Abstract

Contexto

Financeiro e pressões demográficas em US exigem uma compreensão da distribuição mais eficiente de médicos para maximizar os benefícios de saúde de nível população. trabalho anterior assumiu uma relação negativa constante entre a oferta ea mortalidade resultados médicos em todo os EUA e não abordou variação regional.

Métodos

Nesta análise ecológica, regressão geograficamente ponderado foi usado para identificar espacialmente variando as relações entre densidade urologista local e mortalidade por câncer de próstata a nível do condado. Os dados de 1.492 municípios em 30 estados do leste e do sul de 2006-2010 foram analisados.

Achados

Os mínimos quadrados ordinários (OLS) regressão descobriu que, em média, aumentando a densidade urologista por um urologista por 100.000 pessoas resultou em uma diminuição esperada na mortalidade por câncer de próstata de -0.499 mortes por 100.000 homens (95% CI -0,709 a -0,289, valor-p 0,001), ou uma redução de 1,5%. regressão ponderada Geographic demonstrou que a adição de um urologista por 100.000 pessoas em municípios no sul dos estados do Rio Mississippi de Arkansas, Mississippi e Louisiana, bem como partes de Illinois, Indiana e Wisconsin está associada com diminuição de 0,411-0,916 na próstata mortalidade por câncer por 100.000 homens (1,6-3,6%). Em contraste, a densidade urologista não foi significativamente associada com a mortalidade estado da próstata na nova região de Inglaterra.

Conclusões

A força de associação entre a densidade urologista e mortalidade por câncer de próstata variou regionalmente. As áreas com maior potencial de efeitos poderiam ser direcionados para aumentar a oferta de urologistas, como associado com a maior melhoria prevista na mortalidade por câncer de próstata

Citation:. Yao N, Foltz SM, Odisho AY, Wheeler DC (2015) Análise geográfica de Urologista Densidade e mortalidade do cancro da próstata nos Estados Unidos. PLoS ONE 10 (6): e0131578. doi: 10.1371 /journal.pone.0131578

editor: Tina Hernandez-Boussard, Faculdade de Medicina da Universidade de Stanford, Estados Unidos

Recebido: 13 de fevereiro de 2015; Aceito: 03 de junho de 2015; Publicação: 25 de junho de 2015

Direitos de autor: © 2015 Yao et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Disponibilidade de dados: Os dados da pesquisa estão publicamente disponíveis nos seguintes sites: https://seer.cancer.gov/mortality/https://ahrf.hrsa.gov/https://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger~~number=plural. html

Financiamento:. Dr. Yao foi apoiado sob uma bolsa da National Cancer Institute (2R25CA093423). Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

a incerteza em torno da implementação e do impacto da proteção do paciente e Affordable Care Act tem alimentado ainda mais o debate sobre a composição e distribuição da força de trabalho médico. O envelhecimento da população americana, o aumento da prevalência de doenças crônicas, e um melhor acesso aos cuidados levou a preocupação com a adequação da força de trabalho médico, tanto nos cuidados primários e especialidade. [1-4] Financeiro e pressões demográficas exigem uma compreensão de a distribuição mais eficiente de médicos para maximizar os benefícios de saúde de nível população.

Quando avaliado a nível nacional, o aumento da densidade de médico de cuidados primários tem sido associada a taxas de mortalidade por câncer melhoradas. [5] Outros estudos têm mostrado a relação entre a oferta médico especialista e mortalidade de câncer. [6-10] a presença de um urologista em um concelho tem sido associado com menor mortalidade por câncer urológico e da presença de colorretais e gerais cirurgiões tem sido associado com menor mortalidade por câncer colorretal. [7,8 ] os pesquisadores também descobriram menor mortalidade melanoma nas áreas atendidas pelos dermatologistas. [9,11] no entanto, alguns trabalhos em outros campos de cuidados de saúde encontraram resultados conflitantes e inconsistentes sobre a associação da oferta médico e os resultados do câncer. [12,13] Esses estudos assumir que a relação entre densidade e câncer resultados do médico é constante em toda a área de estudo, e não mediram variação regional da relação entre a oferta médico e mortalidade de câncer em resultados estatísticos. [7,8,14] as análises de resíduos da regressão, muitas vezes revelam que esta hipótese não é necessariamente verdade (S1 e S2 Figs). [15,16] é improvável que uma unidade de aumento da densidade especialista em câncer em uma região de alta densidade médico, tais como a área da grande Boston teria o mesmo efeito sobre a mortalidade de câncer como em uma região de densidade médico baixo, como West Virginia

