地方公共卫生服务体系中社区情境与人口健康活动的类型学研究：基于潜在类别分析的实证探索

本综述系统构建了地方卫生部门（LHDs）及其合作伙伴在应对社区健康需求时采取的人口健康活动类型学框架，通过潜在类别分析（LCA）揭示了三类典型服务模式（网络未充分利用型、社区需求与实施聚焦型、健康差异与评估聚焦型），并借助潜在类别回归模型（LCRM）验证了社区特征（如非裔人口比例、社会团体密度）对分类的显著影响（P<0.05），为优化跨部门协作（cross-sector collaboration）和减少健康不平等（health disparities）提供了实证依据。

　　

研究背景与意义

当前医疗卫生领域日益强调跨部门协作（cross-sector collaboration）对提升组织应对环境变化能力的重要性。这种协作不仅能增强预防措施的实施效果，还可帮助团队预测社区需求及潜在风险。然而，协作的成功模式并非放诸四海皆准，因为人口健康环境和社区情境会显著影响组织结构、行为及资源分配。尽管现有研究多采用案例描述和定性评估，量化分析社区因素如何影响跨部门健康合作的研究仍较为匮乏。本研究基于2016年全美地方公共卫生服务体系数据，结合社会生态模型（socio-ecological model）和资源依赖理论（Resource Dependence Theory, RDT），构建了一套人口健康活动的类型学框架，旨在揭示不同社区背景下地方卫生部门（LHDs）的合作模式及其绩效差异。

---

研究设计与方法

本研究采用潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）对600个地方卫生部门（LHDs）在10项人口健康活动中的表现进行聚类，并通过潜在类别回归模型（Latent Class Regression Model, LCRM）探讨县级社区特征对类别归属的影响。数据来源包括国家公共卫生系统纵向调查（NALSYS）和县健康排名与路线图（CHR&R），通过联邦信息处理标准代码进行匹配。

10项人口健康活动涵盖行为风险因素调查、社会决定因素（SDOH）分析、年龄特异性预防筛查、社区健康行动计划（CHAP）制定、资源分配计划、资源部署、组织评估、年龄特异性服务联动、公共卫生服务效果评估、以及专业过程与结果指标的应用。每项活动的绩效被划分为“无/差”、“一般/中等”、“良好/优秀”三个等级。

社区特征变量包括临床可及性（如初级保健医生比例、未参保率）、社会经济因素（教育水平、收入不平等比率、社会团体密度）、人口构成（非裔美国人比例、非英语熟练人口比例）及住房质量等。

统计分析采用似然比检验（LMR）、Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）确定最佳类别数，并通过多项逻辑回归分析社区特征与类别归属的关联。

---

研究结果

三类地方公共卫生服务系统的特征

通过LCA识别出三类典型的地方公共卫生服务系统：

1. 1.
   第一类：网络未充分利用型系统（Underutilized Network Delivery Systems）
   占比约41%，以小型辖区（人口<10万）为主。该类系统在10项人口健康活动上表现出高概率（≥0.68）的“无/差”绩效。尽管72.55%的系统报告存在健康相关组织、媒体与公众间的支持网络，但非LHD组织的参与度低于25%。值得注意的是，该类社区的社会团体密度较高，但未能转化为有效的行动计划或实施能力。
2. 2.
   第二类：社区需求与实施聚焦型系统（Community Need and Implementation-Focused Delivery Systems）
   占比约39%，以中型辖区（人口10万–25万）为主。该类系统在多项活动上表现中等（概率0.30–0.70），尤其在资源部署（0.685）、服务联动（0.515）和过程指标应用（0.506）方面较为突出。医院和非营利组织参与度较高，例如75.86%的医院参与SDOH分析，57.76%的非营利组织支持资源部署。
3. 3.
   第三类：健康差异、实施与评估聚焦型系统（Health Disparities, Implementation, and Evaluation-Focused Delivery Systems）
   占比约20%，涵盖大中小型辖区，在8项活动中表现出高概率（0.50–0.75）的“良好/优秀”绩效。该类系统更注重健康差异的识别与响应，以及合作效果的评估。非营利组织参与度最高（例如63.56%参与CHAP制定），且社区中非裔美国人比例显著更高（P<0.05）。

社区特征对类别归属的影响

LCRM分析显示：

• •
  社会团体密度每增加1个单位（每万人），系统归属第一类的概率上升0.7%（P=0.04），归属第二类的概率下降1.0%（P=0.01）。
• •
  非裔美国人比例每增加1个百分点，系统归属第三类的概率上升5.7%（P=0.01）。
• •
  初级保健可及性、收入不平等、非英语人口比例等因素未表现出显著影响。

---

讨论与结论

本研究揭示了地方公共卫生系统在人口健康活动中的三类典型模式，并验证了社区特征（尤其是社会资本和种族构成）对系统绩效的显著影响。结果支持资源依赖理论的观点：社区异质性越高，越需要精准的跨部门协作以应对不确定性。然而，与理论预期不同的是，资源可用性（如医生比例、保险覆盖率）并未直接驱动协作模式，而是社区对特定需求的认知与响应能力更为关键。

第三类系统的成功经验表明，当 delivery systems 能够深入理解社区健康差异、并调动非营利组织等特定伙伴时，其绩效显著提升。相比之下，第一类系统虽拥有密集的社会网络，却因缺乏目标明确的计划与流程而未能有效转化资源。

实践启示

• •
  政策制定者需关注小型辖区的实施能力建设，通过数据管理和资金支持帮助其制定社区行动方案。
• •
  鼓励非营利组织参与健康合作，尤其是针对健康差异显著的社区。
• •
  未来研究应深入探讨组织层面因素（如政治动态、资源管理）对协作效果的影响。

研究局限性

本研究仅基于2016年数据，未能反映COVID-19疫情后的系统变化；自报告偏差可能影响绩效评估；样本中以中西部和南部辖区为主，结论在外推至大型辖区（>25万人）或其他地区时需谨慎。