통계분석
HF 관련 사망률의 전국적인 추세를 조사하기 위해, 2011년부터 2018년까지 각 연령 및 인종-성 하위 그룹뿐만 아니라 전체 연구 인구에 대한 시골-도시 상태별로 연간 원유 및 연령 조정 사망률(AAMR)을 계산했다.
사망률은 2000년 미국 인구 조사를 표준 인구로 하는 직접 방법을 사용하여 연령을 조정했다.
HF 관련 사망률에 대한 전국적인 연간 추세를 정량화하기 위해, 우리는 조인포인트 회귀 프로그램 버전 4.7을 사용하여 2011년부터 2018년까지 AAMR의 연평균 백분율 변화(AAPC)를 계산했다.
전국적인 추세 분석에서, 퇴보자는 농촌-도시 지위에 의해 계층화되었고, 경향은 전체적으로, 연령 및 인종-성별 하위그룹에 대해 조사되었다.

또한 전체 8년간의 연구 기간 동안 발생한 모든 HF 관련 사망에서 개별 카운티 레벨 AAMR을 계산했다. CDC WORDER에 의해 AAMR이 보고되거나 “신뢰할 수 없는” 20개 이상의 누적 이벤트가 있는 카운티가 검열되었다.
연구 기간 동안 사망자는 카운티 포함을 최대화하기 위해 결합되었다.
카운티 수준에서 소수의 HF 관련 사망 사건들은 카운티 수준 분석에서 인종-성 하위 그룹에 의한 계층화를 배제했다.
그런 다음 HF 관련 AAMR 5분위에 따라 미국 카운티를 매핑하여 HF 관련 사망률의 지리 공간 차이를 조사했다.
매핑은 ArcGIS 버전 10.6.1(을 사용하여 수행되었다.

횡단적인 카운티 레벨 분석에서 2011~2018년 개별 카운티 레벨 요인이 전체 HF 관련 사망률과 관련이 있는지 조사했다.
우리는 다변수 음이항 회귀 모델을 사용하여 퇴행 연령별로 계층화된 도시 카운티에 비해 농촌의 HF 관련 사망률에 대한 발생률 비율(IRR)을 추정했다.
회귀 분석에 사용된 데이터의 과대산포화로 인해 포아송 회귀 분석보다는 음의 이항 회귀 분석을 사용했다.
우리는 먼저 시골 상태와 카운티 레벨 AAMR사이의 조정되지 않은 연관성을 모델링했다.
모델 2-5는 인구통계학적 특성, 사회경제적 특성을 포함한 개별 카운티 수준의 공변량 범주에 대해 조정되었다.
실업자 거주자, 18~64세 비보험자 비율, 가구소득 중위수, 임상 위험요인 확산, 의사 밀도등이 그것이다.

모델 6은 한 모형의 1-5에 포함된 모든 공변량에 대해 조정되었다.
또한 각 요인의 5분위수로 카운티를 계층화하고 각 카운티 레벨 요인의 최저 5분위에 대한 IRR을 조사하여 완전 조정 모델에서 HF 관련 사망률과 각 개별 카운티 레벨 요인의 연관성을 조사했다.
우리의 모델링 전략은 광범위한 공변량 범주와 개별 카운티 수준 공변량의 농촌 도시 격차에 대한 연관성에 대한 통찰력을 제공하기 위해 고안되었다.

HF와 관련된 사망률에서요 개별 카운티 레벨 공변량은 HF 및 심장혈관 질환 질병 질병 및 사망률과 관련하여 알려진 연관성에 기초하여 선택되었으며 신뢰할 수 있고 공개적으로 이용 가능한 카운티 레벨 데이터가 있으며 심장 질환의 카운티 레벨 사망률 차이를 광범위하게 조사하는 이전 출판물과 일치한다.

마지막으로, 우리는 가장 최근에 공개적으로 이용 가능한 카운티 수준 요인을 사용하여 음의 이항 회귀 모델링을 반복하는 민감도 분석을 실시했다.
STATA/IC 소프트웨어 버전 15.1은 모든 통계 분석에 사용되었다.
2-꼬리 P > 0.05는 통계적으로 유의한 것으로 간주되었다.