世界卫生组织的调查结果显示，中国每年有超过300万人因慢性病而“过早死亡”，因此将慢性病防治的关口前移，实现对全人群的综合健康管理是减轻慢性病负担的有效措施^［1］。研究指出生活方式因素对健康的影响占60%^［2］，健康的生活方式能够有效预防心血管代谢疾病^［3］，改变生活方式甚至是治疗代谢相关性脂肪性肝病的一线措施^［4］。生活方式与慢性病紧密关联的特点，提示我们需对人群生活方式施加干预，实现促进健康、预防疾病的目的，而构建生活方式模式能够为早期识别风险人群、开展个性化健康教育、实施综合性干预措施提供指引。如今，生活方式模式研究在国内外已有很大的进展，本研究对生活方式模式构建的应用进展及问题进行综述，旨在为全人群的生活方式干预提供启示和参考。

生活方式一词原为“日常用语”，马克思和恩格斯提出“生产方式决定生活方式”这一概念，站在政治经济学的角度首次为生活方式赋予了科学内涵，而德国社会学家韦伯则站在社会学角度提出“消费方式决定生活方式”，从不同角度思考生活方式的内涵^［5］。我国学者分别从三个维度对生活方式进行了定义：生活方式是人们为了满足自身所需的一种生活活动特征和表现形式（广义）；生活方式是根据自己的价值观对自己的生活需求进行选择（中义）；生活方式是包括衣、食、住、行以及闲暇时间在内的人们日常生活活动（狭义）^{［6, 7］}。

生活方式涉及到多种健康相关行为，如合理膳食、适当运动、充足睡眠、烟酒嗜好等，考克汉姆曾在《医疗与社会》一书中指出：健康生活方式是指健康相关行为的集体模式，启示我们与生活方式相关的研究应当以多角度、全方位的思维模式来探讨其中的复杂关系。生活方式模式是将多种健康相关行为作为整体进行考虑，借助统计学方法对多种行为在同质人群中的聚集情况进行探索，构建生活方式模式有利于研究生活方式风险因素的组合，以确定不同的生活方式模式和这些因素可能的协同效应，而不是单一行为的影响^［8］。然而，在生活方式模式构建的过程中，由于人群选择、构建方法以及变量选择的不同，造成目前生活方式模式构建结果存在较大的差异，并且各研究对所得到的模式名称上也各有不同，因此暂无法对生活方式模式进行归纳性描述。

基于人群的生活方式行为数据，运用统计学方法获得生活方式模式，并对其进行命名分析，从而掌握同质人群中的生活方式情况，是一种无监督学习的方法。研究者通常根据研究目的和所期待的模式输出情况来自行选择方法构建生活方式模式，其中最常用的统计学方法包括：主成分分析、聚类分析和潜在类别分析^{［9, 10］}，三者优缺点比较（表1）^{［11, 12］}。

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表1

生活方式模式构建的常用统计学方法优缺点

表1

生活方式模式构建的常用统计学方法优缺点

统计学方法	优点	缺点
主成分分析	1.可减少多个指标选择的工作量2.可消除评价指标间的相关影响3.确定的权数是客观且合理的	1.要对所提取的主成分给予符合实际背景和意义的解释，否则得到的主成分将空有信息量而无实际含义 2.主成分的含义解释多带有模糊性，不如原始变量的含义清晰
聚类分析	1.得到集群特征的结论直观且形式明了 2.无需人工标注和预先分类，类别在聚类过程中自动生成	当样本量较大时，得到结论有一定困难，在实践中可能会发现事物毫无内在联系，而模型本身无法识别该类错误
潜在类别分析	1.事先根据评价指标定义好类别，类别数不变 2.可纳入协变量提高分类的精准度，并且变量类型不受限制	1.需通过人工标注的分类训练语料得到，属于有指导的学习范畴2.二分类收集资料时易造成细节数据的丢失

（一）分析不同生命周期的生活方式模式，为各时期的生活方式干预提供参考：有研究指出，进入不同的人生阶段或者各种重大事件的发生与身体活动水平的下降有显著关联^［13］，结果表明人群生活方式行为的改变与生命周期的发展变化有关。而生活方式模式的构建给予一种全新视角，帮助医务工作者了解各生命周期的生活方式模式特征，为处于不同阶段的人群减少或消除有碍健康的因素，避免或延迟疾病发生，实现对全生命周期的健康管理。

