《American Journal of Preventive Medicine》：Health Care Delays, Mental Health Care, and Discrimination among US Sexual and Gender Minority Adults: Intersectional Analysis of State-level Policies
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引言：性少数与性别少数（sexual and gender minority, SGM）个体经历深刻的健康不平等，这种不平等因就医延迟和心理健康服务利用不足而加剧。本研究在美国SGM成人样本中考察交叉性州级政策包容性（种族平等、性取向包容性和性别包容性）与就医
引言：性少数与性别少数（sexual and gender minority, SGM）个体经历深刻的健康不平等，这种不平等因就医延迟和心理健康服务利用不足而加剧。本研究在美国SGM成人样本中考察交叉性州级政策包容性（种族平等、性取向包容性和性别包容性）与就医延迟、心理健康服务利用及医疗场所歧视（discrimination in medical settings, DMS）的关联。方法：研究人员分析2021—2023年All of Us Research Program中21,701名SGM成人的数据，并合并州级政策测量：National Equity Atlas的种族平等指数（Racial Equity Index, REI）以及Movement Advancement Project的性取向政策评分（Sexual Orientation Policy Tally, SOT）和性别认同政策评分（Gender Identity Policy Tally, GIT）。采用交叉性多层次个体异质性与判别准确性分析（intersectional multilevel analysis of individual heterogeneity and discriminatory accuracy, I-MAIHDA），构建混合效应logistic模型和gamma模型，以考察由州级政策测量组合构成的交叉性分层对关键结局的加性效应和预测概率。结果：零模型显示，在SGM成人中，交叉性分层对DMS评分的变异解释略高（2.42%），高于就医延迟（2.13%）和心理健康服务利用（0.58%）。以高REI、中等SOT和低GIT为特征的交叉性分层具有最高的预测就医延迟和DMS评分；以低REI、低SOT和负向性别认同包容性为特征的分层具有最低的预测心理健康服务利用。同时纳入州级政策变量和个体特征的模型提高了估计精度，就医延迟的分层水平方差解释为53.67%，心理健康服务利用为24.06%，DMS评分为60.41%。结论：结果表明，跨种族/族裔、性取向和性别认同的州级政策与就医延迟、心理健康服务利用及DMS评分的小幅变异相关。
一、研究背景与问题
SGM成人承受较高的少数群体压力和歧视，这些因素阻碍其获得医疗服务并导致较差健康结局。及时就医的障碍存在于结构、制度和人际层面，且在SGM有色人种中尤为突出；时间、费用和卫生系统导航困难等结构性障碍是性少数成人未满足心理健康需求的重要预测因素。既有研究多采用加性方法分别考察异性恋主义、顺性别主义、种族主义等，可能遮蔽多种压迫系统的同时运作。多数交叉性定量研究聚焦个体身份和人际层面的特权与压迫，较少考察州级政策环境等结构条件如何交叉塑造SGM人群的医疗可及性。保护性州级SGM政策与更好的医疗可及性、更好的心理健康结局和较少非处方激素使用相关；生活在支持性较低州则与就医延迟或放弃医疗相关。SGM相关政策健康效应在种族和族裔群体间存在差异，但少有研究考察多个州级政策域的组合如何塑造健康结局。为此，研究人员采用I-MAIHDA，将个体嵌套于由州级政策环境组合定义的交叉性分层，以评估结构模式。研究检验州级政策包容性与过去12个月就医延迟、心理健康服务利用和DMS评分的关联，并假设更包容的州政策环境与更低的就医延迟预测概率、更高的心理健康服务利用概率和更低的DMS评分相关，且存在跨交叉性分层的异质性。
二、研究开展、结论与意义
