基于健康生態學模型的健康管理干預對心血管病危險人群影響的Meta 分析

郝天天 徐翠榮 徐筱璐 談雅茹 王利英 張美玲

心血管病作為全球重要健康問題之一，是導致城鄉居民死亡的首要原因[1]。研究表明[2]從多個層面對疾病管理的效果優于單一層面，且具有更好的效果和成本效益。《中國心血管健康與疾病報告2020》[3]也指出心血管病危險人群的管理應從僅關注危險因素本身轉換到關注環境和生活方式對危險因素的影響。健康生態學[4]強調健康是個體自身、社會交往以及社會環境等相互作用和相互依賴的結果，該模型的特點是全面的從多個層面進行干預，其中第一層為個人因素如個人特質；第二層為人際關系網絡，如提供者—心血管病危險人群互動和家庭等社交網絡參與；第三層為組織關系如研究團隊決定操作規則；第四層為生活工作關系如組織、機構和非正式網絡之間的關系；第五層為環境或地方政策因素如對環境進行改造，為不同組織和成員的運作設定標準。基于健康生態學模型的健康管理能有效降低心血管危險因素[5]，但也有研究認為該干預并沒有達到預期效果[6]。為探索基于健康生態學模型的健康管理干預效果，本研究對國內外基于健康生態學模型的健康管理對心血管病危險人群干預的研究進行Meta 分析，旨在為構建基于健康生態學模型的心血管病危險人群健康管理干預方案提供有效借鑒。

1 資料與方法

1.1 文獻納入與排除條件

（1）納入條件：研究對象為年滿18 周歲的心血管危險人群[7]；干預措施，干預組應用基于健康生態學模型構建的健康管理措施，對照組采用教育、發放資料等基本醫療衛生服務方法；結局指標包括血壓（BP）、身體質量指數（BMI）、中等體力活動（MVPA）等；研究設計，隨機對照試驗。

（2）排除條件：研究設計不嚴密、相關目標結局數據不完整或無法獲取全文的研究；非中文和英文文獻。

1.2 資料來源與文獻檢索

數據來源于中國知網、中國生物醫學文獻數據庫、萬方數據庫、維普數據庫、PubMed、Proquest、Cochrane Library、Web of Science 數 據庫。中文檢索詞包括：“生態學/社會生態學/健康生態學”“心血管病危險人群/心血管疾病/心臟病/心力衰竭/缺血性心臟病/冠心病/心律失常/心肌梗死/心律不齊/心房顫動/風濕性心臟病/肺原性心臟病”“高血壓”等；英文主要檢索詞包括“social ecological model/social-ecological model/health ecological model”“cardiovascular disease/heart disease/heart failure disease/anemicheart disease/ischemic heart disease/coronary heart disease/arhythmia/myocardial、infarction/irrhythmia/auricularfibrillation/atrial fibrillation/rheumatic heart disease/pulmonary heart disease”“hypertension ”。檢索方式為主題詞和自由詞相結合，檢索時限為建庫至2021 年9 月。

1.3 文獻篩選與資料提取

將檢索文獻導入Noteexpress 進行剔重后，2 名研究者根據納入和排除條件，獨立篩選和提取文獻。閱讀標題摘要初步剔除無關文獻，閱讀分析全文，篩選出符合納排條件的文獻。然后雙方合作核對納入文獻結果，如有分歧邀請第三方進行決議。采用EpiData3.0 軟件對納入文獻進行資料提取，包括標題、第一作者、發表年份、納入對象的年齡、性別比、樣本量、研究時間、干預措施、結局指標、評定時間、失訪率和實施度。

1.4 文獻質量評價

采用Cochrane Handbook5.1.0 版RCT 文獻危險偏倚評估量表，分別從隨機數列產生、分配隱藏、心血管病危險人群及實施者盲法、結果測評盲法、數據完整性、選擇性報告、其他偏倚7 個條目對納入文獻進行獨立嚴格的質量評價，結果分為未知危險偏倚、低危險偏倚以及高危險偏倚。由2 名研究者獨立評估后，進行交叉核對，如有分歧邀請第三方進行決議[8]。納入文獻如所有條目均為低危險偏倚，提示發生各種偏倚的可能性較小，為A 級；如有1 到3 項為非低危險偏倚，提示發生偏倚的可能性中度，為B 級；如有4 項以上為非低危險偏倚，提示發生偏倚的可能性較高，為C 級。

1.5 數據分析方法

采用RevMan 5.3 統計軟件對資料進行Meta 分析。計數資料采用相對危險度（RR）為效應指標，計量資料若使用相同測量工具，則計算加權均數差（MD）或標準均數差（SMD）為效應量I。應用卡方檢驗及I2統計量進行文獻間的異質性判斷：若P＞0.1，I2＜50%,表示研究間異質性可以接受，選擇固定效應模型。若P≤0.1，I2≥50%，說明各個研究間異質性較大，選擇隨機效應模型。可以采用敏感性分析、亞組分析等進一步分析異質性來源，排除明顯異質性的影響；若P＜0.1 且無法判斷異質來源則不進行Meta 分析，對結果進行一般性定性描述。采用森林圖表達系統評價的結果和特征。合并效應量檢驗P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 文獻檢索結果和基本特征

