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一切为了人民健康——我们这十年
建立中国特色的健康指数研究应用体系
李士雪
2022, 26(10): 1117-1117.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.001
摘要(54) HTML(95) PDF(126)
摘要:
健康指数理论
健康指数概念及理论模型
迟蔚蔚
2022, 26(10): 1118-1123.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.002
摘要(35) HTML(85) PDF(41)
摘要:
  目的  建立健康指数的理论模型及范式,构建健康指数的理论方法体系,为健康指数构建提供一般性、普适性的理论依据。  方法  针对健康指数构建中的瓶颈问题,在健康决定因素模型、社会生态模型、星球健康模型、人口健康模型和同一健康模型指导下,创建健康指数的理论模型及范式。  结果  构建了融现实世界社会生态模型和虚拟世界社会生态模型为一体的广义健康指数模型(generalized health index model,GHIM)。基于GHIM发展了包含“广义健康决定因素域、健康指数域、目标导向域、技术流程栈”的健康指数理论范式。  结论  所创建的健康指数理论模型及范式,为构建不同领域或层级的健康指数提供了一般性、普适性的理论模型及范式。
大数据生态流行病学理论模型
薛付忠
2022, 26(10): 1124-1128.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.003
摘要(39) HTML(32) PDF(42)
摘要:
当今大数据、人工智能时代背景下,生态流行病学既进入快速发展和应用阶段,又在理论范式、设计策略和统计方法等方面,面临诸多发展瓶颈;必须提出适于数字化智能时代的生态流行病学新理论范式、新设计策略和新统计方法。为此,本文创建了既相对独立又相互依赖的“现实世界”与“虚拟世界”中众多镶嵌层级内健康决定因素交互博弈的大数据生态流行病学模型;创立了现实和虚拟两个世界中,均以表观遗传为中介在现实世界、虚拟世界的健康决定因素、以基因组为核心的多组学因素间交互博弈的生态流行病学新病因模型;并在同一数字健康模型下,通过“同一健康”和“数字健康”两个赋能关键,“个体-种群-生态系统”一体化的三个视角,“公民参与、教育、环境、人类-动物健康保健和数字健康”五个维度之间的交互博弈,实现了生态流行病学范式的数字化转型;而数字技术是这一数字化转型的催化剂和始作俑者。这种生态流行病学新理论范式及其新设计与分析策略的系统科学方法(系统动力学模型、网络分析及网络动力学模型、多智能体系统模型以及超网络因果推断模型),共同构成了大数据生态流行病学的理论方法体系。
大数据生态流行病学理论模型诠释
薛付忠
2022, 26(10): 1129-1136.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.004
摘要(21) HTML(6) PDF(28)
摘要:
当今,数字技术作为一种新型的健康决定因素,它改变了社会、经济、城市和家庭,进而又影响了人类健康;人类进入了一个全新的数字虚拟世界。由此,在大数据生态流行病学理论范式中,现实世界生态流行病学模型与虚拟世界生态流行病学模型,组成既相对独立又相互博弈交互的共同体,它们均以表观遗传为中介,在以基因组为核心的多组学因素、现实世界健康决定因素、虚拟世界健康决定因素间相互博弈和相互依赖;由此形成了众多镶嵌层级内健康决定因素交互博弈的生态流行病学新病因论框架。现实世界与虚拟世界两个生态流行病学模型,通过同一数字健康模型,以数字技术作为“双刃剑”角色而发挥作用。
健康指数逻辑框架
王箐, 宗靖茹, 刘青
2022, 26(10): 1137-1141.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.005
摘要(19) HTML(11) PDF(26)
摘要:
本研究旨在构建健康指数逻辑框架,服务健康大数据背景下健康指数的构建和“评改结合”的政策应用。以健康指数目标和问题为导向,在已有研究的基础上,明晰健康指数的内涵和外延,并将其概念化,这是逻辑框架的基础环节。其后,围绕关键目标,按照“投入-产出-结果-影响”逻辑总结归纳健康指数全过程影响因素并梳理各个因素间的交互作用,最终形成健康指数的逻辑框架。概念框架有助于抽象复杂的健康问题,反映问题的本质特征,引领健康指数定量化评估,并提出切实有效的改进政策。
