中低收入国家的心血管疾病筛查项目：一项系统性综述

《JACC: Advances》：Cardiovascular Disease Screening Programs in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review

　　

背景：心血管疾病(CVD)是全球主要的死亡原因，对中低收入国家(LMICs)的影响尤为严重。尽管筛查对预防和早期发现至关重要，但其在LMICs中的有效性和实施情况仍不明确。目的：本研究旨在评估LMICs中CVD及主要心脏代谢危险因素筛查项目的诊断性能、检出率(detection yield)及连接至照护(linkage-to-care)结局。方法：研究人员依据系统评价和荟萃分析优先报告条目(PRISMA)指南进行了系统性综述(PROSPERO, CRD420251241426)。检索数据库截至2025年11月。纳入了评估LMICs中心血管或大心脏代谢筛查项目的观察性和干预性研究。主要结局为检出率和连接至照护。次要结局包括危险因素控制、心血管事件、死亡率和成本效益。由于异质性，结果进行叙述性综合。结果：纳入了来自亚洲、撒哈拉以南非洲和拉丁美洲的17项研究。筛查方法包括风险预测模型、即时检测(point-of-care testing)、社区卫生工作者(community health worker, CHW)主导的项目和移动健康(mobile health, mHealth)平台。诊断性能的范围为曲线下面积(area under the curve, AUC) 0.64至0.91。本地适应的风险模型通常优于引进的评分，而简化工具显示出可接受的分辨力。筛查发现了大量未确诊疾病的负担，高达55%符合高血压标准，约40%被归类为糖尿病高风险。然而，在整个照护级联(care cascade)中存在相当大的损耗(attrition)，预防服务接受率在15%至58%之间，确诊检测低至22%。社区卫生工作者主导的项目显示出>90%的敏感性和特异性，相较于临床医生评估。结论：LMICs的CVD筛查项目能有效识别未满足的心脏代谢风险，但薄弱的连接至照护限制了其影响。加强整合的筛查至治疗路径对于改善结局至关重要。

该研究发表于《JACC: Advances》。心血管疾病(Cardiovascular Disease, CVD)是全球首要死亡原因，2021年约占2010万例死亡，其中近80%发生在低中收入国家(Low- and Middle-Income Countries, LMICs)。早期筛查对高血压、糖尿病等可修饰危险因素的防控至关重要，但LMICs面临初级保健准入有限、实验室能力不足、卫生人力短缺及转诊路径碎片化等结构性约束，导致筛查的有效性与实施特征（如检出后的确诊、治疗启动及长期随访等连接至照护linkage-to-care环节）尚不明晰，且高收入国家证据难以直接转化。既往综述多聚焦单一病种（如高血压）的检测率，缺乏对患者从筛查到长期管理的全级联(care cascade)系统评估。为此，研究人员开展此项系统性综述，旨在综合评价LMICs中CVD筛查的诊断性能、检出率(detection yield)及连接至照护等实施结局，明确筛查模型如何将病例识别转化为持续照护，为制定因地制宜的策略提供依据。研究最终纳入17项研究，证实筛查虽能有效识别大量未诊断的心脏代谢风险，但照护级联中的高损耗限制了实际影响，强调必须强化整合式筛查至治疗路径。

研究人员遵循系统评价和荟萃分析优先报告条目(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, PRISMA)指南并注册方案(PROSPERO, CRD420251241426)。检索MEDLINE、EMBASE、CINAHL、Web of Science及Cochrane CENTRAL等数据库至2025年11月，辅以灰色文献及临床试验注册库。纳入LMICs中评估CVD或大心脏代谢危险因素（高血压、糖尿病）筛查的观察性与干预性研究，排除高收入国研究及无预设结局者。两位独立评审员筛选文献并提取数据，主要结局为检出率与连接至照护（转诊完成、确诊检测、治疗启动），次要为危险因素控制、心血管事件、死亡率及成本效益。因研究间方法学与情境异质性大，未进行定量荟萃分析而采用叙述性综合(narratively synthesized)，并使用Cochrane偏倚风险2(RoB 2)及非随机研究偏倚风险(Risk Of Bias In Nonrandomized Studies of Interventions, ROBINS-I)工具评估质量。

结果

风险预测方法(risk-prediction approaches)：预测模型性能在LMICs中各具差异，本地适应方法优于引进或非情境化风险评分。在印度海得拉巴，传统糖尿病风险评分曲线下面积(area under the curve, AUC)为0.64至0.67，而本地训练的随机森林(random-forest)模型达AUC 0.910，提升显著；仅用问卷变量保留约87%的全特征AUC。在56个LMICs的120万成人分析中，年龄单独对高血压已有强判别力，加入体重指数(Body Mass Index, BMI)、性别和吸烟仅提升AUC约0.05。判别性能从适度(AUC～0.64)至高(AUC～0.91)，本地适应或简化方法具可接受准确性，但改善判别未必转化为转诊或治疗摄取，下游实施影响尚待表征。

