《PLOS One》：From means to meaningful: undertaking cluster analysis to develop health literacy profiles of people in Australian prisons
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摘要
监狱人群具有多样性，存在显著脆弱性，且通常健康状况不佳。对健康素养问卷（HLQ）数据进行聚类分析为考虑监狱人群的多样性并生成适用于监狱环境的针对性干预设想提供了机会。这项混合方法研究旨在进行聚类分析，以探索澳大利亚新南威尔士州（NSW）监狱环境中人群
摘要
监狱人群具有多样性，存在显著脆弱性，且通常健康状况不佳。对健康素养问卷（HLQ）数据进行聚类分析为考虑监狱人群的多样性并生成适用于监狱环境的针对性干预设想提供了机会。这项混合方法研究旨在进行聚类分析，以探索澳大利亚新南威尔士州（NSW）监狱环境中人群的多样化健康素养特征，并共同设计一系列代表监狱中人群的案例。采用Ward法对HLQ数据（n=471）进行聚类分析，以识别NSW监狱中人群的健康素养特征。对监狱中人群进行半结构化访谈，以收集关于监狱卫生服务获取和使用的深入个人经验。访谈数据与聚类分析结果相结合，与不同利益相关者共同设计案例。确定14个聚类作为整体样本的最佳解，而对于自我认同为原住民的样本则确定9个聚类解。来自10次半结构化访谈的定性数据与聚类分析中识别的健康素养特征相结合。共与利益相关者（n=34）共同设计了23个案例，以代表每个聚类中具有生活体验的典型个体的声音。聚类分析揭示了先前未被预见的变异，使研究人员能够从仅仅报告均值转向对监狱中人群的健康素养特征获得有意义的见解。研究人员的发现很重要，因为它们表明仅使用均值或代理变量无法捕捉人群变异，这可能会无意中排除或不利于人群亚组。共同设计的案例预计将激发讨论，以生成本地化的、针对性强的基于健康素养的干预措施，从而解决NSW监狱人群的健康不平等问题。
**论文解读：从均值到有意义——聚类分析在监狱人群健康素养特征研究中的应用**
**研究背景与问题**
监狱人群普遍面临比普通人群更严重的疾病负担和较差的健康结局。新南威尔士州（NSW）监狱人群在精神健康状况、乙型肝炎、丙型肝炎和HIV、药物与酒精障碍以及其他身体健康状况方面均高于普通人群。此外，该人群具有高累犯率（约31%在释放后2年内再次入狱），且并非一个同质群体：原住民和托雷斯海峡岛民（后文尊称为原住民）约占监狱人口的1/3，来自文化和语言多样性（CALD）背景者超过1/5，此外年龄、性别、法律地位、教育程度和犯罪类型等方面也存在显著差异。这种异质性对干预设计构成挑战，忽视多样性的方法可能会忽略具有特定优势和挑战的人群亚组。
健康素养是一个复杂的多维概念，指个体在获取、理解、评估、记忆和使用健康信息方面的知识、信心和舒适度，被描述为可改变的健康社会决定因素。健康素养发展旨在创造有利环境，支持个体“获取、理解、评估、记忆和使用健康与保健”。要在人群中实现健康素养发展，首先需要了解该人群中个体健康素养优势和挑战的广度。健康素养问卷（HLQ）是唯一一个通过9个独立但互补的维度来测量健康素养的工具，常作为需求评估工具。研究人员2023年在14所NSW都市监狱开展的研究发现，471名监狱中人群的HLQ平均量表得分显著低于普通澳大利亚人群，且女性和还押候审者面临更多健康素养挑战。然而，基于平均量表得分或一般人口学特征的（例如性别、年龄、教育程度）分析无法揭示是否存在具有特定优势或挑战的亚组，而这对基于优势的临床实践、服务再设计或社区发展至关重要。正如近期WHO建议所指出的，一刀切的方法可能对具有平均水平的社区成员有效，但可能无意中边缘化非平均水平者，基于人群平均值的干预最终可能加剧不平等。聚类分析被提出作为揭示和明确研究人群中不同群体的健康素养优势和挑战的稳健方法，是Ophelia（优化健康素养与获取）过程的核心方法。然而，据研究人员所知，此前尚未对监狱人群的健康素养数据进行聚类分析。
**研究方法**
本研究采用混合方法设计，包含三项活动。活动1：对先前从471名NSW监狱中人群收集的HLQ调查数据进行聚类分析，使用Ward法（基于组间平方和）分别对整体样本（n=471）和自我认同为原住民的样本（n=97）进行层级聚类，根据HLQ量表得分模式、标准差（SD）和人口学特征确定最佳聚类数。活动2：在5所监狱进行半结构化面访（n=10），探索参与者在监狱中获取和使用卫生服务的经验及其对HLQ项目作答的原因。活动3：将定量聚类结果与定性访谈数据结合，通过共同的迭代设计与利益相关者（n=34）共同开发代表每个聚类的案例。
**研究结果**
**对于整体样本的聚类分析：14个聚类解**
聚类根据平均健康素养总分从高到低排序。整体样本均值显示：大多数参与者能理解健康信息，但在评估信息质量和缺乏社会支持方面存在困难。
