COVID-19大流行期间美国大陆夏威夷原住民与太平洋岛民食物不安全与慢性疾病的关联性研究

本刊推荐：为揭示COVID-19对弱势群体的健康与经济双重冲击，研究人员针对美国大陆NH/PI（Native Hawaiians/Pacific Islanders）群体开展食物不安全与慢性疾病的关联研究。发现超过半数受访者存在食物安全问题，工时减少显著加剧食物不安全（aOR: 2.12-2.36），而糖尿病患病率与食物不安全呈正相关。该研究强调需制定文化适应性干预策略，对改善健康公平具有重要政策意义。

　　

在COVID-19大流行的阴影下，全球不仅面临公共卫生危机，更暴露出深层次的社会经济不平等。金融不稳定与食物不安全（Food Insecurity）问题相互交织，尤其对少数族裔群体造成毁灭性打击。其中，美国大陆的夏威夷原住民与太平洋岛民（Native Hawaiians/Pacific Islanders, NH/PI）群体因历史性创伤、殖民遗留问题以及系统性压迫，长期面临健康差异（Health Disparities）问题。疫情前，已有超过1/3的NH/PI家庭处于食物不安全状态，而马绍尔群岛裔家庭的食物不安全率高达75.5%，居所有种族之首。大流行期间的防控措施进一步导致工时减少、失业率上升，使本就脆弱的粮食供应体系雪上加霜。更严峻的是，NH/PI群体中糖尿病、高血压等慢性疾病高发，使其更易感染COVID-19并导致严重后果。然而，以往研究多聚焦于夏威夷或太平洋岛屿上的NH/PI群体，而对大陆离散（Diaspora）人群的关注不足。为此，研究团队开展了一项名为“Moana: Alternative Surveillance of COVID-19 in a Unique Population（MASC-UP）”的研究，旨在深入探索COVID-19对大陆NH/PI群体食物安全的影响及其与慢性疾病的关联。该研究发表于《Journal of Racial and Ethnic Health Disparities》，为制定针对性干预措施提供了关键证据。

研究主要采用社区参与式监测方法，依托华盛顿州太平洋岛民社区协会（PICA-WA）和阿肯色州太平洋岛民健康中心（CPIH）两个社区组织进行招募，同时通过社交媒体和线下文化活动补充样本。基线调查共纳入295名大陆NH/PI成年人，收集人口学特征、就业状况、家庭结构及食物安全数据。食物安全的评估采用美国农业部（USDA）的两个标准问题（担忧食物耗尽、食物不足）以及一个疫情特有问题（大流行开始后获取食物困难）。慢性疾病数据通过自我报告的医生诊断获得，包括哮喘、高血压和糖尿病。采用逻辑回归计算调整后比值比（aOR）和95%置信区间（CI），控制变量包括性别、年龄、必要工作者状态和工时减少情况。

结果1：人口特征与食物不安全现状

样本中以女性（68.6%）、波利尼西亚裔（45.1%）和密克罗尼西亚裔（44.4%）为主。超过半数参与者存在食物安全问题：56.0%担忧食物耗尽，52.5%表示食物不足。

结果2：社会经济因素与食物不安全的关系

因COVID-19导致工时或工资减少与所有食物不安全指标呈正相关（aOR: 2.12–2.36）。失业同样加剧食物不安全，而必要工作者身份则具有保护作用。多代同堂的家庭结构也与食物不安全风险增加相关，尽管因样本量较小估计精度不足。

结果3：食物不安全与慢性健康状况的关联

44.8%的参与者曾确诊或检测出COVID-19感染。有趣的是，COVID-19感染和哮喘与食物不安全担忧呈负相关（aOR约0.5）。高血压与食物不安全无显著统计学关联。而糖尿病与食物不安全显著相关：食物不足的参与者糖尿病患病 odds 增加2.12倍（95% CI: 1.05–4.41），自疫情开始经历食物困难者患病 odds 增加2.36倍（95% CI: 1.19–4.72）。

研究结论强调，NH/PI群体在COVID-19期间遭受了健康与经济的双重打击。食物不安全与糖尿病之间的强关联不仅印证了营养代谢疾病与社会经济因素的内在联系，更揭示了超越经济资源的潜在机制——如文化断裂、传统食物（’Ai Pono）获取障碍以及历史性创伤的代际传递。讨论部分进一步指出，大陆NH/PI群体因远离故土（’āina），无法获得传统食物和文化支持，可能加剧其健康风险。因此，通用型解决方案（如传统食品银行提供高盐高糖加工食品）可能适得其反。研究者呼吁推行文化适应性干预（Culturally Tailored Interventions），例如通过食物主权（Food Sovereignty）项目促进传统作物种植、基于’Ohana（家庭）框架的健康计划，以及将草裙舞（Hula）等传统文化活动融入慢性病管理。此外，数据分类聚合（Data Aggregation）导致NH/PI群体在统计中“被消失”，因此必须推进数据分拆（Data Disaggregation），实现伦理（Pono）研究。该研究不仅为NH/PI健康公平提供了实证基础，也为全球原住民健康研究提供了方法论范本。