【健康城市】单习章 | “末端治疗”向“源头预防”:城市环境与慢性病研究范式的转变
澳门十大正规老牌网赌/十大网赌网址信誉官网2021-02-08 00:23:00来源:澳门十大正规老牌网赌评论:0点击:收藏本文
作者 | 单习章
学院,澳门十大正规老牌网赌,副教授;
香港大学,博士
随着全球范围内持续的城市化,城市人居环境和生活方式发生了深刻的变化,引发了以心血管疾病、癌症、慢性呼吸道疾病及糖尿病为主的慢性病在全球城市蔓延,特别在大中城市。为了对慢性病进行有效预防,全球的关注点已经由传统的针对个体行为的干预(individual behavioral intervention)转向了针对总体/群体(population)和上游因素(upstream factor)的广泛的环境干预(broad environmental intervention)。
然而,国内公共卫生领域的研究,目前仍集中在环境污染对公众健康的影响方面。关于城市人居环境与慢性病的研究,大约自2015年开始,受到国内城市规划设计领域学者的关注。目前相关研究多集中于城市(社区/居住区)建成环境与慢性病关系方面,相关发现能够直接与城市规划设计对接,有利于促进基于证据的城市规划设计,而非传统的依赖政府官员的行政决策和专家经验或专业假设。但是,无论从理论层面,还是实践出发,仅仅关注建成环境是远远不够的,需要对城市环境的定义、维度及内涵进行拓展。此外,很少见到城市规划领域与公共卫生等领域学者合作的研究。而城市环境与慢性病之间关系的复杂性,需要以(城市健康)问题为导向,打破学科壁垒,开展多学科交叉、联合攻关,无论是理论、认识上,还是方法论方面。中国城市的独特性(如紧凑型、高密度、人口老龄化加速、污染重等),特别是相对于西方国家的城市,则要求我国有关城市慢性病的研究和预防,需要创新性的思想和方法论。例如,如何通过规划设计,创建健康、宜居的城市?如何促进人们的积极生活(active living)、人口的健康老龄化(healthy aging)?
在上述国际慢性病预防策略的转变及国内外相关研究的基础上,通过十几年持续的文献跟踪研究,笔者提出了迫切需要超越传统的、依赖生物医学手段和个体行为干预的“末端治疗”(end treatment),拥抱基于现代“社会生态健康观”(socio-ecological view on health)整体性思想、针对总体人群进行环境干预的源头预防(source prevention),从研究范式上进行根本性的转变。正所谓:“上医治未病,中医治欲病,下医治已病”。但鉴于国内当前的研究现状,要想真正实现从“末端治疗”向“源头预防”的范式转变,首先需要在认识论上进行创新性的拓展,在方法论上进行变革式的创新。
一、在对“环境”的认识上,应摈弃过去狭义的环境观,树立大环境观或整体环境观。即需要采用整体性的认识论理解环境和开展慢性病的研究与预防,而非仅仅局限于生物医学方法技术和治疗手段。需要创新性地拓展对“环境”的认识:即超越污染环境,“环境”应包括多个层次、多个维度及多个时间尺度(“3多”)。具体地,“多层次”是指家庭、居住小区、学校/工作场所、居住区/社区、行政区、城市等,目前相关研究多集中于居住(小)区层级,部分研究致力于学校或工作场所。“多维度”指除了污染环境,环境还应包括与人们日常生活相关的自然/物理/建成环境、社会环境、经济环境、食物环境、文化环境甚至于制度/政治环境等。目前国外研究已覆盖了前三类环境,特别是城市自然/建成环境,对食物环境的关注呈上升趋势。而国内研究目前多集中于城市(居住区)建成环境。“多时间尺度”来自于公共卫生领域、融合了纵向(longitudinal)或多时段(multi-temporal)变化在内的生命历程理论(life course theory)。对于环境从“多时间尺度”进行理解,有利于揭示具体环境特征与特定慢性病间的因果关系。但是,目前国内外在此方面的研究较少,可能与纵向数据不易获得有关。而对于大多数城市规划设计领域的学者来说,可能也不太熟悉纵向数据的使用与分析。
二、创新研究方法论
单纯传统的研究方法,如“3S”技术和实地观察(field observation)等,已经远远无法满足“3多”城市环境与慢性病研究的需要。因此,需要加强新技术的应用,新算法、新方法、新工具的研发。在数据收集方面,如基于移动技术的全民科学(citizen science)途径,即利用手机、穿戴式传感器、网络(爬虫)技术等设备和手段,获取及时的、动态的、多维度、多层次的、甚至于多尺度的、纵向的环境和健康大数据。大数据获取的日益便利和云计算(cloud computing)的便捷高效,迫切需要开发新的算法、发展新的分析方法和工具,以对其进行快速分析、深入挖掘和充分利用。然而,这超越了公共卫生和城市规划等相关领域。攻克这一当前国际研究难点,需要包括数学、统计学、计算机、人工智能等相关领域发力。
拓展阅读:
[1] Shan X.-Z. Common diseases in China overlooked[J]. Science, 2015, 347(6222): 620-621.
[2] Shan X.-Z, Li Y, Lai K. From End Treatment to Source Prevention: Socio-Ecological Approaches to Promote Research on the Environment and Non-Communicable Chronic Diseases with Special Reference to China[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2019, 16(11): 1900.
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