全人口健康记录中的种族数据资源:多样性的完整性,覆盖范围和细节性
Marta Pineda-Moncusí1, Freya Allery2, Antonella Delmestri1
1Centre for Statistics in Medicine, Botnar Research Centre, Nuffield Department of Orthopaedics, Rheumatology and Musculoskeletal Sciences (NDORMS), University of Oxford, Oxford, UK.
准确的种族数据对于健康公平至关重要. 这项研究创建了600万个人的综合数据集,将种族数据的完整性提高到94%,并使人们更好地了解人口多样性,以获得更公平的健康结果.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人口健康研究 人口健康研究
- 社会流行病学 社会流行病学
背景情况:
- 包括种族在内的交叉社会决定因素对于理解健康差异至关重要.
- 现有的健康数据集往往缺乏全面和一致记录的种族数据.
- 准确的种族数据对于解决健康不平等问题和为公共卫生政策提供信息至关重要.
研究的目的:
- 创建来自英格兰初级保健和医院记录的自我识别种族数据的全人口链接数据集.
- 评估和改进种族数据的完整性,一致性和细节性.
- 开发一个标准化的算法层次结构来代表不同的种族类别.
主要方法:
- 从英格兰的初级保健记录中收集了6000多万个人自认的种族数据.
- 将初级保健数据与医院记录联系起来,以提高数据的完整性.
- 将SNOMED-CT概念和人口普查类别协调成一个一致的民族层次结构.
- 对超过250个种族子组的数据完整性,一致性,细节性和分布的分析.
主要成果:
- 最初,十分之一的人在初级保健记录中缺乏种族信息.
- 与医院记录的链接提高了种族数据的完整性,达到94%.
- 制定了一个标准化的层次结构,组织了250多个种族子组.
- 这些子组的分布反映了一般人口的比例.
结论:
- 这项研究建立了一个大型的,链接的观察数据集,改善了种族数据的质量.
- 开发的算法层次结构为代表不同种族群体提供了一种标准化的方法.
- 加强种族数据的可访问性对于理解人口多样性和促进健康公平至关重要.
- 准确的种族数据可以推动政策变化,为所有人口提供更公平的健康结果.
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