本文内容如下e-collection /主题问题:

公平与数字鸿沟(118) 公共(e)卫生(340)

发表在在5卷第四名(2019): Oct-Dec

本文的预印本(早期版本)可在https://preprints.www.mybigtv.com/preprint/12846，首次出版．
结合非临床健康决定因素和临床数据进行研究和评价:快速回顾

结合非临床健康决定因素和临床数据进行研究和评价:快速回顾

结合非临床健康决定因素和临床数据进行研究和评价:快速回顾

本文作者:

伊丽莎白Golembiewski1 作者Orcid图片； 凯蒂·S·艾伦1、2 作者Orcid图片； 安珀·M·布莱克蒙1 作者Orcid图片； 瑞秋·J·辛瑞克斯3. 作者Orcid图片； 约书亚·R·韦斯特1、2 作者Orcid图片
文章 作者 引用自(10) Tweetations (1) 指标

    审查

    1理查德·M·费尔班克斯公共卫生学院，印第安纳波利斯，美国

    2Regenstrief研究所，Inc，印第安纳波利斯，美国

    3.IUPUI大学图书馆，印第安纳波利斯，美国

    *所有作者贡献相同

    通讯作者:

    凯蒂·S·艾伦，胡扯

    Regenstrief研究所

    第十街西1101号

    在印第安纳波利斯,

    美国

    电话:1 317 274 9024

    电子邮件:allenkat@regenstrief.org


    背景:健康的非临床决定因素对卫生保健服务和卫生政策越来越重要。在更好地解决患者非医疗问题的兴趣日益增长的同时，提供洞察这些非临床健康决定因素的数据源的可用性呈指数级增长。

    摘要目的:本综述旨在描述结合临床数据源使用非临床健康指标的现有文献的状态。

    方法:我们对英文发表的文章和相关机构出版物进行了快速审查。符合条件的研究描述了将非临床数据与临床数据结合的效果、方法或需要，并于2010年1月至2018年4月在美国发表。其他报告通过手动检索获得。由4名训练有素的评审员进行评分间可靠性检查，分2轮筛选纳入的记录。从每篇文章中，我们对所报告的每个非临床健康决定因素的测量方法、数据源和测量水平(单个或总体)进行了抽象。

    结果:共纳入178篇文献。这些文章共报道了744种不同的非临床健康决定因素。与社会经济地位和物质条件相关的措施最为普遍(在90%的文章中包括)，其次是与之密切相关的社会环境领域(在25%的文章中包括)，这反映了在公共卫生监测中，家庭收入、婚姻状况、教育、种族和民族等标准人口统计措施的广泛可用性和使用。与健康相关的行为(如吸烟、饮食、烟草和药物滥用)、建筑环境(如交通、人行道和建筑物)、自然环境(如空气质量和污染)以及卫生服务和条件(如护理供应提供者、利用率和疾病患病率)相关的措施不太常见，而与公共政策相关的措施则很少。当结合非临床和临床数据时，大多数研究通过匹配地理位置将聚集的、区域级的非临床测量与个人级的临床数据相关联。

    结论:各种非临床健康决定因素与临床数据一起被广泛使用，但并不均衡，以支持人口健康研究。

    JMIR公共卫生监测2019;5(4):e12846

    doi: 10.2196/12846

    关键字

    健康的社会决定因素； 社会经济因素； 不平等； 人口特征； 社会条件


    健康的非临床决定因素

    健康的非临床决定因素，统称为在卫生保健环境之外影响患者健康的社会、行为和环境因素和背景，对卫生保健服务和卫生政策越来越重要。就个人护理而言，与非临床健康决定因素相关的未满足需求可能会影响患者不遵守卫生保健建议，限制患者与提供者的沟通，恶化健康状况，并需要大量时间和组织资源来解决[1］．此外，健康需求的非临床决定因素很常见。据估计，美国有多达一半的初级保健病人的社会需求没有得到满足[2，3.］．对于卫生保健组织来说，非临床决定因素可以为风险分层或患者细分工作提供信息，因为卫生系统正在努力制定和针对适当的干预措施和外展工作[4，5］．从卫生政策的角度来看，健康的非临床决定因素说明了当前美国卫生系统中的差异，其中许多只能通过政策干预来解决[6］．因此，卫生保健组织和政策制定者越来越关注健康的非临床决定因素，大型创新卫生系统的举措证明了这一点[7，8]以及医疗保险和医疗补助服务中心负责任健康社区计划的具体筛查和服务联系要求[9］．

