Self-rated health in individuals with and without disease is associated with multiple biomarkers representing multiple biological domains

doi:10.1038/s41598-021-85668-7

.2021年3月17日；11（1）：6139。

doi:10.1038/s41598-021-85668-7。

有疾病和无疾病个体的自我评定健康与代表多个生物领域的多个生物标记物相关

L卡纳南^1 2 三, L Enroth公司^1 2, J雷塔尼^1 2, J Jylhävä^2 4, Bürkle公司⁵, M Moreno-Villanueva先生⁵, J伯恩哈特⁶, O杜桑⁷, B格鲁贝克-洛本斯坦⁸, M马拉沃尔塔⁹, 低音提琴⁹, F皮亚琴察⁹, S科利诺¹⁰, E S Gonos公司¹¹, E西科拉¹², D格雷迪纳鲁¹³, E H J M Jansen先生¹⁴, MET娃娃¹⁴, M三文鱼¹⁵, W斯图兹¹⁶, D韦伯¹⁷, T格伦^17 18 19, N酿造¹⁹, 模拟人生²⁰, M卡普里²¹, C弗朗西斯科^21 22, P E拦渣栅²³, D C S塔尔博特²⁴, C利伯特^25 26, S Koskinen公司²⁷, H Brunsgaard先生²⁸, 奥·汉森^29 30, R隆德^29 31, M Hurme先生^2 三, M Jylhä^32 33

附属公司

¹芬兰坦佩雷坦佩雷大学社会科学学院（健康科学）。
²芬兰坦佩雷老年学研究中心（GEREC）。
^三芬兰坦佩雷坦佩雷大学医学与健康技术学院。
⁴瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡研究所医学流行病学和生物统计学系。
⁵德国康斯坦茨大学分子毒理学小组。
⁶德国埃斯林根BioTeSys GmbH，73728。
⁷比利时纳穆尔布鲁塞尔街纳穆尔大学细胞生物学研究室，邮编：615000。
⁸奥地利因斯布鲁克伦威大学生物医学衰老研究所，邮编：106020。
⁹意大利安科纳IRCCS INRCA科学技术区老龄化研究先进技术中心。
¹⁰雀巢研究所，雀巢健康科学研究所，EPFL创新园，1015，瑞士洛桑。
¹¹希腊雅典国家希腊研究基金会生物、药物化学和生物技术研究所。
¹²波兰华沙02-093巴斯德街3号波兰科学院内基实验生物研究所老龄化分子基础实验室。
¹³卡罗尔·达维拉医学与药学大学，罗马尼亚布加勒斯特。
¹⁴荷兰比尔托芬国家公共卫生与环境研究所（RIVM），健康保护中心，邮政信箱1，3720 BA。
¹⁵比利时Les Isnes Jean Sonet路10号，5032号，Crealysi科学公园Straticell。
¹⁶德国斯图加特霍亨海姆大学营养科学研究所（140），70593。
¹⁷德国人类营养研究所波茨坦-雷布鲁克（DIfE）分子毒理学系，德国Nuthetal。
¹⁸德国耶拿多恩伯格街24号弗里德里希·席勒大学营养毒理学系，邮编07743。
¹⁹德国斯图加特霍亨海姆大学营养医学研究所（180），70593。
²⁰德国哈雷（萨勒）Ernst-Grube街40号哈雷大学医院心胸外科。
²¹DIMES-意大利博洛尼亚大学CIG-跨部门中心“L.Galvani”ALMA MATER工作室实验、诊断和专业医学系，邮编：40126。
²²俄罗斯联邦下诺夫哥罗德罗巴切夫斯基国立下诺夫戈罗德大学ITMM研究所应用数学系。
²³荷兰莱顿大学医学中心分子流行病学科。
²⁴联合利华科技、美容和个人护理，英国沙恩布鲁克。
²⁵比利时根特VIB炎症研究中心。
²⁶比利时根特根特大学生物医学分子生物学系。
²⁷芬兰赫尔辛基国家卫生和福利研究所。
²⁸丹麦哥本哈根大学医院Rigshospitalet临床免疫学系。
²⁹哥本哈根大学公共卫生系，丹麦哥本哈根。
³⁰丹麦哥本哈根国家工作环境研究中心。
³¹丹麦哥本哈根哥本哈根大学健康老龄化中心。
³²芬兰坦佩雷坦佩雷大学社会科学学院（健康科学）。marja.jylha@tuni.fi。
³³芬兰坦佩雷老年学研究中心（GEREC）。marja.jylha@tuni.fi。

PMID： 33731775
预防性维修识别码：项目管理委员会7969614
内政部： 10.1038/s41598-021-85668-7

有疾病和无疾病个体的自我评定健康与代表多个生物领域的多个生物标记物相关

L卡纳南等。科学代表. 2021.

