使用地理加权泊松回归检验社会经济因素与比利时瓦隆尼亚子宫切除术发生率之间的关系

背景

各种研究调查了西方国家子宫切除术发生率的地理差异，并分析了社会经济因素来解释这些差异。然而，很少有研究使用空间分析来描述它们。地理加权泊松回归(GWPR)研究协变量在研究区域的空间变化影响，并关注局部变化。鉴于GWPR在指导决策方面的潜力，本研究旨在描述瓦隆尼亚(比利时南部地区)市级15岁以上(15岁以上)妇女子宫切除术良性适应症发生率的地理分布，并分析影响该手术使用的社会经济因素(“教育/培训”、“收入和购买力”和“健康和护理”)的潜在关联。

方法

我们对居住在262个瓦隆市之一的15岁以上女性的数据进行了生态学研究，这些女性在2012年至2014年期间因良性适应症而接受了子宫切除术。我们将标准化子宫切除术率与三个市级社会经济因素(“教育/培训”、“收入和购买力”和“卫生和保健”)联系起来。然后，应用泊松回归模型和GWPR研究瓦隆尼亚地区子宫切除术发生率与社会经济协变量之间的关系。

结果

子宫切除率因地区而异。泊松回归结果显示，子宫切除率与“收入和购买力”之间存在显著正相关，而子宫切除率与“健康和护理”之间存在显著负相关。在GWPR模型中也发现了同样的关联。后者表明，在研究区域内，子宫切除术与“教育和培训”之间的关系从负向正。

结论

子宫切除术发生率与社会经济因素之间存在非平稳关系。这些结果支持有针对性的干预措施的发展，以更适当地使用这种手术。

据估计，西方国家约有20%的妇女将在60岁前接受子宫切除手术[1，2，3.］．子宫切除术通常用于良性适应症，如子宫内膜异位症、月经过多、出血、平滑肌瘤、生殖器脱垂和慢性疼痛[4，5］．良性子宫切除术在西方国家是一种常见和有效的选择性手术形式，通常效果良好。然而，它们有可能影响妇女的身体、情感、性和社会健康[4，6］．此外，就所有手术而言，可能会发生短期和长期并发症，造成后续医疗费用[5，7］．手术路线影响术后健康和并发症。众所周知，与腹部路径相比，腹腔镜和阴道路径等微创方法可缩短住院时间并缩短术后恢复时间[7，8］．此外，门诊子宫切除术手术较少(0.64%)，且费用随住院时间的延长而增加[7，9］．根治性手术有多种替代方案:微创腹腔镜(腹腔镜子宫肌瘤切除术)和宫腔镜(经宫颈肌瘤切除术，经宫颈子宫内膜切除术)治疗可用，但也有内镜治疗，MRI引导的聚焦超声治疗，激素药物治疗，左炔诺孕酮释放宫内装置和子宫动脉栓塞。当其他治疗方法失败、禁忌或妇女拒绝时，建议进行子宫切除术[4，10，11］．自20世纪70年代以来，大量研究表明，不同国家或国家内部不同地区的子宫切除术做法存在差异[7，12，13］．这些区域差异可能是资源使用不优化或医疗保健不平等的一个迹象[8，14］．因此，重要的是查明在某些地区无法解释的过度使用子宫切除术的原因。

社会经济和环境因素在手术使用的地区差异中起着重要作用。通常与子宫切除术率变化相关的社会经济因素包括教育水平、就业、收入和社会地位，而相关的环境因素包括医疗设施或保健提供者的特征、社区和生活在城市或农村地区[15，16，17，18，19］．在社会经济地位较低或生活在最贫困地区的妇女中，子宫切除术的比例似乎更高[17，18，19，20.，21，22］．

