作者：孙浩楠 孟新民
天津医科大学总医院心内科
天津医科大学总医院心内科副主任医师，医学硕士。天津心脏学会心律学分会常务委员，冠心病分会委员。主要从事冠心病介入和心脏植入装置的植入与随访，承担多项课题，发表论文多篇。
心血管疾病是全球人口死亡的主要原因，其中心血管死亡的80%以上发生在中低收入国家，造成了巨大的医疗和社会负担。BIGPIC研究因地制宜，设计了合适的治疗方案，利用团队医疗就诊和小额信贷方式对患有糖尿病或高血压的人群进行有效的管理，以改善其心血管健康，通过降糖降压从而有效的降低了其发生心血管疾病风险。但该研究也存在一些局限性，首先，由于分组的形成取决于个体的最小阈值数，因此患者招募与分组之间存在一些延迟；其次，该研究的普遍性推广还有待商榷，需要在更大范围的区域开展进一步研究。总的来说，BIGPIC研究为资源匮乏的低收入地区患有如糖尿病和高血压人群个体化治疗、有效进行慢性病管理，从而改善心血管疾病治疗效果和预后探索了新的可能途径，取得了令人欣喜的成果
。
2020年11月18日，AHA 2020大会发布的BIGPIC试验结果显示，团体医疗就诊和小额信贷可能改善血压并降低心血管疾病风险。其中年轻、女性、低收入人群获益尤为明显。因此将医疗的社会因素纳入医疗保健服务非常必要。
团体医疗就诊（GMV）包括每月例会；社区医疗工作者促进关于健康问题的小组讨论；一对一咨询临床医生；个体化治疗/管理计划。小额信贷和GMV均可通过许多机制改善健康状况（图1）。研究人员假设两种干预措施都可能会导致社交网络特征的改变
[1]
，从而改善中间因素（健康饮食，体育锻炼，药物依从性和健康关注度），最终降低CVD风险（箭头1）。这两种干预措施也可能直接影响中间因素从而影响健康结果（箭头2），而不受社会网络特征的影响。同样，干预措施介导的社交网络特征变化可直接降低CVD风险，而不受中间因素的影响（箭头3）。此外，干预可能通过其他独立途径与健康结果相关（箭头4）。最后，社交网络特征的基线差异可能会削减小额信贷和GMV对降低CVD风险的益处。
（描述了团体医疗就诊、小额信贷团体、社会网络特征的变化及其中间因素和CVD风险降低之间的关系。）
本研究的纳入标准是肯尼亚西部的慢性病管理（CDM）项目。纳入的所有≥35岁并患有糖尿病
（
空腹血糖≥7 mmol/L
）
或糖尿病风险增加
（
空腹血糖受损[空腹血糖5.6-6.9 mmol/L
]
或Leicester风险评估评分升高[≥7]
）
的成年人。BIGPIC纳入人群入选标准：糖尿病
（
空腹血糖≧7 mmol /L
）
；空腹血糖受损
（
空腹血糖5.6 - 6.9 mmol/L
）
；增加患糖尿病的风险
（
Leicester
得分≥7
）
；纳入患者均患有糖尿病或高血压。排除标准：急需治疗的急性病；终末期疾患；妊娠；艾滋病；无法提供知情同意者（图2）。
研究人员将受试者随机分为四组：常规临床治疗组（UC）;常规临床护理加小额信贷组（MF ）；仅团体医疗就诊组（GMV）；团体医疗就诊与小额信贷融合组（GMV-MF）。通过比较研究人群中CVD风险的下降程度来评估GMV和小额信贷的有效性。主要观察指标是1年后的收缩压变化，次要观察指标是1年后舒张压及心血管疾病风险评分（QRISK3评分）的变化。将在卫生设施聚集区（集群）进行随机化，并按县、卫生设施类型和现有小额信贷参与水平分层，以实现地理、卫生设施类型和小额信贷参与水平之间的平衡。24个卫生设施集水区的每个区域将被随机分配到试验的四个分支
（
每个分支有6个集群）
（
图3-4）。随机化过程将由布朗大学的生物统计学专家集中进行。
（UC=常规临床护理，MF=小额信贷；GMV=团体就诊；GMV-MF=团体医疗就诊与小额信贷融合；CVD=心血管疾病；SBP=收缩压。）
图4. 研究设计流程图
入组人群基线收缩压为157.5 mmHg，舒张压为92.5 mmHg，随访12个月后未考虑混杂因素之前四组SBP分别下降11.4、14.8、14.7、16.4 mmHg。调整混杂因素后与UC组相比，三组SBP均有所下降。GMV-MF组DBP显著下降，且QRISK3评分出现明显降低（图5）。研究结果显示与常规治疗相比，患者接受GMV-MF治疗方案一年后心血管风险降低。亚组分析显示，在三种治疗方案中，年轻、女性、低收入人群获益更为明显（图6）。
研究结果显示将医疗的社会因素纳入医疗保健服务非常必要。GMV和MF可能改善SBP，试验证据表明两种干预措施可降低DBP以及心血管疾病风险。个体化治疗方案可能出现更大获益，其中年轻、女性、低收入人群获益更为明显。