.2021年3月17日；11(1):6139.

doi:10.1038/s41598-021-85668-7。

作者

L卡纳南^1 2 三, L Enroth公司^1 2, J雷塔尼^1 2, J Jylhävä^2 4, Bürkle公司⁵, M Moreno-Villanueva先生⁵, J伯恩哈特⁶, O杜桑⁷, B格鲁贝克-洛本斯坦⁸, M马拉沃尔塔⁹, 低音提琴⁹, F皮亚琴察⁹, S科利诺¹⁰, E S戈诺斯¹¹, E西科拉¹², D格拉迪纳鲁¹³, E H J M Jansen先生¹⁴, MET娃娃¹⁴, M三文鱼¹⁵, W斯图兹¹⁶, D韦伯¹⁷, T格伦^17 18 19, N酿造¹⁹, 模拟人生²⁰, M卡普里²¹, C弗朗西斯基^21 22, P E拦渣栅²³, D C S塔尔博特²⁴, C利伯特^25 26, S Koskinen公司²⁷, H Bruunsgaard公司²⁸, ÅM Hansen公司^29 30, R隆德^29 31, M伤害^2 三, M Jylhä^32 33

附属公司

¹芬兰坦佩雷坦佩雷大学社会科学学院（健康科学）。
²芬兰坦佩雷老年学研究中心（GEREC）。
^三芬兰坦佩雷坦佩雷大学医学与健康技术学院。
⁴瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡研究所医学流行病学和生物统计学系。
⁵德国康斯坦茨大学分子毒理学小组。
⁶德国埃斯林根BioTeSys GmbH，73728。
⁷比利时纳穆尔布鲁塞尔街纳穆尔大学细胞生物学研究室，邮编：615000。
⁸奥地利因斯布鲁克伦威大学生物医学衰老研究所，邮编：106020。
⁹意大利安科纳IRCCS INRCA科学技术区老龄化研究先进技术中心。
¹⁰雀巢研究所，雀巢健康科学研究所，EPFL创新园，1015，瑞士洛桑。
¹¹希腊雅典国家希腊研究基金会生物、药物化学和生物技术研究所。
¹²波兰华沙巴斯德街3号波兰科学院Nencki实验生物学研究所衰老分子基础实验室，02-093。
¹³罗马尼亚布加勒斯特卡罗尔·戴维拉医药大学。
¹⁴荷兰比尔托芬国家公共卫生与环境研究所（RIVM），健康保护中心，邮政信箱1，3720 BA。
¹⁵比利时Les Isnes Jean Sonet路10号，5032号，Crealysi科学公园Straticell。
¹⁶德国斯图加特霍亨海姆大学营养科学研究所（140），70593。
¹⁷德国人类营养研究所波茨坦-雷布鲁克（DIfE）分子毒理学系，德国Nuthetal。
¹⁸德国耶拿多恩伯格街24号弗里德里希·席勒大学营养毒理学系，邮编07743。
¹⁹德国斯图加特霍亨海姆大学营养医学研究所（180），70593。
²⁰德国哈雷（萨勒）Ernst-Grube街40号哈雷大学医院心胸外科。
²¹DIMES-意大利博洛尼亚大学CIG-跨部门中心“L.Galvani”ALMA MATER工作室实验、诊断和专业医学系，邮编：40126。
²²俄罗斯联邦下诺夫哥罗德罗巴切夫斯基国立下诺夫戈罗德大学ITMM研究所应用数学系。
²³荷兰莱顿莱顿大学医学中心分子流行病学科。
²⁴联合利华科技、美容和个人护理，英国沙恩布鲁克。
²⁵比利时根特VIB炎症研究中心。
²⁶比利时根特大学生物医学分子生物学系。
²⁷芬兰赫尔辛基国家卫生与福利研究所。
²⁸丹麦哥本哈根大学医院Rigshospitalet临床免疫学系。
²⁹哥本哈根大学公共卫生系，丹麦哥本哈根。
³⁰丹麦哥本哈根国家工作环境研究中心。
³¹丹麦哥本哈根哥本哈根大学健康老龄化中心。
³²芬兰坦佩雷坦佩雷大学社会科学学院（健康科学）。marja.jylha@tuni.fi。
³³芬兰坦佩雷老年学研究中心（GEREC）。marja.jylha@tuni.fi。

