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美「500城专题」上线:从保险费率至社区酗酒习惯,为全国人民


2020-07-30


美国疾病管制署(Centers for Disease Control)最近推出新的互动式地图:「500城专题」(500 Cities Project)。该专题除了观察保险费率和其他健康风险因子,也观察吸烟率、肥胖盛行率和酗酒习惯,範围涵盖全美最大的500个城市。该专题採用的统计建模和数据来自疾管署「健康危害行为监测调查」(Behavioral Risk Factor Surveillance System, BRFSS)、2010年人口普查,以及美国社区调查,综合起来从地区的层次探讨27个慢性病相关变项(5个不健康行为、13个健康状态、9个预防措施 [注1])。

从加州奥克兰市看到 原来居住地和健康极有关

克里斯汀.布朗(Kristen V. Brown)撰写了一篇短文〈互动地图为你展示社区的健康情形〉,为我们介绍美国疾管署的「500城专题」如何具体呈现出奥克兰(Oakland)各区域的健康差异。[注2] 让我们来看看她的导览。

美「500城专题」上线:从保险费率至社区酗酒习惯,为全国人民Photo Credit:美国疾管署(CDC)
图一:奥克兰各普查区(census tract)的运动习惯地图。黄色区域无规律运动的比例最低。

在布朗所居住的奥克兰市中心,吸烟或酗酒者为数不多(约13%),有运动习惯的人则占多数(约80%),还不赖,甚至比奥克兰市的平均表现好上一些。奥克兰市总体的酗酒人口佔14%、吸菸者近16%,规律运动者则有近75%。(图一)

接着,布朗让我们清楚地看到,在奥克兰,社会经济条件如何影响健康。就拿口腔科门诊来说,在中等收入的社区,约有一半的人在过去一年内看过牙医;在更富裕的奥克兰山(Oakland Hills),75%以上的人定期看牙医;而在较不富裕的地区,像是奥克兰的西部和东部,数字下降到仅40%左右。(图二)

美「500城专题」上线:从保险费率至社区酗酒习惯,为全国人民Photo Credit:美国疾管署(CDC)
图二:奥克兰各区域的看牙医频率地图。深蓝色地区的居民就诊习惯最规律。

再来,切换到也和社经条件密切相关的医疗保险看看,情况一模一样!奥克兰山居民未投保的比例很低。(图三)

美「500城专题」上线:从保险费率至社区酗酒习惯,为全国人民Photo Credit:美国疾管署(CDC)
图三:奥克兰各区域的保险涵盖地图。黄色区域居民的投保率最高。

最后,布朗也带我们逛了邻近的旧金山。酗酒在旧金山滨海区颇为盛行,熟悉该区的人可能不会感到太讶异。但她认为地图的数据还标出了其他几个亮点:菲尔莫尔区(Fillmore district)运动的人非常稀少、密逊区(Mission District)有一带区域心脏病率偏高、加州大学旧金山分校(UCSF)的周边有高血压区(图四),这些耐人寻味的模式值得公共卫生官员进一步探讨。

美「500城专题」上线:从保险费率至社区酗酒习惯,为全国人民Photo Credit:美国疾管署(CDC)
图四:旧金山各区域的血压。深红色的区域代表血压高。
海量资料视觉化 打破「健康个人主义」

「500城专题」的期许是让公共卫生官员能将资源更妥善地分配到需要它们的社区。在介绍的页面中,有各项行为介入措施的连结、有各州健康政策简摘,以及500个城市各自在该互动式图表的呈现结果报告。

使用该网站的资讯,我们可以不再想当然耳地认定疾病肇因于个人的不健康行为,并且进一步关注其他潜在的原因。例如布朗的举例:马萨诸塞州的布罗克顿镇(Brockton)所盛行的气喘、高血压和高胆固醇,可能与社区安全、和缺乏新鲜营养的食物有关。「500城专题」让美国人可以了解健康情形分布,与当地人口、地理特徵和社会健康决定因子(social determinants of health)的关係,以更广泛的视野制定健康政策,而非只专注在个人。

美「500城专题」上线:从保险费率至社区酗酒习惯,为全国人民 Medellín, Colombia: A Case Study for Healthy Cities
图五:社会健康决定因子。

美国推出这个互动式的健康资讯图表可以视为对过往的反思。在过去实证主义与机械观所主导的意识型态下,学者与医疗提供者着重在具体的个别事实,并从中导出医学法则和医院指导原则:在传染病盛行的时代,「柯霍桿菌 Koch's bacillus→结核病」的致病方程式被信奉着,贫穷的因素则被全然忽略;在慢性病当道的现代,个人的不良健康习惯被过度归咎,而隐藏在背后过长的工作时数、不良的职业环境则被轻轻放下。在指责挑食、懒惰之外,我们很容易忘记,有人因贫穷而无法取得新鲜蔬果以达到「均衡饮食」,或因为单亲要照顾小孩而没有闲情逸致进行「规律运动」。

