《npj Digital Medicine》：A Bayesian-driven approach to identify racial inequities in longitudinal care delivery
编辑推荐：
本研究针对传统医疗质量评估忽视时间维度的问题，开发了一种基于贝叶斯框架的时序分析方法，通过构建"差异信号(diffSignal)"追踪临终关怀使用模式，在773家医院100,480名晚期癌症患者中识别出传统聚合测量方法无法发现的种族不平等现象。研究发现，虽然总体测量常显示白人患者临终关怀使用率更高，但时序分析却显示有色人种患者往往更早使用临终关怀，揭示了时间维度如何逆转表面模式，为数字健康公平提供了新见解。
在医疗健康领域，质量评估常常聚焦于"是否"提供了某项服务，却忽视了"何时"提供这一关键维度。以晚期癌症患者的临终关怀为例，两位患者可能都经历了化疗后接受临终关怀直至离世的路径，从传统质量指标看，他们的医疗经历似乎相同。但如果一位患者在离世前100天停止化疗并接受50天临终关怀，而另一位仅在离世前5天停止化疗且只接受4天临终关怀，这两种情况的实际体验和效果将天差地别。研究表明，提前至少22天转诊至临终关怀和姑息治疗可以显著改善死亡质量。
然而，当前的健康服务研究方法大多采用人口层面的质量测量方法，只关注服务的使用率而忽视了护理时机。这种方法回答了"有多少比例的患者接受过临终关怀"，但无法回答"患者何时接受了临终关怀"这一关键问题。医疗提供者和管理者已认识到当前质量测量方法在癌症患者终末期护理中的应用局限性，而能够阐明护理提供时间维度的测量指标可以为质量改进干预提供更精准的目标。
由Aidan M. Campbell、A. James O'Malley和Inas S. Khayal组成的团队在《npj Digital Medicine》上发表的研究，提出了一种新颖的时间感知方法来检测临终关怀使用中的种族不平等现象。该研究追踪了100,480名医疗保险晚期癌症受益人在生命最后200天的临终关怀启动情况，引入了每日"差异信号(diffSignal)"来展示使用模式随时间的变化。
研究团队使用了2016-2017年医疗保险收费服务索赔数据，包括主受益人摘要文件和临终关怀文件。研究对象为患有晚期（预后不良）癌症的医疗保险受益人，这些患者在2017年1月1日至12月31日期间去世，年龄在66-99岁之间。研究构建了200天的观察窗口，记录每位患者在离世前200天内每天的临终关怀使用情况。
核心方法是差异信号计算：对于离世前的每一天，计算到该日为止白人患者中已启动临终关怀的比例减去有色人种患者中已启动临终关怀的比例。通过贝叶斯框架量化不确定性，并应用临床有意义的阈值（5个百分点差异）来识别何时出现差异及其大小。
研究还应用了四种常规统计检验作为对比：Fisher精确检验(FE)比较总体临终关怀使用率；首次临终关怀日检验(FDH)比较接受临终关怀患者的启动时机；临终关怀天数检验(NHD)比较两组患者的临终关怀持续时间；逐日Fisher精确检验(DBDFE)逐日比较两组患者的临终关怀使用比例。
研究共纳入773家美国医院的100,480名晚期癌症医疗保险受益人。其中22,355名（22.25%）为有色人种(POC)，78,125名（77.75%）为白人(WP)。医院类型包括90家学术医疗中心(AMC)、30家国家综合癌症网络中心(NCCN)、22家国家癌症研究所指定癌症中心(NCI)以及631家社区医院。
| White patients (N=78,125) |
Patients of color (N=22,355) |
Age at death, years, median[IQR] |
研究团队开发了包含六种差异检验的统计框架，通过两个医院示例直观展示了各种方法的比较结果。
差异信号(diffSignal)可视化显示，对于离世前的每一天，到该日为止已接受至少一天临终关怀的白人患者比例减去有色人种患者比例的差值，并提供了95%可信区间。可能的临床显著差异概率(PMPCD和WMPCD)识别出差异信号幅度超过5个百分点且概率大于95%的日期。
