Trots löftet om geokodning och användning av områdesbaserade socioekonomiska åtgärder för att övervinna bristen på socioekonomiska data i USA:s system för övervakning av folkhälsan finns det inget samförstånd om vilka åtgärder som bör användas eller på vilken geografinivå. Författarna genererade olika envariabla och sammansatta områdesbaserade socioekonomiska åtgärder vid folkräkningen, blockgruppen och postnummernivån för Massachusetts (1990 befolkning: 6.016.425) och Rhode Island (1990 befolkning: 1.003.464) för att undersöka deras associationer med dödlighet (1989-1991: 156.366 bosatta dödsfall i Massachusetts och 27.291 i Rhode Island) och förekomsten av primär invasiv cancer (1988 ( -1992 -1992 bosatta fall i Rhode Island). Analyser av total-orsaks- och orsaksspecifika mortalitetstal och incidens av all-orsaks- och platsspecifik cancer visade att 1) blockgrupps- och traktat- socioekonomiska åtgärder utfördes på ett jämförbart sätt inom och mellan båda staterna, men zip-kodåtgärder för flera utfall upptäckte inga gradienter eller gradienter som stred mot dem som observerats med åtgärder av traktat- och blockgrupp; 2) liknande gradienter upptäcktes med kategorier som genererats av kvintiler och av en kategorisk cutpoints på förhand; och 3) åtgärder, inklusive uppgifter om ekonomisk fattigdom, var mest robusta och upptäckta gradienter som inte observerades med hjälp av enbart mått på utbildning och rikedom. AM Epidemol 2002;156:471-82. folkräkningar; geografiskt informationssystem; geostatistik; dödlighet; neoplasmer; övervakning av befolkningen; fattigdom; socioekonomiska faktorer Förkortningar: IRR, incidenskvot; RII, relativ index för ojämlikhet; SEP, socioekonomisk ställning. Trots ett växande erkännande av omfattningen och varaktigheten av socioekonomiska ojämlikheter i hälsa och behovet av att ta itu med dem (1-4), finns det få eller inga socioekonomiska data i de flesta amerikanska databaser för hälsoövervakning (5, 6). Först 1989 blev insamlingen av utbildningsuppgifter om födelse- och dödsbevis rutin (7)-60 år efter det sista försöket, 1930, att generera vitalstatistik stratifierad efter yrkesklass (8, 9). Trots det, 1997, endast 7 procent, 4 procent, och 0 procent av USA: s statliga register för cancer, tuberkulos, och förvärvad immunbrist syndrom inkluderade data om utbildning-och varken de eller födelse-och död databaser inklusive data om fattigdom, inkomst, eller andra aspekter av socioekonomisk ställning (SEP) (5). Denna brist på uppgifter hämmar en meningsfull övervakning av socioekonomiska ojämlikheter i folkhälsodatabaser. National Center for Health Statistics (US National Center for Health Statistics) första någonsin nationella sjökortsbok om "Socioekonomisk status och hälsa", utfärdad 1998 (1), presenterade data baserade enbart på födelse- och dödsregister plus data från National Health Interview Survey, men den kunde inte inkludera data om cancerincidens eller överlevnad, tuberkulos, humant immunbristvirus/förvärvat immunbristsyndrom och andra hälsoresultat som inte bedömts i National Health Interview Survey. Relaterat, 70 procent av de 467 amerikanska folkhälsomålen för 2010 saknar kvantitativa mål för att minska socioekonomiska skillnader i hälsa, med tanke på bristen på referensdata (10, 11). En möjlig lösning på dessa brister är att kombinera data från folkhälsoövervakningssystem med socioekonomiska data från Förenta staternas folkräkning. Det grundläggande tillvägagångssättet är att klassificera människor i folkhälsodatabaser och i den totala befolkningen efter de socioekonomiska särdragen i deras bostadsområden, vilket gör det möjligt att beräkna befolkningsbaserade nivåer stratifierade efter områdesbaserade SEP (6, 12). Dessa områdesbaserade geosociala åtgärder kan, oavsett ålder, kön och anställningsstatus (6, (12) (13) (14) (15). Först