引用本文： 賈鈺, 周紫彤, 曹學華, 胡婉琴, 向鳳, 熊浪宇, 王曉霞. 中國大學生亞健康狀態檢出率的Meta分析. 中國循證醫學雜志, 2023, 23(8): 901-907. doi: 10.7507/1672-2531.202303062 復制
亞健康狀態是介于健康與疾病之間的一種中間狀態，又稱“第三狀態”和“灰色狀態”，具有向健康或疾病轉化的特征[1]。積極采取干預措施，可以促進亞健康狀態向健康狀態發展；反之則可能逐漸惡化至疾病狀態[2]。有調查顯示，我國約70%的人口處于亞健康狀態，僅15%的人處于健康狀態[3]。大學生作為國家可持續發展的主要力量，是國家的未來和希望，其健康狀況受到家庭、學校和社會等多方重視。但隨著社會競爭的日益激烈，學業、就業、人際關系、情感、不良生活習慣等問題的日益凸顯，大學生中亞健康狀態已經廣泛存在[4]。大學生健康是全民健康的重要組成部分，大學生群體亞健康的評價和預防對推進健康中國戰略的實現具有重要意義。近年來，我國關于大學生亞健康狀態的調查較多，但多為區域性研究，且檢出率結果差異較大。因此，本研究系統評價全國范圍內大學生亞健康狀態的檢出率，以期為大學生亞健康狀態的防治和后續相關研究提供參考。本研究已在PROSPERO平臺注冊，注冊號為CRD42023404818。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
橫斷面研究。
1.1.2 研究對象
中國普通高校學生，包括研究生、本科生、大專生和高職生。
1.1.3 調查工具
① 亞健康狀態調查問卷；② 亞健康狀態自評量表（SRSHS）；③ 亞健康狀態評價標準問卷（SHSQ-25）；④ 青少年亞健康多維評定問卷（MSQA）；⑤ 亞健康評定量表（SHMS V1.0）；⑥ 自測健康評定量表（SRHMS）。
1.1.4 結局指標
中國大學生亞健康狀態檢出率。
1.1.5 排除標準
① 重復發表的文獻；② 非中、英文文獻；③ 無法獲取相關數據的文獻；④ 會議、綜述類文獻。
1.2 文獻檢索策略
計算機檢索CNKI、WanFang Data、CBM、VIP、PubMed、EMbase和Web of Science數據庫，收集有關我國大學生亞健康狀態檢出情況的橫斷面研究，檢索時限均為建庫至2023年2月1日。采用主題詞與自由詞相結合的檢索方式。中文檢索詞包括：大學生、大學、高校、高職、專科、亞健康、亞健康狀態等；英文檢索詞包括：college、university、undergraduate、higher vocational、sub-health、suboptimal health、SHS、China、Chinese等。
1.3 文獻篩選與資料提取
由2名研究人員按照納入排除標準獨立檢索并篩選文獻、收集數據并交叉核對。如有分歧則與第3名研究人員協商解決。文獻篩選時首先閱讀文題和摘要，排除明顯不相關文獻，再進一步閱讀全文，以確定最終是否納入。資料提取內容主要包括：第一作者、發表年份、調查地區、樣本量、調查工具、所關注的結局指標和結果測量數據。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
由2名研究者使用偏倚風險評價工具對納入文獻進行獨立評價，并交叉核對結果。偏倚風險評價使用美國衛生保健研究與質量機構（Agency of Healthcare Research and Quality，AHRQ）推薦的橫斷面研究評價標準，標準包含11個條目，分別用“是”、“否”、“不清楚”進行作答，“是”計1分，“否”和“不清楚”計0分。總分11分，其中8～11分為高質量，4～7分為中等質量，0～3分為低質量。
1.5 統計分析
采用Stata 17.0軟件對納入文獻進行Meta分析，效應分析指標使用合并率和95%可信區間（confidence interval，CI）。對納入的文獻進行異質性檢驗，采用χ2檢驗（檢驗水準為α=0.1），結合I2確定，若I2<50%，P>0.1，表明統計學異質性可以接受，選擇固定效應模型進行Meta分析；反之表明各研究間存在明顯異質性，則采用隨機效應模型進行Meta分析。采用亞組分析尋找異質性來源和不同亞組間大學生亞健康狀態檢出率的差異。使用敏感性分析探索納入的單個研究對合并率的影響。采用漏斗圖和Egger’s檢驗評價發表偏倚。運用GIS技術對我國大學生亞健康狀態檢出率進行空間分布分析。