在比利时，社会保障覆盖了手术的大部分费用[8，9］．对于良性疾病，保守治疗是可行的，当没有其他治疗方案可以帮助患者时，子宫切除术应该是最后的选择。来自比利时的两项研究调查了子宫切除术率的变化和解释因素:一项由比利时基督教互助组织准备[1]， 1994年至1997年，另一项由比利时卫生保健知识中心(KCE)于1997年至2002年进行[9］．两项研究都强调了重要的地区差异，其中弗兰德斯的子宫切除术发生率高于瓦隆尼亚和布鲁塞尔。与医疗设施有关的变量，例如全科医生或妇科医生的密度，只能微弱地解释这些变化。然而，这两份报告发现，针对教育或社会阶层较低的社会经济类别的患者，干预措施更多[1，9］．因此，在区域一级采用更好的监测和社区驱动的方法对这些外科手术仍然至关重要。

传统的回归方法，如广义线性模型(GLMs)，通常用于健康研究，以评估择期手术差异及其相关的风险因素，如社会经济或环境因素[2，6，10，15，16，17，18，20.，23，24，25］．然而，在一个国家的同一区域内，健康结果与其解释因素之间的关系可能不同。GLM等技术没有考虑到这种空间变化，可能导致有偏差的结果，对医疗保健专业人员和人群的指导不好。为了考虑空间变化，发展了空间建模技术，包括地理加权泊松回归(GWPR):一种将数据的非平稳空间结构纳入统计模型的空间建模技术[26，27］．它能够在小范围内分析和绘制健康结果与社会经济变量之间的地方空间联系。确定子宫切除术发生率高的城市及其相关的社会经济因素将有助于制定针对当地的方法，以减少对高危人群的干预措施数量。

在比利时，空间分析很少用于公共卫生研究。鉴于这类分析具有指导决策的潜力，本研究利用GWPR，旨在利用最新数据描述比利时瓦隆尼亚市一级子宫切除术发生率的地理分布情况，并分析影响该手术使用的社会经济因素(“教育/培训”、“收入和购买力”和“保健和护理”)的潜在关联。

研究场地及设计

我们对瓦隆尼亚地区的数据进行了生态学研究。瓦隆尼亚是比利时的三个地区之一，位于该国南部。它占比利时领土的55%，却只占其人口的三分之一。2014年1月1日，估计人口为3,576,325人。瓦隆尼亚有16844公里的领土²行政区划分为5个省、20个区、262个市。每个直辖市由一个数字系统标识符(NSI)代码定义，这是一个5个字符的字符串:第一个字符标识省份;第二，区;最后三个，市政当局的唯一代码。

数据源

子宫切除计数提取自最低医院总结(RHM)和瓦隆优质生活机构(AViQ)。在比利时，RHM是医院活动的强制注册。我们从2012年1月至2014年12月间接受子宫切除术的15岁以上(15+)女性中获得数据。RHM包含了患者的诊断、程序、年龄和居住地的详细信息。RHM的程序和诊断代码遵循国际疾病分类(ICD);2012年至2014年的数据使用版本9编码。手术路径分为两类:腹式子宫切除术(ICD-9 683、684、686，包括腹腔镜宫颈上子宫切除术、腹腔镜腹全子宫切除术和腹腔镜根治性子宫切除术)和阴道式子宫切除术(ICD-9 685、687，包括腹腔镜辅助阴道式子宫切除术和腹腔镜阴道根治性子宫切除术)。我们根据ICD-9建立了三类诊断:包括子宫平滑肌瘤和女性生殖道良性肿瘤在内的子宫疾病(ICD-9 2180-2219)、子宫内膜异位症(ICD-9 6170-6179)和生殖器脱垂(ICD-9 6180-6189)。诊断的选择仅限于良性指征的编码;危及生命的情况(如子宫肿瘤癌变或产后出血)的治疗选择较少。

人口及人口统计数据来自比利时的全国人口普查[28］．人口是指居住在比利时的15岁以上的女性的总数。我们假设比利时人口稳定，以2014年为参考年。

研究变量

反应变量

感兴趣的变量是瓦隆尼亚15岁以上妇女子宫切除的数量。为了考虑到每个空间单元中15岁以上妇女的数量，我们计算了262个城市中每个城市的标准化发病率(SIR)。

独立变量

我们从瓦隆评估、展望和统计学院(IWEPS)网站上提供的在线公开数据中提取了数据[29];瓦隆尼亚市的所有自变量都是可用的。我们从幸福状况指数(ICWB)中选择了三个自变量。值得注意的是，人口平均出生率是一项综合指标，利用市政一级的现有数据衡量瓦隆262个市镇的物质条件和生活质量。ICWB是60个标准化指标的平均值，分为36个亚维度，然后分为19个维度，最后分为8个科。ICWB的计算和按城市分列的数据可在IWEPS网站上查阅2014年的数据。

