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无家可归者面临多种患皮肤病的风险因素。据我们所知，北美地区很少有基于人群的研究探讨过住院无家可归者的皮肤病情况 [1]。

我们利用美国医疗保健研究与质量局2014–2016年的医疗成本与使用项目州级住院数据库进行了回顾性横断面研究，这些数据几乎涵盖了各州的所有住院病例。我们的研究目标是：（1）确定各州18岁及以上无家可归者的皮肤科住院率；（2）分析不同州中这些人在首次皮肤科住院时的人口统计学和临床特征差异。在可用数据集中，我们选择了纽约州、马萨诸塞州和佛罗里达州，因为这些州人口众多，一直有住房状况的记录（以“无家可归”这一二元变量表示），且三州的无家可归者人数加起来占美国总人数的25%以上，这也是其他研究采用的方法 [2、3]。由于2015年ICD?9诊断编码体系向ICD?10过渡，且2016年“无家可归”指标的缺失数据较多，我们将州际比较的时间限定在2014年。皮肤科住院病例是通过ICD?9的主诊断代码来识别的，我们通过描述性和双变量分析来提出假设。

无家可归者的皮肤科住院率因州和年份而异。在佛罗里达州和马萨诸塞州，这一比率每年都在上升；而在纽约州，从2014年到2015年则有所下降（见图1）。2014年，佛罗里达州因皮肤科问题住院的无家可归者中，大部分没有保险（66.2%），而在马萨诸塞州（66.5%）和纽约州（73%）则多为医疗补助计划受益人。在所有州中，皮肤和软组织感染是最常见的皮肤科住院原因，其次是溃疡以及静脉淤滞/淋巴水肿或寒冷相关损伤（见表1）。

图1
图1
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按州和年份划分的无家可归者人数及其皮肤科住院人数a。住院率是指在某一日历年内，无家可归者中因皮肤科主诊断而住院的人数，除以美国住房和城市发展部对该州同年1月的无家可归者数量估算值，再乘以100。因此，年度住院人数是按照对应年份1月的估算值进行标准化的（例如，2014年的皮肤科住院人数除以2014年1月的估算值）。不过，用美国1月的估算值作为分母，可能会低估年度无家可归者风险群体规模，因此住院率应被视为发病率估算的近似值。b住院率的95%置信区间是基于住院人数的泊松分布计算得出的。c‘“缺失值”指的是某州某年度的所有住院记录中，“无家可归”指标变量存在缺失值的比例。

各州在保险状况上的差异可能反映了医疗补助计划覆盖范围或资格政策的不同；需要进一步研究来验证这一假设。皮肤和软组织感染以及溃疡在普通美国人群中也较为常见，但寒冷相关损伤则较少，这可能是因为马萨诸塞州和纽约州的环境因素所致 [4]。皮肤科医生应当了解这些临床表现模式，并考虑无家可归者的各种暴露因素如何影响诊断的多样性。

表1 2014年因皮肤科问题住院的无家可归者的人口统计学和临床特征，按州分类
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纽约州从2014年到2015年住院率显著下降，这可能由多种本研究无法解释的因素造成，包括编码规范的变化、门诊服务的可及性、住院门槛的调整，以及住房与健康政策方面的变动，比如为医疗补助计划受益人提供支持性住房，以及对像无家可归者这类高医疗费用使用者采用管理式医疗模式 [5]。

本研究的局限性包括仅选取了三个州，因此结论的普遍性有限；由于皮肤科诊断和无家可归状态的分类可能存在误差，可能存在非差异性偏差；此外还缺少住房相关数据。由于我们报告的是未经调整的州级描述性比较，研究结果可能会受到未测量混杂因素的影响，还存在生态谬误的可能。住房与健康政策的变化时间可能与住院趋势并非完全同步，这也限制了我们对特定政策效果的分析。

我们的研究结果表明，州级因素可能与无家可归者的皮肤科住院模式有关，而过去十年美国无家可归者人数增长了35%以上。未来需要开展更多纵向、聚焦政策层面的研究。