随着医疗技术的进步，人群总体死亡率在不断下降，婴儿期的预期寿命显著增加^[1]。虽然如此，额外增加的预期寿命并不一定是完全健康的，或多或少伴有身体、精神和社会适应方面的损害。人们逐渐追求的不仅是活得更长久，还有在此前提下活得更健康^[2]。因此，人口平均寿命指标已经不能反映国家的人群健康水平，健康期望寿命（healthy life expectancy，HLE）的概念应运而生。HLE指标是衡量人群健康的综合性指标，反映了处于完全健康状态下个体生存的时间长度，综合考虑了寿命的长度和质量^[3]。

20世纪中期学者就已经开始了对HLE的研究。1964年，Sanders^[4]最先提出用对某一特定群体的生产人年（effective life years）的贡献程度作为评价卫生保健效率的指标。然而，各国家地区之间的HLE呈现出巨大的差异^[5]，引起差异的原因除了HLE本身的指标以及测算方法外，诸多其他因素的改变都能引起HLE的增加或减少。早期的研究显示，某种特定疾病的流行，以及性别、种族、受教育程度、医疗条件、膳食指标、行为生活方式、环境污染等因素都能够影响不同地区的HLE^[6]。2007年Dahlgren和Whitehead^[7]提出了包括上述因素在内的健康决定因素的生态学模型，表明健康受多方面因素的影响，HLE差异不只是由于个体差异引起的。

目前，大多数研究都是围绕单一因素或几种影响因素进行关联研究，本研究通过概括性综述，从疾病与伤害因素这一传统维度总结，同时结合健康决定因素的生态学模型，辅以证据图谱对不同层次影响因素的报告频次进行可视化，揭示HLE差异产生的原因，发现主要危险因素，为政府部门和相关机构制定针对性的干预策略提供依据。

资料与方法

本研究遵循概括性综述规范实施步骤，文章撰写参考PRSIMA-ScR声明^[8]。

1. 文献检索：检索4个中文数据库[中国知网、万方数据知识服务平台、维普数据库、中国生物医学文献系统（SinoMed）]以及3个英文数据库（PubMed、Embase、Web of Science）。

2. 检索策略：检索词包括“健康预期寿命”“危险因素”“影响因素”“校准因素”“预测因素”“预测模型”等术语相关的主题词和自由词的中英文检索词。根据不同平台的检索规则和语法制定检索策略。检索时间限制为数据库2019年1月1日至2022年5月7日。

3. 纳入排除标准：纳入标准：①权威专家述评、定性的系统性评价、定量的原始研究、系统性评价；②讨论了至少一项HLE差异的影响因素研究；③发表在同行评审期刊上的近三年文章；④可获得全文的中文或英文文章。排除标准：①非正式版面的信件、社论、文章评论和回复、编辑意见、广告等；②未进行影响因素分析的研究或结果显示影响因素与健康不相关的研究；③仅针对期望寿命而不涉及HLE的研究；④没有结果的研究方案；⑤未在同行评审期刊上发表的研究（如会议论编、政策文件、机构报告、网站公告等）；⑥重复发表或无法获得全文的文献。

4. 信息提取：运用Endnote X9软件对文献进行整理，审查者根据预先设定的纳入排除标准对所有初步确定的文献标题及摘要进行初筛，在所有满足要求的文献中查找全文，后进行复筛，最终确定纳入文献。通过讨论确定标准化信息提取表，信息提取过程使用Excel软件完成。提取信息包括第一作者及发表年份、研究国家/地区、杂志名称、HLE指标名称、主要影响因素、数据来源、结局变量、结果或结论。

5. 数据分析：本研究采用概括性综述和证据图谱两种方法，前者是一种知识综合形式，在全面检索并分析现有相关领域研究的基础上，系统总结并分析既往研究成果，全面了解问题的现状，从中提炼存在的问题，为未来研究指引方向^[9]。证据图谱是系统收集相关研究领域的现有证据，进行综合分析、科学评估、整合凝练、简明直观地呈现其研究现状、存在问题、发展方向和最佳证据差距的一种证据综合研究方法，包括证据图和差距图两种。证据图谱的表现形式主要有图形和表格，而图形中最常见的图形为可以展示3个或多个变量关系的气泡图^[10]。本研究主要采取气泡图的形式，探索HLE各个指标不同层次影响因素的报告频次分布。

本研究将HLE的影响因素分为疾病与伤害及其影响因素两个维度并重新编号。重点对比描述四大权威医学英文期刊（包括NEJM、Lancet、JAMA和BMJ，及这些期刊的子刊）和中文核心期刊的实证研究中的HLE指标和名称、影响因素、数据来源、结果或结论等特点。本研究以疾病与伤害作为第一维度因素，健康决定因素的生态学模型中涉及的因素为第二维度因素。其中，疾病与伤害按照全球疾病、伤害和风险因素负担研究（Global Burden of Diseases，Injuries，and Risk Factors Study，GBD）2017分类^[6]，分为Ⅰ[传染性、孕产妇、新生儿和营养性疾病（Communicable，maternal，neonatal，and nutritional diseases，CMNN）]、Ⅱ（非传染性疾病）、Ⅲ（伤害）类。本研究基于健康决定因素的生态学模型将疾病与伤害的影响因素分为5个层次^[7]：A核心层为个人特质，主要包括年龄、性别以及个人的生物学因素如身体状况及新陈代谢；B第二层是个体的行为与生活方式；C第三层是社会社区网络，主要包括婚姻状况、户口类型和户口人数等；D第四层为生活和工作条件，主要包括文化程度、职业因素、医疗卫生服务、经济状况等的影响；E第五层为宏观上的社会经济、文化和环境状态。

