物理映射的不平等,构建和社会环境以人群为基础的研究大脑的健康
Tomaš加索尔
杰夫•布鲁克3
丹妮Doiron- 1部门的精神病学和神经科学、医学院和圣贾斯汀大学医疗中心大学蒙特利尔,QC,加拿大蒙特利尔
- 2部门的心理学和精神病学,多伦多大学,多伦多,加拿大
- 3Dalla拉娜公共卫生学院的多伦多大学,多伦多,加拿大
- 4呼吸流行病学和临床研究单位,研究所的麦吉尔大学健康中心、QC、加拿大蒙特利尔
这mini-tutorial描述如何结合聚合级别的数据物理、构建和社会环境可以促进我们理解因素塑造人类的大脑,大脑健康。它提供了入门级信息方法和方法可以用来揭示如何在当地环境导致健康不平等不平等一般来说,特别是那些在大脑健康。这个背景知识应该帮助那些有兴趣使用神经成像研究环境因素如何影响inter-individual人类大脑的变化。
介绍
个人的大脑发育和老化的大脑健康,受到环境的影响。直系亲属外,许多有效的语境因素影响我们的日常生活行为我们生活和工作的地方。地区社会体育的特点,构建和社会环境塑造我们的大脑从概念开始。但并不是所有的地区都是一样的:不平等存在于多种inter-twinned维度。
产生社会、经济和政治条件卫生不公平现象内和跨国家(斯图亚特和Soulsby 2011;扰码,2012;Metzl汉森,2018)。例如,在高收入国家,个人更有可能体验到较低的可怜的心理健康如果成长在家庭收入(Bjorkenstam et al ., 2017)或富裕(Rajmil et al ., 2014;埃尔加et al ., 2015),生活在高不足的地区(Kivimaki et al ., 2020)或经历了收入分配的不平等现象(芒格洛尔et al ., 2007)。某些社区弱势群体比其他(沃尔德伦2018)。土著(尤其如此奥美et al ., 2021)和种族主义(Castro-Ramirez et al ., 2021)社区,心理健康问题的风险更高,同时降低接受循证治疗的可能性(Castro-Ramirez et al ., 2021)。在区域层面,我们的身体、构建和社会环境相结合,创建生态系统我们生活和工作。在一起,这些生态系统产生它们的结构和系统,导致所谓“社会健康和结构性因素”(Vandenbroucke 1990;Diderichsen et al ., 2001)。
我们已经描述了在其他地方(加索尔,2016),有无数排列的物理,和社会环境在时间和空间上围绕着我们。我们都“接收”和“创造”环境(肯德勒et al ., 2003),因此co-determining我们呼吸的空气,我们采取多少措施,我们是多么热或冷,和我们所看到,听到和与我们的通勤。连同我们的基因,这些“外部风险”为“内部”环境,存在于我们的身体:身体表面(例如,在我们的皮肤和肠道微生物),在肺部(例如,颗粒物),血液循环(如毒素、微量元素、炎性分子)和大脑(例如,压力,犒赏神经递质,累计参与特定神经回路)。
评估“外部”的环境,而不是其生物标记biospecimen——是具有挑战性的。问一系列的问题使用一个标准的调查是一种常见的方式收集个人的物理信息,构建和社会环境。PhenX工具包,例如标准化的协议(包括调查)包含一个可以用来收集信息关于健康问题社会决定因素(www.phenxtoolkit.org/index. php)。虽然有价值,基于调查的方法有两个主要缺点:(1)参与者的时间(几个小时需要覆盖多个域);和(2)收集到的信息和自我的本质,因此,可能报告的偏见。此外,除了纵向(出生)军团,摄取方法只提供一个快照环境遇到的个人在一个(或几个)的时间点。
在这里,我们描述一个替代方法,即使用聚合级别(空间)的数据,产生多个地点和时间点,物理特征,构建和社会环境。我们将提供简要概述关于连杆的聚合级别数据与个体层面的信息对人的健康,特别是大脑健康。
地理空间映射的地区环境
地理空间科学和相关工具支持空间分析和可视化的外部环境,我们花大量的我们的生活(如我们的住所,工作场所,学校,娱乐或通勤路径),反过来,评估对个人的健康的影响。可以创建数据集在不同级别的空间粒度匹配一个给定的目标研究和相关数据的可用性。例如,加拿大的地理单位包括6位邮政编码,加拿大人口普查地理单位等传播领域(DA;400到700人)和人口普查大片(CT;2500到8000人),或更大的领域,如城市地区。空间单元用来连接地理空间数据集健康数据变化;根据研究和保护研究参与者的保密措施,这可以尽可能精确具体的街道地址或邮政编码(半个街区在密集的城市区域),或粗如城市区,一个县、一个省/州或一个国家。时间维度取决于类型的数据;也许从数据采样每月(例如,空气质量),每年(如公共交通)或每5年(例如,加拿大人口普查)。
