健康偏好研究中弱势群体的参与挑战与包容性策略研究

为解决健康偏好研究(HPR)中弱势群体代表性不足导致的估计偏差问题，研究人员系统探讨了伦理与方法学困境，提出通过灵活招募策略和包容性研究设计提升数据代表性，为制定公平的医疗政策提供科学依据。

　　

健康偏好研究(Health Preference Research, HPR)在医疗政策制定中具有关键作用，但弱势群体(underserved populations)的长期低参与度严重影响了偏好估计的效度。尽管学界不断优化招募策略，现有研究仍存在样本同质化问题，导致结果可能系统性忽略特定人群的真实需求。

从科研伦理角度，确保弱势群体参与是健康公平(health equity)的基本要求；从方法论层面，非代表性样本会引发外部效度危机。研究团队系统梳理了三大核心障碍：文化认知差异、后勤保障不足和信任缺失，并创新性提出社区嵌入式招募(community-embedded recruitment)和适应性调查设计(adaptive survey design)等解决方案。

通过引入移动端数据采集(mHealth data collection)和动态问卷调整技术，研究者成功提升了拉丁裔社区和残障人群的参与率达40%。这些方法学突破不仅优化了离散选择实验(Discrete Choice Experiment, DCE)的普适性，更推动形成了"患者偏好图谱(preference mapping)"新范式。最终，这些技术革新将助力构建更具响应性的分级诊疗体系(tiered healthcare system)，确保医疗资源配置精准匹配不同社群的价值观(value-sensitive allocation)。