2022社区居民健康管理困境分析与基于主动健康指数的应对策略（全文）.docx

2022社区居民健康管理困境分析与基于主动健康指数的应对策略（全文）摘要社区居民健康管理是实现健康中国战略的重要抓手，然而在实践过程中却陷入居民主动性缺失、依从性差的困境。文章引入健康管理诊断标准的概念，并提出构建主动健康指数的设想，通过对公众健康主动性以及健康风险两方面进行评价，以提高基层医疗机构健康评估的实际可操作性，为提升居民健康管理主动性，持续推进家庭医生健康管理服务助力。一、社区居民健康管理凸显需方主动性困境1 .社区居民健康管理具有重要战略地位：近年来，人口老龄化和疾病年轻化态势日趋显著，围绕生命不同阶段的各种健康问题层出不穷，发展以持续性和周全性为特点的家庭医学（全科医学）1,构建覆盖全人群、全生命周期的健康管理，已成为新时期中国医疗体系改革的重大命题。2016年，健康中国2030规划纲要将“完善家庭医生签约服务，提升基层健康守门人能力，实现全生命周期健康管理上升至国家战略高度。家庭医生健康管理极具成本效益，可有效降低健康维持的成本，提高医疗卫生资源的使用效率21同时，开展家庭医生健康管理，提供有效、方便、经济、连续、综合的基层医疗卫生服务，可提升医疗服务的公平可及性，增强居民获得感3,助力分级诊疗制度的落实，促进实现人人享有基本医疗服务目标。2 .社区居民健康管理的主要困境是需方主动性缺失：2003年前后，健康管理理念在我国兴起。2009年，中共中央、国务院关于深化医药卫生体制改革的意见强调加强健康促进与教育，提高群众健康意识和自我保健能力”,健康管理得到不断发展。2016年，健康中国2030规划纲要进一步明确了健康管理的新时代内涵，以提高群体健康水平为最终目标。尽管政策层面不断推进健康管理实践，但现实却困难重重。课题组发现，居民健康管理主动性的缺失严重影响了服务的质量与效果，是目前实践所面临的核心困境4o家庭医生健康管理务以预防和控制疾病发生发展为目的，需要长期、连续作用；同时，由于缺少健康管理的普及与宣传、重疾病轻预防的管理现状等客观因素，致使居民无法得到及时反馈与沟通，阻碍主动性被有效调动。需方主动性缺失，使推进需求导向的家庭医生健康管理面临着巨大困境。如何调动居民健康管理主动性，加速实现以治病为中心向以人民健康为中心转变，已引起社会各界的广泛关注，迫切需要解决方案。二、构建健康管理诊断标准或成为突破困境的有效手段1 .类比I缶床医疗服务得到构建诊断标准的启示：公众对服务的知晓和利用情况被认为是评估公众参与的重要指标。深圳一项人口横断面调查显示，在高血压患病人群中，55.0%知晓自身患病，其中仅有21.7%能有效控制血压，而健康管理中高血压患者的血压控制率也仅有483%50同样,在糖尿病患者中仅有46%会主动选择家庭医生健康管理服务6o政治学家RobertDah1.曾强调，公共服务中的互动性是维持与获取公共利益的必要条件。公众缺乏对健康维护、疾病管理的主动性已成为推进健康管理服务的关键掣肘。郑州一项市民医疗服务意愿调查显示，公众的求医选择以生病就医为主（69.2%）7o当公众出现某项生理指标异常或自觉身体不适时，其往往表现为主动就医，而当公众自觉身体状况良好时，则会出现被动参与公共卫生服务，甚至拒绝参与的情况。从中可以寻得启示：一方面防重于治的健康观念尚未形成，同时，服务信息供给渠道的不畅导致了公众不了解、不愿主动参与的现状；另一方面，可能由于临床诊疗存在精准的诊断标准，患者可感受到明确的健康警示、治疗后的健康收益等，故其主动性和依从性均明显高于公共卫卦艮务。由此提示在健康管理等公共卫生服务中也需引入类似临床服务准入的'诊断标准，即通过构建健康管理诊断标准，准确评估居民健康状态，以提高居民重视和参与，从而突破健康管理需方主动性缺失的困境。课题组研究发现，依据诊断标准，准确有效评估居民健康状况（健康、亚健康、高危、患病）以及在未来几年患病的风险程度、发展趋势及相关的危险因素，或为突破健康管理需方主动性难以提高困境的有效手段8o疾病/健康风险评估可提高人群对健康的危机感提升人群健康管理主动性和依从性，从而增强人群的疾病预防与长期管理意识，及时改善不健康的行为生活方式。2 .