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Search: #健康管理

  1. 中国癌症过早死亡率下降,部分癌症逆势上升需警惕

    近年来,癌症作为全球主要健康威胁,一直是公众关注的焦点。联合国可持续发展目标3.4旨在2030年前将非传染性疾病(包括癌症)的过早死亡率降低三分之一。一项新研究系统评估了中国1990年至2023年33个省份的癌症过早死亡率趋势,为理解癌症防控进展提供了关键数据。

    研究显示,中国癌症相关过早死亡率从1990年的13.11%降至2023年的6.66%,年均下降1.93%。其中,胃、食管、鼻咽癌和霍奇金淋巴瘤等癌症下降显著(年均降幅达3.4%-4.9%)。然而,胰腺、乳腺和肾癌在部分北方省份的过早死亡率却呈上升趋势。2023年,黑龙江、重庆等省份男性癌症过早死亡率仍较高,而湖北、上海等地的下降速度最快。

    整体下降趋势表明癌症防控取得一定成效,尤其是有有效预防或早期检测策略的癌症(如胃、结直肠癌)。但研究也指出,要实现2030年目标,未来需更快的下降速度。区域差异显著,提示需针对不同癌症类型和地区制定差异化防控策略,以缩小健康不平等。

    好消息是癌症引起的过早死亡在变少,坏消息是有些癌症在偷偷变多。😱


    来源:The Lancet regional health. Western Pacific

    #中国癌症 #过早死亡率 #癌症防控 #健康目标 #区域差异

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  2. 东部沿海中式饮食模式显著降低肥胖风险,改善心血管代谢健康

    近年来,源自中国东部沿海地区的饮食习惯因其潜在的健康益处而受到广泛关注,但实证证据仍然有限。为了探究这种饮食模式的实际效果,研究人员对来自WELL-China队列中8931名东部沿海地区参与者的饮食数据进行了无监督聚类分析。

    研究团队成功识别出一种健康的饮食模式,将其命名为"东部饮食"(EastDiet)。这种饮食模式以中国传统食物为基础,富含新鲜蔬菜、鱼类、豆制品和全谷物,同时限制高脂肪、高糖分的加工食品摄入。通过对独立队列的复制研究,证实了这种饮食模式与中心性肥胖之间的显著负相关关系。

    研究结论表明,此次识别出的东部饮食是一种基于中国传统食物的循证饮食模式,为促进中国人群健康饮食提供了科学框架。

    这个研究告诉我们,老祖宗的饮食智慧确实有道理——多吃蔬菜鱼虾、少吃油腻加工品,就能远离肥胖烦恼。


    📖Nature Medicine
    🗓2026-03-22

    #健康饮食 #营养学 #肥胖预防 #心血管健康

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  3. 你的血液在“告密”!科学家开发新指数精准评估吸烟危害

    吸烟有害健康是常识,但除了自我报告,我们能否通过血液直接“看见”吸烟对身体留下的痕迹?最近,科学家开发了一种全新的蛋白质组学吸烟指数,通过分析血液中的蛋白质水平,不仅能精准识别吸烟状态,还能预测未来的健康风险。

    研究团队利用机器学习分析了英国生物银行中近 4.4 万人的血浆数据,筛选出 51 种关键蛋白构建了该指数。它能以极高的准确率区分当前吸烟者与从不吸烟者,且在中国人群中得到了验证。更重要的是,该指数与全因死亡及 18 种主要慢性病风险显著相关,甚至能独立于传统吸烟史预测疾病。

    这一发现不仅揭示了吸烟在分子层面的生物学印记,还能追踪戒烟后的身体恢复情况,识别出那些虽然戒烟但风险仍居高不下的个体。这表明,仅靠询问吸烟史可能不足以评估健康风险,血液蛋白检测能提供更精准的个性化医疗参考。

    血液不会撒谎,想骗医生没门!🚫


    来源:Nature communications

    #吸烟 #蛋白质组学 #健康管理

    via: 热心群友

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  4. 你的生活方式可能决定大脑“真实年龄”