PMID： 33731775
预防性维修识别码：项目管理委员会7969614
内政部： 10.1038/s41598-021-85668-7

摘要

自评健康（SRH）是健康和社会研究中最常用的指标之一。它与不同人群的死亡率有着密切的联系，这意味着它是对健康状况的综合衡量，甚至可能反映出临床诊断之外的人体状况。然而，人们对SRH的生物学基础知之甚少。我们使用三个独立的欧洲人群样本（N约15000）的数据来研究SRH与血液或尿液中150个生物分子（生物标记物）的相关性。总共有57个代表不同器官系统的生物标记物与SRH相关。在几乎一半的病例中，这种关联与疾病和身体功能无关。生物标记物减弱，但没有消除SRH与死亡率之间的联系。我们提出了三种可能的途径，通过这些途径，生物标记物可以被纳入个人的主观健康评估，包括（1）它们在临床疾病中的作用；（2）他们与健康相关生活方式的联系；（3）它们通过内感受机制刺激身体感觉的潜力。我们的研究结果表明，SRH具有坚实的生物学基础，是一种有效但非特异性的人体生物状况指标。

PubMed免责声明

利益冲突声明

作者声明没有相互竞争的利益。

数字

图1
以下内容的摘要(A类)三个数据集分析中的生物标志物数量和(B）与SRH相关的生物标记物，根据年龄和性别进行调整（完整样本中的模型i）。样本类型用颜色表示：红色=血液，黄色=尿液，*符号表示在对疾病和身体功能进行调整后，相关性也很显著（完整样本中的模型ii）。

图2
八种选定的生物标记物（被归类为四分位数）与不良自测健康状况的关联。比值比（OR）和95%置信区间（CI）来自逻辑回归模型，并根据年龄和性别进行了调整。“最佳”生物标志物四分位数被用作参考类别。(A类–**H（H）**)：C反应蛋白（CRP）、高密度脂蛋白（HDL）胆固醇、血红蛋白A1C（HBA1C）、25-羟基维生素D（25-OH维生素D）、玉米黄质、载脂蛋白B（Apo-B）、无细胞DNA（cf-DNA）和蛋白质羰基。这些生物标记物被选为代表不同生物领域的重复关联和新关联的示例。

图3
2000年健康数据中自测健康与死亡率的关系（n=5957；死者n=1207；15年随访）。在Cox比例风险模型中，（iii）根据（1）年龄和性别调整风险比（HR）和95%CI；（2）其次是疾病数量；然后（3）对10个生物标志物进行了补充。

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引用人

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参考文献

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[1] JylhäM.什么是自测健康，为什么它可以预测死亡率？朝向统一的概念模型。社会科学。2009年医学；69:307–316. doi:10.1016/j.socscimed.2009.05.013。-内政部-公共医学

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[8] Fried LP、Kronmal RA、Newman AB等。老年人5年死亡率的风险因素：心血管健康研究。JAMA公司。1998;279:585–592. doi:10.1001/jama.279.8585。-内政部-公共医学

[9] Mackenbach JP、Simon JG、Looman CW、Joung IM。自我评估健康和死亡率：心理社会因素能解释这种联系吗？国际流行病学杂志。2002;31:1162–1168. doi:10.1093/ije/31.6.1162。-内政部-公共医学

[10] Mackenbach JP、Simon JG、Looman CW、Joung IM。自我评估健康和死亡率：心理社会因素能解释这种联系吗？国际流行病学杂志。2002;31:1162–1168. doi:10.1093/ije/31.6.1162。-内政部-公共医学

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