最終納入8 篇文獻[6-13]，均為隨機對照試驗研究，共10 545 例研究對象，其中干預組5334 例研究對象，對照組5211 例研究對象。文獻篩選流程 見圖1，納入文獻的基本特征見表1。

圖1 文獻篩選流程圖

2.2 方法學質量評價

按照Cochrane Handbook5.1.0 版RCT 文獻危險偏倚評估量表對納入的8 篇隨機對照試驗研究進行質量評價，8 篇文獻質量均為B 級。Cochrane 文獻偏倚危險圖見圖2，偏倚危險匯總圖見圖3。

圖2 納入8 篇文獻偏倚危險圖

圖3 納入8 篇文獻偏倚危險匯總圖

2.3 Meta 分析結果

2.3.1 基于健康生態學模型的健康管理對心血管病危險人群BP 影響的比較 共有8 篇文獻的結局指標包含收縮壓（SBP），有兩篇研究[14-15]僅做了結果描述，因此無法合并，1 篇研究[10]結果僅顯示組間差與置信區間。將5 項[6,9,11-13]結果進行合并，異質性檢驗顯示，文獻間存在異質性（P＜0.00001，I2=91%）,故選擇隨機效應模型。分析結果顯示，干預組心血管危險人群SBP 低于對照組（WMD=-1.6，95%CI：-6.39～3.18），但組間差異無統計學意義（P=0.51），見圖4。共有7 篇文獻的結局指標包含舒張壓（DBP），有2 篇研究[14-15]僅做了結果描述，1 篇研究[10]結果僅顯示組間差與置信區間。將4 項結果[6,9,11,13]進行合并，異質性檢驗顯示，文獻間存在異質性（P=0.01，I2=73%）,故選擇隨機效應模型。分析結果表明，干預組心血管危險人群DBP 低于對照組（WMD=-0.67，95%CI：-2.46～1.12），但組間差異無統計學意義（P=0.46），見圖5。

圖4 基于健康生態學模型的健康管理對心血管病危險人群SBP 影響的森林

圖5 基于健康生態學模型的健康管理對心血管病危險人群DBP 影響的森林圖

2.3.2 基于健康生態學模型的健康管理對心血管病危險人群BMI 影響的比較 共有6 篇文獻[9-14]的結局指標包含BMI，其中1 篇研究[14]僅做了結果描述，有研究結果[10]僅顯示組間差與置信區間。將4項結果[9,11-13]進行合并，異質性檢驗顯示，文獻間存在異質性（P=0.08，I2=52%）,故選擇固定效應模型。分析結果顯示，干預組心血管危險人群BMI 低于對照組（WMD=-0.4，95%CI:-0.68～-0.12），差異有統計學意義（P＜0.05），見圖6。將5 項結果[9-13]進行合并（P＜0.05，I2=45%），分析結果顯示：干預組心血管危險人群BMI 低于對照組（WMD=-0.45，95%CI：-0.71～-0.2），差異有統計學意義（P＜0.05），提示基于健康生態學模型的健康管理能降低心血管病危險人群的BMI。

圖6 基于健康生態學模型的健康管理對心血管病危險人群BMI 影響的森林圖

2.3.3 基于健康生態學模型的健康管理對心血管病危險人群MVPA 影響的比較 共有3 篇文獻[10,12,15]的結局指標包含MVPA，因各研究設置單位不同，因此采用SMD 分析，將3 項結果進行合并，異質性檢驗顯示，文獻間存在異質性（P＜0.05，I2=96%）,故選擇隨機效應模型。分析結果顯示，干預組心血管危險人群MVPA 高于對照組（SMD=0.67，95%CI：-0.07～1.4），但組間差異無統計學意義（P＞0.05），見圖7。結果異質性較高，初步分析與樣本量的性別有關，只納入女性的研究結果，異質性檢驗顯示，文獻間存在異質性（I2=85%），故采用隨機效應模型。分析結果顯示，干預組心血管危險人群MVPA 高于對照組（SMD=13.21，95%CI：-0.64～27.06）但組間差異無統計學意義（P=0.06），見圖8。

圖7 基于健康生態學模型的健康管理對心血管病危險人群MVPA 影響的森林圖

圖8 基于健康生態學模型的健康管理對女性心血管病危險人群MVPA 影響的森林圖

3 討論

3.1 納入研究的方法學質量

納入的 8 篇文獻中均提到了隨機分組；5 篇實施了分配隱藏，包括使用系統匹配算法[14-15]和由外部統計顧問實施[6,10,12]；2 篇報道了對參與者、實施者的盲法，包括1 篇對實施者的單盲[11]，1 篇對參與者、實施者的雙盲[15]；3 篇報道了結局測量者的盲法[11,12,15]，均為志愿者收集數據；7 篇數據報道完整；8 篇均報道了方法中提到的結局指標。所有干預組和對照組均基線可比，差異無統計學意義。

