APM 预防医学的进步 2090 - 3499 2090 - 3480 Hindawi出版公司 10.1155 / 2014/246049 246049年 研究文章 多层次的风险因素和城市卫生建模糖尿病:一个新的洞察公共卫生和预防医学 刘 Longjian 1 Nunez 安娜E。 2 什 学者 1 流行病学和生物统计学 德雷塞尔大学公共卫生学院的 费城,宾夕法尼亚州19104 美国 drexel.edu 2 医学系的 德雷塞尔大学医学院 费城,宾夕法尼亚州19129 美国 drexel.edu 2014年 6 11 2014年 2014年 28 05年 2014年 14 10 2014年 14 10 2014年 6 11 2014年 2014年 版权©2014 Longjian刘和安娜·e·涅斯。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

本研究旨在应用多学科分析方法和测试两个假设(1)有一个显著增加糖尿病(DM)的患病率从2002年到2010年在费城,(2)有在社区DM患病率显著变化,而这些变化显著相关社区的物理和社会环境的变化(PSE)。数据从宾夕法尼亚州东南部家庭健康调查2002 - 2004年(周期1,<我nline-formula> n = 8 , 567年 2008 - 2010年)和(周期2,<我nline-formula> n = 8 , 747年 使用横向比较方法)进行了分析。社区PSE指数是由8具体措施。结果表明,年龄调整患病率DM从阶段1(10.20%)增加到第二阶段(11.91%)<我nline-formula> ( P < 0.001 ) 。在调整年龄、性别、和调查,估计为12.14%,18.33%,和11.89%的几率比DM与邻居家的差异PSE劣势,超重/肥胖的患病率,分别与受教育程度较低出勤率。总之,DM患病率显著增加从2002年到2010年在费城。除了DM的风险因素在个人层面上,邻居PSE劣势可能发挥重要作用在DM的风险。

 1。介绍</t我tle> <p>糖尿病的患病率在世界范围内迅速增加;总患病率预计到2050年将达到21%的美国成年人口。糖尿病及其并发症引起重大损失在长度和生活质量<xref ref-type="bibr" rid="B1"> 1</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B4"> 4</xref>]。2007年,糖尿病花费我们过多的1740亿美元(<xref ref-type="bibr" rid="B1"> 1</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B2"> 2</xref>]。费城,大约150万居民(2010年人口普查),是宾西法尼亚州最大的城市,排名后5日在美国最大的城市纽约,洛杉矶,芝加哥,休斯顿。这5个城市,费城的少数族裔人口比例最高。2010年人口普查的数据表明,城市的种族/民族化妆品是44.2%是黑人,39.0%的白人,12.5%的西班牙裔和拉丁裔,所有其他人口不到5%。费城在2009年的报告,也有最高的DM患病率(10.7%)、高血压(34.5%)、和心脏病(4.5%)和第二肥胖患病率最高(29.3%,休斯顿后,29.7%)5大城市中(<xref ref-type="bibr" rid="B5"> 5</xref>]。在宾夕法尼亚州,费城排名最后的67个县卫生措施的基础上,慢性疾病发病率、死亡率的风险因素,根据全国城市排名报告在2012年和2013年(<xref ref-type="bibr" rid="B6"> 6</xref>]。DM,发病率和死亡率的主要原因之一,提出了一个严重的公共卫生问题在费城。然而,研究DM及其相关危险因素的负担,与特定的关注物理和社会环境可能推动DM的健康差异的缺点,是稀缺的。众所周知,有巨大的社会经济形势的变化包括一个伟大的经济衰退在2007年和2009年之间。这也是众所周知,超重和肥胖的患病率,DM的重要危险因素,成为一个严重的公共卫生问题。然而,它并不清楚是否有显著改变糖尿病的患病率在过去十年在费城和DM的过度负担是否持续发生在某些劣势地区缺医少药人群和社区。本研究使用的数据从宾夕法尼亚州东南部家庭健康调查(SEPA-HHS),该地区最大的人口调查(<xref ref-type="bibr" rid="B7"> 7</xref>],测试两个假设(1)DM患病率显著增加从2002年到2010年在费城,尤其是黑人,,(2)有在社区DM患病率显著变化,而这些变化显著相关社区的物理和社会环境的变化(PSE)缺点和人超重/肥胖的患病率。发现的研究可能提供新的见解的控制和预防糖尿病和这座城市的风险因素。</p> </sec> <sec id="sec2"> <title>2。研究设计和方法</t我tle> <sec id="sec2.1"> <title>2.1。设计和人口</t我tle> <p>SEPA-HHS是每半年地进行公共卫生管理公司(PHMC)使用横断面研究设计和概率抽样的超过10000个家庭从宾夕法尼亚州东南部的五个县(费城,雄鹿,切斯特,特拉华州,蒙哥马利县)[<xref ref-type="bibr" rid="B7"> 7</xref>]。18岁及以上的参与者随机选择使用“最后的生日”的方法,和他们的健康状况,健康行为和社区环境获得通过使用随机数字拨号电话面试方法。调查问题都是标准化,大多数已经在国家卫生管理和测试调查,包括仪器项目开发的国家卫生统计中心(卫生)行为风险因素监测系统(BRFSS)。调查响应(参与)率随年和地区,整体反应率在25%至30%之间,类似于BRFSS的全国电话调查。目前分析关注健康差异在社区(社区)和糖尿病危险因素(个人/个人层面)因为费城有非常不同的分布在某些社区居民或小地区。在目前的研究中,小面积定义根据邮政编码分类社区。总47的五位邮政编码在费城,46都包含在分析,很少有居民的面积与邮政编码19112 (<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <mml:mi> n</mml:mi> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:mn> 6</mml:mn> </mml:math> </inline-formula>)参加了SEPA-HHS。我们使用结合鉴定SEPA-HHS 2002年和2004年的数据(总<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <mml:mi> n</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 8</mml:mn> <mml:mtext> ,</mml:mtext> <mml:mn> 567年</mml:mn> </mml:math> </inline-formula>研究期间1)和2008年和2010年(总<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"> <mml:mi> n</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 8</mml:mn> <mml:mtext> ,</mml:mtext> <mml:mn> 747年</mml:mn> </mml:math> </inline-formula>在研究期间2)为了样本量足够大的46个社区。在最后的样本,样本中位数(四分位范围)的大小46的社区是180(121 - 255)在研究期间1和211年在研究期间2 (118 - 232)。</p> </sec> <sec id="sec2.2"> <title>2.2。研究结果</t我tle> <p>SEPA-HHS, DM分类对于那些回答<我t一个lic> 是的</我t一个lic>这个问题“你有没有告诉医生或其他医疗专业,或有糖尿病吗?“女性怀孕期间或DM未算在目前的分析。</p> <p></p> <p></p> <p></p> </sec> <sec id="sec2.3"> <title>2.3。PSE在社区水平的措施</t我tle> <p>评估社区PSE在DM的影响,我们创建了一个总和PSE指数从8社区问题的措施。