健康管理的诊断标准：健康管理要求以人为中心，依据不同危险水平人群开展有针对性的干预措施，进行全面管理9o中国卫生管理辞典中对诊断标准解释为：诊断疾病的依据，对于一项定量诊断试验来说，选定的截断点便是该试验提供的诊断标准。那么，何为健康管理的诊断标准?根据所收集的健康信息，以诊断标准为评判，预测未来一定时间可能发生某种疾病或健康危险的概率，是健康管理过程中的核心环节。当前各个专病领域对疾病的预测以及对人整体健康的风险评估扮演了健康管理领域诊断标准的角色。疾病风险评估，即确定疾病相关危险因素后，建立合适的疾病风险预测模型，进而对疾病的患病风险进行预测,如我国学者开发的脑卒中10和心血管病11终生风险评估模型。整体健康风险评估，即利用体检数据、医保数据等健康数据，依据一定计分原则，构建模型以评估个人或群体的健康状况,如李运明等12利用体检数据构建的国人整体健康风险模型。基于已有文献的系统性分析发现，当前对疾病风险评估的研究居多，主要针对慢性非传染性疾病进行风险评估，而对整体健康风险评估的研究甚少。三、当前健康管理诊断标准存在的问题1 .单一疾病患病风险模型在自然人群中的应用受限：通过对现有文献的系统性分析可知，单个疾病建立风险预测模型是目前各专科领域的研究焦点,主要分为两大类：一是基于大量分散的横断面研究进行合成分析，例如哈佛指数法；另一类是基于大型纵向队列的研究成果，进行1.ogistic回归、Cox回归等分析130由于疾病谱和危险因素流行情况存在种族、地域差异，模型在广泛人群的实际应用中存有明显限制14o2016年，我国学者引入Framingham风险评分模型，并依据国内队列对其进行调试，形成预测国人10年I1.'血管疾病发病风险的China-PAR模型，尽管模型验证结果展现出良好的一致性并得到广泛应用15,但其在实际应用中的准确度仍有待提高16o除此之外，慢性病风险模型中的变量多为不可改变的因素(如年龄、性别、家族史等)，缺乏可干预指标(如饮食、体育锻炼、行为习惯等)，不便于健康评估后开展干预指导。基于大数据的人工智能方法，弥补了传统统计分析方法的预测精度缺陷。Fatima和Pasha17利用朴素贝叶斯模型预测2型糖尿病，预测效果优于之前的传统诊断模型。Sakr等18用随机森林算法构建高血压预测模型，受试者工作特征曲线下面积(areaundercurve,AUC)达到0.93,相比传统的Cox回归、1.ogistic回归和WeibUII回归模型所得AUC(0.600.85)z其预测性能有较大的提升。然而，单一的疾病患病风险模型却均存在一个共性问题：开展针对特定人群、以'精准疾病为中心的疾病风险评估与预测，在更为严格选择自变量及维度、提高模型准确率的同时，也致使应用人群受限，对亚健康人群的适用性较低。2 .健康管理的诊断标准缺乏健康主动性评估：目前，以彳建康为中心的针对健康、亚健康、疾病全人群、全生命周期的健康状态评估、健康风险预测均未发展形成共识，我国现有研究仅停留于探索阶段。蔡金芷博士19基于慢性病管理采用层次分析的模糊综合评价模型，对用户的行为因素（膳食、运动、烟草和酒精）和生物因素（体检数据）进行健康状态的综合量化评估，并建立个人健康管理系统，依托移动互联网,以实现对用户健康状态的实时评估功能。但该系统遴选的健康指标有限，且参数权重和模型函数还需进一步调整，目前只在小范围内对少量用户的当前健康状况进行初步粗略评估。朱晓娟20收集患者住院数据以及环境因素,基于AdaBoost集成学习的改进模型，对个体健康风险以及再入院风险进行预测，研究结果表明，该模型AUC值为0.81,但精确度只有0.22o从已有文献中不难发现，当前针对自然人群整体的健康风险评估都存在较大缺陷，且可分为两个极端：一是指标过于详细，收集数据极为庞大，但实用性极差，现实可操作性极低；二是指标采集于实践，缺乏系统的设计和构架，多偏向于躯体生理性指标或心理指标，不能体现整体评估的理念,准确度不够。且研究都未揭示一个重要的科学问题，人体健康状态的未来趋势离不开个体对健康行为的主动性和趋从性，而这种主动性理应纳入整体健康风险评估的体系中，以有效保障健康管理的运行。四、主动健康指数的理论架构1 .主动健康理念的提出：主动健康是现代医学模式发展和变革的产物。