2 結果
2.1 文獻篩選流程及結果
初步檢索獲得有關文獻5 310篇，逐層篩選后，最終納入44篇文獻。文獻篩選流程圖見附件圖1。
2.2 納入文獻的基本特征及偏倚風險評價
納入研究的基本特征及偏倚風險評價結果見表1。
表1
納入研究的基本特征和偏倚風險評價結果
2.3 Meta分析結果
2.3.1 總檢出率
共納入44項研究，包括63 435例大學生。隨機效應模型Meta分析結果顯示；我國大學生亞健康狀態檢出率為51.2%［95%CI（44.1，58.4）］。
2.3.2 大學生亞健康狀態檢出率的時間變化趨勢
中國大學生亞健康狀態檢出率總體上呈現為波動稍有下降：2015年檢出率最高（81.9%），2020年最低（25.5%），2009～2015年波動較大，2016～2020年檢出率逐漸下降，2020年后檢出率出現回升，見圖1。
圖1
2009―2022年中國大學生亞健康狀態檢出率年度變化趨勢
2.3.3 亞組分析
由于研究存在異質性，按不同調查地區、時間、性別、生源地、專業院校、年級、是否經常熬夜、調查工具進行分組，分組后異質性仍較大，故采用隨機效應模型進行合并。結果顯示，按調查地區分組：西南地區大學生亞健康檢出率最高為74.1%，其次為東北61.8%、華南58.4%、華北56.1%、華中47.0%和華東42.3%，西北地區最低為21.6%。按調查工具分組：以SRHMS為調查工具的亞健康檢出率最高為77.9%，其次為SHMS V1.0（66.0%）、SRSHS（64.1%）、亞健康狀態調查問卷（43.6%）、SHSQ-25（35.7%）、MSQA最低為31.8%。見表2。
表2
我國大學生亞健康狀態檢出率的亞組分析
2.3.4 大學生亞健康狀態檢出率的空間分布
將44篇納入的文獻按照中國行政區域劃分，將各省或區域的原始檢出率進行合并，并根據檢出率分為低（≤30%）、中低（30%<檢出率≤45%）、中高（45%<檢出率≤60%）和高（>60%）。運用GIS技術得出：本研究共納入18個省（市）數據，吉林省大學生亞健康狀態檢出率最高為74.2%，其次為四川（74.1%）與河北（70.6%），陜西最低為18.2%；各區域檢出率在21.6%～74.1%之間，西南、東北、華南、華北地區檢出率高于總檢出率，其他區域低于總檢出率。
2.4 敏感性分析
逐一剔除單個研究后，發現我國大學生亞健康檢出率為50.5%～52.2%，所獲結果與總檢出率間相差較小，提示研究結果較穩定可靠。
2.5 發表偏倚分析
44篇文獻進行漏斗圖分析，結果顯示：各研究間分布不完全對稱。Egger’s檢驗（t=2.92，P=0.006）提示存在一定的發表偏倚。使用剪補法對結果進行修正，增加1篇文獻后，得到中國大學生亞健康檢出率為50.5%［95%CI（43.4，57.6）］，與剪補前檢出率51.2%［95%CI（44.1，58.4）］無明顯差異，表明Meta分析結果較穩定（附件圖2）。
3 討論
亞健康狀態是處于健康與疾病之間的中間狀態，處于亞健康狀態的學生可能出現生理、心理及社會交往等不適的癥狀，會嚴重影響生活及學習質量[42,49]，關注大學生亞健康狀態有助于健康中國戰略的推進。本研究共納入44個橫斷面研究，Meta分析結果提示我國大學生亞健康狀態檢出率為51.2%［95%CI（44.1，58.4）］，低于許軍[3,50]等對我國城鎮居民（68.1%）和中老年人群（66.5%）亞健康狀況的調查結果，高于張志榮[51]等對我國三地區初中生（11.12%）及高中生（17.45%）亞健康狀況的調查結果，大學生群體的亞健康狀態總體檢出率處于較高水平，學校及社會各方面需引起重視。
