健康素养与生命质量之间的关系：系统综述和meta分析外文翻译资料

健康素养与生命质量之间的关系：系统综述和meta分析

摘要：[背景] 健康素养低通常与自我效能水平低、死亡率增加、健康状况不佳和生活质量 (QOL) 下降等不良健康结果有关。 该研究的目的是基于系统综述和meta分析定量评估健康素养 (HL) 和 QOL 之间的关系。[方法] 检索1970年至2018年2月1日的EMBASE, PubMed, Web of Science, Elsevier, Cochrane Library以及CNKI、万方等中国电子数据库。使用R软件估计 HL 和 QOL 之间的合并相关系数 (PCOR) 及其 95% 置信区间 (CI)。 使用亚组分析、敏感性分析和元回归探索潜在的异质性来源。[结果] 共纳入23项研究，12,303名受试者。HL和QOL之间的 PCOR 为 0.35（95%CI：0.25-0.44）。 考虑HL的不同维度，QOL与健康知识、健康行为、健康信念、健康技能的PCOR分别为0.36（95%CI：0.04-0.61）、0.36（95%CI：0.13-0.55）、0.39（95%CI：0.10–0.62）和 0.42（95%CI：0.03–0.69）。 HL与QOL两个维度的PCOR低于HL与QOL的总PCOR。在亚组分析中，社区居民中HL和QOL之间的PCOR为0.46（95%CI：0.13，0.69），中国为0.45（95%CI：0.27，0.61），而基于队列研究的PCOR为0.45（95%CI：0.24，0.62）。敏感性分析表明，排除该研究后结果的稳定性没有显著性（P lt; 0.001）。Meta 回归表明队列研究设计、在中国进行的研究以及 2012 年之前的发表可能是重要的影响因素。[结论] 健康素养与生命质量适度相关，但这一发现需要更多的证据来支持。

关键词：健康素养； 生命质量； 相关系数； 系统综述； meta分析

1 背景

生活质量 (QOL) 是指个人如何主观地评估自己的幸福感以及他们执行身体、心理和社会功能的能力^[1]。 作为反映健康和生活水平的一个指标，由于研究目标和目的的不同，QOL的概念和内涵有多种定义，QOL是一个多维度的概念，可以通过测量身体健康、生理健康、社会健康和心理健康四个维度来全面反映人的整体健康状况。如今，QOL 被视为医疗保健的重要成果，并越来越多地被用作医疗干预和人口健康调查中的综合健康指标^[2]。QOL主要用于评价健康状况和健康资源，并作为影响因素和健康干预措施的一个方面，具有较高的稳定性和敏感性^[3]。

健康素养 (HL) 与素养相关，需要人们获取、理解、评估和应用健康信息的知识、动力和能力，以在日常生活中做出有关医疗保健、疾病预防和健康促进的判断和决策，以维持或 提高生活质量^[4]。

目前，美国、加拿大、澳大利亚和中国都进行了国家HL调查，欧洲也参与了欧洲健康素养比较调查。欧洲的调查显示，约有47.6%的研究人群缺乏HL^[5]。在加拿大，该数字约为 60% ^[6]，在澳大利亚为 21% ^[7]，而美国仅为 12% ^[8]，在中国有9.48%的人有良好的HL^[9]。HL正在成为期望寿命的重要决定因素，也可能影响QOL。

许多研究^[10-15]调查了HL和QOL之间的关系，但结果似乎并不一致。一些研究表明QOL与 HL呈正相关，而其他研究表明QOL与HL呈负相关 ^{[10, 16]}。在中国，HL被划分为四个维度，并从每个维度分别对QOL进行了比较：健康知识、健康信念、健康行为和健康技能[17-19]。 同样，在中国，HL分为四个维度，每个维度都比较了QOL：健康知识、健康信念、健康行为和健康技能^[17-19]。 同样，国外对HL的调查也分为不同的层次；根据HL水平高低的不同，QOL 也不同 ^[20-22]。这些结果的差异、HL 和 QOL 的调查维度、以及问卷的差异有可能导致结论不一致。 因此，本研究的目的是对关于 HL 对 QOL 直接影响的文献进行完整的概述，并在系统综述和meta分析的基础上讨论 HL 与 QOL 两个维度之间的相关性以及 QOL 与HL四个维度之间的相关性。

2 方法

本系统综述遵循 PRISMA（系统综述和meta分析的首选报告项目）指南 ^[23]（附加文件 1：表S1）。

我们在EMBASE、PubMed、Web of Science、Elsevier、Cochrane Library以及中国知网、万方等中文数据库中检索了1970年至2018年2月1日的英文和中文出版物。研究采用逻辑术语检索，检索策略如下 ：“#1 健康素养”、“#2 素养”、“#3 计算能力”； “#5 生活质量”、“#6 生命质量”、“#7 健康相关生命质量”、“#8 QOL”、“#9 HRQOL”、“#10 生活方式”。 #4 是“#1 OR #2 OR #3”，#11 是“#5 OR #6 OR #7 OR #8 OR #9 OR #10”，最后#12 是“#4 AND #11”。在适当的地方使用了医学主题标题 (MeSH) 和通配符选项。同时，对原始研究和评论的书目进行了人工检索。

