人口健康分析：數據驅動的醫療保健轉型方法

數據驅動決策的角色在醫療保健領域變得至關重要。 傳統上，醫療保健過去專注於個別患者，根據診斷提供反應性幹預措施。 然而，這種孤立的方法往往忽略了更大的圖像——影響全體人口健康的因素相互關聯的網絡。

這就是人口健康分析的用武之地，它揭示了不同人口統計的趨勢、模式和差異。 正是對資訊的審查、研究和數據剖析使重大健康問題成為人們關注的焦點。

在這篇文章中，我們將討論數據分析在人口健康管理中的作用，以及它如何解決和減輕醫療保健中的社會決定因素。 讓我們開始吧！

人口健康分析的意義

數據分析已成為醫療保健管理的關鍵因素，徹底改變了組織處理病患照護的方式。 人口健康分析尤其需要更廣泛的視角，重點關注特定族群的健康結果以及該族群內健康決定因素的分佈。 這種方法使醫療保健領導者能夠超越個別患者護理的範圍，並獲得可以推動系統改進的見解。

人口健康分析包括對各種來源的數據進行分析，包括電子健康記錄、索賠數據和健康社會決定因素 (SDOH) 指標。 它可以幫助醫療保健提供者 –

• 辨識高風險族群：

  想像一下，在特定疾病或不良後果發生之前識別出易受其影響的群體。 這種積極主動的方法可以進行有針對性的干預，預防疾病並拯救生命。

• 預測和預防疫情爆發：

  人口健康分析可以追蹤傳染病的即時趨勢，幫助我們預測疫情爆發並在其失控之前採取預防措施。

• 優化資源配置：

  數據驅動的洞察有助於將資源分配到最需要的領域，確保成本效益並最大限度地提高在醫療保健上花費的每一美元的影響。

• 衡量並提高護理品質：

  我們可以超越猜測並追蹤不同醫療保健提供者的績效指標。 這種數據驅動的方法確定了需要改進的領域，促進持續的品質提高，並最終改善患者護理。

了解數據分析在 COVID-19 爆發期間的作用。 在大流行的初始階段，由於沒有關於其影響或嚴重程度的信息，許多人失去了生命。 然而，隨著時間的推移，分析人員考慮了患者年齡、最低氧飽和度、COVID-19的不同變種、病例密度較高的地方等幾個因素，以監測病毒的影響。 這有助於醫療機構進行病例預測、需求規劃和病毒追踪，從而更好地控制情況。

解決健康的社會決定因素 (SDOH)

影響人口健康的不僅是臨床因素。 健康的社會決定因素（SDOH）——例如收入水平、教育、住房和健康食品的獲取——在塑造健康結果方面發揮著重要作用。

已證明 SDOH 對健康的影響比遺傳因素更大。 例如，貧窮與較差的健康狀況和較高的過早死亡風險直接相關。 尤其是生活在貧困中的兒童，健康狀況可能會更糟，並導致大腦發育不良。

同樣，人們居住的社區對其健康和福祉也有重大影響。 許多人生活在暴力發生率高、空氣品質差、水污染和其他安全風險的地區。 這會嚴重影響他們的健康。 此外，許多人在工作中會接觸到可能損害健康的事物，例如被動吸煙、接觸大聲噪音等。

另一個重要的 SDOH 因素是教育。 教育為人們帶來充滿活力的健康和繁榮的壽命。 這是因為他們有資源獲得高薪工作、讓自己過得舒適、負擔得起優質醫療服務並生活在安全的環境中。 相反，受教育程度較低的人缺乏這些特權，因此他們更有可能面臨憂鬱症、貧窮生活壓力以及心臟病等其他健康問題等心理健康問題。

據世界衛生組織稱，每年有 1790 萬人⁽ⁱ⁾死於心血管疾病。

當社會不平等存在時，人們健康狀況不佳的風險就更高。 解決 SDOH 方面的差異有助於解決健康公平問題，以確保每個人都有機會獲得最佳健康。

數據分析可以揭示這些通常看不見的電流，使我們能夠 –

• 確定社會弱勢程度較高的社區：

  透過繪製 SDOH 數據，我們可以找出需要支持的社區並客製化干預措施，以解決健康差異的根本原因。

• 發展以社區為基礎的計劃：

  數據驅動的見解可以為制定有針對性的計劃提供信息，以滿足弱勢社區的特定需求，從健康食品計劃到健康教育計劃。

• 倡導政策變革：

  在數據的支持下，醫療保健領導者可以倡導旨在改善社會條件並減輕 SDOH 對健康的影響的政策變化。

包起來

人口健康分析是醫療保健產業的遊戲規則改變者。 隨著醫療保健領域的不斷發展，對數據驅動決策的呼喚不僅是必要的，而且是策略上的必然要求。

透過採用數據分析並了解健康問題社會決定因素的影響，組織可以為改善患者護理、降低成本和改善人口健康鋪平道路。

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統計參考：

^(一)世界衛生組織