anställd i amerikanska hälsostudier på 1930-talet (16) (17) (18) (19) (20) (21) (22), användningen av sådana geosociala åtgärder-med vilket vi menar empiriskt observerbara sociala och fysiska egenskaper i områden vars rumsliga fördelning är mönstrad av mänsklig aktivitet-har avsevärt underlättats av det senaste årtiondets snabba utveckling av geografiska informationssystem teknik (23-25). Faktum är att nationella mål 23-3 av friska människor 2010 sätter målet att geokodning, år 2010, 90 procent av "alla stora nationella, statliga och lokala hälsodatasystem... att främja rikstäckande användning av geografiska informationssystem (GIS) på alla nivåer" (10). Hinder för användningen av områdesbaserade socioekonomiska åtgärder är dock inte bara tekniska. De är också konceptuella. Hittills finns det ingen enighet i Förenta staterna om vilka områdesbaserade åtgärder som bör användas, på vilken geografinivå, för att mäta eller övervaka socioekonomiska ojämlikheter i hälsa (6, 26). I stället har studier på en mängd olika utfall, som sträcker sig från födelse till död (27-38), använt sig av markant olika envariabla och sammansatta områdesbaserade åtgärder, olika härledda från tre olika geografiska nivåer (figur 1): folkräkningskanalen (genomsnittlig befolkning = 4 000); folkräkningsblockgruppen, en uppdelning av folkräkningskanalen (genomsnittlig befolkning = 1 000); och postverkets postnummer (genomsnittlig befolkning = 30 000) (25). I Förenade kungariket däremot möjliggör flera väletablerade, teoretiskt utformade och validerade områdesbaserade fattigdomsåtgärder, såsom Townsend-indexet, meningsfulla jämförelser och övervakning av nationella, regionala och lokala socioekonomiska gradienter i hälsa över tid (14, (39) (40)(41)(42). Därför utformade vi projektet Public Health Disparities Geocoding Project för att fastställa vilka områdesbaserade socioekonomiska åtgärder, på vilken geografinivå, som skulle vara lämpligast för USA:s folkhälsoövervakningssystem och forskning. Överväganden hänför sig till 1) extern giltighet (finns måtten lutningar i den riktning som redovisas i litteraturen, dvs. positiv, negativ eller ingen, och över hela distributionsområdet?); 2) robusthet (känner åtgärderna förväntade gradienter över ett brett spektrum av utfall?); 3) fullständighet (är åtgärden relativt opåverkad av saknade uppgifter?); och 4) användarvänlighet (hur lätt är åtgärden att förstå och förklara?). Vägledd av ett ekosocialt ramverk (43) inkluderade vi avsiktligt data från flera folkhälsoövervakningssystem för att maximera vår förmåga att bedöma föreningar och geosociala hälsoskillnader som observerats för olika hälsoresultat manifesterade i olika åldrar. I detta dokument rapporterar vi våra resultat för dödlighet och cancerincidens.  MATERIAL OCH METODER Studiebasen bestod av populationer och områden i Massachusetts och Rhode Island som räknades till eller inom 2 år efter 1990 års amerikanska folkräkning (44, 45). Mortalitetsdata och cancerincidensdata (tabell 1) tillhandahölls av Massachusetts Department of Public Health och Rhode Island Department of Health. Användningen av dessa uppgifter godkändes av alla relevanta institutionella granskningskommittéer/människokommittéer vid Harvard School of Public Health, Massachusetts Department of Public Health och Rhode Island Department of Health. Dödsorsaken kategoriserades enligt International Classification of Diseases (International Classification of Diseases), Ninth Revidation, Clinical Modification (46), cancertyp enligt standarddefinitionerna för platsen/histologin i Surveillance, Epidemiology and End Results Program (47), och kön och ras/etnicitet (plus utbildningsnivå, endast död) som rapporterats av närmast anhörig och/eller som registrerats av begravningschefen (för dödsfallsdata) eller som tagits fram av