條文本
PDF
摘要
客觀的探討製作小麵積慢性疾病風險地理空間地圖的可行性，以供臨床服務小組及公共衛生小組使用。
研究設計利用常規收集的全科醫生電子記錄數據進行橫斷麵地理空間分析。
樣品和設置陶爾哈姆萊茨，英國倫敦的一個內城區，其特點是社會經濟和種族多樣性高，非傳染性疾病流行率高。
方法作者以2型糖尿病為例。數據集來自該地區25-79歲的所有非糖尿病患者的電子全科醫療記錄(n=163 275)。作者使用一種經過驗證的工具QDScore來計算10年罹患2型糖尿病的風險。利用專業繪圖軟件(ArcGIS)，作者製作了這些數據在整個地區中下超級輸出區如何變化的可視化圖。作者用基於地區的健康社會決定因素(人口密度、快餐店和綠色空間)的例子信息增強了這些地圖。數據被作為三種類型的地理空間地圖(基礎、熱和環)進行試點。作者指出了地圖製作過程中涉及的實際、技術和信息治理方麵的挑戰。
結果96.2%的記錄獲得了可用數據。在我們的隊列中，每11名成年人中就有1人處於患2型糖尿病的“高風險”，10年患病風險為20%或更高。小範圍的地理空間地圖顯示了“熱點”，在那裏，高達17.3%的成年人處於患2型糖尿病的高風險中。環形地圖使2型糖尿病的高風險地區與同一地區假定的社會決定因素可視化。從電子全科醫療記錄中下載、清理和繪製數據的任務帶來了一些技術挑戰，需要作出判斷，將數據按適當的地理級別分組。信息治理問題耗費時間，需要地方和國家協商和達成一致。
結論從全區人口的一般實踐電子記錄數據中計算出糖尿病風險的小區域地理空間地圖是可行的，但並不直接。通過公共衛生臨床醫生和人文地理學家之間的跨學科聯係，使流行病學和環境數據的地理可視化成為可能，使研究結果能夠以一種既可訪問又吸引人的方式呈現，因此對專員和政策製定者可能有價值。需要對慢性疾病風險地圖如何用於公共衛生和城市規劃進行影響研究。
這是一篇根據創作共用署名非商業性許可條款發布的開放獲取文章，該許可允許在任何媒體上使用、發布和複製，前提是原創作品被正確引用，使用是非商業性的，並且在其他方麵符合許可。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.0/而且http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.0/legalcode．
來自Altmetric.com的統計
文章總結
文章重點
探討製作小麵積慢性疾病風險地理空間地圖的可行性，以供臨床服務小組及公共衛生小組使用。
關鍵信息
利用常規收集的電子全科醫療記錄數據，創建小範圍的2型糖尿病風險地理空間地圖是可行的。
地圖是對公共衛生數據的傳統統計方法的補充，需要以不同的方式處理和呈現信息。
這類地圖可能對專員和公共衛生規劃者有用，因為他們希望了解大量的日常衛生信息。
本研究的優勢和局限性
該研究使用常規收集的當地個體患者數據，生成整個地區疾病風險的高質量小區域地圖。
地理空間地圖的數據集的質量和完整性都很高。
我們研究的一個潛在限製是本地IT環境的獨特性。為了讓這裏使用的方法被其他人成功複製，需要滿足一些條件。
簡介
非傳染性疾病
非傳染性疾病——糖尿病、心血管疾病、慢性呼吸道疾病和癌症——占全球死亡人數的60%。12008年，他們在全世界的累計財政負擔估計為2.35萬億美元，預計這一疾病負擔將大大增加。2近3.5億人患有糖尿病，預計死於糖尿病的人數將在2005年至2030年期間翻一番。3.在英國，大約4%的人口患有糖尿病，每天有400個新診斷;90%屬於2型。4
