摘要
背景
获取医学诊断成像技术（MDIT）的区域性不平等现象仍然是实现健康公平的重要障碍，尤其是在发展中国家。了解这些技术的分布和使用情况对于制定公平的健康政策至关重要。
方法
本研究采用分层聚类方法，分析了土耳其12个NUTS区域的MDIT分布和使用情况。与以往研究不同的是，本研究同时独立评估了技术和使用（CaU）变量，并根据技术复杂性和投资需求对成像模式进行分层，以捕捉区域间的细微差异。
结果
研究结果显示，尽管土耳其整体上MDIT分布较为均衡，但不同区域在使用效率方面仍存在显著差异。具有相似使用模式的地区往往会聚集在一起，而不论其地理位置是否接近。有趣的是，这些集群通常超越地理邻近性；位于国家两端的地区往往因类似的使用模式而聚集在一起。这表明行政中心与农村地区之间的差异可能并不如之前所假设的那么明显。这些模式暗示，机构能力、卫生人力分布和人口需求对使用的影响可能比空间位置更强。
结论
研究表明，诊断成像技术的容量与实际使用之间存在脱节，强调了需要有针对性的政策措施。此外，单独分析技术和使用变量（而非作为综合指数）能更清晰客观地揭示区域差异。这些发现有助于优化医疗资源分配，支持基于证据的政策制定，推动实现公平获取诊断服务的目标，并与土耳其承诺的全民健康覆盖相一致。
引言
城市与农村地区之间的健康差距仍是当代社会亟待解决的问题。造成这些差距的主要原因之一是公共健康资源（包括医疗专业人员和医疗技术）的不平等分布。其中，医学诊断成像技术（MDIT）因其非侵入性和精确诊断能力，在治疗监测中发挥着关键作用。因此，实现MDIT在全国范围内的公平分布是实现健康公平的关键。
确保所有人都能平等地获得高科技医疗资源和医疗专业人员是实现全民健康覆盖（UHC）的基础，尤其是在发展中国家。土耳其于2003年启动了健康转型计划（HTP），并在2009年全面实施。在此框架下，收集可靠及时的医疗人员和医疗技术数据对于有效的卫生系统规划和管理至关重要。这些数据使政策制定者能够更快、更精准地检测和解决不平等问题。
本研究通过分层聚类方法调查了土耳其MDIT的区域分布差异。虽然Songur和Top在2013年的研究中进行了类似分析，但他们的方法将容量和使用（CaU）变量联合分析，可能导致误导性结论。相比之下，我们的研究分别评估了CaU变量，并根据技术特性和投资水平将MDIT分为子组。
此外，我们的研究强调，通过汇总数据分析MDIT分布可能会掩盖由于成像技术成本、使用模式和技术复杂性差异而导致的显著区域差异。例如，磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）等高技术设备需要大量投资和专业技术操作，与超声波或心电图等低成本设备相比，表现出不同的空间和统计特性。为此，我们的研究采用了分层分析方法，根据不同设备的共同特性进行聚类，并分别分析CaU变量。据我们所知，这是土耳其首个系统地分析不同设备组别CaU变量的研究。该方法能够更精细地识别差异，挑战了关于区域不平等的先前假设。
我们的方法为MDIT分布提供了更客观、更精确的见解，表明土耳其的12个NUTS区域能够大致分为三到五个集群。研究结果表明，除少数例外，土耳其的MDIT分布相对均衡，并在确保诊断医疗服务公平获取方面取得了显著进展。
有趣的是，这些集群往往超越地理邻近性；位于国家两端的地区往往会因为类似的使用模式而聚集在一起。这表明行政中心与农村地区之间的差异可能并不如之前所假设的那么显著。然而，我们对容量利用率的分析揭示了区域差异：一些地区的利用率相对于其技术容量较高，可能反映了高效使用或需求上升，而其他地区则表现出资源投资与实际服务交付之间的错配。
这些发现强调了政策制定者在卫生系统规划中应结合定量和定性指标（如人口趋势、区域健康需求和卫生人力分布）。通过识别技术容量与实际使用之间的差异，本研究为优化资源分配和增强土耳其各地诊断服务的公平获取提供了宝贵指导。
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