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为解决以往研究局限性，研究人员开展吸烟等行为对医疗成本影响的纵向队列研究，发现这些行为显著增加成本，为干预提供依据。
在当今社会，健康与经济的关系日益紧密，不良健康行为不仅威胁个人健康，还对医疗成本产生重大影响。世界卫生组织（WHO）数据显示，非传染性疾病（NCDs）每年导致大量死亡，而吸烟、有害饮酒、不健康饮食和缺乏运动等可改变的行为，是 NCDs 的重要诱因，也给社会带来沉重的医疗负担。
以往研究在评估这些健康风险行为对医疗成本的影响时，存在诸多问题。例如，使用人群归因分数（PAF）的研究可能因未充分考虑混杂因素，导致 PAF 估计有偏差；依赖横断面数据的研究无法确定因果关系，还可能出现反向因果的问题，即疾病的发生促使人们改变健康行为，从而影响研究结果的准确性。
为了更准确地探究健康风险行为与医疗成本之间的关系，韩国仁荷大学（Inha University）的研究人员 Younhee Kim 开展了一项纵向队列研究，相关成果发表在《BMC Public Health》杂志上。
研究人员利用韩国国家健康保险服务 - 国家样本队列数据库（NHIS - NSC 2.0）2002 - 2019 年的数据，采用回顾性基于人群的队列设计。研究对象为 2002 - 2004 年至少进行过一次健康检查的人群，经过层层筛选，最终确定 62965 名 40 - 69 岁、无预先存在风险因素相关疾病的个体作为研究队列。研究人员将吸烟、饮酒、肥胖和身体活动作为健康风险因素，同时纳入年龄、收入水平、居住地区特征和残疾状况等作为控制变量。
在统计分析时，研究人员运用广义线性模型（GLM），结合对数链接函数和伽马分布，来估计 10 年平均医疗成本以及年度医疗成本的绝对和相对差异。为确保研究结果的可靠性，还进行了敏感性分析，排除研究期间死亡的个体以及仅患有严重疾病、精神障碍和妊娠相关疾病的个体23。
研究结果显示：
- 吸烟与医疗成本：男性当前吸烟者的医疗成本比从不吸烟者高 13.8%，女性当前吸烟者则高 18.6%。前吸烟者的成本低于当前吸烟者，男性降低 9.9%，女性降低 13.2%。这表明吸烟会显著增加医疗成本，而戒烟能在一定程度上降低成本18。
- 饮酒与医疗成本：男性饮酒频率与医疗成本呈现复杂关系，每月饮酒 1 - 2 次或每周饮酒 1 - 2 次的男性，医疗成本低于不饮酒者；但每周饮酒 3 - 4 次或几乎每天饮酒的男性，医疗成本增加。女性饮酒频率与医疗成本呈正相关，几乎每天饮酒的女性，医疗成本比不饮酒者高 31.8%456。
- 肥胖与医疗成本：BMI 分类与医疗成本的关系存在性别差异。男性中，超重者的医疗成本比正常体重者略低 3.4%，而中度肥胖和重度肥胖分别使成本增加 5.5% 和 26.9%。女性的医疗成本则随 BMI 分类稳步上升，超重、中度肥胖和重度肥胖分别使成本增加 7.6%、21.2% 和 46.5%179。
- 身体活动与医疗成本：每周锻炼 1 - 4 次的男性和女性，医疗成本分别比不锻炼者低 7.6% 和 7.4%。但每周锻炼 5 次及以上的人群，成本降低幅度较小，且女性中该频率锻炼与不锻炼者的成本差异不显著110。
敏感性分析结果进一步证实了上述主要发现，表明吸烟、过度饮酒、肥胖和缺乏运动与增加的医疗成本之间的关系在不同年龄组和性别中具有一致性。
这项研究具有重要意义。一方面，明确了健康风险行为与医疗成本之间的关系，为制定针对性的公共卫生干预措施提供了依据。例如，可根据不同性别和年龄的特点，制定个性化的戒烟、限酒、控制体重和增加身体活动的计划。另一方面，研究结果也有助于政策制定者和公共卫生部门更好地理解这些行为对医疗系统的经济影响，从而合理分配资源，加强对相关健康问题的干预，降低整体医疗成本，提高人群健康水平。同时，研究也指出了未来的研究方向，如进一步探索健康风险行为之间的相互作用，以及采用更全面的身体成分测量指标来评估健康风险和医疗成本。
研究人员在开展研究时，主要运用了以下关键技术方法：
- 数据来源：使用韩国国家健康保险服务 - 国家样本队列数据库（NHIS - NSC 2.0），该数据库涵盖了丰富的人口信息、医疗数据和健康检查数据。
- 统计模型：采用广义线性模型（GLM），结合对数链接函数和伽马分布，以适应医疗成本数据的偏态分布特点，准确估计成本差异。
- 敏感性分析：通过排除特定人群进行敏感性分析，验证研究结果的稳健性。
综上所述，Younhee Kim 等人的研究为理解健康风险行为与医疗成本之间的关系提供了重要参考，对公共卫生政策的制定和实施具有指导意义，有望推动相关领域的进一步研究和实践发展。