預防非傳染性疾病對於長期減輕疾病負擔至關重要。52011年聯合國非傳染性疾病高級別首腦會議呼籲加強國家政策和衛生係統，包括衛生規劃和管理信息係統，以促進公共衛生幹預措施。6
慢性疾病風險、健康不平等和健康的社會決定因素密切相關。7號到9號環境變量與肥胖和2型糖尿病發生之間的關係是顯著而複雜的。10城市人口的社會和種族多樣性嚴重影響慢性疾病風險，例如，南亞人患糖尿病的可能性是白人的四倍，死於並發症的可能性也更高。1112通過國家、社區和個人措施預防可能是可行的，這可能將糖尿病的發病率降低0.5%-75%。13 - 15
非傳染性疾病風險預測
預測患慢性疾病風險的模型已經變得越來越普遍。16日至18日最近的一項係統性文獻綜述揭示了145個此類2型糖尿病模型，盡管一些研究人員推測，他們的模型可能被用於確定社區中公共衛生幹預的高風險部門，但大多數風險模型和評分僅用於個體臨床遭遇(或根本不使用)。19QDScore是一種設計用於全科醫療電子記錄的風險模型，特別適合用於產生人群級別的風險估計。17
醫療服務的臨床啟用
英國國民衛生服務體係正在進行徹底重組，包括將臨床和公共衛生服務的調試工作轉移給臨床調試小組(由全科醫生、二級保健臨床醫生、護士和非專業人員組成)。20.公共衛生的部分職能不久將移交給傳統上負責城市規劃和環境衛生的地方當局。beplay体育相关新闻調試機構和地方當局機構將需要易於獲取的格式的衛生信息，以便規劃、采購、監測、評價和協調臨床和公共衛生幹預措施和社區舉措。
Geovisualisation
曆史上，測繪經常用於公共衛生領域。例如，著名的19世紀中期倫敦布羅德街水泵附近的霍亂病例地圖。2122地理可視化——使用計算機輔助圖形方法(地理信息係統)可視化地理空間信息23-是一種已開始用於幫助指導衛生服務規劃、公共衛生幹預措施和向公眾通報疾病“熱點”的技術。10這項技術的一個著名應用是由美國疾病控製中心製作的肥胖地圖，該地圖顯示，在過去40年裏，南部各州的患病率較高，患病率從低(藍色部分)到高(紅色部分)的變化。24
自我報告問卷數據的地理空間地圖顯示，美國東南部有一個“糖尿病帶”(即糖尿病患病率高的州帶)，與肥胖、缺乏運動、低社會經濟地位和非裔美國人種族等已知風險因素的分布有關。25利用研究調查數據以及與社會和環境決定因素(包括家庭收入、教育、土著地位和社區犯罪)的地理分布之間的聯係，還在加拿大的一個城市繪製了糖尿病流行率的小區域地理差異。26在英國，使用多個數據源(如住院統計數據和死亡率統計數據)對冠心病發病率和死亡率進行小範圍測繪，已與社會和環境風險因素(如收入和種族)和冠心病的地理“熱點”相聯係，這些風險因素聚集在這些地方。27來自英國基於人群的關節炎登記的數據已被用於確定多發性關節炎的地理集群。28
疾病或疾病風險地理可視化的嚴謹性的一個關鍵方麵是構建地圖所依據的原始數據的完整性、準確性、及時性、可及性和粒度，特別是數據在多大程度上能夠闡明為基於地點的衛生或環境幹預提供信息所需的細粒度地理變化。
與美國和加拿大不同，英國的優勢在於全科醫生的注冊近乎普遍，其記錄處於計算機化的先進狀態。29在大多數實踐中，電子持有數據的質量很高，部分原因是有一項針對全科實踐的國家財政激勵計劃，即《質量和成果框架》，該框架的一個組成部分是慢性疾病管理。30.質量和成果框架報告的彙總數據已被用於按地方估算疾病流行率的模型。31