这类将健康归因于个体选择的「个人主义」其来有自,除了上述疾病典範转移至慢性病外,1980年代更受到北美「雷根主义」与英国「柴契尔主义」等新自由主义兴起的影响,以柴契尔一句极有名的言论诠释当代的思维,便是「没有所谓的社会,只有个人」。即使有不少研究针对社会阶层与健康进行分析,在所处环境方面也多以个人层级出发 [注3],这正是公卫研究中的个人主义幽灵。

公卫学界对此已有不少的反思,提出了「新公卫」(the New Public Health)思维,希望公卫理论学者或是公卫实践者可以重新关注结构性与环境的健康影响因子。事实上,提出「新公卫」的诉求正是想复兴过往19世纪与20世纪早期,提升都市整洁的「旧公卫」的运动。

自1990年代开始,「地理因子与医疗、健康状态的连结」被视为特定的领域,医疗地理学(或称「地理医学」,英文为 Geomedicine 或 Geographic medicine)遂逐渐成为一个学门。而医疗地理学兴起一个非常重要的原因,正是在于大型资料库的释出,让我们有更多可以分析的素材。[注4]

「500城专题」的互动式地图正是大型资料库的视觉化作品,让更多学者、政策制订者乃至于没有公卫背景的民众,都能得到从地域层级思考健康问题的机会,也更能对结构如何影响个人有所体会。如此大规模的健康资讯视觉化,让健康因子分布的不平等无所遁形,也为政策制订者与学者提供有力的工具,来挑战过往究责个人的思维。

台湾是否也可能做出「368城镇专题」?

国民健康署的「健康危害行为监测调查」参考美国之BRFSS(Behavioral Risk Factor Surveillance System)监测系统调查,进行台湾地区18岁以上成人「健康危害行为监测调查」电话访问调查计画,调查内容以卫生保健业务相关之危害健康行为盛行率为主,并于96年度首次办理及完成基线调查资料蒐集,此后逐年以相同模式进行调查,据以监测国人健康行为危险因子之现况及变化趋势。[注5]

相关的数据在「健康数字123」大多找得到,或是直接至政府开放资料平台搜寻亦可取得。美国疾病管制署利用多层次迴归[注6] 和事后分层加权方法(multi-level regression and poststratification, MRP)[注7] ,连结地理区位健康调查与具高空间解析度[注8]的人口与社会经济资料,考虑多种地理层次中个人健康情形、个人特质与地理特徵间的关连,来推估疾病负担和健康行为的地理分布。资料来源包括「健康危害行为监测调查」(BRFSS)资料、2010全国普查资料,以及美国社区调查估计。

美「500城专题」上线:从保险费率至社区酗酒习惯,为全国人民Photo Credit:台东县乡镇市区与二级发布区全死因死亡率地图,2006-2010
图六。截图自〈台东县乡镇市区与二级发布区全死因死亡率地图,2006-2010〉

「500城专题」呈现的是小区域估计(small area estimation, SAE)的健康资料,国立成功大学公卫所的吕宗学教授有涉略此领域。从吕教授的作品〈台东县乡镇市区与二级发布区全死因死亡率地图,2006-2010〉可以看出各区域平均健康状况 [注9]。台湾其实也具备资料库、统计方法和专业学者的完整条件,製作全国等级的健康资料视觉化平台指日可待。

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[注1] 5项不健康行为:酗酒、吸菸、不运动、肥胖、睡眠过少。13项健康状态:关节炎、气喘、高血压、癌症、高胆固醇、慢性肾病、肺阻塞、冠心病、糖尿病、心理健康、身体健康、缺牙、中风。9项预防措施:医疗保险、年度健检、牙科就诊、血压药、胆固醇筛检、乳房摄影、子宫颈抹片、大肠癌筛检、男性核心预防保健服务、女性核心预防保健服务。

[注2] Kristen V. Brown (2017). Interactive Map Shows How Healthy (or Unhealthy) Your Neighborhood Is. Gizmodo.

[注3] 个人生活型态选择主要有「四大项」:抽烟、饮酒、饮食与运动

[注4] 该历史脉络段落资讯取自此篇研究论文 Macintyre, S., Ellaway, A., & Cummins, S. (2002). Place effects on health: how can we conceptualise, operationalise and measure them?. Social science & medicine, 55(1), 125-139.

[注5] 卫生福利部国民健康署,〈健康危害行为监测系统-调查简介〉,健康数字123。

[注6] 多层次分析:用来处理有套叠与巢状特性的资料,像是某住民从属于大安区,而大安区又属于台北市。分多层次可以解决这些变项相关性变高的偏误。

[注7] 事后分层加权方法:「分为两分析步骤,首先使用多层次分析,依不同的人口和地理特徵对资料重新分层估算,再以普查资料为权重,对新的分层资料进行重新加权。在重新打散和重新组合资料的步骤下,研究人员一方面可以从不同层面观测估算的特性,另一方面分层估算特性再经过重新加权后,确保分层估算的样本结构与总体结构一致,合理地提高估计效果。」(金勇进和张喆,2014:79—84)

[注8] 高空间解析度:意指分析的地理区块单位很小,在人口密集区甚至可以达到数个街区的程度。

[注9] 吕宗学老师作品更多请至 https://public.tableau.com/profile/robert.lu#!/



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