环境和生活方式因素与亚佳健康状况的关系:中国城市人口的横断面研究

介绍

亚健康状态(Suboptimal health status, SHS)是介于慢性病和健康之间的一种中间状态，以慢性疲劳、非特异性疼痛、头痛、头晕、焦虑、抑郁和功能系统障碍为特征，在世界范围内发病率较高。虽然已经对一些生活方式因素(如吸烟、饮酒、体育锻炼)和环境因素(如空气质量、噪音、生活条件)进行了研究，但很少有研究能全面说明生活方式和环境因素与一般的、身体的、心理的和社会的SHS之间的关系。

方法

2017年9月至2018年9月，随机选取5个城市，采用面对面问卷调查的方式，对6750名14岁及以上的城市居民进行横断面研究。有效问卷5881份，回收率为87%。建立了一般线性模型和结构方程模型，量化了生活方式行为和环境因素对自重的影响。

结果

一般SHS检出率为66.7，身体SHS检出率为67.0，精神SHS检出率为65.5，社会SHS检出率为70.0%。良好的生活方式行为和良好的环境因素对SHS有正向影响(P< 0.001)。生活方式行为对身体SHS的影响最大(β=−0.418)，但社交SHS最少(β=−0.274)。环境因素对心理SHS的影响最大(β= 0.286)，但在物理SHS (β= 0.225)。

结论

生活方式、行为方式和环境因素是影响自重的重要因素。身体上的SHS更多地与生活方式有关。生活方式和环境同样与心理和社会SHS有关。

1946年，世界卫生组织(世卫组织)将健康定义为"一种完全享有身体、精神和社会福祉的状态，而不仅仅是没有疾病或虚弱" [1，2］．非传染性疾病，也称为慢性病，是疾病谱系的对立面，是对健康的巨大挑战。据报告，在20世纪初，非传染性疾病估计占总死亡人数的80%，占所有残疾调整生命年的70% [3.］．随着城市化和老龄化，非传染性疾病的患病率稳步上升[4]， 2019年中国超过88%的死亡病例发生在非传染性疾病[5］．一项研究发现，非传染性疾病占全球残疾年龄标准化年的20个主要原因中的18个[6］．非传染性疾病的临床前状况及其早期发现已成为卫生保健改革期间促进基本卫生服务的主要问题[7］．

一些研究表明，亚健康状态(SHS)可能导致慢性疾病的进展或发展[8，9］．SHS是一种介于慢性疾病和健康之间的状态，其特征是慢性疲劳、非特异性疼痛(如背部和胸痛)、头痛、头晕、焦虑、抑郁和功能系统紊乱[8］．近几十年来，中国城镇化发展迅速，城镇人口比重从1978年的17.9%上升到2017年的58.5% [10］．伴随城市化而来的环境快速变化导致SHS的主要风险因素越来越普遍，包括不良的饮食习惯、工作压力、缺乏体育活动、不良的早餐饮食习惯、吸烟、烟草使用、空气污染和噪音[2，11，12］．这些风险因素可以分为两个方面:生活方式行为和环境因素。虽然以前的研究已经注意到生活方式行为、环境因素和SHS之间的相互作用[8，9，11，13]，这些因素与SHS之间的联合力量尚未被很好地阐明。

SHS在中国的患病率超过65% [13，14，15，16并且在许多其他国家已经成为一个严重的问题[17，18］．此外，由于许多人没有意识到他们患有SHS，因此患病率可能被严重低估。在对6000名自述“健康人”的调查中，72.8%的人患有SHS [19)(见附录识别危险因素对预防SHS至关重要，并将为非传染性疾病的一级预防提供有用信息。

本研究旨在探讨生活方式行为和环境因素与大型城市人口的一般、身体、心理和社会SHS之间的关系。

研究设计和人群

2017年9月至2018年9月，我们采用四阶段分层抽样方法进行了多城市横断面调查。在第一阶段，我们选择广东省(中国东南部)、黑龙江省(中国东北)、黑龙江省(中国东北)、四川省(中国西北)、天津市(中国东部)、甘肃省兰州市(中国西南)作为中国不同地区的代表，根据其地理分布，经济特征和人口统计。第二阶段根据人口、经济和地理因素，在每个省选取3 ~ 5个具有代表性的城市进行抽样，下一阶段分别随机选取2个城市。最后，在每个城市随机抽取1 ~ 3条街道，采用抽样方法抽取居民，对居民进行问卷调查。为确保代表性，每条街道的参与者按男性和女性受访者和年龄(即14 - 24,25 - 34,35 - 44,45 - 54和55+)进行分层。因此，调查参与者代表了各自城市地区的SHS水平。

