Improving Racial and Ethnic Data in Health pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Natl Academy Pr

作者:Melnick, Daniel (EDT)/ Perrin, Edward (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:18

装帧:Pap

isbn号码:9780309090940

丛书系列:

图书标签:

种族数据
民族数据
健康数据
健康公平
公共卫生
数据科学
数据质量
数据标准化
健康差异
少数族裔健康

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具体描述

《健康领域种族与族裔数据改进之道》内容梗概：《健康领域种族与族裔数据改进之道》一书深入探讨了当前医疗保健体系中用于追踪和分析种族与族裔差异的数据所面临的挑战，并提出了切实可行的解决方案。本书认为，准确、细致的种族与族裔数据是理解和解决健康不平等问题的基石。没有这些数据，我们便无法有效地识别出不同群体面临的特定健康风险、服务获取障碍以及治疗效果的差异。本书首先回顾了在健康研究和实践中收集和使用种族与族裔数据的历史背景，揭示了早期数据收集过程中存在的局限性，例如过于粗略的分类、信息遗漏以及在不同机构间数据不一致等问题。作者强调，这些历史遗留问题导致了对健康差异根源的理解不深入，也阻碍了针对性干预措施的制定。接着，本书详细剖析了当前在健康领域收集种族与族裔数据时普遍存在的核心问题。这包括：数据分类的局限性：现有分类过于宽泛，无法捕捉到不同族裔群体内部的细微差异，例如，将亚裔或西班牙裔/拉丁裔作为一个整体，忽视了其内部不同国家、文化背景和语言习惯带来的健康状况差异。数据收集方法的不足：许多情况下，数据收集依赖于自我报告，但部分群体可能因为信任问题、语言障碍或缺乏对数据重要性的认知而提供不准确或不完整的信息。此外，电子健康记录（EHR）系统中数据字段的设计和标准化程度也直接影响了数据的质量和可用性。数据质量和标准化问题：不同医疗机构、研究项目和政府部门在数据收集、编码和存储方面缺乏统一的标准，导致数据难以整合和比较。即使收集了相关信息，其准确性、完整性和时效性也常常参差不齐。数据分析和解读的挑战：即使拥有了相对准确的数据，如何进行恰当的分析和解读也至关重要。简单的描述性统计可能无法揭示数据背后隐藏的复杂社会经济因素、系统性歧视或文化习俗对健康的影响。《健康领域种族与族裔数据改进之道》的核心价值在于其提出的多维度、系统性的改进策略。本书并非仅仅停留在问题分析，而是着力于提供构建更优质数据体系的蓝图。其提出的关键改进方向包括：优化数据收集流程：建议采用更精细化的分类系统，允许受访者提供更具体的族裔信息，同时探索更为可靠的数据收集方法，例如结合多源数据（如人口普查数据、临床记录等）进行交叉验证，并加强对医疗服务提供者的培训，使其能够以更敏感和尊重的方式进行信息收集。推动数据标准化与互操作性：强调建立统一的数据字典和编码标准，以便不同系统之间的数据能够无缝交换和整合。鼓励医疗机构和研究者采纳行业最佳实践，并利用技术手段（如人工智能和自然语言处理）来提高数据提取和标准化的效率。提升数据分析与应用能力：倡导使用更先进的统计模型和分析方法，将种族与族裔数据与社会经济状况、地理位置、环境暴露、医疗服务利用模式等其他重要因素相结合，以更全面地理解健康不平等的驱动因素。同时，鼓励将这些分析结果转化为具体的政策建议和临床实践指导，用以指导资源分配、服务设计和健康干预。关注数据隐私与伦理：深刻认识到在收集和使用敏感的种族与族裔数据时，必须严格遵守隐私保护法规，确保数据的安全，并建立透明的沟通机制，让数据主体了解其信息的使用方式。本书还强调了在数据分析和解读过程中避免过度概括和刻板印象的重要性，以伦理为导向，确保数据的使用不会加剧现有的社会不平等。本书适合医疗保健专业人士、公共卫生研究员、政策制定者、社区健康倡导者以及任何关心消除健康不平等的人士阅读。通过对《健康领域种族与族裔数据改进之道》的深入研读，读者将能全面掌握提升健康领域数据质量的关键知识和技能，为构建一个更加公平、更具响应性的医疗保健体系贡献力量。本书的终极目标是通过改进数据，最终实现改善所有群体的健康福祉。