1.儿童时期：儿童时期是形成行为习惯的关键时期，Lioret等^［14］分别对417名和293名墨尔本儿童在其1.5、3.5和5岁时使用问卷收集其饮食摄入、户外活动和看电视时间情况来进行主成分分析。研究指出早在1.5岁时，儿童就确定了两种生活方式模式：不健康的生活方式模式（以自由摄入高能量食物和饮料且无节制看电视为特征）和健康的生活方式模式（以摄入较多水果和蔬菜并且较多户外活动为特征）。考虑到儿童的行为习惯受到父母生活方式的影响，可考虑对孕期妇女进行与养育方案相关的健康指导，将有利于帮助儿童在早期建立健康的生活方式模式，预防成年后慢性病的发生。

2.青少年时期：青少年时期的健康问题不是以患病率或死亡率的形式表现出来的，而是与其行为密切相关^［15］，并且与儿童时期一样，父母受教育程度也会影响青少年生活方式模式^［16］。Magalhães等^［17］对葡萄牙7~9年级青少年的烟酒使用、睡眠、安全意识、饮食这4个生活方式变量进行聚类，得到3种集群：“适应型”（以较差社交能力但具有良好生活方式为特征）；“社会型”（以较高社交能力和身体活动但饮食和安全方面较差为特征）；“健康型”（以正常社交能力和健康生活方式为特征），结果表明社交与青少年的生活方式模式和健康密切关联。此外，已有出生队列研究指出青少年时期积累的不健康生活模式与其成年后无法积极融入社会并且难以找到工作相关联^［18］，所以青少年时期是个人生活方式模式形成的关键时期，该时期的生活方式模式具有可塑性较强、影响因素众多的特点，需对青少年及其父母进行健康生活方式模式的积极引导，采取可行措施迫在眉睫。

3.中年时期：中年人往往受到工作压力、社交等因素影响，有损健康的行为和促进健康的行为往往会伴随出现，存在更为复杂的关系。Vajdi等^［8］对伊朗成年人的饮食模式、体育互动等行为数据进行潜在类别分析得到3种集群，分别为：健康模式群（以大量果蔬摄入为主的饮食模式伴随适当体育活动为特征）；传统饮食模式群（以较低活动量并以坚果摄入为特征）；不健康群（以快餐或精致谷物摄入为主的饮食模式伴随活动量较少为特征）。此外，Mawditt等^［19］对成年男性和女性进行分别聚类，得到男性4种，女性5种的生活方式模式集群，指出饮酒过量以及每日活动量不足为特征的生活方式模式在不同性别中均存在，需要对该类人群高度关注并及时给予健康指导和干预。此外，多项研究^{［20, 21］} 指出社会经济地位也会对该时期的人群产生影响，社会经济地位较低者更容易存在不健康的生活方式模式，更有可能属于慢性病中高风险群体。

4.老年时期：步入老年后，随着身体机能下降、活动受到限制等因素影响，生活方式模式出现较大的改变。受到生活经历和行为模式差异的影响，老龄化表现为有无体力活动和是否有无组织的锻炼（即久坐不动的生活方式）两种衰老表型^［22］。Reuter等^［23］ 通过手腕佩戴数据监测设备收集6 240例美国老年女性的久坐时间和活动数据进行了6年随访，得到4个集群。其中特别的确定了一种日间久坐模式（以久坐时间主要集中在早晨为特征），结果表明该模式与身体功能的下降有关。通过构建老年人身体活动的生活方式模式，能够为老年人给予针对性的生活方式指导并且为老年人的身体功能下降提供早期预警。

5.特殊时期：孕期对于女性而言是一个特殊的阶段，已有研究指出孕妇孕期的健康行为会随着孕期发展而不断改变^［24］，Lee等^［25］对韩国孕妇的睡眠质量、睡眠时间和身体活动情况确定聚类模式，并调查各模式与孕前健康行为、抑郁症状和妊娠压力的关联。通过聚类分析得到3种集群：睡眠良好群、睡眠不佳群以及活动不足群。其中睡眠质量良好群中的女性更有可能拥有较高的教育和收入水平，并且在怀孕前有更多的健康行为。而睡眠不足和活动不足的人群更有可能报告更高的抑郁症状和妊娠压力。结果提示，通过构建生活方式模式，可为身体不活跃或睡眠不佳的孕妇提供针对孕期的生活方式指导，在促进心理健康的同时带来良好的产科结果。

（二）分析不同生活方式模式与健康问题的关系，为疾病防控提供方向：生活方式模式的构建有利于发现多种生活方式行为与身心异常间的关联，通过获得具有相同特征的集群、明确与健康问题相关的集群特征、关注风险行为的聚集信息，可为即将出现或已出现异常的个体实施多行为的综合早期干预，阻止不良结局的进一步发展，为人群健康保驾护航。