这些问题的解决(1)访问和使用娱乐设施;(2)获得的水果和蔬菜;(3)方便食品的质量;(4)可能性,邻居互相帮助;(5)邻居一起工作的例子;(6)归属感;(7)邻居的信任程度;和(8)贫困水平。因为每个测量的优势与DM可能不同,我们通过四个步骤构建加权PSE得分。 First, we estimated the relationship (assessed by standard regression coefficients,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M7"> <mml:mi> 年代</mml:mi> <mml:mi> B</mml:mi> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>8 PSE措施(之间)<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M8"> <mml:mi> X</mml:mi> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>)和DM患病率(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M9"> <mml:mrow> <mml:mi> Y</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)使用多元逻辑回归分析和调整。第二,估计标准<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M10"> <mml:mi> 年代</mml:mi> <mml:mi> B</mml:mi> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>积极与DM患病率的关系被用来衡量个人措施(的原始值<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M11"> <mml:mi> X</mml:mi> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>),导致的生产<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M12"> <mml:mi> 年代</mml:mi> <mml:mi> B</mml:mi> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mi> *</mml:mi> <mml:mi> X</mml:mi> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>。第三,加权措施总结创建一个总PSE得分。最后,平均为每个社区PSE分数计算,一个更高的分数表明一个贫穷的社区(弱势群体)PSE的地位。构建一个加权指数的主要应用和验证了一些研究包括我们自己的工作(<xref ref-type="bibr" rid="B4"> 4</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B8"> 8</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B11"> 11</xref>]。</p> </sec> <sec id="sec2.4"> <title>2.4。风险因素在个人层面上</t我tle> <p>几个人口、生活方式和健康状况因素包括:年龄(年)、性别(男性和女性),种族/民族(白人,黑人,和其他人),和教育出席(<高中、高中和>高中)。吸烟状态被肯定的回答调查问题“你现在吸烟吗?”或者“你吸烟至少100支的一生吗?“受试者被分为三组(目前的吸烟者,曾经吸烟和不吸烟)。身体活动状况调查评估了反应问题,“思考过去的一个月,每周多少次你参加任何体育活动锻炼,持续了至少一个半个小时,如行走、篮球、舞蹈,滑旱冰,或园艺吗?“水果和/或蔬菜消费被调查反应评估问题”有多少份水果和蔬菜在一个典型的一天你吃吗?”(一份水果或蔬菜等于介质苹果,半杯豌豆,或者半大香蕉)。超重和肥胖的患病率是利用计算身体质量指数(BMI)和体重(公斤)除以身高(米)的平方。BMI,使用世界卫生组织分类标准,体重(体重指数< 18.5公斤/米<sup>2</sup>),正常(BMI: 18.5 - -24.9公斤/米<sup>2</sup>)、超重(体重指数:25 - 29.9公斤/米<sup>2</sup>),和肥胖(体重指数≥30公斤/米<sup>2</sup>),分别。</p> </sec> <sec id="sec2.5"> <title>2.5。统计分析</t我tle> <p>一个串行SEPA-HHS数据进行分析。首先,我们描述参与者特征1期(2002 - 2004)和2 (2008 - 2010)。两者之间的差异分类变量研究时期进行了测试使用卡方检验和连续变量使用<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M13"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>测试和方差分析。我们映射在46个社区糖尿病的年龄调整患病率使用地理信息系统(ArcGIS版本10)。糖尿病的年龄调整患病率估计美国2000人口使用直接标准化方法。其次,我们使用了多层次分析技术(广义线性混合模型)来估计的优势比个体层面的风险因素(年龄、性别、种族、教育水平、吸烟状况、体重、体育活动,和蔬菜和/或水果摄入量)和社区水平PSE分数DM的患病率<xref ref-type="bibr" rid="B12"> 12</xref>]。交互作用的PSE时期,与BMI PSE, PSE与种族/民族DM的几率也测试了。最后,46个社区被分为两组使用的最高四分位数年龄调整DM患病率(≥13.98%)的截止为了进一步估计风险因素的影响在社区DM患病率过剩与DM率≥13.98% < 13.98%。分析,模型1作为基础模型和调整年龄、性别、和调查。在模型2 - 6中,相同的协变量(年龄、性别、和调查周期)连同以下额外的风险因素包括:种族/民族(模型2),教育出席(模式3),行为因素(模式4)、超重/肥胖模型(5),PSE评分模型(6)以循序渐进的方式。模型7测试之间的关系可预防因素和DM的可能性。模型8测试所有的研究之间的联系因素和DM。过度的风险因素影响DM社区高速率和低利率(≥13.98% < 13.98%)估计使用公式<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M14"> <mml:mo stretchy="false"> (</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mtext> 或</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> - - - - - -</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mtext> 或</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo stretchy="false"> )</mml:mo> <mml:mo> /</mml:mo> <mml:mo stretchy="false"> (</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mtext> 或</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> - - - - - -</mml:mo> <mml:mn> 1.0</mml:mn> <mml:mo stretchy="false"> )</mml:mo> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:mn> One hundred.