摘要
目的
健康相关生活质量（HRQoL）是一项关键的健康结果指标，反映了临床状况和更广泛的整体健康状况。新加坡面临人口快速老龄化和慢性病患病率上升的双重挑战。然而，关于初级医疗保健中HRQoL的综合数据仍然稀缺，因为大多数研究聚焦于医院或特定疾病人群，而非常规公共初级医疗（门诊部）用户。本研究旨在描述新加坡公共门诊部用户的HRQoL状况，并识别与HRQoL变化相关的社会人口学、临床和患者激活因素。
方法
我们在新加坡两家大型公共门诊部对就诊的成年人进行了一项横断面研究。参与者完成了EQ-5D-5L问卷、消费者健康激活指数（CHAI）以及社会人口学和临床特征调查。我们对HRQoL和参与者特征进行描述性总结，并使用两部分回归模型分析EQ-5D-5L指数，使用线性回归分析EQ视觉模拟量表（VAS）得分，以识别独立预测因素。
结果
在572名参与者中，EQ指数和EQ VAS得分的平均值分别为0.89（标准差=0.16）和77.0（标准差=12.7）。疼痛/不适和焦虑/抑郁是报告问题最多的维度（分别为23.1%和18.4%）。较高的CHAI得分（EQ指数：β=0.002；VAS：β=5.0）和更好的自我健康评估（EQ指数：β=0.09；VAS：β=14.3）预测了更好的HRQoL。马来族裔和合并症与较低的EQ指数得分相关，而年轻年龄、男性性别和中等收入与较低的EQ VAS得分相关。
结论
新加坡门诊部用户的HRQoL因社会人口学、临床和激活因素而异，突显了持续存在的年龄、民族和性别差异。将HRQoL评估和文化定制干预措施整合到初级医疗中可能有助于减少这些不平等现象。
引言
健康相关生活质量（HRQoL）在医疗保健评估中日益被视为关键结果，特别是随着全球卫生系统面临人口老龄化和慢性疾病负担增加的双重挑战。在新加坡，预测表明到2030年，四分之一的公民年龄将达到65岁或以上。这些人口结构变化对初级医疗提出了前所未有的需求，而初级医疗作为慢性病管理和预防性健康服务的基石[1]。尽管测量HRQoL的重要性日益突出，但新加坡关于初级医疗用户生活质量的稳健、基于人口的数据仍然显著缺乏。大多数现有研究集中在医院或特定疾病队列，如糖尿病或心血管疾病患者，这限制了研究结果对更广泛、更多样化的初级医疗人群的普遍适用性[2]。
虽然国际研究已确定了初级医疗中HRQoL的几个常见决定因素，但研究结果在不同环境和人群中的表现也各不相同。来自巴西、西班牙、香港、瑞典和印度的研究一致将年龄较大、女性性别、多病共存和失业确定为HRQoL较差的显著预测因素[3-6]。较低的社会经济地位和自我报告的健康状况不佳也经常与较差的HRQoL相关[3,6]。然而，高等教育的影响则不太一致。一些研究报告了高等教育与更好的HRQoL之间的关联[3,7]，而其他研究则未发现显著关系[8,9]。尽管有这些见解，但在理解可改变因素（特别是健康激活）如何与社会人口学和临床特征相互作用以塑造HRQoL结果方面仍存在研究空白。健康激活定义为个人管理健康的知識、技能和信心[10]。尽管先前研究表明健康激活可以影响HRQoL和医疗保健利用[11,12]，但其确切作用及其与已确立决定因素的相互作用尚未完全理解。
新加坡大多数HRQoL研究集中在一般人群[9,13]。例如，Tan, Lim[9]使用EQ-5D-5L指数（EQ指数）建立了人群常模，尽管他们使用的是临时值集，而非Luo等人[47]后来发布的最终版本；而Leow, Griva[13]则在一项全国队列研究中使用了SF-36。相比之下，初级医疗环境中的研究更为有限，通常仅限于特定亚群体，如多病共存的老年患者[15]和慢性伤口患者[16]。值得注意的是，Quah, Wang[15]应用了EQ-5D-3L交叉值集，而Zhu, Olsson[16]仅报告了领域级反应和EQ VAS得分。这种方法学上的差异，加上一般人群样本或狭义定义的临床组的普遍性，凸显了一个重大缺口。迫切需要使用最终确定的新加坡EQ-5D-5L值集[14]进行稳健、情境相关的综合研究，以全面检查更广泛和更多样化的初级医疗人群中HRQoL的决定因素。因此，本研究旨在通过系统检查社会人口学、临床和健康激活因素与HRQoL的关联，为新加坡公共门诊部用户提供情境相关的HRQoL估计值。
