《柳叶刀-区域健康（西太平洋）》（The Lancet Regional Health - Western Pacific）是柳叶刀旗下一本开放获取期刊，是促进“世界各地平等获取优质卫生保健服务”这一柳叶刀全球倡议的一部分。本刊的终极目标是改善西太平洋地区人群的健康结局，并将致力于推动西太平洋地区临床实践的改善和卫生政策的进步与发展，最终期望能够提高该区域及相关国家的卫生质量。柳叶刀特别推出《柳叶刀-区域健康（西太平洋）》精选论文合辑，分享给读者。
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论文精选
1
中国大学生体质健康与心血管风险的长期趋势：基于2000至2019年间连续五次全国调查分析
背景
随着对心血管疾病早发的日益关注，了解青年群体心血管健康状况的分布特征至关重要。本研究旨在描述2000至2019年间中国大学生体质健康状况以及超重/肥胖（OWOB）、血压升高（EBP）及其共病的患病率变化趋势，并分析这些因素的关联变化及亚组差异。
方法
研究数据来源于2000-2019年间“全国学生体质与健康调研”的五轮数据，共纳入241,710名19-22岁大学生。通过肺活量、坐位体前屈、50米跑、立定跳远、肌肉力量及耐力跑测试的标准化Z分数计算得出体质健康综合指标（PFI）。超重/肥胖（OWOB）的定义为体质指数≥25 kg/m2，血压升高（EBP）指收缩压≥140 mmHg和/或舒张压≥90 mmHg；共病指超重/肥胖与血压升高同时存在。研究采用混合效应逻辑回归进行相关性分析，并运用广义线性混合效应模型检验剂量-反应关系。
结果
中国大学生体质健康综合指标（PFI）中位数持续下降，从2000年的-0.16降至2019年的-1.99，男生下降速度快于女生。超重/肥胖、血压升高及其共病的患病率显著上升，分别从2000年的3.7%、2.2%、0.3%增至2019年的14.0%、5.2%、1.8%，且男生各项指标的患病率高于女生。PFI水平下降与超重/肥胖、血压升高及其共病的患病率上升呈显著相关，2019年关联强度达到峰值。PFI与超重/肥胖、血压升高及其共病患病率之间呈L型曲线关系，男生群体关联性更强。省份人群归因分数显示，当PFI水平从低等提升至中低及以上时，贵州、四川、云南三省的大学生超重/肥胖、血压升高及其共病的降幅最为显著。
解释
过去二十年间，中国大学生体质健康水平显著下降，心血管风险负担同步大幅增高。亟需加强对大学生群体健康的关注，构建基于高校的体质健康检测体系，以评估其长期心血管功能。
2
中国儿童肥胖风险因素及未来干预策略的系统综述与meta分析研究
背景
儿童肥胖在中国已成为一项重大公共卫生问题。本研究明确了中国儿童肥胖的关键决定因素，并为未来干预策略提供了相关建议。
方法
本研究进行了全面的系统综述与meta分析，以明确中国儿童肥胖的多层级决定因素，并计算了每个可改变因素的人群归因危险度百分比（PAR%）。基于社会生态模型，研究开展专家咨询，深入解析肥胖成因。此外，研究还回顾了中国现行儿童肥胖干预政策，并与meta分析及专家咨询确定的优先事项进行了对比分析，以明确政策缺口。
结果
通过meta分析对419项研究进行整合，共确定33项儿童肥胖风险因素。在个体层面，共发现11项包括生命早期风险因素在内的关键肥胖成因，例如：母亲孕前超重/肥胖（PAR%：16.7%）、母乳喂养不足6个月（14.1%）、剖宫产（11.1%）、孕期增重过多（10.5%）、高出生体重（4.2%）、妊娠期糖尿病（3.6%）等；以及13项儿童期行为因素，例如含糖饮料摄入（16.4%）、睡眠不足（15.0%）、进食速度快（14.7%）、每日体力活动不足2小时（6.3%）、每日屏幕使用时间超过2小时（5.6%）等。家庭层面共有6项突出的肥胖风险因素，例如母亲超重/肥胖（24.3%）以及父亲超重/肥胖（23.5%）。专家咨询强调了遗传因素的重要性，并将可干预的风险因素列为优先事项，尤其是饮食相关指标，进一步扩展了meta分析的发现。最后，政策回顾表明，中国现有政策对上述因素的应对并不充分，尤其在宏观及结构层面存在不足。
解释
本项研究突出表明针对高危人群实施干预、纠正不良行为因素（尤其是生命早期影响因素）具有重要意义。同时，想要产生实质性的健康影响还需采取不限于个体因素的综合方法。未来需进行更多有效干预。