从ICWB中，我们提取了19个维度得分的三个变量。所有的分数都在0到1之间。以下指标是从国际人口wb维度中选择的，因为它们对文献中经常描述的社会经济和环境因素是不言自明的:"保健和保健"、"教育/培训"和"收入和购买力"。"保健和护理"指标包括以下变量:"出生时的预期寿命男性和女性"、" 70岁时男性和女性的寿命损失年数"、"被宣布患有慢性疾病的人的百分比"、"被确认为医学残疾的人的百分比"、"糖尿病的患病率"、"在市政当局提供全科医生、独立护士和医生的情况"、"步行去药店的机会"、"去配备紧急流动复苏病房(专科急救)的医院的机会"和"去医疗中心的机会";“教育/培训”:“中学生“按时”接受中等教育的百分比”和“上幼儿园或小学的机会”;及“收入及购买力”:“每份申报的收入中位数”、“领取社会援助的人占18岁及以上人口的百分比”、“欠债借款人的百分比”及“集体清还债务的人数的比例”。

表格1给出了三个自变量的描述性统计。三个协变量的最小值为0，最大值为1，平均值均大于或等于0.50。

数字1给出了三个自变量(ICWB维度)得分的城市空间分布。在"保健和保健"方面，67个市镇的得分低于0.5(满分为1)，11个市镇的得分高于0.8。在“教育/培训”维度上，125个城市的得分低于0.5(满分为1)，12个城市的得分高于0.8。在“收入和购买力”这一维度上，75个城市的得分低于0.5(满分为1)，19个城市的得分高于0.8。

统计分析

采用两种方法对数据进行分析:(1)采用描述性统计方法对响应和自变量进行表征。我们将262个城市的sir按其值分为3组，并对这3组进行了映射。(2)我们进行了GLM的对数链接泊松回归模型和地理加权泊松回归(GWPR)分析，以探讨子宫切除术和社会经济因素之间的关系。

标准化发病率(SIR)的估计

我们根据女性的年龄来估计子宫切除术的年龄标准化粗率。报告的子宫切除术病例的发生率以每10万名妇女中某一年报告的新子宫切除术病例数来衡量。假设观察到的事件病例服从泊松分布，得到报告发生率的置信区间(CI)。

\ (y_{我}\)观察到的子宫切除病例的数量，和\ (E_{我}\)子宫切除病例的预期数量是直辖市吗我\ \ (),在那里\(i = 1,2， \ldots, 262\)．SIR按年龄和直辖市划分我\ \ ()定义如下:

的计算\ (E_{我}\)是基于总体发病率吗\ (r_ {k} \)适用于比利时15岁以上女性人口的年龄结构。因此，使用标准化发病率计算预期病例数\ (r_ {k} \)每个年龄组。将该比率乘以参考人口的比例，即2014年比利时人口的年龄分布，将其归一化。年龄分别为20-34岁、35-44岁、45-49岁和50岁以上。然后将标准比率乘以女性人口\ (p_ {ki} \)在这个年龄段内我\ \ (),在那里\ (k \)是年龄组。然后根据市政当局绘制了sir地图，如下:

在哪里\ (k \)是年龄组。

SIR是发病率的标准化指标，在1左右变化;如果大于、等于或小于1，则观察到的病例数分别高于、正好等于或低于预期[30.］．

建模

在本研究中，我们使用泊松回归和GWPR来模拟子宫切除术与所选社会经济因素之间的关系。

泊松回归模型

首先，我们采用泊松回归模型，考虑空间自相关，以估计三个变量(“教育/培训”、“收入和购买力”和“健康和保健”)与瓦隆尼亚15岁以上妇女子宫切除术率之间的总体关联。在按城市分析关联的影响之前，这一实施允许对不同协变量和妇女子宫切除术率之间存在的关系及其方向进行全面评估。