研究人员分析All of Us Research Program 2021—2023年数据，纳入21,701名18岁及以上、自认为SGM、至少一个结局变量信息有效且居住于美国州的成人。由于缺失因结局而异，分析样本按结局排除缺失：就医延迟n=16,436，心理健康服务利用n=16,269，DMS n=21,480。州级政策测量包括National Equity Atlas的REI（2021—2022；含经济活力、准备度和连通性9项指标，分为低、中、高）以及Movement Advancement Project的SOT和GIT（基于50余项保护性和歧视性政策，分为Negative、Low、Fair、Medium、High；用Wayback Machine按2021—2023年匹配）。研究人员构建30个观察分析分层，采用I-MAIHDA两级随机效应模型，个体为level-1，政策定义分层为level-2；先拟合零模型，再拟合仅含州级固定效应模型和同时含个体与州级固定效应模型。就医延迟和心理健康服务利用用logistic模型，DMS因偏度0.95、峰度3.74用gamma分布及identity link的广义线性混合模型；计算VPC、PCV和AUC，采用REML和glmmTMB，R 4.4.0。结论显示，政策定义分层仅解释总体变异的小部分，但捕捉到就医延迟和DMS的有意义结构模式；特定组合高REI/中等SOT/低GIT的就医延迟和DMS预测值最高，低REI/低SOT/负向GIT的心理健康服务利用预测概率最低。意义在于揭示政策域未必同步推进，性别认同保护缺口可能与SGM就医可及性和治疗体验相关，提示需跨政策域对齐保护措施并配合身份肯定性临床和组织改变。
三、关键技术方法（不超过250字）
研究人员使用All of Us Research Program 2021—2023横断面数据（Controlled Tier Dataset v8；来源队列为All of Us），纳入21,701名SGM成人；以州为政策匹配单位，采用REI、SOT、GIT构建30个政策定义交叉性分层；采用I-MAIHDA两级随机效应模型，个体为level-1、政策分层为level-2，拟合logistic混合模型分析就医延迟和心理健康服务利用，拟合gamma混合模型分析DMS；计算VPC、PCV和AUC，使用REML与glmmTMB，R 4.4.0；DMS缺失≤20%采用均值插补，二分类结局不插补。
四、研究结果
1. 样本特征与交叉性分层构成：通过描述性统计和双变量检验得出，21,701名SGM成人平均年龄42.6岁（范围18—100），69.97%为White，58.56%为polysexual，56.41%为women；57.22%至少4年制大学学历，44.94%年收入≤$49,999，58.68%有私人保险；59.44%报告过去一年就医延迟，53.14%报告过去一年使用心理健康服务；DMS评分中位数1.71（IQR=0.57）。年龄、种族、性别、性取向、教育、保险与结局相关。30个交叉性分层规模从≤20人到4,259人不等。
2. 就医延迟：通过I-MAIHDA logistic模型得出，零模型VPC=2.13%，加入州级政策变量和个体协变量后VPC降至0.71%，固定效应解释约52.7%的分层间方差，AUC由0.57升至0.73。相对低REI/负向SOT/负向GIT参考组，高REI（OR=1.33，95%CI 1.06—1.66）、低SOT（OR=1.69，1.01—2.82）、中等SOT（OR=1.81，1.27—2.60）和高SOT（OR=1.68，1.05—2.68）与就医延迟 odds 升高相关，低GIT与较低 odds 相关（OR=0.55，0.32—0.93），中等GIT呈类似趋势（OR=0.69，0.47—1.01）。预测比例在高REI/中等SOT/低GIT组合最高。个体层面，cisgender women（OR=1.50）、transgender men（OR=2.80）、transgender women（OR=1.64）和gender-nonconforming个体（OR=2.42）相对cisgender men就医延迟 odds 更高；较年轻年龄、公共保险或无保险亦与更高 odds 相关。