綜合實踐計算機係統的最新進展包括記錄的遠程服務器“雲”存儲，工作人員可以通過萬維網訪問，而不是保存在基於實踐的服務器上的記錄。這使得授權的工作人員可以對大量診所進行複雜的數據搜索，從而可以將當地的全科診所記錄用作數據來源，按小地理區域繪製疾病或風險因素的複雜地圖。然而，為此目的訪問和使用個人醫療數據帶來了重大的實踐、技術、倫理和信息治理挑戰。
據我們所知，以前沒有使用全科病人電子記錄作為數據源並主要麵向當地衛生規劃人員的疾病或風險因素的小區域地理空間繪圖研究。在考慮人口密集的城市地區時，這一點很重要，因為街道可能將相對貧窮和富裕的社區分開。估計疾病流行率的模型往往顯示，在社會複雜地區，觀察到的流行率與預期的流行率之間的差異最大，這表明小麵積製圖可能在這些地區特別有用。32
本研究以2型糖尿病為例，目的是:(1)探討以全科醫生電子病曆數據計算慢性疾病人群風險圖譜的可行性;(2)將這些信息與假定的健康的社會和環境決定因素的小區域數據聯係起來，(3)考慮這些信息在多大程度上對從事社區重建的臨床專員和地方當局有用。本研究的一個特別重點是，在當地全科醫生領導的調試小組正在建立之時，確定關於全科醫生數據二次使用的實用性和信息治理障礙。
方法
設置
這項研究是建立在陶爾哈姆萊茨,倫敦東區的市中心區,英國著名國際以其充滿活力的街頭生活,餐廳和文化和社會經濟剝奪與不良健康狀況(例如,失業率和犯罪率是全國平均水平的兩倍,非法毒品使用高,糖尿病的患病率是40%,高於全國平均水平7%,平均壽命7年低於在切爾西,倫敦的另一個更富裕的地區,英國)。33陶爾哈姆萊茨(Tower Hamlets)居住著大量孟加拉國裔英國人，也有來自非洲的新移民和英國白人工人階級。該地區包括一些貧困地區，主要是高層住宅，還有一些富裕地區，如南部的河畔郊區和北部的公園邊住宅區。因此，陶爾哈姆萊茨是規劃內城地區文化多樣性和弱勢群體的提供者和專員所麵臨的挑戰的例證。
數據的來源、提取和管理
我們使用了兩個互補的數據來源:具有臨床風險因素的郵政編碼，來自於全科醫療電子記錄;健康的社會和環境決定因素，來自於地方當局登記冊和低超級產出地區(約400戶/ 1000-1500人)或中等超級產出地區(約2000戶/ 5000-7200人)的全國可用數據。
使用電子全科醫生記錄係統，從36個使用相同計算機係統的全科醫生的35個中確定了一個隊列，包括Tower Hamlets所有25-79歲的非糖尿病患者。數據下載在安全的N3網絡上進行。為了克服防止郵編鏈接到臨床變量的信息治理障礙，有必要首先下載附加到假名標識符(n=163 275 -“數據集1”)的臨床變量。然後，郵編被單獨下載，附加到相同的假名標識符(n=159 353 - '數據集2 ')。數目減少的原因是兩種做法由於技術原因不能共用郵政編碼。我們使用電子查找表將Tower Hamlets郵編區(n=8911)轉換為下超級輸出區(n=130)。34使用假名標識符將數據集2(具有較低的超級輸出區但沒有郵政編碼)鏈接到數據集1。因此，最終數據集中的每個個體記錄包括一組個人級別的臨床風險因素，加上地理位置的較低的超級產出區域級別指標，這可能與當地和全國可用的統計數據有關。