方法
本研究按照流行病学观察性研究报告加强（STROBE）检查表进行报告（补充表S1）[17]。
研究设计、地点和参与者
这项横断面研究分析了在新加坡进行的消费者健康激活指数（CHAI）更大验证项目中的次级数据[18]。参与者于2024年10月至12月期间从位于新加坡西部地区的两家公共初级医疗门诊部通过配额抽样招募。
这些门诊部属于国家大学门诊部（NUP）网络，该网络由国家大学卫生系统（NUHS）管理，NUHS是新加坡三个综合公共医疗保健集群之一[19]。在新加坡，门诊部是政府资助的初级医疗中心，为社区提供全面的医疗服务，包括急性护理、慢性病管理、预防保健和健康教育。这些门诊部是获得补贴医疗的关键接入点，旨在满足新加坡多民族城市人口的需求[20]。
选择这两家门诊部是因为其人口代表性以及它们在为新加坡西部居民提供初级医疗方面的重要作用，该地区经历了快速的城市发展和人口增长。如果参与者年龄在21岁或以上并能有效使用英语进行交流，则符合纳入条件。EQ-5D-5L和CHAI均在研究访问期间以纸质形式自我管理。
测量工具
EQ-5D-5L：这一经过验证的工具使用五级李克特量表评估五个维度（行动能力、自我护理、日常活动、疼痛/不适、焦虑/抑郁）的HRQoL[21]。每个响应的唯一组合定义了一种健康状态，EQ-5D-5L可以描述3,125种可能的健康状态。例如，"11111"表示所有五个维度均无问题，而"55555"表示所有五个维度均存在极端问题[22]。指数得分（范围：-0.85至1.0）使用新加坡特定值集计算[47]。1.0分表示完全健康，0分对应于等同于死亡的健康状态，负值表示被认为比死亡更差的健康状态。EQ VAS（0-100）捕获主观健康感知，0表示可想象的最差健康，100表示可想象的最佳健康[22]。EQ-5D-5L在多样化的亚洲人群和初级医疗环境中展现出稳健的心理测量特性，具有较强的可靠性和有效性[23-25]。
CHAI：10项CHAI是一种免费提供的工具，旨在评估个人管理健康的知識、技能和信心，反映其健康激活水平[26]。每个项目均按六点李克特量表评分，总分转换为0-100分；得分越高表示健康激活程度越高。在新加坡，CHAI展现出单维结构、较强的内部一致性（Cronbach's α = 0.85）和良好的重测信度（ICC = 0.80），支持其在初级医疗人群中的有效性[18]。
协变量：结构化问卷捕获了社会人口学特征（年龄、性别、民族、教育、就业）、临床医生诊断的慢性病以及自我健康评估（五点李克特量表）。这些协变量的选择基于现有文献，该文献一致将社会人口学因素（如年龄、性别、民族、就业和教育）、多病共存和自我健康评估确定为初级医疗人群中HRQoL的决定因素[3-9]。此外，我们纳入了健康激活作为协变量，因为有先前证据表明它对HRQoL和医疗保健利用都有影响[10-12]。
样本量计算
使用G*Power 3.1版[27]基于线性多元回归模型（最多15个预测变量）估算所需的最小样本量。假设中等效应量（f2 = 0.15）、α水平为0.05和90%的统计功效，所需样本量为390名参与者。选择这一效应量是基于先前在初级医疗环境中检查HRQoL预测因素的研究[9,15]。为了解决潜在的项目级缺失并支持亚组和敏感性分析，我们的目标是至少招募500名参与者。最终，572名参与者被纳入分析，为所有模型中检测有意义的关联提供了足够的统计功效。
