Неравенство в здравоохранении

С Мармот (M. Marmot 2010) поднял вопрос о взаимосвязи между социальным статусом и здоровьем, Неравенства в здравоохранении стало одним из основных направлений.

Десятилетие спустя ситуация стала еще хуже (M. Marmot 2020):

'Неравенство выросло довольно заметно - продолжительность жизни увеличивается для верхних 60 %, а не для нижних 40 %. Более того, для женщин, попавших в пять нижних децилей по уровню депривации, продолжительность жизни сократилась.'

Мы можем наблюдать ошеломляющие масштабы неравенства в сфере здравоохранения и различий в состоянии здоровья, с которыми сталкиваются разные сообщества. Однако, несмотря на очевидность симптомов, нам не хватает теории, которая позволила бы связать огромные различия в продолжительности здоровой жизни с конкретными механизмами.

Учитывая заявленные NHS антидискриминационные намерения и суммы, которые тратятся на смягчение неравенства в здравоохранении, было бы неплохо выяснить, могут ли различия, которые считаются слишком малыми для объяснения неравенства, в совокупности привести к наблюдаемому неравенству.

Я подозреваю, что значительные различия между неблагополучными и процветающими сообществами возникают из-за очень небольших дополнительных барьеров, с которыми сталкиваются жители неблагополучных сообществ. Эти дополнительные барьеры приводят к дополнительным обращениям по сравнению с "обычными" пользователями NHS. Эта теория вполне разумна, но до получения правильных цифр еще далеко.

В этой статье я рассказываю о том, можно ли развить эту теорию в модель, что мы уже знаем и чего не знаем о неравенстве в здравоохранении, а также о том, что говорит мне мой личный опыт пациента-эксперта.

Можем ли мы построить модель неравенства в здравоохранении? 

Вот история одного из моих любимых мыслителей, нобелевского лауреата Ричарда Фейнмана (Gleick 1992, 367). Фейнман знал о теории и данных, сам разрабатывал новые теории. Он также интересовался культурой майя. Вот его притча о майя.

Однажды к астроному из племени майя приходит человек с новой теорией. Парень начал говорить с астрономом об огромных камнях, которые притягиваются друг к другу и периодически вращаются между собой и центральной звездой, освещающей их. Он считает, что это может объяснить затмения.

Астроном настроен скептически, но справедливо, поэтому он просит новатора предсказать затмение. Конечно, у парня с новой теорией нет шансов - слишком много неизвестных. Однако астрономы майя с легкостью предсказывали затмения, поэтому он отправляет парня в путь.

Эта притча заслуживает осмысления в нашу эпоху, богатую данными, особенно когда хорошие теории трудно найти.

И наоборот, стоит задуматься о том, как много у нас плохих теорий, которые подкреплены множеством цифр. Например, в статьях о социальных детерминантах здоровья нетрудно найти таблицы с распределением бремени неравенства по конкретным категориям депривации. Откуда берутся эти проценты, мне неясно.

Хотя Фейнман задумал эту историю, чтобы показать разницу между теориями, которые, по сути, являются таблицами поиска, и теориями, основанными на проверяемых механизмах, она подчеркивает выбор между данными, которые дают правильные результаты, но не имеют объяснительной силы, и хорошей теорией, которая не имеет соответствующих данных.

Что мы знаем о неравенстве в сфере здравоохранения?

Хорошее здравоохранение - это долгосрочное взаимодействие и непрерывность ухода

Мы знаем, что хорошее здоровье - это не отдельные эпизоды исцеления, а долгосрочное взаимодействие и непрерывность. Поэтому давайте сосредоточимся на пациентах, которые приходят на консультацию, которая редко бывает однократной для диагностики и/или лечения, но может включать, скажем, 5 визитов: одну или несколько консультаций терапевта, амбулаторную консультацию, процедуру и последующее посещение.

Неравенство в здравоохранении приводит к пропускам приемов

Мы знаем, что приемы пропускаются (DNA - Did Not Attend) и что у тех, кто испытывает неравенство в здоровье, как правило, выше более высокие показатели ДНК (NHS 2023). Нетрудно доказать, что даже если вероятность посещения в сообществе лишь немного ниже, шанс попасть на все 5 приемов заметно снижается.

В таблице 1 - выдуманный пример - мы имеем два сообщества, одно из которых с вероятностью 99 % назначает визиты (пример A), а другое - с вероятностью всего на 2,5 % меньше, 96,5 % (пример B). В таблице 1 показано, что в нашем примере вероятность пропустить встречу в последовательности посещений возрастает примерно до 1 к 6 с 1 к 20.

Таблица 1: Влияние относительно небольших различий в посещаемости на завершение последовательности посещений

Более того, мы знаем, что системы естественным образом усиливают такие различия. Например, самая медленная касса, даже если она лишь немного медленнее остальных, будет выделяться на фоне гораздо более длинной очереди ожидающих покупателей.

Чего мы не узнаем, пока не получим данные?

Механизмы, повышающие барьеры, которые увеличивают ДНК

Если моя гипотеза верна, то данные покажут, что эти барьеры являются незначительными или небольшими механизмами, которые особенно сильно влияют на неравенство в сфере здравоохранения. Повышенные барьеры не мешают людям выполнять назначения, просто снижают вероятность посещения.

