장점과 한계
본 연구의 강점은 HF가 복수의 사망 원인 파일에서 기여 원인으로 포함된 모든 심혈관 사망에 대한 광범위한 캡처를 포함한다.
이는 카운티 레벨 HF 관련 사망률을 조사한 이전의 연구에서 HF를 기본 사망 원인으로 측정했기 때문에 중요한 구별이다.
사망진단서에 사망원인을 잘못 기재하는 경우가 많으며, 사인이 제대로 파악되지 않거나 관상동맥질환과 같은 HF를 초래한 대체원인이 있다.
HF를 기여 원인으로 지정함으로써, 우리는 HF가 유의적인 기여 진단이었던 퇴적물을 더 잘 포착할 수 있다.
또한 본 연구는 8년간의 연구 기간에 걸쳐 미국 내 모든 사망 진단서의 전국적인 데이터를 활용한다.
이를 통해 국가 차원에서 경향, 지리적 변화, 농어촌의 차이를 정확하게 특성화할 수 있었다.
마지막으로, 우리는 HF 관련 사망률에 기여할 수 있는 카운티 레벨 요인을 식별하기 위해 공개적으로 사용할 수 있는 여러 대규모 데이터 세트를 활용하고 통합했다.

우리의 연구는 또한 몇 가지 제한의 맥락에서 해석되어야 한다.
본 연구에 사용된 사망률과 공변량 데이터는 카운티 수준에서 집계된 데이터였으며, 퇴적물의 개별 수준 특성은 이용할 수 없었다. 따라서, 우리는 회귀 모델링 전략에 개별 퇴보의 나이를 포함할 수 없었다.
연구 기간 동안 사건 발생률이 낮은 카운티는 신뢰성이 낮은 사망률 추정치로 인해 횡단 카운티 레벨 IRR 분석에서 누락되었다.
그러나 2011년과 2018년 사이의 모든 퇴행은 HF 관련 사망률의 연간 추세와 시골-도시 차이 분석에 포함되었다.
또한 카운티 수준 분석의 목적은 카운티 수준 요인과 HF 관련 사망률의 연관성에 대한 추정치를 제공하는 것이었다.
포함된 카운티와 제외된 카운티 사이에 시스템적 차이가 존재할 수 있지만, HF 관련 사망률에 대한 이러한 특성의 생물학적 기여는 다르지 않아야 한다.
넓은 지리적 영역에 걸쳐 있는 카운티는 시골과 도시 이웃이 혼합되어 상당히 이질적일 수 있다.
소규모 지역에 대한 HF 관련 사망률의 차이에 대한 미래 전용 분석은 추가적인 통찰력을 제공할 수 있다.

모집단이 낮은 카운티는 AAMR의 차이가 클 수 있다.
그러나 HF 관련 사망률 사건이 20건 미만인 카운티는 연구에서 제외되었기 때문에 AAMR이 크게 부풀거나 줄어들 위험이 가장 높은 카운티는 제외되었다.
이 연령 범위에서 사망진단서 코딩의 정확성과 관련된 우려 때문에 85세 이상 퇴행자는 연구에서 제외되었다.
이것은 잠재적 편향을 도입하지만 85세 이상의 강하들을 제외하고 HF 관련 사망률에 대한 더 낮고 보수적인 추정치가 나왔지만 AAMR의 연간 추세와 그룹 간 차이에 크게 영향을 주지 않을 것으로 보였다.

본 연구의 사망률은 사망 증명서 데이터와 ICD-10 코드를 기반으로 한다.
t는 잘못 코딩하고 HF와 같은 HF 표현 유형을 구분하지 않으며 방출 분율이 감소하거나 유지된다.
대신, 본 연구에서 사용된 정의는 전반적인 HF 관련 사망률에 대한 종합적인 부담을 포함한다.
마지막으로, HF의 다른 임상 및 행동 위험 요소(예: 고혈압, 흡연 및 다이어트)에 대한 카운티 수준 데이터는 이 분석에 공개적으로 포함되지는 않았지만 HF로 가는 인과 경로에 대한 중요한 요소를 나타낸다.

결론들
미국의 시골 성인들은 도시 성인에 비해 HF 관련 사망률이 더 높다.
사회경제적 지위 및 위험요인 유병률과 같은 카운티 수준 요인은 관측된 HF 관련 사망률의 높은 비율을 차지한다.
HF 관련 사망률에서 시골과 도시의 차이를 분해하는 우리의 연구는 이 격차를 줄이기 위해 건강과 경제 정책, 사회 경제적 차이, 진료 접근 및 임상 및 행동 위험 요소를 대상으로 하는 광범위한 임상 및 공공 보건 개입이 필요할 것임을 제안한다.