registerpersonalen från medicinska journaler (för cancerdata). Mortalitetsresultat analyserades inklusive alla orsaker dödlighet och de fem främsta dödsorsakerna i varje tillstånd efter ras / etnicitet, vilket ger nio specifika dödsorsaker: hjärtsjukdom, malign neoplasm, cerebrovaskulär sjukdom, lunginflammation och influensa, kronisk obstruktiv lungsjukdom, oavsiktlig skada, diabetes mellitus, humant immunbristvirus, och mord och rättsliga ingrepp. Förekomsten av cancer analyserades för alla cancerformer kombinerade och för fem ledande platser: bröst, livmoderhals, tjocktarm, lunga och prostata (27, 47). Vi fick 1990 folkräkningsdata för folkräkningar och blockgrupper från US Bureau of the Census Summary Tape File 3A and zip code data from Summary Tape File 3B (48). Censusbyrån definierar en folkräkning som en "liten, relativt permanent statistisk indelning av ett grevskap... som är utformad för att vara relativt homogen med avseende på befolkningsegenskaper, ekonomisk status och levnadsförhållanden" (25, s. G-10, G-11), dess indelning, blockgruppen, är den minsta geografiska folkräkningsenhet för vilken folkräkningens socioekonomiska uppgifter tas upp i tabellform (25, s. G-6). Däremot är postnummer "administrativa enheter som inrättats av USA:s posttjänst... för den mest effektiva leveransen av post, och därför i allmänhet inte respekterar politiska eller folkräkning statistiska områdesgränser" (48, s. A-13). Spanning från stora områden skär över stater till en enda byggnad eller företag med en hög volym post, "bärier rutter för en zip-kod kan blandas med dem med en eller flera zip-koder" så att "detta område är mer begreppsmässigt än geografiskt" (49, s 22). För att geokoda data till folkräkningskanalen, blockgrupp och zip-kodnivåer, skickade vi bostadsadresser från dödlighets- och cancerdatabaserna till ett kommersiellt geokodningsföretag som valts ut för dess exakthet (50). Två kriterier som är centrala för att formulera lämpliga områdesbaserade åtgärder för SEP är att 1) på ett meningsfullt sätt sammanfatta viktiga aspekter av det angivna områdets socioekonomiska villkor och 2) använda socioekonomiska uppgifter som med rätta kan jämföras över tid och mellan regioner (6, 11, 14, 26, (39) (40)(41)(42). På grundval av en tidigare begreppsmässig definition av SEP och social klass (6) och bevis från både Förenta staterna och Förenade kungariket som betonar de skadliga effekterna av materiell fattigdom på hälsan (1-4, 51) utvecklade vi områdesbaserade socioekonomiska åtgärder för sex områden av SEP-verksamhetsklass, inkomst, fattigdom, rikedom, utbildning och trängsel-premiär på insikten att social klass, som en social relation, i grunden driver fördelningen av dessa uppenbara aspekter av SEP (6). Tabell 2 ger information om de elva variabla åtgärder och åtta sammansatta åtgärder som vi skapade för varje stat på varje geografinivå. Bland de sammansatta variablerna var två amerikanska analoger i Storbritannien * Skapade med hjälp av data från 1990 års US Census (40). † Variabler som används i faktoranalysen: procent arbetarklass, arbetslöshet, procent under fattigdomsgränsen, bostadsägande, bilägande, ingen telefon, dyra bostäder, låg utbildning (mindre än gymnasiet), hög utbildning (≥4 års högskola), hushållens trängsel, hushåll med endast ett rum, inget kök, ingen privat rörmokeri, medianinkomst för hushållet och andel av den totala inkomsten i området som härrör från räntor, utdelningar och nettohyra. Värden för "dyra bostäder" och "medianhushållsinkomst" vändes innan z-poängen beräknades så att en högre poäng i SEP-indexet skulle motsvara en högre grad av fattigdom. Operation A "summary index" baserat på "white-collar sysselsättning, arbetslöshet och familjeinkomst" (52). P78, P71, P107A SEP1 En sammansatt kategorisk variabel baserad på procenttal under den