在数据收集前，每位参与者均获得口头知情同意。这种同意被认为是足够的，因为参与者自愿参与，并被告知他们仍然可以退出。所有资料都严格保密。本实验已获得南方医院伦理委员会批准(批准号:NFEC-2019-196)。

调查工具

本研究采用SHS问卷对中国城市居民进行调查。它包括两部分(即自行设计和标准化的问卷)[14］．自行设计的问卷要求提供一般的人口统计学特征以及生活方式和环境方面的信息。在这里，人口统计学特征包括年龄、性别和婚姻状况，以及10个生活方式变量(即吸烟、二手烟、酒精消费、不良饮食习惯、早餐消费、阳光曝晒、体育锻炼、早睡(晚上11点前)、睡眠时间和上网)，8个环境变量(即空气质量、噪音、住房条件、居住条件、邻里和谐、健身设施和配套设施)。所有变量都是最近3个月报告的。标准化成分基于本研究小组设计的亚健康测量量表V1.0 (SHMS V1.0)，用于评估参与者的健康状况[20.］．训练有素的调查人员提供了统一的指示。每个参与者被要求在大约25分钟内完成问卷。

无评估

健康状况评估按照SHMS V1.0进行。经检验，该量表具有较高的信度和效度(Cronbach’s α和分半信度系数分别为0.917和0.831)[20.］．SHMS V1.0由39个项目组成。受访者被要求按照5分制(1到5分，从非常差到非常好)回答这些问题。采用SHMS V1.0量表，根据身体SHS (PS)、心理SHS (MS)和社交SHS (SS)三个症状维度评估一般SHS (GS)。在39个项目中，4-12、15、20-25、28和38-39进行了反向评分(6 +原评分)。原始的亚量表得分为所有条目的总和:得分越高，健康状况越好。我们计算和分析转换后的分数，以进一步理解和比较数据。转换分数的计算公式为:(原分数-理论上最低分)/(理论上最高分-理论上最低分)× 100。根据我们之前的研究，SHS流行率是根据转换后的分数计算的[21］．

统计分析

考虑到不同省份的亚健康率可能不同，建立广义线性混合模型(GLMM)来分析抽样地区的群体效应。类内相关系数(ICC)接近0和95%置信区间(95% ci)表明无显著的组效应和一般回归模型而不是多水平模型，提示GLMM模型可以用于关联分析。采用一般线性模型分析人口特征和环境因素(生活方式)调整后的生活方式(环境因素)与SHS的关系。在此基础上，建立了基于假设的项目间关系的潜在变量路径模型。然后使用结构方程模型(SEM)分析生活方式因素、环境因素和SHS之间关联的复杂性，以估计模型的适应度，并分析假设模型中使用的多个因素的直接和间接影响[22］．模型的适合度采用SEM分析中常用的5个指标(即相对)进行评估X²(CMIN/DF)、均方根误差(RMSEA)、比较拟合指数(CFI)、拟合优度指数(GFI)和调整拟合优度指数(AGFI)) [23］．自举法[22]的重复抽样(即2000次)，以验证统计显著性，并计算直接效应、间接效应和总效应的置信区间(P< 0.05)。所有统计分析使用(SPSS Statistics version 20.0, SPSS Inc.， Chicago, IL)。双尾p-值< 0.05认为有统计学意义。

参与者人口学特征

这项研究调查了6750名14岁或以上的中国城市居民，他们之前在一个地区居住了6个月以上。总共有807名在研究期间1个月内患病的参与者被排除。因此，5943名受访者在研究前至少有1个月的健康或SHS。然而，其中62项调查缺少生活方式、环境和/或SHS项目的价值，因此被排除在外。因此，最终纳入5881名城市居民(有效应答率为87.13%)。

表格1呈现整体基线、生活方式和环境特征。男性2817名，女性3064名，平均年龄40.27±15.69岁。大多数参与者(64.50%)是已婚人士。GS为66.7%，PS为67.0%，MS为65.5%，SS为70.0%。

