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韩国成年人健康素养与代谢综合征的关联研究
《BMC Public Health》:Health literacy and metabolic syndrome in Korean adults: a nationwide cross-sectional analysis of KNHANES 2023–2024
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月07日 来源:BMC Public Health 4.4
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摘要背景健康素养(HL)是影响健康的社会因素,但其在人群层面与代谢综合征(MetS)之间的独立关联尚不明确,尤其是在亚洲人群中。利用首次韩国国家健康与营养调查的数据,并采用经过验证的多维度健康素养测量工具,我们研究了健康素养与代谢综合征之间的关联,包括性别差异以及与代谢综合征各个
健康素养(HL)是影响健康的社会因素,但其在人群层面与代谢综合征(MetS)之间的独立关联尚不明确,尤其是在亚洲人群中。利用首次韩国国家健康与营养调查的数据,并采用经过验证的多维度健康素养测量工具,我们研究了健康素养与代谢综合征之间的关联,包括性别差异以及与代谢综合征各个成分的关联。
我们通过对11,142名成年人进行全国代表性横断面分析,使用了2023-2024年的韩国国家健康与营养调查数据,并应用了复杂的调查权重。健康素养通过一个包含10个项目的经验证工具进行测量(得分范围为10-40分);得分≥30分被视为合格。代谢综合征的定义采用了统一的标准。我们主要采用了顺序逻辑回归模型,首先调整了年龄和性别因素,然后调整了社会经济因素,并进一步进行了敏感性分析,同时考虑了生活方式因素和体重指数(BMI)。此外,还进行了限制立方样条分析和预先指定的亚组及领域特定分析。患病率比通过基于调查权重的修正泊松回归方法进行估算。
经过社会人口学因素调整后,代谢综合征的加权患病率为31.1%。在主要模型中,健康素养水平较高与代谢综合征呈负相关(患病率比0.903;95%置信区间0.848-0.962;P=0.002;OR=0.843)。在进一步调整生活方式因素后,这种关联仍然存在(患病率比0.917;95%置信区间0.859-0.978),而在调整BMI后,这种关联有所减弱(患病率比0.928;95%置信区间0.874-0.986)。探索性限制立方样条分析表明存在非线性模式,但在基于设计的检验中该模式不显著(P=0.084)。这种关联存在性别差异(交互作用的P值<0.001),且仅在女性中观察到。各领域及具体成分的关联结果均为探索性分析结果;四个健康素养领域之间存在高度相关性,在相互调整的模型中无法区分。
在韩国成年人中,较高的健康素养水平与普遍存在的代谢综合征呈负相关。在女性中观察到的更强关联性需要进一步的前瞻性研究来验证。尽管单独的探索性模型显示医疗保健领域和技术与资源领域也存在负相关,但这些领域之间存在高度相关性,在相互调整的分析中无法区分。
健康素养(HL)是影响健康的社会因素,但其在人群层面与代谢综合征(MetS)之间的独立关联尚不明确,尤其是在亚洲人群中。利用首次韩国国家健康与营养调查的数据,并采用经过验证的多维度健康素养测量工具,我们研究了健康素养与代谢综合征之间的关联,包括性别差异以及与代谢综合征各个成分的关联。
我们通过对11,142名成年人进行全国代表性横断面分析,使用了2023-2024年的韩国国家健康与营养调查数据,并应用了复杂的调查权重。健康素养通过一个包含10个项目的经验证工具进行测量(得分范围为10-40分);得分≥30分被视为合格。代谢综合征的定义采用了统一的标准。我们主要采用了顺序逻辑回归模型,首先调整了年龄和性别因素,然后调整了社会经济因素,并进一步进行了敏感性分析,同时考虑了生活方式因素和体重指数(BMI)。此外,还进行了限制立方样条分析和预先指定的亚组及领域特定分析。患病率比通过基于调查权重的修正泊松回归方法进行估算。
经过社会人口学因素调整后,代谢综合征的加权患病率为31.1%。在主要模型中,健康素养水平较高与代谢综合征呈负相关(患病率比0.903;95%置信区间0.848-0.962;P=0.002;OR=0.843)。在进一步调整生活方式因素后,这种关联仍然存在(患病率比0.917;95%置信区间0.859-0.978),而在调整BMI后,这种关联有所减弱(患病率比0.928;95%置信区间0.874-0.986)。探索性限制立方样条分析表明存在非线性模式,但在基于设计的检验中该模式不显著(P=0.084)。这种关联存在性别差异(交互作用的P值<0.001),且仅在女性中观察到。各领域及具体成分的关联结果均为探索性分析结果;四个健康素养领域之间存在高度相关性,在相互调整的模型中无法区分。
在韩国成年人中,较高的健康素养水平与普遍存在的代谢综合征呈负相关。在女性中观察到的更强关联性需要进一步的前瞻性研究来验证。尽管单独的探索性模型显示医疗保健领域和技术与资源领域也存在负相关,但这些领域之间存在高度相关性,在相互调整的分析中无法区分。