通過時間變化趨勢分析發現，我國大學生亞健康檢出率總體上波動較大。2016—2020年檢出率呈下降趨勢，可能與“健康中國戰略”的實施、大學生健康素養水平提升有關。2016年后，國務院、教育部相繼印發《“健康中國2030”規劃綱要》與《普通高等學校健康教育指導綱要》等重要文件，號召高校強化健康教育，大學生健康素養水平有所提升，健康狀況逐漸向好[52]。但值得注意的是，2020后大學生亞健康狀態檢出率出現明顯回升，可能與新冠疫情背景下，大學生活動鍛煉受限、心理健康受損等問題有關，時間變化趨勢提示大學生的亞健康防治工作不能松懈。大學生亞健康狀態檢出率在不同省份和區域分布上也存在較大差異。一方面可能與部分省份及區域研究數量較少有關，另一方面不同地區人群的飲食習慣、生活方式、經濟水平、健康管理意識和高校重視程度等也可能是導致地域差異的潛在影響因素。
就調查工具而言，本研究納入的文獻共涉及5種量表，各量表對大學生亞健康狀態的檢出率也不盡相同。當前問卷調查法用于大學生亞健康研究具有較強的科學性、實用性，已被廣大研究者所采用，但有關亞健康狀態的界定和診斷方法尚無統一標準[53]。因此，制定系統、全面、準確的亞健康狀態評價方法和診斷標準具有非常重要的現實意義。此外，本研究亞組分析顯示，不同性別、生源地、專業院校、年級及是否經常熬夜的大學生亞健康狀態檢出率差異不明顯。但由于亞組內仍存在較大的異質性，并不意味上述影響因素與亞健康狀態檢出率一定無關，現有研究仍存在一定的分歧和爭議[54]，提示未來需要納入更多高質量文獻來探討影響大學生亞健康狀態的相關因素。
本研究的局限性：① 納入研究間異質性較大，雖按照調查地區、時間、性別、生源地等進行亞組分析，但未降低研究間異質性，研究結果可能存在偏差；② 納入研究多為區域性研究，部分地區研究數量較少，且缺乏全國范圍的調查，因此合并后的檢出率與實際檢出率可能存在偏差；③ 納入的部分文獻未對性別、生源地、年級、專業等進行分層，導致部分亞組納入的文獻數量較少，可能會影響結果的可靠性；④ 目前對亞健康狀態尚無統一的診斷標準，量表調查受主觀因素影響較大，可能對結論的準確性造成影響。
綜上所述，我國大學亞健康狀態檢出率較高，2016—2020年檢出率呈下降趨勢，2020年后檢出率明顯回升，西南、東北、華南、華北地區檢出率高于總檢出率，不同地區和調查工具的大學生亞健康狀態檢出率存在差異。受納入研究質量與數量限制，上述結論尚需更多高質量文獻予以驗證。
亞健康狀態是介于健康與疾病之間的一種中間狀態，又稱“第三狀態”和“灰色狀態”，具有向健康或疾病轉化的特征[1]。積極采取干預措施，可以促進亞健康狀態向健康狀態發展；反之則可能逐漸惡化至疾病狀態[2]。有調查顯示，我國約70%的人口處于亞健康狀態，僅15%的人處于健康狀態[3]。大學生作為國家可持續發展的主要力量，是國家的未來和希望，其健康狀況受到家庭、學校和社會等多方重視。但隨著社會競爭的日益激烈，學業、就業、人際關系、情感、不良生活習慣等問題的日益凸顯，大學生中亞健康狀態已經廣泛存在[4]。大學生健康是全民健康的重要組成部分，大學生群體亞健康的評價和預防對推進健康中國戰略的實現具有重要意義。近年來，我國關于大學生亞健康狀態的調查較多，但多為區域性研究，且檢出率結果差異較大。因此，本研究系統評價全國范圍內大學生亞健康狀態的檢出率，以期為大學生亞健康狀態的防治和后續相關研究提供參考。本研究已在PROSPERO平臺注冊，注冊號為CRD42023404818。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
橫斷面研究。
1.1.2 研究對象
中國普通高校學生，包括研究生、本科生、大專生和高職生。
1.1.3 調查工具
① 亞健康狀態調查問卷；② 亞健康狀態自評量表（SRSHS）；③ 亞健康狀態評價標準問卷（SHSQ-25）；④ 青少年亞健康多維評定問卷（MSQA）；⑤ 亞健康評定量表（SHMS V1.0）；⑥ 自測健康評定量表（SRHMS）。
1.1.4 結局指標
中國大學生亞健康狀態檢出率。
1.1.5 排除標準
① 重復發表的文獻；② 非中、英文文獻；③ 無法獲取相關數據的文獻；④ 會議、綜述類文獻。
1.2 文獻檢索策略