不同生活方式和环境因素的SHS比较

GS、PS、MS和SS的平均标准差(SD)转换得分分别为67.23(12.03)、71.08(12.70)、67.04(14.63)、61.47(15.65)。GLMM模型分析发现,省的集团效应研究是微不足道的整体分析的亚健康(ICC = 0.019, 95%置信区间ci:−0.018 - 0.057),身体亚健康(ICC = 0.028, 95%置信区间ci:−0.024 - 0.08),心理亚健康(ICC = 0.011, 95%置信区间ci:−0.011 - 0.033)和社会亚健康(ICC = 0.016, 95%置信区间ci:−0.017 - 0.048)。因此，一般的线性模型可以用来衡量生活方式和环境因素与SHS之间的关系。

每个生活方式因素与SHS之间的关联通过其他生活方式行为、人口统计学特征和环境因素进行调整(表)2)．从不吸烟、有良好的饮食习惯、每天吃早餐、每天锻炼、每晚睡7-9小时的参与者的GS、PS、MS和SS转化分数最高。未接触二手烟且从不饮酒的参与者的GS、PS和MS转换得分最高。睡眠充足的参与者(晚上11点前就寝)的GS和PS转化分数最高。阳光照射只与PS有关;PS得分最高的是每周晒太阳14小时或以上的人。上网只和微软有关;每天冲浪时间少于3小时的人得分最高。

表格3.显示了在调整其他环境因素、人口特征和生活方式行为后，环境因素的影响。城市绿地与GS和SS呈显著正相关，新鲜空气与GS、PS、MS和SS呈显著正相关。健身设施的存在与GS和ms呈正相关，噪音和SHS无显著相关。但是，住宅宽敞的人的GS和MS评分较低。

生活方式、环境和SHS的SEM分析

通过扫描电镜(SEM)分析生活方式行为和环境与SHS的总联系(图)。1)．虽然无噪声区域与SHS不是独立相关的，但如果没有环境噪声成分，该模型就不能被认为是合适的。因此SEM包含了一个“无噪声”变量。除了CMIN / DF，CFI,和AGFI模型1的CMIN / DF(24提供关于所有四个模型的适合度测量的信息。生活方式和环境因素与SHS的关系见表5．数据显示，不健康的生活方式对GS、PS、MS和SS有显著的负面影响，而良好的环境因素有积极的影响(P< 0.001)。生活方式对PS的影响最大(β=−0.418)，对SS影响最小(β=−0.274)。另一方面，环境因素对MS的影响最大(β= 0.286)，对PS的影响最小(β= 0.225)。由于影响效果是标准化的，GS与生活方式的关联更大(β=−0.371)，但与环境(β=−0.282);身体健康与生活方式(β=−0.418)，但与环境相关较少(β=−0.225)。生活方式行为与环境的关系在MS和SS中相似。

这项对全国代表性中国城市居民的横断面研究发现，生活方式行为和环境因素与SHS显著相关。生活方式行为与GS和PS的关系大于环境因素。生活方式行为和环境因素与MS和SS的关系几乎相同。

据我们所知，我们的工作是第一次研究生活方式行为和环境因素与SHS的关系。这项研究的结果与之前有关生活方式和PS之间关系的研究结果基本一致[24，25］．本研究的创新发现是环境因素与MS和SS之间存在显著的相关性。然而，环境因素与心理健康之间的相关性之前已经被阐明。

本研究采用39题的SHMS V.1.0问卷对SHS进行分析，包括生理、心理和社会维度。我们前期的研究表明，SHMS V.1.0在中国南方医护人员中具有良好的内部一致性[21]及中国三个地区的城市居民[26］．中国城市居民GS检出率为66.7%，略高于南方地区(65.1%)[16]及天津(66.37%)[17］．

这项研究发现，不良的生活习惯，如吸烟、饮酒、接触二手烟、不良的饮食习惯和上网，与较低的SHS得分相关。另一方面，健康的生活习惯，如早餐饮食习惯、充足的阳光照射和锻炼、充足的睡眠和晚上11点前的睡眠时间都与非shs有关。一项针对中国大学生的研究同样描述了每天睡眠时间少于6小时和自我报告的健康问题之间的相关性[27］．据报道，不吃早餐会增加心血管疾病的死亡率[28］．此外，一项英语研究报告称，与从不吸烟的人相比，已戒烟者和现吸烟者的健康状况不佳更为普遍。29］．在美国，饮酒和睡眠时间短的黑人男性更容易健康状况不佳[30.］．