模型的制定如下:

在哪里E_我各城市子宫切除病例的预期数量(i)是否为β₀截距是β (β₁,β₂,β_3.)是与预测因子(“教育/培训”、“卫生和保健”和“收入和购买力”)向量相关的回归系数向量，ε代表误差项。

地理加权泊松回归(GWPR)

其次，我们开发了GWPR模型，以调查子宫切除术与一组解释变量(“教育/培训”、“卫生和保健”和“收入和购买力”)之间的关联，以预测子宫切除术病例的发生率，这些变量的参数可能因城市而异。该模型的规格如下:

值得注意的是,\(\beta_{1}，\beta_{2}，\beta_{3}\)是位置的函数吗\(u_{i} = \左({u_{xi}，u_{yi}} \右)\)的二维坐标我直辖市。这意味着参数\(β= \ \离开({\ beta_ {1}, \ beta_ {2}, \ beta_ {3}} \) \)，估计在Eq. (5)，不同的城市可能有所不同。因此，在GWPR建模策略中考虑了空间异质性，参数β可以用矩阵形式表示。

在这个矩阵,\ (n \)表示城市的数量(这里是262)。每个直辖市的参数，在等式的矩阵中形成一条线(6)，由Fotheringham等人估计。[31］．

在情商。7)，\ ({\ mathbf {W}} \离开({{\文本{你}}_ {{{{xi \文本 }}}} { },{\ 文本{你}}_{{{文本\{易}}}}}\右){}\)表示空间权重矩阵\ (n \)通过\ (n \)，可以用\(W \左(i \右):\)

在哪里\ (w_ {ij} \离开({j = 1, 2, 262年\ ldots} \) \)是否给予市政当局权重j在城市模型调整中我．

在该模型中，我们的回归方程是根据邻近城市的观测估计的。对所有城市重复估计过程，每个城市根据其与回归点的距离进行加权。因此，来自更接近回归实施的市政当局的数据比来自偏远市政当局的数据具有更显著的权重。换句话说，观察更接近市政我\ \ ()对参数估计的影响更大\ (\ beta_{1} \离开({u_{我}}\右),\ beta_{2} \离开({u_{我}}\右),\ beta_{3} \离开({u_{我}}\)\)比那些远离我\ \ ()．这种影响在我\ \ ()是用加权函数描述的吗\ (w_ {ij} \)．在本次搜索中，使用下面的双方核进行计算\ (w_ {ij} \)．

的参数\ (Gi \)是一个称为带宽的量。当\ (G_{我}\)趋于无穷,\ (w_ {ij} \)逼近1,GWPR成为全局模型，如式所示(8)．的计算采用双方核\ (w_ {ij} \)为了避免在数据很少的情况下，在参数估计中出现过高的标准误差和不可预测的结果。这个双平方核允许权重变量根据数据的密度在空间上变化。因此，在数据稀缺的地方带宽更大，而在数据丰富的地方带宽更小。在建模过程中，考虑到一些城市人口较少的事实，我们研究的所有数据都被用于确定带宽。

模型残差的空间自相关检验

当来自一个直辖市的数据与来自其他邻近直辖市的数据相关联时，就会发生空间自相关。本研究采用Moran指数I来评价模型残差的空间自相关性[32］．Moran’s I的负(正)值表示城市间的空间自相关为负(正)。Moran’s I的值范围从−1(表示完全分散)到+ 1(完全相关);0表示随机分布。莫兰的我不知道是否有关联p值小于0.05。我们还在所有的模型中考虑了空间自相关。

所有分析均使用R统计软件进行，并使用“SPGWR”包拟合GWPR模型。

研究人群的特征

表格2总结了居住在瓦隆尼亚15岁以上的女性在2012年至2014年间接受子宫切除术的特点。在3年期间，瓦隆尼亚共进行了6905例子宫切除手术。各年样本分布差异不显著(分别为34.2%、32.7%和33.1%)。56.7%的女性选择阴道式手术，43.3%的女性选择腹式手术。子宫切除术的主要指征为平滑肌瘤和女性生殖道良性肿瘤(55.9%)，其次为子宫内膜异位症(28.1%)和生殖器脱垂(16.0%)。子宫切除术率以45 - 54岁年龄组最高(46.6%)，其次为35 - 44岁年龄组(26.2%)。