1.与肥胖相关：中国居民肥胖防治专家共识指出：我国目前超重和肥胖流行情况和趋势不容乐观^［26］，应当注意的是，肥胖的发生并不是单纯的由于能量或者食物摄入多而引起的，多种生活习惯的差异是造成人群肥胖的重要原因^［27］。有研究对欧洲63 215例儿童的能量平衡相关行为数据进行分析，结果指出，肥胖预防策略需要考虑行为间的协同效应，未来的公共卫生举措应该以减少屏幕使用时间和高能量低营养食物摄入为目标，同时增加身体活动和果蔬的摄入量^［28］。另外，Savage等^［29］对西班牙1 634例青少年开展两年的随访，发现肥胖的发生与久坐时间长、地中海饮食坚持程度低有关，并且久坐的生活方式行为和饮食习惯对肥胖结局产生共同作用，仅考虑到行为的独立作用时难以得到较好的干预效果。生活方式模式的构建指导我们关注多行为、计划实施综合性干预措施，真正实现对肥胖人群的科学防治。

2.与慢性病相关：生活方式干预是延缓慢性病高危人群疾病进展速度的有效方式^［30］。生活方式模式能够明确与慢病相关联的生活方式行为，有利于对高危人群的高危行为实施有效干预。研究指出，一周5~7次水果消费、不吃蔬菜且饮酒的不健康集群与2型糖尿病的患病率呈负相关性，而与糖尿病的发病率呈正相关，提示生活方式的改变与糖尿病的流行和发展紧密关联^［31］。通过了解风险集群的生活方式模式特征，可明确慢性病与风险集群间的相互作用，以生活方式模式作为风险人群的判断和思考依据，从而获得有效的慢性病干预效果。此外，由不同的饮食和体育活动构成的生活方式模式被证实与心脏代谢风险指标的异常密切相关，同为运动量不足的人群中遵从饮食建议者比不遵从者的高密度脂蛋白水平高^［32］。结果说明在遵循膳食指南的同时积极锻炼能够带来更好的临床结局，因此提示我们应以整体视角看待人群的生活方式。此外，各慢性病往往伴随发生并且互相影响^［33］，因此捕捉高危生活方式的聚集情况，及时对慢性病高危人群生活方式加以干预，不仅是针对某一种慢性病的有效干预，而且也是对大多数生活方式病的综合防治措施。

3.与心理健康相关：有研究指出体育、艺术和游戏活动等行为对学生的心理健康具有积极的促进作用，然而仅关注行为的独立作用来考虑其与心理健康的关系^［34］。Hoogstoel等^{［35, 36］}对毛里求斯和贝宁两地的青少年使用潜在类别分析发现具有多种危险生活方式行为的集群与自杀倾向（自杀想法、计划、行为）之间存在高度相关性，并且暴力、烟酒消费等行为增加了自杀风险，由此说明生活方式模式与心理健康密切相关。而我国，Zhang等^［37］对中国85~105岁高龄人群以往生活方式和主观幸福感间的关系展开研究，结果表明健康的生活方式模式与中国老年人的主观幸福感密切相关，能够刺激老年人的积极情绪，提高老年人的主观幸福感评价。由此可知，并不是某一种行为独立的造成了异常心理，也不是改变某一种行为就能够对心理健康有极大的改善，这是行为的累积效应结果。因此进一步探讨哪些不良的生活方式行为聚集时会造成异常的心理健康状况，可为全民心理健康的发展提供新思路。

生活方式模式的相关研究，具有人群异质性强、影响因素众多的特点。利用聚类分析等机器学习的方法，基于数据发现具有相同特质的人群从而更好地了解不同的生活方式模式特征、影响因素以及与不良结局间的关系。利用所得研究结果，指导医护人员根据目标群体特征，给予有针对性的综合干预才是生活方式模式构建的最终目的。将健康行为看成是一个整体，能帮助我们更好地规划保健服务和制定防治多种慢性疾病的战略和准则^［38］。但目前，生活方式模式构建的相关研究中还存在诸多问题，有待于进一步解决。

1.无法准确推断因果：生活方式模式构建相关文献大多数采用大样本的横断面研究^{［20，37］}，尽管横断面研究科学性较强，研究对象代表性较好，并且一次性可研究多种相关因素的影响，但难以确定生活方式模式与暴露因素之间的因果关系。虽已有部分纵向研究生活方式模式研究得以开展^{［14，23］}，并且该类研究能够进一步加强因果论证，得到生活方式模式随时间演变的情况，但由于耗时长、样本流失量大、数据收集困难等原因，造成纵向研究开展较少。同时聚类分析等统计学分析方式与时间演变的稳定性暂不明确，需要更多的前瞻性队列研究来辅助支持研究结果。

