运动性热病虚脱后患者风险因素评估的相对贡献

《Translational Journal of the American College of Sports Medicine》：Relative Contribution of Risk Factors Assessed in Patients After Collapse from Exertional Heat Illness

　　引言：热相关疾病可对在高温环境下进行体力活动的个体造成显著的发病率和死亡率。迄今为止，大多数风险因素分析是通过对医疗记录的回顾性审查进行的。本研究的目的是评估因热相关疾病（包括热衰竭（HE）、热损伤（HI）或劳力性热射病（EHS））被送入急诊科就诊的个体中存在的风险因素。

方法：我们分析了2021年至2023年间在佐治亚州本宁堡马丁陆军社区医院急诊科（ED）就诊的、在高温下运动期间发生虚脱的个体的数据。对每名患者，我们评估了三个类别的多种风险因素：个体因素（近期或正在发生的疾病、体能、体重指数等）、环境因素和活动特异性因素（负荷携带、服装等）。同时记录了每位个体到达急诊科后的环境条件和记录到的最高核心体温。

结果：共有141例热疾病病例（n=15例女性）到急诊科就诊并自愿参与本研究（n=58例HE，n=22例HI，n=61例EHS）。不同热疾病诊断之间的风险因素频率无差异（HE：5.1±1.8；HI：4.5±2.0；EHS：4.4±1.6；组间P>0.05）。大多数EHS患者处于水合状态（90%），59%的病例发生在温和环境温度下。

结论：这些发现表明，个体和活动特异性风险因素在年轻健康人群中最常出现。重要的是，这些风险因素具有潜在的可修改性以减轻风险。

引言

劳力性热疾病（EHI）是指在体力活动过程中、在导致体温升高的条件下发生的热疾病。这些疾病最常发生于在炎热环境中进行运动、军事或其他职业活动的年轻健康个体中。EHI的严重程度呈连续谱系，从劳力性热衰竭（HE）、热损伤（HI，定义为伴有器官损伤证据的HE）到最严重且可能致命的劳力性热射病（EHS）（1,2）。类似地，EHI对运动员和工人的实际影响从丧失执勤时间/比赛时间到丧失生命不等（3）。鉴于持续的气候变化和对高温下体能表现日益增长的需求，理解如何优化风险缓解措施对于热相关疾病至关重要（4）。即使对于可以转向更凉爽的日间时段（如夜间或清晨）的运动员或工人而言，这些时段的升温速度也快于平均日最高气温（5）。

常被引用的EHI风险因素包括环境因素（高湿球黑球温度（WBGT）、高湿度（6））、活动相关因素（负重活动、服装）（7–9）和内在因素（如年龄、水合状态、体能状态、体重指数（BMI））（10–12）。对于最严重的EHI形式——EHS的环境、活动特异性和个体风险因素也已在多种人群中被识别（13）。为优化疾病预防工作，理解众多因素如何在热疾病发展中相互作用至关重要；这些因素不能被孤立地考虑。在军队中观察到，EHI更可能发生在训练的前4个月内（14），这可能提供了风险预防和/或缓解的理想窗口期。类似窗口期也可能存在于其他人群中。

在EHI严重程度的连续谱中，相关风险因素可能因诊断而异（14,15）。然而，各风险因素对整体EHI风险的相对贡献目前尚不清楚，且其中一些因素的方向性（作为保护性、中性或增加EHI风险）存在争议。风险因素常被细分为“不可修改”（如年龄、种族）和“可修改”（如体能和热适应状态）。但需注意，可能属于“可修改”类别的风险因素在某些情况下可能无法实际修改，或者可能需要更长时间来修改，如降低BMI或提高有氧适能。在特定的一天中，训练发生在个体当前的体能和热适应状态下，无论训练计划或环境条件如何。

以往关于热疾病风险报告的局限性包括事件与分析之间的时间间隔，以及无法直接与虚脱的EHI个体互动（即仅有医疗记录数据）。例如，热适应与运动-热应激下的体温调节反应之间的关联是众所周知的（16）；然而，热适应状态可能难以确定，且常未记录在医疗记录中。对于其他因素如有氧适能（11）和连续暴露于热应激的天数（17），也存在类似挑战。此外，一些以往报告将EHI归类为“轻度”或“重度”（14）而非按诊断分类，或根本未对队列进行分组，而是将整个EHI谱系的患者作为单一队列考虑（17）。

