亚健康(suboptimal heath status,SHS)是介于健康与疾病之间的健康低质量状态及其体验，被认为是一些慢性疾病的早期阶段。在前期研究中，本课题组以慢性应激为基础，编制了亚健康状态调查问卷(Suboptimal Heath Status Questionnaire,SHSQ-25)，并初步提出了判定标准^[1-2]，但是目前还缺乏亚健康状态下机体客观评价指标的相关研究。本课题组调查发现，亚健康状态得分高者其血清皮质醇水平也较高^[3]，而皮质醇是人体慢性应激状态下最重要的应激激素，提示其有可能成为亚健康状态评价的客观指标。由于亚健康状态的判定还没有公认标准，本研究于2012年3—7月收集首都医科大学宣武医院体检中心进行健康体检人群共702有效份问卷，采用潜在分类模型估计血清皮质醇用于鉴别亚健康状态的灵敏度和特异度，并确定判定标准。

选择2012年3—7月在首都医科大学宣武医院体检中心进行健康体检的集体单位人群，年龄18～60岁。排除标准：(1)患有心脑血管、肝脏、肾脏、代谢性疾病以及肿瘤等重要疾病；(2)患非重要疾病但需用药维持者；(3)近1个月内有外伤和急性病史。

问卷由一般情况和亚健康状况组成。一般情况包括性别、年龄、学历、职业和工作类型等；亚健康状态采用亚健康状况调查问卷(SHSQ-25)进行评价，包括疲劳症状、心血管症状、胃肠道症状、免疫力症状和精神症状共25个问题，根据备选答案程度的递减分别赋值0～4分，将25个问题的得分合计作为亚健康状态评分^[2]。由调查对象自己填写问卷，平均时间填写3～4 min。

抽取空腹外周静脉血5 mL，采血时间为上午7:00～8:30，于3 000 rpm离心10 min分离血清后采用放射免疫法测定血清皮质醇(cortisol,Cor)、儿茶酚胺(catecholamine,CA)浓度(r-911全自动放免计数仪)。批内变异系数＜7.5%，批间变异系数＜9.5%，Cor参考值范围：50～280 ng/mL，CA参考值范围：＜230 ng/mL。

对体检医生进行统一培训，并由副主任医师职称以上的医生根据询问病史和体检结果对调查对象的患病状态进行判断。由专人指导问卷填写并对问卷的完整性和正确性进行检查。实验室检测严格按说明书操作，使用同一批次效期内试剂。

潜在分类模型(latent class method，LCM)的思想是采用多个可直接观测变量去反映难以直接准确观测的潜在变量，同时可估计潜在变量间的潜在结构关系。对于诊断试验而言，诊断评价是可直接观测的变量，在无金标准情况下，病人的真正情况是未知的(潜在变量)，利用LCM模型对无金标准诊断试验的灵敏度、特异度进行估计。

设亚健康问卷、血清Cor与CA初步判定结果为显在变量A、B与C，其对应值分别用i、j与k表示，用X表示潜在变量(亚健康状态)，其分类用t表示，则条件概率P(A|X)的表达式如下：

则变量A的灵敏度(Se)和特异度(Sp)为：

同理可以得到变量B和C的灵敏度与特异度，采用maximum likelihood estimation(MLE)(最大似然估计)算法，通过SAS proc lca过程实现，根据计算结果进一步调整血清Cor的诊断切点。

本研究获得702名研究对象的问卷与实验室检测完整资料。调查对象中，男性298名(占42.5%)，女性404名(占57.5%)，平均年龄为(41.24 ± 7.86)岁，性别之间各年龄段的分布无统计学差异(χ²＝1.876，P=0.171)。调查对象中脑力工作者599人(85.3%)，体力工作者103人(14.7%)。学历分布：高中及以下29人(4.13%)，大学专科139人(19.8%)，大学本科301人(42.9%)，硕士及以上233人(33.2%)。

LCM模型用来描述一组分类变量的相互关系，而本研究的3个指标的原始测量值均为计量资料，因而在使用LCM模型进行分析前首先按3个指标分别将调查对象分为两类，即亚健康状态与健康状态。