    结合非临床决定因素与临床数据的潜在效用

    在更好地解决患者非医疗问题的兴趣日益增长的同时，提供洞察健康的非临床决定因素的数据源的可用性呈指数级增长。可能与非临床决定因素相关的数据范围从详细的个人层面观察(如通过杂货店的奖励应用程序收集的购物行为)到社会网络和区域层面的气候、建筑环境或政策环境的测量[10］．许多研究人员和评论员认为，从这些数据中得出的指标在改善医疗保健系统和个人患者护理方面具有巨大潜力[11-13］．特别是，将健康数据的非临床决定因素与诸如电子健康记录和临床登记处等临床数据源结合使用，可能会实现最大的收益[10］．这些新颖的数据组合可以为患者的风险行为、使护理提供复杂化的因素、人群水平的健康评估、卫生系统评估、提供者决策等提供新的见解[14，15］．

    然而，在非临床决定因素数据越来越多的背景下，人们并不普遍理解哪些非临床决定因素的健康结构和指标被文献支持为卫生服务和政策研究有用。因此，本综述的目的是描述现有文献中结合临床数据使用非临床健康指标的状态。具体而言，我们寻求了关于决定因素领域(例如，社会经济地位[SES]或建筑环境)、数据来源(例如，人口登记和美国人口普查数据)和具体措施(例如，地区家庭收入中位数)的指导，这些都是表征非临床健康决定因素所必需的，以便与临床患者水平的数据结合使用。审查结果将用于指导人口健康数据共享资源的开发，该数据共享资源将与全面的、全社区的临床信息相联系。


    概述

    我们进行了快速审查[16]已发表的文献和相关政策报告，以支持我们机构的更广泛项目，即开发必要的数据架构和治理政策，为卫生信息的临床和非临床决定因素创建数据共享。快速综述是指范围有限、时间较短的文献综述，通常可达6个月[16］．我们机构开发数据架构的更广泛倡议是直接响应针对阿片类药物流行的高优先级资金，需要在几个月内得到审查小组的反馈。从这种快速审查中获得的信息告知了系统的总体体系结构和相应的元数据字典以及要包含的优先级数据。

    搜索策略

    为了本综述的目的，我们对健康的非临床决定因素采用了广泛的定义，包括个人层面的行为、社会背景、物理环境和卫生政策[6，17-19］．我们实施环境指不同的层次，如社区、邻里或家庭[20.］．我们采用这种方法来反映潜在用例和研究问题的广泛差异，这些问题可以从综合非临床决定因素和临床数据中受益。

    研究的可行性

    描述非临床决定因素数据与临床数据结合的效果、方法或需要的文章和报告符合纳入条件。在本综述中，我们将临床数据定义为由医疗保健遭遇产生的任何患者级数据(例如，EHR数据、索赔、出院记录、免疫记录、癌症或其他疾病登记或基因组数据)。我们不认为公共健康调查(如国家健康和营养调查)是临床数据。我们没有根据研究类型限制研究的合格性，并允许纳入任何研究设计和非经验性专家评论。只有来自同行评审的出版物或政府机构和资助组织的报告才有资格纳入。我们将文献限制在2010年或之后发表的英语研究中，以反映由于《经济和临床卫生法卫生信息技术》的引入而广泛采用的临床信息系统。

    信息源和搜索词

    主要搜索概念是健康的非临床决定因素和临床数据。尽管存在许多特定的非临床健康决定因素，以便在短时间内进行快速审查，但我们使用了关键字和医学主题标题术语，如社会决定因素或因素、社会经济因素、行为因素、健康差异、环境暴露和暴露量，这是一个专门术语，指的是衡量个人一生中所有暴露以及这些暴露与健康的关系。对于临床数据概念，我们使用了诸如EHR、电子或计算机化的患者和医疗数据、医疗订单输入系统和决策支持系统等术语。我们根据几个关键的评论和报告选择了这些概念[17，21，22］．多媒体附件1提供完整的搜索策略。我们在2018年4月搜索了2个数据库，MEDLINE(通过Ovid)和Web of Science。

