手机数据用于公共卫生上会脆弱人群,发现新的研究
![Overview of concept and location. (A) Schematic showing underrepresentation and biased representation of a population. Circles represent individuals; black, blue, and green colors each represent one of three possible values for a demographic characteristic. Orange shaded areas represent individuals selected for inclusion in each data set. (B) Above: Inset map of continent, Namibia in black, and region of interest outlined in red. Below: Detailed map of the region of interest showing population density in 2016 (yellow = high; blue = low; white = NA (Etosha National Park, no human population)). Study area circled in orange, health clinics (orange crosses), regional hospital (red cross). Map created in ArcGIS with data from GADM (https://gadm.org/). Credit: PLOS Digital Health (2023). DOI: 10.1371/journal.pdig.0000270 手机数据用于公共卫生上会脆弱人群,发现新的研究](https://scx1.b-cdn.net/csz/news/800a/2023/mobile-phone-data-used-2.jpg)
手机数据越来越多地用于公共卫生管理和疾病暴发应对,证明在COVID-19流行当位置数据用作人类运动和代理联系和通知通知应用程序。然而,一项新的研究由宾夕法尼亚州立大学的研究人员发现,手机数据不能准确反映资源不足或特别是弱势群体,往往未被充分代表的其他数据。
如果不承认这种偏见或补充额外的数据,研究人员说,依赖手机数据在公共卫生工作可以放大卫生不公平现象。今天(7月6日)他们发表了他们的发现公共科学图书馆数字医疗。
“人口与有限的访问权卫生保健也经常被忽视数据源妮塔Bharti说,包括人口普查,宾夕法尼亚州立大学的生物学副教授希伯大学科学研究小组的领导人。“新,方便数据来源如手机可以提供重要的见解这些人群,但关键是我们识别和测量他们的偏见。”
数据差距存在在所有情况下,可以很容易地看到小,农村人口,据Bharti。在这项研究中,研究人员调查电话所有权、移动和移动获得卫生保健,农村人口在纳米比亚案例研究来衡量移动电话数据代表性人群定期经验疫苗可预防传染病。
纳米比亚是一个中等收入的国家在非洲南部,Bharti说手机数据从该地区用于指导公共卫生决策在疟疾和其他传染病。大多数纳米比亚人生活在城市地区与可靠的获得卫生保健,但这不是农村或偏远的人群。研究小组对250多人进行了详细调查在两个定居点Kunene省的偏远地区。居民主要是游牧,牛群季节性移动,距离最近的诊所是实质性的。
![Although mobile phone data are increasingly used in public health management, a new study led by researchers at Penn State reveals that phone data underrepresents vulnerable populations and that failing to account for biases in phone data could magnify health inequities. The research team studied a mobile, rural population in Namibia, pictured here, where access to health care is limited, as a case study to measure how well mobile phone data represent populations. Credit: Bharti Lab/Penn State 手机数据用于公共卫生上会脆弱人群,发现新的研究](https://scx1.b-cdn.net/csz/news/800a/2023/mobile-phone-data-used-1.jpg)
研究人员发现,手机所有权相对较低,只有31%的参与者拥有phone-compared大约95%在城市地区的国家在2013年,只有59%使用电话在他们的生命中。手机用户和用户更容易被男人,去更多的地方和有更好的医疗保健。
“我们发现,在这些弱势群体,最脆弱的人未被充分代表的这些手机数据,因为他们没有自己的手机或使用手机,”亚历山大·布莱克说,Bharti宾夕法尼亚州立大学的实验室和研究生论文的第一作者。
”一个常见的方式来弥补缺失的数据就是规模,假设缺失的数据是一样的记录数据。但我们清楚地发现,人失踪在手机数据不移动减少获得卫生保健。关于公共卫生决策,这些都是非常重要的差异。”
手机还提供了一个扭曲的看法之间的流动电话所有者,根据布莱克。因为手机用户经常前往的地区没有电话接待,他们的许多运动不会在手机数据捕获。
“即使你拥有一个手机,你可以只是位置的跟踪信号,”布莱克说。“所以,电话数据,特别是来自偏远地区,只会捕捉一段特定的人口,只可以记录他们的一些动作。如果手机的数据被用来预测的潜在传播传染病在我们研究的一个地区,大多数运动和接触会被错过。没有会计数据偏差,运动基于手机的数据会误导和无效的疫情应对努力试图限制疾病的传播空间。”
因为手机数据可能不会准确地代表的数量和位置最需要公共卫生改善,研究人员表明,依靠这些数据通知公共卫生决策可以是有害的,并可能放大卫生不公平现象。他们强调承认和测量偏差的重要性在所有类型的数据,只有那些用于公共健康以及使用多种类型的数据和非重叠偏见当得出结论。
“所有数据偏差,但仍有价值的资源,和电话数据也不例外,“Bharti说。“承认数据不仅仅是在代表和显示,他们实际上是有偏见的帮助我们走向正确解读数据,测量偏差和寻找方法来衡量什么是失踪。”
据研究人员介绍,远程种群小,扮演一个重要的但经常被忽视的作用传染病的传播和持久性。难以获得卫生保健的发现疫情可能会导致延迟,俯瞰这些团体可以缓慢的疫苗可预防传染性病原体的清除。
“公平享有卫生保健是一项基本的人权,和解决卫生不公平现象在少数群体对公共卫生的进步至关重要,“Bharti说。
“你不用找低收入或中等收入国家找到代表名额不足的弱势群体。我们会看到相同的没有弱势群体广泛使用的数据如果我们研究,例如,在农村宾夕法尼亚或密西西比州的一部分城市地区,就像纽约和洛杉矶。所有数据上会有差距和偏见的部分人群最需要改进的卫生服务。未能承认这些偏见可以直接资源远离这些团体和导致的公共卫生干预措施,放大不公平。”
除了Bharti和布莱克,研究小组包括阿什利淡褐色的加州大学,旧金山,和约翰Jakurama Justy Matundu Kaoko信息中心在纳米比亚。
更多信息:亚历山大•布莱克等手机所有权之间的差距反映了不平等获得医疗保健、公共科学图书馆数字医疗(2023)。DOI: 10.1371 / journal.pdig.0000270