子宫切除术标准化发生率(SIR)的估计

整个子宫切除术SIR为1.101 (95%CI 1.002-1.199)，在瓦隆尼亚各城市之间有差异。事实上，在96个城市中超过1个，表明在这些城市中观察到的病例数高于预期。在瓦隆尼亚的161个市镇，这一数字低于预期。2)．所有省份均表现出较低的数值和较高数值的聚类。在地图的东部，从北到南横跨三个省(Liège，那慕尔和卢森堡)，有38个数值高于1的城市。

多变量分析

泊松回归模型的参数总结

表格3.显示泊松回归模型的结果。“收入和购买力”和“健康和保健”变量与瓦隆尼亚15岁以上妇女子宫切除术的发生显著相关。与“收入和购买力”的关系是积极的;如果“收入和购买力”得分增加，子宫切除的可能性也增加。与“保健和护理”的关联为负相关;这意味着如果“健康和护理”得分降低，子宫切除的可能性就会增加。“教育/培训”变量与手术发生无显著相关性。

GWPR中局部参数的汇总

表格4总结了GWPR模型的参数估计。局部参数由五个指标统计量(最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值)描述。预测变量的参数分布在瓦隆尼亚262个市镇如图所示。3.；地图上的红色表示局部参数估计值较高。参数表现出明显的空间变化模式。地图表明，四个参数估计值对所有地点都不相等。截距的当地参数估计值在下列城市中最高:艾绍-普雷尔斯、安德内、安德卢埃斯、安斯、安托万、布兰-拉勒德、库尔切莱斯、恩希恩、尤彭、方丹-伊夫克、弗拉斯内-莱兹-阿维因、盖丁内、吉尔、Grâce-Hollogne、哈姆-苏-赫-赫-纳林内斯、Hastière、赫博蒙、休伊、因库尔、贾哈伊、乔多涅、拉Bruyère、拉Louvière、Léglise、马尔-恩-法明、那慕尔、尼维尔、奥尔普-乔什、乌佩耶、菲力佩维尔、Plombières、普罗芬德维尔、Saint-Léger、桑特-维思、桑伯维尔、塞内弗、笨笨、丁蒂尼和伊伏瓦。这表明，当其他变量保持不变时，这些城市的妇女更有可能接受子宫切除术。但是，大多数城市的地方参数较低:安希，奥班热，贝伦，Braine-le-Château，布吕尼-勒-康特，布吕尼奥，沙特莱，肖德方丹，肖蒙-吉斯托，辛尼，埃斯丁，埃塔莱，法西恩，费希-勒-高-克洛彻，弗洛里夫，弗洛伦，弗莱梅里，格雷-多伊索，亨西，Honnelles，凯尔米斯，拉哈尔普，拉罗彻-阿登，Libramont-Chevigny，梅特-德-维顿，蒙斯，蒙斯，莫兰威尔兹，莫斯克隆，南德林，纽福堡，翁哈耶，乌菲，Quiévrain, Rixensart, Sombreffe, Soumagne, Tellin，图尔奈，Vaux-sur-Sûre，维勒-拉-维尔，维勒-布伊莱和瓦西吉。 This indicates a weak relationship with undergoing hysterectomy (Fig.3.)．在“教育/培训”、“卫生和保健”和“收入和购买力”评分方面，参数因市而异。子宫切除术和“教育/培训”之间的关联在该地区表现出最大的空间变异，如系数范围(−0.764至0.39)所示。在瓦隆尼亚136个市镇，“教育/培训”与妇女子宫切除术的发生呈负相关，而在其他126个市镇则呈正相关。此外，“教育/培训”的当地参数估计在以下城市是最低的:安希、贝洛兹、塞勒斯、科尔方丹、埃斯纽克斯、弗洛伦维尔、弗罗伊德夏贝尔、格布鲁克斯、哈莫伊斯、赫伦、霍顿、利宾、林堡、马尔梅迪、梅塞西、梅特、雷贝卡、罗什福尔、维尔塞姆、威梅斯和瓦弗尔;它们在以下城市中最高:安瑟尼斯和万泽。较高的当地参数估计值表明，生活在这些城市的妇女更有可能接受子宫切除术。3.)．在所有市镇，"保健和护理"的地方参数估计数都相对较低。该地图显示，“卫生和保健”变量的所有本地参数估计值都为负值。这表明，增加获得"保健和护理"的机会减少了每个市的子宫切除数量。对"保健和护理"的地方参数估计在下列城市最低:安希、贝伦、塞勒斯、Honnelles、拉赫尔佩、林堡、梅西西和蒙斯(图)。3.)．“收入和购买力”的当地参数估计在布永、西尼、恩西和穆松最高，在马契-法明、奥尔普-若什和普罗芬德维尔最低。该地图显示，“收入和购买力”变量的所有地方参数估计都是正的;这表明，增加妇女的“收入和购买力”会增加每个城市子宫切除的数量(图1)。3.)．