    从2010年到2018年4月的所有英文文章都导出到EndNote Version 8引文管理软件(Clarivate Analytics)。此外，我们还手动审阅了所选文章中所引用的文章，以及主要期刊的目录(多媒体附件1)，以及世界卫生组织、卫生保健研究和质量局、美国国立卫生研究院、美国国家医学科学院和罗伯特·伍德·约翰逊基金会的网站，以获取相关文章的引用。我们选择搜索这些政府和非营利组织的网站，特别是因为他们专注于非临床决定因素和人口健康。如果报告总结或介绍了以前发表的研究结果，我们会获得这些引用。最初的检索从数据库检索中得到2748条非重复记录，从主要期刊和网站评审的目录筛选中得到21条记录(图1)．

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    图1。为纳入和定性综合审查的文章图表。
    查看此图

    研究选择

    首先，我们筛选从搜索中检索到的所有记录的标题和摘要。标题和摘要筛选的主要目标是排除所有非美国的文章，以及没有迹象表明关注结合临床数据的非临床健康决定因素的文章。研究团队共有4名成员首先对随机选择的引文进行了联合筛选，以建立可操作的定义并制定一种有凝聚力的筛选方法。然后，团队成员独立地审查每个记录的标题和摘要，以达到所包含的集合。我们基于标题和摘要进行了初步筛选，结果有617条全文审查记录(图1)．

    然后，研究小组成员独立阅读每篇文章的全文，并从初步审查中确定的617份记录中随机选择约10%的子样本确定其纳入状态。10%子样本的纳入状态一致性为kappa=0.70。研究小组在联合阅读会议上以共识解决了分歧，并独立审阅了其余的文章。如果文章描述了至少一种非临床健康决定因素的测量或数据源，那么我们将保留文章纳入综述，从而排除了关于技术架构或数据库设计问题的文章，这些文章没有描述实际测量。由于研究的重点是非临床决定因素和临床数据源链接，我们排除了那些健康措施的唯一非临床决定因素来自临床数据的文章(例如，在EHR中记录的保险状况或吸烟史)。健康措施的非临床决定因素必须来自临床信息系统之外的信息系统、存储库或收集方法，包括来自人口调查、流行病学登记和美国人口普查数据的数据。此外，由于我们的重点是研究这些数据的使用，我们限制了纳入使用非临床决定因素来描述、探索或与健康结果相关的文章(例如，疾病、状况、健康状况和利用)。此外，我们根据用于初始标题和摘要筛选的排除标准(即非美国文章或不关注非临床健康决定因素和临床数据)重新评估了每篇全文文章。经全文审查，共有178篇文章符合纳入标准。

    数据抽象

    建立了初始码本，在对一部分文章进行联合编码和讨论以确保数据采集的一致性和校准后，审稿人使用标准化的数据采集工具从全文中独立提取和编码相关数据元素。根据前面步骤中共同阅读的文章，我们开发并改进了数据收集工具。我们对所报告的每个非临床健康决定因素的测量方法、数据来源和测量水平(个体或总体)进行了抽象。为了将各种报告的非临床决定因素组织成有意义的组，我们在现有概念框架和定义的基础上创建了域[22-24］．我们没有依靠任何单一的框架来确保我们捕捉到健康概念的非临床决定因素的广度，而不仅仅是美国政策制定者和研究人员最感兴趣的那些。领域概述在表1．

    表1。按领域划分的非临床健康测量决定因素。
    非临床决定因素域 例子的措施
    社会经济地位和物质条件 收入、贫穷、获得食物的机会、就业、生活条件、种族和民族、性别、保险状况
    行为 吸烟和烟草使用、饮食、非法物质使用、饮酒、服药依从性、体育活动
    建筑环境 交通，人行道，步行性，建筑
    自然环境 空气质量，污染，气候，绿地
    公共政策 卫生政策、社会政策、法律法规
    保健服务和条件 获得保健、利用、卫生知识普及、疾病流行率
    社会环境 家庭、社会支持、照料者、婚姻状况、公民参与、社区污名化