在此背景下，本研究的目的是在军事服役人员队列中按诊断识别EHI伤亡病例中最常出现的风险因素。这些个体在训练期间虚脱并转运至急诊科（ED）后立即被确定为潜在参与者。我们的目标是将与个体的直接互动（虚脱后不久）与其医疗记录信息相结合，全面量化每个个体在EHI严重程度谱系上存在的风险因素数量，以及每个个体风险因素对每种诊断（HE、HI、EHS）的相对重要性。据我们所知，这是首个以这种综合方法评估风险因素的此类研究。

方法

受试者与研究设计

本研究经美国陆军医学研究与开发司令部机构审查委员会批准（方案编号：M-10872），符合《赫尔辛基宣言》的所有方面（数据库注册除外），研究实施符合适用的陆军法规。在志愿者经主治医师宣布医学稳定后，研究团队成员获得了书面知情同意以及部分《健康保险携带和责任法案》豁免。该队列的临床数据已先前报告（18,19）。

这是一项观察性临床研究，无真正的对照组，因为每名参与者必须具有官方EHI诊断作为纳入标准。HE、HI和EHS的诊断由急诊科医生做出，并经陆军热中心医师助理验证（20）。简言之，EHS是一种严重的高热状态，伴有高强度运动和中枢神经系统功能障碍的证据（如精神状态改变），核心体温常达到或超过40°C（1,13,20）。HE和HI诊断在野外训练环境中表现相似，虚脱或无法继续活动常伴有轻度和短暂性晕厥。HE与HI的鉴别诊断只能通过血液样本的实验室分析来确定是否存在器官损伤（即肌酸激酶、肌酐、丙氨酸氨基转移酶或天冬氨酸氨基转移酶升高），这是HI诊断所必需的，而HE则无器官损伤（20）。该血液检测作为入院时常规标准护理的一部分进行，结果通过电子医疗记录获取并用于确认诊断。

纳入标准与数据收集

所有2021年至2023年间在佐治亚州本宁堡马丁陆军社区医院急诊科就诊的、年龄17–45岁的现役军事服役人员，因虚脱或无法继续活动被转运至该院接受治疗，并经医务人员诊断为HE、HI或EHS者均符合纳入标准。在提供知情同意后，志愿者完成了一份问卷，详细说明了其EHI发生前即刻存在的具体风险因素。生物人口统计学和风险因素数据通过研究问卷收集，但在可用时，数据通过紧急医疗服务报告和电子医疗记录进行确认，如身高、体重、记录到的最高核心体温或疫苗接种史。研究工作人员在入组时也对患者进行了访谈，以深入了解促成因素的风险因素环境。入组和访谈对话发生在受伤当天（如果患者入院）或患者在热诊所的首次随访时（如果已出院，通常为下一个工作日）。

数据

共收集了23个风险因素的数据，见表1。风险因素的选择基于以往的热疾病风险因素研究或对体温调节的假设影响（10–12,17,21–30）。例如，超重和肥胖此前已被确定为EHI的风险因素（10），而负荷携带则基于背包重量与代谢产热之间的已知关联被纳入（22）。鉴于本研究样本由美国陆军士兵组成，在驻地停留时间作为热适应状态的替代变量。在数据收集的训练地点，训练常在户外进行，因此即使未通过标准化方案也可获得热适应（31,32）。水合状态通过尿比重（USG；水合充分：≤1.020，低水合：>1.020）或血浆渗透压（OSM；水合充分：≤290，低水合：>290）评估，在某些情况下两者均进行，这基于急诊科的标准护理。为分析，个体按照以往研究被归类为水合充分或低水合状态（33）。环境条件来自美国空军第14天气中队，该中队在本宁堡劳森陆军机场设有气象站。文件包含每小时数据，每个病例对应小时干球温度、相对湿度和WBGT指数均被获取。