越来越多的证据表明，锻炼、体育活动和体育活动干预对身心健康有益。充足的新鲜空气和阳光照射亦有助促进公众健康[31］．总之，这些研究和我们的发现强调了保持良好生活习惯的重要性，这是预防SHS和提高整体幸福感的简单方法。

本研究进一步发现，充足的绿化、新鲜的空气、舒适的住房、不太宽敞的房间、和谐的社区、众多健身设施的存在、便利的生活条件等环境因素与SHS得分高相关。众所周知，良好的环境(尤其是自然的户外环境)对人体健康有益[32］．然而，与我们一般的预期相反，我们发现住在宽敞房间里的人更容易受到多发性硬化症和多发性硬化症的伤害。这可能是由于周围环境的空虚感。一项系统综述表明，独居可能与较低的积极心理健康水平有关[33］．

研究的优点

这项以人口为基础的研究以城市居民为样本(5881名受访者)，从而促进了中国城市人口在次优健康预防方面的总体泛化。此外，我们还阐述了生活方式行为和环境因素对SHS关联的相对优势。我们首先说明了环境因素与MS和SS之间的重要联系，它们与生活方式行为的联系几乎相同。此外，还对相关因素进行了综合分析，包括10种生活方式行为和8种环境因素，这些因素可作为干预目标，有助于预防SHS和非传染性疾病。

限制

首先，由于横断面设计，不可能确定SHS与生活方式行为和环境因素的因果关系。第二，生活方式因素和环境变量在本研究中是自我报告的，这可能有潜在的偏差，影响测量的准确性。第三，本研究纳入的环境因素均与生命相关，未纳入其他环境因素。而且，虽然我们已经考虑了尽可能多的因素，但由于某些因素没有被纳入，难免会产生偏差。

这项针对中国城市居民或更多城市居民的大规模横断面研究表明，良好的生活方式行为和积极的环境都与低SHS率(即高SHS得分)相关。生活方式行为更多地与PS和GS相关。然而，环境因素与MS和SS的关联大于与PS的关联，后者与生活方式行为相似。

本研究数据由南方医科大学南方医院提供。数据的所有权属于南方医科大学南方医院。符合查阅保密资料标准的研究人员可联络徐军(drugstat@163.com)向南方医科大学南方医院索要数据。

啦!

健康状况不佳

g:

一般健康状况欠佳

PS:

身体欠佳的健康状况

女士:

心理健康欠佳

SS:

社会健康状况欠佳

扫描电镜:

结构方程模型

CMIN / DF:

相对X²

RMSEA:

近似的均方根误差

CFI:

比较适合指数

GFI:

拟合优度指数

AGFI:

调整的拟合优度指数

非传染性疾病:

非传染性慢性疾病

作者感谢所有的研究参与者。我们也感谢研究人员和学生对这项研究的帮助。

本研究由国家自然科学基金项目、国家自然科学基金项目(No: 71673126)、广州市科技规划项目(No: 201803010089)资助。资助方没有参与研究的设计，也没有参与数据的收集、分析、解释或手稿的撰写。

作者指出

1. 薛云莲、黄卓民对这项工作贡献相当。

从属关系

1. 广东省广州市白云区沙台南路1023号南方医科大学南方医院运营管理科

   薛云莲，黄卓敏，张自成，冯叶芳，徐梦瑶，蒋立杰，徐军

2. 广东省人民医院(广东省医学科学院)，广东省广州市

   薛云莲，刘桂浩

3. 南方医科大学卫生服务管理学院，广东广州

   黄卓敏，张自成，冯叶芳，徐梦瑶，蒋立杰

4. 广东省广州市白云区沙台南路1023号南方医科大学南方医院医院管理处

   李离北京

贡献

YL X和ZM H对数据进行了分析和解释，并撰写了手稿。J X发起并设计了这次调查。WY L为调查提供支持。ZM H, GH L, ZC Z, YF F, LJ J, MY X对全国调查有贡献。ZM H、J X和WY L对手稿进行了修改。所有作者阅读并批准了最终的手稿。

相应的作者

给李文渊或徐军的信件。

伦理批准和同意参与

研究方案经南方医科大学南方医院医学伦理委员会批准(npec -2019-196)。所有参与者均给予中文口头知情同意。

同意出版

不适用。

相互竞争的利益

没有宣布。

出版商的注意

新万博为什么注册不了施普林格《自然》杂志对已出版的地图和机构附属机构的管辖权要求保持中立。

附录

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