    此外，我们根据纳入研究的关键定义特征对报告的研究人群进行了分组:地理位置、人口重点(例如，医疗保险参保者、仅限女性和特定种族或民族群体的成员)、感兴趣的健康状况或组织(即，该研究的重点是属于同一医疗系统或保险计划的个人)。我们还对研究结果进行了抽象，并将其分为利用率、疾病或健康状况、死亡率、行为、风险评分、多种结果和所有其他类别。我们抽象的其他数据元素包括研究设计、临床数据源类型、普查措施的使用和测量的地理水平(用于综合测量)。


    主要研究结果

    共报告了178篇结合非临床健康决定因素与临床数据的文章(多媒体附件2［25-145])。最常见的临床资料来源是电子病历(62.9%;112/178)，其次是索赔或出院数据(20.2%;36/178)和疾病登记处(19.1%;34/178)。约三分之一的文章(34.3%;61/178)关注利用结果，超过四分之一(27.0%;48/178)治疗的疾病或状况状况作为结果。在以疾病或状况状况为结果的研究中，健康状况指标通常与体重指数或肥胖、哮喘和糖尿病有关。一种常见的健康状况(如糖尿病和癌症)定义了大多数文章的研究人群(53.9%; 96/178). One-fifth of studies included children in the study sample.

    纳入的文章包含了以总量衡量的混合决定因素(50.0%;89/178)及个人(29.2%;52/178)水平，许多研究同时采用了总体和个人水平的测量(20.7%;37/178)。在包含任何聚合度量的文章中，地理级别倾向于较小的区域，43.6%(55/126)使用小于邮政编码的区域(例如，人口普查区)，2.3%(3/126)使用邮政编码级别的度量。采用综合措施的文章严重依赖于美国人口普查局的数据(81.7%;103/126)。个人层面的测量通常依赖于问卷调查或补充筛查(例如Sheppard等人的研究[146]和霍尔等人[147])。随着时间的推移，文献数量似乎在增长，因为符合我们纳入标准的文章数量通常从2010年的10篇增加到2018年的近40篇。

    这些文章共报告了744种不同的非临床健康决定因素(多媒体)．大多数文章报告使用多种测量方法作为自变量(多媒体附件4；然而，一些文章使用了现有的或创建了新的指数或综合措施(多媒体)．大多数指数旨在总结社会经济地位和物质条件领域，使用收入、就业、住房条件或其他物质剥夺的各种措施。下面，我们描述每个非临床决定因素领域的具体发现。

    社会经济地位和物质条件

    虽然文献反映了我们确定的所有7个健康领域的非临床决定因素，但来自SES和物质条件领域的措施在文献中占主导地位，89.9%(160/178)的所有文章包括来自这一领域的措施。超过一半的文章(57.9%;103/178)只使用了来自单一领域的决定因素，如果只报告了一个领域，它也主要来自SES和物质条件领域。当文章报道了一个以上的领域时，额外的领域也是最常见的SES和物质条件衡量标准。

    在文献中，收入、教育、就业以及基于种族和民族的测量是代表这一领域的最常见方法。此外，衡量标准是高度可变和微妙的。例如，文章将收入报告为家庭年收入(例如，Toledo等人的一项研究[148])，平均家庭收入(例如，Seligman等人的研究[149])，家庭收入中位数(如Grimberg等人的研究[150])，或通过各种贫困衡量标准(例如Ye等人的研究[151]， Kanzaria等[152]，以及Patzer [153])。同样，多篇文章使用基尼系数来描述收入不平等(例如，Wallace [154])。同样，文章以不同的方式表达了就业状况(例如，Shuman等人的一项研究[155)、失业(例如，Tanenbaum等人的研究[156])、季节状况(例如Castaneda等人的研究[157])、工作类别(例如，Eapen等人的研究[158])，工作时间(例如，DeMaria等人的研究[159])，或按不同年龄组别划分的就业率(例如格里姆伯格[150]和Wu [170])。

    行为

    所有将行为数据与临床数据源相结合的研究均涉及个体水平的测量(多媒体附件2)，以及几乎全部(90%)与电子病历数据相结合。目前或过去使用的物质、酒精或烟草[147，155，161-168];自我照顾行为[169-171];自我报告的身体活动水平和营养状况通常是行为领域的衡量标准[147，172，173］．