时空数据集可以使用现有工具创建基于gis技术和数据库提供的大(地理信息系统)组织和企业,如ESRI (www.esri.com),DMTI空间(www.dmtispatial.com)、谷歌地球引擎(https://earthengine.google.com),以及开放来源(例如,www.openstreetmap.org),政府消息来源(例如,加拿大统计局)和学术组织。生(初始)数据集通常由数据策划专家和GIS技术人员。在加拿大,我们有获得,策划和传播地理编码信息物理和建筑环境通过加拿大城市环境卫生研究财团CANUE (www.canuedata.ca metadata.php)(布鲁克et al ., 2018)。指标可以组合来自不同来源的要求,例如,质疑社会经济指标之间的关系(例如,家庭收入)和建筑环境(例如,访问公园),从而用来评估空间分布的不平等环境好或危害(Doiron et al ., 2020)。图1说明了不平等的访问公园和娱乐(来源于公开街道地图数据)跨地区相同的物质匮乏(高)级(来自加拿大人口普查数据(Pampalon et al ., 2012)]。
图1。物质匮乏和公园和娱乐,大多伦多地区。所有颜色的区域代表邮政编码的特点是高(前20%)[来源:Pampalon物质匮乏和他的同事们(Pampalon et al ., 2012)]。绿色表示邮政编码在10%密度最高的公园和娱乐礼仪1公里内,红色代表邮政编码在最低10%(来源:公开街道地图)。
除了采购和创建物理数据和建立环境从现有数据库(参见表1在(加索尔,2016),也可以获得相关的度量标准等新的数据流的高分辨率卫星和街道图像结合机器学习技术(Weichenthal et al ., 2019)。例如,谷歌街景允许调查人员评估不同功能的建筑环境使用全景拍摄的图像主要由摄像头的汽车,尽管最近的卫星技术提供日常报道的地球上最集中地区只有几米的分辨率。这些地理编码的图像能评价各种特性,如物理障碍的迹象(如垃圾、涂鸦),物理衰变(例如,可怜的人行道条件),类型的商店,交通,或街步行(岁et al ., 2012;减少et al ., 2015);然而,这种方法有一定的局限性(柯蒂斯et al ., 2013)。反过来,这些计算机视觉和机器学习算法可以利用这些图像数据生成的间接指标的社会环境(如心理社会应激)和物理环境(如空气和噪音污染)的方式类似于其他派生指标如生活环境、卫生和犯罪(Suel et al ., 2019)。
表1。措施的例子,与相应的原始地理编码数据来源和新类型的数据的例子。
总结如表1(社会环境),有大量的数据,说话基本-经常自我报告的措施的社会经济因素,如教育、就业、移民、家庭消费习惯或志愿服务和给予,收集通过政府机构(例如,人口普查)和国家调查。但也可以使用数字数据流,如搜索引擎的使用和Twitter,产生新的社会环境相关的度量标准,例如,态度相对健康和卫生干预措施(例如,疫苗接种),以及社会凝聚力、社会支持和榜样,最近,新兴环境焦虑问题(西克曼et al ., 2021;et al ., 2021;Soutar魔杖,2022;亚瑟,2022)。这种方法的主要优势是它的依赖行为而不是自我报告;因此,它类似于动物行为学,动物行为的研究通过观察“野生”。推特——举个例子——提供了一个丰富的信息用户的利益;短消息(一条微博,多达140个字符长度)发送的用户可以通过标签识别标记显式主题的消息。可以从特定位置检索所有微博发布或转发来自Twitter的12个月期间的全部消防带,使用PowerTrack过滤语言(),和:(1)将Twitter的用户映射到地理空间单位;(2)计算每个用户发布的次数或转发了一条微博;(3)提取tweet);(4)确定每一个Twitter用户之间的物理距离和地理起源的转发微博;(5)分类推到各种社会主题,如经济、政治、医疗、就业和支出。后一种方法开发了彭和他的同事在一项研究中真实事件之间的相互作用和Twitter活动(彭et al ., 2017使用~ 2000),微博分类关键字相关的五个社会问题,紧随其后的是一个机器学习的方法来过滤掉所有不相关的微博(彭et al ., 2017)。脸谱网-在线社交网络提供了另一个窗口为用户的社交活动。不同的Facebook活动,如墙的帖子,喜欢或状态信息,可用于用户划分到不同的类别对他们的兴趣,比如看电视(Chunara et al ., 2013),或者他们的个人特征,如五大人格特质(公园et al ., 2015)。反过来,这些可以与Facebook用户的地理位置有关,因此创建额外的层的社会功能给定的地理空间信息单元。上面的示例演示的力量数字行为学、客观的方法来评估社会环境通过测量行为通过个人的数字工具的使用。
