电子健康记录与社区调查数据中种族/ ethnicity信息的比较研究：揭示健康差异研究的数据质量挑战

为解决不同数据源间种族/ethnicity信息收集差异对健康差异研究的制约，来自北卡罗来纳州公共卫生系统的研究人员通过链接电子健康记录(EHR, 2017–2019)与美国社区调查(ACS, 2001–2017)微观数据，系统分析了两种来源的种族/ethnicity标识一致性。研究发现非裔、非西语裔白人和西语裔人群标识一致性较高，而美洲原住民等少数族裔一致性显著偏低。该研究为EHR数据在健康差异研究中的质量控制与应用拓展提供了关键依据。

　　

种族与民族数据在电子健康记录(EHR)中的收集标准差异，直接影响着人口健康研究——尤其是健康差异分析——的数据可靠性。一项创新性研究通过将北卡罗来纳州公立医疗系统的个体级EHR数据(2017–2019)与美国社区调查(ACS)微观数据(2001–2017)进行链接比对，首次系统评估了两大数据源间种族/ethnicity标识的吻合度。

分析显示，自我标识为非西语裔黑人(non-Hispanic Black)、非西语裔白人(non-Hispanic White)和西语裔(Hispanic)的群体在EHR与ACS间呈现高度一致性。然而，其他非白人非西语裔群体——特别是美洲原住民和阿拉斯加原住民(American Indian and Alaska Native)——的标识吻合度显著降低，这种差异可能源于医疗系统数据采集流程的局限性。

作为包含详细临床信息的宝库，EHR数据在支撑健康差异研究方面具有独特优势。该研究不仅揭示了现有数据体系的局限性，更为优化医疗数据采集标准、提升少数族裔健康研究的准确性提供了实证基础。研究结果对推动精准化人口健康监测、完善健康公平性评估指标体系具有重要方法论意义。