《Journal of Health Equity》：Denominator choice, age-standardization, and the epidemiology of enteric infection hospitalizations among Māori in Aotearoa New Zealand: methodological implications for health equity research
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如何统计毛利人（Māori，新西兰（Aotearoa New Zealand, NZ）的原住民）以及如何对年龄结构进行调整，对流行病学研究具有公平性意义。研究人员使用两种毛利人人口估计数——基于经校正的2018年人口普查的估计常住人口（Estimated Re
如何统计毛利人（Māori，新西兰（Aotearoa New Zealand, NZ）的原住民）以及如何对年龄结构进行调整，对流行病学研究具有公平性意义。研究人员使用两种毛利人人口估计数——基于经校正的2018年人口普查的估计常住人口（Estimated Resident Population, ERP）和卫生服务使用者（Health Service User, HSU）人口——对毛利人肠道感染住院率进行了单年比较。采用ERP比较了分别基于毛利人总体（Total Māori）、优先新西兰欧洲人（Prioritized NZ European）和世界卫生组织（World Health Organization, WHO）标准人口年龄分布计算所得的年龄标准化率。2018年，毛利人的粗住院率从每10万人500例（ERP）上升至541例（HSU）。毛利人与新西兰欧洲人相比的粗率比（rate ratio, RR）从0.9（ERP）到1.1（HSU）不等，尽管这种变化具有疾病特异性，例如沙门氏菌病的RR从0.7（ERP）变为0.8（HSU）；在考虑标准人口时，RR分别为0.7（毛利人标准）、1.0（新西兰欧洲人标准）和0.7（WHO标准）。使用ERP而非HSU可能会系统性地低估毛利人与新西兰欧洲人的RR，这对资源分配和服务规划具有直接影响。然而，HSU自2015年起才可用，且其构成随时间发生变化，这可能会在需要较长时间内保持一致测量时带来挑战。
在健康公平研究中，准确统计原住民人口并合理调整年龄结构是确保研究结果可靠性的基础。新西兰（NZ）的毛利人作为原住民，长期面临在官方统计和行政数据中被低估的问题，这直接影响其健康指标的准确性和资源分配的公平性。肠道感染是新西兰最常见的报告疾病，具有显著的疾病负担和经济成本。然而，关于毛利人在医疗数据中被低估对肠道感染住院率及公平性评估的影响程度和方向，此前尚不清楚。为此，研究人员开展了本研究，旨在评估不同人口分母——估计常住人口（ERP）与卫生服务使用者（HSU）——以及不同年龄标准化方法对毛利人肠道感染住院率及其与新西兰欧洲人比较的影响。
研究人员利用2018年经校正的人口普查数据（ERP）和卫生服务使用者数据（HSU）作为分母，基于国家最低数据集（NMDS）中的肠道感染住院记录（ICD-10AM A000-A099），比较了毛利人的粗住院率和年龄标准化率。研究还采用毛利人总体、优先新西兰欧洲人和世界卫生组织（WHO）2000-2025年标准人口三种年龄分布进行直接标准化。结果显示，使用HSU分母时毛利人的粗住院率高于使用ERP时（总肠道感染541对500每10万）；年龄标准化率则因标准人口选择而异，例如沙门氏菌病在毛利人标准下为3.4每10万，在新西兰欧洲人标准下为4.8每10万。这表明分母和标准人口的选择会显著影响毛利人与新西兰欧洲人之间的率比（RR），从而影响健康公平性的判断。该研究首次在肠道感染领域提供了经验证据，提示在资源分配和服务规划中需谨慎选择方法。论文发表于《Journal of Health Equity》。
主要技术方法方面，研究为横断面回顾性队列设计，数据来源于Te Whatu Ora（新西兰卫生部）提供的NMDS，包含2018年所有公立医院出院记录。分母数据包括2018年经校正的ERP（来自新西兰统计局）和HSU（卫生部维护）。年龄标准化采用直接法，分别以毛利人总体、优先新西兰欧洲人和WHO 2000-2025年标准人口为权重。为稳定沙门氏菌病的年龄别率，使用了2010-2019年十年汇总数据。率比置信区间采用Clayton-Hills方法，年龄标准化率的置信区间基于Gamma分布，使用R软件epiR包计算。研究经奥塔哥大学人类研究伦理委员会批准。
研究结果部分，关于毛利人在2018年住院率中的低估，研究人员比较了分别以ERP和HSU为分母计算的粗率。结果显示，毛利人的HSU粗率始终高于ERP粗率，例如总肠道感染住院率从ERP的500每10万上升到HSU的541每10万；弯曲菌病也从13上升到14每10万。而优先新西兰欧洲人组未出现这种一致模式。年龄别率图进一步显示，毛利人的ERP-HSU差异在所有年龄组均存在，提示HSU对毛利人的低估是系统性的。关于毛利人的年龄结构与年龄标准化的影响，研究人员使用三种标准人口对2018年数据进行直接标准化。结果发现，标准人口的选择对年龄标准化率有显著影响。以沙门氏菌病为例，采用毛利人标准时标准化率为3.4每10万，而采用新西兰欧洲人标准时为4.8每10万。这是因为毛利人人口结构更年轻，而沙门氏菌病在毛利人中更多发生于老年组，在新西兰欧洲人中则更多见于年轻组。这一差异导致使用不同标准人口时率比发生变化，例如沙门氏菌病率比从毛利人标准的0.7变为新西兰欧洲人标准的1.0。
讨论部分指出，HSU历史上低估毛利人，作为分母会高估住院率；而使用ERP则可能低估毛利人与新西兰欧洲人的率比。年龄标准化方法的选择同样重要，因为标准人口的年龄结构会影响对特定疾病年龄别率的加权方式，可能掩盖或夸大健康不平等。研究人员建议在报告毛利人率时校正ERP-HSU差异，并报告年龄别率以全面评估各年龄段的公平性。鉴于WHO标准人口的年龄分布已逐渐接近毛利人，在缺乏原住民标准人口的情况下可作为国际比较的折中方案。
研究结论部分翻译如下：官方统计和常规行政数据用于加强服务提供和分析资源需求。然而，这些数据源容易出现覆盖和代表性偏差。研究人员的发现表明，这些局限性可能影响对新西兰肠道感染住院流行病学的描述。为降低歪曲健康结果数据的风险，研究团队可以检查和记录族裔数据收集的背景信息。分析健康公平的方法也需要根据研究的具体目标和背景进行调整。研究人员概述了几项减轻毛利人低估和族裔报告不完整影响的策略：毛利人率的报告需要校正ERP-HSU差异，尤其是在为保持时间一致性而使用ERP时；建议报告年龄别率以评估各年龄段的公平性，这在人口老龄化和疾病风险随年龄增加的背景下尤为重要；WHO标准人口的年龄分布已与毛利人更接近，在缺乏原住民标准人口的情况下，可作为国际比较的实用折中方案。