.

a fim de abordar estas limitações da literatura existente e construir sobre trabalho anterior [7], foi utilizada a regressão geograficamente ponderada (GWR) para estudar a relação entre taxas de densidade e de mortalidade por câncer médico. modelos GWR variação espacial na relação entre a variável dependente e as variáveis ​​explicativas. [15] Trabalhando a nível do condado, procurou-se determinar se o aumento da densidade urologista foi associado com menor mortalidade do câncer de próstata e se essa relação variou entre os municípios nos Estados Membros.

dados de estudos e métodos

dados

medidas de dados em nível de condado de recursos de saúde foram obtidos a partir do arquivo de recursos da área (ARF), administrada pelos recursos de saúde dos Estados Unidos Serviços Administration. [17] o ARF publica o número de médicos por especialidade por município, com base no Physician Masterfile American Medical Association. Médico (urologista, oncologista, e médico de cuidados primários) densidade foi definido como o número de médicos em cada grupo por 100.000 habitantes em cada município, ponderada usando dados de 2006 e 2010. Além disso, o status do condado profissional de saúde área deficitária e sócio indicadores económicos (as percentagens de população com mais de 65 anos, não-brancos, e mais de 25 com um diploma do ensino médio, e renda per capita) foram captada a partir da ARF. A latitude e longitude do baricentro geográfica de cada município foi obtido a partir do County e Mapa Equivalent (Censo 2000), produzido pela Divisão de Geografia do Censo dos Estados Unidos. [18]

As taxas de mortalidade de câncer de próstata em nível de condado foram obtidos a partir do programa do National Cancer Institute (NCI) Vigilância, Epidemiologia e resultados finais (SEER). [19] taxas de mortalidade total, em cinco anos, que foram encontrados para ser fiável ao longo do tempo e do espaço, foram utilizados. [20- 23] as taxas foram pelo método direto usando faixas etárias de cinco anos ajustada para a idade, com a população padrão Censo 2000 dos Estados Unidos como referência. Os dados dos municípios com menos de dez mortes são suprimidos pelo NCI (27% dos municípios do leste e do sul). Municípios com zero mortes relatadas foram incluídos. Condado-nível taxas de incidência de câncer de próstata foram obtidas no site da Profiles Cancer Estado NCI. [24] As taxas representam a incidência média de 2006-2010 e incluem homens de todas as idades e etnias. As taxas de incidência foram relatados como o número de casos por 100000 pessoas e foram para a população padrão EUA 2,000 ajustado à idade. Para proteger a identidade do paciente, os dados de municípios com menos de dezesseis casos são suprimidos pelo NCI (4% dos municípios do leste e do sul). Municípios com zero casos relatados estão incluídos. Uma vez que esta é uma análise de dados secundários do condado-nível, o consentimento informado ou revisão institucional bordo avaliação não era necessária.

estados ocidentais foram excluídos análises espaciais devido à falta de dados. 56% dos condados ocidentais estavam em falta, quer de mortalidade ou incidência dados, não incluindo o Alasca, Washington, Kansas, ou Minnesota, que eram dados de mortalidade completamente ausentes. Dos 30 estados do leste e do sul incluídas para análise, foram incluídos dados de 1492 fora de 2069 (72%) municípios. Os dados dos restantes 577 concelhos (muitos no Texas ocidental) estavam em falta, porque muito poucos casos de câncer de próstata ou mortes foram relatadas. Os dados de Ohio e Virgínia não estão disponíveis ao público devido aos regulamentos estaduais. S3 Fig visualiza o problema de dados perdidos em estados centrais.