统计分析
使用描述性统计来描述样本和HRQoL测量的分布。进行单变量分析，包括独立t检验和方差分析，以识别亚组差异。进行皮尔逊相关检验以探索连续变量之间的关联。考虑到EQ指数的左偏分布和大量天花板效应（41.8%的受访者报告完全健康），按照效用数据分析的最佳实践应用了两部分建模策略[28]。第一部分使用逻辑回归来估计报告完全健康（EQ指数等于一）的可能性，第二部分使用具有伽马分布和对数链接函数的广义线性回归来分析低于一的分数，从而考虑数据的偏斜和有界性质。根据Shapiro-Wilk检验（p = 0.12），EQ VAS近似正态分布，使用线性回归进行分析。对于EQ指数和EQ VAS模型，均使用向后逐步回归选择变量，删除阈值为p > 0.10，以得出最终的多变量模型。分析在STATA 18.0中进行，统计显著性设定为p < 0.05。
伦理考虑
本研究于2024年6月4日获得新加坡国立大学部门伦理审查委员会批准（批准号SSHSPH-269）。书面知情同意强调了自愿参与和数据匿名化。通过使用试点测试的调查和训练有素的访谈者，最大限度地减少了潜在的自我报告偏差。
结果
参与者
共有572名成年参与者被纳入分析，反映了新加坡公共门诊部用户的社會人口学多样性。平均年龄为47.0岁（标准差=16.6），女性略占多数（51.9%，n = 297）。民族代表性与全国人口统计数据基本一致：69.0%为华人，17.0%为马来人，9.8%为印度人，4.2%为其他民族。为了使代表性更加明确，我们还将样本的教育程度与新加坡一般人口特征进行了比较，使用了2024年全国人口估计数据[29]。慢性病在研究样本中很常见，高脂血症（28.5%，n = 163）、高血压（27.5%，n = 157）和糖尿病（18.0%，n = 103）是最常报告的诊断（表1）。
总体EQ指数平均得分为0.89（标准差=0.16），EQ VAS平均得分为77.0（标准差=12.7）（表2）。值得注意的是，41.8%（n = 239）的受访者报告完全健康（即健康状态"11111"）。图1显示了五个EQ-5D-5L维度中各问题级别的响应分布。"无问题"是所有领域中最常报告的级别，特别是在自我护理（95.5%）、行动能力（82.9%）和日常活动（82.9%）方面。然而，54.0%的受访者（n = 309）报告至少存在一些疼痛/不适，31.3%（n = 179）报告至少存在一些焦虑/抑郁。
在社会人口学群体中观察到HRQoL的显著差异。65岁及以上的老年人报告的平均EQ指数得分较低（0.84，标准差=0.22），与21-44岁人群（0.91，标准差=0.17；p < 0.001）相比，尽管各年龄组的EQ VAS得分相似。教育程度与HRQoL呈强正相关：拥有高等教育的参与者EQ指数最高（0.92，标准差=0.11），而教育程度为小学或以下的参与者最低（0.83，标准差=0.25；p < 0.001）。较高收入也与更好结果相关，收入≥5,000新元的参与者报告平均EQ指数为0.92（标准差=0.11），而收入低于3,000新元的参与者为0.87（标准差=0.21；p = 0.005）。性别差异在EQ VAS得分中显而易见，女性报告的值更高（78.1，标准差=12.5）比男性（75.8，标准差=12.9；p = 0.03）。虽然马来参与者EQ指数得分略低于华人参与者（马来：0.88，标准差=0.14；华人：0.90，标准差=0.15），但这种差异在统计学上并不显著（p = 0.09）。