</mml:mn> <mml:mi> %</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>,在那里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M15"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mtext> 或</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>代表或来自模型1;<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M16"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mtext> 或</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn mathvariant="normal"> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>代表或其他协变量调整后(年代);和1.0代表或者当没有多余的风险(<xref ref-type="bibr" rid="B13"> 13</xref>]。</p> <p>所有统计分析进行了使用SAS软件版本9.2 (SAS研究所、卡里、数控)<xref ref-type="bibr" rid="B14"> 14</xref>]。加权方法应用于考虑的概率抽样设计SEPA-HHS。进行了多层次分析使用SAS过程GLIMMIX [<xref ref-type="bibr" rid="B12"> 12</xref>]。一个双边<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M17"> <mml:mrow> <mml:mi> P</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>值≤0.05被认为是具有统计学意义。</p> </sec> </sec> <sec id="sec3"> <title>3所示。结果</t我tle> <sec id="sec3.1"> <title>3.1。参与者的时间特征</t我tle> <p>17254名参与者(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M18"> <mml:mi> n</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 8</mml:mn> <mml:mtext> ,</mml:mtext> <mml:mn> 507年</mml:mn> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M19"> <mml:mi> n</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 8</mml:mn> <mml:mtext> ,</mml:mtext> <mml:mn> 747年</mml:mn> </mml:math> </inline-formula>在阶段1和2),年龄调整患病率(95% CI)的DM是10.20(9.54% - -10.86%)时期1期2中,11.91% (11.27% - -12.55%)。黑人有DM率最高的两个阶段1和2。年龄调整DM率(95% CI) 13.96%(12.63% - -15.29%)的黑人,7.99%的白人(6.97% - -9.12%),8.59%(6.88% - -10.29%)在其他种族/民族时期1和16.09%(14.75% - -17.44%)的黑人,11.38%的白人(10.21% - -12.55%),10.37%(8.57% - -12.18%)在其他种族/民族时期2。表<xref ref-type="table" rid="tab1"> 1</xref>显示显著差异在年龄和体重指数的方式,由种族/民族参与者的比例,原油DM患病率在阶段1和2之间。</p> <table-wrap id="tab1"> <label>表1</label> <p>参与者特征通过年龄、性别、种族/民族,糖尿病的患病率调查2002 - 2004和2008 - 2010年。</p> <table> <thead> <tr> <th align="left" rowspan="3">变量</th> <th align="center" colspan="2">2002 - 2004</th> <th align="center" colspan="2">2008 - 2010</th> <th align="center"></th> </tr> <tr> <th align="center" colspan="2">(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M20"> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>= 8567)</th> <th align="center" colspan="2">(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M21"> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>= 8747)</th> <th align="center"> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M22"> <mml:mrow> <mml:mi> P</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>价值</th> </tr> <tr> <th align="center">意思是,%</th> <th align="center">(SEM / P)<sup>一个</sup></th> <th align="center">意思是,%</th> <th align="center">(SEM / P)<sup>一个</sup></th> <th align="center"></th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">连续的var,意味着(SEM)</td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">年龄、年</td> <td align="center">45.84</td> <td align="center">(0.20)</td> <td align="center">47.21</td> <td align="center">(0.19)</td> <td align="center">< 0.0001</td> </tr> <tr> <td align="left">身体质量指数<sup>b</sup>公斤/米<sup>2</sup></td> <td align="center">27.45</td> <td align="center">(0.07)</td> <td align="center">28.04</td> <td align="center">(0.07)</td> <td align="center">< 0.0001</td> </tr> <tr> <td align="left">直言var, %(9月)</td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">男性</td> <td align="center">44.73</td> <td align="center">(0.63)</td> <td align="center">44.78</td> <td align="center">(0.67)</td> <td align="center">0.96</td> </tr> <tr> <td align="left">种族/民族</td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">白色的</td> <td align="center">45.76</td> <td align="center">(0.63)</td> <td