这项研究描述了瓦隆尼亚15岁以上妇女子宫切除术的地理分布，并展示了GWPR的潜力，以提高我们对影响该手术使用的因素的理解。子宫切除的发生率在瓦隆尼亚各不相同。尽管泊松回归模型表现良好，但它忽略了空间背景，因为它只代表了整个瓦隆尼亚的整体关系，而GWPR能够代表子宫切除术发生率和每个城市发挥作用的社会经济因素之间关系的局部变化。GWPR的结果允许对空间变化有更深入的理解，因为子宫切除术的发生率被证明与社会经济因素有非平稳的关系。这将有助于制定有针对性的建议，以缩小差距。

SIR设备的映射(图1)。2)确定了与瓦隆尼亚地区的平均水平相比，子宫切除术发生率有高有低的城市集群。3.根据GWPR的预测变量，显示子宫切除的不同空间分布。这意味着有必要逐一考虑影响手术使用的因素，以实施预防措施，减少手术数量，并针对高危人群。

许多研究表明，在最贫困的地区，子宫切除术往往更为频繁。首先，我们的研究结果表明，生活在“健康和护理”得分较低的城市的15岁以上妇女比生活在得分较高的城市的妇女更有可能接受子宫切除术。"保健和护理"对城市子宫切除术发生率的积极和显著影响与大多数文献发现一致[9，17，22］．用于该变量的分数除其他因素外，还包括进入医院或医疗中心的机会。比利时的医院设施在全国分布均等，人们在住院方面不面临任何经济障碍，因为大多数人口都有医疗保险，住院费用共同支付非常罕见[33］．然而，生活在获得保健服务较少地区的社会经济地位较低的妇女比社会经济地位较高的妇女更不可能定期接受妇科检查，后者可以在多种医疗服务(公共或私人)中进行选择。因此，按年龄组分析这种相关性，以调查子宫切除术是否也被视为已达到理想家庭规模并希望限制医疗检查和自付费用的妇女的长期避孕方法，这将是有趣的。[22］．相反，一些研究显示，有私人医疗保险或看全科医生次数较多的妇女，也更有可能接受子宫切除手术[17，23］．这个代理还包含了一些对我们的分析没有帮助的成分(如“糖尿病的患病率”或“步行去药店的途径”)，这可能会对结果产生偏差。

第二个与“收入和购买力”的关联并不像预期的那样。居住在“收入和购买力”得分较低的城市的15岁以上的女性接受子宫切除的可能性较低。这种关联与过去几十年在比利时进行的研究相矛盾[1，9]和其他国家的研究表明，社会经济地位较低的妇女更有可能接受子宫切除术[16，21，22］．相比之下，在安大略省，中等五分之一收入的人群与此呈正相关[19］．作者认为，是否做手术的决定是复杂的，中等收入的五分之一的人可能不愿意支付更昂贵的保守治疗，而收入较低的五分之一的人在接受手术治疗方面也面临挑战。芬兰的三项研究发现，收入与子宫切除术率之间存在正相关[2，34，35］．在美国进行的其他研究也观察到了这种关联[23，36在澳大利亚，有私人健康保险的女性接受了更多的手术[17］．提出的一些解释是，考虑到非公立医院的医生可能受到的经济激励，有补充私人医疗保险的妇女或有能力支付社会保险无法报销的私人诊所费用的富裕妇女过度使用手术[17，23］．一些研究也分析了与所治疗病理的关系，这种关系在不同的社会经济群体中有所不同，表明对一些子宫切除指征有更好的进入妇科中心进行检测和诊断的机会[2，34］．这种联系背后的原因值得进一步探讨，因为它可能反映了决定进行手术背后的潜在原因的复杂性，如文化信仰或对贫困妇女多次就诊可能增加的额外费用的恐惧[33］．