表1 风险因素定义。括号中的数字对应参考文献列表中的适当引用。

风险因素 定义
高BMI ≥25 kg/m2 (10)
水合状态 USG > 1.02 或 OSM < 700 (21)
低体能 两英里跑时间 ≥16分钟 (11)
非白人种族 除白人或高加索人以外的种族 (3)
热适应 驻地时间 ≥14天
服装风险 穿着陆军作战服（ACU）或更厚衣物
负荷携带 携带背包，通常为16–32公斤 (22)
存在疾病 EHI发生时存在任何疾病 (23)
全身性疲劳 主观自述
出汗减少 主观自述
晒伤 主观自述 (24)
头晕 主观自述
免疫接种 最近5天内的免疫接种 (23)
长时间运动 运动 >2小时/天
睡眠不足 未明确说明，主观自述 (25)
长时间热暴露 连续>2天在热类别1+（WBGT >25.5°C； (17)）条件下户外活动
重复热运动 连续>2天在热类别1+（WBGT >25.5°C； (17)）条件下进行体能训练
酒精 最近5天内的摄入 (26)
咖啡因 最近5天内的摄入 (27)
能量饮料 最近5天内的摄入 (27)
药物 最近5天内服用任何药物 (28)
新饮食 最近5天内饮食的显著变化 (12)
镰状细胞特征 SCT阳性 Nelson (29)

体脂百分比使用先前概述的方程估算（34）：
%BF = (1.20*BMI) + (0.24*年龄) ? (10.8*性别) ? 5.4

记录的最高体温来自虚脱时现场医务人员、急救转运途中或急诊科收集的直肠温度数据。

统计分析

使用Shapiro–Wilk检验评估正态性，正态分布变量以均值±标准差（SD）表示。非正态分布变量以中位数和四分位距表示。先验功效计算显示，需要140名个体以满足β=0.80和α=0.05（RStudio版本4.0.0X）。每次就诊被归类为HE、HI或EHS。我们采用图基诚实显著差异检验（Tukey's honestly significant difference test）对线性回归后的组间比较进行分析，以确定各组在每个变量上是否存在统计学差异（表2）。