Все последствия пропуска приема

Недавно я попытался повторно записаться на прием, и система сообщила мне, что если я запишусь дважды, то потеряю свою запись. Такая политика - а ее существует множество - безусловно, благоприятствует тем, кто почти всегда записывается на прием, но достаточно ли ее? Итак, нам нужно знать, если цепочка назначений нарушается, каковы результаты? Насколько длинными на практике бывают эти цепочки визитов?

Все последствия пропуска важной встречи

Индивидуальные визиты часто мало что дают, пока не будет достигнут определенный момент, например, поставлен диагноз или начато лечение. Ключевой вопрос - что происходит с людьми, которые так и не достигают этой критической точки?

Понимание этих вопросов очень поможет в построении теории, связывающей скромное количество пропущенных встреч с очень большими неравенствами в здоровье.

Что я знаю, а вы, возможно, нет

Эта теория привлекает меня отчасти потому, что я принадлежу к одному из таких сообществ неравенства в сфере здравоохранения. Почти 60 лет я хожу на протезах, предоставляемых NHS, из-за врожденного длительного заболевания.

Я никогда не чувствовал дискриминации, скорее наоборот, и почти каждый человек, с которым я общался, был полезен и приятен. Однако система не всегда способствовала успешной и полноценной жизни, которой я наслаждался. Хорошие люди, сложная система.

Вот два примера.

Несколько мест для одной и той же цели:

Когда пару лет назад мы переехали, системе потребовались свежие снимки и изображения моего скелета, но записи на прием были сделаны в нескольких радиологических отделениях. Мне удалось позвонить по телефону, и кто-то объединил их в одно посещение. Нетрудно понять, что другие люди, столкнувшиеся с подобной проблемой, могли не получить полный набор снимков.

Некачественная информация о назначении

Прождав час в ожидании приема в специализированной клинике и обнаружив, что информация, которую я получил, - это то, что люди надеялись, что произойдет, а не то, что произошло, и что мне еще долго ждать, я повторно записался на самое раннее время в более поздний день и успел на прием в обеденное время.

Ни то, ни другое не является чем-то необычным, но и то, и другое усугубляет проблему соблюдения назначений. Я полагаю, что для каждого сообщества, испытывающего негативные последствия более широких детерминанты здоровьясуществует множество мелких факторов, которые в сумме создают чуть более высокие барьеры и чуть более низкие шансы попасть на следующий прием.

В этой истории есть и кое-что еще: Я должен укладываться в большее количество посещений, чем другие люди. Если мы добавим к нашей картине из таблицы 1 еще один визит, случай С, что является очень скромным увеличением, таблица 2 покажет нам, что неспособность завершить полный набор снижается почти до 1 из 5 (случай С) по сравнению с первоначальным 1 из 20 (случай А).

Таблица 2: Влияние небольших различий в посещаемости плюс дополнительное посещение на завершение последовательности посещений

Последний фактор из моего опыта заключается в том, что NHS является почти, но не совсем универсальным поставщиком услуг, и перерывы в предоставлении услуг часто оказывают непропорционально сильное влияние там, где барьеры уже высоки.

В моем случае NHS предоставляет ноги, но не костыли. Это сложно, но в основном, если у вас есть локти и кисти рук, вам доступны готовые костыли, а если нет, то костыли под плечо больше не предоставляются. И снова сотрудники NHS помогли мне связаться с альтернативными поставщиками, но это все равно создает для меня препятствия.

Все это не жалобы, а объяснения. Мне повезло, что я жил тогда и там, где жил, и препятствия, с которыми я столкнулся, не помешали мне сделать то, что я ценю больше всего.

Резюме

Мы рассмотрели объяснительную модель неравенства в сфере здравоохранения с точки зрения нарастающих барьеров на пути к вовлечению и несколько более высоких уровней ДНК в ключевых сообществах. Если этот подход верен, то сама система усиливает эти небольшие различия на микроуровне и превращает их в серьезные диспропорции среди населения.

Эта простая модель частично основана на статистике и поведении систем, а также на личном опыте, накопленном за более чем 50 лет работы в качестве долгосрочного пользователя услуг.

Большой вопрос: послужит ли эта идея стимулом для поиска данных, на основе которых можно построить полноценную теорию?

Ссылки

Глик, Джеймс. 1992. Гений: Ричард Фейнман и современная физика. Лондон: Little, Brown and Co.

Сурок, Майкл. 2010. Справедливое общество, здоровый образ жизни – Обзор сурка. https://www.instituteofhealthequity.org/resources-reports/fair-society-healthy-lives-the-marmot-review/fair-society-healthy-lives-full-report-pdf.pdf: Институт качества здравоохранения.

Мармот, Майкл. 2020. "Справедливость в здравоохранении Англии: обзор Мармота 10 лет спустя". BMJ 368.

NHS. 2023. Сокращение числа непосещений (DNA) в амбулаторных службах. 15 August. Accessed January 16, 2024. https://www.england.nhs.uk/long-read/reducing-did-not-attends-dnas-in-outpatient-services/.