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介绍

常用的社会经济地位指标证明了与年轻女性的生殖健康研究挑战。我们调查了邻域级贫困是否与社会经济地位的衡量标准有关与避孕延续有关。

材料和方法

年轻女性(n = 675)完成了一项为期六个月的随机试验，每天发送短信以改善口服避孕药的延续，她们在登记时提供了住所地址。我们为每个参与者确定了一个人口普查区，并将其与美国人口普查局的贫困患病率数据联系起来。然后，我们按四分之一的社区贫困发生率评估口服避孕药的延续和其他人口因素。

结果

即使在调整了年龄、种族/民族和生育史之后(优势比= 1.00)，口服避孕药的延续与社区贫困水平没有关联(p = 0.5)。在人口普查区，社区贫困程度较低的白人女性较多，而没有怀孕的女性较多(p = 0.001和p = 0.02)。相比之下，非裔美国人和西班牙裔妇女在人口普查区的比例过高，社区贫困程度较高。

结论

作为社会经济地位的指标，邻里级贫困与地理编码评估的指标与本研究中的口腔避孕持续无关。寻找年轻成年女性的社会经济地位的有意义和有用的衡量标准仍然是一个挑战。

关键词

避孕、地理编码、卫生技术、坚持服药、贫穷、社会经济地位

介绍

口服避孕药(OCs)是美国最常用的可逆避孕方式，但在年轻女性中，6个月口服避孕药持续率较低，为12% - 58%[2-4]。OC延续与常用来衡量社会经济地位(SES)的变量有关:种族、教育、收入和就业[5,6]。在针对年轻妇女的生殖健康研究中使用这些变量具有挑战性。在非常多样化的城市地区，种族是一个有问题的变量，它的作用在美国其他地区不太普遍。教育变量不能轻易地描述正在接受教育的年轻女性。收入难以确定，因为年轻妇女往往是受抚养人，不能提供有关家庭收入的信息，她们的收入可能有很大的短期波动。考虑到依赖这些变量的缺点，我们计算了社区贫困水平作为社会经济地位的衡量标准，并评估了其与OC延续的关系。

地理编码或地理信息系统(GIS)可以交叉参考个人的居住地址与美国人口普查局的数据。Doubeni和他的同事发现，低于联邦贫困水平(FPL)的家庭比例与社区社会经济贫困的综合因素[7]高度相关。人口普查区数据与自我报告的收入高度相关，比邮政编码等更大的部门更能准确地反映社会经济地位[8,9]。地理信息系统是一种现成的工具，越来越多的公共卫生专业人员使用它来检查人口健康与人类和物理环境特征之间的关键关系。利用地理信息系统进行的研究探索了特定地理区域的疾病模式和发病率，调查了自然环境与疾病流行的关系，并绘制了疾病暴发的地图[10]。

我们从OC继续试验中执行了对数据的次要分析。在初步分析中，每日教育短信改善六个月的OC延续与13-25岁女性的常规护理相比[11]。对于此分析，我们使用了在人口普查小区内的FPL下方的自我报告的地址，GIS和家庭的百分比。然后，我们评估了计算出的邻里级别贫困与OC延续有关。

材料与方法

这项试验在一个城市计划生育健康中心进行，参与者包括25岁以下的性活跃女性，她们拥有一部具有短信功能的手机，并且开始或继续使用手机。一份基线问卷调查了人口统计学和社会经济特征、病史、以前使用避孕药具、关系状况、手机特征和使用情况。

简而言之，该研究将参与者随机分为两组，一组接受常规护理，另一组接受常规护理，并在六个月内每天发送一条短信。常规护理包括由工作人员提供避孕咨询和发放教育传单。干预组的年轻女性每天也会收到180条短信。后续电话采访评估了作为二分变量的OC延续。我们通过询问缺药情况、口服避孕药使用超过7天的中断情况以及最后一次性交中口服避孕药的使用情况来进一步评估持续情况。

我们使用ArcGIS®9.0(环境系统研究所，Redlands, California)绘制了参与者的自我报告地址，并使用6个月的随访数据。使用美国人口普查局[12]的美国事实查找数据库，将地图上的地址与全国人口普查数据进行交叉参照。我们使用了美国人口普查局美国社区调查(U.S. Census Bureau American Community Survey) 2006-2010年社区贫困水平的估算数据，因为这些数据与研究注册期最接近。对于本研究中的每个参与者，我们记录了其人口普查区中生活在FPL以下的家庭的百分比。

