人口健康分析：数据驱动的医疗保健转型方法

数据驱动决策的作用在医疗保健领域变得至关重要。 传统上，医疗保健过去专注于个体患者，根据诊断提供反应性干预措施。 然而，这种孤立的方法往往忽视了更大的图景——影响全体人口健康的因素相互关联的网络。

这就是人口健康分析的用武之地，它揭示了不同人口统计数据的趋势、模式和差异。 正是对信息的审查、研究和数据剖析使重大健康问题成为人们关注的焦点。

在这篇博文中，我们将讨论数据分析在人口健康管理中的作用，以及它如何解决和减轻医疗保健中的社会决定因素。 让我们开始！

人口健康分析的意义

数据分析已成为医疗保健管理中的关键因素，彻底改变了组织处理患者护理的方式。 人口健康分析尤其需要更广泛的视角，重点关注特定人群的健康结果以及该人群内健康决定因素的分布。 这种方法使医疗保健领导者能够超越个体患者护理的范围，并获得可以推动系统改进的见解。

人口健康分析包括对各种来源的数据进行分析，包括电子健康记录、索赔数据和健康社会决定因素 (SDOH) 指标。 它可以帮助医疗保健提供者 –

• 识别高危人群：

  想象一下，在特定疾病或不良后果发生之前识别出易受其影响的群体。 这种积极主动的方法可以进行有针对性的干预，预防疾病并拯救生命。

• 预测和预防疫情爆发：

  人口健康分析可以跟踪传染病的实时趋势，帮助我们预测疫情爆发并在其失控之前采取预防措施。

• 优化资源配置：

  数据驱动的洞察有助于将资源分配到最需要的领域，确保成本效益并最大限度地提高在医疗保健上花费的每一美元的影响。

• 衡量和提高护理质量：

  我们可以超越猜测并跟踪不同医疗保健提供者的绩效指标。 这种数据驱动的方法确定了需要改进的领域，促进持续的质量提高，并最终改善患者护理。

了解数据分析在 COVID-19 爆发期间的作用。 在大流行的初始阶段，由于没有关于其影响或严重程度的信息，许多人失去了生命。 然而，随着时间的推移，分析人员考虑了患者年龄、最低氧饱和度、COVID-19的不同变种、病例密度较高的地方等几个因素，以监测病毒的影响。 这有助于医疗机构进行病例预测、需求规划和病毒追踪，从而更好地控制情况。

解决健康的社会决定因素 (SDOH)

影响人口健康的不仅仅是临床因素。 健康的社会决定因素（SDOH）——例如收入水平、教育、住房和健康食品的获取——在塑造健康结果方面发挥着重要作用。

已证明 SDOH 对健康的影响比遗传因素更大。 例如，贫困与较差的健康状况和较高的过早死亡风险直接相关。 尤其是生活贫困的儿童，健康状况可能会更糟，并导致大脑发育不良。

同样，人们居住的社区对其健康和福祉也有重大影响。 许多人生活在暴力发生率高、空气质量差、水污染和其他安全风险的地区。 这会严重影响他们的健康。 此外，许多人在工作中会接触到可能损害健康的事物，例如被动吸烟、接触大声噪音等。

另一个重要的 SDOH 因素是教育。 教育为人们带来充满活力的健康和繁荣的寿命。 这是因为他们有资源获得高薪工作、让自己过得舒适、负担得起优质医疗服务并生活在安全的环境中。 相反，受教育程度较低的人缺乏这些特权，因此他们更有可能面临抑郁症、贫困生活压力以及心脏病等其他健康问题等心理健康问题。

据世界卫生组织称，每年有 1790 万人⁽ⁱ⁾死于心血管疾病。

当存在社会不平等时，人们健康状况不佳的风险就更高。 解决 SDOH 方面的差异有助于解决健康公平问题，以确保每个人都有机会获得最佳健康。

数据分析可以揭示这些通常看不见的电流，使我们能够 –

• 确定社会弱势程度较高的社区：

  通过绘制 SDOH 数据，我们可以查明需要支持的社区并定制干预措施，以解决健康差异的根本原因。

• 开发基于社区的计划：

  数据驱动的见解可以为制定有针对性的计划提供信息，以满足弱势社区的特定需求，从健康食品计划到健康教育计划。

• 倡导政策变革：

  在数据的支持下，医疗保健领导者可以倡导旨在改善社会条件并减轻 SDOH 对健康的影响的政策变化。

包起来

人口健康分析是医疗保健行业的游戏规则改变者。 随着医疗保健领域的不断发展，对数据驱动决策的呼唤不仅是必要的，而且是战略上的必然要求。

通过采用数据分析并了解健康问题社会决定因素的影响，组织可以为改善患者护理、降低成本和改善人口健康铺平道路。

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统计参考：

^(一)世界卫生组织