align="center">42.98</td> <td align="center">(0.65)</td> <td align="center" rowspan="3">0.001</td> </tr> <tr> <td align="left">黑色的</td> <td align="center">40.37</td> <td align="center">(0.61)</td> <td align="center">41.23</td> <td align="center">(0.65)</td> </tr> <tr> <td align="left">其他人</td> <td align="center">13.88</td> <td align="center">(0.39)</td> <td align="center">15.79</td> <td align="center">(0.53)</td> </tr> <tr> <td align="left">糖尿病</td> <td align="center">10.52</td> <td align="center">(0.38)</td> <td align="center">13.20</td> <td align="center">(0.41)</td> <td align="center">< 0.0001</td> </tr> </tbody> </table> <table-wrap-foot> <fn> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M23"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 一个</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>扫描电镜:均值的标准误差;9月:标准比例误差。</p> </fn> <fn> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M24"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> b</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>身体质量指数(BMI):体重(公斤)/身高(米)<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M25"> <mml:mrow> <mml:mi> *</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>身高(米)。</p> </fn> </table-wrap-foot> </table-wrap> </sec> <sec id="sec3.2"> <title>3.2。PSE分数和映射DM患病率的社区和学习时间</t我tle> <p>逻辑回归分析表明,在8的问题社区PSE措施(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M26"> <mml:mi> X</mml:mi> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>6),与糖尿病的患病率呈正相关(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M27"> <mml:mrow> <mml:mi> Y</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)。一笔和加权PSE得分为每个参与者创建的生产6相应的回归系数(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M28"> <mml:mi> 年代</mml:mi> <mml:mi> B</mml:mi> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>)和实际措施(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M29"> <mml:mi> 年代</mml:mi> <mml:mi> B</mml:mi> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mi> *</mml:mi> <mml:mi> X</mml:mi> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>)。均值加权PSE得分46社区是0.655(范围:0.499 - 0.760)。图<xref ref-type="fig" rid="fig1"> 1</xref>显示有显著的变化意味着整个社区PSE得分。变化(评估标准偏差(SD))个人社区内的PSE分数范围从0.230到0.302,这是远远低于PSE得分的变化在46个社区(SD = 1.069) (<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M30"> <mml:mi> P</mml:mi> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:mn> 0.01</mml:mn> </mml:math> </inline-formula>)。</p> <fig id="fig1"> <label>图1</label> <p>意味着(SE)的物理和社会环境(PSE)分数的社区。</p> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/apm/2014/246049.fig.001"></graphic> </fig> <p>图<xref ref-type="fig" rid="fig2"> 2</xref>表明,PSE分数较高的社区(走向更糟PSE状态)的DM患病率较高时期1(虚线)和2(实线)。数据<xref ref-type="fig" rid="fig3a"> 3(一个)</xref>和<xref ref-type="fig" rid="fig3b"> 3 (b)</xref>显示年龄调整患病率显著变化的DM 46社区。在阶段1中,有21个社区糖尿病的患病率(即≥10.6%。≥象限3)疾病的分布。这些社区DM患病率较高的主要位于北方,西方,西南地区(图<xref ref-type="fig" rid="fig3a"> 3(一个)</xref>)。时期2,社区糖尿病患病率≥10.6%的数量增加到29日时期相比增长38.1% 1在费城(图<xref ref-type="fig" rid="fig3b"> 3 (b)</xref>)。</p> <fig id="fig2"> <label>图2</label> <p>年龄调整患病率(%)糖尿病(DM)的社区和不同的时期PSE分数1和2。</p> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/apm/2014/246049.fig.002"></graphic> </fig> <fig-group id="fig3"> <p>年龄调整患病率(%)在研究时期糖尿病的社区1 (a)和2 (b)。</p> <fig id="fig3a"> <label>(一)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/apm/2014/246049.fig.003a"></graphic> </fig> <fig id="fig3b"> <label>(b)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/apm/2014/246049.fig.003b"></graphic> </fig> </fig-group> </sec> <sec id="sec3.3"> <title>3.3。多级建模为糖尿病的几率</t我tle> <p>表<xref ref-type="table" rid="tab2"> 2</xref>表明,老化,被男,被黑,或属于其他种族/种族的群体,受教育程度较低出勤率,增加BMI与DM的几率显著相关。