长春市和潍坊市主要慢性疾病人群的生命质量研究*
2021-11-04胡葵茹刘利群周心玫赵健王春平李晶华艾飞玲柯昌荣梁娟娟胡明聂文娇万霞
胡葵茹 ,刘利群 ,周心玫 ,赵健 ,王春平,李晶华 ,艾飞玲 ,柯昌荣,梁娟娟,胡明 ,聂文娇 ,万霞△
(1.中国医学科学院基础医学研究所暨北京协和医学院基础学院, 北京 100005;2.潍坊医学院公共卫生学院;3.吉林大学公共卫生学院;4.长春市疾病预防控制中心)
1 背景
健康相关生活质量(Health Related Quality of Life, HRQOL)包括躯体功能、心理功能和社会功能等[1],这一指标不仅涵盖疾病的表象,还涉及疾病或治疗所产生的后果。受到疫情的影响,“健康”成为2020最关心的问题,人们不仅关心疾病本身,还关心后续的生活状态,因此HRQOL也逐渐受到重视。
近年来,HRQOL主要应用于全球疾病负担研究(Global Burden of Disease, GBD)[2],其中伤残权重(Disability Weights, DW)被用来估计因疾病或伤害所致的HRQOL损失,其研究思路是从疾病的角度出发,测量过程依赖于假想的患病状态,计算过程较为复杂,很大程度取决于被调查者的健康认知与观念[3]。
而HRQOL量表是美国疾病预防与控制中心(Center for Disease Control and Prevention, CDC)提出,有两个版本:HRQOL-4和HRQOL-14。后者包含了疾病的相关问题,而前者仅包含5道问题,易于理解且有良好的信度和效度[4],常被应用于行为危险因素监测中的HRQOL评估[5],因此可以考虑作为GBD中DW的替代。
但文献检索发现,HRQOL-4量表在国内的应用分析较少,而这一量表的简洁高效可能在我国这样的人口大国有较为广泛的实用价值。因此,本研究拟通过HRQOL-4量表,对长春市和潍坊市36249名普通居民的HRQOL进行现场调查,并探索不同疾病对HRQOL的影响,为优化HRQOL的定量评估方法提供参考。
2 资料与方法
2.1 资料来源
本研究为横断面调查。于2018年11月-2019年5月分别对长春市和潍坊市居民进行面对面的入户调查。采用多阶段分层整群随机抽样方法,在吉林省长春市(12区2市1县)和山东省潍坊市(4区6市2县)所有常住人口中抽样,具体分为三步:首先将所有街道和乡镇按照城市和农村分类,进行容量比例概率法(Probability Proportionate to Size Sampling, PPS)抽样;其次,在抽取的每个乡镇内以PPS抽取500户;最后对每个单位中的全部家庭户进行入户调查,并随机抽取1人调查。调查收集了人口学特征、行为因素、疾病与伤害以及HRQOL等信息。最终得到有效样本36249例。
2.2 分析方法
健康状况包括六个指标:自评健康被分为三个等级,即问卷中“非常好”与“好”归类为好,“非常不好”与“不好”归类为不好;心理、身体不健康日与日常活动受限、自理能力受限分为三个等级:0天(健康)、1-14天(轻度不健康)和>15天(重度不健康)。总不健康日为心理、身体不健康日的较大值。八种慢性病分别为糖尿病、高血压、冠心病、脑中风、慢性阻塞性肺疾病(简称“慢阻肺”)、肺炎、癌症。
由于不健康日为0居多,单因素分析采用秩和检验。多因素分析采用logistic回归模型建立两个模型,分别是“轻度不健康”-“健康”(模型1)和 “不好”/ “重度不健康”-“好”/“健康”(模型2)。logistic模型因变量均为多分类,且未通过平行性检验,因此采用无序多分类logistic回归。
采用SAS9.4进行数据清洗与统计分析,R2.1.0进行结果的可视化。研究方案经北京协和医学院伦理审查委员会批准。
3 结果
3.1 居民基本情况