計算機檢索CNKI、WanFang Data、CBM、VIP、PubMed、EMbase和Web of Science數據庫，收集有關我國大學生亞健康狀態檢出情況的橫斷面研究，檢索時限均為建庫至2023年2月1日。采用主題詞與自由詞相結合的檢索方式。中文檢索詞包括：大學生、大學、高校、高職、專科、亞健康、亞健康狀態等；英文檢索詞包括：college、university、undergraduate、higher vocational、sub-health、suboptimal health、SHS、China、Chinese等。
1.3 文獻篩選與資料提取
由2名研究人員按照納入排除標準獨立檢索并篩選文獻、收集數據并交叉核對。如有分歧則與第3名研究人員協商解決。文獻篩選時首先閱讀文題和摘要，排除明顯不相關文獻，再進一步閱讀全文，以確定最終是否納入。資料提取內容主要包括：第一作者、發表年份、調查地區、樣本量、調查工具、所關注的結局指標和結果測量數據。
1.4 納入研究的偏倚風險評價
由2名研究者使用偏倚風險評價工具對納入文獻進行獨立評價，并交叉核對結果。偏倚風險評價使用美國衛生保健研究與質量機構（Agency of Healthcare Research and Quality，AHRQ）推薦的橫斷面研究評價標準，標準包含11個條目，分別用“是”、“否”、“不清楚”進行作答，“是”計1分，“否”和“不清楚”計0分。總分11分，其中8～11分為高質量，4～7分為中等質量，0～3分為低質量。
1.5 統計分析
采用Stata 17.0軟件對納入文獻進行Meta分析，效應分析指標使用合并率和95%可信區間（confidence interval，CI）。對納入的文獻進行異質性檢驗，采用χ2檢驗（檢驗水準為α=0.1），結合I2確定，若I2<50%，P>0.1，表明統計學異質性可以接受，選擇固定效應模型進行Meta分析；反之表明各研究間存在明顯異質性，則采用隨機效應模型進行Meta分析。采用亞組分析尋找異質性來源和不同亞組間大學生亞健康狀態檢出率的差異。使用敏感性分析探索納入的單個研究對合并率的影響。采用漏斗圖和Egger’s檢驗評價發表偏倚。運用GIS技術對我國大學生亞健康狀態檢出率進行空間分布分析。
2 結果
2.1 文獻篩選流程及結果
初步檢索獲得有關文獻5 310篇，逐層篩選后，最終納入44篇文獻。文獻篩選流程圖見附件圖1。
2.2 納入文獻的基本特征及偏倚風險評價
納入研究的基本特征及偏倚風險評價結果見表1。
表1
納入研究的基本特征和偏倚風險評價結果
2.3 Meta分析結果
2.3.1 總檢出率
共納入44項研究，包括63 435例大學生。隨機效應模型Meta分析結果顯示；我國大學生亞健康狀態檢出率為51.2%［95%CI（44.1，58.4）］。
2.3.2 大學生亞健康狀態檢出率的時間變化趨勢
中國大學生亞健康狀態檢出率總體上呈現為波動稍有下降：2015年檢出率最高（81.9%），2020年最低（25.5%），2009～2015年波動較大，2016～2020年檢出率逐漸下降，2020年后檢出率出現回升，見圖1。
圖1
2009―2022年中國大學生亞健康狀態檢出率年度變化趨勢
2.3.3 亞組分析
由于研究存在異質性，按不同調查地區、時間、性別、生源地、專業院校、年級、是否經常熬夜、調查工具進行分組，分組后異質性仍較大，故采用隨機效應模型進行合并。結果顯示，按調查地區分組：西南地區大學生亞健康檢出率最高為74.1%，其次為東北61.8%、華南58.4%、華北56.1%、華中47.0%和華東42.3%，西北地區最低為21.6%。按調查工具分組：以SRHMS為調查工具的亞健康檢出率最高為77.9%，其次為SHMS V1.0（66.0%）、SRSHS（64.1%）、亞健康狀態調查問卷（43.6%）、SHSQ-25（35.7%）、MSQA最低為31.8%。見表2。
表2
我國大學生亞健康狀態檢出率的亞組分析
2.3.4 大學生亞健康狀態檢出率的空間分布