结果

1. 一般情况：初步检索文献219篇，经过Endnote X9软件去重后，剩余文献203篇；通过标题和摘要筛选排除不相关文献90篇；阅读全文后排除不相关文献23篇，最终纳入90篇文献。见图 1。

2. 近三年国内外HLE各个指标不同维度、不同层次主要影响因素的报告频次分布：对近三年HLE影响因素的相关文献进行分析，共纳入90篇文献，中国开展的研究占28.9%（26篇）。纳入文献中共使用了8个指标，包括健康调整寿命年（health adjusted life expectancy，HALE）10篇、基于日常生活自理能力计算的自理健康期望寿命（日常生活ALE）14篇、伤残调整寿命年（disability adjusted life years，DALYs）44篇、无残疾预期寿命（disability-free life expectancy，DFLE）22篇、无慢性病期望寿命2篇、自评健康期望寿命（self-rated healthy life expectancy，SRHLE）2篇、质量调整寿命年（quality adjusted life years，QALYs）1篇。纳入文献中5篇文献存在使用两个及以上指标综合评价HLE的情况。

报告影响因素第一维度疾病与伤害的文献53篇，其中涉及非传染性疾病的文献数目最多（53篇，58.9%）、涉及CMNN 7篇（7.8%）、涉及伤害8篇（8.9%）。报告第二维度健康决定因素77篇，涉及生态学模型5个层次，文献会同时报告多个层次。其中个人特质的研究数最多（共53篇，58.9%）、个体的行为与生活方式47篇（52.2%）、社会社区网络10篇（11.1%）、生活与工作条件35篇（38.9%）、宏观上的社会经济、文化、环境状态8篇（8.9%）。根据分析结果绘制气泡图，气泡图提示国内外对第二维度影响因素的研究数目均多于疾病与伤害。其中，第一维度因素国内外以非传染性疾病的研究最多，国外41篇，国内13篇（其中3篇文献应用两个HLE指标评价）；第二维度因素国内外个人特质（图 2B和D）层次影响因素的研究最多，国外36篇，国内17篇（5篇文献应用两个HLE指标评价）。近三年国外应用最广泛的指标是DALYs，其次为HALE；而国内应用最多的指标日常生活ALE，其次为DALYs。国外研究的数目及所研究的指标和影响因素均多于国内（图 2）。

3. 近三年四大权威期刊及子刊和中文核心期刊文献实证研究的HLE相关指标影响因素研究特点：本研究对近三年发表的四大权威医学期刊及这些期刊的子刊的12篇英文文献与9篇中文核心期刊文献涉及到的主要影响因素研究特点进行总结（根据上述两个维度分别进行总结）。见表 1，2。

（1）近三年四大权威期刊及子刊和中文核心期刊文献实证研究指标和影响因素及其确定方式：近三年发表的第一维度与第二维度因素相关的研究中HLE指标以DALYs为主（占比分别为63.6%和33.3%）。表 1中涉及Ⅰ类因素5篇，Ⅱ类11篇，Ⅲ类5篇，非传染性疾病的文献数目最多；表 2中根据健康决定因素的生态学模型，所纳入文献中研究A层因素12篇，B层8篇，C层4篇，D层9篇，E层4篇，个人特质因素文献数目最多。

21篇文献中影响因素确定方式：①只利用相关系数1篇；②利用相关系数、多元线性回归等方式相结合，共12篇（其中参考GBD的文献均划分为此方式）；③只利用多元线性回归1篇；④参考其他以往研究选择2篇；⑤利用风险比1篇；⑥利用分类树模型1篇；⑦利用二元logistic回归1篇；⑧根据统计图表直观对比2篇。

（2）近三年四大权威期刊及子刊和中文核心期刊文献实证研究类型与样本量：本研究纳入的21篇文献中，包括横断面研究5篇，队列研究4篇，横断面研究与队列研究结合12篇。其中，16个研究的样本量均超过10万人，样本量较大。