Análise

A distribuição espacial das taxas de mortalidade de câncer de próstata em toda a região do estudo foi mapeado para determinar se os agrupamentos geográficos (ou seja, clusters) eram evidentes . autocorrelação espacial nas taxas de mortalidade foi avaliada usando I de Moran no pacote de software geoda com uma matriz de peso baseado em seis vizinhos mais próximos. [25] testes de permutação foram usadas para indicar significância estatística de Moran I.

análises de regressão foram realizado em

R

(versão 3.0.2), utilizando o

GWmodel

pacote. [26] um modelo de regressão de mínimos quadrados ordinários (OLS) foi criado como um comparador de linha de base para modelos GWR. Foram incluídos co-variáveis ​​como discutido no nosso trabalho anterior [7], incluindo urologistas por 100.000 pessoas, o MDS cuidados primários por 100.000 pessoas, a incidência de câncer de próstata por 100.000 homens, camas hospitalares por 100.000 pessoas, classificação concelho como profissionais da área de escassez de Saúde (HPSA) , classificação metropolitana no esquema Rural-Urban Código Continuum de 2003, as percentagens de população com mais de 65 anos de idade, não-brancos, com mais de 25 anos de idade sem um diploma do ensino médio, e renda per capita. Nós adicionamos um indicador para um concelho que tem pelo menos um oncologista e tratado médico de cuidados primários e densidade urologista como variáveis ​​contínuas. [7]

O padrão espacial dos resíduos no modelo OLS foi examinado e revelou que o relação entre os resultados de densidade médico e câncer não pode exercer em toda a área de estudo (S1 e S2 Figs). [15,16] Foi realizada uma GWR para obter estimativas dos coeficientes locais e p-valores aproximados ajustados com base na falsa descoberta Benjamani-Yekutieli taxa de método (FDR) (veja S1 Arquivo). [27,28] a faixa de estimativas dos coeficientes GWR foram tabulados e as estimativas do coeficiente de densidade urologista foram mapeados.

Outra análise de sensibilidade usando a área de serviços de saúde como a unidade de análise foi planejado, mas não executado, porque a maioria dos nossos dados estão disponíveis apenas a nível do condado e não poderia ser facilmente agregadas em áreas por causa dos dados em falta em municípios com menor porte populacional dos serviços de saúde. No entanto, esperamos que os resultados seriam essencialmente similar na análise de áreas de serviço de saúde porque GWR geralmente não sofrem de problemas unidade de área modificável. [15]

diagnóstico de colinearidade

Colinearidade foi encontrado ser especialmente problemático em modelos GWR e diagnóstico de colinearidade de pormenor e procedimentos de selecção do modelo são fornecidos no arquivo S1. [29] as ferramentas de diagnóstico do pacote de R

gwrr

foram usadas para explorar problemas com collinearity nos modelos GWR. [30] com base nos testes de diagnóstico, a variável de percentagem da população com menos de 65 sem seguro de saúde foi omitido para chegar ao modelo final GWR (veja S1 Arquivo). Além disso, deu mais de 90% das mortes por câncer de próstata estão entre os homens com 65 anos ou mais e a idade média de morte é de 80, a maioria dos sobreviventes de câncer de próstata são os beneficiários do Medicare. [31]

