An Algorithmic Approach for Causal Health Equity: A Look at Race Differentials in Intensive Care Unit (ICU) Outcomes

要約

大規模なデータ収集と分析の新時代は、健康不平等の原因を診断し理解する機会をもたらします。
この研究では、因果推論を使用して健康格差を体系的に分析するためのフレームワークについて説明します。
この枠組みは、オーストラリア（先住民族対非先住民族）と米国（アフリカ系アメリカ人対白人）における多数派と少数派の間の集中治療室（ICU）の転帰における人種的および民族的格差を調査することによって明らかにされています。
私たちは、不平等を定量化するために一般的に使用されている統計的尺度が不十分であることを実証し、観察された不平等をそれを生み出す因果メカニズムに帰することに焦点を当てます。
少数の患者は入院時の年齢が若く、慢性的な健康状態が悪く、緊急および非選択的な理由で入院する可能性が高く、病気の重症度が高いことがわかりました。
しかし同時に、他のすべての変数が同じに保たれた場合、少数派の患者は多数派の患者と比較して生存率の向上を示し、少数派のグループに属することによる直接的な保護効果も発見しました。
我々は、この保護効果が ICU に入院する確率の増加に関連しており、少数の患者では ICU 入院のリスクが増加していることを実証しました。
また、少数の患者は生存率の向上を示しているものの、ICU に再入院する可能性が高いこともわかりました。
したがって、一次医療へのアクセスが悪化しているため、少数派の患者は予防可能な症状でICUに入る可能性が高く、死亡率の低下を引き起こし、保護的であると思われる効果を生み出しています。
ICU 入院のベースライン リスクは、プライマリ ケアへのアクセスの欠如の代用として機能する可能性があるため、オーストラリアの先住民族による ICU リソースの過剰利用を追跡するための監視システムである先住民集中治療公平性 (IICE) レーダーを開発しました。
地理的領域。

要約(オリジナル)

The new era of large-scale data collection and analysis presents an opportunity for diagnosing and understanding the causes of health inequities. In this study, we describe a framework for systematically analyzing health disparities using causal inference. The framework is illustrated by investigating racial and ethnic disparities in intensive care unit (ICU) outcome between majority and minority groups in Australia (Indigenous vs. Non-Indigenous) and the United States (African-American vs. White). We demonstrate that commonly used statistical measures for quantifying inequity are insufficient, and focus on attributing the observed disparity to the causal mechanisms that generate it. We find that minority patients are younger at admission, have worse chronic health, are more likely to be admitted for urgent and non-elective reasons, and have higher illness severity. At the same time, however, we find a protective direct effect of belonging to a minority group, with minority patients showing improved survival compared to their majority counterparts, with all other variables kept equal. We demonstrate that this protective effect is related to the increased probability of being admitted to ICU, with minority patients having an increased risk of ICU admission. We also find that minority patients, while showing improved survival, are more likely to be readmitted to ICU. Thus, due to worse access to primary health care, minority patients are more likely to end up in ICU for preventable conditions, causing a reduction in the mortality rates and creating an effect that appears to be protective. Since the baseline risk of ICU admission may serve as proxy for lack of access to primary care, we developed the Indigenous Intensive Care Equity (IICE) Radar, a monitoring system for tracking the over-utilization of ICU resources by the Indigenous population of Australia across geographical areas.

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