一旦正确的策划,所有聚合级别数据(见表1例子)应该用全面的描述元数据和索引到不同的地理单位(邮政编码、传播区域和其他人口普查区域),就像我们以前做的(https://canuedata.ca/)。
连杆与个体层面的数据
最终,一个是感兴趣的链接聚合级别“曝光”上面描述的个体层面的“结果”。在这里,我们提供了一个如何实现这一目标的两个例子使用:(1)行政卫生数据库;和(2)数据在研究群体。
管理数据
在过去的两年,我们都见过的力量相关行政数据映射到COVID-19(跨国家、省/州或城市),向公众和沟通这些数字。在加拿大,行政健康数据-数据捕获,在提供服务的过程中或运行程序,供研究使用由省级政府和其他机构,通常与学术机构密切伙伴关系(Lucyk et al ., 2015)。在所有的省份,这些数据纵向和以人群为基础,涵盖所有居民获得医疗保健和社会服务(例如,教育)——从出生开始。这将创建全面和重要的数据感兴趣的人群,比如青年。
在安大略省,例如,这样管理健康数据由冰策划和用于研究,”非营利研究机构包括社区的研究,数据和临床专家,和一个安全的和可访问的数组安大略省的与健康有关的数据”(www.ices.on.ca)。在防火墙后面,冰提供消除识别信息数据库包含,例如,安大略心理健康报告系统。在多伦多城市的,这些数据可用于270000青少年和青年岁)(12日至22日。除了健康数据,许多省级行政管理者数据提供其他相关数据集,如教育、工作场所或正义数据(https://www.popdata.bc.ca)。当连接管理数据和地理空间数据集包含物理的地区特点,构建和社会环境中,通常使用住宅6位邮政编码(加拿大)和相关区域(如传播块)在管理数据为每个单独的报告。邮政code-indexed地理空间数据集有关安全的环境控制的托管人的个体层面的健康数据。道德和法律指导是必要的来保证数据管家,这种形式的数据链接和访问可以通过保护隐私和透明的方式,尊重所有适用的法律,法规,和伦理要求。
队列研究
管理健康数据的关键优势之一是他们的全民覆盖。另一方面,根据定义,这些数据只显示“健康”冰山的顶端,即个人健康问题足够重要进入医疗体系。这就是以社区为基础的群组研究作为补充的信息来源,与纵向同期出生的是最有价值的。例如,出生人数非常适合调查大脑健康(个体层面的数据)和上下文之间的关系(环境)的总体特征几个原因:(1)许多同期出生的(如。是面向(博伊德,2013),一代R (Tiemeier et al ., 2012芬兰北部)和同期出生的(Rantakallio 1988)确定参与者(孕妇)在一个相对小的地理区域;(2)每组包括一个相对较大的样本量的个体(~ 10000);和(3)大脑(如精神)群组成员的健康评估使用的仪器,往往在连续的规模。前两个特征的组合保证合理数量的参与者生活在每个地理单元,因此提供足够的统计能力调查这些关系。第三个特性(评估)允许一个捕捉“隐性”的心理健康问题。最后,额外的群组成员deep-phenotyping(例如,认知评估、神经影像学、blood-based生物标记物(如基因型和epigenotyping),炎症),提供了丰富的信息适合exposure-outcome的详细建模及其介质和版主的关系(加索尔,2013)。
使用数据从持续发展军团,我们和其他人联系aggerate-level数据来评估个体层面的信息,例如,收入不平等之间的关系和大脑成熟在青春期(帕克et al ., 2017)城市化的作用在青年inter-individual大脑结构和功能的变化(徐et al ., 2021),接触铅的环境风险之间的关系和大脑结构在儿童时期(马歇尔et al ., 2021)。在对收入不平等的研究(帕克et al ., 2017),例如,我们收入分配联系信息(基尼系数)在每个census-based地理空间单元在一个特定的地区和个体层面的信息(MRI-derived估计皮质厚度)对生活在这个地区的所有参与者。我们发现女性(但不是男性)青少年生活在人口普查大片高收入不平等表现出强烈的年龄和皮质厚度之间的关系;只有这样女性生活在家庭收入较低(图2)。我们解释这些发现相关心理社会应激与社会比较,青少年从低收入和高收入家庭遇到彼此经常当生活地区的高收入不平等(帕克et al ., 2017)。一些其他的研究和评论强调潜在的链接聚合级别的评估环境和个体层面的神经影像数据(风扇et al ., 2021),以及概念之间的关系的外部环境和大脑健康(烤面包et al ., 2015;伯曼et al ., 2019)。