amerikanska fattigdomsgränsen, arbetarklassen och dyra bostäder. En sammansatt kategorisk variabel baserad på procentandelar under den amerikanska fattigdomsgränsen, arbetarklassen och höga inkomster. Faktor 1 † En faktor som hänför sig till ekonomiska resurser. Högt korrelerat med fattigdom, medianinkomst för hushåll, bostadsägande och bilägande. - † Faktor 2 † En faktor som hänför sig till yrke och utbildning. Högt korrelerat med procentuell arbetarklass, låg utbildning (mindre än gymnasiet) och högskoleutbildning (≥4 års högskola). - † SEP-index En sammanfattande fattigdomsåtgärd bestående av ett standardiserat z-poäng som kombinerar uppgifter om procentarbetsklass, arbetslöshet, procentuell andel under den amerikanska fattigdomsgränsen, låg utbildning (mindre än högstadiet), dyra bostäder och medianinkomst för hushållet. P78, P71, P117, P57, P80 (52) och fem skapades uteslutande för vårt studium. För att spegla den skeva befolkningsfördelningen av socioekonomiska resurser skapade vi variablerna "SEP1" och "SEP2" för att kombinera kategoriska uppgifter om fattigdom, arbetarklassen och antingen rikedom eller höga inkomster. Vi genererade "faktor 1" och "faktor 2" av faktoranalys med en maximal sannolikhet metod (53, 54) tillämpas på indata som förtecknas i tabell 2 (se andra fotnoten i tabell), med hjälp av rankvärden av folkräkningsdata, snarare än att införa godtyckliga omvandlingar för att normalisera sina ofta avsevärt skev distributioner; bundna värden tilldelades en genomsnittlig rankning. Vi valde tvåfaktormodellen som den lämpligaste beskrivningen av den underliggande faktorstrukturen. Förhållandena mellan faktorerna varierade från 0,420 till 0,564 efter sned rotation. Slutligen genererade vi "SEP-index", en standardiserad z-poäng i likhet med Townsend-indexet, med hjälp av indata som identifierats av faktoranalysen. Vår analysplan omfattade fem steg. Steg 1 var att bedöma fördelningen och avsaknaden av data. Steg 2 var att beräkna åldersstandardiserade genomsnittliga årliga dödlighets- och cancerincidenstal stratifierade av de områdesbaserade socioekonomiska åtgärderna på varje geografinivå för varje stat (55, s. 54; 56, s. 263). Vi standardiserade för ålder med användning av år 2000 standard miljon (57) och åldersspecifika värden genererade för 11 åldersgrupper (<1, 1-4, 5-14, 15-24,..., 75-84, och ≥85 år). Siffrorna och nämnarena för dessa värden bestod av personer som var bosatta i områden som identifierats på den angivna geografiska nivån och för vilka det fanns uppgifter om den specifika områdesbaserade socioekonomiska åtgärden. Enligt standard praxis för priser centrerad kring en folkräkning (58, 59), sätter vi det totala antalet personår i nämnaren lika med befolkningen i det socioekonomiska stratum som räknas upp i 1990 års folkräkning multiplicerat med det relevanta antalet år av observation. Cutpoints för kategoriska områdesbaserade socioekonomiska åtgärder (se bilagan på http://www.aje.oupjournals.org) baserades både på deras percentilfördelningar (t.ex. kvintiler) och på föregående överväganden (t.ex. den federala definitionen av "fattigdomsområden" som regioner där ≥20 procent av befolkningen lever under den amerikanska fattigdomsgränsen (60, 61)). I steg 3 inspekterade och kvantifierade vi visuellt socioekonomiska gradienter för varje utfall med hjälp av varje områdesbaserad socioekonomisk åtgärd på varje geografisk nivå, exklusive personer som var geokodade till områden utan befolkning (t.ex. geokodad till en zip-kod som inte ingick i 1990 års folkräkning). Baserat på tydliga belägg för linjära trender (data som inte visas; tillgängliga på begäran) följde vi USA:s standardrapporteringspraxis (1) och beräknade dödlighetskvoten, incidenskvoten (IRR) och incidensfrekvensskillnaden, och jämförde andelen människor som bor i områden med