộc và sắc tộc - và lý tưởng nhất, bằng cách tương tác với các yếu tố xã hội và môi trường chi tiết (v. d., Mexico, Puerto Rico, Trung Quốc, Việt Nam) - các yếu tố di truyền, như tỷ lệ kháng insulin cao hơn, tương tác với các yếu tố xã hội và môi trường. [FLT: 0] Hệ thống dữ liệu [FLT: 0] phải thu thập dữ liệu sắc tộc [FL: 1] để có thể hiệu lực phân tích ý nghĩa.

Địa điểm

Hệ thống giám sát cung cấp những ước tính cho các điểm nóng ở Đông Nam và Appalachia.

Trạng thái kinh tế xã hội

Mức thu nhập và giáo dục là một trong những dự đoán mạnh nhất của kết quả tiểu đường. người trong khung thu nhập thấp nhất có khả năng mắc bệnh tiểu đường nhiều gấp 2–3 lần so với những người ở trên cùng. phân tách bởi mức nghèo hoặc giáo dục đạt được giúp xác định phân đoạn kinh tế xã hội nào cần hỗ trợ mục tiêu, chẳng hạn như chương trình quản lý tiểu đường phụ.

Tuổi tác và tình dục

Tiểu đường gia tăng theo tuổi tác, nhưng các mẫu liên quan đến tuổi tác khác nhau về giới tính. Ví dụ, phụ nữ có thể gặp nhiều biến chứng hơn từ bệnh tim mạch liên quan đến tiểu đường.

Quyền được chăm sóc sức khỏe và quyền bảo hiểm

Những người không được bảo hiểm và chưa được bảo hiểm ít có khả năng nhận được kiểm tra thường xuyên, thuốc men và chăm sóc phòng ngừa. phân tách dữ liệu tiểu đường bằng cách phân loại bảo hiểm (prient, Y tế, y tế, y tế, không bảo hiểm) tiết lộ cách mà các rào cản hệ thống y tế góp phần gây ra sự bất bình thường. ví dụ, những người trên y tế thường phải đối mặt với sự thiếu hụt và chi phí cao cấp về mặt bảo hiểm.

Các yếu tố ngôn ngữ và văn hóa

Sự thành thạo tiếng Anh hạn chế (LEP) liên quan đến việc ít biết về sức khỏe và những hậu quả của bệnh tiểu đường, vì việc phân tách ngôn ngữ chính có thể hướng dẫn sự phát triển của các vật liệu giáo dục và dịch vụ thông dịch thích hợp về văn hóa và ngôn ngữ.

Dữ liệu phân biệt chủng tộc như thế nào?

Sức mạnh của sự phân biệt chủng tộc nằm trong khả năng của các mẫu bề mặt mà dữ liệu tổng hợp sẽ bị che khuất.

Ví dụ 1: Phân biệt chủng tộc với tốc độ màn hình

Một hệ thống y tế cộng đồng ở một thành phố đa dạng tổng hợp lại tỉ lệ kiểm tra tiểu đường và thấy rằng họ có 75% tổng thể chấp nhận được. Tuy nhiên, khi dữ liệu bị phân tách bởi chủng tộc, bệnh nhân da đen và gốc Tây Ban Nha đã kiểm tra tổng hợp lại chỉ 58% và 61%. phân tích thêm theo các bệnh viện ở khu vực lân cận cho thấy rằng các phòng khám phần lớn là ở các cộng đồng da đen và gốc Tây Ban Nha có ít sự kiện và giờ hoạt động ngắn hơn. điều này đã thúc đẩy hệ thống y tế để triển khai các đơn vị di động và mở rộng các khu vực đó, tăng tỷ lệ kiểm tra trong vòng một năm.

Ví dụ 2: Tuổi tác và giao lộ thu nhập

Các nhà nghiên cứu sức khỏe cộng đồng ở một bang phía tây phân tích bệnh viện tiểu đường bằng cách sử dụng cả tuổi và dữ liệu thu nhập. họ tìm thấy rằng người lớn có thu nhập thấp, 45–64 có tỷ lệ nhập viện cho bệnh viện bệnh xơ gan (DKA) cao gấp ba lần so với những người cùng lứa tuổi với họ trong cùng một lứa tuổi. Điều này dẫn đến một chương trình cung cấp glucip và truyền thông điện cho người lớn trung niên thấp.