健康指数的多中心数据底座研究
姜伟, 秦凯世, 季晓康, 邓小宁, 刘青, 韩晶, 薛付忠, 迟蔚蔚
2022, 26(10): 1142-1145.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.006
摘要(19) HTML(6) PDF(32)
摘要:
  目的  通过搭建面向健康指数的多中心数据底座,“融汇”实现数据汇聚,“融合”对数据湖进行主题联接,“赋能”高可用的数据服务,支撑健康指数应用。  方法  基于多中心搭建数据底座,通过规范数据预处理、标准化、清洗、标签化、主题化、知识图谱化等数据处理流程,支撑数据治理、数据管理、数据服务应用。  结果  数据数量、质量有了明显提升,实现数据资源“看得见”“用得好”“管得住”。  结论  健康指数的多中心数据底座的建立,为今后健康医疗大数据开发利用提供支撑。
健康指数方法
健康指数的构建方法
迟蔚蔚
2022, 26(10): 1146-1151.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.007
摘要(15) HTML(10) PDF(26)
摘要:
当前在健康指数构建方面存在的瓶颈,一方面是缺乏构建健康指数的一般性、普适性的理论模型或理论范式;二是缺乏全栈式健康指数技术流程,致使健康指数转化应用难以实现规模化、权威化适时发布。为此,本文在已构建的健康指数的普适性概念模型及理论范式指导下,制定了贯穿“数据平台→数据采集→健康测量→理论模型→循证指标→指标体系→加权综合→指数可视化→指数发布→转化服务”的全栈式健康指数技术流程,实现了健康指数转化应用的规模化、权威化适时发布和服务。
生态流行病学研究设计与统计分析策略
薛付忠
2022, 26(10): 1152-1160.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.008
摘要(20) HTML(10) PDF(33)
摘要:
大数据生态流行病学理论范式阐明了一个更全面的生态流行病学视角,承认和捕捉现实世界和虚拟世界中的众多健康决定因素具有等级镶嵌和交互博弈的复杂网络特征。在这种镶嵌分层相互作用及其网络博弈的复杂背景下,传统的基于独立随机假设的传统流行病学抽样调查方法、传统分析流行病学和实验流行病学设计策略及统计分析方法,均面临巨大挑战。取而代之的是,系统动力学模型、网络分析及网络动力学模型、多智能体系统模型以及未来需要发展的生态流行病学超图因果推断模型。从而,由新理论范式、新设计策略和新统计方法,构成了大数据生态流行病学理论方法体系。
健康指数构建的统计分析流程及实现
施婕, 田祥, 王雅倩, 卢伟, 王晗, 王玥, 迟蔚蔚
2022, 26(10): 1161-1166.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.009
摘要(22) HTML(6) PDF(28)
摘要:
  目的  基于综合评价理论探索并归纳健康指数构建的统计分析流程,开发相关R包用于软件实现,为健康指数研究开发一套快捷高效的评价工具,实现一键生成高度集成的综合指数及评价结果,以期为监管部门提供科学可靠的评价信息与决策依据。  方法  使用R 4.1.3软件开发EvaModels包,结合健康指数构建的统计分析流程对EvaModels包内各项函数进行整体介绍与参数解释,分析比较各类方法的适用场景,并以公立医院持续发展指数构建为例进行演示分析。  结果  健康指数构建包括确定指数研究主题、构建评价指标体系、多指标综合评价及评价结果可视化四大流程。所开发的EvaModels包共内置九个函数,通过多种方法实现指标筛选、数据标准化、指标赋权和综合评价等功能,可满足多种评价问题的分析需求,基本覆盖健康指数构建的统计分析流程。  结论  EvaModels包通过一组函数将健康指数构建中涉及统计分析的工作流程自动化、简单化,过程与代码易于解读与调用,提高了健康指数构建的便捷性和可操作性。
基于生态健康的绿色植被指数数据采集及边缘计算
贾贤杰, 刘超, 季晓康, 薛付忠
2022, 26(10): 1167-1173.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.010
