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(专栏编辑:王兰,同济大学建筑与城市规划学院教授)
将健康纳入交通和土地利用情景规划:建立国家公共健康评估模型(N-PHAM)
来源:SCHONER J. Bringing health into transportation and land use scenario planning: creating a National Public Health Assessment Model (N-PHAM)[J].Transport & Health, 2018, Vol.10: 401-418.
(图片来自网络)
越来越多的证据表明,土地开发和交通投资均与体力活动有关,并对慢性疾病预防具有影响作用。美国环境保护局主导开发了国家公共健康评估模型(National Public Health Assessment Model, N -PHAM)。该项目基于街区层面的建成环境数据、自然环境数据和大规模人口调查数据,建立了环境与一系列健康结果的关系模型。这是一种情景规划工具,可协助社区选择最有可能改善其公共健康和生活质量的投资,降低医疗保健成本,并解决环境公平问题。全文分为研究介绍、数据与方法、分析、结果、讨论与结论五个部分。
1. 研究介绍
美国大部分医疗保健支出成本产生的原因与慢性病及相关健康行为有关。因此,解决普遍存在、花费昂贵但可预防的慢性疾病是公共卫生的优先事项。已有研究表明,体力活动会影响心血管疾病、糖尿病、抑郁症和某些类型的癌症的产生。建成环境可以促进或抑制体力活动,越来越多的证据表明建成环境与对慢性疾病预防起到重要作用的健康行为之间存在因果关系。因此,美国环境保护局主导开发了国家公共健康评估模型,支持社区选择最有利于促进公共健康、提高生活质量和降低医疗保健成本的投资。本文描述了该工具的开发过程和生成的结果。
2. 数据与方法
本节介绍了国家公共健康评估模型的数据获取、变量选择和数据清理与转换。
数据获取:研究人员汇集了美国环境保护局智能位置数据库(SLD)、国家环境数据库(NED) 和国家土地覆盖数据库(NLCD) 中的社会环境、建成环境和自然环境数据;健康结果数据来源于加州住房交通调查(CHTS)和加州健康访问调查(CHIS)。
变量的选择:基于情景规划工具的兼容性、数据可获得性和适用性进行确定。选取的行为结果和健康结果变量包括:通勤性步行、休闲性步行、通勤性骑行、机动车出行(久坐行为)、休闲性体力活动(所有强度)、身体质量指数(BMI)、健康状态(自我评级)、肥胖、超重、精神健康(凯斯勒-6量表)。
数据清理和转换:针对健康结果变量,研究将数据类型分为针对参与与否的二元型结果变量和持续时长的连续型结果变量,并剔除结果变量的异常值;针对环境变量,研究进行自然对数变换以尽量满足正态分布要求。
3. 分析
本节介绍了国家公共健康评估模型的模型建构,识别和筛选与健康结果显著相关的环境变量,并确定最优回归模型。
环境变量的识别和筛选方法包括:①随机森林机器学习过程;②多重共线性评估;③最小化Akaike信息准则(AIC)。其中,随机森林机器学习过程确定环境变量的相对重要性;多重共线性评估选出彼此之间没有很强的相关性且有意义的环境变量子集;采用AIC对每个模型进行迭代计算。
国家公共健康评估模型建模方法将预测准确性优先于模型解释力。对来源于加州住房交通调查(CHTS)和加州健康访问调查(CHIS) 的健康结果数据,研究人员使用了两步法:第一步针对“是否参与该活动”建模,第二步估计参与该活动的受试者的体力活动持续时间并对其建模。研究根据结果变量类型选择相应的建模方法。对二元型健康结果和是否参与活动的两步行为结果进行二元逻辑回归,连续型健康结果和体力活动的持续时间的两步行为结果使用对数转换数据的线性回归。最终的模型开发针对每个特定健康结果,纳入不同的社会经济和人口协变量。所有分析均在R中进行。回归模型确定了模拟结果的系数和显著性水平,并提供了适当的R2值。
4. 结果
本研究得到两种模型分析结果:基于“加州住房交通调查”健康结果变量模型(简称CHTS模型) 和基于“加州健康访问调查”健康结果变量模型(简称CHTS模型)。两种模型都揭示了建成环境、社会环境和自然环境与行为结果和健康结果的相关性,并提供了部分解释。例如就业型土地使用(employment land use)、可达性以及人口密度与休闲性步行和通勤性步行特征的关联;自然要素(林地覆盖和树冠覆盖面积)与休闲性步行和通勤性步行的关联;与步行相关的因素(人口密度和树木) 与健康结果(BMI、超重和肥胖) 的关联;社会经济和人口统计特征(零汽车持有量)与健康结果(通勤步行参与、BMI、超重和肥胖) 的关联等。
5. 讨论与结论
国家公共健康评估模型使用户可以在现有的场景规划工具(例如Community Viz,Envision Tomorrow 和Urban Footprint) 中使用空间选择功能来选择研究区域,并查询该区域的数据信息。国家公共健康评估模型反馈每个普查区的基线输入和结果数值,以及每个研究区域的聚合数值;可基于建成环境、自然和社会环境的未来情景创设个性化输入。应用案例包括:该工具预测了北卡罗莱纳州皮埃蒙特三合会地区的成年人和老年日常通勤步行参与的百分比(基于CHTS模型结果)、美国成年人和老年人自评的健康状况的百分比(基于CHIS模型结果)。
研究分析仅限于加州人口调查中不被疾病限制行动的人,其结果囿于样本而具有地方性,需要在其它地方得到验证并根据当地条件进行校准。同时,研究为横断面分析。考虑到规划师与政策制定者对大量的建成环境变量、自然环境变量和社会环境变量的效用的需求,多重共线性是本研究中的重大挑战。
与交通和土地使用相关的健康影响造成的医疗成本支出不菲,合理的社会和基础设施投资可以为节约医疗成本做出贡献,甚至超越其它社会福利。鉴于资源的有限性,发展定量的健康影响评估和预测工具可量化不同方案的成本和效益,支持公共卫生政策的制定。
(供稿:蒋放芳,同济大学建筑与城市规划学院硕士研究生;孙文尧,同济大学建筑与城市规划学院博士研究生)
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