Согласно исследованию, изданному онлайн в Журнале Национального Онкологического института, исследование указывает, что включая определенные несоответствия в анализе рентабельности позволил бы политикам устанавливать стратегии, которые снизят полный риск рака, уменьшат различия между расовыми этническими подгруппами и будут экономически эффективны.Стратегии идентификации эффективных и экономически эффективных сокращений полной заболеваемости раком и смертности часто выполняются при помощи моделей моделирования болезни, однако, эти модели не берут распределение преимуществ в пределах населения к рассмотрению и поэтому иногда критикуются. Те детали, составляя неравенства между различными подгруппами населения, могут теперь быть включены из-за успехов в компьютерном моделировании в сочетании с доступностью лучших данных.Сью Дж.
Голди, Мэриленд, MPH, и Норман Дэниэлс, доктор философии, Высшей школы здравоохранения Гарварда, организовала типологию различий рака среди американского ‘s черного, белого и испанского населения, отделив различия, следующие из различных факторов, таких как доступ, качество лечения и профилактика, чтобы служить основой для того, как медицинскую несправедливость можно было более точно рассмотреть в основанном на модели анализе рентабельности. Голди и Дэниэлс использовали эту типологию в качестве ориентации для оценки различных обследований на рак шейки матки и стратегий вакцинации, вычисливших здоровье и экономические результаты для среднего населения, а также для вычисления трех расовых подгрупп отдельно.
Они обнаружили подходы, снизившие полный риск рака шейки матки от 74,5% до 60% и улучшившие результаты рака во всех расовых подгруппах. Кроме того, они также показали неравное распределение преимуществ; например, пока текущие экранирующие структуры привели бы к 60%-му сокращению полной заболеваемости раком, фактические сокращения колебались от 54,8% для испаноговорящих женщин к 62,5% для белых женщин.Исследователи обнаружили, что экранирующие стратегии, непосредственно предназначавшиеся для расовых подгрупп, имеющих самые большие неравенства, обеспечили больше справедливого распределения преимуществ, когда объединено с вакцинацией; например, сокращение заболеваемости раком шейки матки составляло 69,7% в белых женщинах по сравнению с 70,1% в испаноговорящих женщинах, доказывая, что эти стратегии были также более эффективными и более экономическими, чем текущие экранирующие структуры.
Авторы приходят к заключению, что моделирование разных подходов в профилактике рака может идентифицировать стратегии улучшения полного здоровья населения, справедливого распределения пользы для здоровья, и использовать ресурсы здравоохранения эффективно.Они завершают:«Эти пункты сходимости ‘взаимовыгодны’ в том смысле, что они оказывают самое большое позитивное влияние в худшем – от групп, а также на здоровье населения в целом.
Наше требование состоит в том, что такие взаимовыгодные стратегии являются самыми желательными с точки зрения обеих целей политики в области охраны здоровья, медицинского улучшения населения и медицинской акции».Кевин А. О, Доктор медицины, Гинекологического отделения и Акушерства в Медицинской школе Университета Эмори пишет в сопровождающей передовой статье, тот вводящий HPV, вакцины в мир медицины сделали профилактику рака шейки матки реальностью.
Он поддерживает заключения исследования при использовании моделей и соглашается, что, «моделирование расовых и этнических подгрупп в повышенном риске идентифицирует стратегии, которые могут уменьшить бремя рака среди этих групп».Олт рекомендует, чтобы эти стратегии были сделаны доступными для всех женщин, на основе недавнего исследования, идентифицирующего прививку от HPV и диагностическое тестирование как потенциальные улучшения мазка Папаниколау в профилактике рака шейки матки.