我們的地方當局數據集，提取在中等超級產出地區，包括:(1)人均快餐網點(n=371);(2)每平方公裏綠地麵積;(3)每平方公裏人口密度。使用當地當局的注冊數據識別快餐店，編號為X15“外賣”和X17“餐館”。所有X17代碼都由兩名研究人員手工審查，根據其注冊信息，不可能將快餐作為主要業務的場所被刪除。這一步是必要的，因為像麥當勞這樣的大型快餐連鎖店被注冊為“餐館”而不是“外賣”。綠色空間是根據2005年的廣義土地利用數據庫在較低的超級輸出區域進行量化的，該數據庫提供了每個較低的超級輸出區域專用於公共綠色空間的麵積(平方公裏)的數據。這還不包括私人花園。35人口密度的定義是:中超產出地區的人口總量除以麵積(平方公裏)。這是根據英國國家統計局(Office for National Statistics) 2010年中期的人口估計數據計算出來的，這是可獲得的最新數據。
評估糖尿病風險
對於最終數據集中的每個個體，使用QDScore估計10年糖尿病風險。17它基於11個變量:年齡、性別、種族、唐森德貧困評分(基於失業、汽車擁有量、車主職業和過度擁擠)、糖尿病家族史、個人心血管病史、吸煙狀況、接受治療的高血壓、目前使用皮質類固醇以及身高和體重。如果沒有記錄家族史，則QDScore算法默認為零。如果缺少體重指數，則根據年齡、性別、種族、吸煙狀況、是否患有已治療的高血壓和心血管疾病計算一個替代值。缺失的吸煙數據被替換為不吸煙狀態。如果沒有說明種族，算法默認為英國白人。
使用STATA V.10進行描述性統計和數據處理36及微軟Excel 2007。得出了風險的五分位數，“高風險”定義為在10年內發生2型糖尿病的風險≥20%。
地理空間映射
我們不知道以前的方法來描述整個地區的全科醫療電子記錄的慢性疾病風險應該如何在較低的超級輸出區顯示。因此，采用了其他相關研究的方法原則。37確定如何顯示和分組數據，例如使用十分位數和五分位數或風險百分比和風險中位數評分(因為QDScore不是正態分布的)，需要與相關的當地夥伴(包括學者、全科醫生和公共衛生主任)進行協商和達成共識。我們最終選擇的顯示格式反映了這些被谘詢者認為最有意義的數據框架。
利用ArcGIS V.9.2采用了三種不同的地理空間製圖技術38Adobe Illustrator V.10。在“基本”(choropleth風格)地圖中，高危人群以較低的超輸出區域作為分母(25-79歲非糖尿病成人)的比例顯示。第二張基本地圖是根據2010年多重剝奪指數評分繪製的39以便在2型糖尿病的高風險和與QDScore中使用的不同的剝奪指標之間進行視覺比較。由於Townsend評分(用於QDScore和多重剝奪指數)之間的共線性程度未量化，因此沒有進行相關的統計分析。因此，基本地圖以不同深淺的顏色將數據顯示為地理上定義的低超級輸出區域(通常由街道街區定義)。按郵政編碼列出了一般做法和醫院的位置。他們在地理信息係統中使用每個郵政編碼的中心定位。進行這項分析是為了證明告知當地實踐地理需求評估的潛在有用性。
“熱圖”將高風險比例分配給每個較低的超級輸出區域的人口加權質心。使用kriging程序(使用全局半變異函數算法)來創建風險插值曲麵。40因此，熱圖提供了一種統計上的“平滑”的數據表示，其中較低的超級輸出區域塊不再可見。
