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健康不平等是社会重要问题，理解其状况对政策制定意义重大。研究人员针对英格兰与威尔士教育程度死亡率不平等估计数据缺失、分类不合理问题，提出新方法。虽有改进，但 1971 - 2000 年超 80% 人口仍归为一组，影响结果有效性，为后续研究提供方向。
在健康领域，健康不平等如同隐藏在社会肌体中的 “暗疾”，严重影响着人们生活质量与社会公平。为深入了解健康不平等的状况，众多研究以教育程度为指标对成年人口进行分组比较。可在英格兰与威尔士，相关研究却面临着巨大挑战。以往的人口普查数据中，教育程度数据大量缺失，在 1971、1981 和 1991 年的人口普查里，超过 80% 的人口被归为 “无教育” 或 “缺失” 这一单一类别，这就好比给拼图缺了绝大部分关键碎片，使得研究人员难以准确判断不同教育程度人群的死亡率差异，也无法对人口进行有意义的排序，从而严重阻碍了对健康不平等趋势的准确把握。但了解这些趋势对评估政策影响、制定合理的健康政策至关重要，所以突破数据困境迫在眉睫。
在此背景下，来自英国格拉斯哥大学（University of Glasgow）的研究人员积极探索，致力于解决这一难题，相关研究成果发表在《Population Health Metrics》上。
研究人员为解决数据难题，运用了多种关键技术方法。他们以英格兰与威尔士人口普查中的个人教育程度数据为基础，将其与后续死亡率记录进行概率关联。在这个过程中，通过对比 1% 人口普查样本（纵向研究，Longitudinal Study）中的死亡率数据和全人口行政记录，对可能因国际移民产生的偏差进行校正。同时，还针对不同年份数据存在的各种问题，如 1981 年数据趋势中断、2011 - 2017 年人口估计偏差等进行了一系列调整，以确保数据更准确可靠。
下面来详细看看研究结果：
- 数据调整效果：研究人员通过一系列调整，在一定程度上减少了缺失数据的比例。例如，对于教育数据缺失的情况，若其他普查中有可用数据则加以利用，这增加了有教育数据样本的比例，虽可能存在部分误分类，但总体上降低了误分类的情况。不过，即便经过这些调整，1971 - 2000 年期间仍有超过 80% 的人口被归为低教育这一单一类别。
- 死亡率不平等趋势：从趋势分析来看，图 4 显示，1991 年后，按教育程度划分的男性和女性死亡率不平等在绝对和相对方面均有所改善；男性和女性在绝对指标上的改善更早；女性在相对指标上约从 1981 年后开始改善。然而，这与使用其他人口排序方式（如职业社会阶层和地区贫困程度）得出的死亡率不平等趋势数据形成鲜明对比，后者在很长一段时间内呈现相反趋势。
研究结论与讨论部分意义重大。一方面，将大量人口归为单一类别，会导致回归方程无法准确反映整个人口的死亡率不平等实际情况，因为许多人未被合理分类和排序。另一方面，教育作为一种排序工具，其意义和影响在不同代际间发生了巨大变化，这使得同一大类中的人群可能并不具有相似的社会经济暴露情况，进一步影响了研究结果的准确性。尽管研究人员对早期数据质量的改进值得称赞，但鉴于 2001 年前数据趋势与其他排序指标的差异，对于这一时期得出的结论仍需持谨慎态度。
总体而言，这项研究虽然在数据处理和分析上取得了一定进展，但也揭示了当前研究中存在的深层次问题。这不仅为后续研究指明了方向，也提醒研究人员在分析健康不平等问题时，要更加谨慎地选择和处理数据，综合考虑多种因素，以确保研究结果更准确、更可靠，从而为制定有效的健康政策提供坚实的依据 。