    你是否曾觉得自己的大脑反应变慢了?一项新研究揭示,大脑的“真实年龄”并非一成不变,而是会根据你的生活方式发生显著变化。科学家们利用先进的脑部扫描技术,发现积极乐观、充足恢复性睡眠、有效管理压力以及拥有稳固社交支持的人,其大脑年龄可能比实际年龄年轻多达八年,即便是在患有慢性疼痛的人群中也是如此。

    研究团队通过分析参与者的生活方式因素,如心理健康状态、睡眠质量、压力水平和社交互动情况,结合脑部MRI数据,建立了预测大脑年龄的模型。结果显示,拥有更多健康生活因素的人,其大脑年龄显著年轻化,这表明积极的生活方式可能通过改善脑部结构和功能,延缓大脑衰老进程。

    这项研究强调了健康生活方式对大脑健康的深远影响,但也需注意,目前的研究样本和机制尚需更多探索。虽然积极因素能延缓大脑衰老,但并不能完全逆转已发生的衰老过程,且研究未完全排除其他潜在影响因素。

    大脑年轻化,生活得开心点就对了🧠


    来源:Brain Communications

    #大脑年龄 #健康生活方式 #积极心态 #神经科学

    via: 热心群友

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  5. 低量吸烟也显著增加心血管风险,戒烟10年风险大降八成

    吸烟是心血管疾病的头号可预防杀手,但关于吸烟量与风险的关系,尤其是低量吸烟的影响,一直存在不少疑问。很多人以为“少抽一点”危害不大,但新研究揭示了低量吸烟的真实风险。

    研究分析了22项大型前瞻性队列数据,涉及32万多成年人。结果显示,与从不吸烟者相比,每天抽2-5支烟的人,心血管疾病风险升高50%,全因死亡率升高60%。即使每天只抽1支,风险也显著增加。吸烟11-15支的人,心血管疾病和死亡风险分别高出87%和130%。戒烟后,风险下降速度惊人:戒烟头10年,风险就降低了80%以上,20年后能降至与从不吸烟者相当的水平。

    研究还发现,吸烟风险在最初20包年(相当于每天抽一包烟20年)后趋于平稳,再增加吸烟量风险提升不明显。这提示我们,戒烟的“黄金期”是前20年,而低量吸烟者同样面临不容忽视的健康威胁。

    每天抽一根,心血管风险就比从不吸烟的人高60%,这烟抽得,比喝毒药还狠。


    来源:PLoS Medicine

    #心血管疾病 #戒烟 #健康管理

    via: 热心群友

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  6. 四分之一二型糖尿病患者面临肌肉流失及健康恶化风险

    糖尿病管理中,一个常被忽视的严重并发症是肌肉流失。一项发表在《临床营养学》上的新研究表明,约四分之一二型糖尿病患者同时患有"肌肉减少性糖尿病",即糖尿病合并显著的肌肉质量和力量丧失。这种状况比正常衰老导致的肌肉流失更为严重,与体虚、残疾、住院时间延长和死亡风险增加显著相关。肌肉流失由多种因素驱动,包括缺乏运动、不良饮食、慢性炎症、胰岛素抵抗和高血糖等。值得注意的是,新型减肥药物如司美格鲁肽的部分减重效果来自肌肉流失,这使保护肌肉健康在治疗中更为重要。

    肌肉减少性糖尿病并非不可避免,可通过常规筛查、适当蛋白质摄入、力量或阻力训练以及减少久坐时间来预防和改善。专家呼吁将肌肉健康纳入常规糖尿病护理,与血糖和心血管风险管理并重。

    糖尿病和肌肉流失,真是"瘦"不单行啊!😢


    来源:Clinical Nutrtion

    #糖尿病 #肌肉减少 #健康风险 #预防措施

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  7. 双管齐下:饮食与运动结合更能有效控制体重增长

    剑桥大学最新研究发现,同时改善饮食质量和增加身体活动水平可能比仅改变其中一种行为更有效地预防体重增长,特别是减少腹部有害脂肪的堆积。这项对英国成年人的分析显示,虽然饮食质量改善和身体活动增加各自都与身体脂肪增长减少相关,但两者结合的效果最佳。