Resultados do estudo

a estatística descritiva

na amostra estudada, a taxa média do condado-nível ajustado à idade da próstata incidência de câncer foi 141.20 casos por 100.000 homens e a taxa de mortalidade por cancro da média do condado-nível ajustado à idade de próstata foi de 25.55 por 100.000 homens (S1 tabela). Essas taxas não devem ser interpretados como médias nacionais ou regionais, pois municípios com muito poucas mortes ou casos foram excluídos antes do cálculo. As taxas de mortalidade mostrou autocorrelação positiva espacial (Moran I = 0,30, valor-p 0,001), indicando agrupamento significativo. Os municípios com as maiores taxas de mortalidade por câncer de próstata observados estavam localizados no Sul (Fig 1). A distribuição da densidade urologista foi desviada para direita, com mediana de 1,33 e média de 2,10 urologistas por 100.000 pessoas. As razões para esta inclinação incluem muitos municípios que compartilham o valor mínimo de zero e alguns municípios com valores anormalmente elevados (S4 FIG). Cerca de 43% dos municípios com dados completos tinha uma densidade urologista do zero, com a maioria deles localizados fora do Nordeste. 40% dos municípios tinham pelo menos um oncologista. A densidade médico de cuidados primários foi 56,67 por 100.000 pessoas. 46% dos municípios foram classificados como área metropolitana

Nota:. 1. Concelhos rotulados como “ausente” ter dados de mortalidade por câncer de próstata ou de incidência incompletos. 2. Quintiles foram calculados usando apenas municípios com valores diferentes de zero.

Linear regressão

Na regressão linear múltipla, encontramos uma associação negativa global entre mortalidade por câncer de próstata e aumento da densidade urologista (Tabela 1). Aumento da densidade urologista por um urologista por 100.000 pessoas, mantendo outras variáveis ​​constantes, resultou em uma diminuição esperada da mortalidade por câncer de próstata de -0.499 mortes por 100.000 homens (95% CI -0,709 a -0,289, valor de p 0,001), ou uma redução de 1,5%. A presença de um oncologista de radiação adicional não foi associada com uma alteração na mortalidade. Aumento da incidência foi associado com o aumento da mortalidade por câncer de próstata, assim como um nível mais elevado de população do condado não-branco e classificação como HPSA. Aumento dos níveis de renda média, níveis mais elevados de educação no município e estado metropolitana foram associados com a diminuição da mortalidade por câncer de próstata. De nota, o número de leitos hospitalares e percentagem da população com mais de 65 anos de idade não foram associados com uma mudança na mortalidade por câncer de próstata

Geograficamente ponderada de regressão

Tabela 2. resume os coeficientes de regressão estimados a partir de cada município a partir do modelo GWR. estatísticas Goodness-of-fit indicaram que o modelo GWR melhor representou os dados do que o modelo OLS. A direção das associações em GWR foram em grande parte o mesmo que no modelo OLS com base numa comparação das estimativas médios, e coeficiente médio no modelo GWR e as estimativas dos coeficientes do modelo OLS.

Figura 2 mapeia os resultados do modelo GWR, mostrando a mudança prevista na mortalidade por câncer de próstata para um aumento de uma unidade na densidade urologista por 100.000 pessoas, mantendo todas as outras co-variáveis ​​constante, sem considerar os valores de p ajustados locais. Isto descreve variação espacial significativa na mudança prevista na mortalidade do câncer de próstata. A região com o maior decréscimo previsto na mortalidade por câncer de próstata consiste em condados no sul dos estados do Rio Mississippi de Arkansas, Mississippi e Louisiana, bem como partes de Illinois, Indiana e Wisconsin. Isto significa que, nesses países, tudo o resto igual, um aumento de uma unidade na densidade urologista (um urologista por 100.000 homens) está associada a uma menor mortalidade com câncer de próstata do que em municípios com coeficientes mais perto de zero. Apenas um município de 1.492 tiveram um coeficiente de densidade urologista estimou que era maior do que zero. Alguns municípios tiveram dois ou mais coeficientes com elevada (superior a 0,5) proporções de decomposição de variância (VDPs, S5 FIG), o que sugere um problema com colinearidade no modelo GWR nessas regiões

Nota:. 1. Concelhos parte do quintil [-0.373,0.034] com estimativas do coeficiente maior que zero são mostrados em vermelho. Condados de que mesmo quintil com estimativas dos coeficientes negativos são mostrados em azul mais claro.