受试者时期2的风险要高出10% DM(或= 1.10,95% CI: 1.04—-1.17)比1。那些住在社区与PSE得分≥0.70(四分位数4)的几率要高出53% DM比那些生活在社区与PSE得分< 0.62 (Q1)。无意义的PSE观察分数DM相互作用的影响。</p> <table-wrap id="tab2"> <label>表2</label> <p>多层次的分析调整后的优势比(95% CI)的风险预测糖尿病(DM)的患病率。</p> <table> <thead> <tr> <th align="left">风险预测<sup>一个</sup></th> <th align="center">或</th> <th align="center">(95%置信区间)</th> <th align="center"> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M31"> <mml:mrow> <mml:mi> P</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>价值</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">个人层面</td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">年龄,每10年</td> <td align="center">1.61</td> <td align="center">(1.55 - -1.66)</td> <td align="center">< 0.0001</td> </tr> <tr> <td align="left">男性与女性</td> <td align="center">1.20</td> <td align="center">(1.08 - -1.34)</td> <td align="center">0.0011</td> </tr> <tr> <td align="left">种族/民族(白色)</td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">黑色的</td> <td align="center">1.66</td> <td align="center">(1.46 - -1.89)</td> <td align="center">< 0.0001</td> </tr> <tr> <td align="left">其他人</td> <td align="center">1.63</td> <td align="center">(1.35 - -1.97)</td> <td align="center">< 0.0001</td> </tr> <tr> <td align="left">教育(与≥学院)</td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">高中</td> <td align="center">1.02</td> <td align="center">(0.90 - -1.15)</td> <td align="center">0.785</td> </tr> <tr> <td align="left"><高中</td> <td align="center">1.31</td> <td align="center">(1.12 - -1.53)</td> <td align="center">0.001</td> </tr> <tr> <td align="left">吸烟状态(相对于从不)</td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">曾经吸烟</td> <td align="center">0.88</td> <td align="center">(0.76 - -1.01)</td> <td align="center">0.073</td> </tr> <tr> <td align="left">吸烟者</td> <td align="center">0.98</td> <td align="center">(0.84 - -1.13)</td> <td align="center">0.746</td> </tr> <tr> <td align="left">体重(与正常)<sup>b</sup></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">体重过轻</td> <td align="center">0.70</td> <td align="center">(0.38 - -1.28)</td> <td align="center">0.241</td> </tr> <tr> <td align="left">超重</td> <td align="center">1.92</td> <td align="center">(1.65 - -2.25)</td> <td align="center">< 0.0001</td> </tr> <tr> <td align="left">肥胖</td> <td align="center">4.72</td> <td align="center">(4.06 - -5.47)</td> <td align="center">< 0.0001</td> </tr> <tr> <td align="left">身体活动(与)</td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">< 1天/周</td> <td align="center">1.49</td> <td align="center">(1.28 - -1.72)</td> <td align="center">< 0.0001</td> </tr> <tr> <td align="left">1 - 3天/周</td> <td align="center">1.16</td> <td align="center">(0.96 - -1.39)</td> <td align="center">0.120</td> </tr> <tr> <td align="left">≥4天/周</td> <td align="center">1.02</td> <td align="center">(0.89 - -1.16)</td> <td align="center">0.828</td> </tr> <tr> <td align="left">蔬菜。/fruit intake (versus ≥5 d/w)</td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">3 - 4天/周</td> <td align="center">0.98</td> <td align="center">(0.81 - -1.19)</td> <td align="center">0.848</td> </tr> <tr> <td align="left">< 3天/周</td> <td align="center">1.06</td> <td align="center">(0.87 - -1.30)</td> <td align="center">0.548</td> </tr> <tr> <td align="left">研究时间<sup>c</sup></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">2与1</td> <td align="center">1.10</td> <td align="center">(1.04 - -1.17)</td> <td align="center">0.002</td> </tr> <tr> <td align="left">PSE指数(和Q1, < 0.62)<sup>d</sup></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> <td align="center"></td> </tr> <tr> <td align="left">Q2 (0.62 < 0.66)</td> <td align="center">1.42</td> <td align="center">(1.17 - -1.74)</td> <td align="center">0.001</td> </tr> <tr> <td align="left">第三季度(0.66 < 0.70)</td> <td align="center">1.38</td> <td align="center">(1.13 - -1.69)</td> <td align="center">0.002</td> </tr> <tr> <td align="left">第四季度(0.70 - -0.76)</td> <td align="center">1.53</td> <td align="center">(1.25 - -1.88)</td> <td align="center">< 0.0001</td> </tr> </tbody> </table> <table-wrap-foot> <fn> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M32"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 一个</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>所有预测都相互调整在多级建模。</p> </fn> <fn> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M33"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> b</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>体重过轻,普通体重,超重和肥胖是由体重指数< 18.5公斤/米<sup>2</sup>,18.5 - -24.9公斤/米<sup>2</sup>,25 - 29.9公斤/米<sup>2</sup>,≥30公斤/米<sup>2</sup>,分别。</p> </fn> <fn> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M34"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> c</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>阶段1:2002 - 2004;第二期:2008 - 2010。</p> </fn> <fn> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M35"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> d</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>PSE指数:物理和社会环境指标(向更糟)。</p> </fn> <fn> <p>季度1:PSE指数0.50 - 0.62 <。</p> </fn> </table-wrap-foot> </table-wrap> </sec> <sec id="sec3.4"> <title>3.4。多余的DM患病率由风险因素来解释</t我tle> <p>模型1(表<xref ref-type="table" rid="tab3"> 3</xref>)显示,或(95% CI)的社区DM发病率较高和较低的DM率为1.82(1.63 - -2.04)(基础模型)。另外调整后种族/民族(模型2),或者减少到1.57(1.40 - -1.76),减少了30.83%从模型1。当调整教育水平、降低11.89%在模型3。当调整使苦恼/肥胖模型(5)或PSE(6)模型,观察或减少12.14%或18.33%,另行规定。整体下降32.04%或观察调整所有可预防因素(7)模型和减少51.09%当调整种族/民族和可预防的因素(8)模型。</p> <table-wrap id="tab3"> <label>表3</label> <p>优势比(95 CI %)社区的可能性(NBH)患病率较高的糖尿病(DM)与NBHs DM患病率较低。</p> <table> <thead> <tr> <th align="left"></th> <th align="center"></th> <th align="center" colspan="2">与DM NBHs率</th> <th align="center"></th> </tr> <tr> <th align="left">模型</th> <th align="center">调整的</th> <th align="center" colspan="2">13.98% < 13.98%</th> <th align="center">%的过剩<break></break>DM率<break></break>占</th> </tr> <tr> <th align="left"></th> <th align="center"></th> <th align="center">或</th> <th align="center">(95%置信区间)</th> <th align="center"></th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">M1<sup>一个</sup></td> <td align="center">年龄、性别、和调查</td> <td align="center">1.824</td> <td align="center">(1.63 - -2.04)</td> <td align="center">- - - - - -</td> </tr> <tr> <td align="left">平方米</td> <td align="center">M1 +种族/民族</td> <td align="center">1.570</td> <td align="center">(1.40 - -1.76)</td> <td align="center">30.83</td> </tr> <tr> <td align="left">M3</td> <td align="center">M1 +教育</td> <td align="center">1.726</td> <td align="center">(1.54 - -1.93)</td> <td align="center">11.89</td> </tr> <tr> <td align="left">M4<sup>b</sup></td> <td align="center">M1 + 3行为危险因素</td> <td align="center">1.790</td> <td align="center">(1.60 - -2.00)</td> <td align="center">4.13</td> </tr> <tr> <td align="left">M5</td> <td align="center">M1 +超重和肥胖</td> <td align="center">1.673</td> <td align="center">(1.49 - -1.88)</td> <td align="center">18.33</td> </tr> <tr> <td align="left">M6<sup>c</sup></td> <td align="center">M1 + PSE指数</td> <td align="center">1.724</td> <td align="center">(1.54 - -1.93)</td> <td align="center">12.14</td> </tr> <tr> <td align="center" colspan="5"> <hr></td> </tr> <tr> <td align="left">M7</td> <td align="center">M3-M6(所有可预防因素)</td> <td align="center">1.560</td> <td align="center">(1.39 - -1.75)</td> <td align="center">32.04</td> </tr> <tr> <td align="left">M8</td> <td align="center">所有在M2-M6反是;</td> <td align="center">1.403</td> <td align="center">(1.24 - -1.58)</td> <td align="center">51.09</td> </tr> </tbody> </table> <table-wrap-foot> <fn> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M36"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 一个</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>M1:调整年龄(年)、性别(1 = M, 2 = W),和调查年(周期2比1)。