Ví dụ 3: Ngôn ngữ là một rào cản

Một hệ thống bệnh viện phục vụ một số lượng lớn người nói tiếng Việt đã nhận thấy rằng các cuộc thăm viếng của các bệnh nhân nói tiếng Việt cao hơn đáng kể so với các bệnh nhân nói tiếng Việt, ngay cả khi kiểm soát sự phức tạp y tế. phân tách ngôn ngữ cho thấy việc dịch các vật liệu kiểm soát tiểu đường ít khi được sử dụng bởi vì họ không được sử dụng văn hóa. để đáp ứng, bệnh viện đã thuê y tế cộng đồng nói tiếng Anh và phát triển giáo dục dựa trên video dựa trên người Việt, kết quả là giảm 25% các cuộc thăm dò tự động trong số người đó.

Những bước thực tiễn để phân biệt dữ liệu

Những bước sau cung cấp một sơ đồ đường cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe, các ban y tế cộng đồng và các nhóm cộng đồng.

1.

Để thực hiện việc phân biệt chủng tộc, trước tiên bạn cần có những loại khác nhau có chất lượng cao, chất lượng cao, số lượng dân số hạt giống, nghĩa là vượt quá những nhóm bình thường như Trung Quốc, Phi Luật Tân, Việt Nam, Nhật Bản.

2. Xây dựng tính chất phân tích

Phân tách cần thiết phương pháp thống kê mà có thể xử lý kích cỡ mẫu nhỏ mà không gây ra sự riêng tư. Đối với các nhóm nhỏ, hãy cân nhắc tổng hợp dữ liệu theo thời gian hoặc sử dụng Bayesian mịn để tạo ra ước tính ổn định. Phân tích dữ liệu đào tạo trong các kỹ thuật như phân tích ngẫu nhiên, hồi quy bản ghi, và mô hình đa cấp. Công cụ mã nguồn mở như R và Python, kết hợp với các gói để ước tính nhỏ, là vô giá.

3. Tạo hình ảnh hóa kể lại câu chuyện

Chỉ dữ liệu thôi thì chưa đủ, cần phải truyền đạt một cách hiệu quả. Dùng bản đồ nhiệt (bản đồ phân tách địa lý), biểu đồ thanh nhóm (theo kết quả), và bảng được sắp xếp để tô sáng sự khác biệt. Bảng này cho phép người dùng lọc bằng cách nhân khẩu học có thể trao quyền cho người ra quyết định. Dự án địa điểm của CDC là một mô hình tuyệt vời: nó cung cấp ước tính độ hạt về sự lây lan tiểu đường và các điều kiện kinh niên khác, bị phân chia bởi chủng tộc và nghèo đói nghèo.

4 Hãy bắt đầu những sự thông giải

Dữ liệu không nên bị phân chia trong chân không. bao gồm các thành viên cộng đồng và các nhà lãnh đạo đáng tin cậy trong việc giải thích các kết quả tìm kiếm và các giải pháp đồng sáng tạo. kinh nghiệm sống của họ cung cấp bối cảnh mà con số thô không thể truyền tải. ví dụ, một ban cố vấn cộng đồng có thể giải thích rằng tỷ lệ xem xét thấp trong một mã Zip nhất định là do thiếu phương tiện vận chuyển, chứ không phải thiếu nhận thức.

Dữ liệu liên kết cần hành động

Việc phân tách chỉ có giá trị nếu nó dẫn đến sự thay đổi. Phát triển một tiến trình rõ ràng để chuyển các sự khác biệt trong việc chuyển đổi các tính năng có thể hoạt động. Có thể bao gồm việc phân chia tài nguyên (cho phép, nhân viên, thiết bị) thành vùng phục vụ, tăng cường các giao thức lâm sàng (v. d., cung cấp dịch vụ chăm sóc tại nhà cho bệnh nhân bị hạn chế), hoặc ủng hộ sự thay đổi chính sách (v., mở rộng y tế để bao gồm chương trình giáo dục tiểu đường). Đặt mục tiêu và sự tiến bộ cân nhắc qua quá trình sử dụng dữ liệu bị xóa bỏ.