“環形地圖”是一種相對較新的技術，它允許感興趣的因素(如假定的環境決定因素)在地圖周圍環行顯示。41為了得出這些結果，我們將數據聚合到中間超級輸出區域(n=31)的水平，並以風險的五分位數表示。下麵是每個中等產出區域的數據:(1)人均快餐門店數，(2)非綠色空間百分比，(3)每平方公裏人口密度。使用經過驗證的調整程序，41我們將這些數據分為最高四分位數、中間50%(第二和第三四分位數)和最低四分位數。因此，環形地圖給出了一個變量的地理分布的不那麼細粒度的圖像，但允許對每個地方可能影響該變量的因素進行額外的映射。如果地圖關注的是糖尿病患病率而不是風險評分，我們就可以包括已知的風險因素。然而，我們避免了這一點，以避免QDScore變量之間的任何重疊或共線性。
管理和治理
這項探索性研究是由一些關鍵的夥伴關係促成的。這項工作由公共衛生登記員DN領導，他以前在陶爾哈姆萊茨初級保健信托工作，目前在醫學院的初級保健和公共衛生中心進行學術實習，地理學係提供了投入。
在初級保健和公共衛生中心的臨床效果小組的領導下，初級保健信托基金開展了一項旨在改善和保持全科醫療記錄數據質量的倡議。因此，包括數據共享和管理安排在內的關鍵關係和基礎設施已經到位，使臨床效果組的工作人員能夠安全地從使用同一電子記錄係統(Egton醫療信息係統(EMIS))的36家診所中的35家的電子醫療記錄下載和審計數據，該係統最近已轉移到基於web的版本，以便遠程訪問。17
2011年1月，當地國家衛生服務研究倫理委員會將這項研究歸類為服務“審計”，並認為它超出了其職權範圍。代表初級保健信托的一般做法的地方信息治理小組同意了這項研究和關於數據處理的建議，同時也征求了國家信息治理委員會的意見。
可行性評估
識別、提取、操作、共享、總結和展示我們的數據，特別是那些來自大量全科病人的電子醫療記錄的任務，提出了複雜的實踐、技術和信息治理挑戰。
為了獲取這些信息，我們前瞻性地收集了一個包含文件(協議、服務水平協議、議程和會議記錄)和通信(信件、電子郵件、電話記錄)的數據集。在這個數據集中有代表的機構包括NHS研究和倫理委員會、大學部門、陶爾哈姆萊茨初級保健信托、當地全科醫生和公共衛生專家以及國家信息治理委員會。
我們通過應用之前開發的理論框架來研究引入全國共享電子病曆所涉及的複雜的組織、社會和政治問題，從而分析了該數據集。42具體而言，我們考慮了:(1)信息治理的挑戰;(2)實際挑戰，例如程序實際執行的容易程度;(3)技術挑戰，包括數據安全、下載和互操作性問題。
結果
數據質量
我們選取的25-79歲無糖尿病隊列(數據集1,n=163 275)的全科病史完整性如下:年齡(100%)、性別(100%)、種族(92.1%)、Townsend剝奪評分(99.7%)、體重指數(76.4%)、吸煙狀況(96.3%)和糖尿病家族史(21.5%)。在繪圖中使用的數據(n= 157045)中，9.48%的人(n= 14885)在10年內處於發展為2型糖尿病的高風險中。此外，在陶爾哈姆萊茨已經有7%的成年人患有2型糖尿病。43
如果(1)由於技術原因(n=3922)或患者許可被拒絕(n=187)，一般實踐無法共享數據，(2)單個記錄不包含郵政編碼(n=29)或無法從可用郵政編碼(n=275)計算較低的超級輸出區域，(3)地理位置在Tower Hamlets之外(n=1813)或(4)集合1和集合2的記錄之間不匹配(n=4)，則無法生成或刪除記錄。留下157 045條記錄供分析(96.2%)，代表36個全科實踐中的33個。將餐廳名單減少到以外賣食品為主要經營目的的餐廳，樣本總數為371家。
映射結果
