法国卒中住院的地理变异:一种历时性聚类分析

抽象

背景。本研究评估了脑卒中住院率的聚类情况，并将该聚类与2009-2010年和2012-2013年两个不同的时间段进行比较，这两个时间段对应于2010-2014年法国国家脑卒中计划的开始。此外，这些数据将与邮政编码级别的中风单位部署情况以及社会经济和医疗保健特征进行比较。方法。我们使用PMSI数据二零零九年至2013年，其中列出了2009年至2013年期间中风住院的所有，确定由该数据库所允许的最详细的地理范围。我们认同在使用G系数 - 奥德统计邮政编码水平高或低速率统计显著集群。每个显著簇是根据最近的冲程单位距离和社会经济轮廓随时间监测和评价。结果。我们确定了卒中住院率低和高的群集(占所有地理编码的23.7%)。这些集群中的大多数都是随着时间的推移而保持的(81%)，但是我们也观察到了迁移中的集群。持续高中风住院率的地理编码主要是农村(78%对17%，P<0.0001）并且具有最不利的社会经济和医疗保健的轮廓。结论。我们的研究显示，在我们的研究期间，高中风住院率仍然保持不变。虽然中风治疗仪的使用总体上增加了，但这些集群的使用率仍然很低。这些群体的社会经济和医疗状况较差，但存在差异。这些结果是有价值的工具，可用于实施更有针对性的战略，以改善中风护理的可及性，并减少地理差异。

1.介绍

中风是死亡的主要原因，成人长期残疾，而在西方国家的质量调整生命年损失[1]。这是一个重大的公共卫生问题，随着人口老龄化(中风的风险随着年龄的增长而增加)，经济和社会负担日益加重，对幸存者可能造成毁灭性的后果[2]。中风管理要求在严格的时间表神经病学的专业知识和特定资源。

中风风险的地域差异已在不同的尺度上被揭示。在美国，所谓的“中风带”自1939年就开始监测[3]。在整个欧洲，通过编纂多次脑卒中记录表可以观察到东西递减的梯度[4]。在法国，最近的研究报告了日益严重的社区贫困和中风死亡率之间的联系[五，6]。由于访问行程护理可以解释这种变化的一部分，健康的法国教育部启动了脑卒中国家行动计划，2010 - 2014年。其中一个这个计划的目标是增加以构成一个区域卒中医疗网络，这些单位在护理途径的中心卒中单元的部署。

各种研究集中在影响卒中治疗的障碍的识别和显示的因素范围广泛，涉及到病人（中风知识，年龄，卒中严重程度等）7]和到空间（剥夺区域，距离，等等）8]或组织因子（传输模式，预先通知，等）[9]或与医生培训有关[10]。在此背景下，干预措施，以改善配套，涵盖所有的紧急护理途径[综合干预措施的实施护理途径已，在一方面，推向全球方法11]。在另一方面，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旨在查明出现有关加强，调整，或重点发展的行动风险地区公共卫生措施的重要工具。

我们采用邮政编码水平数据和空间统计方法，在全国范围内分析2009-2010年至2012-2013年脑卒中住院率高、低的地理集群。我们将其与卒中单元传播进行比较，以评估可及性，并使用社会经济、医疗保健和环境数据来确定确定的集群。

2.方法

2.1。研究人群

我们研究的主要变量是中风住院率。我们提取的所有住院从国家PMSI数据库中风。该PMSI（计划德医学化德Systèmes的D'信息）是由ATIH（技术机构的信息，住院）所提供的法国医疗信息系统涵盖了所有法国公立和私立医院。中风住院用的是ICD-10代码（疾病的国际统计分类和有关健康问题的第十修改）参照脑血管疾病（I60，I61，I62，I63，I64，和G46）记录作为主放电的诊断选择。这些数据已提取了两个时期：2009-2010 2012-2013年限于法国大都会区。所有住院被分配到这表明患者的生活和对应于邮政编码，其中数据库中可用PMSI地理代码。住院结束和卒中病房进行了提取。计算两年中风住院率每个周期和使用2011年的法国人口普查作为参考年龄和性别规范，我们使用的经验贝叶斯标准化法核算造成的人口规模小的变化不稳定。