总调查对象共36249人,其中长春9635人,潍坊26614人。被调查者的平均年龄为(54.27±15.35)岁,男性占总调查人数的49.1%。教育水平相对较低,约76.7%为初中及以下,85.4%的人已婚,超过50%个人年收入小于10,000元,85.3%的人平时有体力活动,吸烟和饮酒的人分别占21.9%和22.5%。52.9%的受访者来自乡镇。31.4%的受访者报告在过去一年内有伤残。就健康状况而言,7.9%的人自评健康为不好,自评健康较好的人群占比高达68.6%。HRQOL-4心理、身体健康状况不好占比分别为6.7%和9%,见表1。
表1 调查人群的基本状况[n(%)]
3.2 居民HRQOL的单因素分析
从表2可以看出,除吸烟与心理不健康无统计学差异外,不同性别、年龄别、文化程度、婚姻、家庭年收入、体力活动、城乡与饮酒均与以上各项HRQOL指标不同程度差异有统计学意义(P<0.05),说明以上因素是影响HRQOL的相关因素。
表2 人口学特征与健康等级、心理不健康日、身体不健康日、日常活动受限和自理能力受限天数的单因素分析
伤残人群的自评健康“不好”占比(20.3%)比无伤残人群(2.2%)更高,心理和身体不健康占比(分别为13.2%与20.2%)也比无伤残人群高(分别为3.8%与3.9%)。进一步将伤残细分为具体疾病,可以看出不同的疾病HRQOL受损严重程度不一,癌症、慢阻肺等疾病较为严重,而其他疾病和伤害的HRQOL受损较轻,见图1。
3.3 居民HRQOL的多因素分析
总体来看,模型2的OR值均高于模型1,模型2显示伤残人群自评健康更差[OR=12.24, CI: 11.08-13.51]。模型1中伤残人群健康状况OR在2.71-5.05之间,则模型2则在5.89-12.24。
从各疾病来看,脑中风、癌症、冠心病、慢阻肺、糖尿病的OR值整体相对较高,在0.78-5.19之间,而肺炎和高血压的OR值整体相对较低,在0.73-2.43之间;从六个指标来看,在不同疾病的表现趋势基本一致,其中自评健康的OR值高于其他五个指标,说明自评健康往往会低估HRQOL水平,见图1。
图1 不同疾病和伤害在两种模型里的OR值变化趋势
4 讨论
4.1 不同生命质量指标的表现
本研究发现,自评健康,心理、身体和总不健康日、日常活动和自理能力受限在各个疾病上的表现基本一致,总不健康日主要来源于身体不健康。特殊地,虽然各个疾病在六个生命质量指标上的变化趋势类似,但两个模型均显示,自评健康的OR值远高于不健康日和受限日的OR值。
研究发现测量HRQOL的多种工具,包括36条目简明健康量表[6]和欧洲五维度健康量表[7],与HRQOL-4的研究结果一致,但后者仅需要约1分钟,省时高效[8]。但不同的是,HRQOL-4增加了不健康日这一量化指标,避免了完全主观的等级评定,也使得结果更加可信和客观[8]。
4.2 不同疾病生命质量及其影响因素
研究发现,两市的身体不健康日和总不健康日上都是随年龄上升而增加,证实了年龄对生命质量的影响[9,10]。同时发现,老年人报告更多的身体不健康日和活动限制日[10],而年轻人呈现更多的精神不健康,这说明随着抑郁症患病率的爬升[9],应该更多关注年轻人的心理健康状况。此外,相比于离异、分居和丧偶的居民,已婚人群健康相关质量较高,这可能与离异、分居、丧偶者可能会感受到更大的社会压力和经济压力有关[11]。
脑中风[12]、癌症[13]、糖尿病[14]、高血压[15]等疾病的生命质量相对较低。这可能是因为这几类慢性病需要长期的药物治疗,这不仅会带来经济压力,进而造成患者的心理负担,还会产生多种严重的后遗症[16]。
4.3 局限性
本研究是现场入户调查,这可能造成某些严重疾病的患者需要住院,无法纳入调查,例如:癌症晚期、严重的脑中风患者等没有进入研究,因此人群的生命质量的估计可能会偏高。后续研究可以将入户调查与当地医院内调查结合起来探究主要慢性疾病对生命质量的影响。