    建筑环境

    建筑环境领域包括了一些文章，其措施包括对社区美学的详细描述[169]等于交通量[174]及土地用途[175］．措施主要是在总体水平上，与其他领域的文章相比，考虑建筑环境因素的文章将疾病或状况状况列为结果的比例更高。

    自然环境

    量度与自然环境领域有关的物品，已量度空气污染及质素[176-179]、气候及海拔[179，180]，以及各种危险接触[147，181，182］．这一小部分文章主要将这些度量方法与EHR和注册表数据源联系起来。

    公共政策

    搜索策略仅识别出2篇将公共政策与临床数据源联系起来的文章。阿奇卡尔等[183]在中断的时间序列中，将州级政策数据与处方药监测系统使用数据结合起来。Blosnich等人[184]使用多种措施来确定与变性美国退伍军人心理健康状况相关的仇恨犯罪保护的社会政治气候。

    卫生服务和条件

    卫生服务和条件领域的措施差异很大。卫生服务和条件的综合衡量标准既包括某一地区内某一特定条件的程度(如传染病发病率[185]，报告残疾的人口百分比[186]，或肥胖流行率[151])，以及衡量一个地区内提供者和设施供应的指标(例如肖等人的研究[162]，贝克等[187]，罗斯等[188]，纽曼等[189])。按个人报告的措施包括到保健提供者的旅行时间和距离[190，191］．此领域独有的变量，如急诊科过度拥挤[192]和医院质量[193，194]都是在设施水平上测量的。

    社会环境

    社会环境是文章集中第二常见的领域(25%)，最常用的衡量指标是患者的婚姻状况、生活安排或家庭组成(例如，Wu等人的研究[170]，杜普雷等[195]，以及Newgard等[196])。一些测量方法通过特别观察亲密伴侣暴力或家庭冲突动态来对这些安排进行更深入的分类(例如，瓦伦丁等人的研究[197]和Schuler等[198])。其他社会情况反映了社区污名[190]、社会凝聚力[169]、自我报告的社会支持[199]，以及结构性种族主义[200］．


    调查结果摘要

    在这篇综述中，我们试图描述现有研究在多大程度上将众多非临床健康决定因素与不同的临床数据集结合起来，以探索各种健康结果和状况。使用来自几个已建立的框架的域，我们在纳入的研究中确定了一个全面但分布不均匀的非临床决定因素域的表示。与社会经济地位和物质条件有关的措施最为普遍，其次是与之密切相关的社会环境领域，这反映出在公共卫生监测中，婚姻状况、教育、种族、民族等标准人口统计措施的普遍存在和使用。虽然在纳入的研究中使用较少，但与建筑环境、自然环境和公共政策领域相关的健康措施的非临床决定因素可能表明，将这些高级决定因素与临床数据联系起来的研究基础虽小，但正在增长。

    对调查结果的评论

    我们并不认为任何非临床决定因素领域是最重要的;虽然不同的决定因素可以说具有不同的重要性或相对价值，但我们无法评估价值在本研究范围内的每一项报告措施。以现有文献为指导，对于任何试图将健康数据的非临床决定因素与临床数据源结合起来的工作，反映社会经济地位和物质条件的措施可能是适当的初始重点。该领域在文献中出现的频率表明，这是该领域未来工作的合理起点，可能适用于许多不同的结果。在这一领域，收入或缺乏收入是最常见的衡量标准，这是适当的，因为多项研究都支持收入是健康的一个重要决定因素[201］．此外，就业和教育是文献中常见的衡量标准，在概念上与收入不同[202，203]，并得到专家小组的支持，作为卫生措施的关键非临床决定因素[204］．相反，未来的重点领域可能是文献不完善的地方(例如，住房和住房稳定性指标)。此外，来自种族和民族的衡量标准也经常出现在文献中。然而，在常规临床实践中，患者的种族和民族通常被记录为数据元素，并且许多临床数据来源可能已经包含这些数据。未来的工作可能会探索与种族和民族相关的措施的使用和作用，这些措施在临床环境中不太常见，如种族主义或文化同化，但却是患者健康的重要非临床决定因素。

    对于潜在的进一步价值，社会经济状况和物质条件领域也有最多的指数和综合措施。指数在分类研究中可能特别有用[203］．然而，指数和综合措施也有局限性。在其他国家制定的指数可能不适用于美国人群，为衡量特定结构而制定的指数可能不适用于所有研究，而设计的指数和综合措施模糊了各个组成措施之间的关系[202，203］．

