SRT 中风的研究和治疗 2042 - 0056 2090 - 8105 Hindawi 10.1155 / 2018/1897569 1897569 研究文章 中风住院法国各地的地理变化:历时集群分析 http://orcid.org/0000 - 0003 - 2684 - 6859 Lachkhem Yacine 1 Minvielle 艾蒂安 1 2 国 史蒂芬 3 Ishrat Tauheed 1 运动队d 'Accueil管理组织德桑特 法国公共卫生学院 大道杜教授Leon-Bernard 35043年雷恩 法国 2 古斯塔夫Roussy癌症中心 114年爱德华Vaillant街 94805年,瑟 法国 gustaveroussy.fr 3 创建 巴黎第十大学 F92000南特 法国 parisnanterre.fr 2018年 18 7 2018年 2018年 09年 03 2018年 12 06 2018年 18 7 2018年 2018年 版权©2018 Yacine Lachkhem et al。 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。

背景。本研究评估住院率的聚类中风和比较这两种不同的聚类时间间隔2009 - 2010和2012 - 2013年,相应的法国国家中风的开始计划2010 - 2014。此外,这些数据将与中风的部署单位以及社会经济和医疗保健在邮政编码级别特征。 方法。从2009年到2013年,我们使用了PMSI数据,列出所有住院治疗中风的2009年至2013年,发现最详细的地理范围所允许这个数据库。我们确定与高或低利率统计上显著的集群zip代码级别使用Getis-Ord统计数据。随着时间的推移,每个重要的集群监控和评估根据最近的卒中单元距离和社会经济资料。 结果。我们确定了集群的低和高速率的中风住院治疗(23.7%的地理编码)。随着时间的推移这些集群维护(81%)但我们也观察到集群的转型。地理编码率持续高企的中风住院治疗的主要是农村(78%比17%, P<。),有一个最有利的社会经济和医疗保健。 结论。我们的研究显示,high-stroke住院率集群学习期间保持不变。虽然对于卒中单元的访问增加了总的来说,这些集群仍然很低。这些集群的社会经济和医疗保健是贫穷但观察变化。这些结果是有价值的工具实施更有针对性的策略来改善中风保健可访问性和减少地理差异。

 1。介绍

中风是死亡的主要原因,成人长期残疾,在西方国家和质量调整生命年损失( 1]。这是一个重大的公共卫生问题越来越考虑到老龄化背景下的经济和社会负担(中风的风险随着年龄的增加)和幸存者的潜在的灾难性的后果 2]。行程管理需要神经学专业知识和特定资源在一个严格的时间表。

地理变异的中风风险已经显示在不同的尺度。在美国,所谓的“中风带”,自1939年以来一直监控( 3]。在欧洲,已经观测到一个东西减少梯度编译多个中风注册中心( 4]。在法国,最近的研究报告增加社区剥夺和中风死亡率之间的联系( 5, 6]。因为获得中风保健可以解释这些变化的一部分,法国卫生部启动了中风的国家行动计划,2010 - 2014。这个计划的目标之一是增加中风的部署单元以构成区域中风保健网络这些单位的中心护理途径。

各种研究集中在识别障碍影响中风保健和显示广泛的因素,与病人(中风知识、年龄、中风严重性,等等)( 7)和空间(不足的地区,距离等) 8)或组织因素(运输方式,预先知会等。) 9)或与医生培训( 10]。在这种背景下,干预措施改善保健途径,一方面,推向全球的方法通过支持实施综合干预措施覆盖所有急症护理路径( 11]。另一方面,为了提高效率,这些干预措施也必须有针对性。空间统计方法被证明是有价值的工具在一个公共卫生的方法,旨在识别风险似乎有关加强的领域,适应,或优先行动。

我们使用邮政编码水平数据和空间数据来识别地理集群的高和低的中风住院从2009 - 2010到2012 - 2013年全国范围的分析。卒中单元相比,他们传播评估可访问性和使用社会经济,医疗和环境数据描述确定集群。