临床特征也在HRQoL结果中发挥了重要作用。合并症的存在与较低的EQ指数（0.87，标准差=0.19 vs. 0.92，标准差=0.12；p < 0.001）和EQ VAS得分（75.8，标准差=12.6 vs. 78.4，标准差=12.8；p = 0.02）相关。与无糖尿病的参与者相比，糖尿病患者报告显著较低的EQ指数（0.85，标准差=0.20；p = 0.002）和EQ VAS（74.4，标准差=13.4；p = 0.02）。多病共存（≥ 3种慢性病）与最低的HRQoL相关，EQ指数和EQ VAS平均得分分别为0.82（标准差=0.22）和73.9（标准差=13.3）（EQ指数p < 0.001）。自我健康评估是一个强有力的决定因素：报告健康状况较差或一般的参与者EQ指数（0.83，标准差=0.18）和EQ VAS（68.6，标准差=12.4）明显低于报告健康状况非常好或极好的参与者（EQ指数：0.95，标准差=0.10；EQ VAS：84.3，标准差=9.8；两者p < 0.001）。
相关分析（表3）显示EQ指数和EQ VAS得分之间存在中等正相关（r = 0.39）。健康激活得分与EQ指数（r = 0.17）和EQ VAS（r = 0.34）得分均呈显著正相关。年龄与EQ指数呈负相关（r = -0.15），但与EQ VAS不相关。
多变量分析
两部分多变量回归模型（补充表S2）确定了HRQoL的几个独立预测因素，边际效应代表了对完全健康概率和不完全健康者健康效用幅度的综合影响。对于EQ指数，合并症的存在与较低的预期得分相关（边际效应= -0.03，95%置信区间：-0.05至-0.005，p = 0.03）。较高的健康激活水平与更好的指数得分相关（边际效应= 0.002，95%置信区间：0.0004至0.004，p = 0.02）。马来族裔与华人参与者相比，与较低的预期EQ指数得分相关（边际效应= -0.03，95%置信区间：-0.06至-0.004，p = 0.03）。报告"非常好/极好"健康状况的参与者与报告"较差/一般"健康状况的参与者相比，EQ指数预期得分显著更高（边际效应= 0.09，95%置信区间：0.06至0.12，p < 0.001）（表4）。
在EQ VAS模型中，年龄较大（β = 0.07，95%置信区间：0.01至0.1，p = 0.021）和更高的健康激活（β = 5.0，95%置信区间：3.2至6.8，p < 0.001）均与更高的自我健康评估显著相关。男性性别与略低的EQ VAS得分相关（β = -2.0，95%置信区间：-3.8至0.2，p = 0.03）。收入在3,000-4,999新元与较高的EQ VAS得分相关（β = 2.6，95%置信区间：0.3至5.0，p = 0.028），而收入≥5,000新元与EQ VAS得分无显著相关性。自我健康评估仍然是最强的预测因素，报告"非常好/极好"健康的参与者显示EQ VAS得分显著更高（β = 14.3，95%置信区间：11.4至17.2，p < 0.001）。
讨论
本研究为了解新加坡公共门诊部用户HRQoL的决定因素提供了新见解，揭示了扩展我们对高收入亚洲医疗环境中HRQoL理解的重要模式。研究结果表明，健康激活、自我健康评估和民族背景是HRQoL基于偏好和主观测量的关键独立预测因素，对临床实践和卫生政策具有重要意义。