Ao limitar a visualização da mudança prevista na mortalidade por câncer de próstata para municípios com valores de p aproximados ajustados abaixo de 0,05 (Fig 3) , um número menor de municípios apresentaram reduções previstas estatisticamente significativa na mortalidade com o aumento da densidade urologista. Portanto, existe uma maior confiança na verdade uma relação negativa entre a densidade urologista e mortalidade do cancro da próstata nestas áreas. A adição de um urologista por 100.000 pessoas nestas áreas está associada com diminuição de 0,411 para 0,916 na mortalidade por câncer de próstata por 100.000 homens (1,6-3,6%)

Nota:. Quintiles referem-se a estimativas dos coeficientes de todos os municípios, independentemente de nível de significância.

Limitações

Apesar de GWR permite a modelagem dos efeitos de regressão espacialmente variados, ele deve ser usado com cautela. GWR é um método exploratório e não fornece inferência estatística exacta sobre as relações de regressão. estimativas dos coeficientes de municípios tinha zero urologistas não pode ser facilmente usada para explicar a mortalidade por câncer. O modelo pode ser instável e sensível para o conjunto de co-variáveis ​​utilizadas como entrada, especialmente quando as variáveis ​​são correlacionadas. Portanto, a seleção eo diagnóstico modelo é uma parte especialmente importante da análise ao usar GWR. Além disso, os padrões espaciais das estimativas dos parâmetros pode ser devido à má especificação de modelo. [15] Neste estudo, seleção de variáveis ​​foi baseada em procedimentos de diagnóstico e pesquisa anterior na mortalidade por câncer. Além disso, como uma análise ecológica, o nosso estudo não contêm valores de variáveis ​​independentes e resultados para os indivíduos e, portanto, não podemos usar nossas descobertas para fazer inferências sobre pacientes individuais. Embora os dados utilizados neste estudo são mantidos por agências federais e são de alta qualidade, a amostragem erro nos projetos de coleta de dados pode ser um problema.

Discussão

No geral, o aumento da densidade urologista foi associado com a diminuição da mortalidade por câncer de próstata no modelo OLS, o que é consistente com os resultados anteriores. No entanto, nossa análise exploratória espacial revelou uma complexa relação entre a mortalidade por câncer de próstata e fornecimento urologista. A análise GWR confirmou os resultados do modelo OLS em termos de sinal do coeficiente para grande parte da região de estudo, mas também demonstrou que a força e confiança da associação entre a densidade urologista e mortalidade por câncer de próstata varia em toda a região do estudo, com efeitos negativos mais fortes encontrado na região sul do Rio Mississippi, bem como partes de Illinois, Indiana e Wisconsin. Além de fortes associações negativas, essas áreas também tiveram taxas de mortalidade por câncer de próstata mais elevados e densidade relativamente baixa urologista. Como resultado, essas áreas poderiam ser direcionados para aumentar a oferta de urologistas, como associado com a maior melhoria prevista na mortalidade por câncer de próstata.

Os mecanismos subjacentes à associação espacialmente não-estacionária entre a densidade urologista e câncer de próstata a mortalidade não podem ser abordados neste estudo, mas oferecer algumas explicações possíveis para este fenômeno. fornecimento urologista pode ter um efeito marginal decrescente na mortalidade do câncer de próstata. Não é racional esperar que um aumento de uma unidade na urologista fornecimento de uma região de alta densidade que tem o mesmo efeito que numa região de baixa densidade, tais como a região sul rio Mississipi. Resultados semelhantes foram relatados em trabalhos anteriores quando a densidade urologista foram agrupados em 4 categorias, mostrando apenas uma alteração estatisticamente significativa na mortalidade por câncer de próstata, quando o aumento da densidade urologista acima de zero, sem nenhum impacto adicional depois disso. [7] fatores individuais do paciente, tais como a características da doença (por exemplo, o estágio do tumor, tamanho do tumor, status do receptor, e comorbidade) e nível socioeconômico (por exemplo, a cobertura de seguros, renda familiar, nível de escolaridade e raça /etnia), também pode ser um fator na relação não-estacionária entre densidade urologista e mortalidade por câncer de próstata. Isso pode levar a futuras pesquisas utilizando modelagem multinível para incorporar tanto o paciente individual e variáveis ​​contextuais em análise. No entanto, é difícil de adquirir dados individuais para regiões não-SEER.