2.缺少客观数据来源：目前生活方式模式构建时，数据大多通过填写问卷等自我报告^［31］或者儿童问卷由父母报告的形式^［28］来收集，存在父母对儿童行为的具体情况了解不准确、回忆偏差以及社会期待等因素影响。少数研究采用手腕佩戴测量身体活动情况和久坐时间的仪器来收集客观数据，但其他数据的收集如睡眠、饮食、烟酒消费等情况，暂无客观方式收集。尽管多数研究使用了IPAQ（国际身体活动问卷）来评估身体活动^{［39, 40］}、FFQ（食物频率问卷）来评估饮食习惯^［41］等，并且信效度较为良好，但在未来研究中可考虑引入仪器或新设备来辅助数据收集，比如使用睡眠多导图来获取睡眠数据等。

3.同类文章间可比性较差：（1）研究结果推广受限：在生活方式模式构建中，人群存在很强的异质性，比如国家的文化、饮食习惯以及地区或国家的发展、教育水平等因素，让不同地区人群行为之间差异性较大，造成结果的可参考性和推广性受到限制。未来可考虑对多地区^［28］、多种族^［31］、大数据人群开展研究，增加研究的说服力和可推广性。（2）变量分界点未取得共识：生活方式变量的截止点缺少统一的外部标准进行界定，如久坐时间的截点划分，超过多长时间属于不健康，目前暂无定论^［42］。研究者们通常参考先前研究所设计的、被认为是合理的截止点来开展研究，但由于选择的主观影响，造成同变量构建生活方式模式的研究却不具备可比性。未来需要对生活方式相关变量的截点划分展开讨论和研究，制定合理的变量分界点标准。（3）研究变量选择大同小异：生活方式的可选择变量具有多样性，但大多数研究仅选择某3-4个变量进行分析^［8，17］，可能会对集群造成影响，但暂未被发现或者已被发现却未被纳入的变量，导致同类文章间因选择变量的不同而导致文章间的可比性较低。未来可进一步发现和探讨人群中对自身和他人健康状况产生影响的行为变量因素，比如保健行为、求医行为等。

4.统计方法选择原因不明：各种统计学方法导出的模式间的可比性和一致性暂缺少相关研究进行指导，并且大多数生活方式模式在构建时追求在多种特征中寻找具有相同特征的人群，但统计学方法的选择原因未得到记录或说明。目前仅D'Souza等^［41］使用主成分分析、聚类分析、潜在类别分析的方式，对同一组儿童的生活方式模式进行分析。研究结果表明，主成分分析产生4种模式，而聚类分析和潜在类别分析各产生3种模式。尽管每种方法都确定了健康的、不健康的和混合的生活方式模式，相似之处提供了更大的信心，虽然模式在目标人群中存在，但所产生模式的数量和特征各不相同。总的来说，使用不同的方法比较模式是可能的，但使用不同的方法比较不同研究的模式特征的细节时，一些差异可能是由所使用的统计方法产生的假象，并不是样本中的真实差异。因此在使用方法的选择上要更加仔细斟酌，尽可能详细的去描述主观判断部分，处理好客观和主观的关系。

目前生活方式模式与其影响因素的研究已开展较多，可进一步探讨生活方式模式与慢性病间的关联，以及生活方式模式随时间演变后的差异。在研究对象的选择上，已有大量针对青少年群体展开的研究，而对于特殊人群，比如孕产妇、绝经后女性、丧偶老人等经历重大事件或生理上变化等人群的生活方式模式构建的分析较少，今后可进一步展开研究，从而能够更好地对特殊人群给予支持。特别是随着健康老龄化的需求，指引研究者们可进一步探索健康老年群体中生活方式模式情况。此外，目前国外生活方式模式相关研究数据来源，多有国家级纵向大数据样本作为支撑，如芬兰的NFBC1986出生队列数据^［23］、欧洲儿童肥胖监测活动（COSI）^［29］等，我国虽已有研究者使用2014年中国健康长寿纵向调查数据（CLHLS）^［28］进行研究，但其他人群的大样本队列数据收集还有待进一步开展，有利于对更大群体的健康相关信息进行整合，从而更好地实现对全人群的“早发现、早诊断、早治疗”的健康管理目标。

未来生活方式模式构建可考虑对生活方式变量的内部细化，如对不同类型体育活动的研究；可对收集资料的方式进行改进，比如使用访谈法等质性研究方式进一步了解人群所处的情境，获得更为深入且具体的资料从而对同质群体的特定环境进行分析说明；可对影响因素的选择、测量工具、参考指标和人群选择上进行创新，进一步分析生活方式模式与健康结局间的关联，提供生活方式模式与人群健康关系的科学证据。