我们在EQ指数中观察到的显著天花板效应，41.8%的受访者报告完全健康，突显了偏好性测量在相对健康人群中公认的一个局限性[30]。尽管我们的两部分建模方法解决了这种分布带来的统计挑战，但天花板效应可能掩盖了被归类为"完全"健康的人群中HRQoL的重要变化。研究表明，EQ-5D-5L无法捕捉关键生活质量领域，如疲劳、社会功能和特定疾病相关问题，这些问题即使在初级医疗环境中也可能影响超过一半的患者，而初级医疗环境中亚临床症状或早期疾病普遍存在[31]。此外，本研究中自我健康评估相比临床测量的更强预测能力进一步支持了捕捉更广泛的心理社会和功能维度的需要。综合考虑，这些因素表明，虽然EQ-5D-5L在可比性和经济评估方面仍然有价值，但它可能无法完全反映与初级医疗最相关的结果。未来研究可以通过扩展EQ-5D-5L添加有针对性的附加项目，或将其与更广泛的通用（如WHOQOL）或疾病特异性工具结合，以提高敏感性。
与最近发布的新加坡人群常模[9]相比，我们的参与者在年龄、性别和民族群体中报告的EQ指数和EQ VAS得分均较低。例如，21-44岁成年人的规范性平均EQ指数为0.98，而我们样本中为0.91；在≥65岁成年人中，规范性平均值为0.94，而我们为0.84。关于性别，规范性数据显示男性和女性的EQ指数值大致相似，但男性报告的EQ VAS得分低于女性[9]；我们的发现与此模式一致，男性参与者报告的VAS得分低于女性。同样，马来参与者报告的HRQoL低于华人参与者，与我们的回归结果和人群常模一致[9]。这些比较证实，门诊部用户代表了社区中健康状况较差的部分，反映了他们较高的多病共存和慢性病负担。
我们发现较高的健康激活与更好的HRQoL相关，这与全球关于患者参与的证据一致[32]。这种关系可能源于健康行为（如药物依从性、预防性护理）中自我效能的提高，以及更协作的患者-临床医生沟通，这促进了对健康决策的心理所有权[32,33]。虽然先前研究强调了等级制医疗系统中激活的文化障碍，但我们的发现独特地展示了新加坡多元文化背景下的这种关联，在这种背景下，传统的对医疗权威的顺从可能限制患者的参与[34]。这些发现表明，增强激活的干预措施，包括共享决策工具和健康辅导计划，在亚洲医疗环境中可能特别有价值。CHAI得分与HRQoL测量之间的中等相关性（r = 0.17-0.34）进一步支持了健康素养、健康激活与随后生活质量改善之间的联系，表明针对健康素养的干预措施也可能为HRQoL带来下游益处。
我们观察到自我健康评估成为EQ指数和EQ VAS得分的最强预测因素，这与大量文献一致，该文献证明其与发病率和死亡率结果有强大关联[3,35]。鉴于自我健康评估和生活质量是概念上不同的结构，这一发现尤为值得注意，生活质量受心理健康因素影响更大[36]，而自我健康评估与身体功能更密切相关[37]。在新加坡以成就为导向的社会中，自我健康感知可能反映了与工作、家庭责任和社会期望相关的更广泛的心理社会压力，这些因素未被传统临床测量所捕捉[38]。这些发现表明，在初级医疗中常规评估自我健康可作为识别HRQoL结果风险患者的高效筛查工具。
马来族裔与较低EQ-5D指数得分之间的持续关联，即使在调整社会人口学和临床因素后，也反映了在其他多民族社会中观察到的模式，并与新加坡先前的研究一致[9,13,15,16]。在控制合并症和社会经济因素后民族差异的持续存在，表明了未测量的结构性决定因素的影响，如医疗保健获取障碍、影响就医行为的文化因素以及医疗保健提供中潜在的系统性偏见。观察到的差异的一个可能解释是健康的社会决定因素的更广泛背景，马来人在新加坡（像全球许多少数民族群体一样）可能面临影响健康公平性的累积劣势[39]。我们样本中的教育程度在民族间存在显著差异：只有21.7%的马来人拥有大学学位，而华人和印度人/其他参与者分别为40.3%和41.3%。与报告马来人高等教育率为30.6%、华人高等教育率为50.9%的新加坡2024年人口估计相比[29]，我们的发现表明马来门诊部用户可能特别不能代表一般马来人群。流行病学数据还表明，马来人群中慢性病（包括糖尿病、高血压和心血管疾病）的患病率较高，以及与其它民族群体相比更高的吸烟和肥胖率[40-43]。我们数据集的进一步分析支持这些发现，揭示马来参与者与其他民族群体相比，多病共存和合并症的患病率更高。国际文献表明，这种交叉的临床和社会因素通常会转化为少数群体中降低的HRQoL。这些发现强调了需要文化响应式护理和解决健康上游决定因素的政策。
