个人和社区的社会经济地位和医疗资源与白人乳腺癌生存差异

文摘

背景。乳腺癌生存率有明显改善美国在过去的10 - 15年。然而,差异存在于黑人和白人女性之间的乳腺癌的生存。目的。调查县卫生保健资源的影响和SES以及个人SES地位乳腺癌生存黑人和白人女性之间的差距。方法。数据从1796年乳腺癌病例从监测流行病学和最终结果和获得国家纵向死亡率研究数据集。Cox比例风险模型构建会计为集群内县。三个连续的Cox模型适合每个结果包括人口统计变量;人口统计学和临床变量;最后,人口、临床和县级变量。结果。在未经调整的分析中,黑人妇女死于乳腺癌的可能性要高53%和32%死于任何原因的可能性更高(与白人女性相比)。调整人口结构变量解释种族对乳腺癌的影响生存(HR 1.40;95%置信区间,0.99 - -1.97),但不是全因死亡率。全因生存的种族差异消失后才调整县级变量(HR 1.27;CI, 0.95 - -1.71)。结论。改善所有女性的公平获得卫生保健在美国可能有助于消除种族和社会经济团体之间生存差异。

1。介绍

乳腺癌的发病率和死亡率稳步下降在美国在过去的10 - 15年(1- - - - - -7]。相对为乳腺癌总体5年生存率也在过去的十年里上升到89% (8]。不幸的是,种族之间的差异存在于乳腺癌的结果在美国。虽然生存增加了白人和黑人女性都随着时间的推移,黑人女性的生存增加一直小(2]。五年乳腺癌的相对存活率为90%,白人女性为77%,黑人妇女在2001年到2007年之间(8,9]。则有以下几种解释生存差距黑人和白人女性,包括种族差异在获得和利用筛查和治疗10- - - - - -12),危险因素分布不同的种族(10,13- - - - - -15和社会经济地位(SES)14,16- - - - - -20.),和生理差异,如肿瘤侵犯(21,22]。

研究的结果评估SES的角色在乳腺癌生存和种族差异;一些研究报道,种族差异在生存消失后SES [17,19,20.,23,24),而其他研究表明生存差异调整后坚持SES [13,14,17,20.,25- - - - - -27]。相互矛盾的结果可能是由于缺乏SES信息在美国癌症登记,导致特征的社会经济水平不足的患者(11,20.,25,28]。除了SES,微分水平的医疗资源在社区层面上也被检查在先前的研究可能导致癌症的结果[种族差异29日- - - - - -36]。然而,同样的局限性的存在与研究SES对种族差异的影响在乳腺癌survival-lack的一致性程度的医疗资源使用和测量附近地理水平差异问题。

定义医疗访问是复杂的,主要是因为医疗保健的构造包含维度的可用性、可购性、可接受性和可访问性。确保有效的推论,需要指定哪个方面的医疗访问被测量。在这项研究中,我们关注县级医疗资源的可用性作为衡量医疗访问。据我们所知,没有其他研究开发了一种测量特定的社区医疗访问作为一个预测乳腺癌的生存在美国黑人和白人之间,虽然控制了个人和社区SES水平。这是独一无二的。其他研究试图检查附近的影响影响乳腺癌生存所做的没有个人层面SES数据(26)或不同时控制医疗资源的可用性。本研究的目的是评估的影响社区卫生保健资源是非差距在乳腺癌生存通过调整个人和社区SES。

2。方法

2.1。数据来源和分析样本

本研究利用美国国家癌症研究所的监测流行病学和最终结果数据与美国人口普查局的纵向死亡率研究数据库(NLMS)。关联数据集是指在本研究(SEER-NLMS)。有关此数据集的详细方法发表在其他地方(13,37,38]。总之,SEER癌症发病率的数据,患病率和生存从参与注册15,覆盖了大约25%的美国人口39)是与NLMS数据捕获人口、社会经济和职业属性从当前人口调查和年度社会和经济补充(38]。完整的描述NLMS可在人口普查网站(www.census.gov http: / / nlms /)。