表2 描述性统计与两两比较
描述性统计
图基HSD两两比较
热衰竭
n = 58
热损伤
n = 22
热中风
n = 61
全部
n = 141
热衰竭 vs 热损伤
热衰竭 vs 热中风
热损伤 vs 热中风
?人口统计学特征
年龄
22.00（19.00 - 24.00）
24.00（22.00 - 26.00）
23.00（21.00 - 27.00）
23.00（19.00 - 25.00）
X
X
BMI
25.54 ± 3.74
26.02 ± 3.70
27.23 ± 2.47
26.34 ± 3.31
X
体重（kg）
77.11（66.22 - 90.72）
84.14（79.38 - 90.72）
83.46（77.11 - 91.63）
81.65（74.84 - 90.72）
X
身高（cm）
174.36 ± 7.83
179.19 ± 9.06
175.87 ± 8.93
175.77 ± 8.61
体表面积（m2）
1.95（1.76 - 2.05）
2.03（1.97 - 2.11）
2.01（1.91 - 2.10）
1.99（1.87 - 2.09）
体表面积:体重
0.03 ± 0.00
0.02 ± 0.00
0.02 ± 0.00
0.02 ± 0.00
X
核心温度（°C）
37.95 ± 0.96
39.51 ± 1.73
40.90 ± 1.15
39.47 ± 1.80
X
X
X
体脂百分比
20.27 ± 5.00
21.18 ± 4.73
23.76 ± 4.76
21.92 ± 5.09
X
服役人员
?否
11（19.0%）
10（45.5%）
21（34.4%）
42（29.8%）
?是
47（81.0%）
12（54.5%）
40（65.6%）
99（70.2%）
性别
?女
4（6.9%）
1（4.5%）
10（16.4%）
15（10.6%）
?男
54（93.1%）
21（95.5%）
51（83.6%）
126（89.4%）
??危险因素
高BMI
X
?否
29（50.0%）
9（42.9%）
11（18.0%）
49（35.0%）
?是
29（50.0%）
12（57.1%）
50（82.0%）
91（65.0%）
体能水平低
?否
26（56.5%）
16（80.0%）
43（72.9%）
85（68.0%）
?是
20（43.5%）
4（20.0%）
16（27.1%）
40（32.0%）
非白人种族
?否
51（87.9%）
17（81.0%）
50（82.0%）
118（84.3%）
?是
7（12.1%）
4（19.0%）
11（18.0%）
22（15.7%）
已热适应
?否
33（56.9%）
11（52.4%）
35（57.4%）
79（56.4%）
?是
25（43.1%）
10（47.6%）
26（42.6%）
61（43.6%）
着装风险
X
?否
10（17.2%）
9（42.9%）
30（49.2%）
49（35.0%）
?是
48（82.8%）
12（57.1%）
31（50.8%）
91（65.0%）
负重行进
X
?否
8（13.8%）
7（33.3%）
29（47.5%）
44（31.4%）
?是
50（86.2%）
14（66.7%）
32（52.5%）
96（68.6%）
镰状细胞性状
?否
57（98.3%）
21（100.0%）
59（96.7%）
137（97.9%）
?是
1（1.7%）
0（0.0%）
2（3.3%）
3（2.1%）
存在疾病
?否
42（72.4%）
15（68.2%）
54（88.5%）
111（78.7%）
?是
16（27.6%）
7（31.8%）
7（11.5%）
30（21.3%）
全身性疲劳
?否
39（67.2%）
13（61.9%）
46（75.4%）
98（70.0%）
?是
19（32.8%）
8（38.1%）
15（24.6%）
42（30.0%）
出汗减少
X
?否
51（87.9%）
21（100.0%）
61（100.0%）
133（95.0%）
?是
7（12.1%）
0（0.0%）
0（0.0%）
7（5.0%）
晒伤
?否
38（65.5%）
18（85.7%）
44（72.1%）
100（71.4%）
?是
20（34.5%）
3（14.3%）
17（27.9%）
40（28.6%）
头晕
X
?否
38（65.5%）
17（81.0%）
54（88.5%）
109（77.9%）
?是
20（34.5%）
4（19.0%）
7（11.5%）
31（22.1%）
免疫接种
?否
55（94.8%）
18（85.7%）
60（98.4%）
133（95.0%）
?是
3（5.2%）
3（14.3%）
1（1.6%）
7（5.0%）
长时间运动
?否
26（44.8%）
7（33.3%）
24（39.3%）
57（40.7%）
?是
32（55.2%）
14（66.7%）
37（60.7%）
83（59.3%）
睡眠不足
?否
34（58.6%）
13（61.9%）
27（44.3%）
74（52.9%）
?是
24（41.4%）
8（38.1%）
34（55.7%）
66（47.1%）
反复热暴露
?否
16（27.6%）
5（23.8%）
15（24.6%）
36（25.7%）
?是
42（72.4%）
16（76.2%）
46（75.4%）
104（74.3%）
长时间热暴露
?否
14（24.1%）
4（19.0%）
15（24.6%）
33（23.6%）
?是
44（75.9%）
17（81.0%）
46（75.4%）
107（76.4%）
酒精
?否
51（87.9%）
19（90.5%）
49（80.3%）
119（85.0%）
?是
7（12.1%）
2（9.5%）
12（19.7%）
21（15.0%）
咖啡因
?否
46（79.3%）
14（66.7%）
40（65.6%）
100（71.4%）
?是
12（20.7%）
7（33.3%）
21（34.4%）
40（28.6%）
能量饮料
?否
55（94.8%）
20（95.2%）
54（88.5%）
129（92.1%）
?是
3（5.2%）
1（4.8%）
7（11.5%）
11（7.9%）
药物
?否
49（84.5%）
17（81.0%）
49（80.3%）
115（82.1%）
?是
9（15.5%）
4（19.0%）
12（19.7%）
25（17.9%）
新饮食
?否
51（87.9%）
19（90.5%）
46（75.4%）
116（82.9%）
?是
7（12.1%）
2（9.5%）
15（24.6%）
24（17.1%）
观测数
58
22
61
141
注：正态分布连续变量以均值±标准差表示。非正态分布连续变量以中位数和四分位距表示。分类变量以频数和百分比表示。X表示两两比较p < 0.05。
HSD，诚实显著差异。
对主要危险因素进行了描述性频率计算。我们还评估了热适应和未热适应组中各EHI类别的危险因素，以了解哪些危险因素在热适应状态下最为重要。所有分析均在Stata（18.0 SE版，StataCorp LP，College Station，TX）中进行。