在773家医院中，44家（5.69%）医院FE(+)（总体使用率存在显著差异），其中32家（4.14%）表明白人患者接受更多临终关怀，12家（1.55%）表明有色人种患者接受更多临终关怀。46家（5.95%）医院FDH(+)（首次临终关怀时间存在显著差异），但只有4家医院同时为FE(+)和FDH(+)。
在分析的154,600个医院-天组合中（773家医院×200天），1,485天（0.96%）被识别为PCD(+)（可能存在临床显著差异），其中1,214天（0.79%）为PMPCD(+)（有色人种患者更早接受临终关怀），仅271天（0.18%）为WMPCD(+)（白人患者更早接受临终关怀）。此外，3,204天（2.07%）为DBDFE(+)。
时间模式分析显示，根据PMPCD和WMPCD序列，越接近死亡时间检测到的差异越大，且WMPCD(+)天数比PMPCD(+)天数更集中于接近死亡的时间。
FE检验与FDH检验的比较显示两者之间没有强相关性（p=0.32），表明在临终关怀可及性方面的差异与及时性方面的差异是相对独立的。FE检验与PCD检验存在显著相关性（p=1.97×10-28），但仍有107家医院至少有一个PCD(+)天但FE(-)，说明忽视护理时间的方法可能会忽略存在的差异。
贝叶斯PCD检验与NHD检验的比较发现显著关联（p=6.09×10-41），但95家显示临终关怀总天数无显著差异(NHD(-))的医院被发现至少有一个PCD(+)天，证实护理提供时间包含无法通过总持续时间捕获的信息价值。
FE检验与NHD检验显示强正相关关系（p=2.21×10-32），这与FDH检验结果形成对比，表明相关性可能由每组中未接受临终关怀的患者数量驱动，这些患者被排除在FDH分析之外，但在NHD分析中被计为0天临终关怀。
PCD检验与DBDFE检验的比较显示两种方法间存在非常强的正相关关系（p≈0），表明虽然DBDFE方法更易实现，但PCD方法允许对数据进行更细致直接的解释。
通过将PCD方法的临床显著差异阈值变化为3%和7%进行敏感性分析，结果显示尽管识别的差异绝对数量取决于所选阈值，但研究的基本模式和结论保持稳健。将观察范围截断至生命最后100天的分析也产生实质相似的结果，证实主要结论对观察时间范围的选择不敏感。
本研究通过差异信号和可能的临床显著差异贝叶斯测量(PMPCD、WMPCD和PCD)，能够识别在生命最后几天中出现临床有意义差异的具体时间点。研究结果表明：（1）纳入时间和概率测量可以揭示静态聚合测量可能忽略的种族差异；（2）临终关怀可及性(FE)和时间安排(FDH、PCD)方面的差异通常独立运作，但可能以复杂方式相互作用；（3）理解差异在护理轨迹中何时出现为合理机制提供了更丰富的见解；（4）结合时间感知、多测量方法为质量改进、方法创新和政策设计提供了更可操作的目标。
与传统方法相比，时间感知方法不仅能识别护理提供时间安排中不平等的存在，还能精确指出差异在护理轨迹中开始出现的时间点。研究发现，白人患者接受更多临终关怀的差异往往更接近生命终点，而有色人种患者接受更多临终关怀的差异往往出现得离死亡更早，强调了护理提供的时间复杂性。
从实践角度看，本研究提出的方法可以指导更有针对性的干预措施。理解临终关怀使用不平等出现和扩大的时间点，使医疗提供者和管理者能够优化临终关怀相关服务和谈话的时间安排。对差异存在位置的细致时间理解可以帮助医疗系统更有效地分配资源，解决导致临终关怀使用不公平的具体驱动机制。
该方法论为检测纵向护理提供中的种族不平等提供了统计框架，传统人口层面质量测量可能无法识别这些不平等。通过描述临终关怀使用中种族差异出现和演变的时间点，该方法能够更精确地识别时间窗口，在此窗口内针对性干预可能最有效地促进跨种族和族裔群体终末期护理的公平可及性。
未来，这种对护理提供模式增强的时间理解可以整合到数字健康分析系统中，实现患者轨迹的逐日监测。通过精确指出差异出现和加剧的具体时间，本研究提出的方法可以为制定证据知情政策和质量改进计划提供信息，旨在减少特定医疗系统中临终关怀使用的差异。