基本地圖(圖1一個)說明了在陶爾哈姆萊茨(Tower Hamlets)超產出較低的地區，高糖尿病風險患病率的變化，非糖尿病人群中最高有17.3%處於高風險(不包括7%的糖尿病患者)。一般做法和醫院也列於圖1一個．糖尿病風險患病率最高的地區分布在橫貫該地區的東西高速公路兩側，與這條公路兩側著名的貧困住宅區和高層公寓樓相對應。
(A)按低超輸出區劃分的成人糖尿病高危人群百分比的基本地圖。(B)按下超輸出區顯示多重剝奪指數得分的基本圖。
按下超產出區劃分的多重剝奪指數得分基本圖(圖1 b)顯示糖尿病高危人群的地理分布幾乎相同。
熱圖(圖2)顯示的信息與圖1一個而是顯示為整個地理區域的全局平滑表麵。在這個平滑版本的數據中，高糖尿病風險的患病率從5.1%到13.8%不等。這種可視化數據的方式更戲劇化地描述了一個從西向東穿過貧困住宅區的高風險“熱”帶，以及較低風險的“冷”區，即該地區南部較富裕的河邊和北部的公園邊。該熱圖不受“基本”類型地圖中常用的下超輸出區域管理邊界的影響。由於配色方案，生成的地圖對用戶來說可能更直觀，而且沒有邊界來破壞糖尿病風險的可視化。
使用統計平滑技術顯示糖尿病高危成人人口百分比的熱圖。
環形地圖(圖3)以中超輸出區顯示糖尿病高危患病率。在這一數據描述中，糖尿病風險患病率從3.8%到13.7%不等。每個中間的超級產出領域都與三個社會和環境指標相關聯，這些指標通常被認為會影響較差的健康狀況。44這些數據是(由內而外)人均快餐店數量、非綠色空間百分比和每平方公裏人口密度。
環形圖顯示了糖尿病高危人群的百分比，具有特定的社會和環境特征，按中間的超級產出區劃分。
總的來說，環形地圖以醒目的方式顯示了已知貧困地區的2型糖尿病風險，而且環形地圖提供了一種相對新的方式，在小範圍內顯示健康的社會和環境決定因素。該環提供了廣泛的健康決定因素指標的指示板，在當地適用於5000-7200人的特定人口群體時，這些指標似乎最有用。它展示了公共衛生專家可能希望繪製的假定環境決定因素，作為日常衛生需求評估的一部分，為小區域一級的幹預措施提供信息。
可行性評估
正如我們所預期的，信息治理的挑戰是實質性的，而且與技術挑戰一樣耗時。為了從一般實踐記錄中獲取數據，必須獲得初級保健信托的地方信息治理委員會和國家信息治理委員會的許可。此外，由於我們認為該項目具有研究成分，我們還需要向當地的國家衛生服務研究倫理委員會和大學的研究與發展辦公室尋求建議(他們都認為該項目是“審計”)。病人記錄中潛在的可識別數據必須按照國家信息管理委員會建議的協議安全處理。這使得郵編信息與臨床變量分離，用假名轉換到較低的超級輸出區。
因此，信息治理問題非常耗時，需要專門的知識和正式的許可，但它們並不是不可克服的。此外，為當前項目建立程序的過程建立了內部知識儲備和聯絡網，這將使任何後續的權限和程序的建立大大容易。
進行這項工作的實際挑戰相對較小。然而，這可能是由於一個接近最佳的本地基礎設施(見上麵的“管理和治理”)。不同尋常的是，由於當地全科醫生、初級保健信托和大學之間獨特的數據共享安排，我們可以訪問覆蓋整個初級保健信托領域的單一電子數據庫。此外，全科醫療電子數據的質量和完整性高於平均水平。那些試圖在世界其他地區複製這種方法的人可能需要進行基礎工作，以建立從多個不同計算機係統提取數據的機製，其基礎是治理、數據共享和數據質量方麵的關係和許可。