即时诊断工具(point-of-care diagnostic tools)：准确性异质性显著。中国农村毛细血糖检测AUC 0.88（阈值5.65 mmol/L时敏感性84.2%、特异性79.3%），空腹血糖血浆(fasting plasma glucose, FPG) AUC 0.92；柬埔寨自评尿糖试纸敏感性仅14%（特异性99%），假阴性约86%。肯尼亚无人值守自动诊室血压(unattended automated office blood pressure, uAOBP)与动态血压监测(ambulatory blood pressure monitoring, ABPM)均值差0.6 mmHg但一致性界限宽(?39至+40 mmHg)，致显著误分类；巴西低成本改良无液水银血压计灵敏度95.1%、特异性63.1%，治疗中个体特异性降至33%。工具性能从>95%敏感性至14%不等，低敏感性致漏诊，低特异性增不必要转诊，影响系统负担。

检出率与发现负担(detection yield and burden identified)：筛查常识别大量高风险或未诊断个体。44个LMICs的145739成人中40.7%(95% CI: 38.5%-42.8%)为2型糖尿病高风险（空腹血糖受损impaired fasting glucose, IFG/糖化血红蛋白glycated hemoglobin, HbA1c定义的糖尿病前期prediabetes或肥胖）；巴基斯坦5333成人数字化血压筛查55%为高血压；埃斯瓦蒂尼Eswatini HIV门诊1826人中39%有心血管危险因素。卢旺达≥10%十年心血管风险者占23.9%，肯尼亚农村mHealth平台为3%；家庭筛查较社区筛查多识别3.5倍高血糖。检出率高但确诊检测有限、转诊出席不全、治疗启动不一，表明识别不自动转化有效管理。

随访与照护级联(follow-up and care cascade)：检出率高但随访参与和预防服务摄取有限。44国分析中预防服务摄取总体37%至42%（体力活动咨询40%、减重37%、饮食42%、血糖筛查37%），低收入国仅15%至20%，中高收入国50%至58%。肯尼亚社区筛查异常后仅22%返院确诊（虽有电话提醒）；卢旺达CHW筛查转诊后68.8%到诊，30.8%确诊高血压/糖尿病并用药，54.7%报告随访，90.5%满意照护，财务与时间为主障。初始筛查至确诊损耗常超40%，部分社区项目超75%。最大流失在连接至确诊阶段，转诊基建与随访机制（非仅准确性）系LMIC项目效能主导约束。

人力与实施模型(workforce and implementation models)：孟加拉国、危地马拉、南非和墨西哥CHW与医疗专业人员心血管风险评估一致率96.8%(95% CI: 0.936-0.961)；尼泊尔CHW敏感性90%、特异性97%、总一致94.5%(κ = 0.77; 95% CI: 0.705-0.835)。CHW主导模型与临床评估高诊断一致性，部分环境关联可测量转诊出席，显示人力设计可能影响照护级联进展。

基础设施与提供者层面约束(infrastructure and provider-level constraints)：44国多层次约束含患者认知低、临床医生对指南预防策略熟悉度有限、确诊与分层实验室容量不足。坦桑尼亚69次观察中血压测量技术与咨询缺陷，教学视频改善部分知识但未全补技术缺口；肯尼亚mHealth风险分层可行但受断电与短信延迟限。埃斯瓦蒂尼HIV门诊整合筛查98%无不适、63%愿年拨≥10分钟，嵌入常规照护或缓参与障碍。结构性与提供者约束（实验室容量、测量技术变异、数字基建可靠度）较风险模型判别对筛查有效性影响更大。

方法与偏倚风险(methodological quality and risk of bias assessment)：纳入研究质量参差，多判为严重偏倚风险，常源于混杂(D1)与参与者选择(D2)（观察性非随机队列本质）及缺失数据(D5)；干预分类(D3)、偏离意图(D4)、结局测量(D6)、报告结果选择(D7)多低危，结局评估与报告一致。总体偏倚多源于LMIC现实实施研究结构限制而非结局测量缺陷。

