印度中老年吸烟戒断率的多水平研究：基于全国代表性样本的戒烟影响因素与地域差异分析

《Scientific Reports》：Smoking cessation among middle-aged and older adults in India

　　本研究针对印度约1亿可燃烟草使用者的公共卫生挑战，聚焦45岁及以上中老年人群的吸烟戒断行为。通过分析印度纵向老龄化研究（LASI）中11,920名终身吸烟者的数据，发现全国戒烟率仅为21.1%，且存在显著地域差异（如喀拉拉邦戒烟率达49.0%）。多因素逻辑回归表明，高龄（≥61岁，AOR=1.72）、慢性病诊断（如癌症/肺病/心脏病/卒中，AOR=1.87）及医疗咨询（AOR=1.29）可促进戒烟，而饮酒（AOR=0.55）和农村居住（AOR=0.76）则降低戒烟概率。研究揭示了印度烟草控制体系中服务可及性不足的瓶颈，为优化戒烟干预策略提供了实证依据。

　　

在印度，吸烟已成为严峻的公共卫生危机——全国约有1亿可燃烟草使用者，每年超百万人因吸烟相关疾病死亡。尽管近年来印度成人吸烟率从14.0%降至10.7%，但戒烟成效远低于英美等发达国家（其戒烟率超45%）。尤其令人担忧的是，印度终身吸烟者的成功戒烟率仅14.2%，且年轻吸烟者的戒烟意愿未能有效转化为长期戒断。这种“高认知、低行动”的困境，暴露出印度烟草控制体系中戒烟服务可及性、利用度及系统整合的深层瓶颈。

为破解这一难题，喀拉拉中央大学的Prakash Babu Kodali团队在《Scientific Reports》发表研究，首次基于全国代表性数据（印度纵向老龄化研究LASI 2017-2018），系统分析了45岁及以上印度中老年吸烟者的戒断模式。研究将“成功戒烟”定义为持续戒断≥1年，并创新性地采用戒烟率（quit ratio，即戒烟者占终身吸烟者比例）作为核心指标，更精准衡量烟草控制项目的长期效果。

研究方法上，团队从LASI的72,250名受访者中筛选出11,920名终身可燃烟草使用者，采用多阶段分层整群抽样设计，通过加权计算确保全国及州级估计的代表性。运用二元逻辑回归计算调整后优势比（AOR），并纳入社会人口特征、健康行为（如瑜伽/冥想实践）、疾病诊断（高血压/糖尿病、癌症/肺病/心脏病/卒中）等变量，同时通过ROC曲线和Hosmer-Lemeshow检验验证模型效能。

戒烟率的地理分布与群体差异

全国戒烟率为21.1%，但各邦差异显著：喀拉拉邦以49.0%的戒烟率领先，贾坎德邦（45.6%）和比哈尔邦（36.5%）紧随其后，而梅加拉亚邦（5.1%）和恰蒂斯加尔邦（10.3%）则处于低位。高龄群体（≥61岁）戒烟率（26.8%）显著高于45-60岁群体（15.9%），女性（23.4%）略高于男性（21.1%），但临床意义有限。

戒烟成功的影响因素图谱

多变量分析揭示：高龄（AOR=1.72）、高教育水平（高等教育AOR=2.36）、其他落后阶层（AOR=1.32）、从事瑜伽/冥想（AOR=1.33）、诊断为高血压/糖尿病（AOR=1.50）或严重慢性病（AOR=1.87）显著提升戒烟概率；而男性（AOR=0.74）、农村居民（AOR=0.76）及每月饮酒者（AOR=0.55）戒烟概率较低。值得注意的是，无烟烟草使用者戒烟率更高（AOR=1.94），可能反映替代性戒烟策略或持续使用无烟烟草的混杂效应。

健康系统交互作用的关键价值

交互效应模型进一步凸显：高龄叠加就医咨询、慢性病诊断及一般健康状况，可产生协同促进作用（AOR=4.06）。例如，高龄且伴有严重慢性病诊断者，在获得医疗咨询后戒烟概率提升至普通人群的4倍。这表明医疗系统接触点是促成“ teachable moment（可教时刻）”的重要契机。

结论与政策启示

研究指出，印度中低戒烟率折射出戒烟服务覆盖不足的现实。喀拉拉邦等高绩效地区的经验表明，在国家级烟草控制计划（NTCP）基础上增设戒烟中心（如该邦建立100个家庭健康中心级戒烟站点），能显著提升戒断成功率。建议整合戒烟服务到阿育曼·巴拉特健康与健康中心（HWCs），将“询问-建议-转诊”流程纳入常规临床护理，并开发基于瑜伽/冥想的本土化戒烟工具包。此外，需针对性干预农村、低教育水平及年轻吸烟者群体，避免戒烟行为过度集中于已患病高龄人群。

研究的局限在于横断面设计无法推断因果关系，自我报告戒断可能存在社会期望偏倚。然而，其基于全国高质量队列的实证证据，为印度乃至中低收入国家的烟草控制政策优化提供了关键基准。