Quintin's Bridges and Footprints

2005年，1750萬的人口死於心血管疾病，占了全球死亡數目的30%;在這之中，760萬人死於冠狀動脈疾病，560萬人死於中風。以前我也提過，NEJM(新英格蘭醫學期刊)曾經呼喻過大家重視中低收入國家(low and middle-income countries)的慢性病一樣，上一期的Lancet也指出相同的問題，當然也再次確任Population-based strategies和High risk based strategies 同等重要的事實。

但是在中低收入國家，因為資源有限，在尋找最有效的方法(cost-effective approach)和最須要被幫助的人，就變的很重要。而在這些地方，population-based strategies是非常有效益的，只不過這須要多方面的配合，從政治、經濟、社會和醫療層面都包括在內，譬如煙草管制，食品工業減低食鹽含量比例，提倡健康飲食和生活等等。我們已經知道高血壓、高血脂和糖尿病是惡名昭彰的危險因子，在門診和病房，我們也常常針對這些危險因子提供治療或衛教，必竟減少一個危險因子，就可以減少一點併發症。但在資源貧乏的地區，這種每看到一個危險因子就治療的high risk based strategies可能行不通，因為這樣經濟負擔太大，而且也忽略了血壓、血糖、血脂肪和其他危險因此之間的連續關係。所以WHO發展了適合中低收入國家，把所有心血管疾病危險因子做綜合評估，發展初一個prediction charts，這當中用很簡單可以得到的數據，譬如性別、收縮壓、抽煙、糖尿病和總血膽固醇(total serum cholesterol)，來作為10年心血管疾病的預測(10-year cardiovascular risk)。比起有名的Framingham risk score，利用更細膩的高密度血脂肪(HDL)和低密度血脂肪(LDL)來作為參考值，的確是簡單的多。而這是從non-Western populations資料中，以每個危險因子間的相對危險率和群體的絕對危險率所估算出來的結果，第一次看到這個圖表，我第一個想到的是，糖尿病該怎麼診斷？總膽固醇的資料如果得不到該怎麼辦？其實文章中(Journal of hypertension 2007;25:1578-82)早有有替代方案，例如用尿液的糖反應(urine sugar)來替代空腹血糖，或是用群體的血脂肪平均值來替代每個人的數據。雖然不清楚整個prediction chart的詳細使用方法，但是我覺得這又再度告訴我們，目前我們所學的疾病觀念，其實是不能拿到這些中低收入國家使用的；除此之外，令人開心的是已經有人開始關心這些地方的慢性病，如何用新的觀念和方式，在有限的科學實驗室檢查下，利用有限的資源提供治療。

或許有人認為這麼「簡略」的方式，來預估複雜的慢性疾病，未免過於天真簡單，或者有人也會覺得在確定使用這樣的方式以前，應該要有足夠的證據可以支持，這套方法的確可以嘉惠中低收入國家的民眾。我想近一步的研究的確是需要，但即使這樣，這套prediction chart，仍然可以作為在中低收入國家，臨床上用來評估「高危險族群」，和決定那些需要接受治療的人，要跟已開發國家一樣的治療指引標準，似乎有很大的困難。到底10年的危險率要訂在哪，想當然爾，10年的危險率，如果越低，那麼受惠的人口一定更多，只不過所需要的成本也就越高，當然，資源永遠有限，在成本效益分析的背後，其實代表的不公平的現狀，就像Paul farmer在愛無國界 裡提到：現在資源雖然有限，但情況已經是有史以來最好的。雖然Paul farmer指的是那些已經可以被阻止的流行病(如TB、HIV)等，跟慢性病的背景有些不同，但是成本分析絕對不可以永遠是「不合理現狀」的合理化藉口，目前姑且我們可以發展適合於中低收入國家的慢性病治療指引，但是想辦法解決目前的不公平現狀，也是我們不可忽略的努力方向！