3. 心理健康服务利用：通过I-MAIHDA logistic模型得出，零模型VPC=0.58%，固定效应模型VPC降至0.33%，AUC由0.54升至0.68，固定效应解释约52.7%的分层间方差（正文结果）。调整后州级政策指标与心理健康服务利用无一致关联；预测概率最低的分层为低REI/低SOT/负向GIT。个体层面，transgender women（OR=3.66）、transgender men（OR=2.86）和gender-nonconforming个体（OR=2.44）相对cisgender men使用 odds 更高；Asian/NHPI（OR=0.58）、Black（OR=0.76）和Hispanic（OR=0.82）相对White使用 odds 更低；年龄较大组低于≤25岁组。
4. 医疗歧视（DMS）：通过gamma混合模型得出，零模型VPC=2.42%，加入固定效应后VPC降至0.64%，PCV=60.41%。调整后多数政策指标与平均DMS无关，但中等GIT相对负向GIT与较低平均DMS相关（β=?0.10，?0.18至?0.01）。预测均值最高者为高REI/中等SOT/低GIT分层。个体层面，transgender men（β=0.42）、gender-nonconforming个体（β=0.39）、transgender women（β=0.24）和cisgender women（β=0.19）相对cisgender men DMS更高；multiracial个体DMS更高（β=0.18），Asian/NHPI更低（β=?0.09）；年龄较大组平均DMS较低。
5. 交叉性分层排序：通过预测值和caterpillar图得出，纳入固定效应后部分池化使不确定性收窄；就医延迟和DMS的最高预测值一致出现在高REI/中等SOT/低GIT分层；心理健康服务利用的最低预测概率出现在低REI/低SOT/负向GIT分层。
五、讨论总结与研究结论翻译
讨论部分总结：I-MAIHDA显示，政策定义分层解释总体变异比例不大，但捕捉到就医延迟和DMS的结构模式。跨结局的分层间方差在纳入州级政策指标和个体特征后大幅降低，提示多数差异由加性政策和社会人口因素解释，而非涌现性交叉效应。高REI/中等SOT/低GIT分层就医延迟和DMS预测值最高，说明某一政策域进展未必伴随其他政策域进展，政策错位可能持续构成多重边缘身份个体的障碍。心理健康服务利用跨政策分层变化小，调整后更多与个体特征相关，提示服务利用可能更多受本地资源、既往医疗体验和卫生系统因素影响；州政策改变可能必要但不充分，需同步投资卫生系统基础设施、文化响应照护模型和工作人员培训。Transgender men、transgender women和gender-nonconforming个体即使在较保护性政策环境仍持续报告最高预测歧视和就医延迟，提示宽泛SGM类别可能掩盖医疗体验异质性，需性别认同特异性政策和实践策略。局限性包括：横断面数据不能建立政策暴露与健康结局的时序；州级指数不能捕捉政策实施、地方执行和服务可用性的细微差异；部分政策定义分层样本量小导致预测值不确定性较宽；模型未将州作为单独嵌套层，政策定义分层可能反映未测量的州级特征（如卫生基础设施、提供者可用性、地方政治气候、公众态度、政策实施差异）；样本中cisgender women过半、跨性别和性别多元亚组较小且多数有4年制大学学历，限制普遍性；按结局排除缺失可能引入选择偏倚。
研究结论翻译：在各结局中，预测值最差（就医延迟更高、DMS更高）的分层为将较高种族平等环境（High REI）与较低包容性性别认同政策（Low GIT）及中等性取向政策（Medium SOT）配对者，提示政策域未必同步推进，性别认同保护缺口在塑造SGM就医可及性和治疗体验方面可能尤为突出。综上，这些发现增进对SGM健康结局如何受交叉结构条件塑造的理解。尽管州政策环境解释结局方差比例不大，特定组合——尤其低性别认同包容性——是就医延迟和歧视的相关预测因素。研究强调跨政策域对齐保护措施，并以有针对性的、身份肯定性临床和组织变革补充政策改革。对卫生系统和提供者而言，这些发现强调需将结构性政策改革与工作人员培训、文化响应照护实践以及减少歧视和改善SGM患者（尤其transgender和gender-diverse人群）可及性的组织努力相结合。