trabalho Antes de tentar associar a mortalidade específica do cancro com densidade médico usa linear ou regressão logística, que não levam em conta os efeitos não-estacionários espaciais . [7,32,33] Adotamos uma abordagem de regressão geograficamente ponderada para completar um modelo de regressão global, a fim de examinar não estacionariedade espacial na relação entre a oferta médico e mortalidade de câncer. Nós replicado conclusões dos estudos anteriores, utilizando diferentes dados sugerindo associação negativa entre a oferta e câncer mortalidades especializadas e, além disso, contribuímos novos insights substantivas, investigando o papel do lugar. O melhor desempenho do GWR, que fornece um modelo local das variáveis ​​ajustando uma equação de regressão para cada observação no conjunto de dados, sobre o modelo de regressão OLS foi demonstrado por medidas de ajuste do modelo. GWR fornece aos pesquisadores de tratamento do câncer de complementar ferramenta exploratória ao modelo de regressão OLS para investigar como as relações entre as variáveis ​​variam de acordo com a região do estudo.

Este estudo tem várias implicações para a pesquisa de cuidados câncer. Em primeiro lugar, a associação não-estacionária entre a densidade urologista e câncer de próstata sugere variação regional de uma relação ecológica. Como o mapa coeficiente de GWR final (Fig 3) sugere, o efeito do fornecimento de urologia pode ser mais importante em certas áreas do que outras nos Estados Unidos, que exige ou sensíveis ao lugar específico-place formas de análise. [34,35] este estudo também lança luz sobre onde concentrar e modificar as políticas de combate ao câncer, revelando associações não-estacionários. Explicitamente, nossas descobertas oferecem uma base empírica para a formação política adaptado localmente, o que pode melhorar a eficiência do tratamento do câncer.

A investigação futura destinada a examinar o impacto potencial de oferta médico sobre a qualidade do tratamento do câncer se beneficiariam de incorporar espacial heterogeneidade em relação à dinâmica de cuidados de câncer. São também necessários para entender o efeito do fornecimento médico de tratamento do câncer no nível do paciente individual. Finalmente, os dados longitudinais em toda causar mortalidade, recursos de saúde e fatores sócio-demográficos a nível do condado pode melhorar a capacidade preditiva. mortalidade por câncer de corrente /data incidência é muito escassa condado-nível para realizar a análise de dados em painel espacial.

Conclusões

O aumento da densidade urologista foi associada com a diminuição das taxas de mortalidade de câncer de próstata e a força dessa associação variada em toda a região do estudo, com efeitos maiores e maior confiança no sul dos estados do Rio Mississippi de Arkansas, Mississippi e Louisiana, bem como partes de Illinois, Indiana e Wisconsin.

Informações de Suporte

S1 FIG. Resíduos do modelo OLS

doi: 10.1371. /Journal.pone.0131578.s001

(PDF)

S2 Fig. Indicadores Locais de Associação Espacial de resíduos do modelo OLS

doi: 10.1371. /Journal.pone.0131578.s002

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S3 Fig. Municípios com dados completos incidência de câncer de próstata /mortalidade

doi: 10.1371. /Journal.pone.0131578.s003

(PDF)

S4 Fig. densidade urologista pelo município na região de estudo:. 2006-2010

doi: 10.1371 /journal.pone.0131578.s004

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S5 Fig. GWR colinearidade diagnóstico

doi: 10.1371. /Journal.pone.0131578.s005

(PDF)

S1 Arquivo. GWR e FDR métodos

doi: 10.1371. /Journal.pone.0131578.s006

(PDF)

S1 Table. Estatísticas descritivas dos desfecho e as variáveis ​​explicativas (n = 1492 municípios)

doi:. 10.1371 /journal.pone.0131578.s007

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Reconhecimentos

Dr. Yao foi apoiado sob uma bolsa da National Cancer Institute (2R25CA093423).