（3）近三年四大权威期刊及子刊和中文核心期刊文献实证研究结果概述：非传染性疾病和个人特质仍是主要的研究因素。我国CMNN因素在1990-2013年变化贡献最高（42.9%），其次为非传染性疾病（42.4%），伤害贡献较小（14.9%）。2019年全球DALYs的主要的影响因素是B层因素的儿童和孕产妇营养不良，极大程度地影响婴幼儿的HLE（2019年导致了11.6%的DALYs）。研究结果显示，同一影响因素对不同场景、不同区域人群的影响不同。年龄和性别为主要的研究因素，随着年龄的增加，HLE会逐渐下降、大部分研究结果表明大多数年龄组女性的HLE高于男性，也有研究表示高龄老年人HLE在不同性别中差异缩小而低龄老年人中有差异扩大的趋势^[29]。此外，城乡居民HLE的对比研究结果同样存在差异^[29]。出生时HALE与E层因素社会人口指数的联系比65岁时相关性更强，并且有从低指数区域向高指数区域递减的趋势^[18]。

讨论

根据2019年GBD分析结果，全球204个国家和地区中的202个国家和地区在过去20年内（2000-2019年）HALE均有所增加^[6]，但由于使用的HLE指标不同、各国的主要疾病和影响因素不同，各国增长幅度差异较大。本研究系统地分析了90篇文献的影响因素，梳理国内外重点疾病和主要影响因素。

国外研究指标以DALYs为主，其次为HALE、国内以日常生活ALE为主，其次为DALYs。2017年，全球范围下非传染性疾病导致了62.0%的DALYs^[30]，而在1990-2013年CMNN对HALE的贡献变化最高，表明这个时期疾病与伤害对全球DALYs影响最大的因素已经从CMNN转变为非传染性疾病。此外，由于近年来新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的大流行，流行国家传染病与非传染性疾病的双重疾病负担加重，但由于COVID-19的临床症状可控，且临床上40%为无症状感染者^[31]，因此非传染性疾病应是当前最主要疾病负担。同时，研究表明控制传染病、孕产妇、新生儿和营养性疾病的效益会随着基线HALE0水平的升高而下降，而控制非传染性疾病的效益会逐渐增加^[17]。2017年，我国对DALYs贡献最大的疾病是脑血管疾病，其次是缺血性心脏病^{[12, 16]}。

2019年全球可归因DALYs的主要的影响因素是儿童和孕产妇营养不良，极大程度地影响婴幼儿的HLE。生活方式因素中的儿童和孕产妇营养不良，如低出生体重、儿童生长发育迟缓等，是男性和女性健康寿命的主要危险因素之一。同时，研究也表明不同的年龄组对风险因素的负担也不相同^[6]。在5个影响因素的研究层次中，A层的因素相关文献数目最多，但无论是性别种族等遗传特点，还是已经出现的生理变化，都不易人为干预或干预效果不明显，而B层因素即行为和生活方式是最易受影响并且被改变，并且健康的生活方式与HLE间呈显著相关^[25]。

在COVID-19的流行的大背景下慢性非传染病的病因预防、“三早”预防和临床预防均受到影响^[32]。对非传染性疾病的预防应做到以下几点：①充分利用电子健康档案与电子病历的优势，利用互联网对非传染性疾病患者进行健康监测与干预；②提倡早诊早治，提高医疗诊治水平，从而为非传染性疾病患者提供最佳的医疗方案；③优化社区服务，为居民提供及时就医条件。对行为与生活方式的健康促进应包括：①以社区为单位定期进行健康教育与健康促进，提倡线上与线下的同步进行，疫情期间以线上宣传活动为主，帮助居民树立健康的生活观念，了解健康的危险因素；②提高医务人员的健康素养，将行为与生活方式的宣教与药物治疗放到同等重要的地位；③制定和实施相关政策法规，如公共场所禁烟和食品中限制反式脂肪酸含量，都有利于人群健康^[25]。

在近三年对HLE影响因素的实证研究中，主要集中于非传染性疾病以及个人特质的研究。个体的行为与生活方式作为强相关且易被人群改变的因素，加强基于此因素对HLE的影响研究与探索，从而指导大众遵循健康的行为与生活方式是十分必要的。此外，健康与职业环境的关系十分紧密，职业工人特别是中国庞大的农民工群体的职业环境也是健康的影响因素之一^[33]，而职业环境影响在近三年的国内研究中，没有过多涉及。因此探索HLE与职业环境之间的联系，也对提高人群HLE，保障中国居民的健康具有重要意义。近三年的研究中，对HLE影响因素的系统性评价研究十分缺乏，因此，未来开展HLE影响因素的系统性和综合性研究，从而对目前种类数目多样化的影响因素进行系统性梳理总结，以及对现有的相关实证研究的研究质量与研究价值的评估都具有十分重要的意义。

本研究存在局限性：①文中提取了近三年的四大权威期刊以及中文核心文献，其中大多数文献都以GBD的数据展开详细分析探索，数据来源单一；②虽然权威文献及中文核心文献具有一定的代表性，但文献纳入数目少，代表性可能不足；③纳入的研究中影响因素的决定方式包括分类树模型，将“健康”二分类化，与一般研究中的量化“健康”有差异，可能导致同一影响因素的不同影响结果。

近三年影响因素主要集中于对非传染性疾病与个人特质的研究；未来HLE的相关研究应更多关注在个体的行为与生活方式因素以及环境因素的影响，为未来干预人群的HLE提供依据。

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