 2。方法 2.1。研究人群

我们的研究的主要变量是中风住院率。我们提取所有住院治疗中风的国家PMSI数据库。PMSI(计划de des医疗系统d信息)是法国医疗信息系统提供的ATIH(技术信息机构住院),涵盖了所有法国公立和私立医院。中风住院治疗选择使用icd -代码(10日修订的疾病和有关健康问题的国际统计分类)指脑血管疾病(I60、I61 I62, I63, I64,和G46)记录为主要放电的诊断。这些数据已经提取了两个时期:2009 - 2010和2012 - 2013年,限于法国大都市。住院都分配给PMSI地理编码数据库中可用的显示病人住在哪里和对应于邮政编码。住院结束和中风单元承认也被提取。两年中风住院率计算每段和标准化在使用2011年法国人口普查人口年龄和性别作为参考和我们使用Empirical-Bayes标准化方法占方差小的人口规模造成的不稳定性。

收集医疗、环境和社会经济变量在PMSI代码级别。医疗概要文件所描述的病人之间的距离和住院的位置,计算使用OSRM引擎(开源路由机)和GP(全科医生)使用LPA可访问性和可用性指标的2010年和2013年。当地潜在的可访问性(LPA)是一个本地的可访问性指标应用于医生也认为医疗供给和需求因素在邻近的城市。城市/农村档案收集从2010年法国国家统计局(National de la研究所Statistique et des练习曲资本再生产:法国全国统计和经济研究所)两级类型学(城市/农村和城市中心,郊区,孤立的城市和农村地区)。最后,社会经济资料估计使用FDep剥夺指数考虑到四个变量:平均家庭收入,高中毕业生的人口比例≤15岁,在活动的人口比例的蓝领工人,和失业率 12]。

 2.2。空间聚类分析

理解景观集群的中风住院率可能发生,Getis-Ord Gi ∗ 使用统计数据( 13]。集群在全国范围内进行评估。我们使用了胃肠道 ∗ 统计在法国市区规模确定的位置中风住院率的重要热点/ coldspots集群使用一阶女王邻近空间重量和九百九十九年蒙特卡洛复制 P 值小于0.05。热点地区代表住院率高于预期的分布是随机的,而coldspots代表住院率低于预期的分布是随机的。时间趋势而言,我们遵循Schieb等人的方法和比较Gi ∗ 2009 - 2010与2012 - 2013年集群分类它们作为持久和过渡集群( 14]。

空间聚类分析是实现GeoDA软件,统计分析了使用人民币13 (SAS研究所有限公司、卡里、数控),执行和映射在ArcGIS 10.5 (Esri)。据法国政府规定,考试由国家伦理委员会研究的协议并不是必需的。

 3所示。结果

我们两个研究阶段代表405874中风住院治疗。age-sex-adjusted中风住院率为每100000人169 2009 - 2010 2012 - 2013年期间,每100000人增加到179。聚类分析在全国范围内进行使用Gi ∗ 统计识别的地区引发住院率统计上更高。这些高集群代表5.3%的地理编码(n = 303),主要是位于东北和西南轴和各地区如布列塔尼、闪闪发亮的阿尔卑斯大区、Nord-Pas-de-Calais,西南地区。

18.4%的地理编码都是低集群和西北地区主要是观察到如Haute-Normandie,巴黎,很大一部分的中心地区,和Pays-de-la-Loire。我们还观察到这些集群地中海沿岸和阿尔卑斯大区区域。在这两种情况下,我们发现类似的分布在过去研究期间。

关于Gi之间的比较 ∗ 集群2009 - 2010和2012 - 2013年,48%的高速率集群仍然在两个研究期间(n = 177)相同的空间格局,尽管减少区域(见图 1)。如果东北/西南轴、区域奇点是减毒。关于低集群,其中81%确定在2009 - 2010年保持在2012 - 2013年(n = 841)的钢筋轴Pays-de-la-Loire地区的法兰西岛大区。地理代码转换到高速率集群主要是位于东北和西南轴和接近高集群在Nord-Pas-de-Calais庇卡底地区、西南。我们还发现了地理编码转换的高速率集群。它代表了14%的统计上显著的集群和共享类似的空间格局。