技術挑戰包括下載和清理數據，由於文件的大小和對多個值的處理，這必須分幾個階段完成。利用查找表和數據集1和2之間的安全數據配對協議，將郵編轉換為較低的超級輸出區非常耗時。專家軟件價格昂貴，臨床療效組和地理部之間使用的不同版本不方便，導致在轉換文件和減少數據行上花費的時間，而舊的軟件無法保存如此多的數據。EMIS web不會保留安裝更新後執行的搜索記錄(每4-6個月發生一次)，因此橫截麵分析的時間窗口有限。
所有的地理工作都是在地理實驗室的256位NHS加密記憶棒上進行的，因此含有患者信息的文件除了在安全記憶棒上外，從未在臨床療效組使用。這很耗時，而且妨礙了數據的定期備份，而定期備份必須在兩個加密的記憶棒之間進行。繪製地圖的技術過程相對簡單——一旦數據準備好、接收好並決定繪製什麼樣的地圖——研究團隊中就有使用GIS和Adobe Illustrator的專業知識。如果沒有這些技能，就不可能製作出高質量的地圖。
討論
總結調查結果
在這項研究中，我們已經表明:(1)從一個種族和社會經濟多樣化的內城地區的整個地區的電子全科醫療記錄中獲得一套近乎完整的去識別數據，(2)使用計算機算法確定該數據集中個人患2型糖尿病的10年風險;(3)使用地理空間繪圖突出顯示小區域地理中糖尿病風險的顯著變化，並展示如何有效顯示和傳達健康的社會和環境決定因素。信息治理和技術問題具有挑戰性，但可以克服。我們的結論是，我們已經探索了三種不同格式的地理空間測繪技術可能有助於滿足衛生服務規劃者和專員對地方衛生情報迅速增長的需求。
映射健康信息
對處於疾病風險中的人口等健康信息采取地理空間觀點，是對這類數據的傳統統計方法的補充。流行病學家使用統計檢驗、算術調整和評論因果關係聲明和數據。相比之下，製圖師使用地理空間可視化，利用分類中斷(如，五分位數)和批評符號化。37這些不同的範式具有重要的互補作用。定量分析確定了統計上顯著的趨勢;製圖帶來了意義和地方相關性。然而，僅僅將常規的流行病學數據轉換成地圖，就有可能過度簡化複雜的數據，並誤解了地理可視化的目的，即在空間上表示數據。對數據進行分組和分類以繪製地圖是一個解釋過程，人們在地圖上看到的“興趣點”可能符合或不符合傳統流行病學方法確定的變量之間在統計上的顯著關係。
健康繪圖的主要目的不是確定統計上顯著的關係，而是首先獲得洞察力，然後了解健康狀況隨空間變化的方式，並揭示這種變化背後的潛在驅動因素。在我們的研究中，通過確定與小地區相比糖尿病風險最高的地區，當地的全科醫生、公共衛生專家和規劃人員可以意識到他們所在地區的糖尿病風險增加和可能的原因，從而針對個人和人群采取幹預措施。這種“本地”信息可能不太可能僅從統計分析中得出。
雖然我們強調小區域的地理分析，但我們認識到，個人健康與非空間社會決定因素有關，在更廣泛的社會背景下解釋時，地方一級數據地圖最有價值。在英國，相對的收入不平等可能通過複雜的途徑影響體重(進而影響糖尿病)。45其中一個例子是“致肥環境”模型，它包括地方和國家、物理環境和社會環境。46在考慮到這一背景的情況下，這裏提供的地圖是理想的。
為開展新的幹預措施和服務而處理保健信息的資源和技能可能有限，特別是在涉及地方當局和保健提供者對當地人口健康的雙重責任的情況下。地理空間測繪提供了解決這些不足的一個選擇，並以可訪問的格式提供關於健康及其更廣泛決定因素的各種信息，以支持調試和規劃專門知識。這是有可能的，雖然在這個階段有點投機，但在這種方法所需的技能基礎上的投資可能被證明是長期的可靠投資。
本研究的優勢
