メンタルヘルス研究のための健康記録と国勢調査データの連携

新しい方法がメンタルヘルスや社会的要因の理解を深めてるよ。

2025-12-12T04:51:00+00:00 ― 1 分で読む

データソース
データセットのリンク
コホートの特徴
一致しないことが研究結果に与える影響
一致しない理由
強みと弱み
倫理的考慮
結論
オリジナルソース
参照リンク

私たちが人々の健康について集めるデータの量は増えてるよ。特に、電子カルテみたいな健康サービスから集める情報はそう。これがメンタルヘルスの問題を研究する方法を変えてるんだ。昔は、研究者が人々から情報を集めるのが大変だった。参加者を集めるのも難しいし、時間が経つにつれて多くの人が脱落しちゃう。それが研究を高くて複雑にしちゃうんだ。今は、電子カルテのおかげで、メンタルヘルスサービスを利用したすべての人の情報を使えるようになったから、データを失う問題が減ったんだよ。

でも、電子カルテには人々の経済的や社会的背景の詳細が欠けてることが多いんだ。職業、学歴、住居状況みたいな大事な情報が欠けてたり、うまく捉えられてなかったりする。それが、メンタルヘルスとこれらの社会的・経済的要因を結びつけるのを難しくしてる。過去の研究では、研究者は一般的に人々が住んでる地域のデータを見てて、各人の特定の状況は考慮されてなかった。これが、メンタルヘルスと経済・社会問題とのつながりについて不正確な結論を導いちゃうこともあったんだ。

この問題を解決するために、研究者たちはロンドンの重要なメンタルヘルス提供者であるサウスロンドン＆モーズリー精神衛生信託と、イングランドとウェールズの2011年の国勢調査データを結びつけた。国勢調査は人々の職業、学歴、健康に関する詳細な情報を提供するんだ。メンタルヘルスサービスが提供される地域の多様な人口を考えると、この結びつきはメンタルヘルスと社会的要因についての重要な質問に答える手助けをすることが目的なんだ。

この研究の目的は、どのようにデータがまとめられたか、研究者がどのように二つのデータソースを結びつけたかを説明すること。彼らは、どんなグループだったかを示し、これらの詳細が国勢調査とレコードの一致にどう影響したかを見たいんだ。最後に、一致しないことが研究の結果にどう影響するかを調べたよ。

データソース

サウスロンドン＆モーズリー信託は、ロンドンの忙しく多様な地域で約130万人にメンタルヘルスケアを提供してる。国民健康サービスが提供するすべてのメンタルヘルスサービスをカバーしてて、大人や子供向けのセラピーサービス、専門医療も含まれてる。2007年以降、信託は患者の電子記録を保持してて、チェックボックスやフリーテキストのメモなど、いろんなフォーマットが含まれてるんだ。研究者が安全にこれらの記録を使えるようにするために、CRISという特別なアプリケーションが作られたんだ。

これらの記録は、患者の年齢、性別、病歴など、たくさんの情報を含んでる。医療専門家が書いたメモも含まれてるし、さまざまなメンタルヘルスの状態を示すための特定のコードも使われてるよ。

国勢調査データについては、研究者は2011年の国勢調査を利用して、イングランドとウェールズのすべての家庭から情報を集めた。全員にアプローチすることを目指してて、シェアハウスに住んでる人や住所が定まってない人も含まれてた。この国勢調査の回答率は高くて、人々の社会的・経済的背景についての信頼できる情報源になってるんだ。

データセットのリンク

研究者たちは、2018年末までにサウスロンドン＆モーズリー信託からケアを受けたすべての個人の記録を国勢調査の記録と結びつけようとした。そして、そのためには名前や生年月日といった識別可能なデータにアクセスする許可が必要だった。研究者はその後、国立統計局に記録を送って、一致させるプロセスを進めた。記録が一致したら、プライベート情報は削除して安全のために新しい識別子を付けたよ。

リンクが完了した後、研究者たちは、記録をうまく一致させるために関連する要因を理解することに焦点を当てた。性別、年齢、メンタルヘルスの診断など、健康記録からのさまざまな詳細を調べたんだ。

コホートの特徴

信託からの約460,000件の記録のうち、半数以上が国勢調査データと一致した。一致したグループは約220,000人で、大部分は女性だったし、最大の民族グループはホワイト・ブリティッシュ、その後にブラック・カリビアンとブラック・アフリカンが続いた。多くの参加者は独身か離婚してて、平均年齢は37歳だったよ。

一致しなかった人を見てみると、男性は女性よりも一致する可能性が低かった。特に25〜34歳の若い大人も一致率が低かった。一方で、高齢者は一致する可能性が高かった。未亡人や結婚してる人は独身者よりも一致することが多かった。

マイノリティの民族背景を持つ人々の一致率は低かったし、貧しい地域に住んでる人も一致する可能性が低かった。紹介された年も関係してて、最近の紹介の方がよく一致したよ。

一致しないことが研究結果に与える影響

研究者は、一致しない記録が研究結果にバイアスをもたらすかもしれないことを心配してた。そこで、逆確率重み付けという方法を使ったんだ。この方法は、一致しにくい人々により重要性を与えて、バイアスを最小限に抑えるのを助ける。年齢や性別のような人口統計が、一致状況や彼らが調べてた結果（たとえば死亡率）にどのように関連しているかを調べたよ。