县级数据SES、卫生保健设施和卫生保健人员从2009 - 2010年获得区域资源文件(40]其中包含超过6000个变量有关医疗、社会经济和环境特征为每个县在美国。数据认证的乳房x光检查设施的数量是通过信息自由合作请求美国食品和药物管理局(FDA),该机构负责认证(41]。乳房x光检查所有设施的名单和地址认证在2000年被美国食品及药物管理局提供。在最后的分析中使用的数据集是限制在非西班牙裔黑人和非西班牙裔白人第一次原发性乳腺癌病例与40岁及以上女性,诊断在1973年和2003年之间。分析仅限于非西班牙裔黑人和白人女性,以促进两个种族在美国的比较显示持续一贯高乳腺癌生存率之间的差距。共有3511名女性满足这一标准:3283 228年白人和黑人。我们主要分析关注女性居住在县包含至少一个黑人和一个白人乳腺癌患者,确保社区水平预测代表两组妇女的实际经验。共有1796名女性满足这一标准:1580 216年白人和黑人在美国居住在60个县。流程图描述样本的选择是可以补充图在补充材料可用http://dx.doi.org/10.1155/2013/490472。县被确定使用联邦信息处理标准(FIPS)代码(42联系县变量情况下的县的住宅SEER诊断记录的数据集。

2.2。数据管理:社会人口变量

比赛分为非西班牙裔白人和非西班牙裔黑人。婚姻状况是归类为结婚,丧偶,离婚/分居,从未结婚。劳动力就业状况是归类为女性和女性劳动力。高中教育水平被归类为小于(< 12年),高中毕业生(12年),至少一些大学(≥13年)。诊断年龄和收入作为连续变量进行了分析;收入分析经通胀调整后的家庭年收入(1990标准)。

临床变量。舞台上演讲分为原位/本地化,区域,和遥远的/ unstaged。手术治疗是归类为手术治疗,由于医疗原因没有收到,因非医学原因没有收到。放射治疗也归类为收到,由于医疗原因没有收到,因非医学原因没有收到。外科手术或放射治疗没有收到因非医学原因包括那些建议但不执行,建议是未知如果执行,或治疗信息是未知的死亡证明或解剖诊断。

生存。存活时间计算之间的几个月诊断和死亡日期,日期最后还活着,或者2003年12月31日。我们创建了两个审查变量基于SEER死因变量:一个表明如果一个人死于乳腺癌的根本原因,和其他表明如果一个人死于任何原因。病人死于其他原因或还活着去年跟踪审查的审查日期变量,和病人还活着在日期跟踪审查在第二个审查变量(13]。

卫生保健访问变量。卫生保健访问被定义为密度指标的线性组合的卫生保健资源县(32]。我们评估特定变量相关县级医疗卫生资源和人口规模的差异调整的数量除以每县每10000人。派生变量受到主成分分析(PCA)的计数每10000数量的医院,医生,妇产科专业的医生,骨科医生(做),数量的DOs妇产科专业,护士,和乳房x光检查设施的数量。SAS Proc因素是用于生成分数使用情形下(43基于我们的输入变量。分数分为tertiles:贫穷,中间,和最高。

社会经济状态变量。县级SES定义使用极端的浓度指数(冰)。这个指数选择其他方法(如县居民的比例低于贫困线)因为它允许概念化富裕的浓度和劣势沿着一个连续下降。理论上该指数范围从−1(所有家庭弱势)0(哪里有相同比例的富裕和弱势家庭)+ 1(所有家庭富裕)44]。两个冰指数的概念是为了:基于收入和教育。

ICE-Income =((#家庭与家庭收入100000美元以上)−(#贫困线以下家庭的家庭)/家庭总数)。

ICE-Education =((%的人25年⁺有4⁺年大学)−(%人25年⁺< 9岁原理图)/ 100)。

简单的解释,这些措施也分为tertiles。县级控制其他变量可能与收入有关,我们包括县级比例的黑人和非英语(百分比36]。

县变量。所有县级变量得到从该地区2000年的资源文件,因为它有最完整的数据和跨越了年SEER数据集包括。1990年和2000年我们比较分数,发现它们高度相关(冰收入相关系数= 0.90,和冰教育相关系数= 0.94,)。有3141个县的县级医疗访问和SES的分析。前两个组件的PCA特征值大于1,和小石子测试还显示一个明确的突破后,第二个组件(图未显示)。因此,只保留第一个两个组件进行进一步分析。这两个组件占总方差的50.5%;组件的因子载荷值大于0.4被加载到一个特定的组件。根据这一标准,每10000年,MDs MDs 10000年妇产科医师/护士/ 10000和DOs每10000加载第一个组件,以下人员。医院/ 10000和乳房x光检查设施的数量每10000被加载到第二部分,以后叫设施。每县ICE-Income和ICE-Education分数计算。