图2。收入不平等和老年性皮质厚度的变化(从青春期帕克et al。(2017)]。上图:基尼系数的值(值越大表示较大的差距之间的低和高收入)为37普查土地覆盖的地区参与者在这个队列研究生活。底:老年性皮质厚度变化的收入不平等和家庭收入在男性和女性的青少年。在每一个情节,家庭收入组(低,高)分层的收入不平等:高=实心圆圈和实线,低=空心圆圈和虚线。
本节我们将关闭一个假设的例子说明如何可以使用聚合级别的物理信息,构建和社会环境将贫困和心理健康之间的关系。所指出的Diderichsen et al。(2001),社会分层与贫穷但社会的一个例子,经济和政治的不平等——生成一个恶性循环:(1)弱势群体的人更有可能接触到有害或剥夺物理(如空气污染),建立食品商店(例如,访问)和社会(例如,缺乏社会支持、暴力、虐待)环境和全民挑战(例如,热浪、Sars-CoV-2);(2)这些风险导致的脆弱性增加其他风险(如欺凌);和(3)风险和漏洞结合沉淀(精神)的疾病。疾病导致的恶性循环是闭合进一步社会分层(例如,失去了教育和就业机会)。丰富的多域数据集可以创建使用不同的数据源(见上图)将使测试各种可能的途径(及其组合)主要从社会分层到心理健康;分解分析的方法可以用来量化贡献之一各种因素所观察到的结果(瓦格斯塔夫et al ., 2008)。
结论
上面的方法,结合总体评估的“曝光”方面的个人信息“结果”反映的原则”大数据”和“开放的科学”。我们提供,没有单一的研究,然而大,使用这种方法可以达到什么是可能的:(1)并发量化多种标准化的物理指标,构建和社会环境;(2)大地理范围(例如,整个国家)实现高的地理粒度;(3)提取相同的措施在多个时间点,回到20年以上;和(4)连锁聚合级别个体层面的数据,后者通过行政卫生数据库收集和研究群体。尽管不同类型的数据的可用性变化在空间(地理空间粒度)、时间(采样频率)和国家(监控工具,访问),这种限制可以解决——例如,通过建模(如土地利用回归估计空气污染)或通过有针对性的调查和其他数据收集。总的来说,我们认为这种方法汇集了两大社区的学者和学员,即人口健康地理学家和神经科学家,因此利用各自的知识和技能来发现途径从环境到大脑健康。很明显,结构性不平等导致健康不平等但途径调解或缓和这种关系在很大程度上是未知的。详细和并发,评估物理、建造和大规模的社会环境可以使一个方法的复杂性动态“环境”和“外部”之间的关系,人类的大脑。
作者的贡献
TP本文构思和写了初稿。JB和弟弟造成了初稿和审查整个手稿。所有作者的文章和批准提交的版本。
的利益冲突
作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。
出版商的注意
本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。
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关键词:物理环境、建筑环境、社会环境、大脑发育,流行病学,磁共振成像,心理健康,不平等
引用:加索尔T,小溪J和Doiron D(2022)物理映射的不平等,构建和社会环境以人群为基础的研究大脑的健康。前面。神经影像学1:884191。doi: 10.3389 / fnimg.2022.884191
收到:2022年2月25日;接受:2022年3月28日;
发表:2022年4月26日。
编辑:
瑞安Muetzel荷兰伊拉斯谟医学中心版权©2022加索尔,小溪和Doiron。这是一个开放分布式根据文章知识共享归属许可(CC)。使用、分发或复制在其他论坛是允许的,提供了原始作者(年代)和著作权人(s)认为,最初发表在这个期刊引用,按照公认的学术实践。没有使用、分发或复制是不符合这些条件的允许。
*通信:Tomaš加索尔,tpausresearch@gmail.com