美国社区福祉指数的特征分析：方法论综合与测量体系视角

《Population Health Metrics》：Characterizing U.S. community well-being indices: a methodological synthesis and measurement systems perspective

　　

摘要

背景

社区福祉指数（CWBI）的日益增多，反映出人们越来越认识到个体体验与地域条件都会影响人口健康和生活质量。这些指数被越来越多地用于指导公共卫生政策、社区规划以及人口健康监测。然而，不同指数在社区福祉的概念界定、测量方式及报告方式上存在显著差异。尽管这类指数的应用范围不断扩展，但很少有研究从测量系统的角度对它们进行系统比较。本研究旨在从测量系统的视角对CWBI进行特征描述与比较。

方法

我们对美国现有的CWBI进行了结构化的目的性综述，通过五个方法学要素来描述各种指数的构建方式，这五个要素包括领域与指标的选择、统计估算与加权、构建与地理聚合、测量属性评估以及结果传播。测量属性的评估则是基于可靠性、有效性和响应性方面的已有证据来进行的。其中，波士顿大学-Sharecare社区福祉指数（BU-SC CWBI）被作为示例纳入分析。

结果

在所识别的315项指标中，有11项符合纳入标准，它们与BU-SC CWBI一同被进行了特征描述。不同指数体系的领域数量在2到10个之间（中位数为5），指标数量则在11到93个之间（中位数为43）。这些指数总共使用了86种不同的数据来源，这些数据主要来自公开的可获取的行政和监测数据集；还有两个体系采用了个人层面的主观测量数据。虽然这些体系并非完全互斥，但可以根据概念组织、聚合方法以及实证与模型方法的运用优先级，将其大致分为三种方法学取向。在统计估算、加权以及测量属性评估方面存在较大差异，而关于可靠性、有效性及相关评估分析的报道则较为有限且不一致。

结论

CWBI在用于表示福祉的指标以及用于构建和评估它们的方法论上都有所不同。将这些指数视为测量系统，可以为比较不同方法提供结构化的框架，帮助明确各种取舍，进而提升其可解释性和可比性。尽管CWBI可能是为不同目标设计的，并在不同情境下被应用，但对其采用系统化的特征描述方法，有助于提高研究的透明度，让其在研究和政策制定中的应用更加科学合理。