医疗保健，环境和社会经济变量在PMSI代码级别收集。医疗档案由患者及其住院的位置，使用OSRM引擎（开源铣机）和GP（全科医师）可访问性和可用性使用2010年和2013年本地潜在通达的LPA指标计算之间的距离描述（LPA）是可访问的应用到GP本地的指标，也考虑在邻近城市的医疗供给和需求的因素。（：法国全国统计和经济研究所研究所国家德拉统计和练习曲Economiques）两级类型学（城市/农村和城市中心，郊区，孤城，与农村城市/农村曲线是从2010年INSEE收集）。最后，社会经济资料被使用考虑四个变量的FDEP剥夺指数估计：平均家庭收入，高中毕业生比例在岁人口≤15年，从事经济活动人口的蓝领工人，而失业率[百分比12]。

2.2。空间聚类分析

为了了解卒中住院率的聚集在景观上可能发生的地方，Getis-Ord Gi使用统计数字[13]。聚类在全国范围内进行评估。我们使用了Gi利用一阶王后连续空间权重和1999次蒙特卡洛重复计算法，在法国都市区范围内确定中风住院率集群的重要热点/冷点的位置值小于0.05。如果分布是随机的，热点地区的住院率高于预期，而寒冷地区的住院率低于分布是随机的。在时间趋势方面，我们遵循Schieb等人的方法并比较Gi2009 - 2010年与他们归类为持久性集群2012 - 2013年和过渡集群[14]。

所有空间聚类分析使用GeoDA软件，统计分析使用JMP 13 (SAS Institute Inc.， Cary, NC)，制图使用ArcGIS 10.5 (Esri)。根据法国政府的规定，不需要国家伦理委员会对研究方案进行审查。

3.结果

我们的两个研究周期代表了405,874例中风住院患者。经年龄性别调整的中风住院率在2009-2010年为每10万人中有169人，在2012-2013年增加到每10万人中有179人。使用Gi在全国范围内进行聚类分析统计表明，在某些地区，住院率在统计上较高。这些高比率集群占所有地理编码的5.3% (n = 303)，主要分布在东北/西南轴，在布列塔尼、罗纳-阿尔卑斯、加来北部和西南地区等不同地区闪耀。

在所有的地理编码中，有18.4%是低比率集群，主要在西北地区如上诺曼底、法兰西岛、中心地区的一大部分以及Pays-de-la-Loire观察到。我们还在地中海沿岸和罗纳-阿尔卑斯地区观察到了这些星群。在这两种情况下，我们发现一个类似的分布在之前的研究期间。

关于Gi的比较2009-2010年和2012-2013年，48%的高比率集群在两研究期间(n = 177)保持不变，但空间格局相同(见图)1）。如果东北/西南线仍然存在，先前确定的区域奇异性减弱。关于低速率集群，在2009 - 2010确定它们中的81％与所述轴的从法兰西岛区域到自付德拉-Loire的区域的增强保持2012 - 2013年（N = 841）。地理代码转换到高速率簇主要位于沿东北/西南轴和接近在北部 - 加来海峡，皮卡，或西南率高簇。我们还确定了转变率高集群的地域出来的代码。它代表了统计学显著簇的14％，并且共享一个类似的空间图案。

医疗保健和社会经济概况的地理编码可以比较在表1。一般来说，与在持续低比率集群中识别的地理代码相比，位于持续高比率集群中的地理代码具有不利的医疗保健和社会经济概况。高比率集群主要位于农村地区，被描述为最长的准入旅行(42.4分钟对29.3分钟，P<.0001)和较低的卒中单元可及性(29.5%对40.5%，P<。)。住院死亡率明显更高(15.3%，P<0.0001），并且仅可访问到GP是相似的。在的社会经济条件而言，持续的高速率簇报道不利地理代码率较高（31.1％对11.1％，P<。)。关于转换集群，我们观察到在转换到高速率集群或转换出高速率集群和持续高速率集群的地理代码之间有类似的趋势。转换为低速率集群的地理代码被描述为混合配置文件。转移到高比率集群的地理代码对笔画单元有更好的可访问性，而从高比率集群转移出来的地理代码距离更远。以城乡均衡、高、低费率集群之间的平均距离和可及性来描述向低费率集群过渡的地理编码。

4.讨论

我们的研究表明，高速率的地理代码（N = 177）主要位于东北/西南轴和小簇在区域和区域间尺度闪闪发光。低速率码的地理（N = 841）在法兰西岛之间的轴进行观察和自付德拉-Loire的区域和在罗纳 - 阿尔卑斯和罗讷河口省区之间的第二轴线。所观察到的地理代码保持两个研究时间段之间是稳定的。然而，我们观察到一些变型：126个转换到高速率集群地理代码189转换出高速率簇，和200过渡到低速率簇。