3所示。统计分析

所有统计分析使用SAS统计软件(SAS 9.2版本)。分析加权根据美国人口规模在研究期间。描述性统计是使用卡方统计和生成测试。多变量比例风险回归模型用于乳腺癌的危害和全因死亡率在三个不同的模型。第一个模型调整了人口统计变量,第二个模型包括临床变量关于演讲和治疗阶段,第三个模型包括县级变量。健壮的三明治估计协方差矩阵被用来占病例群集在县、县FIPS代码是指定为聚类变量。

4所示。结果

表1提供信息的分布县变量相关的医疗资源,社会经济地位和全美其他控件。

表2说明了人口的分布、临床和县级变量。黑人患者平均约2岁白人患者相比,较低家庭年收入(25000美元给黑人和白人为44700美元),更有可能是单身(19.1%的黑人和7.4%的白人)和离婚(19.7%的黑人和9.8%的白人),和更有可能低于高中学历(23.6%的黑人和9.5%的白人)。在诊断阶段的分布是相似的黑人与白人之间;大约53%的黑人在原位/本地化阶段诊断与白色病例的54.6%相比,和14.2%的黑人遥远/ unstaged相比之下,13.3%的白人。黑人患者也不太可能获得手术(91%的黑人和95%的白人)和放射治疗(31%的黑人与白人的39%)相比,白色的病人。

县级,黑色的病人更有可能比白人患者住在县有更高比例的家庭贫困(36.9%的黑人和16.8%的白人),更高比例的成年人不到9年教育(43.2%的黑人和26.9%的白人)和更高比例的黑人(87.5%的黑人和67.5%的白人)。白人更有可能驻留在与最穷的县医疗设施(32.7 38.1%的白人和黑人)和更高比例的非英语居民(77.6%的白人和59.7%的黑人)。所有这些差异是显著的的水平。

在未经调整的分析(表3和4),黑人妇女死于乳腺癌的可能性要高53% (),32%的人死于任何原因的可能性更高(与白人女性相比)。有不到高中教育乳腺癌死亡率的可能性增加了68%,和全因死亡率95%。此外,在一个遥远的阶段被诊断出,而不是接受手术或放射治疗也与死亡的可能性更高。

表3还提出了三种顺序Cox比例风险多变量模型的结果评估乳腺癌生存的决定因素。模型1在乳腺癌死亡率的影响评估在调整了人口统计学变量。比赛不再是一个统计上的显著预测乳腺癌死亡的个体变量调整后(风险比,1.40;95%可信区间,0.99 - -1.97)。模型2调整另外舞台表现和治疗,以及种族的影响仍然是无意义的。模型3介绍了县级的影响变量调整个别人口和临床变量对乳腺癌死亡率。驻留在县更高比例的家庭在贫困中增加乳腺癌死亡的可能性与县更高比例的富裕家庭。ICE-Income比较贫穷的风险比和最高组为1.29 (95% CI, 0.82 - -2.05)和比较中间与最高组为1.49 (95% CI, 1.12 - -1.99)。另一方面,与更高比例的居民居住在县不到9年教育似乎减少乳腺癌死亡的可能性。ICE-Education比较贫穷的风险比和最高组为0.55 (95% CI, 0.31 - -0.98)和比较中间与最高组为0.65 (95% CI, 0.44 - -0.96)。 Furthermore, residing in a county with a higher proportion of black residents (≥6%) significantly increased the likelihood of breast cancer death (hazard ratio, 1.74; 95% CI, 1.21–2.48). Facilities and Personnel variables did not appear to have an independent significant effect on the likelihood of breast cancer death after adjusting for other variables in the model.

