俄勒冈州农村成年人中，与身体活动相关的社会规范、户外步行频率与他们对当地步行环境适宜性的感知之间的关联

《Journal of Public Health Management and Practice》：Associations of Physical Activity-Related Social Norms and Frequency of Outdoor Walking with Perceived Walkability Among Rural Oregon Adults

农村医疗资源分配与健康不平等研究：基于慢性病与社会经济指标的县区分类及空间分析，发现高需求县集中在东南部，呈现显著地理集聚，且医疗设施可达性差距扩大。

　　该研究旨在识别美国农村地区中同时面临高慢性疾病负担和低社会经济地位的县，将这些地区归类为高需求区域。通过结合地理信息和人口社会学特征，研究分析了这些高需求农村县在医疗资源获取方面所面临的挑战。研究利用了2023年美国疾病控制与预防中心（CDC）发布的PLACES数据集，用于评估慢性疾病在县一级的流行情况；同时，使用了2020年美国社区调查（ACS）的数据来衡量社会经济地位（SES）。这些数据集共同构建了一个综合评分体系，以识别农村县的总体需求水平，并通过ArcGIS Pro进行地理分布分析，结合定量回归和空间自相关方法，探讨了高需求县在医疗设施可达性方面的差异。

美国农村地区的人口数量约为5000万，占全国总人口的近14%。与城市居民相比，农村居民通常面临更差的健康结果，包括更高的慢性疾病发病率、残疾率、肥胖率、高血压和糖尿病患病率等。同时，农村地区的死亡率也更高，预期寿命更短。这些健康差异部分源于结构性挑战，例如医疗资源不足、专科医生短缺，尤其是母婴保健服务的缺乏，以及较高的无保险率。此外，农村地区普遍教育水平较低、贫困率较高，且在关键基础设施如宽带互联网和交通系统上的投资不足，进一步限制了居民获取服务的能力。

研究发现，尽管农村居民可能需要比城市居民更远的路程才能获得医疗服务，但许多农村地区所面临的障碍远不止距离问题。例如，一些地区甚至没有医院服务，即使按照人口规模标准来看，这些服务应该是可行的。这种模式并非仅仅源于地理隔离，而是长期投资不足、医院关闭以及政策上对农村基础设施的忽视所导致的结构性问题。因此，这些障碍需要系统性的解决措施。

研究采用了一种综合的地理人口健康框架，将多种慢性疾病指标和社会经济地位指标整合到一个分类系统中。这一方法允许识别那些同时面临慢性疾病高负担和社会经济劣势的农村县。具体而言，慢性疾病指标包括哮喘、癌症、冠心病、慢性肾病、慢性阻塞性肺病、抑郁、2型糖尿病、高胆固醇和肥胖等。社会经济地位指标则包括家庭收入中位数、仅具有高中学历的居民比例、失业率和无保险成年人比例。这些指标分别反映了不同的社会经济层面，如经济稳定性、教育机会和医疗可及性。

通过将这些指标划分为三个等级（低、中、高），研究构建了一个综合得分系统，用以衡量县的总体需求。对于慢性疾病指标，县被分为低、中、高三个等级，每个等级对应不同的得分。同样，社会经济地位指标也被分为三个等级，得分的计算方式也有所不同，以确保指标的准确性。最终，县被划分为高需求、中需求和低需求三类，其中高需求县是指同时在慢性疾病负担和SES指标中处于高分的地区。

研究结果表明，共有1934个农村县被纳入分析，占美国所有农村县的近99%。其中，534个县被归类为高需求县，主要集中在美国东南部。这些县的非裔美国人比例显著高于其他两类县。此外，研究还发现，高需求县的居民在获取医疗设施方面面临更大的挑战，平均需要更长的路程才能到达最近的急救中心、创伤中心、产科服务或联邦合格卫生中心（FQHC）和农村卫生诊所（RHC）。这些发现表明，高需求县在医疗资源获取方面存在显著的地理障碍，而这些障碍不仅源于距离，还与交通基础设施、医疗服务提供者数量和保险覆盖情况密切相关。

研究通过空间自相关分析，揭示了高需求县在地理分布上的聚集现象。这意味着，具有相似慢性疾病负担和社会经济状况的县往往位于相近的地理区域，而不是随机分布。这种空间聚集现象对于制定有针对性的干预措施具有重要意义，因为它表明某些地区的资源分配不均可能具有区域性特征，而非仅是个别县的问题。

研究还指出，尽管PLACES数据集和ACS数据集提供了广泛且权威的信息，但它们在某些方面存在局限性。例如，PLACES数据集使用了一些社会人口学变量，如性别、种族/民族、教育水平和低于联邦贫困线150%的成年人比例，来生成慢性疾病流行率的估计值。因此，慢性疾病指标和SES指标之间可能存在一定程度的关联。然而，研究的SES指数还包括了其他变量，这些变量在PLACES模型中并未被纳入，从而提供了更全面的社会经济状况评估。此外，研究中使用的SES指标可能未能完全反映经济困难的复杂性，因为联邦贫困线150%的阈值已被证明不足以捕捉所有经济困境。因此，研究中采用的SES指标组合旨在更准确地描绘农村县的相对社会经济地位，为分类提供更全面的视角。

研究结果还强调了农村地区内部的差异。尽管农村居民普遍面临更高的医疗资源获取挑战，但高需求县在这些挑战上的程度远高于其他农村县。这意味着，仅关注农村地区整体的健康不平等可能无法准确识别最需要支持的社区。因此，有必要采用更细致的分类方法，以识别那些同时面临高疾病负担和社会经济劣势的县，从而制定更具针对性的干预措施。

研究的结论是，通过综合评估慢性疾病负担和社会经济地位，可以更有效地识别农村县的高需求区域，并为公共卫生资源的分配和政策干预提供指导。研究提出了一种简单、可复制的框架，能够帮助地方卫生部门和政策制定者更准确地定位需要优先考虑的地区。此外，研究还强调了在这些地区进行基础设施投资和医疗服务扩展的重要性，例如增加FQHC和RHC的数量，以及提升创伤中心和产科服务的可及性。这些措施不仅能够改善农村居民的健康状况，还能促进社会经济条件的改善，从而减少结构性不平等。

研究的最终目标是为未来的公共卫生干预和政策制定提供科学依据。通过识别高需求农村县，研究为政策制定者提供了一个实用的工具，使他们能够更精准地分配资源，优先考虑那些最需要帮助的社区。同时，这一框架也为进一步研究农村健康不平等的成因和解决方法提供了基础。研究还指出，未来的分析可以探索不同的权重分配策略，以更准确地反映各类指标对健康和经济的影响。这种灵活性使得该方法能够适应不同地区的需求，同时保持其科学性和可操作性。

总的来说，该研究为理解美国农村地区健康不平等的复杂性提供了一个新的视角。通过将慢性疾病和SES指标结合起来，研究不仅揭示了农村县之间的差异，还强调了在这些地区进行系统性干预的必要性。这一方法可以作为未来公共卫生政策制定和资源分配的重要参考，有助于缩小农村与城市之间的健康差距，并提升农村居民的生活质量。