Модел на окръжните здравни класации

* Допълнителна мярка (не е включена в редиците)

затлъстяване

Процент от възрастното население (на възраст 20 и повече години), което отчита индекс на телесна маса (ИТМ) по-голям или равен на 30 kg/m2.

Класирането на здравето на окръга 2020 използва данни от 2016 г. за тази мярка.

Измерването на окръжната здравна класация за затлъстяване служи като прокси показател за лоша диета и ограничена физическа активност и е доказано, че има много висока надеждност. [1] Затлъстяването увеличава риска от здравословни състояния като коронарна болест на сърцето, диабет тип 2, рак, хипертония, дислипидемия, инсулт, заболяване на черния дроб и жлъчния мехур, сънна апнея и дихателни проблеми (като астма), остеоартрит и лошо здравословно състояние. [2 -4]

Затлъстяването при възрастни е процент

Затлъстяването при възрастни се основава на отговорите на Проучването за наблюдение на поведенчески рисков фактор (BRFSS) и представлява процентът на възрастното население (на възраст 20 и повече години), което отчита индекс на телесна маса (ИТМ) по-голям или равен на 30 kg/m 2. Участниците са помолени да докладват самостоятелно своя ръст и тегло. От тези отчетени стойности се изчисляват ИТМ за участниците.

Методът за изчисляване на затлъстяването при възрастни е променен

Данните за затлъстяването при възрастни се предоставят от CDC Interactive Diabetes Atlas, който използва BRFSS данни за предоставяне на оценки на ниво окръг. Започвайки с класацията за здраве на окръга за 2015 г., оценките за затлъстяване при възрастни включват потребители както на стационарни, така и на мобилни телефони. Преди това в данните бяха включени само потребители на стационарни телефони. Тази промяна беше приложена, за да предостави на потребителите възможно най-точните оценки на здравето в тяхната общност.

Затлъстяването при възрастни се създава с помощта на статистическо моделиране

Нашите оценки за затлъстяване при възрастни се изготвят от тригодишни данни от проучването и са създадени с помощта на сложен статистически модел. Моделирането генерира по-стабилни оценки за места с малък брой жители или отговори от проучването. Има и недостатъци при използването на моделирани данни. Колкото по-малка е популацията или размерът на извадката в даден окръг, толкова повече оценките се извличат от самия модел и толкова по-малко те се основават на отговорите от проучването. Моделите правят статистически предположения за връзките, които може да не се запазят във всички случаи. И накрая, няма перфектен модел и всеки модел обикновено има ограничения, специфични за техните методи. За повече техническа информация относно BRFSS моделирането в Диабетния атлас, моля, вижте тяхната методология.

Трябва да се внимава при сравняването на тези оценки през държавни линии

Моделът, използван за създаване на тези оценки, включва фактор на държавно ниво, който ограничава съпоставимостта между съседни окръзи на съседни държави.

Ограничения на мярката

Прокси мерките са силно свързани с резултата от лихвите, но косвено. Затлъстяването се използва като прокси мярка за диета и упражнения, тъй като няма надеждна мярка за диета на ниво окръг.

Числител

Числителят е броят на възрастните респонденти на възраст 20 и повече години с ИТМ по-голям или равен на 30 kg/m 2.

Знаменател

Знаменателят е броят на възрастните респонденти на възраст 20 и повече години.

Тази мярка може да се използва за измерване на напредъка, но само след като се вземат предвид нейните съществени ограничения. Методологичните промени в системата за наблюдение на фактора на поведенчески фактор, които са обсъдени по-горе и са приложени в класацията за 2015 г., затрудняват сравненията с оценките преди тази година на издаване. В допълнение, текущите оценки се изготвят с помощта на усъвършенствани техники за моделиране, които ги правят трудни за използване за проследяване на напредъка в малки географски райони.

Моделираните оценки имат специфични недостатъци по отношение на тяхната полезност при проследяване на напредъка в общностите. Моделираните данни не са особено добри при включването на ефектите от местните условия, като политики за насърчаване на здравето или уникални характеристики на популацията, в своите оценки. Градовете, които се опитват да измерват въздействието на програмите и политиките върху данните, трябва да внимават много, когато използват моделирани оценки. За по-добро разбиране и валидиране на моделирани оценки, потвърждаването на тези данни с допълнителни източници на данни на местно ниво е особено ценно.

Години на използване на данните

Система за наблюдение на диабета в САЩ

Възраст 1
Пол 1
Състезание 1
Образование 1
Доход 1
Район на подкантри 1

Има няколко метода, за да се опитате да получите по-конкретни данни от нивото на окръга. За по-големи окръзи можете да получите достъп до специфични за окръг или MSA данни от CDC на адрес http://www.cdc.gov/brfss/smart/smart_data.htm. Използването на тези данни обаче изисква малко разширени аналитични възможности.

Проектът 500 градове предоставя също така оценки на малките райони на ниво град и преброяване на рискови фактори за хронични заболявания, здравни резултати и клинична превантивна услуга, включително затлъстяване при възрастни, за най-големите 500 града в Съединените щати.

В много държави можете да получите достъп до оценките на BRFSS на ниво окръг, а в някои случаи можете да стратифицирате тези оценки по възраст, пол или раса. Можете да намерите BRFSS ресурси за повечето държави в нашия раздел Намиране на повече данни.