我们测试了OC延续在邻域级贫困较高的四分位数中的假设。我们将邻里级别贫困作为连续变量，作为使用ANOVA的四分位数中的分类变量，并测试趋势以将邻域级贫困视为连续变量和Pearson的趋势X²测试比较分类变量时，描述人口和评估特征与社区水平的贫困四分之一。为了评估6个月时OC持续情况，我们进行了多变量分析，并将社区贫困程度和与OC持续相关的变量纳入主要分析:年龄、种族、性交年龄、怀孕史、OC使用史和短信干预[11]。我们使用似然比检验和部分f检验评估模型拟合。样本量是基于评估短信干预的随机试验的目标，样本量为960名女性，预计随访时损失15%。

结果

65%的符合条件的女性同意参与，并且是随机的(n = 962)。683人(71%)获得了6个月的随访数据。8名女性(1%)在她们的问卷中没有提供有效地址;因此，我们能够计算出675名妇女(70%)的人口普查区社区贫困水平。在这些女性中，0.3%到66.3%的家庭低于FPL。参与调查的社区贫困人口中位数患病率为18.4%。研究参与者中社区贫困程度最低的最低四分之一居住在人口普查区，其中0.3-10.4%的家庭生活在FPL以下。最高四分之一的妇女所居住的社区的贫困发生率在27.6-66.3%之间(表1)。

表1。675名完成6个月随访并报告有效地址的参与者的四分之一贫困患病率特征

	四分位数1	四分音2	四分位数3.	四分位数4.	p值
	[0.3 - -10.4% 国家贫困线以下) n = 169	[10.5-18.4％以下FPL] n = 172	FPL[18.5 -27.5%以下) n = 167	FPL[27.6 -66.3%以下) n = 167
平均年龄（年）±SD	20.8±2.6	21.1±2.4	20.6±2.7	20.6±2.7	0.3
比赛					0.001
非裔美国人	55（20）	63（23）	80（29）	75 (28)
拉美裔	43（25）	40 (23)	35（20）	57 (33)
白色	62 (33)	56 (29)	43 (23)	30 (16)
平均学校完成±SD	13.8±2.1	13.4±2.1	13.5±2.1	13.2±2.1	0．09
使用	51 (30)	44（26）	50（30）	42 (25)	0.9
保险	119（70）	127（74）	116 (69)	108（65）	0.2
从未怀孕过	113（67）	105 (61)	91 (55)	85（51）	０．０２
先前的OC使用	136 (80)	134（78）	127（76）	123（74）	0.5
OC持续6个月	106（63）	104（61）	99（59）	91 (54)	0.5
文本干预	48 (65)	61 (69)	58 (65)	52 (58)	0.5
控制	58 (61)	43（51）	41（53）	39（50）	0.4

OC =口服避孕药。

除非另有说明，否则数据是n（总计的百分比）。

两百七十四名女性（29％）没有完成六个月的跟进面试，但提供了有效的地址。它们更年轻（P <0.01），在研究之前更容易怀孕（P <0.01），比完成随访者的人更少可能是白色的（P = 0.04）。对后续行动失去的妇女的社区级别贫困类似于完成研究的妇女的贫困普遍存在（18.8％; P = 0.5）。

当分析为连续变量（P = 0.1）或作为分类（四分位数）变量（P = 0.5）时，邻域级贫困与OC延续无关。跨越贫困水平的Participant分布与继续他们的人相似OC在六个月和那些没有（图1）的人使用。

图1所示。OC延续vs.在不同程度的贫困中停止。

本研究中的贫困患病率因种族而异;白人女性更有可能生活在贫困发生率较低的社区，非洲裔和西班牙裔女性更有可能生活在贫困发生率较高的社区(p = 0.001;由于亚洲妇女很少(n = 35)，她们的人数不足以充分探索与贫穷的关系。

怀孕史也与贫困发生率有关;从未怀孕的妇女生活在贫困发生率较低的地区(p = 0.02)。在初步分析中，就业和保险状况与贫困患病率或OC继续无关(p = 0.9和0.2)。过去的OC使用与社区贫困水平无关，但在初步分析中是OC继续使用的积极预测因子。