结果
在我们141例EHI患者样本中，男性（n = 126）比女性（n = 15）更年轻、更高、更重。所有人体测量学指标和危险因素的描述性统计见表2。EHS患者的直肠核心温度峰值高于HI和HE患者，HI患者也高于HE患者。不同热病诊断之间总危险因素频率（均值±标准差）无差异（HE：5.1 ± 1.8；HI：4.5 ± 2.0；EHS：4.4 ± 1.6；组间P > 0.05）。有1例HE病例未发现任何危险因素；其他所有患者（各诊断）均检出1-9个危险因素。HE和HI类别中最常见的危险因素为负重行进、着装（穿着陆军作战制服，ACU）和高BMI；EHS中则为高BMI、负重行进和着装（ACU），如图1所示。热病事件发生环境条件范围广泛（均值±标准差）：干球温度25.6 ± 4.5°C（范围19-36°），相对湿度82 ± 19（范围42-99），湿球黑球温度指数25.4 ± 4.3（范围18.9-33.4°C）。所有病例中55%和EHS病例中69%的热类别<1（WBGT < 25.6°C）。相反，仅9例病例的WBGT热类别为“5”（> 32.2°C），其中包括2例EHS病例。

图1：
各诊断危险因素发生频率。A. 热衰竭；（B）热损伤；和（C）劳力性热中风。例如，86%的热衰竭病例发生在患者佩戴装有负重背囊的活动期间，归类为“负重行进”。考虑到热适应状态对热应激的强烈影响，危险因素按热适应状态进一步细分。

热适应状态在时间上被视为“可改变”的危险因素，但在完全热适应前会进行一些训练。我们评估了热适应和未热适应个体的危险因素贡献，以评估两种状态下危险因素的重要性（图1）。高BMI在EHS中仍是最普遍的危险因素，无论热适应状态如何；然而，未热适应时，着装和负重行进变得明显更普遍，而当服役人员热适应后，体能水平和并发疾病的重要性降低（图1）。

HE和HI之间水合状态（以USG或OSM测量）无影响。该队列中低水合作为危险因素的频率较低，仅在HI和EHS中控制热适应状态时低水合出现在前五大危险因素中，且在这些病例中仅占30%或以下。对整个队列（n = 141），使用USG和OSM判断水合状态，我们发现在到达急诊科时，61%为正常水合，11%为低水合，而7%的医疗记录中没有OSM或USG数据，21%的病例中USG和OSM的二分类水合指标不一致。各诊断的USG和OSM详细分解见表3。

表3 水合数据
热衰竭（n = 58）
热损伤（n = 22）
热中风（n = 61）
USG
?正常水合 ≤1.02
1.012 ± 0.005（n = 21）
1.012 ± 0.003（n = 9）
1.013 ± 0.004（n = 41）
?低水合 >1.02
1.027 ± 0.004（n = 23）
1.027 ± 0.004（n = 7）
1.026 ± 0.003（n = 12）
?无数据
-（n = 14）
-（n = 6）
-（n = 8）
OSM（mosm/kg）
?正常水合 ≤290
276.89 ± 5.04（n = 27）
280.61 ± 3.93（n = 18）
279.79 ± 5.16（n = 48）
?低水合 >290
-（n = 0）
-（n = 0）
295.0 ± 1.41（n = 2）
?无数据
-（n = 31）
-（n = 4）
-（n = 11）
USG和OSM按EHI诊断的均值和标准差。
OSM，血浆渗透压；USG，尿比重。

评估性别间危险因素频率，我们发现经历EHS的女性中最常见的危险因素为着装（80%）、体能水平低（78%）和高BMI（50%）。男性中最常见的为高BMI（88%）、负重行进（61%）和着装（59%）。每位诊断为HE的女性和85%的男性均从事负重行进活动。仅1名女性诊断为HI，无法与男性进行有意义的比较。