对于“教育/培训”，在研究区域内的估计系数从负到正的事实并没有通过传统回归出现，这表明GWPR规范的重要性[37］．教育与子宫切除术之间的关系并不总是负相关。这种城市关联的空间异质性表明，该因素对某些城市子宫切除术发生率的影响可能比其他城市更大。多项研究表明，受教育程度较低的妇女更有可能接受子宫切除术[3.，38，39］．这类妇女对针对其病症的治疗方案了解较少，认为医生最了解情况，在与保健专业人员讨论替代方案时也缺乏信心[21］．一些保健专业人员难以与受教育程度较低的妇女讨论性健康和生殖健康。这些情况可能导致医生在不涉及患者的情况下代表患者做出决定[21，40，41］．这一维度包含了两个代表教育水平的变量(“学生按时接受中等教育的百分比”和“上幼儿园或小学的机会”)，它们可能会对结果产生偏差。

我们的发现应该在几个局限性的背景下加以解释。首先，ICWB评分的灵感来自加拿大幸福指数，涵盖了幸福的所有方面，而不限于健康或社会经济相关因素(也就是说，它包括城市环境和通信等维度);因此，这一指标是瓦隆尼亚独有的。实际上，比利时的另外两个区域没有相应的指标，这限制了国家一级的比较。ICWB指数没有按年龄组或性别给出相关因素的细分，这也限制了与其他研究的比较。不过，使用ICWB相关数据也有好处，因为它们是从同一索引发出的，并且包含同一地理实体的大量可选维度。这限制了数据收集的来源，使用相同的验证方法，并允许对尺寸进行相同的校准过程。

另一个确定的局限性是使用汇总数据来估计子宫切除术率。事实上，用于子宫切除术率的分母，即一个城市15岁以上的女性数量，包括在我们的研究期间之前已经接受过子宫切除术的女性，或本研究框架中选择的适应症(如癌症和产后出血)以外的适应症的女性。这些女性不再有接受手术的风险。这可能导致对SIR的低估[22，42］．

最后一个限制是生态研究的设计，限制了证明因果关系的能力。需要进一步的分析来探索这些变化的根本原因。还可以采用替代变量来探讨其对子宫切除术发生率的影响，如探讨患者的满意度和子宫切除术后的并发症，以评估根治性手术的收益和风险。如最近国家健康和残疾保险研究所的报告所揭示的那样，进一步的研究分析了当代比利时粗子宫切除术率的下降[8]，与使用替代治疗是有关联的。子宫切除术是一种常见的手术，可以缓解一些良性妇科问题，但它往往与负面的心理、性和身体后果有关[5，43］．子宫切除术有多种选择，应该优先于根治性手术。当其他治疗方案失败、禁忌或妇女拒绝时，建议子宫切除术[43，44］．社会经济水平对子宫切除术发生率的影响可能是由于几个因素。受教育程度低的妇女可能缺乏创伤性较低方法的知识，稍后向保健专业人员咨询，或获得保健的机会不固定[45］．一些研究表明，妇科医生的性别、年龄和学术实践对子宫切除术的指征有影响[23，46］．1984年，瑞士在大众媒体上开展了一项公共信息运动，运动开始后和第二年子宫切除率下降[43］．今天，妇女协会和患者支持团体在社交媒体上创建了网站，提供了子宫切除术的替代方案的简单解释，还提供了增强妇女健康能力的建议。在决定根治性手术是否是最好的治疗选择之前，这些形式的支持可用于促进与妇科医生或保健专业人员的讨论[21，47］．应采取的策略包括临床教育、制定良好实践指南、同行评议、就临床实践概况向医生反馈、公众教育以及在决策过程中提高对患者偏好的理解[11，21，33，44］．医生和妇科医生应该采取全面的方法，留出讨论子宫切除对女性健康的心理影响的空间。在讨论中不应忽视对患者重要的结果，如症状的缓解、长期并发症(手术或不手术)和生活质量的提高[11］．有重点的办法，包括了解当地的社会经济关系，将优化妇女及其照顾者的决策过程，并防止对有危险的妇女过度使用这一程序。