我们构建了一个多变量logistic回归模型，包括在初级分析中发现的OC延续的预测因素，以及在一个模型中通过四分位数测量的贫困患病率。我们还创建了一个类似的模型，将贫困患病率作为一个连续变量。两种模型都没有发现贫困患病率是一个显著的增加(部分F检验，p = 0.99;似然比检验，p = 0.4)(表2)。

表2. 6个月的OC延续的预测因子;贫困患病率作为连续变量

	未经调整的分析	调整后分析*
文本干预	1.54 (1.13 - -2.10)	1.44（1.03-2.01）
年龄	1.25 (1.17 - -1.33)	1.14（1.06-1.24）
比赛
非洲裔美国人（REF）	裁判	裁判
拉美裔	1.37 (0.94 - -2.00)	1.23 (0.82 - -1.84)
白色	3.37（2.24-5.06）	1.91（1.18-3.09）
年龄coitarche	1.25 (1.15 - -1.36)	1.12 (1.01 - -1.23)
从未怀孕过	1.81（1.32-2.48）	1.44 (0.99 - -2.09)
先前的OC使用	2.34 (1.62 - -3.37)	1.57 (1.02 - -2.43)
贫困发生率	0.99 (0.98 - -1.00)	1.00（0.98-1.01）

OC =口服避孕药。

数据为优势比(95%置信区间)。

*同时调整模型中的所有变量。

讨论

这里定义的贫困并不能预测6个月的OC持续时间，而该研究的短信干预改善了OC持续时间，无论年轻女性的贫困率是四分之一。在最初的分析中，种族与OC的延续有关，但考虑到纽约市不断扩大的多样性，通用性的担忧导致我们调查社区水平的贫困，作为额外的社会经济地位的替代物[13]。在这个二级分析中，社区贫困水平与种族有关，但与就业或保险状况无关，这可能突出了在年轻育龄妇女中定义社会经济地位的困难。参与调查的社区贫困人口中位数为18.4%，与纽约市18.6%的中位数相当。这表明我们的参与者可能是纽约人的代表。然而，这并不适用于美国，美国社区贫困率的中位数为13.5%。

我们特定的地理编码技术可能不是社会经济地位的精确测量，或者社区水平的贫困可能与OC的延续无关。如何使用GIS和美国人口普查数据来估计SES的标准化方法尚未建立。研究人员选择了不同的经济和地理指标。基于之前的研究，我们选择考虑参与者人口普查区中生活在FPL以下的人口比例[7-9]。种族和怀孕史的贫困发生率分布与其他已知的SES关联相匹配，这表明该技术可能是定义SES的一种简单而准确的方法[14,15]。这一分析的一个局限性是，我们没有任何衡量家庭收入的方法，因此我们不能将社区贫困结果与自我报告的收入进行比较。

依赖于OCP持续的自我报告是本研究的另一个局限性，因为女性倾向于少报她们错过的药片[16]。我们研究的另一个潜在限制是，在人口稠密的城市地区，人口普查区可能包括一种异质混合。例如，大学生宿舍可能就在公共住房的隔壁。与住在公共住房的人相比，大学生可能代表着不同的社会经济群体，但使用人口普查表可能会将他们混为一谈，导致错误的分类。

使用邻里FPL作为贫困的定义不会捕捉到某些社会经济方式斗争的所有人。收入可能是一个更好的措施，但依靠自我报告的收入，特别是年轻女性，也有潜在的错误分类。

结论

收到日常短信在六个月内改善了一个年轻女性的OC延续，无论在她的社区中的FPL下面的人民的人们百分比。可以使用地理码，但是这项研究中的年轻女性的SES不完美指标。地理编码是一种吸引人的方法，可以避免自我报告数据的陷阱，但因错误分类而受阻。因此，人口普查数据不仅仅是SE的指示器，并且需要补充其他个人级数据。应该进一步调查使用地理编码，以试图确定个人的SES更好的代理。

致谢

作者感谢纽约市的计划父母职业，为发送短信提供临床网站（计划父母博罗大厅）和MIR3。本文中表达的意见并不一定反映美国公司父母寄生联合会的意见

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2021年版权燕麦。所有权利reserv

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