**聚类#1：良好获取健康信息与服务，能够导航医疗系统。** 该聚类平均年龄最大（47.9岁），在押时间最长（平均4.4年），主动管理健康得分高，感到医疗服务提供者理解自己。
**聚类#2：能够轻松与医疗服务提供者互动并理解健康信息。** 原住民比例最高（45.0%），还押候审比例高（45.0%），在所有维度上得分最高。
**聚类#3：主动管理健康，但在导航医疗系统和寻找好健康信息方面有困难。** 教育程度较高，自我报告健康状况比例最高（70.4%），社会支持得分最高。
**聚类#4：能与医疗服务提供者积极互动并理解健康信息，但未主动管理健康。** 主要为男性（88.9%），判决犯人（85.2%），原住民比例最低（11.1%），主动管理健康得分较低。
**聚类#5：能理解健康信息并与医疗服务提供者积极互动，但不总是感到有社会支持。** 两个大聚类之一，主要为男性（84.6%），约1/5为原住民。
**聚类#6：与医疗服务提供者积极互动，但在评估和寻找好健康信息方面有困难。** 最大的聚类，主要为男性（89.0%），平均年龄43.4岁，半数在最低安全级别监狱。
**聚类#7：理解并管理健康，但寻找和评估健康信息以及导航医疗系统有困难。** 女性比例较高（25.9%），教育程度较高，2/3自我报告健康状况。
**聚类#8：感到被医疗服务提供者理解和支持，但在导航医疗系统和寻找与理解健康信息方面有困难。** 女性比例较高（30.6%），自我报告健康状况比例最低（38.9%）。
**聚类#9：能主动管理健康，但来自医疗服务提供者的支持少，导航医疗系统能力有限。** 教育程度最高的聚类，近1/5拥有学士学位。
**聚类#10：主动管理健康并理解健康信息，但寻找和评估健康信息有困难。** 女性比例最低（9.4%），半数以上自我报告健康状况。
**聚类#11：获取医疗服务能力有限，缺乏社会支持，未管理健康。** 相对年轻（平均37.2岁），1/3为原住民，教育程度低，无高中以上学历。
**聚类#12：主动管理健康，但导航医疗系统困难，与医疗服务提供者互动和寻找健康信息能力有限。** 最年轻（平均35.9岁），在押时间最短（1.3年），教育程度较高。
**聚类#13：主动管理健康，但获取医疗服务提供者有困难且缺乏社会支持。** 女性比例较高（29.2%），在押时间长（平均4.3年），7个维度得分低，但理解健康信息和主动管理健康是优势。
**聚类#14：寻找和评估健康信息能力有限，导航医疗系统困难，缺乏社会支持。** 最小的聚类（1.3%），1/3为女性，在所有维度上得分最低。
**对于原住民样本的聚类分析：9个聚类解**
原住民整体均值显示：主动管理健康，能理解健康信息，但寻找和评估新健康信息有困难。
**聚类A1：主动管理健康，能与医疗服务提供者互动，良好理解健康信息。** 最小聚类之一，所有参与者均在服刑，除社会支持和主动互动外所有HLQ量表得分最高。
**聚类A2：能与医疗服务提供者互动并理解健康信息。** 平均年龄最大（42.5岁），在押时间最长（3.1年）。
**聚类A3：能理解健康信息但缺乏社会支持和医疗服务提供者支持。** 与A6并列最大聚类（n=21，21.7%），主要为男性（81.0%），教育程度低。
**聚类A4：主动管理健康但寻找好健康信息和导航医疗系统有困难。** 相对年轻（平均34.3岁），无高中学历或高中后资格。
**聚类A5：与医疗系统互动以及评估和理解健康信息有困难。** 年轻（平均31.5岁），全男性，主要在服刑，理解健康信息得分最低。
**聚类A6：主动管理健康但缺乏社会支持并导航医疗系统困难。** 与A3并列最大，1/3为女性，近1/10拥有学士学位。
**聚类A7：能很好理解健康信息但未得到医疗服务提供者支持，与医疗服务提供者互动困难。** 最小聚类之一，均服刑，无高中后资格，在感到被理解和支持以及主动互动维度得分最低，但主动管理健康和评估健康信息得分较高。
**聚类A8：缺乏足够健康信息且寻找好健康信息有困难。** 最年轻（平均31.4岁），女性比例最高（37.5%），自我报告健康状况比例最高（87.5%）。
**聚类A9：导航系统能力有限，缺乏社会与医疗支持。** 主要为男性（66.7%），大部分为还押候审（83.3%），在押时间最短（0.5年），在所有HLQ维度上存在健康素养挑战。
**半结构化访谈与案例开发**
10名受访者（7名男性，3名女性，年龄23-84岁）提供了在NSW监狱使用卫生服务的深入见解。基于聚类分析和访谈，通过共同设计过程（利益相关者n=34）开发了23个案例，代表每个聚类的典型个体。利益相关者建议将案例改写为第一人称以增加共鸣，因此同时开发了第一和第三人称版本。
**讨论与结论**
本研究表明，聚类分析揭示了NSW监狱人群在健康素养优势和挑战方面的显著异质性，而基于均值的分析方法会掩盖这种变异。例如，整体样本中超过2/3的参与者在至少一个健康素养维度上经历某种挑战，而原住民分析显示50%存在至少一个维度挑战。聚类分析还发现，某些聚类（如#4）尽管有优势但仍存在挑战，而另一些聚类（如A6、A7）尽管面临多重挑战但仍具有优势。此外，传统代理变量（如教育程度、性别）无法准确反映人群多样性：例如，聚类#12中教育程度较高但健康素养得分很低；女性和原住民亚组内部也存在显著异质性，而非所有女性或原住民个体都面临相同挑战。对此，研究人员建议避免仅依赖代理变量，而应使用聚类分析等更深入的方法。通过与半结构化访谈数据结合并经历迭代共同设计过程，案例得以真实反映监狱中人群的生活体验，为生成本地化、针对性强的健康素养干预措施以解决NSW监狱健康不平等问题奠定了坚实基础。本研究是首个将聚类分析应用于监狱人群多维健康素养数据并将其转化为共同设计案例的研究，其发现凸显了均值或代理变量方法的局限性，强调了基于人群多样化特征进行干预设计的重要性。
