Nature Aging
新加坡老龄人口疾病负担与长期生活方式干预的经济影响
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本研究聚焦于新加坡多民族老龄人口的慢性病负担与医疗支出趋势，评估了四个生活方式干预措施的长期影响，展示了生活方式调整在延缓慢性病进展与降低医疗成本方面的潜力。
文献概述
本文《Disease burden, lifetime healthcare cost and long-term intervention impact projections among older adults in Singapore》，发表于Nature Aging杂志，回顾并总结了新加坡老龄人口中慢性病、肥胖和残疾的流行趋势，以及这些趋势如何受到生活方式干预的影响。研究利用动态 Markov 微模拟模型，对2020至2050年期间的疾病轨迹、医疗支出和干预效果进行预测。文章指出，尽管马来 和 indian 族群慢性病负担更高，但因寿命较短，其终身医疗支出反而低于华人族群。此外，研究还显示，通过推广健康生活方式干预，如血压管理、增加体力活动、减少钠摄入，可以显著降低慢性病的发病率并节省医疗费用。整段通顺、有逻辑，结尾用中文句号
背景知识
全球老龄人口迅速增长，预计到2050年，65岁以上人口将占全球人口的16%。新加坡作为全球人均寿命最高的国家之一（2019年为83.2岁），其多民族社会结构使不同族群在慢性病和残疾风险方面存在显著差异。糖尿病、高血压、肥胖和吸烟在马来 和 indian 族群中更为普遍，而这些风险因素的累积效应可能加剧心脑血管疾病、残疾和医疗支出。当前研究普遍缺乏对多民族国家生活方式干预的长期评估，而本研究填补了这一空白。研究者基于新加坡多民族队列（MEC）数据，开发并验证了一个动态微模拟模型，以评估不同干预措施对慢性病和医疗支出的长期影响，为政策制定提供依据。段落结尾使用
研究方法与实验
研究采用动态 Markov 微模拟模型（FEM）来预测2020至2050年期间新加坡51岁以上老龄人口的慢性病、残疾和医疗支出趋势。模型整合了MEC队列数据、Well-being of the Singapore Elderly（WiSE）调查数据以及Singapore Longitudinal Aging Study（SLAS）数据。研究考虑了不同族群的健康差异，并模拟了四个生活方式干预场景：1）改善血压管理，2）增加体力活动，3）减少钠摄入，4）综合所有干预措施。每个干预措施的风险降低幅度基于已有的临床研究数据，并结合新加坡国家卫生调查数据进行校准。
关键结论与观点
研究意义与展望
该研究为政策制定者提供了有力的定量工具，以评估生活方式干预在多民族老龄社会中的长期健康与经济影响。未来可进一步研究不同族群对干预措施的依从性，以及干预措施如何更有效地在不同社会经济群体中推广。此外，模型可扩展至包括间接成本（如生产力损失）和长期护理支出，以更全面评估老龄化社会的医疗负担。研究还建议，未来模型应纳入更多动态变化，如医疗技术进步、筛查项目推广等，以提高预测精度。
结语
本研究系统评估了新加坡老龄人口的慢性病、残疾和医疗支出趋势，并模拟了四种生活方式干预措施的长期影响。研究发现，印度族群在慢性病和医疗支出方面负担最重，而马来族群因寿命较短，其终身支出最低。尽管慢性病和肥胖在华人族群中增长较缓，但整体趋势仍呈上升。四种干预措施中，综合实施所有措施可节省最多医疗费用（5.05亿美元），而改善血压管理和增加体力活动分别对无残疾生存年和总生存年提升最显著。研究强调，针对高风险群体的个性化预防策略是降低老龄社会医疗负担的关键，尤其在多民族社会中需考虑文化、饮食和生活方式的差异。此外，研究模型为未来健康政策提供了可扩展的工具，可用于评估不同医疗融资和服务提供模式的潜在影响。