    尽管如此，这一领域的文献可能在很大程度上受到健康数据的非临床决定因素的影响。如上所述，大多数文章使用了美国人口普查局收集的数据。一方面，人口普查数据具有纵向数据和小面积测量的双重优势。另一方面，部分人口普查措施的准确性亦有限制。[205]，许多测量是基于概率的样本，在点估计周围有误差[206］．有问题的是，研究人员在分析中考虑测量不精确的程度并不总是立即明显。此外，虽然人口普查数据显然很有价值，但并不能轻易或彻底地扩展到卫生领域的所有非临床决定因素。人口普查数据很好地描述了与社会经济地位和物质条件有关的非临床健康决定因素，以及与建筑环境和社会环境有关的非临床健康决定因素，尽管程度较轻。然而，其他非临床健康决定因素在很大程度上无法使用人口普查数据进行测量(例如，个人层面的社会经济状况数据和住房稳定性)，需要收集独特的数据或考虑通常不为卫生服务和政策研究人员使用的来源。随着越来越多的数据来源公开和免费提供，使用人口普查和非人口普查来源的研究的分布可能会变得更加平衡，进而凸显出将健康领域的其他非临床决定因素与临床数据结合起来的潜力越来越大。同样，使用公开可得的非临床卫生决定因素数据源反映了目前临床信息系统中缺乏相关的社会决定因素和社会风险因素数据。随着更广泛地实施健康社会决定因素(SDoH)筛查工具，临床数据集中纳入更多个人层面的社会风险测量，对人口普查措施的依赖可能会进一步减少[207，208]及收集电子健康档案内的精选社会指标[209］．

    本综述中纳入的文章报告了将单独测量的非临床健康决定因素与临床数据源结合起来(例如，通过调查获得的社会支持措施与EHR数据合并)，以及通过共同地理位置将汇总的区域级措施与个人级数据源结合起来(例如，将区域级措施，如家庭收入中位数应用于EHR中的单个患者，与患者地址匹配)。在我们的研究中，后一种方法更为常见。健康措施的各种个人层面的非临床决定因素，如交通需求或社会支持，与社会历史的医学概念一致，并表达了个人需求或资源[210］．在公共政策的情况下，适用于个人的区域一级综合措施的适当性是直截了当的，因为一个地理管辖范围内的政策(至少在理论上)是普遍适用的。然而，与临床数据相关的不同测量水平的意图和理由需要清楚地阐明健康领域的其他非临床决定因素，因为总量的特征不能归因于个人。例如，居住在高度贫困地理区域内的个人本身可能并不是生活在贫困之中;事实上，他们的生活水平很可能远远高于贫困线。当与个人层面的数据结合时，总体或区域层面的措施反映了个人的情况和背景，但可能无法准确捕捉个人情况[211-213］．随着将总体水平和更全面的个人水平非临床决定因素指标(例如，来自社交媒体数据、财务记录和调查)联系起来的机会增加，文献将受益于更强地阐明与临床数据联系水平的理论和方法选择，以最好地解释社会决定因素与健康结果之间的关系。此外，这种不断增长的数据可用性增加了经验探索结合个人和地区一级SDoH数据在解释不同干预级别(如提供者决策、人口健康管理和研究)相关结果方面的价值的机会。

    先前的评论评论了测量选择和策略经常缺乏理论论证[214，215］．在这篇综述中所包含的文章中，理论论证的水平是高度可变的。在光谱的一端，许多文章为所选择的结构和测量策略提供了广泛的理由(例如，Valentine等人的研究[197]和Schuch等人[216])。这些文章往往是那些对了解非临床决定因素在影响健康结果中的作用特别感兴趣的文章。其他文章使用健康措施的非临床决定因素作为需要控制的已知混杂因素，因此提供较少的解释和解释。尽管在健康相关结果的分析中，许多非临床决定因素措施确实是重要的和广泛使用的混杂因素，但在这一领域的未来研究中，为所使用的非临床决定因素的选择以及它们如何与感兴趣的健康结果相关提供更深思熟虑的理由可能是富有成效的。例如，收入反映的是个人或家庭在一段时间内收到的钱。然而，用收入作为一种全面的控制措施可能无法捕捉到细微差别和重大的理论意义。例如，个人和家庭有不同的收入来源，如工资与投资，总收入不能说明支出，收入与社会中其他人的差异(即不平等)可能与兴趣的健康结果有更强的关系[217-219］．