集群age-sex-adjusted中风住院率在法国,2009 - 2010和2012 - 2013。

医疗保健和社会经济概况地理编码可以比较表 1。在一般情况下,地理编码位于持续高速度集群有一个不利的医疗和社会经济资料相比,地理编码中确定一个持久低集群。主要位于农村地区,高速率集群描述最长配旅行(42.4分和29.3分, P<。)和较低的可访问性中风单元(招生比例是40.5%,29.5% P<。)。住院死亡率更高(15.3%, P<。),只可访问性是全科医生很相似。集群的社会经济条件下,持续的高速率较高的弱势群体报道地理编码(分别为31.1%和11.1%, P<。)。关于集群转变,我们观察到类似的趋势之间的地理编码,转换成或高速率的集群和集群持续的高速度。地理编码,转换成低集群被描述为一个混合概要文件。地理编码,转换成高集群有更好的可访问性中风单元,地理编码转换的高速率集群更遥远。地理编码,转换成低集群被城乡平衡和描述之间的平均距离和可访问性高和低率集群。

比较持久高效的集群与集群持续的低利率和过渡集群。

持续的集群 转变集群
高效的 低利率 P价值 在高速 P价值 的高速 P价值 在低利率 P价值
数量的集群 177年 841年 126年 189年 200年
的患者数量,2009/10 3850年 56978年 < 0001 2921年 < 0001 3900年 < 0001 8103年 < 0001
的患者数量,2012/13 4042年 61433年 < 0001 3111年 < 0001 4019年 < 0001 8068年 < 0001
城市/农村 农村 78% 17% < 0001 77% 0,7409 83% 0,1854 44岁的2% < 0001
城市 22% 83% < 0001 23% 0,7409 17% 0,1854 55岁,8% < 0001
城市单位 城市中心 7% 7% 0,7123 7% 0,9383 4% 0,1949 7、6% 0,8393
郊区 10% 70% < 0001 13% 0,5279 9% 0,7430 42岁的1% < 0001
孤立的城市 4% 6% 0,2051 3% 0,5641 4% 0,8287 6、1% 0,3886
医疗保健 进入苏 29日,5% 40岁,5% < 0001 35岁,3% 0,0281 30、3% 0,7554 35岁,9 0,0061
最近的SU(分钟) 55岁,3 17日,1 < 0001 49岁的1 < 0001 61年,1 < 0001 31日6 < 0001
承认距离(分钟) 42岁的4 29日,3 < 0001 41岁的0 0,6572 48岁的8 0,0217 34岁,4 0,0035
保持输出 家 46岁的4% 53岁的0% < 0001 51岁的5% 0,0019 47岁的4% 0,5113 51岁的0% 0,0015
死亡 15日,3% 13日,9% < 0001 15日,4% 0,9269 17日,4% 0,0361 16日,1% 0,4009
突变 10,7% 8、2% 0,0017 8、9% 0,1036 10,0% 0,5094 9日,4% 0,1790
转移 27日,6% 24日,9% 0,0105 24日,3% 0,0270 25日,2% 0,0767 23日,5% 0,0027
2013年全科医生可访问性 48岁的9 62年,7 < 0001 47岁,9 0,6575 45岁,9 0,1710 62年,2 0,0256
社会经济 FDep指数 31日,1% 11日,1% < 0001 30、2% 0,0490 26日,5% < 0001 14日,0% < 0001
4所示。讨论

我们的研究显示,高速率的地理编码(N = 177)主要是位于东北和西南轴和小集群在区域和区际鳞片闪闪发亮。低的地理编码(N = 841)观察在巴黎和Pays-de-la-Loire地区之间的轴和第二轴阿尔卑斯大区和钻孔du罗纳地区之间。观察到的地理代码之间保持稳定两个研究阶段。然而,我们观察到一些变化:126年地理编码转换到高速率集群,189高集群转变,和200转换到低集群。