3.2 基于健康生態學模型的心血管病危險人群健康管理干預的優點和改進

健康生態學是一個新興的研究領域，將生態學的理論用于研究健康，指出影響健康的多層次因素問題[16]，基于健康生態學模型的健康管理在改善心血管病危險人群個體自身、醫療衛生服務以及社會環境因素方面有積極作用[17-18]，能有效減輕焦慮程度，改善自我管理行為，提高服藥依從性，增加生存質量[19]，并且具有較高的采用率、普及性和良好的環境影響，能幫助心血管病危險人群做出更健康的選擇[20-21]。國外已將基于健康生態學模型設計的健康管理應用在肥胖、高血壓等人群[16,18-19]并取得了顯著效果。調查發現[22]健康生態學模型的多個層次因素與心血管危險因素相關。Lo 等[23]和Perez等[24]，經回歸分析發現改善環境因素，能影響心血管危險因素，而基于健康生態學模型的健康管理不僅能直接影響心血管病危險人群，還可以通過社交網絡、環境等因素對心血管病危險人群進行長期間接干預。研究顯示基于健康生態學模型的健康管理在心血管病危險人群中有良好的干預效果[25]，能減少心血管病危險人群重大心血管危險發生次數，降低相關醫療費用[26-27]，但良好的多層次干預需要與社會組織如社區等建立緊密有效的溝通[28]，并制訂合適干預的周期、頻次及活動實施度[29]。

3.3 基于健康生態學模型的健康管理對心血管病危險人群的影響

Sidebottom 等[14]和Kerr 等[15]干預研究結果表明經過健康教育、小組支持等干預后血壓有改善。而本研究結果顯示，基于健康生態學模型的健康管理能改善心血管病危險人群的血壓，但效果不明顯，這可能與心血管病危險人群服用降壓藥，用藥管理效果好，使得血壓水平趨于穩定，沒能顯示出更好干預效果有關[6]。基于健康生態學模型的健康管理干預在提高心血管病危險人群的MVPA 水平方面差異無統計學意義，這可能與人群的基線MVPA的水平有關。一項通過對完成心臟康復課程（CR）的心血管病危險人群進行基于健康生態學模型的健康管理的研究[12]表明，納入人群的基線MVPA 的水平較高，則不能提高MVPA 水平，此外，基于健康生態學模型的健康管理對提高女性心血管病危險人群MVPA 效果更好。然而，本研究經異質性分析發現，干預在提高MVPA 方面并沒有顯示出性別差異，還需要更多的研究，進一步分析異質性來源。Arredondo 等[5]研究認為，通過環境與政策評估能排除社區阻礙運動的因素，增加獲得體育活動機會，有效提高心血管病危險人群的MVPA 水平。通過提高自我效能水平，激發心血管病危險人群的主觀能動性也能更好地幫助心血管病危險人群提高MVPA 水平[24,28]。基于健康生態學模型的健康管理能顯著降低心血管病危險人群的BMI，這可能與心血管病危險人群飲食習慣的改善、MVPA 水平的提高有關[30]，正確的飲食習慣，降低了心血管病危險人群的胰島素抵抗指數，改善對胰島素的敏感性，改善了血壓、血脂，進而降低了BMI[31-34]。綜上所述，由多學科、多領域專業人才組建的健康團隊設計和把控干預措施的基于健康生態學模型的健康管理，借助健康團隊與社區、公司、教會等協作，從個人、醫療衛生服務、生活環境、政策等[35-37]聯合入手，為心血管病危險人群提供全面的干預，提高了身體活動的機會，塑造了健康生活氛圍，將健康干預滲透心血管病危險人群的生活方式和環境中，擴大了干預廣度，延長了干預時間[38-40]。kerr 等[15]在美國開展的隨機對照試驗的縱向結果也表明，基于健康生態學模型的健康管理在長期降低心血管病危險人群的血壓及心血管其他危險因素方面，有著良好的效果。

3.4 本研究的局限性與啟示

首先，本研究納入的各原始研究在基于健康生態學模型的健康管理干預的具體實施形式、時間、頻率等不盡相同，可能對 Meta 數據合并后的結果造成影響。建議未來形成統一的針對心血管病危險人群的基于健康生態學模型的健康管理方案。其次本研究納入的隨機對照試驗研究質量有待提高，部分文獻缺乏對隨機方法的描述，也未提及盲法的實施，故無法排除測量性偏倚和選擇性偏倚的危險。因此，有必要深入研究基于健康生態學模型的健康管理干預對心血管病危險人群的影響，吸取經驗，嚴格規范隨機對照試驗設計。本研究顯示，不同心血管病危險人群來源之間的結果存在異質性，而納入文獻中1 篇來自中國。隨著相關研究進一步增多，未來可以進行數量更多，同質性更好的研究，進一步提高Meta 分析的可信度。

4 小結

基于健康生態學模型的健康管理能改善心血管病危險人群的血壓，提高身體活動水平，有效降低身體質量指數。未來我國應開展高質量的隨機對照試驗，探索基于健康生態學模型的健康管理干預對我國心血管病危險人群的影響并進行深入的研究。