社会健康决定因素与死亡率：超越"生命要素8"的独立关联及预测价值提升

本研究针对社会健康决定因素(SDoHs)对全因死亡率和心血管死亡率的影响展开深入探讨。研究人员基于2005-2018年美国国家健康与营养调查(NHANES)数据，通过加权Cox比例风险模型分析发现失业、低收入(PIR<1)、严重食物不安全及未婚/独居状态是死亡率的独立预测因子。研究创新性地将这些SDoHs纳入"生命要素8"(LE8)评估框架，显著提高了1年、3年、5年和10年死亡率预测准确性(NRI和IDI均P<0.05)，为精准公共卫生干预提供了新思路。

　　

心血管疾病长期占据美国成人死因首位，每年导致超过60万人死亡。尽管美国心脏协会(AHA)推出的"生命要素8"(Life's Essential 8, LE8)评估框架在心血管健康促进方面发挥了重要作用，但这一主要关注生物行为因素的体系对社会环境因素的影响考虑不足。社会健康决定因素(SDoHs)通过影响人们的生活环境和社会结构对健康产生深远影响，但具体哪些SDoHs与死亡率独立相关，以及将其纳入LE8框架能否改善预测效果，这些问题尚未得到充分解答。

为回答这些问题，来自中国研究机构的研究团队利用具有全国代表性的美国国家健康与营养调查(NHANES)2005-2018年数据，对22,938名参与者进行了长达7.83年的追踪研究。通过创新的分析方法，揭示了关键社会因素与死亡率的关联模式，并评估了这些因素在传统健康评估体系外的增量预测价值。这项重要研究成果发表在《Journal of Health, Population and Nutrition》上，为完善健康风险评估体系提供了重要证据。

研究采用了多项关键技术方法：基于NHANES复杂抽样设计的加权分析方法；通过加权Cox比例风险模型评估SDoHs与死亡率的关联；使用相对超额风险(RERI)量化相加交互作用；采用净重分类改善指数(NRI)和综合判别改善指数(IDI)评估预测性能提升；并对不同亚组和敏感性分析确保结果稳健性。

研究结果显示，在基线特征方面，参与者平均年龄47.6岁，女性占51.58%。随访期间共记录2,344例全因死亡和720例心血管死亡。LE8评分较高者普遍更年轻、女性比例更高、非西班牙裔白人占比更大，且心血管疾病、慢性阻塞性肺病和癌症患病率更低。

在社会健康决定因素与死亡率的关联分析中，多变量调整模型显示：失业(HR=1.44)、极低收入(PIR≤1；HR=1.75)、严重食物不安全(HR=1.45)和未婚/独居(HR=1.43)是全因死亡的独立预测因子；极低收入(PIR≤1；HR=1.90)和未婚/独居(HR=1.52)也显著预测心血管死亡。这些关联在校正LE8各组分后依然显著。

相加交互作用分析揭示了社会因素间的协同效应：失业与极低收入(RERI=0.90)、食物不安全(RERI=0.59)及未婚/独居(RERI=0.37)在全因死亡中存在显著相加交互；极低收入与未婚/独居在心血管死亡中也显示相加交互(RERI=0.46)。亚组分析表明这些交互模式在男性、<60岁人群和非西班牙裔白人中最为明显。

预测性能提升分析证实，将选定的SDoHs加入基础模型后，全因死亡率预测的AUC从0.665提升至0.703(P<0.001)，心血管死亡率预测的AUC从0.723提升至0.738(P=0.017)。包含人口学信息时，加入SDoHs使全因死亡10年预测AUC从0.853提升至0.872，心血管死亡从0.821提升至0.840。

这项研究具有重要的理论和实践价值。在理论层面，首次系统评估了SDoHs与LE8框架的协同作用，证实社会因素独立于传统健康指标影响死亡率，且多因素间存在协同效应。实践上，研究为完善健康风险评估提供了具体方向，建议将失业、收入、食物安全和婚姻状况等社会因素纳入现有评估体系。这些发现对公共卫生政策制定具有指导意义，提示应关注社会弱势群体的健康风险，采取综合干预措施。

研究也存在一定局限，如未能纳入所有潜在SDoHs、仅使用基线社会因素数据等。未来研究可进一步探索社会因素动态变化对健康的影响机制，并在不同人群中进行验证。总体而言，这项工作为理解社会环境与生物行为的复杂交互提供了新视角，推动了精准公共卫生的发展。