表4介绍了Cox比例风险模型评估结果全因死亡率的因素。与模型预测乳腺癌生存(表3),比赛仍然是一个统计上显著的预测更高的死亡率黑人比白人即使调整个别人口和临床变量。模型1中,调整人口结构变量,被黑色与死亡的可能性增加38%,由于任何原因而被白人(95% CI, 1.08 - -1.76)。在模型2中,与黑人有关的风险比为1.33 (95% CI, 1.04 - -1.70)在调整了人口和临床变量。调整后为县级变量在模型3中,种族的影响减弱,成为无意义的(危险比,1.27;95%可信区间,0.95 - -1.71)。人员、设施、县的黑人比例,比例的非英语居民和全因死亡率没有显著相关。

5。讨论

在这项研究中,黑人和白人妇女患有乳腺癌,种族对乳腺癌死亡率的影响成为无意义的调整后对个人人口统计变量。全因死亡率,种族是一个重要的预测甚至等人口统计学和临床变量调整后阶段的表现和治疗。

我们观察到持续的差异收据黑人和白人之间的手术和放射治疗患者在这个研究。尤其令人不安,因为这些治疗变量仍然是最重要的预测乳腺癌的死亡率和全因死亡率甚至调整后对个人和社区级变量。有人建议,黑人女性之间的差距在治疗收据可能是由于文化因素,使他们更有可能拒绝治疗。然而,在这项研究中我们能够区分未接受治疗的患者因医疗原因或非医学原因。女性不接受治疗因医学原因(这意味着医务人员决定不治疗),黑人女性的比例还高得多。迫切需要更多的研究在这个领域更好地理解的因素决定谁能获得治疗。

为县级医疗访问变量调整后,比赛不再是与全因死亡率显著相关。设施和人员独立变量没有显著影响乳腺癌的可能性或全因死亡率在调整了其他变量在模型中。此外,居住在县有更高比例的家庭陷入贫困的可能性增加乳腺癌的死亡率和全因死亡率与县更高比例的富裕家庭。

我们的研究表明,社区贫困和缺乏医疗保健资源可能解释的一部分,黑白差距在乳腺癌生存特别是从个人和社区水平检查。许多研究试图解释种族差异的原因在乳腺癌的生存10- - - - - -13,17,23,45- - - - - -54),有不同的结果。然而,这些研究评估社区卫生保健资源的角色在乳腺癌或全因生存虽然其他研究已经出版的影响社区医疗资源在舞台上诊断(12,33,55]。我们的研究表明,舞台上演讲是一个重要的预测乳腺癌的生存而生存;后期在诊断与四倍的风险增加乳腺癌的死亡率在调整了其他变量。研究评估县级医疗访问的角色在晚期癌症的诊断发现,女性居住在用更少的医生(县33和访问乳房x光检查设施不良32更有可能有晚期癌症的诊断。其他的研究表明,乳房x光检查的重要预测因子使用有一个初级保健医生,旅行时间,公共交通的麻烦(55- - - - - -64年]。这些因素可能会加剧如果有在县卫生保健设施和人员不足。

我们预期这些县特点,医生,和乳房x光检查设施也会与乳腺癌生存通过早期诊断和适当治疗的可用性。然而,我们的医疗保健措施访问没有独立预测乳腺癌生存,即使最初的生存的种族差异消失了。这一发现符合最近的出版物没有发现一个协会之间医疗资源的可用性和乳腺癌死亡率县级(65年]。我们的发现可能是由于几个因素。首先是地理层面的社区属性被测量。很可能一些异构性接触(即。,county SES and healthcare access) is lost by aggregating neighborhood measures to the county level as opposed to the zip code or census tract level. However, due to patient privacy concerns, the SEER dataset does not routinely disclose patient geographic location at levels smaller than the county. Second, this study accounted for the availability of healthcare resources but not accessibility. However, the concept of healthcare access is very complex and multidimensional, incorporating aspects of availability such as the presence of medical facilities and personnel as well as aspects of accessibility such as distance, affordability, and cultural barriers. This study serves as a first step in understanding the role of one aspect of healthcare access on breast cancer survival, and future studies may build on this research to further improve understanding of other aspects.