中风住院的持续高利率地理编码，主要是农村，有一个最不利的社会经济和医疗保健个人资料。这些研究结果与以往的研究评估这种关系是一致的。附近剥夺和中风之间的关联已报告在整个卒中医疗途径。In Japan, a large population based prospective study of 91,723 men and women aged 40–69 years reported the impact of neighborhood deprivation level (i.e., 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具有良好品质的急性治疗的几率降低，并增加了对低社会经济状态患者的死亡率（定义为收入，教育或职业）16]。

在我们的研究中，卫生环境一直同时使用GP和卒中单元的无障碍观察。我们的研究结果揭示了与GP访问无关。然而，高利率集群主要分布在更长的距离和较差的录取率卒中单元的农村地区。这些结果与研究探索中风住院的地域差别是一致的。在佛罗里达州，中风住院和死亡的风险，过剩已经位于北部，相比于状态的其余更多的农村[17]。在脑卒中治疗和脑卒中后康复方面也有差异[18，19]。这些作品揭示了在农村地区提供显著护理质量的差距不理想的护理。

在我们的研究期间，法国创建了43个中风单位。从全球来看，距离中风的距离从45.5分钟减少到36.6分钟，中风单位入院从23.3%增加到40.4%。然而，对于持续的高比率集群，卒中单元可及性没有显著降低。虽然城乡之间的健康差距已得到广泛承认和记录，但我们的研究确定了两点需要强调。首先，在农村观察到的问题是复杂的，不能用一种规范的方式来解决。观察到的累积不利因素根据分析区域的不同而不同，说明相关因素的权重不均匀。其次，对于人口稀少地区的卒中单元可达性提出了部署大型卒中单元的成本/效益问题。即使在病人层面，好处是明显的，对卫生系统来说，大量的资源投资与受益于此的少数病人相比，仍然是昂贵的，迫使我们探索这些领域的具体策略。

在法国，telestroke网络已根据2010-2014年的卒中计划在三个试点地区进行了测试，似乎是有效和安全的，接受溶栓治疗的患者比例有所增加[20.]。这与经验更丰富的telestroke网络相一致，后者显示卒中单元和溶栓率的增加，并与急性医院护理质量指标的长期改善有关[21]。对组织变革也要进行补充思维。中心轮辐模式的实施为改善农村地区的中风护理提供了成功的证据。在新南威尔士州(澳大利亚)，一项历史对照队列研究报告称，在实施了由临床协调员驱动的枢纽和辐条模型后，农村医院的中风护理得到改善，出院人数增加[22]。

这项研究并非没有局限性。首先，这是一项使用行政数据的全国性研究。在这个尺度上用于分析的参数不允许我们报告在区域尺度上出现的变化。由于首次中风和复发性中风在数据库中没有区别，我们使用了其他使用国家PMSI数据库的法国研究已经使用的患者选择算法[23]。第二，如果地理编码大多可以称为邮政编码，则根据匿名约束对1000居民以下的城市进行聚合。

这项研究确定持续率高中风住院集群，其社会经济和医疗特性有助于优先干预措施。时空做法也是相关的，因为它试图通过识别的地理代码的转换到高或低速率集群，对于卒中单元的部署力度，突出动态。一些研究中风而且在乳腺癌使用空间统计方法[24]、下呼吸道感染[25，或自杀[26]，使之实施有效的战略，以改善健康和减少地区差距的重要决策工具。

在法国，有中风住院的地域差别。中风率高住院集群主要分布在农村地区，与中风单元和低社会经济特征更长的距离。为了达到这些领域，新战略应采取了考虑这些偏远地区和相关的因素。作品多次观察到的农村地区的持久缺点，由缺乏医疗设施和人口/社会经济因素[组合解释27，28]。实施绕过距离阈值的远程医疗战略和有组织的卒中护理，以提高可用资源的有效性，是战略性的。但是由于中风的因素是复杂的，全球性的方法成为基本的，并且应该是基于环境的，以各种媒介的公共预防为目标，并动员中风护理链的所有部分。

数据可用性

用来支持这项研究的结果的数据是可用的，请相应的作者。

的利益冲突

作者声明，他们没有利益冲突。

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