讨论
本研究的主要新发现是确定BMI、负重行进和着装为发生EHS的最常见危险因素。对于HE和HI，负重行进和着装是最突出的危险因素。据我们所知，我们首次在虚脱后不久、住院期间和住院后对热病伤亡进行评估，并系统评估危险因素，包括我们在虚脱后48小时内直接从志愿者处获得的信息。这使我们能够考虑通常被忽视的危险因素，如着装、负重行进和连续多日的运动-热暴露。HE和HI发生的最常见危险因素为负重行进、着装隔热、高BMI和未热适应。虽然热病的风险在很大程度上被认为是多因素的，但以往的风险缓解工具侧重于容易改变的危险因素（如水合状态），这可能无法提供充分的风险缓解。我们的目标提供更全面、定量的风险信息。

以往研究确定了热病的重要危险因素，如既往热病病史（14,35,36）、BMI（10,37）、药物（38）和吸烟（39），以及教育水平（14）。然而，EHI谱系中危险因素的频率和相对贡献尚未得到充分探索。纯回顾性研究依赖于ICD-9/10编码和个体医疗记录评估，这可能导致可推广性和危险因素综合理解的挑战。通常，热病能被正确诊断（40），但在EHI谱系中可能存在相当大的变异性/错误（41）。负责热病预防的人员面临的另一个问题是已识别危险因素的数量庞大（表1），以及缺乏数据来优先排序危险因素以最大化风险降低。加剧这一挑战的是目前尚无基于证据的定量风险评估矩阵（20）。我们在本分析中显示，通常每个热病诊断同时存在多个危险因素，而非单一突出危险因素。

HE和HI之间的主要危险因素差异在于HE中体能状态较低的影响更大，而HI病例中并发疾病的影响更大。将这些发现置于额外近期流行病学数据的背景下尤为有趣，该数据显示呼吸道疾病对陆军新兵热病风险有显著影响（23）。在我们当前的队列中，并发疾病（不特指呼吸道疾病）在较轻热病（HE和HI）中位列五大最常见危险因素，但在EHS中仅在个体热适应后出现，提示其他因素在EHS中可能更为突出。本分析中另一个重要考虑因素是大多数HE和EHS的热类别（<1，<25.6°C）。虽然在更热环境和更高WBGT下更为常见，但陆军指南已尝试通过提供基于WBGT的工作-休息和水合指南来减轻该风险（20）。重要的是，热病（包括EHS）在较冷环境中发生并不罕见，特别是在高强度活动中（42）。在本研究中，55%的病例和69%的EHS病例发生在WBGT衍生热类别低于热类别1阈值（即<25.6°C）时。虽然了解热类别有助于指导工作-休息比率和液体补充指南，但全面的风险缓解计划必须考虑环境条件以外的其他危险因素（12）。

较高BMI已被观察到增加EHS风险（11,37），我们的分析支持这一结论。BMI > 25被视为高风险（11,14），我们的结果与较高BMI可能增加EHS风险的看法一致，因为这是EHS中最常见的危险因素，无论热适应状态如何（图1）。值得注意的是，在战术或运动员群体中，高肌肉量可能增加BMI，但本研究未测量身体成分。然而，即使肌肉量更大，高水平运动时的代谢产热也可能增加热病风险，但需要更多研究来充分阐明高BMI影响热病风险的机制。

本分析中一个有趣且意外的发现是，绝大多数热病病例（所有三种诊断）到达急诊科时均处于正常水合状态。这突显适当水合并非“万能药”——完全可能在水合状态下仍发生严重热病。考虑到已知的低水合风险（43,44）和更新的美国陆军指南（20），个体或领导可能更强调水合状态，导致当前队列中脱水个体减少。在本分析中，低水合仅在不到30%的HI和EHS病例中出现，且未作为HE的危险因素出现。这一发现突显了在综合方法中考虑所有危险因素的重要性。