將44篇納入的文獻按照中國行政區域劃分，將各省或區域的原始檢出率進行合并，并根據檢出率分為低（≤30%）、中低（30%<檢出率≤45%）、中高（45%<檢出率≤60%）和高（>60%）。運用GIS技術得出：本研究共納入18個省（市）數據，吉林省大學生亞健康狀態檢出率最高為74.2%，其次為四川（74.1%）與河北（70.6%），陜西最低為18.2%；各區域檢出率在21.6%～74.1%之間，西南、東北、華南、華北地區檢出率高于總檢出率，其他區域低于總檢出率。
2.4 敏感性分析
逐一剔除單個研究后，發現我國大學生亞健康檢出率為50.5%～52.2%，所獲結果與總檢出率間相差較小，提示研究結果較穩定可靠。
2.5 發表偏倚分析
44篇文獻進行漏斗圖分析，結果顯示：各研究間分布不完全對稱。Egger’s檢驗（t=2.92，P=0.006）提示存在一定的發表偏倚。使用剪補法對結果進行修正，增加1篇文獻后，得到中國大學生亞健康檢出率為50.5%［95%CI（43.4，57.6）］，與剪補前檢出率51.2%［95%CI（44.1，58.4）］無明顯差異，表明Meta分析結果較穩定（附件圖2）。
3 討論
亞健康狀態是處于健康與疾病之間的中間狀態，處于亞健康狀態的學生可能出現生理、心理及社會交往等不適的癥狀，會嚴重影響生活及學習質量[42,49]，關注大學生亞健康狀態有助于健康中國戰略的推進。本研究共納入44個橫斷面研究，Meta分析結果提示我國大學生亞健康狀態檢出率為51.2%［95%CI（44.1，58.4）］，低于許軍[3,50]等對我國城鎮居民（68.1%）和中老年人群（66.5%）亞健康狀況的調查結果，高于張志榮[51]等對我國三地區初中生（11.12%）及高中生（17.45%）亞健康狀況的調查結果，大學生群體的亞健康狀態總體檢出率處于較高水平，學校及社會各方面需引起重視。
通過時間變化趨勢分析發現，我國大學生亞健康檢出率總體上波動較大。2016—2020年檢出率呈下降趨勢，可能與“健康中國戰略”的實施、大學生健康素養水平提升有關。2016年后，國務院、教育部相繼印發《“健康中國2030”規劃綱要》與《普通高等學校健康教育指導綱要》等重要文件，號召高校強化健康教育，大學生健康素養水平有所提升，健康狀況逐漸向好[52]。但值得注意的是，2020后大學生亞健康狀態檢出率出現明顯回升，可能與新冠疫情背景下，大學生活動鍛煉受限、心理健康受損等問題有關，時間變化趨勢提示大學生的亞健康防治工作不能松懈。大學生亞健康狀態檢出率在不同省份和區域分布上也存在較大差異。一方面可能與部分省份及區域研究數量較少有關，另一方面不同地區人群的飲食習慣、生活方式、經濟水平、健康管理意識和高校重視程度等也可能是導致地域差異的潛在影響因素。
就調查工具而言，本研究納入的文獻共涉及5種量表，各量表對大學生亞健康狀態的檢出率也不盡相同。當前問卷調查法用于大學生亞健康研究具有較強的科學性、實用性，已被廣大研究者所采用，但有關亞健康狀態的界定和診斷方法尚無統一標準[53]。因此，制定系統、全面、準確的亞健康狀態評價方法和診斷標準具有非常重要的現實意義。此外，本研究亞組分析顯示，不同性別、生源地、專業院校、年級及是否經常熬夜的大學生亞健康狀態檢出率差異不明顯。但由于亞組內仍存在較大的異質性，并不意味上述影響因素與亞健康狀態檢出率一定無關，現有研究仍存在一定的分歧和爭議[54]，提示未來需要納入更多高質量文獻來探討影響大學生亞健康狀態的相關因素。
本研究的局限性：① 納入研究間異質性較大，雖按照調查地區、時間、性別、生源地等進行亞組分析，但未降低研究間異質性，研究結果可能存在偏差；② 納入研究多為區域性研究，部分地區研究數量較少，且缺乏全國范圍的調查，因此合并后的檢出率與實際檢出率可能存在偏差；③ 納入的部分文獻未對性別、生源地、年級、專業等進行分層，導致部分亞組納入的文獻數量較少，可能會影響結果的可靠性；④ 目前對亞健康狀態尚無統一的診斷標準，量表調查受主觀因素影響較大，可能對結論的準確性造成影響。
綜上所述，我國大學亞健康狀態檢出率較高，2016—2020年檢出率呈下降趨勢，2020年后檢出率明顯回升，西南、東北、華南、華北地區檢出率高于總檢出率，不同地區和調查工具的大學生亞健康狀態檢出率存在差異。受納入研究質量與數量限制，上述結論尚需更多高質量文獻予以驗證。