地理编码率持续高企的中风住院治疗的主要是农村,有一个最有利的社会经济和医疗保健。这些发现与之前的研究一致评估这样的关系。附近的剥夺和中风之间的联系已报告在整个中风保健途径。在日本,一个大型的基于人群的前瞻性研究报告40 - 69岁的91723名男性和女性的影响社区剥夺(即水平。,the proportions of elderly couple households, elderly single households, single-mother households, sales and service workers, agricultural workers, blue-collar workers, and unemployed persons) on stroke incidence even after adjustment for individual socioeconomic indicators [ 15]。丹麦的一项研究发现减少的可能性有优良的急性治疗和增加患者死亡率较低的社会经济地位(定义为收入、教育或职业)( 16]。

在我们的研究中,医疗情况观察使用GP和卒中单元的可访问性。我们的研究结果并没有发现与医生访问。然而,高速率集群主要是位于农村地区贫穷入学率较长的距离和卒中单元。这些结果是一致的研究探索中风住院治疗的地理差异。在佛罗里达州,多余的中风住院治疗的风险和死亡率位于北部,更多的农村相比其他州( 17]。差异也被观察到在行程管理和卒中后康复( 18, 19]。这些作品显示的最佳治疗护理为农村提供了重要的质量差距。

在我们的研究期间,在法国43部中风。在全球范围内,距离中风从45.5分钟减少到36.6分钟,中风单元承认从23.3%上升到40.4%。然而,对于持续的高速率集群,卒中单元可访问性没有显著减少。而城乡健康差异被广泛认可和记录,强调我们的研究确定了两个点。首先,观察到的问题在农村地区是复杂的,不能以标准化的方式来解决。观察累积缺点根据地区不同分析表明异构体重相关的因素。第二,卒中单元可访问性稀少的地区地区提出了一个问题:主要卒中单元的成本/收益的部署。即使在患者的立场,好处是晴天,沉重的资源投资相比,少数患者从中受益仍然是昂贵的卫生系统,迫使我们去探索这些领域的具体策略。

在法国,telestroke网络已经测试了三个试点地区根据行程计划2010 - 2014和似乎是有效和安全的增加将访问溶栓的患者的比例( 20.]。它符合再经历telestroke网络显示增加访问卒中单元和溶栓率和长期改善的急性医院护理质量指标( 21]。互补的思想也应该进行组织变革。中心与分支模型的实现为改善中风保健提供了成功的证据在农村地区。在新南威尔士(澳大利亚),一个历史控制队列研究报告中风保健的改善与提高农村医院病人出院后的实现轴与辐条模式由临床协调员 22]。

本研究并非没有限制。首先,它是一个全国性的研究使用管理数据。参数分析的应用在这种规模不允许我们报告出现在区域范围内变化。由于缺乏区分首次和复发性中风在数据库上,我们使用病人选择的算法已经被其他法国研究使用国家PMSI数据库( 23]。第二,如果地理编码基本上都可以称为邮政编码,城市1000人口以下汇总根据匿名约束。

本研究发现持续的高速率中风住院集群与他们的社会经济和医疗保健特点帮助优先干预措施。时空的方法也有关,因为它试图强调动态通过识别地理编码,转换成高或低集群,对卒中单元的部署工作。几项研究使用空间统计方法在中风,也在乳腺癌( 24),下呼吸道感染( 25),或自杀 26),让它一个重要的决策工具,实施有效的策略来改善健康和减少地理差异。

在法国,中风住院治疗的地理差异存在。中风住院率高集群主要是坐落在农村地区,距离较长的卒中单元和低社会经济特征。达到这些领域,新策略应采用考虑这些偏远地区和相关因素。几个作品观察到农村地区,持续的缺点所解释的结合缺乏医疗设施和人口和社会经济因素( 27, 28]。实现远程医疗策略绕过距离阈值和组织中风保健提高可用资源战略的有效性。但由于中风的因素是复杂的,全球应该基于上下文的方法成为基本和目标公众预防各种向量和动员中风保健链的所有部分。

 数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

 的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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