這項研究是英國(可能是全世界)第一個使用常規收集的本地個體患者數據來生成整個地區疾病風險的高質量小區域地圖。這項研究的一個顯著優勢是地理空間地圖的數據集的質量和完整性。我們獲得了整個陶爾哈姆萊茨超過96%的目標隊列(年齡在25-79歲)的最新數據，隻有一個數據字段(糖尿病家族史)有很大比例的數據缺失。
這項研究中數據采集的完整性可歸因於以下幾點:(1)大學與國家衛生服務之間現有的夥伴關係;(2)在本地一般慣例中使用電子醫療記錄已有20年的曆史，並設有標準的數據輸入模板，以進行表現監察、審核和需求評估;(3)存在本地數據共享協議和信息治理基礎設施，以監督電子個人醫療數據的使用;(4)該地區36個全科診所中有35個使用與選定的糖尿病風險算法(QDScore)兼容的同一計算機係統(EMIS)， 35個共享郵政編碼中的33個。
本研究的局限性
我們研究的一個潛在局限性是當地環境的獨特性。為了讓這裏使用的方法被其他人成功複製，需要滿足一些條件。第一，要有有效的數據共享協議，各方要有高度信任。第二，全體人口的全科醫療記錄需要具有可訪問性，這些記錄中相關數據字段的質量(編碼的完整性、準確性和一致性)必須很高。第三，我們的方法要求在特定全科醫院注冊的患者住在同一地區。在這項研究中，1813名(1.1%)個體的情況並非如此。在其他一些地方，這種差異可能會大得多。第四，下載和清理數據以及在地理上繪製疾病風險圖的任務需要一套高級技能，需要數據分析師、公共衛生專家和人類地理學家投入大量時間。規劃人員或全科從業人員隻需點擊控製台上的“地圖”按鈕，就能生成像本文中所示的地圖，我們離這種設置還有一段距離。
結論
使用小區域地圖來繪製地方層麵的慢性疾病風險是相對新穎的。尤其值得一提的是，環地圖之前已經被其他研究團隊使用過，但這項技術仍處於起步階段。41它有助於可視化健康的重要社會決定因素，這可能促使有興趣的人(包括當地人口)參與研究和有針對性的改進舉措。然而，這種技術在研究環境之外的使用可能受到治理和技術因素以及數據提取和映射所需的專家技能的限製。該方法可通過進一步研究其潛在效用來改進公共衛生規劃的地理空間製圖。還需要對可行性、影響和成本進行進一步研究，還需要發布關於如何處理地理空間製圖患者級數據的信息治理指南。
參考文獻
腳注
引用:Noble D, Smith D, Mathur R，等．為公共衛生服務提供信息的慢性疾病風險地理空間測繪的可行性研究。beplay体育官方手机版2012;2: e000711。doi:10.1136 / bmjopen - 2011 - 000711
貢獻者DN領導了項目的概念化和管理，向所有研究人員介紹和支持，協助數據分析和創建地圖的技術過程，並領導了論文的寫作。DS完成了所有的製圖程序，對方法和修訂版的手稿提出了建議。RM從電子全科醫療記錄中提取和清理定量數據，並對手稿的版本進行評論。JR監督了從一般實踐記錄中提取數據，領導了信息治理和手稿的修訂版。TG幫助概念化和管理研究，幫助解釋數據，開發地圖和手稿的修訂版。JR和TG充當擔保人。
資金該研究的資金來自陶爾哈姆萊茨、紐漢、城市和哈克尼初級保健信托基金的小額贈款，以及DS的MRC獎學金(G0802447)。初級保健信托基金為這項研究提供資金，以換取一份關於東倫敦糖尿病風險的獨立報告。資助者不參與數據分析或最終手稿的內容。該研究被東倫敦和城市研究倫理委員會主席豁免了研究倫理批準，理由是它是審計和服務開發。
相互競爭的利益JR是QDScore的作者之一。
來源和同行評審不是委托;外部同行評議。
數據共享聲明沒有更多的數據可以分享。
相關的文章
- 雜項