    研究团队对7,256名成年人进行了长达7年的跟踪调查,使用可穿戴设备和DEXA扫描等技术测量身体成分变化。结果显示,同时改善饮食和运动习惯的参与者平均比行为未改善者少增加约1.9公斤总体脂肪和150克内脏脂肪,相当于基线总体脂肪的7%和内脏脂肪的16%。内脏脂肪是存储在腹部器官周围的脂肪,与2型糖尿病、脂肪肝和心脏病等疾病风险密切相关,研究还发现这种脂肪对生活方式的改变特别敏感。

    健康生活就像谈恋爱,单恋不如双向奔赴!💪


    来源:JAMA Network Open

    #体重管理 #健康饮食 #运动科学 #内脏脂肪 #预防医学

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  8. 超50万国人研究:孩子数量与健康风险的复杂联系

    多子多福还是少生优生?孩子数量不仅关乎家庭结构,似乎也与父母的长期健康息息相关。一项覆盖超过50万中国成年人 、历时约12年随访的大型研究,全面分析了孩子数量与多种疾病及死亡风险之间的复杂联系 。

    研究发现,孩子数量与健康的关系十分复杂 。例如,对女性而言,每多一个孩子,患乳腺癌的风险降低18% (可能与孕期激素保护有关 ),但患胆结石和胆囊炎的风险也随之增加4% (或因孕期代谢改变 )。而对于男性,增加孩子数量与心理和行为障碍的风险降低有关 。然而,孩子过多(≥4个)也与男女患慢性阻塞性肺病的风险增加相关 。而在死亡率方面,研究发现在已有疾病的患者中,没有孩子的男性和女性相比有孩子的人全因死亡风险分别显著高出37%和27% 。研究者提示,这可能与孩子能提供情感和经济支持有关 。

    需要注意的是,以上这些仅仅是相关性,并不能证明是孩子直接带来了健康;也可能是某些健康问题导致了人们没有生育 。因此需要辩证的看待研究结果。这项研究为未来探索生育与健康的因果关系提供了重要线索,也对中国未来应对人口结构变化带来的健康挑战具有政策参考意义 。

    没孩子的心血管:危;有4个孩子的肺:危。人生真是不容易。


    来源:Chinese Medical Journal

    #队列研究 #生育 #健康风险

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  9. 没时间散步,那就集中行走吧!

    很多人执着于刷步数,哪怕是靠在办公室里来回接水、上厕所凑的“碎片步数”。但这种“零存整取”式的积累真的有效吗?一项针对“非活跃人群”(日均步数低于8000)的研究给出了新答案:同样是走路不多,“怎么走”可能比“走多少”更关键 。

    这项发表于《内科学年鉴》的研究追踪了超过3.3万名日均步数低于8000的成年人(平均年龄62岁) 。研究者将他们按主要积累步数的“单次时长”分组 。在近8年的随访中 ,结果差异显著:与主要靠5分钟以下短时行走的人(占42.9%)相比 ,那些主要靠15分钟及以上长时行走的人(占8.0%),9.5年累积全因死亡风险从4.36%降至0.80% ,心血管事件风险从13.03%降至4.39% 。研究推测,这是因为持续时间更长的行走才足以启动关键的心脏代谢保护机制,如改善胰岛素敏感性或心率变异性 。

    这对久坐或运动不足的人群意义重大。研究特别指出,这种健康差异在日行低于5000步的“久坐人群”中尤为明显 。总步数固然重要,但如果你很难达标,那么把有限的步数“集中”在几次10-15分钟以上的持续行走中,可能获益更高 。当然,研究也提醒,这是观察性研究,不能证明因果关系 。也许是更健康的人才能进行更长时间的行走,而非长时间行走使他们更健康 。

    别在工位上抖腿了,下楼溜达一圈(15分钟版)再回来。


    来源:Annals of Internal Medicine

    #心血管疾病 #健康管理

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  10. 每天只需5000步!哈佛研究揭示运动如何延缓老年痴呆症

    缺乏身体活动是阿尔茨海默公认的风险因素 ,但运动究竟如何保护大脑,机制尚不明确 。近日,《自然·医学》期刊发表了哈佛大学衰老大脑研究的一项新成果 。研究证实,在已有阿尔茨海默病早期病理(淀粉样蛋白升高)的年长者中,保持较高的身体活动水平确实能延缓认知和功能的衰退 。