摘要(23) HTML(6) PDF(27)
摘要:
  目的  在健康医疗大数据时代,更快、更精准地获取环境绿地暴露水平数据,助力对绿色植被暴露与健康的研究。  方法  利用Python设计一套能够进行自动化采集绿色植被指数的技术流程和程序。同时以国家健康医疗大数据平台为依托,对边缘计算在绿色植被指数采集应用进行探究和展望。  结果  该程序的运行极大缩短了对植被指数的处理时间,并且与传统专业软件获取的结果比较,具有较高的一致性,r>0.99。  结论  基于边缘计算的绿色植被指数的自动化采集可为国内绿色植被暴露与健康的研究提供技术支持。
分布式循证因果数据融合方法进展
李洪凯, 徐东海, 刘青, 季晓康, 薛付忠
2022, 26(10): 1174-1179.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.011
摘要(13) HTML(8) PDF(15)
摘要:
为了实现大样本量和多样化的研究人群分析,整合来自多个异质来源的数据库已经变得越来越流行。本文综述了整合多个不同人群下的不同设计的数据库在因果推理方法方面的进展。尤其是随机临床试验与外部信息相结合的研究进展以及将观察性研究和历史对照相结合的方法。此外,针对单一样本缺乏相关混杂变量信息,也可以应用两样本孟德尔随机化方法控制未知的混杂因素从而推断因果关系。这种分布式数据设计具有有效性和真实世界数据研究的安全性。
健康指数指标筛选的因果推断方法
刘新辉, 李洪凯, 王丽洁, 刘爱玲, 齐越, 孙珊珊, 张蓝方, 季怀君, 刘贵元, 赵欢, 姜轶男, 李静宜, 宋成村, 于鑫, 杨柳, 于进超, 冯虎, 杨福俊, 薛付忠
2022, 26(10): 1180-1186.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.012
摘要(12) HTML(16) PDF(23)
摘要:
健康指数体系的构建与发展对于推动健康中国目标的实现具有重要的战略意义。从现实世界数据入手,通过一系列的因果推断方法,筛选和确定对健康/疾病结局具有确凿因果关系且可干预的健康指数指标,从而为健康/疾病管理提供更贴近实践、更有价值的现实世界证据是至关重要的。本文针对健康指数构建的循证医学需求,介绍了目前常用的现实世界研究中人群水平评估的因果推断方法,为健康指数指标筛选提供方法支撑。
健康指数应用
联邦学习在多中心遗传健康指数构建中的应用进展
赵艳艳, 王金兰, 王晓霞, 薛付忠
2022, 26(10): 1187-1191.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.013
摘要(13) HTML(10) PDF(20)
摘要:
个体健康指数是根据健康指数构建的一个重要维度。而遗传因素是个体健康水平评估的重要组成部分。众所周知,复杂疾病不遵循孟德尔遗传定律,其受多个效应微小基因位点影响。多基因风险评分(polygenic risk score,PRS)是近年来被广泛应用的个体遗传因素评分。PRS可以综合与疾病相关的基因位点,从而对复杂疾病实现风险预测和精准预防。但是种族的不平衡问题会影响多基因风险评分的泛化能力。而充分整合多个数据中心的数据可以有效增加不同种族样本量从而减轻不平衡性,是缩小种族之间健康差距的重要方法。随着人们对数据隐私安全和所有权的关注度不断提高,如何在保护数据隐私的前提下充分利用各个数据中心的数据资源和计算资源引起了越来越多学者的重视。而基因组数据的独特性使个体基因组数据的隐私保护变得格外重要。本文将讨论多中心基因组数据分析中的隐私保护方法,包括同态加密、安全多方计算、Meta分析、联邦学习、同态加密与联邦学习的结合。进而讨论联邦学习框架下多中心PRS构造的统计方法。
健康中国行动指数及其应用:以山东省为例
宗靖茹, 孙汉辰, 谭晖, 王箐, 迟蔚蔚
2022, 26(10): 1192-1198.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.014
摘要(20) HTML(6) PDF(23)
摘要:
  目的  围绕健康中国15项行动,构建健康中国行动评价指标体系,评估山东省16个市健康山东推进效果,识别发展短板,提出干预策略。  方法  以《健康中国行动2021―2022年考核指标体系》为基础,依据指标的重要性、代表性及可获得性,结合专家意见,识别指标体系。其后,利用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)评估健康山东2020年的推进效果,并用仪表盘分析识别各市发展短板。  结果  健康中国指标体系包括健康危险因素控制、健康服务提供和健康结果三个维度。比较健康中国行动2030年目标值和各项指标在16市的最大值,取相对大的值作为TOPSIS的最优解,2020年山东省健康中国行动指数平均值为0.558,青岛市排名最高(0.696),菏泽市排名最低(0.386)。山东省在健康危险因素控制方面的变异系数最大(0.226),在健康结果方面的变异系数最小(0.144)。  结论  山东省16个城市已基本实现健康中国行动2022年目标值,但距离2030年目标还存在一定差距,且地区间以及不同维度间发展不平衡的问题突出,着重关注健康危险因素控制。
山东省健康城市指数构建及其应用
朱高培, 孙汉辰, 岳增勇, 燕冉, 王素珍, 王箐
2022, 26(10): 1199-1204.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.015
摘要(9) HTML(12) PDF(30)
摘要:
  目的  构建具有山东特色的健康城市指数,实现健康城市的可持续发展。  方法  采用山东多中心健康大数据队列和多来源社会经济发展数据,通过循证证据筛选城市的决定因素和指标,基于“驱动力-压力-状态-暴露-影响-响应”(driving-force-pressure-state-exposure-effect-action,DPSEEA)概念框架梳理健康城市指标,并基于验证性因子分析法建立健康城市指标体系。采用熵权-逼近理想解(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)方法,计算山东省2018年各个城市健康城市得分。  结果  在健康医疗大数据的基础上,经循证证据筛选和验证性因子分析,最终确定6个维度,30个指标。熵权-TOPSIS的结果表明,健康服务的权重最大(0.305),健康人群的权重最小(0.037)。山东省健康城市指数分析显示,山东省健康城市水平低于虚拟健康标准城市,但山东省内部之间差异不大。  结论  DPSEEA结合循证医学可以指导健康城市指标体系的构建。
山东省“互联网+医疗健康”综合评估指数构建及其应用
屈香, 李娟娟, 马桂峰, 井淇, 张建华, 郑文贵, 王培承, 林玥彤, 柳言, 杨丽君, 朱高培, 王春平
2022, 26(10): 1205-1209.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.016
摘要(23) HTML(5) PDF(19)
摘要:
  目的  评估山东省“互联网+医疗健康”示范省建设发展的现状,分析各城市发展存在的薄弱环节,为提升其建设水平提供科学依据。  方法  依据《山东省人民政府办公厅关于印发山东省推进“互联网+医疗健康”示范省建设行动计划(2019―2020年)的通知》(鲁政办发[2019]19号,简称《行动计划》)和“结构-过程-结果”模型制定“互联网+医疗健康”评估指标体系,采用熵权-优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)和综合指数法对山东省16个城市的“互联网+医疗健康”建设现状进行评估和比较。  结果  山东省16个城市市直单位和医疗机构的“互联网+医疗健康”发展现状较好,而各城市间也存在差异。其中市直单位的综合评估指数平均水平为0.545,发展现状最好的城市为H市,其评估指数0.791,最低为I市,其评估指数为0.167;各城市医疗机构的综合评价指数平均水平为0.662,发展最好的城市为H市,其评估指数为0.977,最低为I市,其评估指数为0.123。  结论  “结构-过程-结果”模型结合熵权-TOPSIS法建立的“互联网+医疗健康”评估指数能够客观且全面地评价“互联网+医疗健康”发展状况,为山东省“互联网+医疗健康”示范省建设的以评促改提供科学依据。
山东省心血管健康现状及改善情况评价
张丙银, 刘丹茹, 楚洁, 鹿子龙, 徐晓慧, 刘才睿, 郭晓雷, 马吉祥
2022, 26(10): 1210-1216.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.017
摘要(34) HTML(4) PDF(27)
摘要:
