健康社会决定因素与哮喘之间的关联：基于NHANES数据的横断面分析

社会决定因素与健康（SDoH）与哮喘的关联性研究基于NHANES数据，分析39340名参与者发现SDoH是哮喘独立风险因素，尤其在吸烟、糖尿病患者及低教育群体中效应增强，机器学习模型（AUC=0.779）整合SDoH变量后预测性能显著提升。

　　

摘要

引言

本研究利用国家健康与营养调查（NHANES）的数据，探讨了健康的社会决定因素（SDoH）与哮喘之间的关系。

方法

我们分析了39,340名参与者，其中5,645人患有哮喘，33,695人没有哮喘。通过多变量逻辑回归分析来评估SDoH与哮喘之间的关系，并对影响结果的因素进行了亚组分析。同时，我们还使用曲线下面积（AUC）评估了结合人口统计学、临床特征和SDoH变量的机器学习模型的性能。

结果

哮喘在年轻人群（平均年龄：45.11岁）、女性以及BMI、教育水平、婚姻状况和种族存在显著差异的群体中更为常见（所有P < 0.001）。未经调整的模型显示，每个SDoH指数单位的哮喘风险增加5.5%（OR = 1.055，P < 0.001），即使在调整了人口统计学和临床因素后，这一关联仍然显著（模型2：OR = 1.045；模型3：OR = 1.039）。在吸烟者（OR = 1.08）和糖尿病患者（OR = 1.12）中，SDoH与哮喘之间的关联更为明显，而在受教育程度较高的参与者中则不明显（OR = 1.00）。包含SDoH变量的模型3表现出更强的预测能力（训练AUC = 0.779），且泛化能力损失较小（ΔAUC = 0.206）。

结论

健康的社会决定因素是哮喘的独立风险因素，尤其是在吸烟者、糖尿病患者和教育水平较低的人群中。将SDoH纳入预测模型可以提高模型的预测性能，并为临床干预和政策制定提供有益的见解。