六十年前， 第一 医学文献中出现了一系列引人注目的文章，描述了与周边城镇相比，宾夕法尼亚州罗塞托的心血管死亡人数奇低。宾夕法尼亚州罗塞托主要由来自意大利东南部普利亚地区小镇罗塞托瓦尔福托的移民定居，并且仍然是一个联系非常紧密的社区。
为了解释这种异常现象，人们对许多假设的健康因素（例如遗传、饮食和吸烟）进行了调查，但结果均呈阴性。这些健康因素与该地区其他城镇没有明显不同。最后，唯一剩下的就是 高度的社会支持和文化凝聚力。 不幸， 文化适应最终被摧毁 这种分化导致对人口的保护作用丧失。
然而，人们仍然相信，客观且易于量化的因素在很大程度上导致了同样易于量化的结果。罗伯特·伍德·约翰逊基金会利用威斯康星州健康人口研究所的信息在线发布 县健康排名和路线图。这是根据“健康因素”和“健康结果”等要素对美国几乎每个县进行的非常完整的排名。健康结果数据包括生命长度和生活质量的数据，两者权重相同。健康因素数据分为四大类：社会和经济因素（40%）、健康行为（30%）、临床护理（20%）和物理环境（10%）。
每个结果和因素都由网站上列出的许多子因素组成。虽然有些子因素是负面的，有些是正面的，但这些值是标准化的，因此每个类别中的排名越高表示结果越好。在每个州内，每个县根据其健康结果和健康因素进行排名，将其作为总体并细分为主要组成部分。排名根据在该州的地位以及 Z 分数给出。为报告中的排名数据分配权重的基本原理包含在威斯康星大学人口健康研究所的工作文件中，可在 县健康排名和路线图 网站。
虽然在该国大部分地区和大部分地区，健康因素确实与健康结果相关。然而，我们发现了一些 有趣的异常值 几年前我们研究亚利桑那州各县时的数据。
首先，亚利桑那州各县的健康结果和健康因素排名之间并不存在简单的关系：
Spearman rho 的对应计算结果为 0.6393，而新罕布什尔州的计算结果为 0.9758。事实上，所有 50 个州的 Spearman rho 都显示出相当大的差异：
当将各个健康因素的 Z 分数与健康结果的 Z 分数进行比较时，复杂的非线性相关性甚至更加明显：
首先，这是基于权重的健康因素总分 县健康排名和路线图网站：
这是健康因素被分解为子因素时的情况：
尤马在所有健康因素上的得分都比皮马差，其健康因素总分实际上与拉巴斯相同，并且比除纳瓦霍人和阿帕奇以外的所有地区都差，但它排名第一 第二 在健康结果中。为什么？
这种关系在 2020-2017 年期间相对稳定，但也有一些例外。
在科科尼诺县、吉拉县、皮马县、科奇斯县和亚瓦派县，健康结果应该比实际情况更好。 “其他东西”充当了锚点。在尤马县、圣克鲁斯县、皮纳尔县和马里科帕县，健康结果本应比实际情况更糟糕。 “别的东西”给了我动力。尽管这种“其他情况”在大多数县相对稳定，但仍可以看到一些逐年变化，特别是在圣克鲁斯。尽管可以测量这一点，但迄今为止的解释尚不清楚。
我们担心与应对 Covid-19 相关的封锁可能会破坏社会支持网络，但事实并非如此。尤马县和圣克鲁斯县的表现仍然优于其他县：
RWJF 在其县健康排名研究中收集的数据是调查“健康”构成的一个具有里程碑意义的开端。虽然为了改善社区的健康，改善健康的各个方面（健康行为、临床护理、社会和经济因素以及物质环境）确实会有所帮助，但同样清楚的是，一些努力会更有成效相对于其它的。在资源有限的情况下，必须明智地利用这些资源，以便最大限度地改善最大人口的生活。
该分析指出，这并不总是直观的。虽然用于测试序数水平数据的线性关联的斯皮尔曼 rho 统计表明健康因素排名和健康结果排名之间存在中等程度的较强关系，但亚利桑那州的一致性比较表明这种关系的复杂性和显着的非线性关系。具体而言，在两个极端中发现的异常县（尤马的结果比基于其因子排名的预期要好得多；亚瓦派的结果比基于其因子排名的预期差得多）可能比线性分析中发现的趋势具有更重要的含义。基于线性关系的传统分析方法不适合理解可能的复杂关系。
在后续研究中，我们假设“其他东西”是所谓的 西班牙悖论 其中，很像 罗塞托效应，强大的社会支持网络改变了健康因素对健康结果的影响。健康因素是“其他因素”(x) 产生健康结果的基础：
健康结果 = x（健康因素）
出于多种原因，这一点非常重要。首先，改善健康因素可能非常昂贵，或者在某些情况下，例如地理因素，不可能复制或改善。其次，由于它是乘法而不是加法，因此改变方程中的 x 会产生非线性结果。小改变可以产生大影响。最后，使用 县健康排名和路线图 快速识别健康结果优于健康因素的县，为进一步分析提供了筛选工具。
就亚利桑那州而言，“其他东西”是 西班牙悖论 这是由强大的社会支持系统产生的，但在其他情况下，也可能是其他原因。 正偏差 可用于识别可能的其他可能途径来探索类似的“其他东西”。这些元素的行为类似于 医疗保健中的暗物质。它们可能尚未被完全识别，但我们可以观察它们的效果。
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