一般认为，区域间差异小表明医疗服务最佳[14］．研究表明，在比利时瓦隆尼亚地区，子宫切除率在空间上有所不同。此外，研究发现子宫切除术发生率与“收入和购买力”得分高、“保健和护理”得分低以及“教育/培训”得分不同有关。子宫切除术发生率和社会经济变量之间关系的空间差异意味着在一些城市，这些社会经济变量对发生率的影响比其他地方更大。忽略这些空间变化可能导致低效的资源使用。我们的研究发现，在瓦隆尼亚的不同城市之间，子宫切除术的使用存在持续的差异，这可能代表了医疗服务的低效率或不平等。考虑到可能出现的短期并发症和长期有害影响，对良性疾病的子宫切除术可能被滥用令人担忧。尽管比利时拥有良好的医疗保健体系，但人口健康方面的社会不平等现象仍然存在[33］．重要的是要量化使用子宫切除术方面的不平等现象及其原因，以便在地方保健政策一级采取措施解决这些问题。在目前的研究中，建议使用GWPR，以增加对生态协会的地方性质的考虑，并使更深入地了解城市一级的情况。这些发现将有助于卫生政策超越为所有城市提供统一的建议，因为区域差异很大。考虑到城市目标干预难以实际实施，在当地了解影响手术使用的社会经济因素将有助于保健专业人员有效行动并开展有针对性的信息宣传活动。我们的研究结果为加强基于地理差异的项目提供了进一步的证据，帮助面临风险的妇女做出最佳选择。

在当前研究中所分析的RHM中所提取的数据集尚未公开，但在AViQ的允许下，通信作者可以根据合理要求获得这些数据集。

15 +:

年龄超过15岁

AViQ:

瓦隆代理品质生活

置信区间:

置信区间

全球语言监测机构:

广义线性模型

GWPR:

地理加权泊松回归

ICD:

国际疾病分类

ICWB:

幸福状况指数

IWEPS:

瓦隆评价、展望和统计研究所

伦琴数:

最低医院总结

先生:

标准化发病率比

我们感谢AViQ提供RHM数据。

这项研究并不需要资金。党卫军获得了Québec Santé研究基金会(FRQS)的博士后奖学金。

从属关系

1. 比利时布鲁塞尔，生物统计和临床研究中心Epidémiologie, Santé Publique, Université自由布鲁塞尔，1070

   Aline Poliart, Fati kirakya - samadoulougou, Mady Ouédraogo & Philippe Collart

2. 比利时夏勒罗瓦，6061,avq Qualité

   Philippe Collart和Dominique Dubourg

3. 肥胖预防评估平台，魁北克心肺研究所，魁北克，QC, G1V 4G5，加拿大

   塞科Samadoulougou

4. 规划和发展研究中心，Université魁北克省拉瓦尔省，QC，加拿大G1V 0A6

   塞科Samadoulougou

贡献

美联社和MO在FKS和SS的监督下进行分析和解释结果。美联社撰写了初稿。PC和DD有助于数据的采集和结果的解释。FKS和SS提出了研究的最初想法。AP、FKS、MO、PC、DD和SS对修改稿件做出了重要贡献。所有作者阅读并批准了最终稿件。

相应的作者

对应到艾琳Poliart．

伦理批准和同意参与

作者从AViQ获得了获得RHM数据的许可。由于从RHM二次收集信息，不需要伦理批准和同意参与。

同意出版

不适用。

相互竞争的利益

作者声明他们没有竞争利益。

出版商的注意

施普林格自然对出版的地图和机构附属的管辖权要求保持中立。

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