EQUALSS GUIDE Multiple框架：面向健康公平性研究的创新性证据合成工具

为解决PROGRESS-Plus框架在健康公平性证据合成中的局限性，研究人员开发了EQUALSS GUIDE Multiple框架。该研究通过分析325项初级医疗干预研究，系统梳理了12类社会劣势维度，新增了多重交叉劣势、残疾群体等关键分类，为健康政策制定提供了更精准的公平性评估工具，推动缩小健康差距。

　　

在公共卫生领域，一个令人不安的现象长期存在：相同的医疗干预措施，在不同社会群体中可能产生截然不同的效果。这种现象被称为"干预生成的不平等"(intervention-generated inequalities)，有时甚至会导致优势群体更快获益，反而加剧健康差距——这就是著名的"逆向公平假说"(inverse equity hypothesis)的核心观点。传统上，研究者使用PROGRESS-Plus框架(包含居住地、种族、职业等8个维度)来评估健康干预的公平性，但这个诞生于2014年的工具已难以应对当今复杂的社会健康决定因素。

针对这一现状，一项发表在《Public Health in Practice》的研究提出了创新解决方案。研究团队基于对EQUILISE项目中325项初级医疗干预研究的系统分析，开发了名为EQUALSS GUIDE Multiple的新框架。这项研究采用三步法：首先从EQUILISE研究中提取社会劣势维度，接着与PROGRESS-Plus框架对比分析，最终通过专家咨询和学术会议反馈迭代开发新框架。

研究结果显示，在325项研究中，性别(53%)、种族(50%)和年龄(44%)是最常评估的维度，但PROGRESS-Plus存在三个显著缺陷：缺乏对特定情境群体、多重交叉劣势和残疾人群的明确分类。EQUALSS GUIDE Multiple框架的创新性体现在12个维度：种族(Ethnicity)、学历(Qualifications)、服务不足地区(Underserved area)、年龄(Age)、语言宗教(Language)、生理性别(Sex)、性别认同(Gender)、性取向(Sexual orientation)、弱势群体(Underrepresented groups)、收入(Income)、残疾(Disability)、职业(Employment)和多重劣势(Multiple)。

特别值得关注的是框架对社会经济地位(Socioeconomic Status, SES)的精细化处理。传统框架将SES作为单一维度，而新框架将其分解为学历(Q)、收入(I)、职业(E)和服务不足地区(U)四个独立但相关的维度。研究强调，这种区分至关重要——例如，仅用教育水平代表整体SES可能掩盖区域资源分配不均的影响。框架还创新性地将生理性别(Sex)与性别认同(Gender)分离，以涵盖跨性别和非二元人群的特殊健康需求。

在讨论部分，作者指出该框架具有三重政策意义：首先，支持决策者识别可能扩大健康差距的干预措施；其次，促进对交叉性劣势(如同时面临种族歧视和残疾歧视的群体)的关注；最后，为标准化健康公平性报告提供工具。尽管框架主要基于初级医疗证据，但其维度设计具有跨领域的适用性。研究也坦诚承认局限，如未明确纳入神经多样性(neurodiversity)等新兴维度，但通过"弱势群体(U)"类别保留了扩展空间。

这项研究的突破性在于将健康公平性评估从单一维度思维转向了动态交叉视角。正如作者强调的，EQUALSS GUIDE Multiple不是要替代PROGRESS-Plus，而是为其注入21世纪健康公平研究所需的新内涵——在保持实用性的同时，更好地捕捉那些"被测量方式所掩盖"的健康不平等。对于致力于实现全民健康覆盖的政策制定者而言，这个框架提供了识别"隐形"健康差距的路线图，使精准公共卫生干预成为可能。