表 1

表 1 亚健康问卷、血清Cor与血清CA分类情况 亚健康 问卷 血清Cor 血清CA 合计 - + - + - 251 203 261 193 454 + 103 145 118 130 248 合计 354 348 379 323 702 注：“-”代表健康状态，“+”代表亚健康状态。

表 1 亚健康问卷、血清Cor与血清CA分类情况

在前期研究中，本课题组曾以对亚健康状况得分影响有统计学意义的5个主要因素的低危水平为标准，包括：工作中竞争情况(1 不激烈，2 一般)、是否接受超出能力的工作(1 从未接受，2 较少接受)、是否参加体育锻炼(1 有)、是否有可以谈心的朋友(3 有，较多)和工作时能否进行短暂的休息(2 有时，3 经常)，筛选出亚健康状态的低危人群，以该人群的单侧P90上限35分(335分)作为亚健康状态的判定标准^[2]。按此标准，采用receiver operating characteristic(ROC,受试者工作)曲线初步确定血清Cor与CA的判定界值，并对调查对象分类。其中，血清Cor的初始判定界值以173.0 ng/mL作为分界点，血清CA以114.0 ng/mL作为分界点，3个指标的分类情况见表 1。

以潜类别数为2拟合潜类别模型，利用expectation-maximization(EM)算法对潜类别概率和潜类别下各指标的条件概率进行估计，Consistent Akaike's Information criterion(CAIC)为67.02，Akaike's information criterion(AIC)为28.14，这两个指标都比较小，说明模型拟合较好。在模型参数化之后，结合SHSQ、Cor与CA3个指标的潜类别条件概率将潜类别1定义为健康状态(class 1)，2定义为亚健康状态(class 2)。其中亚健康状态主要包括亚健康问卷和血清皮质醇测量值均较高(表 2)，而与血清儿茶酚胺的水平无统计学关联，这与前期数据分析结果一致。根据后验概率，对每个研究对象根据其在class l与class 2的后验概率较高者进行相应分类，本研究中的702名研究对象中属于亚健康状态者251人，属于健康状态者451人。

表 2

表 2 亚健康状态3个评价指标的潜类别条件概率与潜类别概率 评价指标 Class 1 Class 2 亚健康问卷 - 0.792 1 0.053 7 + 0.207 9 0.946 3 血清皮质醇 - 0.556 5 0.291 3 + 0.443 5 0.708 7 血清儿茶酚胺 - 0.462 0 0.676 9 + 0.538 0 0.323 1 潜类别概率 0.803 6 0.196 4 注：“-”代表健康状态，“+”代表亚健康状态。

表 2 亚健康状态3个评价指标的潜类别条件概率与潜类别概率

在模型拟合的基础上，对亚健康的检出率以及各个评价指标的灵敏度和特异度进行估计。在调查人群中，亚健康状态的检出率为35.75%。3个评价指标中，血清皮质醇的诊断价值最高，灵敏度和特异度分别为0.778 1与0.964 4，判定的界值为179 ng/mL，提示该指标是用于判定亚健康状态的一个较好的指标。亚健康问卷的灵敏度和特异度分别为0.736 3和0.701 7，判定亚健康状态的界值为25分，与血清皮质醇相比，该指标更适合用于亚健康人群的筛查。血清儿茶酚胺的灵敏度和特异度相对较低，对于亚健康的判定价值不大。

表 3

表 3 潜在分类模型估计的参数情况 评价指标 参数 x 标准误 95%CI 亚健康检出率 p 0.357 5 0.018 1 0.322 0~0.393 0 亚健康问卷 Se1 0.736 3 0.016 6 0.703 7~0.768 9 Sp1 0.701 7 0.017 3 0.667 9~0.735 5 血清皮质醇 Se2 0.778 1 0.015 7 0.747 4~0.808 8 Sp2 0.964 4 0.007 0 0.950 7~0.978 1 血清儿茶酚胺 Se3 0.602 5 0.018 5 0.566 3~0.638 7 Sp3 0.5223 0.018 9 0.485 3~0.559 3