3
2011-2022年中国发热伴血小板减少综合征季节性流行特征中水文条件-社会经济因素的复合影响：一项建模分析
背景
发热伴血小板减少综合征（SFTS）是由蜱媒传播的病毒性出血热疾病，其地理分布范围持续扩大。目前SFTS季节性流行特征的决定因素尚不明确。
方法
研究对2011-2022年间中国五个报告率较高的省份中604个县的月度SFTS病例数据进行分析，采用了贝叶斯分层时空模型以及分布滞后非线性模型，同时评估了气象因素的累积效应与逐月效应，并使用社会经济因素作为效应修饰变量。
结果
累积效应在21.97°C达到峰值（相对危险度RR=1.24，95%CI: 1.10-1.40），逐月效应在25.67°C达到峰值（RR=1.38，95%CI：1.26-1.51）且无滞后性。降水量增加显著提高了SFTS风险且存在明显滞后效应。干旱与潮湿均显著增加了SFTS发生风险，当标准化降水蒸散指数（SPEI-1）为-2.5（表示干旱）时，累积RR达到峰值3.13（95% CI：1.58-6.23）；当SPEI-1为2.16（表示潮湿）时，累积RR达到峰值1.51（95% CI：1.00-2.27）。SPEI-1为-2.5时滞后2个月、SPEI-1为1.81时滞后1个月时，各月的RR分别达到最高。低城市化地区在干旱条件下的SFTS风险更高，而高城市化地区在潮湿条件下风险更高。
解释
气候因素显著影响SFTS的流行特征，且社会经济条件会对气候影响发挥作用。将气候因素纳入健康监测与早期预警系统，对实现针对性防控具有重要意义。
4
中国农村高血压与糖尿病连续性管理的影响因素：基于级联模型的混合方法研究
背景
高血压和糖尿病患者在筛查、诊断、治疗及控制过程中逐步流失，各环节之间的疾病管理存在显著差距。本研究旨在评估中国农村地区这两种疾病基层管理的级联过程，识别筛查、诊断、治疗和控制每个阶段的障碍和促进因素，以便制定改进高血压、糖尿病基层管理的策略。
方法
本研究采用序贯探索性混合研究方法，于2023年7月至2024年6月在中国三个地级市开展。定性阶段通过对政策制定者、医疗提供者和患者的深入访谈，识别各阶段管理过程中存在的障碍和促进因素。定性研究的结果为设计后续的定量调查工具提供了依据。定量阶段面向从农村居民中分层选取的非随机样本，量化定性研究中识别的相关因素。
结果
共完成定性访谈82名，其中包括10名政策制定者、36名医疗提供者和36名高血压及/或糖尿病患者。后续共有7,488名35-74岁农村居民完成了定量调查，其中2,668人（35.6%）仅患高血压，516人（6.9%）仅患糖尿病，977人（13.0%）同时患有高血压和糖尿病。三组患者的管理均存在严重的级联递减效应，最终导致疾病未控制的比例较高：86.2%高血压未得到控制，72.3%糖尿病未得到控制，96.6%高血压与糖尿病共病组患者未达到血压血糖的控制。综合定性与定量分析揭示了患者层面的关键障碍，包括对疾病的严重误解、对疾病管理的必要性认知不足，和对诊断和终身服药的恐惧。提供者和系统层面的挑战包括有限的诊断能力和不连续的随访，资源匮乏的基层医疗体系进一步加剧了这些问题。促进因素包括信任的医患关系、针对性的健康教育项目、移动医疗的应用以及慢性病报销政策。
结论
本研究从定性和定量两方面揭示了高血压、糖尿病及两病共病管理存在的级联递减效应，强调需要采取包括加强健康教育、提升初级医疗系统能力、以及采用电子健康系统等的综合策略，以改善中国农村地区高血压、糖尿病管理的连续性。
5
心脏磁共振延迟钆增强在儿童肥厚型心肌病风险分层中的作用：基于中国人群的队列研究
背景
心脏磁共振中的延迟钆增强（late gadolinium enhancement, LGE）目前被确定为儿童肥厚型心肌病（HCM）的重要危险因素，但其预后价值仍需进一步充分验证，尤其是在亚洲人群中。本项研究基于中国人群队列的相关数据展开，旨在评估LGE对儿童HCM的预后价值，并探讨其在预测心源性猝死（SCD）中的增量效用。
方法
本项单中心研究回顾性连续纳入了231例年龄≤18岁且接受心脏磁共振检查（CMR）的原发性肥厚型心肌病患者。复合终点包括心源性猝死或等效事件以及心力衰竭相关事件。
结果
