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美国健康结果的不平等：我们能衡量吗？
Kowal 等人 (2023) 的一篇论文确实衡量了健康结果的差异。为此，他们使用美国社区调查 (ACS)、国家生命统计系统 (NVSS) 和 CDC 的社会脆弱性指数 (SVI) 的数据来估计预期寿命 (LY)、质量调整预期寿命 (QALE) 和无残疾寿命的差异……
来源:医疗经济学家Kowal 等人 (2023) 的一篇论文确实衡量了健康结果的差异。为此，他们使用美国社区调查 (ACS)、国家生命统计系统 (NVSS) 和 CDC 的社会脆弱性指数 (SVI) 的数据来估计预期寿命 (LY)、质量调整预期寿命 (QALE) 和无残疾预期寿命 (DFLY) 的差异。作者使用贝叶斯方法解决县级各种族/族裔群体（即非西班牙裔美洲印第安人或阿拉斯加原住民 [AI/AN]、非西班牙裔亚洲/太平洋岛民、非西班牙裔黑人、非西班牙裔白人和西班牙裔）的缺失（或隐藏）死亡率数据。死亡率数据来自 NVSS（通过 CDC WONDER 工具）。具体而言，贝叶斯方法依赖于时空模型，该模型使用二项分布表示按县年龄组划分的死亡人数，并使用条件自回归结构来解释县特定的影响。
Kowal 等人 (2023) ACS NVSS SVI CDC WONDER使用这种方法，他们发现：
20% 社会最不脆弱（最富裕）县的预期寿命、无残疾预期寿命和质量调整后的出生预期寿命分别从 79.5、69.4 和 64.3 岁下降到 20% 社会最脆弱（最差）县的 76.8、63.6 和 61.1 岁。考虑到不同种族和民族亚群以及地理环境的差异，最富裕亚群（亚洲和太平洋岛民；20% 社会脆弱性最低的县）和最贫困亚群（美洲印第安人/阿拉斯加原住民；20% 社会脆弱性最高的县）之间的差距很大（17.6 个生命年、20.9 个无残疾生命年和 18.0 个质量调整生命年），并且随着年龄的增长而增加。