Vượt qua những trở ngại để phân biệt dữ liệu

Dù có lợi ích, dữ liệu vẫn phải đối mặt với nhiều thử thách, và giải quyết những trở ngại này là điều quan trọng để thực hiện.

Chất lượng dữ liệu và sự trọn vẹn

Bệnh nhân có thể được ghi nhận là “không biết về phương pháp phân biệt chủng tộc/ đạo khác [FLT: 0], không đầy đủ về việc huấn luyện nhân viên đăng ký ) và dùng dữ liệu y tế điện tử để thu thập dữ liệu bằng cách dùng các câu hỏi có tiêu chuẩn, cho thu nhập hoặc giáo dục, là những cách nhạy cảm hơn, dùng biện pháp thay thế như tính chất số hóa của từng khu xóm (là một) khi dữ liệu không có sẵn.

Kích cỡ mẫu và mối quan tâm riêng tư

Khi dữ liệu bị chia nhỏ thành nhiều nhóm nhỏ, số lượng cho một số tế bào có thể quá nhỏ để báo cáo mà không cần xác định rõ danh tính cá nhân. Trong trường hợp như vậy, tổng hợp theo thời gian (v.g., kết hợp nhiều năm dữ liệu) hoặc sử dụng nhiều loại (v.g. g., kết hợp vài nhóm nhỏ ở châu Á). Khả năng đảm bảo với < a href="htpswww.hhs.hs.g/hipa/index.hl=G. tl=" Mục tiêu renomen" noererer"A" và các quy định khác không tính riêng tư.

Chống đối để nhận ra sự bất hòa

Một số tổ chức có thể ngần ngại nêu bật sự bất bình đẳng vì sợ tai tiếng hoặc bị phơi nhiễm pháp lý, nhưng minh bạch là nền tảng của sự công bằng về sức khỏe.

Các con điều khiển tài nguyên

Đối với các tổ chức nhỏ hơn, hợp tác với các tổ chức học thuật hoặc các cơ quan y tế công cộng có thể cung cấp hỗ trợ phân tích. Ngoài ra, việc sử dụng dữ liệu cấp quốc gia (v. d., các cuộc khảo sát của bộ y tế bang) có thể bổ sung dữ liệu nội bộ. đầu tư được hợp lý bởi tiềm năng giảm thiểu các biến chứng, có thể ngăn chặn và cải thiện sức khỏe dân số.

Nghiên cứu trường hợp: Những câu chuyện thành công trong tiểu đường phân biệt dữ liệu

Bài học số 1: Bộ Y tế NYC A1c

Sở Y tế và Tâm thần của thành phố New York đã tạo một cơ sở nghiên cứu cho những người mắc bệnh tiểu đường, liên kết kết kết kết kết các kết quả phòng thí nghiệm với dân số khu phố.

Nghiên cứu 2: Dibetes người bản địa Mỹ phòng chống bệnh ở Oklahoma

Việc hợp tác với các bộ lạc, họ đã đưa ra một “Các dữ liệu phân biệt chủng tộc ” được bộ lạc phân biệt để xác định quốc gia này là quốc gia có tỷ lệ tiểu đường đặc biệt cao so với các nhóm bộ lạc khác trong tiểu bang, và việc cộng tác với các bộ lạc, họ đã đưa ra một chương trình có tính toán phân biệt chủng tộc, gồm ngôn ngữ của người dân, thực phẩm truyền thống và sự hỗ trợ cộng đồng.

Nghiên cứu 3: Hoàng đế vĩnh viễn là chuyên gia về kỹ thuật về chủng tộc

Hệ thống chăm sóc sức khỏe vĩnh cửu, Kaiser, một hệ thống lớn, bắt đầu xếp gọn các hệ thống y tế chất lượng (v. d., kiểm soát tiểu đường, kiểm tra võng mạc, kiểm tra chân) bằng chủng tộc, sắc tộc và ngôn ngữ trong giữa 2- 2000. Ban đầu, dữ liệu cho thấy các thành viên người da đen và người gốc Tây Ban Nha ít khả năng đạt được mục tiêu kiểm soát tiểu đường. Trong việc cải tiến hệ thống toàn diện, bao gồm các cuộc gọi bổ sung trong tiếng Tây Ban Nha, tư vấn dinh dưỡng và bảo đảm các phòng khám có hiệu quả cao hơn thậm chí được phân phối trong vòng một thập kỷ. [T] Trong khoảng cách giữa tiểu đường hẹp, [T] báo cáo có sự phân biệt chủng tộc [F], [T] báo cáo: 1 phần trăm số người dẫn đầu tiên tiến bộ: những người có khả năng giải thích hợp với nhau.

