Pairing absolute and relative inequality measures for maternal and child health equity monitoring across 83 countries, 2010-2023: a cross-national ecological study

あなたは、母親と赤ちゃんのケアがいかに適切に行われているかを測定する、巨大でグローバルなスコアボードを見ているところだと想像してください。長い間、科学者たちはそのスコアをチェックするための特定の「定規」を使用してきました。それが「傾斜不等指数（SII）」です。SIIは、富裕層と貧困層の間の「距離」を測る定規のようなものだと考えてください。もし定規が示す距離が縮まっていれば、私たちは通常、「素晴らしい！進歩している！」と歓喜します。それは、トラック上の2人のランナーが互いに近づいていく様子を見ているようなものです。

しかし、この見方には隠れた罠があります。想像してみてください。富裕層のランナーが時速100マイルで疾走しており、貧困層のランナーが時速1マイルで這うように走っているとします。もし富裕層のランナーがほんの少しスピードを落とし、貧困層のランナーが少しだけスピードを上げたとしたら、二人の間の「距離」は縮まります。定規は「進歩！」と示します。しかし実際には、貧困層のランナーは依然として、比率という観点では、はるかに、はるかに後方に置き去りにされています。彼らは依然として、巨人に比べてカタツムリのようなペースで走っているのです。この論文は、シンプルかつ極めて重要な問いを投げかけています。「もし、格差が縮まっていることを称賛している一方で、最も貧しいグループが依然としてレースから完全に排除されているとしたらどうなるだろうか？」この問いに答えるため、研究者たちは、古い「距離の定規」を新しい「速度比」と組み合わせ、全体像を把握することにしました。

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健康の偉大なるレース：格差と、その格差の行方を測る

この研究は、2010年から2023年までの83カ国の健康データを調査した、大規模なクロス・カントリー（国をまたいだ）探偵物語です。その目的は、「格差」は縮まっているものの、「最も貧しい人々」が依然として取り残されている国を特定できるかどうかを見極めることでした。

研究チームはこの謎を解くために、主に2つのツールを使用しました。

1. SII（距離の定規）： 富裕層と貧困層の間の健康カバー率の絶対的な差を測定します。
2. P:R比（速度比）： これが新しいツールです。これは、最も貧しいグループ（Q1）のカバー率を、最も豊かなグループ（Q5）と直接比較するものです。もしこの比率が低い場合、たとえ格差が技術的に縮小していたとしても、貧困層は富裕層が享受しているものの、ごくわずかな割合しか得られていないことを意味します。

大きな発見：「二重の負担」

チームがこれら2つのツールを組み合わせたとき、いくつかの驚くべきパターンが見つかりました。彼らは1,204件の具体的な健康データのスナップショット（観測値）を分析しました。

結果は、「距離の定規（SII）」が多くの場所で進歩の物語を伝えていることを示しました。中央値となる絶対格差は17.3パーセントポイントでした。しかし、「速度比（P:R）」を見たとき、別の物語が浮かび上がりました。観測値の**35.7%において「深刻な相対的排除」が見られたのです。これは、データの3分の1以上において、最も貧しいグループが、最も豊かなグループが受けているカバー率の60%**未満しか受けていなかったことを意味します。

最もエキサイティングであり、かつ懸念すべき発見は、「二重の負担（Double-Burden）」を抱える国々の特定でした。

• 「二重の負担」の国とは何か？ 絶対的な格差が大きく（少なくとも20パーセントポイント）、かつ、測定された健康サービスの少なくとも半分において、最も貧しいグループが深刻に排除されている（P:R比が0.60未満）国のことです。
• どのような国か？ 21カ国（調査対象国の25.3%）がこのカテゴリーに該当しました。
• どこにあるのか？ これらの国々は、主にアフリカ地域（13カ国）と東地中海地域（4カ国）に集中していました。これらはほぼ例外なく、低所得または下位中所得の国々でした。

「乖離（ダイバージェンス）」の罠

さらに興味深いのは、「乖離（Divergence）」の国々です。研究者たちは、絶対的な格差（距離）は実際には改善している（10パーセントポイント以上改善している）にもかかわらず、最も貧しいグループが依然として深刻に排除されている12カ国を発見しました。

これが、論文が警告している「罠」です。もし「距離の定理」だけを見ていたら、これらの国々は素晴らしい仕事をしていると考えてしまったでしょう。しかし、比率のツールは、貧困層が比率の観点では依然として取り残されていることを明らかにしました。これは、富裕層のランナーが格差を縮めるために十分に減速したが、貧困層のランナーは追いつくのに十分なスピードアップをしなかった、という状況に似ています。

私たちの確信度はどの程度か？

この論文は、これら2つのツールの関係性について非常に高い自信を持っています。彼らが新しい「速度比（P:R）」を、より複雑で確立された指標である「相対的不平等指数（RII）」と比較したところ、両者はほぼ完璧に一致しました。

• 一致度： **85.4%**の確率で一致しました。
• 統計的信頼性： 「加重カッパ係数」は0.896であり、（非常に高い数値であり、強い一致を示しています。）

しかし、論文は、この新しい比率が古いツールの魔法のような代替物ではないことも注意深く述べています。これは「スクリーニング・フラッグ（選別用の旗印）」なのです。これは、富の階段の最初と最後（最も高いところと最も低いところ）のデータさえあれば、複雑なツールのように全てのステップのデータを必要とせずに、問題を素早く察知するのに役立ちます。

機能しなかったもの（そして今なお謎であること）

研究者たちはまた、なぜ健康の公平性が悪化するのかを突き止めようと試みました。彼らは、経済成長率、識字率、健康への支出額などの要因を調査しました。

• 結果： 驚くべきことに、ほとんどの要因は、彼らの分析において公平性の悪化との明確な関連を示しませんでした。
• 唯一の関連： 分析の中で、健康の公平性が悪化することに関連しているように見えた唯一の要因は、都市化でした。標準的な都市化の度合いが1単位上がるごとに、公平性が悪化するオッズは1.68倍に上昇しました。
• 注意書き： 著者たちは、これはあくまで「探索的」な発見であると非常に慎重に述べています。これは、都市への移動が不平等の「原因」であることを証明するものではありません。単に、さらなる調査が必要な「関連性」を示唆しているに過ぎません。都市化は、移住や非公式な居住区（スラムなど）を伴う複雑なプロセスであるため、真の物語はおそらくより複雑なものです。

彼らはまた、COVID-19パンデミック（2020年以降）の影響についても調べました。彼らは、パンデミックが世界的な健康の公平性の急激な低下を引き起こしたという明確な証拠は見つけられませんでした。しかし、特に最も貧しい国々については、データが得られているのがわずか3カ国であったため、確信を持つにはデータが断片的すぎると指摘しています。

テイクアウェイ（結論）

この論文は、健康の測定方法を新しく発明したのではなく、地図の「読み方」を新しく発明したものです。「距離」と、成功の「比率」を組み合わせることで、私たちを欺く国々を見つけ出すことができます。ある国が格差を縮めていると言いながら、実は最も貧しい人々を置き去りにしている状況を、私たちは察知できるのです。

著者たちは、健康の監視員に対し、単一の定規だけに頼るのをやめるよう提言しています。彼らは、この「ペアリングされたフレームワーク（組み合せ枠組み）」を用いて、21の二重の負担を抱える国々と、12の乖離する国々を特定し、緊急かつ具体的な注意を払うべきだと主張しています。これは、「進歩」と言うとき、それが単にゴールラインにいる人々だけでなく、「すべての人」にとっての進歩であることを確実にするための呼びかけなのです。