  目的  了解山东省各市心血管健康现状及改善情况,为政府部门针对性制定心血管疾病防控策略提供依据。  方法  构建包含5个维度52个指标的山东省分市心血管健康指数(cardiovascular health index,CHI)体系,对各指标进行同向化、标准化、百分化及加权求和等处理,并计算各指标得分的加权合计总分,得分越高表明表现越好。  结果  从CHI总分来看,最高分为威海市(78.21分),最低分为聊城市(30.96分);威海市、青岛市、东营市、济南市和烟台市得分居前五位,人群心血管健康状况相对较好;聊城市、菏泽市、德州市、枣庄市和滨州市得分位居后五位,人群心血管健康状况相对较差。从单个维度来看,总分排名靠前的城市也有相对较弱的方面,比如排名靠前的济南市在D维度心血管病救治情况排名第11位,处于全省下游水平。从52个指标的得分排名来看,各市均有需要具体改善的方面,如青岛市冠心病早死概率(A03,第9位)、肥胖率(B06,第13名)、糖尿病患病率(B09,第10名)、血脂异常患病率(B10,第14名)、血压检测率(C01,第12位)、糖尿病控制率(C08,第12位)、心血管内科神经内科医生数量(D01,第11名)、导管室数量(D02,第16名)、危险因素干预药物的使用情况(E04,第15名)和疾控人员数(E07,第12名)等指标得分排名较为靠后。与2018年比较,威海市、烟台市、日照市、济宁市、临沂市和菏泽市6个市总分排名均有不同程度上升,其他地市排名有所下降或保持不变。  结论  山东省各地市心血管健康状况不尽相同,东中部地市整体好于鲁西北、鲁西南地区,各市在心血管疾病防控的每一个维度和指标均有进步的空间。
全球卫生安全指数评估有效性分析
胡安琪, 王玎, 施婕, 刘超, 苏萍, 田磊磊, 迟蔚蔚
2022, 26(10): 1217-1223.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.018
摘要(22) HTML(12) PDF(22)
摘要:
  目的  研究全球卫生安全指数(Global Health Security Index,GHSI)与COVID-19疫情的关系,探索GHSI的价值。  方法  对来自公开数据库的159个国家(地区)进行横断面研究。用Spearman分析GHSI与COVID-19大流行的相关性,并绘制相关性矩阵。拟合多元线性回归模型控制各国社会经济及健康状况等因素,进一步研究GHSI与COVID-19大流行相关指标的关联。  结果  159个国家(地区)2021年GHSI总分平均(41.19±13.41)分,最小值16.10分(也门),最大值75.90分(美国)。截至2021年12月31日159个国家(地区)COVID-19粗病死率0.02(0.01,0.03),最小值< 0.01(不丹),最大值0.20(也门)。每百万人口总确诊病例数50 844.42(5 807.88,101 572.70)例,最小值22.26(瓦努阿图共和国),最大值251 608.38(斯洛伐克)。每百万人口总死亡病例数590.71(105.66,1 533.20),最小值3.10(布隆迪),最大值6 075.95(秘鲁)。多元线性回归分析显示,GHSI检测报告评分与每百万人口总确诊病例呈负相关(β=-0.34,P=0.038),与每百万人口总死亡病例呈负相关(β=-0.42,P=0.025);GHSI国际规范评分与每百万人口总确诊病例呈负相关(β=-0.49,P=0.041),GHSI卫生系统评分与每百万人口总死亡病例呈正相关(β=0.65,P=0.003),GHSI风险环境评分与粗病死率呈负相关(β=-0.91,P=0.044)。  结论  GHSI在评估各国家(地区)应对COVID-19大流行的能力方面缺乏有效性,但仍存在一定价值。
遗传风险评分构建方法在糖尿病风险评估中的应用
陈晓璐, 朱永宝, 司书成, 王虹, 高仲淳, 季晓康, 薛付忠
2022, 26(10): 1224-1228, 1234.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.019
摘要(11) HTML(1) PDF(22)
摘要:
  目的  构建疾病的遗传风险评分,为健康指数的构建提供有力工具。  方法  利用英国生物银行(UK Biobank,UKB)数据库,以2型糖尿病为例,利用经典方法、LDpred和DBSLMM方法构建疾病的遗传风险评分,评价这三种方法构建的遗传风险评分对于2型糖尿病发病的预测能力。  结果  队列共纳入271 282人,其中6 047人发生2型糖尿病。三种方法曲线下面积(areas under the curve,AUC)(95%CI)分别为0.699(0.692~0.705)、0.747(0.741~0.753)和0.745(0.739~0.751)。与经典方法相比,后两种方法的AUC分别提高了4.8%、4.6%,差异均有统计学意义(均有P < 0.001)。以低遗传风险组作为参照,三种方法高风险组的HR(95% CI)分别为2.42(2.26~2.59)、4.43(4.11~4.77)和4.49(4.16~4.84)。  结论  DBSLMM法构建的遗传风险评分对于2型糖尿病发病风险有较好的预测能力,为其他疾病健康指数中遗传部分的构建提供了方法支撑。
空气污染暴露与高血压发病风险的关联:基于英国生物银行的队列研究
付苹, 李吉庆, 司书成, 张凯, 刘晓雯, 季晓康, 薛付忠
2022, 26(10): 1229-1234.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.020
摘要(37) HTML(11) PDF(35)
摘要:
  目的  研究NO2、NOx、PM10、PM2.5和PM2.5-10等空气污染物与高血压发病风险的关系,为预防高血压提供参考。  方法  基于英国生物银行(UK Biobank,UKB)数据库构建随访队列,采用Cox风险比例回归模型进行关联分析,分别研究空气污染物年平均浓度和空气污染物日累积暴露量与高血压发病风险的关联。此外,本研究还创建了空气污染物的累积暴露加权评分以评估几种空气污染物联合暴露与高血压发病风险的关系。  结果  Cox比例风险回归模型结果显示,只有NOx的年平均浓度可以增加高血压发病风险。NO2、NOx、PM10、PM2.5和PM2.5-10日累积暴露量每增长50 μg/m3·day,HRs(95% CI)值分别为1.06(1.04~1.08)、1.03(1.02~1.04)、1.11(1.07~1.14)、1.18(1.12~1.24)和1.26(1.17~1.37)。空气污染物的累积暴露加权评分与高血压风险呈正向的剂量-反应关系(P < 0.001)。  结论  长期暴露于包括PM2.5、PM10、PM2.5-10、NO2和NOx在内的空气污染物中,无论是暴露于单一污染物还是多种污染物,都与高血压发病风险增加相关。本研究强调了全面评估各种空气污染物对于预防高血压的重要性。
植被覆盖与急性冠心病预后生存期的关联研究
王雅倩, 常开锋, 贾贤杰, 施婕, 卢伟, 赵亦君, 韩丽颖, 迟蔚蔚
2022, 26(10): 1235-1240.   doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.10.021
摘要(21) HTML(0) PDF(31)
摘要:
  目的  旨在研究植被覆盖与急性冠状动脉粥样硬化性心脏病(简称急性冠心病)预后生存期的关联,并探究空气污染物(PM2.5、O3)是否介导了这种关联。  方法  收集2014-2020年平邑县所有急性冠心病患者的监测数据,采用病例对照研究设计(病例组为短期生存组,对照组为长期生存组)将归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调整植被指数(soil adjustment vegetation index,SAVI)作为植被覆盖暴露测量指标。采用logistic回归分析模型,依次纳入协变量构建了4个模型来探究植被覆盖与急性冠心病预后生存期的关联,然后采用亚组分析和中介分析评估空气污染物对这种关联的潜在介导作用。  结果  最终共纳入1 796例急性冠心病患者,logistic回归分析模型分析结果显示植被覆盖指标(NDVI、SAVI)与急性冠心病患者预后生存期相关(均有P < 0.05)。亚组分析显示:PM2.5与植被覆盖的交互具有统计学意义(均有P < 0.05),在PM2.5浓度低时,植被覆盖与急性冠心病患者预后长期生存的关联更强。中介分析显示,PM2.5作为中介变量介导了这种关联(均有P < 0.05),对NDVI、SAVI介导的比例分别为37.0%、30.7%,而O3则未发现存在中介作用。  结论  植被覆盖对急性冠心病患者预后长期生存起保护作用,PM2.5介导了这种关联。

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