Chính sách phép nhân: Làm thế nào để phân biệt dữ liệu có thể định dạng chứng cứ

Việc phân tách dữ liệu không chỉ là một công cụ cho các nhà cung cấp chăm sóc sức khỏe; nó còn thông báo các quyết định chính sách có mức độ cao. Chẳng hạn, Luật Điều khiển Dibetes ở cấp liên bang có thể là mục tiêu tốt hơn nếu nó cần thiết phân loại [FL] báo cáo [FT] của CDC. Tương tự, chương trình y tế có thể sử dụng dữ liệu phân vùng để tạo ra các mô hình thanh toán dựa trên giá trị thành công thành công trong việc giảm phân loại. Việc phân vùng [FL: 0] Thông tin chính sách thống kê [FL: FL1] báo cáo [FL1] đã cung cấp một số dữ liệu phụ về CDC, nhưng nhiều hơn. (các nhà cung cấp tài trợ phụ, có thể cho phép hỗ trợ trợ trợ phụ.

Chính sách cũng có thể chỉ định cơ sở hạ tầng dữ liệu. Đạo luật thế kỷ 21 và các giao dịch thông tin sức khỏe khu vực (HIEs) có thể kích hoạt bộ sưu tập các tập hợp các dữ liệu xã hội được chuẩn hóa, bao gồm chủng tộc, sắc tộc và ngôn ngữ. một số bang, như California và Washington, đã thông qua các luật đòi hỏi phân biệt chủng tộc dữ liệu về sức khỏe cho dân số Châu Á và thổ dân Châu/Pacify Island. Những hành động lập pháp này tạo một vòng tuần hoàn đạo đức: dữ liệu dẫn đến những sự can thiệp tốt hơn, mà có thể tạo ra những dữ liệu đó để tiếp tục đầu tư.

Kết luận: Từ dữ liệu đến tính công bằng

Sự khác biệt giữa các phân biệt là một ví dụ rõ ràng về cách mà sự bất bình đẳng hệ thống thể hiện trong kết quả sức khỏe. tuy nhiên, những sự bất bình đẳng này không phải là không thể tránh khỏi. sự phân chia dữ liệu là một thấu kính mạnh mẽ tiết lộ sự mâu thuẫn chính xác của sự bất công, cho phép mục tiêu, những hành động hiệu quả nó đẩy chúng ta vượt ra ngoài những tưởng tượng về sự đồng nhất và hướng đến chăm sóc cá nhân, cộng đồng chăm sóc

Nhưng chỉ có dữ liệu thì chưa đủ nó phải được kết hợp với ý chí chính trị, sự gắn kết cộng đồng và các nguồn tài nguyên bền vững tổ chức chăm sóc sức khỏe bao gồm sự phân biệt chủng tộc và cam kết hành động theo những gì họ tìm thấy sẽ được đặt vị trí tốt hơn để giảm thiểu các biến chứng tiểu đường chất lượng cuộc sống và cứu sống qua các nhóm nhân khẩu học con đường dẫn đến sự bình đẳng sức khỏe bắt đầu với sự phân biệt rõ ràng dữ liệu cho chúng ta tầm nhìn đó

Nếu tổ chức của bạn chưa tích hợp dữ liệu phân biệt chủng tộc thành chăm sóc tiểu đường, bắt đầu từ nhỏ. chọn một chiều nhỏ - chủng tộc, sắc tộc, hay mã zip - và kiểm tra một số chủ chốt như kiểm soát A1c hay phòng cấp cứu bạn có thể ngạc nhiên bởi những gì bạn khám phá ra. và một khi bạn thấy sự khác biệt, bạn có thể bắt đầu giải quyết nó. mỗi bước tiến tới sự hạt đều là một bước hướng tới công lý.