表 3 潜在分类模型估计的参数情况

亚健康概念的提出是现代人注重健康、重视在疾病前防范其发生及发展的健康新思维的充分体现。医学界普遍认为亚健康是一些慢性疾病的早期阶段，且亚健康状态是可逆的，对其进行合理评价并采取有效的干预措施，可以减缓或阻断亚健康状态向慢性疾病的转化。在前期研究中，我们以慢性应激对人体主要器官、系统的影响为基础，以不适和能力减退为特点，制定了“亚健康状态评价问卷(SHSQ-25)^[1]”，并验证了亚健康与工作压力以及生活压力之间存在相关性^[6]。

应激状态下，神经内分泌系统首先做出反应，丘脑下部分泌促肾上腺皮质激素释放激素，后者刺激脑垂体分泌的促肾上腺皮质激素进一步促进肾上腺皮质加强激素的合成和分泌，特别是糖皮质激素(glucocorticoid，GC)，GC在体内产生强烈的效应，如促进能量代谢，抑制免疫功能，进入中枢神经系统作用于海马等组织，在情绪、认知行为的协调中发挥作用。同时，蓝斑-去甲肾上腺素能神经元轴(ceruleus-norepinephrine,LC-NE)兴奋，儿茶酚胺(CA)分泌增加，促进糖元和脂肪的分解并促使血流重新分布^[7]。在急性应激以及应激的早期阶段，以LC-NE轴兴奋，CA分泌增加为主。如果应激状态持续存在，则表现为下丘脑-垂体-肾上腺皮质(hypothalamo-pituitary-adrenal,HPA)轴持续兴奋，因而GC分泌增多是是慢性应激最重要的反应，糖皮质激素的分泌在人体中主要为加强氢化考的松(皮质醇)的分泌，它占肾上腺各种皮质类固醇总数的81%^[8]，血清皮质醇能直接反映糖皮质激素的分泌水平，被称为人体的应激激素。

本课题组近期研究发现亚健康问卷得分高者其血清皮质醇的水平较高，而糖皮质激素受体(glucocorticoid receptor,GR)GRa表达水平较低，GRb/GRa比值较高。由于GC与细胞浆内的GR结合后才能发挥效应。GRα是经典的配体依赖性的转录调节因子，与激素结合后，通过调节靶基因的表达发挥生物学效应，而GRβ有抑制GRα的功能^[9]。GC对自身受体的下调作用可能是减弱细胞对GC的反应的重要方式，因而该结果验证了应激是导致亚健康状态的一个重要原因，同时也提示血清皮质醇可能是亚健康状态判定的客观指标。由于亚健康状态的判定还没有公认标准，因而采用潜在分类模型估计血清皮质醇用于鉴别亚健康状态的灵敏度和特异度，并确定判定标准。

潜类别分析是将潜变量理论同分类变量相结合的一种统计方法，其目的在于利用潜类别解释多个外显分类变量之间复杂的关联，使之能以最少的潜类别数解释外显变量之间的关联，并使各潜类别内部的外显变量之间满足局部独立的要求。典型的LCM假定研究者所获得的观测资料可以归属于并仅归属于某一潜变量x的某个潜类别中的某一水平，各水平完全互斥并且相互独立。LCM一般涉及2类总体参数：潜类别的概率和潜类别中外显变量的条件概率。借助2个总体参数可以计算出外显变量之间各种反应组合的后验概率，进而可以达到分类的目的^[10]。本研究采用潜在分类模型将判定亚健康的问卷和生物指标相结合，对调查对象的亚健康状态进行了分类，根据灵敏度与特异度的大小，血清皮质醇的诊断价值最高，提示该指标是用于判定亚健康状态的一个较好的指标，其判定亚健康的界值为179 ng/mL，高于初始判定界值。亚健康问卷的灵敏度和特异度略低于血清皮质醇，更适合用于亚健康人群的筛查，该指标用于判定亚健康的界值为25分，低于初始判定界值。由于目前没有公认的亚健康状态判定金标准，潜在分类模型将亚健康的主观表现和客观指标结合起来，并考虑了其相关性，判定结果更为合理。与血清皮质醇相比，血清儿茶酚胺的灵敏度和特异度相对较低，对于亚健康的判定价值不大。