    这项研究追踪了296名认知健康的年长者长达14年 。团队创新地使用计步器客观测量每日步数 ,并结合纵向的Aβ(淀粉样蛋白)和tau蛋白PET脑扫描及年度认知评估 。令人惊讶的发现是,运动带来的好处与Aβ的清除无关 。真正的机制在于:更高的步数与较慢的tau蛋白积聚速率相关 。正是这种对tau蛋白的抑制,介导了运动对延缓认知衰退的保护作用 。

    那么,到底走多少步才有效?研究显示,这种保护作用在每天5,001到7,500步时达到峰值后趋于平稳 。这意味着,对于久坐的年长者来说,一个相对温和的步数目标(而非流行的1万步)就可能有效改变AD的病程 。这项发现为通过干预生活方式来减缓tau蛋白病理、推迟AD症状提供了重要支持 。

    跑1万步的理由-1,每天摸鱼遛弯的理由+1。🤪


    来源:Nature Medicine

    #阿尔茨海默病 #运动 #健康管理

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  11. 新研究颠覆传统认知:肺功能或无“平台期”,20岁出头即走下坡

    路你是否认为人的肺功能在20多岁达到巅峰后,会像一个平稳的高原一样维持很多年才开始衰退?近期发表在《柳叶刀·呼吸医学》上的一项大规模研究对这一传统观念提出了挑战。研究结果显示,肺功能在达到峰值后几乎不存在所谓的“平台期”,而是立即开始缓慢下降。

    这项研究创新性地整合了欧洲和澳大利亚八个大型人口队列研究的数据,构建了一个覆盖4至80岁的“加速队列”,共涉及超过三万名参与者。通过精密的统计模型分析,研究团队描绘出了人一生中肺功能的完整轨迹。他们发现,肺功能在儿童期至青春期呈现两阶段增长,至13-16岁左右达到转折点。女性的肺功能(以FEV₁和FVC为指标)在20岁左右达到峰值,而男性则在23岁左右。研究还特别指出,持续性哮喘和吸烟两大因素会显著影响肺功能轨迹。持续患有哮喘的人群,其肺功能峰值出现得更早,且整个成年期的肺功能水平更低。而持续吸烟则会导致成年后肺功能的加速下降。

    这一发现具有重要的公共卫生意义。它强调了肺部健康的关口前移,即从儿童期到青年期的肺功能发育阶段至关重要,因为一生所能达到的肺功能“天花板”高度,直接决定了老年时呼吸健康的储备量。研究结果不仅为评估和监测全生命周期的肺部健康提供了全新的参考框架,也提醒我们,保护肺脏、预防慢性呼吸系统疾病,必须从年轻时就开始!

    刚到巅峰就开始下坡,这肺活量比我钱包瘪得还快。😭


    来源:The Lancet Respiratory Medicine

    #肺功能 #衰老 #健康管理

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  12. 《柳叶刀》揭示全球健康警讯:近半糖尿病患者未获诊断

    一份发表于《柳叶刀 - 糖尿病与内分泌学》的全球研究报告揭示了糖尿病管理的惊人漏洞 。该研究通过对 119 个国家的数据进行系统性建模分析后估算出,2023 年全球 5.61 亿糖尿病患者中,有近一半(约 2.48 亿人)未被诊断,对自身病情毫不知情 。

    巨大的诊断鸿沟是当前最大的障碍。虽然超过九成的确诊患者在接受治疗,但庞大的未确诊人群完全游离于医疗体系之外,面临极高的并发症风险 。同时,即便在已接受治疗的患者中,也仅有约四成(41.6%)的血糖水平得到了理想控制

    研究还指出了一个严峻的趋势:尽管诊断率在过去 20 年间有所提升,但全球未诊断的患者总数却从 2000 年的 1.43 亿激增至 2.48 亿,增幅高达 73%。这一数字凸显了在全球范围内加强主动筛查、弥补诊断不足已刻不容缓。
    身体里住着个“甜蜜”的敌人,自己却毫不知情 😱😱😱


    The Lancet Diabetes & Endocrinology
    #糖尿病 #健康管理 #流行病学
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  13. AI“看脸”知健康:哈佛新模型可从照片评估生物年龄和生存风险