参加者の死亡率の推定値を重み付けと非重み付けの両方で計算したんだ。全体的には、これらの推定値の間にわずかな違いしかなかった。これは、国勢調査と記録が一致しないことが、彼らが研究してた関連性に大きな影響を与えていないことを示唆してるんだ。

一致しない理由

すべての記録が一致しない理由はいくつかあるんだ。一つの懸念は、メンタルヘルス信託にいるすべての個人が国勢調査に参加しているわけではないってこと。たとえば、南ロンドンの回答率は全国平均より低かった。若者は回答率が低いことが分かってるし、移動の多い人、たとえば移民は国勢調査データにうまく捉えられないかもしれない。

もう一つの要因は、データ自体の正確性だ。名前や住所の記録ミスが一致を妨げることがある。マイノリティ民族グループの人々もコホートに多く含まれてたから、こうしたエラーが起こる可能性が高くなるんだ。国勢調査の時に引っ越したり、別の住所に住んでいたりする人も一致しにくい。

最後に、以前の研究で、メンタルヘルスの問題を抱えた人々は、調査やデータ収集への参加に障壁があることが示されている。社会的なつながりが少ない人々もデータ収集の努力から漏れちゃうことがあるんだ。

強みと弱み

この研究は、イングランドの大きなメンタルヘルスサービスの記録と国勢調査データをつなげた最初の研究の一つなんだ。コホートの大きさと、集められた情報の詳細さは大きな利点で、メンタルヘルス障害を持つ人々の健康の不平等をより効果的に研究するのに役立つんだ。

でも、研究の限界も認識しなきゃならない。非リンクによる潜在的なバイアスがあって、研究者は重み付け分析を使ってこれを考慮してると信じてる。調査された地域は多様で都市的だから、イングランドの田舎の人口を代表してないかもしれないし、マッチング率を改善するための方法論の洗練も必要だ。

倫理的考慮

研究者は、研究のためにリンクされたデータをアクセスし使用するために必要な承認を得たんだ。患者のプライバシーがプロセス全体で尊重されるように、厳格な倫理ガイドラインに従ったよ。

結論

電子健康記録と国勢調査データをリンクすることは、メンタルヘルスをより深く研究する貴重な機会を提供してくれる。メンタルヘルスと社会的要因のつながりを理解することで、研究者はメンタルヘルスの問題を抱える人々のニーズにより良く対応できるようになるんだ。この研究の結果は、今後の研究や、最も必要としている人々のための健康サービス改善に役立つかもしれないよ。

オリジナルソース

タイトル: Improving our understanding of the social determinants of mental health: A data linkage study of mental health records and the 2011 UK census.

概要: ObjectivesTo address the lack of individual-level socioeconomic information in electronic health care records, we linked the 2011 census of England and Wales to patient records from a large mental healthcare provider. This paper describes the linkage process and methods for mitigating bias due to non-matching. SettingSouth London and Maudsley NHS Foundation Trust (SLaM), a mental health care provider in southeast London. DesignClinical records from SLaM were supplied to the Office of National Statistics (ONS) for link-age to the census through a deterministic matching algorithm. We examined clinical (ICD-10 diagnosis, history of hospitalisation, frequency of service contact) and sociodemographic (age, gender, ethnicity, deprivation) information recorded in CRIS as predictors of linkage success with the 2011 Census. To assess and adjust for potential biases caused by non-matching, we evaluated inverse probability weighting for mortality associations. ParticipantsIndividuals of all ages in contact with SLaM up until December 2019 (N=459,374). Outcome measuresLikelihood of mental health records linkage to census. Results220,864 (50.4%) records from CRIS linked to the 2011 census. Young adults (Prevalence ratio (PR) 0.80, 95% CI 0.80-0.81), individuals living in more deprived areas (PR 0.78,0.78-0.79), and minority ethnic groups (e.g., Black African, PR 0.67, 0.66-0.68) were less likely to match to census. After implementing inverse probability weighting, we observed little change in the strength of association between clinical/demographic characteristics and mortality (e.g., presence of any psychiatric disorder: unweighted PR 2.66, 95% CI 2.52, 2.80; weighted PR 2.70, 95% CI 2.56, 2.84) ConclusionsLower response rates to the 2011 census amongst people with psychiatric disorders may have contributed to lower match rates, a potential concern as the census informs service planning and allocation of resources. Due to its size and unique characteristics, the linked dataset will enable novel investigations into the relationship between socioeconomic factors and psychiatric disorders. Article summaryO_ST_ABSStrengths and limitations of this studyC_ST_ABSO_LIThis is the first time mental healthcare electronic records have been linked to ONS census at the individual-level in England. Due to its scale, ethnic diversity and demographic characteristics, and abundance of detailed information on a variety of socioeconomic and demographic indicators acquired through the linkage to census records, this dataset will enable novel investigations into the causes, trajectories and outcomes of psychiatric disorders. C_LIO_LIA significant strength of the study is that we could assess and adjust for potential biases caused by non-matching related to age, gender and deprivation. C_LIO_LIWhilst we observed differences between individuals that matched to census, and those that did not, our weighted analyses were able to show that these differences did not substantially alter associations with mortality outcomes. C_LIO_LIDue to the nature of the deterministic linkage algorithm, we could not determine the causes of non-linkage. C_LI