</p> </fn> <fn> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M37"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> b</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>M4: 3行为的危险因素:吸烟状况、体育活动,和蔬菜/水果摄入量。</p> </fn> <fn> <p> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M38"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> c</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>PSE指数:物理和社会环境指标(向更糟)。</p> </fn> </table-wrap-foot> </table-wrap> </sec> </sec> <sec id="sec4"> <title>4所示。讨论</t我tle> <p>研究的主要结果表明,糖尿病的患病率显著增加从2002年到2010年在费城。住在社区的居民与PSE缺点和超重/肥胖患病率较高的和受教育程度较低出勤率DM的机率更高。这项研究首次定量检查附近的劣势和DM的可能性之间的关系在大都会城市费城美国使用最大地区家庭健康调查的数据和使用可靠的数据分析方法评价DM归因于多层次的健康差异和多元风险因素。</p> <p>大多数以前的研究使用人口普查数据作为代理来评估社区PSE,比如使用附近的贫穷率(<xref ref-type="bibr" rid="B8"> 8</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B15"> 15</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B18"> 18</xref>]。使用人口普查数据可能会提供一个总体估计PSE地位在社区和/或社区水平。然而,这种方法的一个潜在的限制人口普查数据不能反映一个人的实际社区(<xref ref-type="bibr" rid="B16"> 16</xref>]。更好地衡量社区PSE应结合个人的调整实际上住在附近的居民(<xref ref-type="bibr" rid="B8"> 8</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B16"> 16</xref>]。在目前的研究中,我们构建了一个新颖的左邻右舍PSE使用多个集中指数措施和一个健壮的分析过程使用标准回归系数的概念模型的基础上,联系社区PSE, DM (<xref ref-type="bibr" rid="B4"> 4</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B8"> 8</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B11"> 11</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B19"> 19</xref>]。这种分析方法增加了新的证据的身体与糖尿病风险相关的文献研究。这个研究的发现支持和重新强调一个重要的公共卫生和预防医学理论,改善社区PSE可能起到至关重要的作用在消除和减少健康差异。</p> <p>DM患病率的增加全国已观察到在大多数州,包括宾夕法尼亚州。本研究增加了证据表明增加16%年龄调整观察DM患病率从2002年到2010年在费城。尽管这种不健康的增加趋势归因于大量的风险因素,本研究强调,超重/肥胖的患病率,附近的缺点,和受教育程度较低出勤率是最强的,独立的,可预防的DM的可能性的预测。它应该还指出,超过30%的方差为社区DM利率上升和降低DM利率的差异可以解释种族/民族(表的分布<xref ref-type="table" rid="tab3"> 3</xref>)。因此,于社区和文化specific-based健康促进项目要求控制糖尿病的患病率在个人和社区的水平。</p> <p>社区不利的机制产生的风险更高的患病率DM仍有待探讨。潜在DM-inducing社区的特点,包括有限的医疗资源的可访问性,健康食品市场,和安全的环境中,可以解释neighborhood-DM协会。要求进一步纵向流行病学研究测试这个可能的因果关系(<xref ref-type="bibr" rid="B8"> 8</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B15"> 15</xref>]。</p> <p>目前的研究有几个优点。首先,结果提供及时的负担增加的证据DM及其与社区关系不利。第二,有助于新兴文学研究的应用使用加权和索引来评估PSE地位和使用多层次分析技术检查各级疾病危险因素(<xref ref-type="bibr" rid="B8"> 8</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B15"> 15</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B16"> 16</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B18"> 18</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B20"> 20.</xref>]。这种分析方法可以添加新的证据卫生政策规划、决策、预防医学。一些局限性也应该牢记当解释目前的发现。首先,结果是基于调查的横断面研究设计。因此,任何随意的关系无法解释。第二,社区的分类是邮政编码的基础上,可能会导致误分类,因为一些很小的区域内邮政编码可能PSE的巨大差异。如果是这样的话,这将导致低估了PSE-DM协会因为PSE的平均值并不代表这个特定的邮政编码的PSE。然而,我们相信这种偏见会非常小,因为每个邮政编码是相对非常不同的社会经济和健康状况在费城。第三,DM分类的基础上,参与者被诊断出的DM的意识。这将导致低估了DM率,因为未知的DM患者没有检测到。我们无法测试偏差由于缺乏血清措施需要诊断DM发病率。最后,但并非最不重要的是,糖尿病的患病率的增加趋势在一定程度上可能导致研究之间的经济衰退时期。 We are unable to test this potential contribution because the relevant data is unavailable.</p> <p>尽管上述限制,但从目前的研究结果显示准确的情况下,糖尿病的患病率显著增加,从2002年到2010年在费城。这项研究使用的数据区域最大的健康调查,表明增加奇怪与社区相关的DM明显劣势在大型城市的城市,以及个人与超重/肥胖和低教育出席。</p> </sec> <back> <sec sec-type="conflict"> <title>利益冲突</t我tle> <p>作者宣称没有利益冲突有关的出版。