《PLOS Global Public Health》：Prevalence and predictors of risk factors for non-communicable diseases in individuals aged 10–30 years: Findings from baseline cross-sectional assessment of V-CaN
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中文摘要翻译：
青春期和成年早期是建立影响未来非传染性疾病（NCDs）负担的健康行为的关键时期。V-CaN试验旨在利用现有的村庄健康、营养和卫生委员会（VHNSCs）、妇女自助团体（SHGs）和学校，开发、实施并评估一项参与式健康促进干预措施，以应对年轻人中可
中文摘要翻译：
青春期和成年早期是建立影响未来非传染性疾病（NCDs）负担的健康行为的关键时期。V-CaN试验旨在利用现有的村庄健康、营养和卫生委员会（VHNSCs）、妇女自助团体（SHGs）和学校，开发、实施并评估一项参与式健康促进干预措施，以应对年轻人中可改变的NCD风险因素。本文旨在呈现10–30岁人群中行为、人体测量和生化风险因素的流行率及预测因子。基线评估包括一项横断面调查，采用简单随机抽样方法，从健康与人口监测系统（HDSS）抽样框架中选取了12,000名参与者。行为和人體测量风险因素的流行率在完整样本中评估，而生化风险因素则在1,600名参与者的子样本中评估。研究人员采用最佳拟合多变量回归模型来识别缺乏身体活动、压力、烟草使用和饮食行为的预测因子。每日平均盐和糖摄入量分别为8.7（±3.1）克和44.7（±18.2）克。吸烟、无烟烟草使用、饮酒、身体活动不足、超重和肥胖的流行率分别为0.3%、15.3%、1.8%、32.4%、8.1%和7.6%。分别有74.0%、4.5%、16.0%和27.5%的参与者报告存在中度压力、高度压力、焦虑和抑郁。20–30岁参与者的平均胆固醇水平（147.8±33.9）高于青少年（130.0±27.0）。年龄、教育程度、职业、婚姻状况、饮酒和无烟烟草使用、压力、焦虑、抑郁及血压升高与选定的可改变NCD风险因素显著相关。研究结果表明，年轻人中可改变的NCD风险因素负担显著，尤其是无烟烟草使用、身体活动不足和心理困扰。通过现有的社区和教育平台加强预防、早期筛查和健康促进干预措施，可支持及时的风险降低，并有助于长期NCD预防。
论文解读文章
一、研究背景与问题
非传染性疾病（NCDs）在印度等低收入和中等收入国家的负担正在不断攀升，这些国家同时面临改善营养、控制传染病以及提升妇幼健康服务的多重挑战。预计在未来25年内，癌症、糖尿病、慢性呼吸系统疾病、心血管疾病和精神障碍的负担将大幅增加。到2030年，NCDs预计将导致印度约75%的死亡。印度国家家庭健康调查-5（NFHS-5）数据显示，女性糖尿病患病率为2.9%，男性为4.2%；女性高血压患病率为13.5%，男性为21.6%。2016–2018年印度29个邦的综合国家营养调查（CNNS）数据揭示了印度青少年高血压患病率惊人：10–12岁儿童中35%和13–19岁青少年中25%的血压处于1期或2期高血压范围。此外，肥胖、高血糖和血脂异常等主要心血管疾病（CVD）风险因素在血压偏高的年轻人中更为普遍。
青春期和成年早期是形成对NCDs发病率具有长期影响的健康行为的关键时期。印度全球青少年烟草调查-4（GYTS）报告显示，无烟烟草开始消费的平均年龄仅为9.9岁。在这一形成性阶段理解和初级预防这些可改变的风险因素，可以显著减少未来的NCDs负担。尽管现有证据表明，通过健康促进计划的社区干预可以降低NCDs风险因素的流行率，但在10–30岁这一关键年龄段进行全面风险因素画像的研究仍然有限。因此，研究人员开展了V-CaN试验，旨在开发基于社区的非传染性疾病初级预防策略，并评估这些策略的有效性和实施结果。本文呈现了基线横断面调查的发现，报告了行为（饮食习惯、肥胖、烟草使用、压力、焦虑、抑郁、饮酒、身体不活动）和生化（高血压、血脂异常、高血糖）可改变NCD风险因素的估计值，并报告了10–30岁个体中这些常见可改变风险因素的预测因子。
二、研究设计与方法