讨论：本综述综合17项LMICs多样环境CVD筛查策略证据，一致主题现：诊断性能显著变异；大量未诊断或高风险个体储备；CHW主导与临床评估强一致；检出后照护级联显著损耗。LMIC筛查主要实施障碍非仅风险识别，而在确保认知、转诊完成与持续连接至照护。多样环境中主导实施失败非不能侦测高风险，而是未能将侦测转为持续照护。低收入环境连接至照护与预防摄取低于中高收入国，反映经济、地理、卫生系统与社会文化变异。全球超80%过早心血管死亡在LMICs，发现超越本地设计而直接关乎可持续发展目标与WHO全球非传染性疾病(Non-Communicable Disease, NCD)预防行动计划减不均等。CVD筛查应视为全球卫生系统强化核心（减可防发病、死亡与经济生产力损）非仅诊断练习。异质见于区域与收入层，损耗一致现于检出后（尤其转诊与治疗启动）。级联视角：人群参与筛查摄取→风险侦测→确诊检测→转诊出席→治疗启动→长期危险因素控制；最有效能不唯诊断准确，亦赖下游照护系统完整性。政策上国家筛查项目应评级联完成指标（转诊、治疗启动、长期控制）非仅筛查覆盖数，免高估成功而忽下游投资。中心发现系筛查性能高度情境依赖：风险预测工具判别能力变异大（AUC适度至甚佳），本地人群数据开发/重新校准模型优于高收入衍生评分（如海得拉巴本地随机森林胜西方糖尿病评分）；多国分析年龄单独对高血压强判别，加BMI、性别、吸烟仅微益，示LMICs有效风险分层不必复杂数据密集模型，本地校准简宜变量工具平衡判别、可行与扩缩性，过复杂或实验室密集算法碍社区摄取与扩缩。即时诊断工具同理：中国农村毛细血糖与FPG强判别适限实验室基建；柬埔寨尿糖试纸敏过低漏诊多数真病例；高血压设备异质直接关侦测（低估延转诊治疗，高估增系统不必要张）。设备须严本地验证保可靠识别与适切转诊，筛选项目识大量既往未诊或高风险者（多国队列近40%成人糖尿病高风险，多国项目>半达高血压诊断阈），显LMICs可观常未识心脏代谢病负担，但识别不自动转改善结局，无结构转诊、可及药物与持续随访则筛查成诊断终点非有效预防。设备须部署人群内本地验证减系统漏诊/过诊，保侦测策略强化而非破坏下游路径。照护级联损耗一致且关键：虽常成功识高风险，进至确诊与预防照护显著较低，预防摄取37%–42%，低收入仅15%–20%；部分社区异常后仅22%确诊随访（有提醒），即便卢旺达CHW转诊出席68.8%仅1/3确诊并启动治疗。LMICs筛查模型效受限于转诊系统弱、患者认知与连续照护非仅侦测；财务障、间接成本、健康素养低、实验室基建限、药供限与提供者咨询缺口致脱落，须强化转诊、减随访结构障、嵌筛查入连续照护平台以改善实境影响。CHW主导筛查多环境与临床评估强一致（高敏、特、评定者间一致），示任务转移(task-shifting)可有效扩侦测能力于人力受限环境；筛入既有初级或慢病平台较独立运动具更高可接受与操作可行性，若佐简化风险工具与结构督导可改善认知、促转诊完成与持续性。卫生系统层面须与全民健康覆盖(universal health coverage)、基本药物规划与初级照护筹资改革对齐，筛识高风险而不保降压药、糖尿病药与长期随访可及性或扩认知而无改善结局，限公共卫生投资回报。嵌既有慢病系统模型较独立筛查运动具更高可行与可接受。实施障仍巨：设备不可靠、测量技术不一、实验室限、断电与供应链不稳常损筛查效，示筛查性能反映广泛卫生系统准备度亦算算法设计，无基建、训练与供应稳投甚至良设模型亦难转有意义心血管结局改善。纳入研究筛查模态异在诊断性能亦在基建需求与扩缩性：简化年龄或问卷法需微实验室容高扩缩；即时检测(point-of-care diagnostics)赖设备与供应链；CHW模型供人力扩缩；mHealth整合需稳数字基建，此情境差异定多样LMICs可行性核心。综上证据支持LMICs心血管筛查务实资源分层框架：最资限环境（实验室与数字基建限）训练CHW行年龄基血压筛查或为最可行扩缩切入点（CHW模型与临床强一致高诊断可靠，人力设计为成败中枢），即便简加体重或BMI可微优风险分层不显著增操作负。筛查效率亦受国家优先矩阵与筹资决（多LMICs政府非机构定）形，流行病学证据与国家规划框架对齐攸关资源有效配。随诊断能扩，血压筛合毛细或空腹血糖测可强心脏代谢风险侦测且实务；此境本地校准简化风险工具较复杂实验室密集模型平衡准与可行，但多分数与工具未经外部验证或正式重校准于多样LMICs人群，无此验证预测性能跨流行病学与人口语境或劣化，未来项目扩前须优先本地验证。筛查效显当心血管风险评估嵌既有照护平台非独立运动，整合入常规初级访视、HIV门诊或建置慢病计划可增摄取、减错失机会、利转诊完成（借既存医患关系），CHH可居中支持教育、随访与跨级导航。有移动或数字基建可将简化风险模型入社区工作流强文件、督导与转诊追踪，但扩至更复杂模型应非唯诊断能亦观系统准备度（药可及、实验室容、连续照护与持续人力支）。全球层面支持离孤立垂直筛查运动转向整合系统导向心血管预防策略（适地资源容），国际机构、卫生部与实施伙伴应优先扩缩模型结合简化侦测、本地验证工具、强健转诊系统与可负担治疗路径，无此更广系统取径单纯筛查难减LMICs增长心血管负担。

结论翻译：低中收入国家(LMICs)的心血管疾病(CVD)筛查项目能成功识别大量未满足的心脏代谢负担，特别是当采用本地适应并通过社区为基础模型交付时。然而，主要局限在于照护级联(care cascade)中的损耗(attrition)，尤其在异常筛查至确诊治疗启动之间。因此，LMICs中的有效筛查较少依赖日益复杂的风险算法，更多依赖于与转诊系统的整合、简化工具及卫生系统强化，以确保侦测转化为持久的CVD风险降低。