我们的研究结果表明，体能状态（以2英里跑时间衡量）对EHS和HI风险的影响极小。这一发现与既往文献中观察到的体能较低个体热病风险增加的结论不一致（10）。然而，鉴于本分析中陆军队列的性质，动机或其他内在因素可能超过了体能任何潜在的益处。虽然本研究未直接调查动机，但既往研究表明过度动机可能对EHS风险产生不利影响（36）。一些研究（45）采取了在参与运动-热应激前提供反馈以“放慢速度”的方法，试图减轻这一风险方面。许多先前关于EHI风险的研究仅包括或主要包含男性受试者，且很少有风险因素分析在女性中进行。虽然一些报告表明性别对EHS风险有独立影响（15,46,47），但更近期的证据表明，在控制年龄、活动、地点和其他重要因素后，男性和女性具有相似的EHS风险（37,48,49）。虽然本研究未足够强大以检测风险因素频率中的性别差异，但观察到高BMI在男性中比女性中比例更高，这表明需要进一步研究人体测量学对EHI风险的影响。

EHI风险管理中一个重要且剩余的空白是制定基于证据的风险评估指南。管理机构，如国际奥林匹克委员会、美国运动医学学院和美国国家运动训练师协会，已更新了定义EHI风险因素的立场声明和指南（13,50,51）。然而，在这些立场声明中，目前没有关于哪些风险因素影响最大的评估。我们认为我们当前的结果可以有助于此类框架的制定。

**局限性**

虽然我们当前的报告提供了关于年轻健康人类发生热病风险因素频率的新见解，但它并非没有局限性。鉴于研究设计和调查的性质，没有用于风险因素比较的“对照组”，限制了我们观察到的关联强度。非受伤对照组中风险因素的频率应包括在未来的研究中。由于本次调查中的所有个体都患有热病，观察到的差异是依赖于个体经历某种形式的热病。本调查中未评估的一个众所周知的风险因素是动机。我们之前讨论了动机在美国军事热伤亡中的作用（52）。动机难以量化，但过度动机，即超越通常的生理线索以放慢速度或休息，可能在热病风险中发挥作用。为了评估适应状态，热应激的连续天数以问卷形式量化，但未指定热暴露期间进行的活动。标准做法是急救医疗服务在前往本宁堡医院途中开始静脉补液，因此对水合状态的估计可能低估了低水合的真实发生率。此外，通过USG进行的水合分析被认为在首次晨尿中最有效（53），这在当前分析中不可能实现。志愿者还被要求自我报告本分析中使用的一些数据，包括2英里跑时间。然而，自我报告与从陆军数字训练管理系统获得的数据显示出良好的一致性（r=0.85；（54））。在本宁堡和陆军政策一致（12），冷却在受伤点由非医疗人员启动，他们不允许测量直肠温度。报告的各组峰值直肠温度可能低于真实峰值。最后，本研究结果特定于本宁堡士兵人群，在推广结果前应谨慎。例如，我们发现脱水在该人群中并不常见。这不应被解释为缺乏水合状态作为风险因素的证据；相反，在该人群中，确保充足水合的策略得到了有效实施。

**实际应用**

EHI的风险是多因素的，对其存在与否进行全面评估对于减轻风险是必要的。这种评估应针对特定人群——本研究中特定风险因素的低观察频率表明有效的缓解，而非缺乏生理相关性。

**结论**

我们评估了在军事训练演习中最近因热衰竭而倒下的个体中存在的风险因素。我们发现EHS（最严重）病例中最突出的风险因素是高血压、负重、衣物、适应状态和体能。在HI和HE中，负重、衣物和高BMI是最常见的风险因素。在患有热病的人群中，较高的BMI和年龄增加了EHS相对于HI和HE的风险。虽然需要更多研究，但这些数据提供了关于风险因素在热伤亡中相对影响的新见解。本研究结果可用于通过针对最常见风险因素进行干预来为热病预防工作提供信息。

作者感谢自愿参与本调查的个体。研究结果清晰、诚实地呈现，没有捏造、伪造或不适当的数据操纵，并声明本研究结果不构成ACSM的认可。

当前研究生成和分析的数据集由于隐私和伦理限制而无法公开获取，但可根据合理要求从通讯作者处获得。

作者声明无利益冲突。本研究由美国陆军医学研究与开发司令部资助（M-0210141）。

本文中表达的观点、意见和/或发现是作者的观点，不应被解释为美国陆军部的官方立场或决定，除非其他官方文件指定。批准公开发布，分发不受限制。本报告中商业组织和商号的引用不构成陆军部对这些组织产品或服务的官方认可或批准。