本研究作为V-CaN试验（一种混合2型实施有效性试验）的一部分，在印度马哈拉施特拉邦Wardha地区实施。该试验于2020年10月28日在印度临床试验注册中心注册（CTRI/2020/10/028700）。研究人群包括研究区域内居住并登记在健康与人口监测系统（HDSS）中的所有10–30岁个体。样本量估计基于假设NCD相关行为风险因素最低流行率为13%，以95%置信度和80%功效检测风险因素降低25%，组内相关系数为2，计算得出约12,000名参与者的样本量。对于生化风险因素，研究人员推导出1,600的样本量，以在90%功效和95%置信水平下检测均值降低10%，并考虑10%的样本损耗。行为风险因素的基线评估在所有12,000名受访者中进行，生化风险因素在1,600名受访者中进行。
样本选择采用分层随机抽样（按性别分层）从HDSS现有数据库中确定行为风险因素的受访者。在初始行为风险因素评估后，立即编制了同意提供血液样本用于生化风险因素估计的名单，并使用R软件（版本4.1.2）中的“dplyr”包的“sample_n”函数从该名单中选出所需的1,600名受访者。基线数据由训练有素的数据调查员使用Survey Solutions软件收集，使用R 4.4.0版本进行数据清理和分析。经济状况信息从2023年1月进行的最近一轮HDSS数据库中提取，财富指数使用主成分分析构建。对于缺失数据，从分析中删除观测值；对于极端异常值，使用变量的中位数进行插补。分类变量用频率和百分比总结，连续变量用均值（SD）或中位数（IQR）总结。采用多元有序回归来描绘压力的预测因子，采用逻辑回归研究其他常见可改变风险因素（无烟烟草消费、身体活动、每日盐和糖摄入量）的预测因子。在考虑基于项目变革理论以及双变量分析中p值<0.2的变量后，采用强制进入方法将这些变量添加到模型中，仔细评估多重共线性（基于方差膨胀因子VIF和容差值），并比较候选模型间的赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）和R平方值后，报告最佳拟合模型。
三、研究结果
3.1 社会人口学特征
在参与者中，35.4%的受访者没有教育或仅有初等教育，12.1%已完成本科及以上教育。59.5%的受访者是学生。经济特征数据仅通过HDSS获得9,862名参与者，按财富五分位数总结，大多数受访者属于第五（23.6%）和第四（23.5%）五分位。近五分之一（20.8%）的受访者在数据收集时已婚。约一半（49.5%）的受访者属于其他落后阶层（OBC），其次是表列部落（ST）（18.7%）、表列种姓（SC）（15.4%）、Vimukt Jati/游牧部落（VJ/NT）（12.3%）和开放类别（4.2%）。受教育年限中位数（四分位距）为11（8，12）年。
3.2 行为风险因素流行率
在饮食行为方面，99.9%的人水果和蔬菜摄入量少于5份。95.9%的受访者每人每日盐摄入量超过5克，超过每人每日5克的推荐摄入量，而27.4%的受访者糖摄入量超过50克的推荐限值。在人体测量方面，大多数（57.4%）受访者BMI正常，19.2%体重不足，严重体重不足、超重和肥胖的流行率分别为7.6%、8.1%和7.6%。营养过剩的流行率在20–30岁年龄组中较高。在心理健康方面，21.5%的受访者压力较低，近四分之三（74.0%）有中度压力，4.5%有高度压力。焦虑和抑郁的总体流行率分别为16%和27.5%。在成瘾行为方面，仅0.3%的受访者报告吸烟，15.3%报告使用无烟烟草，1.8%报告在调查前30天内饮酒。约32.4%的人身体不活动，20–30岁年龄组中身体不活动的参与者更多（38.8%）。
3.3 生化风险因素分布
在1,600名受访者的子样本中，平均（SD）血糖水平为83.0（16.6）mg/dl。胆固醇、低密度脂蛋白（LDL）和高密度脂蛋白（HDL）的平均（SD）水平分别为139.2（32.0）mg/dl、78.1（24.6）mg/dl和43.2（10.5）mg/dl。甘油三酯（TG）和极低密度脂蛋白（VLDL）的中位数（IQR）值分别为79.0（60.0–106.0）mg/dl和15.8（12.0–21.2）mg/dl。近三分之二受访者（65.0%）血压正常，24.2%处于1级高血压，2.3%处于2级高血压。94.1%血糖正常，4.9%为糖尿病前期，1%为糖尿病患者。
3.4 压力的预测因子
由于感知压力是研究人群中最普遍的风险因素，研究人员首先报告了压力与社会人口学变量和风险因素的关联。与10–19岁年龄组相比，20–30岁年龄组报告高度感知压力的几率显著高出1.82倍。男性报告高度感知压力的几率显著低于女性（aOR=0.37）。与开放种姓相比，OBC种姓（aOR=0.77）和VJ/NT/其他种姓（aOR=0.64）对高度感知压力具有显著保护作用。与无教育或初等教育者相比，教育水平较高者报告高度压力的几率更高（中等教育aOR=1.61，高中教育aOR=1.76，本科及以上aOR=1.81）。当前无烟烟草消费者报告更高压力的几率是不使用者的1.53倍。过去30天内报告饮酒的受访者经历高度压力的几率是不饮酒者的1.80倍。每日糖摄入量超过50克的参与者报告更高压力的几率是推荐限值内摄入者的1.47倍。报告抑郁的参与者报告更高压力的几率是非抑郁者的5.18倍。