符合以下标准的研究被纳入：[1] 研究对象是人类，[2] 将HL和QOL的水平作为主要目标进行比较，[3] 结果是HL和QOL之间的相关系数， [4] 以英文或中文发表的原创文章（没有海报摘要，给编辑的信等）。

由于以下原因研究被排除：[1] 病例报告或评论文章，[2] QOL 或 HL未被测量或不是有效问卷的一部分，[3] 文章未在同行评审期刊上发表，[4] HL和QOL之间没有相关系数。 对于重复的研究，只有最新的和详细的研究被纳入分析中。

在一些研究中，只有不同水平HL的QOL评分而没有HL与QOL之间的相关系数，也有一些研究将相关系数与参考资料进行了比较。通过讨论，这些有争议的文章被排除在meta分析之外。

两位作者从选定的研究中独立提取了以下数据：第一作者、发表年份、设计、调查时间、地点、研究人群、QOL量表和HL量表。两名调查员使用纽卡斯尔-渥太华量表（NOS）^[24]或卫生保健研究和质量机构（AHRQ）^[25]对每项纳入研究的质量进行了独立评估。使用 AHRQ 评估横断面研究的质量，使用 NOS 评估队列研究的质量。 NOS 量表有 8 个项目，总分最高为 9。 研究质量以分数表示：0-5 表示低质量，6-7 表示中等质量，8-9 表示高质量 ^{[26 ]}。 AHRQ 量表共有 11 个条目，所有条目的评分为“是”（1 分）、“否”或“不清楚”（0 分），总分最高为 11。研究质量由分数表示：0-3 表示低质量，4-7 表示中等质量，8-11 表示高质量 ^[27]。

统计分析

不同的结果表明，在HL和QOL之间的关系方面有不同程度的影响。然后计算汇总统计。大多数meta分析在合并相关系数时没有直接使用每个相关系数的值，因为每个相关系数的方差对相关关系的依赖性太大。因此，我们需要将各种数据统一转换为相关系数，并对其进行了meta分析。 我们使用的方法是将每个研究的相关系数（r值）进行Fishers Z转换，计算标准误差，并使用反方差计算汇总Fishers Z值。 然后使用公式将 Z 值转换为 r 值 ^[28]。

为了计算汇总或集合的 r 和 95% CI，使用假设检验来判断相关性是否具有统计学意义。 最后，使用森林图来表示效应大小。 通过漏斗图和 Egger 检验评估发表偏倚。

R 软件（Rtimes;64 3.4.1）被用于meta分析。首先，它使用 Q 和 I² 统计量估计研究之间的异质性。 根据 Q 统计量，如果 p lt; 0.05 且 I² lt; 50%，则表明各研究间的危险因素存在异质性，meta 分析采用随机效应模型。 否则，使用固定效应模型。

此外，通过R软件进行亚组分析、敏感性分析和meta回归分析。 进行敏感性分析以确保结果的稳定性。 进行了meta回归分析以评估异质性，它也可用于分析亚组分析中引入的分类解释变量的差异。Meta回归的因变量是HL与QOL之间的相关系数，研究样本、研究类型、研究人群、地区、时间、研究质量和问卷类型为自变量。回归系数估计每个亚组的干预效果与指定的参考亚组的差异。 每个回归系数的 p 值 lt; 0.05 被认为具有统计学意义。

3 结果

3.1 符合条件的HL与QOL关系研究的特点

根据其标题和摘要，3274 篇文章符合我们的标准。经过仔细审查，23项研究 ^{[11-13、16-20、29-43]}符合我们的meta分析选择标准。该选择程序的流程图如图1所示。

被纳入的研究发表于2005年至2018年2月。详细的审查信息见表1。这些研究的设计类型包括队列研究和横断面研究。1995年至2015年间共进行了13项研究，但有10项研究没有调查时间，研究对象主要为大学生、社区居民和患者，他们大多是成年人，大多数是女性。测量QOL的工具主要有欧洲5维度生命质量量表（EQ-5D）^[44]、12项简式健康问卷调查（SF-12）、36项简式健康问卷调查（SF- 36）^[45]和其他自主开发的问卷，而HL的测量工具主要是成人功能健康素养测试（TOFHLA）^[46]、成人医学素养快速评估（REALM）^[47] 、纽卡斯尔-渥太华量表 (NVS) ^[48] 和自行开发的问卷。具体见表1。

表1 综述中包含的23篇论文摘要