    近日,哈佛大学丹娜法伯癌症研究院等机构的研究人员发布了一项突破性成果。他们开发了一款名为 FAHR-Face 的人工智能基础模型,通过分析普通的消费级面部照片,即可无创地评估个人健康状况。该模型在超过四千万张图片上进行训练,并衍生出两项核心应用。

    其中,FAHR-FaceAge 模型可评估生物学年龄,若评估年龄显著大于实际年龄,则与更高的死亡风险相关。另一项 FAHR-FaceSurvival 模型则能直接预测癌症患者的生存风险,研究显示,最高风险组的死亡风险是最低风险组的三倍以上。

    这项技术未来有望成为一种低成本、可扩展的健康评估工具,仅凭一张照片就能辅助医生进行快速风险分层,为临床决策提供新的依据。

    “是时候给 AI 看看我这 18 岁的帅脸了”

    arxiv

    #人工智能 #面部识别 #健康管理
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  14. 睡得久未必健康,睡眠节律才是关键!

    一项发表于《健康数据科学》(Health Data Science)的最新研究,通过腕式设备客观测算了超过 8.8 万名成年人的睡眠数据,颠覆了我们对睡眠与健康的传统认知。研究发现,许多以往认为与“长时间睡眠”相关的疾病风险,如缺血性心脏病,实际上可能是一种误解。

    核心创新点在于,研究揭示了许多自认为“睡得久”的人,客观上的睡眠时间其实很短且质量不佳,而正是这种客观的短睡眠带来了健康风险。 与以往过分关注睡眠时长不同,该研究首次系统性地证实,被长期忽视的睡眠节律(即每日作息的规律性)是影响健康的关键因素。不规律的睡眠节律与多达 172 种疾病显著相关,并首次发现了其与慢性阻塞性肺病(COPD)、肾衰竭等疾病的关联。

    这项研究展望,未来的健康建议应从单纯追求睡眠时长,转向更全面的睡眠健康管理,特别是维持稳定的睡眠节律。 同时,它也凸显了可穿戴设备等客观测量手段在精准健康研究中的重要价值,有助于纠正过往因依赖主观报告而产生的偏误,为疾病预防和干预开辟了新的视角。

    闹钟:以前骂我扰人清梦,现在求我当再生父母?


    Health Data Science

    #健康管理 #睡眠节律
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  15. 大模型精准预测生理年龄,重塑健康管理

    近日,发表在《自然-医学》上的一项开创性研究指出,大语言模型(LLMs)能够仅通过常规体检报告,精准预测个体的整体及器官特定生理年龄。这项研究开发并利用了基于LLMs的框架,并在超过1000万参与者的六个大型队列中验证了其有效性和可靠性,预示着未来个性化健康评估和疾病预防的新范式。研究表明,与传统方法(如端粒长度、衰弱指数、表观遗传年龄和机器学习模型)相比,LLMs预测的生理年龄在评估疾病风险方面表现出显著优势,例如全因死亡率预测达到0.757的一致性指数,并在预测冠心病、中风、肾衰竭以及其他20多种健康结局上表现更佳。

    这项创新性的LLMs评估框架,不仅能提供全面且经济高效的衰老评估,还能通过“年龄差”(即生理年龄与实际年龄的差距)有效识别潜在健康风险。研究团队发现,年龄差与多种衰老相关表型和疾病风险紧密相关,例如加速衰老与全因死亡率的风险增加1.055倍。此外,LLMs还能动态评估衰老进程,并识别出与加速衰老相关的蛋白质生物标志物,其中超过一半是此前未被报道的新发现。

    这项研究的突破在于,LLMs无需昂贵的基因组或表观遗传数据,仅凭日常健康报告即可进行高效分析,大大降低了衰老评估的门槛。其强大的泛化能力和实时学习特性,使其在大规模人群健康管理中具备巨大潜力,为个性化健康干预和精准医疗提供了全新的工具。尽管如此,目前该模型在老年人群中的泛化能力仍有待提升,且主要依赖文本数据,未来有望整合更多模态数据以实现更全面的衰老评估。

    以后体检完,AI直接告诉我“你比实际年龄老了五岁,该运动了!”——这感觉是福是祸呢?

    Nature Medicine

    #衰老 #大语言模型 #健康管理