虽然更广泛的文献[6,9,13,15]通常发现男性报告的自我健康和HRQoL高于女性，但我们的研究观察到男性性别与较低的EQ VAS得分相关。这与来自巴西、西班牙、香港和瑞典的国际研究形成对比[3,4,6,7]，这些研究一致报告女性性别是HRQoL较差的预测因素。几个因素可能解释了这一意外结果。在新加坡的社会环境中，男性可能经历与工作压力、财务责任和社会期望相关的心身压力升高，这些因素未被传统HRQoL工具完全捕捉，可能对他们的主观健康评级产生负面影响[44]。此外，由于污名化，男性可能不太可能寻求心理健康问题的帮助，可能导致这些问题未被识别和管理不善，从而影响他们的感知健康状况[45]。这些发现表明需要更细致、文化敏感的HRQoL评估方法，并强调在初级医疗环境中针对男性的心理健康支持的针对性干预的重要性。
同样，虽然许多本地和国际研究将年龄较大报告为HRQoL较差的预测因素[4,6,7,9,15,16]，但我们的回归模型显示了相反的模式，老年人显示出较高的EQ VAS得分，尽管EQ指数值较低。尽管老年人（≥65岁）的EQ-5D指数得分明显较低（0.84 vs. 21-44岁的0.91），但这种悖论仍然存在，表明功能健康状态与主观评估脱钩。在新加坡背景下，这种悖论可能反映了老年人中对韧性的文化叙述，其中自我健康感知更多地纳入了家庭支持或生活满意度等心理社会因素，而非身体限制[39]。或者，本门诊部样本中的老年人可能代表具有适应性应对策略的"健康幸存者"队列，这种现象在高医疗保健参与人群中观察到[46]。这一发现与早期关于健康激活的研究一致[10,32]，表明利用内在韧性因素的干预措施可以减轻老龄化人群中HRQoL的下降，即使客观健康状况恶化。
本研究的横断面设计限制了因果推断，依赖自我报告测量可能会引入回忆偏差。然而，使用在亚洲人群中具有已建立的心理测量特性的有效工具，包括EQ-5D-5L的新加坡特定值集，增强了我们发现的有效性。另一个限制是仅包括会说英语的参与者。虽然这反映了原始验证研究的语言要求，但它可能排除了英语不太流利的人群，特别是老年人和某些少数民族群体的视角。这可能会限制我们发现在新加坡更广泛、多语言人口中的普遍适用性。未来研究应采用纵向设计，研究健康激活和其他可改变因素的变化如何随着时间的推移影响HRQoL轨迹。此外，探索观察到的HRQoL年龄、性别和民族差异背后的文化和结构性因素的定性研究，可以为开发更有针对性和有效的干预措施提供信息。
总之，我们的研究为了解新加坡多元文化初级医疗背景中健康激活、社会人口学因素和HRQoL之间复杂相互作用提供了新见解。通过强调持续存在的年龄、民族和性别差异（某些发现与国际趋势相反），并展示自我健康评估的独特预测价值，我们的发现突显了仅依赖传统HRQoL工具在多样化人群中的局限性。这些结果强调了需要文化响应式评估工具和针对健康结构和心理社会决定因素的针对性干预措施。它们还支持将患者报告结果整合到新加坡国家初级医疗转型努力中。未来研究应通过纵向和定性方法建立在这些发现基础上，以更好地了解潜在机制，并为亚洲医疗环境中的更公平、以患者为中心的护理策略提供信息。
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