231例患者中（中位年龄15岁，IQR：12-16岁），195例（84.4%）存在LGE，中位LGE范围4.7%（IQR：2.0%-9.2%）。中位数62个月（IQR：39-85）的随访期间，26例（11.3%）患者出现复合终点事件，13例（5.6%）发生SCD事件。Kaplan-Meier生存分析显示，LGE范围≥5%组患者的复合终点（对数秩检验P<0.001）与SCD（P<0.001）的风险显著升高。经校正临床及影像学因素的多变量Cox分析表明，LGE范围与复合终点（校正HR=1.15；P<0.001）及SCD（校正HR=1.11；P=0.009）呈独立关系。针对SCD事件，加入LGE范围指标可提升HCM Risk-Kids模型（C统计量：0.65 vs 0.79，P=0.015）与PRIMaCY模型（C统计量：0.62 vs 0.82，P=0.002）的性能。
解释
对于中国儿童肥厚型心肌病患者，延迟钆增强可作为预测不良预后的危险因素，并可优化心源性猝死的风险分层策略。
6
基于中国百万人群医疗大数据的17种肺癌风险预测模型的评估与再校准：一项回顾性队列分析研究
背景
全球目前已研发出多种肺癌风险预测模型，但针对中国人群的验证研究仍较匮乏。本研究旨在利用中国医疗大数据，评估17种国际肺癌风险预测模型在中国人群中的可行性及表现。
方法
研究纳入了2010年1月1日至2021年12月31日期间鄞州区域健康大数据平台（YRHCD）中记录了病历信息的个体，对17个肺癌风险预测模型在按年龄和性别分层的全人群及年龄/性别亚组的表现进行评估，共包括：Bach模型、PLCOm2012模型、Korean Men模型、PLCOall2014模型、Pittsburgh Predictor模型、LLPi模型、LCRAT模型、受限LCRAT模型、HUNT模型、JPHC模型、精简HUNT模型、PLCOm2012-norace模型、LLPv3模型、LCRS模型、OWL模型、UCL-I模型、Shanghai-LCM模型。研究通过Harrell’s C指数与时间依赖曲线下面积（AUC）对模型区分度进行了评估，并采用观察值与预期值之比（EOR）及校准曲线对模型校准度进行了评估。研究在鄞州人群中对模型进行了再校准，并对再校准模型进行了校准度评估。在每种模型的再校准前后，对风险阈值进行重新定义，使其筛选人数与《中国肺癌低剂量CT筛查指南（2023年版）》相匹配。最后，研究采用Kaplan-Meier生存分析估算了五年随访期内根据不同标准或模型所筛选出的人群的肺癌发病率与病例数，并绘制生存曲线。
结果
研究共纳入904,667名研究对象，包括66,730名有吸烟史者与837,937名无吸烟史者。在最初考虑的17个模型中，仅6个模型（Bach、Pittsburgh Predictor、JPHC、精简HUNT、受限LCRAT、UCL-I）所需的预测变量在YRHCD数据库中可完整获取。多数模型的区分度较为相近，C指数0.78（95%CI：0.74-0.82）至0.88（0.87-0.89）不等，时间依赖AUC 0.74（95%CI：0.73-0.75）至0.88（0.87-0.89）不等。大部分模型对有吸烟史者的肺癌风险估计值偏高，EOR从1.10（95%CI：1.02-1.19）至4.37（4.16-4.58）不等，对无吸烟史者则普遍估计值偏低，个别模型例外，EOR从0.12（95%CI：0.11-0.14）至1.30（1.26-1.35）不等。经再校准后所有模型的预测概率准确性均有所提升。经模型筛选出的人群五年肺癌发病率为0.81%（95%CI：0.64%-0.96%）至1.29%（1.08%-1.48%），均高于指南标准筛选人群发病率（0.75%，95%CI：0.59%-0.90%）。重新校准后，模型筛选人群的五年发病率提升至0.81%（95%CI：0.64%-0.96%）至1.60%（1.36%-1.82%）。
解释
大多数再校准后的模型展现出具有可比且良好的区分度与校准度，在识别肺癌高危人群方面较现行筛查标准更为精准。相较于专用于吸烟人群的模型，基于普通人群设计的模型（如LLPv3、LLPi、Korean Men、JPHC以及LCRS）更适用于高危人群筛查。
题图Attribution：Xuejun Yin
中文翻译仅供参考，一切内容以英文原文为准。
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