3.5 无烟烟草消费的预测因子
由于无烟烟草消费的流行率远高于吸烟，研究人员仅呈现了无烟烟草消费的预测因子。与10–19岁年龄组相比，20–30岁年龄组消费无烟烟草的几率显著高出3.40倍。男性消费无烟烟草的几率是女性的15.4倍。表列部落（ST）受访者消费无烟烟草的几率是开放类别者的1.78倍。从未结婚的受访者消费无烟烟草的几率显著低于已婚者（aOR=0.48）。与农民相比，家庭主妇（aOR=0.23）、服务人员（aOR=0.58）、学生（aOR=0.15）和失业者（aOR=0.49）消费无烟烟草的几率显著较低。高中教育（aOR=0.79）和本科及以上（aOR=0.27）教育水平者以及属于第二（aOR=0.73）、中等（aOR=0.57）、第四（aOR=0.62）和第五（aOR=0.47）财富五分位的受访者消费无烟烟草的几率显著较低。过去30天饮酒的受访者消费无烟烟草的几率是不饮酒者的16.5倍。每日糖摄入量每增加1克，消费无烟烟草的几率显著增加1.26倍。身体活动不足者消费无烟烟草的几率较低（aOR=0.81）。报告中度压力者消费无烟烟草的几率是低压力者的1.31倍。超重受访者消费无烟烟草的几率低于BMI正常者（aOR=0.73）。
3.6 身体活动不足的预测因子
20–30岁年龄组的受访者身体不活动的几率显著较低（aOR=0.74）。男性身体不活动的几率是女性的0.18倍。从未结婚的受访者身体不活动的几率是已婚者的1.96倍。完成中等教育者身体活动不足的几率是无教育或初等教育者的0.72倍。消费无烟烟草者（aOR=0.79）和过去30天饮酒者（aOR=0.51）身体不活动的几率低于不消费/不饮酒者。盐摄入过量（>5克）和糖摄入过量（>50克）者身体活动不足的几率分别为0.72和0.87倍。报告中度压力者身体活动不足的几率是低压力者的0.44倍。严重体重不足和肥胖者身体不活动的几率分别是BMI正常者的1.32和0.82倍。1级和2级高血压参与者身体不活动的几率显著较高（aOR分别为1.80和1.57）。报告焦虑的受访者身体不活动的几率是1.51倍。
3.7 过量盐和糖摄入的预测因子
在过量盐摄入的预测因子中，第二财富五分位的受访者过量盐摄入的几率是最低财富五分位者的3.15倍。报告过量糖摄入的受访者过量盐摄入的几率显著较高（aOR=5.05）。报告抑郁症状者过量盐摄入的几率显著较低（aOR=0.48）。血压升高和糖尿病前期者过量盐摄入的几率显著较低（aOR分别为0.38和0.30）。在过量糖摄入的预测因子中，男性过量糖摄入的几率比女性高约63%。SC和ST种姓过量糖摄入的几率显著低于开放种姓（aOR分别为0.33和0.39）。过量盐摄入者过量糖摄入的几率显著增加5.25倍。报告中度和高度压力者过量糖摄入的几率分别是低压力者的1.44和1.91倍，报告抑郁者过量糖摄入的几率是2.02倍。
四、讨论与结论
讨论部分指出，本研究通过简单随机抽样调查了大规模样本，降低了选择偏倚的潜在风险。研究使用了WHO STEPS问卷这一标准化工具，使结果可与其他国际研究比较。研究识别了研究区域中一些常见行为和生化风险因素的流行率，包括水果蔬菜摄入不足（99.9%）、过量盐摄入（95.9%）、过量糖摄入（27.4%）、无烟烟草使用者（15.3%）、吸烟者（0.3%）、饮酒者（1.8%）、身体活动不足（32.4%）、超重（8.1%）和肥胖（7.6%）、中度（74%）和高度（4.5%）感知压力、焦虑（16%）和抑郁（27.5%）。研究发现20–30岁年龄组比10–19岁年龄组发展压力的风险显著更高，男性发展压力的几率低于女性。无烟烟草消费与压力、饮酒、糖摄入和较低BMI相关。身体活动不足与年龄、性别、婚姻状况、焦虑和高血压相关。过量盐和糖摄入与财富指数、抑郁、压力和种姓相关。
研究结论指出，青少年中NCDs风险因素的流行率显著较高，强调了通过综合调查进行频繁筛查的重要性。此类主动措施能够实现及时干预，旨在降低NCDs的发生率。虽然当前政策主要通过吸烟法规解决烟草消费问题，但对咀嚼烟草的使用迫切需要更严格的法律。将青少年各种NCDs及其相关风险因素的筛查纳入现有计划，如Rashtriya Kishor Swasthya Karyakram、Rashtriya Bal Swasthya Karyakram和国家非传染性疾病计划，以确保公共卫生系统认可这些问题。通过这样做，可以采取及时、基于政策的行动来解决和减轻NCDs对年轻人的影响。