</p> </sec> <sec> <title>作者的贡献</t我tle> <p>安娜·e·涅斯博士和刘Longjian是唯一作者对本文的贡献。</p> </sec> <ack> <title>确认</t我tle> <p>Longjian Liu和安娜·e·Nunez部分由美国支持的发病率女性健康办公室和办公的公共卫生和Service-funded费城Ujima研究(思想精神身体健康协作,PI:安娜大肠Nunez)(批准号5 CCEWH111020-02-00)。该研究使用的数据公共卫生管理公司(PHMC),费城。负责分析和解释这些数据仅仅是作者。本文中表达的观点是作者和不代表PHMC的观点。</p> </ack> <ref-list> <ref id="B1" content-type="article"> <label>1</label> <nlm-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 博伊尔</surname> <given-names> j . 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P。</given-names> </name> <name> <surname> 角膜</surname> <given-names> l S。</given-names> </name> <name> <surname> Saaddine</surname> <given-names> j·B。</given-names> </name> <name> <surname> 汤普森</surname> <given-names> t·J。</given-names> </name> </person-group> <article-title> 最近对未来糖尿病发病率增加负担的影响:美国,2005 - 2050</一个rticle-title> <source> <italic> 糖尿病护理</我t一个lic> <year> 2006年</year> <volume> 29日</volume> <issue> 9</我ssue> <fpage> 2114年</fpage> <lpage> 2116年</lpage> <pub-id pub-id-type="doi"> 10.2337 / dc06 - 1136</pub-id> <pub-id pub-id-type="other"> 2 - s2.0 - 33845341470</pub-id> </nlm-citation> </ref> <ref id="B3" content-type="book"> <label>3</label> <nlm-citation publication-type="book"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 疾病控制和预防中心</surname> </name> </person-group> <source> <italic> 国家糖尿病简报:国家估计和一般信息糖尿病和前驱糖尿病在美国,2011年</我t一个lic> <year> 2011年</year> <edition> 1日</edition> <publisher-loc> 亚特兰大,乔治亚州,美国</publisher-loc> <publisher-name> 美国卫生和人类服务部,疾病控制和预防中心</publisher-name> </nlm-citation> </ref> <ref id="B4" content-type="article"> <label>4</label> <nlm-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 刘</surname> <given-names> l</given-names> </name> </person-group> <article-title> 社会关系、糖尿病和白色的死亡率和非裔美国人年龄在70岁及以上的成年人:8年随访研究</一个rticle-title> <source> <italic> 流行病学年报</我t一个lic> <year> 2011年</year> <volume> 21</volume> <issue> 1</我ssue> <fpage> 26</fpage> <lpage> 33</lpage> <pub-id pub-id-type="doi"> 10.1016 / j.annepidem.2010.10.012</pub-id> <pub-id pub-id-type="other"> 2 - s2.0 - 78649825216</pub-id> </nlm-citation> </ref> <ref id="B5" content-type="misc"> <label>5</label> <nlm-citation publication-type="other"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 费城卫生行政部门</surname> </name> </person-group> <article-title> 概述慢性疾病和健康饮食和活跃的生活指标费城成人和儿童</一个rticle-title> <comment> 2011年,<ext-link ext-link-type="url" xlink:href="http://www.phila.gov/health/pdfs/Philadelphia_obesity_chronic_disease812.pdf"> http://www.phila.gov/health/pdfs/Philadelphia_obesity_chronic_disease812.pdf</ext-link> </comment> </nlm-citation> </ref> <ref id="B6" content-type="misc"> <label>6</label> <nlm-citation publication-type="other"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 投票</surname> </name> <name> <surname> UWPHI</surname> </name> </person-group> <article-title> 2012年县卫生排名报告</一个rticle-title> <comment> <ext-link ext-link-type="url" xlink:href="http://www.countyhealthrankings.org/"> http://www.countyhealthrankings.org/</ext-link> </comment> </nlm-citation> </ref> <ref id="B7" content-type="misc"> <label>7</label> <nlm-citation publication-type="other"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 公共健康管理公司</surname> </name> </person-group> <comment> 社区卫生数据库2002 - 2010年宾夕法尼亚州东南部家庭健康调查,2012年1月,<ext-link ext-link-type="url" xlink:href="http://www.chdbdata.org/householdsurvey.html"> http://www.chdbdata.org/householdsurvey.html</ext-link> </comment> </nlm-citation> </ref> <ref id="B8" content-type="article"> <label>8</label> <nlm-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 穆贾希德</surname> <given-names> m . 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