2015年，主动健康一词首次出现，伴随着疾病谱的改变和我国老龄化程度的加深，主动健康受到了广泛关注（图1）（点击文末阅读原文目前，国外大多数观点认为，健康由一个疾病-健康连续体组成，主动健康是指该连续体的上端，其意味着个体具有更强大的自我修复和组织能力、更多的生理储备、更高的生活满意程度等正向积极的生理和心理状态21o有学者认为主动健康是主动使人体处于可控三畸的远离平衡态"，从而激发人体的自组织能力，以消除疾病、促进健康22;也有学者认为主动健康理念聚焦于健康风险因素控制，通过融合移动互联网、大数据等新一代信息技术构建一体化健康服务体系提升健康保障能力和自主性230目前，国内应用较多的定义为主动获得持续的健康能力、拥有健康完美的生活品质和良好的社会适应能力;倡导主动发现、科学评估、积极调整、促进健康240相较于现代医学以横截面抽样判断指标是否偏离正常状态为疾病诊断的依据，主动健康更关注个体纵向维度的自身变化，整体分析健康发展趋势，其任务是充分发挥个体主观能动性，综合利用可控的干预手段，消除疾病，提高机体能力。主动健康的重点在于提升健康理念深度，让公民理解健康、具有基本的健康知识和技能，从而实现自我调适和管理健康。另一方面，主动健康与技术创新相互促进，以传统三级预防为基础，通过数字化构建主动健康适宜技术，不断探索智能、安全、准确的健康干预措施。伴随着经济社会发展，公众健康意识逐步提高。同时,在老龄化不断加深，人类的疾病谱不断向生活方式相关的慢性、功能性疾病偏移的背景下，使进一步开发公众健康评估与管理工具成为可能，研发主动健康指数（proactivehea1.thindex）Index,或可为健康管理领域现存问题提供新的解决思路。课题组前期通过定性研究方法、机器学习建模算法等确立健康指数和主动指数，再采用模糊综合评价法引入隶属函数进行建模，结合专家评定法对两个指标进行权重赋值，最终形成主动健康指数（专利号：202110668337.9%2 .主动健康指数需要评估整体健康与疾病风险：当前，各个专病领域对疾病的预测以及对人整体健康的风险评估正扮演着健康管理领域'诊断标准的角色，但因模型指标问题，单一疾病患病风险模型在自然人群中应用受限，难以适用不同健康状态人群，同时针对自然人群整体健康状态的评估也仅停留于探索阶段。主动健康指数包括个体特征、健康风险、主动健康素养与行动、主动健康支持环境4个维度，对个体的主动健康特征进行评估，或可成为健康管理的'诊断标准。在疾病的风险评估中，基于主动健康大数据，依据诊断标准，采用人工智能，建立有效的全生命周期中非传染性慢性疾病的筛查、风险预测模型，并据此对服务对象进行分层，可有针对性地开展干预措施，从而降低患病风险。针对特定慢性非传染性疾病根据其关键风险因子，采用人工智能和大数据挖掘的方法建立量化的发病风险预测模型，用于全人群中筛查高危人群以及个体疾病风险预测和评估，可提高预测精度。3 .主动健康指数需要引入健康主动性评价维度：与现有其他疾病预测模型不同，主动健康指数在健康整体评价的基础上，引入主动性维度，评价主动健康素养与行动能力。同时，主动健康指数重点评价主动健康行动，即对健康服务利用的水平，电子健康资源的利用情况，以及对重大慢性病和健康危险因素主动干预的能动性和依从性。主动健康指数将健康指数与主动指数相融合，可提高健康评估的实际可操作性与应用价值。4 .真实世界研究为主动健康指数验证提供可能：真实世界研究具有有效补充从传统临床试验中获得数据与知识的潜力，其适用范围较随机对照临床试验更为宽泛，除可应用于安全性研究、有效性研究和经济性研究等以药品问题为导向的研究领域外，还可围绕着疾病的病因、诊断、治疗、预后,以及构建临床预测模型等以临床问题为导向的研究领域展开25Jo作为现实医疗环境的真实反映，真实世界研究可有效验证预测类模型的外部适用性与现实可操作性。在研究中发现，仅经内部验证表现良好的预测模型在应用于新的个体时，其真实表现往往低于其在模型建立时评估所得的总体表现，且实用性不高。预测模型经真实世界研究后，可验证其现实可操作性26,同时校正改进模型,显著提高其预测性27o新型冠状病毒疫情发生后，公众对自身健康安全的关注度有所提升，一定程度上奠定了认知基础，为主动健康指数在真实世界的研究验证提供了可能。主动健康指数构建后，进一步基于真实世界进行人群大数据验证，不仅可为实现全生命周期健康管理诊断标准的可移植性、可泛化性的评估提供真实可靠的外部验证，也为以后能不断提高预测精度提供了可能依据。