minst resurser med andelen människor som bor i områden med mest resurser; med tanke på liknande mönster rapporterar vi endast internräntan. För att ta hänsyn till både befolkningsfördelningen av exponeringen och omfattningen av den hastighetskvot som upptäcks i varje socioekonomiskt skikt, beräknade vi också det relativa indexet för ojämlikhet (RII), ett mått på effekt som följaktligen möjliggör meningsfull jämförelse av gradienter över olika socioekonomiska åtgärder (62-64). I steg 4 begränsade vi ytterligare analyser till personer som är geokodade till alla tre nivåer av geografi. I steg 5 sammanfattade vi resultaten över socioekonomiska åtgärder och geografiska nivåer, i förhållande till våra tidigare överväganden om extern giltighet, robusthet och fullständighet för varje åtgärd. Som ytterligare en kontroll av intern giltighet analyserade vi också dödlighet med hjälp av individuella utbildningsdata. Alla analyser gjordes i SAS (65). Helt 92,8 procent av de 370,196 dödlighet och cancer register för Massachusetts och Rhode Island lyckades geokodas till folkräkningen block gruppnivå, och 99,6 procent var geokodade till både folkräkningskanalen nivå och zip-kod nivå. Dessa resultat var oberoende av kön, ålder, ras/etnicitet och, för dödlighetsdata, utbildningsnivå (tabell 3). Andelen områden utan specificerade socioekonomiska åtgärder var också låg (vanligtvis < 1 procent), med beaktande av alla åtgärder på alla nivåer av geografi i båda staterna (uppgifter som inte visas; tillgängliga på begäran). Bland de totalt 368 530 poster geokodade till zip-kod nivå, 23 350 (6,3 procent) kunde inte kopplas till 1990 Census data eftersom deras zip-koder antingen var för icke boendeområden (t.ex., myndigheter, företag med en hög postvolym, eller postkontor och postlådor) eller skapades eller ändrades efter 1990 Census. Tabell 4 (den fullständiga versionen finns tillgänglig på World Wide Web på http://www.aje.oupjournals.org) innehåller resultat från utvalda analyser som genererar och jämför totalmortalitet och cancerincidens, stratifierade av varje områdesbaserad socioekonomisk åtgärd på varje geografinivå, för varje stat. Med tanke på liknande resultat presenterar vi data för den kategoriska versionen av fattigdomsvariabeln, men inte kvintilversionen, för SEP1 men inte SEP2, för SEP-indexet men inte faktor 1 eller faktor 2, och för dödsfall på grund av diabetes men inte dödsfall på grund av oavsiktlig skada (data som inte visas; tillgängliga på begäran). Sambandsmönster var likvärdiga för analyser som begränsades till personer som var geokodade till alla tre nivåer av geografi (uppgifter som inte visades; tillgängliga på begäran). Som tabell 4, avsnitt a, visar, beroende på vilken typ av dödlighet och den områdesbaserade socioekonomiska åtgärd som valts, uppskattningar av effekten som jämför Massachusetts dödlighet för personer som bor i områden med minst resurser jämfört med personer som bor i områden med mest resurser varierade från ingen effekt till en väsentlig effekt; liknande mönster observerades på varje geografinivå. Till exempel var medianvärdet för både IRR och RII för totalmortalitet 1,3–1,4, där de flesta åtgärder utfördes på samma sätt för att upptäcka (som förväntat) samband mellan högre dödlighet och färre ekonomiska resurser (1); undantaget var Gini-koefficienten, ett mått på inkomstojämlikhet (ingen gradient upptäcktes). Liknande mönster var tydliga för Massachusetts dödlighet på grund av hjärtsjukdom, malign neoplasm (om än med en svagare gradient) och diabetes (med en starkare gradient). Däremot, när det gäller dödlighet på grund av humant immunbristvirus och mord och rättsliga ingrepp, åtgärder som syftar till att återspegla fattigdom upptäcktes i synnerhet större gradienter. För humant immunbristvirus varierade uppskattningarna från ingen effekt (förmögenhet) till en >20-faldig effekt (RII för fattigdom, Townsend-index och trängsel), med en median-IRR mellan 3 och 4 och en median RII mellan 5 och 7. För mord och rättsliga ingrepp varierade uppskattningarna från en dubbel effekt (IRR för förmögenhet) till en > 30-faldig effekt (RII för fattigdom, trängsel, och Townsend index), med en median IRR mellan 9 och 11 och en median RII mellan 22 och 24. För alla utfall var precisionen i effektuppskattningarna större för RII än för IRR. Analys av Rhode Island dödlighetsdata (tabell 4, avsnitt c) gav liknande mönster, förutom att något starkare socioekonomiska gradienter var uppenbara både för median hushållens inkomster och för alla utfall utom mord och rättsliga ingrepp. För båda staterna visade analyser av dödlighet och individuella utbildningsdata som jämförde personer med en gymnasieutbildning eller mindre med personer med mer än en gymnasieutbildning gradienter som pekade i samma riktning (uppgifter som inte visas; tillgängliga på begäran). Alternativt, för cancerincidens, nivå av geografi som är relevant för flera av platserna men inte alla (tabell 4, avsnitt b och d). Till exempel, folkräkning block och traktat-nivå åtgärder upptäckte förväntade socioekonomiska gradienter (27, 28, 66) för tre cancerområden som inte fångas genom zip-kod åtgärder (breast och prostatacancer i Massachusetts och lungcancer i Rhode Island). I Massachusetts, gradienter som upptäckts med hjälp av zip-kod data var i motsatt riktning som observerats med hjälp av blockgrupp och traktat socioekonomiska data för tjocktarmscancer (IRR och RII) och för alla platser tillsammans (RI endast). Synligt sammanfatta viktiga resultat, figur 2 visar socioekonomiska gradienter i alla orsaker dödlighet för Massachusetts genom att använda de tre block grupp åtgärder som mest konsekvent upptäckte socioekonomiska gradienter i hälsa samtidigt annorlunda avgränsa befolkningen i riskzonen: fattigdom (envariabel, kategorisk), SEP1 (komposit, kategorisk) och Townsend index (komposit, kvintil). DISCUSSION Denna studie – som enligt vår kunskap var den första systematiska amerikanska undersökningen av områdesbaserade socioekonomiska åtgärder lämpliga för att övervaka befolkningens hälsa och den första som samtidigt jämförde olika områdesbaserade socioekonomiska åtgärder inom och över geografiska nivåer – gav empiriska belägg för att både val av mått och nivå av geografisk materia. Särskilt, att undersöka dödlighet och cancerförekomst i två New England stater under perioden runt 1990 i samband med 1990 US Census data, vi fick tre fynd. För det första var åtgärder för att upptäcka ekonomisk fattigdom mest robusta, konsekvent upptäcka socioekonomiska gradienter inte bara för de ledande orsakerna till död och cancer, liksom de andra åtgärderna, men också för dödsfall på grund av humant immunbristvirus och mord och rättsliga ingrepp, vars gradienter upptäcktes mindre väl eller missades genom åtgärder för utbildning och rikedom. För det andra: folkräkningsblockgrupp och folkräkningstraktamente TABELL 4. Andel dödsfall av alla orsaker enligt områdesbaserade socioekonomiska åtgärder* (censusblockgrupp, folkräkningsområde och postnummer) för personer bosatta i områden med minst och mest socioekonomiska resurser, Massachusetts, 1989Massachusetts, -1991
Ref jämförde olika geografiska observationsenheter såsom ZIP-koder, folkräkningsvägar och block och drog slutsatsen att ZIP-koden är den minst exakta geografiska enheten.
Geocoding and Monitoring of US Socioeconomic Inequalities in Mortality and Cancer Incidence: Does the Choice of Area-based Measure and Geographic Level Matter?: The Public Health Disparities Geocoding Project
{'venue': 'American journal of epidemiology', 'journal': 'American journal of epidemiology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}