第三,其他种族或经济隔离附近水平等因素也可能是重要的理解种族差异在乳腺癌生存和需要进行检查。例如,我们发现,女性与更高比例的黑人居住在县明显高于乳腺癌死亡的危险。尤其与本研究相关的种族差异,因为研究表明,由于较低的平均收入水平,黑人更有可能驻留在贫穷县(26,32]。然而,由于建立了社会和家庭网络,甚至黑人属于高SES组更有可能继续驻留在这些可怜的县。这已影响到理解社会经济地位的影响和乳腺癌生存黑人,因为黑人女性获得更高的收入可能不利益尽可能多的从他们的社会经济地位白人女性获得类似的工资但居住在高SES县。

我们观察到显著增加患乳腺癌的风险和全因死亡率由于社区收入。女性居住在县更高比例的低收入居民相对于高收入居民有更高的风险。这是符合其他研究使用其他县SES的定义(20.,23,66年,67年]。然而,我们也观察到显著减少患乳腺癌的风险和全因死亡率更高比例的县教育程度较低的居民。这个观察是意想不到的特别是因为更高的个人教育水平在这项研究中被发现的保护以及在其他24,37,66年,68年]。对于这个发现的一种解释可能是小样本大小在县更高比例的受教育程度较低的居民。另一个可能的解释是高的移民比例可能受教育程度较低但更可能有紧密的社会网络,发现预防不良健康结果(69年]。

本研究的主要力量是为癌症病人个人SES信息的可用性。这允许更好地控制潜在的混杂的社区特征和生存之间的关系个人SES。另一个优点是发展社区医疗的具体办法访问使用医疗资源的可用性包括乳房x光检查设施更好地捕捉的因素可能会影响早期发现生存的主要决定因素。

我们的研究有几个限制。第一,有可能暴露错误分类的偏见,因为个人SES措施(家庭收入、教育和就业)没有与癌症诊断时获得的。这些措施是通过调查可能是癌症诊断之前或之后进行。然而,我们的分析局限于乳腺癌病例年龄在40岁以上,减少的可能性,通过研究期间在SES戏剧性的变化。其次,我们衡量县级医疗访问可用性的一个指标,未必可访问性。其他几个因素可能决定一个人实际上受益于生活在一个县有良好的医疗设施,比如语言和文化障碍,对医疗系统的不信任,和缺乏健康保险。第三,分析原因,研究样本仅限于女性居住在县至少有一个黑色和一个白色的乳腺癌患者。这意味着人口可能更城市相比之下,其余的我们。然而,这种分析的结果可能仍然适用于半城市或农村地区县SES和医疗访问对乳腺癌的影响生存可能更加明显。

我们只使用白人女性进行了敏感性分析(),发现类似的结果;附近的变量没有显著预测乳腺癌生存在白人女性。然而他们并减弱阶段,治疗生存的影响。这支持了我们以前的结论,县级变量可能影响乳腺癌生存(白人和黑人女性)的可用性检查和及时的治疗。这些县的不同影响变量可能导致种族之间的差距在乳腺癌生存黑人和白人女性(效果衡量修改)是通过交互条款最后评估模型;但是没有明显的相互作用可能是由于低的黑人女性在每个组的样本大小。

最后,我们进行了事后权力分析评估的统计研究发现乳腺癌生存之间的统计上的显著差异在黑人和白人女性。由于样本量216黑人和1580年白人患者,1型错误率为0.05,和后续的30年,研究了功率的85%。这意味着如果一个种族的差异存在,我们有85%的机会检测它。

总之,我们的研究增加了对现有证据的一个重要组成部分在生存差异概念化医疗访问县级卫生结果的潜在决定因素和潜在的修饰符的种族和死亡率之间的联系。进一步的研究可能专注于定义医疗访问在较小的地理水平,例如,邮政编码或普查大片可能更同质的医疗设施和人员的分配。此外,我们的研究主要集中在卫生保健设施和人员的数量,其他的研究可能试图包括衡量医疗质量作为另一个衡量医疗访问和生存的一个潜在的决定因素。

信息披露

本文的内容是完全的责任作者,不一定代表美国国立卫生研究院的官方的观点,NCI或美国人口普查局。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

SEER-NLMS数据库是通过国家癌症研究所开发的,癌症控制和人口科学分工,监督与参与研究项目合同先注册,与信息管理服务和合同HHSN261200900022C(生物医学计算支持)。数据分析是由跨部门之间的协议y1 - pc - 9021国家癌症研究所和美国人口普查局。作者要感谢Allison Aiello博士对她有用的评论文章。t . f . Akinyemiju财务支持本研究的密歇根大学的流行病学系博士论文奖学金和密歇根大学的拉科姆值得相交。

补充材料

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