    这篇综述有几个局限性。虽然我们在现有框架中对多种非临床健康决定因素进行了分类，但其他作者以明显不同的方式对决定因素进行了分组，从而抑制了与以前的工作进行直接比较。差异可能在我们的社会经济地位和物质条件领域最为明显，这往往比其他框架更广泛。此外，我们的搜索策略无疑低估了描述公共政策和临床数据源联系的文章。在卫生政策、卫生服务和卫生经济学研究中，将政策数据与临床记录联系起来是非常常见的。然而，我们的搜索策略没有找到这样的文章，因为这些学科倾向于关注政策变化的作用，而不是将公共政策视为社会决定因素。同样，保健服务和条件也可能被低估，因为这些措施可能不作为健康的非临床决定因素的措施。无论如何，由于我们的目标集中于确定度量，我们的较小的文章集仍然代表了这两个领域中的全部。此外，我们的策略排除了没有将健康数据的非临床决定因素与临床数据合并的文章。这一要求既取消了利用已经包括非临床健康决定因素的单一信息系统(如电子病历)的文章，也取消了仅关注非临床健康决定因素的测量和影响的文章。 Similarly, our approach was focused on data that were linked to clinical information systems; as such, we do not discuss social factors or risks that may be inferred from clinical data (eg, homeless or transportation barriers) or that could be extracted from narrative texts in clinical documents. In addition, we do not comment on the appropriateness of measure choice, level of measurement, or linkage strategy. Finally, our review cannot be generalized to settings outside the United States.

    结论

    总之，这篇综述是对现有试图将健康指标的非临床决定因素与临床数据联系起来的尝试的全面综合。描述迄今为止在这一领域所做的工作是指导未来利用健康数据的非临床决定因素开展人口健康管理举措的重要的第一步。更好地理解决定因素类型、数据来源和用于成功地将健康指标的非临床决定因素与临床和行政卫生服务数据结合起来的措施，有助于阐明这一重要的新兴研究领域的可行性、最佳做法和未来需求。

    致谢

    这项工作得到了印第安纳大学受托人的支持(格兰特PI: Newhouse，项目PI: Embi)。作者感谢Regenstrief研究所的Brian Dixon博士和Daniel Hood先生的帮助和意见。

    作者的贡献

    JV构思了这项研究。RH和JV设计了搜索策略。RH进行了文献检索。EG、KA、AB、JV提取数据。EG, KA, AB, RH和JV起草了手稿，并对关键内容进行了修改。所有作者都对作品有最终的认可。

    利益冲突

    没有宣布。

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    多媒体附件1

    搜索策略。

    PDF档案(adobepdf档案)131kb
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    多媒体附件2

    结合临床患者数据使用的非临床健康决定因素文献的特点。

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    多媒体

    文献报道的健康措施的社会决定因素。

    PDF档案(adobepdf档案)130kb
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    多媒体附件4

    文章报道的社会决定因素域的组合。

    PDF档案(adobepdf档案)253kb
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    多媒体

    卫生领域社会决定因素的综合和指数措施。

    PDF档案(adobepdf档案)165kb
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    电子健康档案:电子健康记录
    SDoH:健康的社会决定因素
    SES:社会经济地位

    G·艾森巴赫(G Eysenbach)编辑;提交16.11.18;C Weijs, B Xie, E Weitzman, R Pankomera同行评审;对作者31.03.19的评论;订正版本收到23.05.19;接受19.07.19;发表07.10.19

    版权

    ©Elizabeth Golembiewski, Katie S Allen, Amber M Blackmon, Rachel J Hinrichs, Joshua R Vest。最初发表于JMIR公共卫生与监测(http://publichealth.www.mybigtv.com)， 2019年10月7日

    这是一篇根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)发布的开放获取文章，允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用了首次发表在JMIR公共卫生和监测上的原创作品。必须包括完整的书目信息，http://publichealth.www.mybigtv.com上的原始出版物的链接，以及此版权和许可信息。
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