Breviscapine Regulates the mRNA and Protein Levels of CINC-1 and CINC-2 in the Right Ventricle of Rats with Acute Pulmonary Embolism
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摘要:
目的 观察灯盏花素对大鼠肺栓塞模型右心室CINC-1、CINC-2的mRNA及蛋白水平有无影响。 方法 复制大鼠肺栓塞模型，灯盏花素低、高剂量组及低分子肝素组给予腹腔注射相应药物，取肺组织做肺栓塞病理检测，右心室组织做Q-PCR及Western blot测定各组CINC-1、CINC-2的基因及蛋白水平。 结果 与假手术组比较，模型组CINC-1、CINC-2的基因表达明显升高（P < 0.01），灯盏花素低、高剂量组及低分子肝素组可以显著下调CINC-1、CINC-2的基因水平（P < 0.01），灯盏花素高剂量组在下调CINC-1基因书水平上优于低分子肝素组（P < 0.05）；与假手术组比较，模型组CINC-1、CINC-2的蛋白表达明显升高（P < 0.01），灯盏花素低、高剂量组可以明显下调CINC-1的蛋白水平（P < 0.01），灯盏花素高剂量组在下调CINC-1蛋白表达水平上优于低分子肝素组（P < 0.05）；灯盏花素高剂量组可以明显下调CINC-2的蛋白水平（P < 0.01）。 结论 灯盏花素可以下调急性肺栓塞大鼠右心室 CINC-1、CINC-2 的基因和蛋白表达水平， 可能发挥抗肺栓塞炎症的作用。 Abstract:Objective To observe whether breviscapine has any effect on the mRNA and protein levels of CINC-1 and CINC-2 in the right ventricle of rats with pulmonary embolism. Methods The rat model of pulmonary embolism was replicated, and rats in the breviscapine low-dose, high-dose and low-molecular-weight heparin groups were given intraperitoneal injection of corresponding drugs, lung tissue samples were collected for pathological detection of pulmonary embolism, and right ventricular tissue samples were determined by Q-PCR and Western blot to determine CINC-1, CINC-2 gene and protein levels in each group. Results Compared with the sham operation group, the gene expression of CINC-1 and CINC-2 in the model group was significantly upregulated （P < 0.01）. The low-dose, high-dose and low-molecular-weight heparin groups of breviscapine could significantly down-regulate the gene expression of CINC-1 and CINC-2 （P < 0.01）. The high-dose breviscapine group was better than the low-molecular-weight heparin group in down-regulating CINC-1 gene level （P < 0.05）. Compared with the sham operation group, the protein expressions of CINC-1 and CINC-2 in the model group were significantly increased （P < 0.01）. The low-dose and high-dose groups of breviscapine could significantly down-regulate the protein level of CINC-1 （P < 0.01）, and the high-dose group of breviscapine was better than the low-molecular-weight heparin group in down-regulating the protein expression of CINC-1 （P < 0.05）. And the high dose of breviscapine can significantly down-regulate the protein level of CINC-2 （P < 0.01）. Conclusion Breviscapine may play an anti-inflammatory role in pulmonary embolism by down-regulating the gene and protein expression of CINC-1 and CINC-2 in the right ventricle of rats with acute pulmonary embolism. -
Key words:
- Breviscapine /
- Pulmonary embolism /
- CINC-1 /
- CINC-2
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“直过民族”是基于跨越式发展经历所提出的一种特殊称谓，特指新中国成立后，未经民主革命，社会形态直接由原始社会转变为社会主义社会的民族[1]。我国“直过民族”分布集中，尤以云南省为主[2]，其境域内聚居有11个“直过民族”。这些民族大多聚居于山高水险，交通不变，社会发展相对滞后的地区[3]，一直备受党和国家的高度重视。脱贫攻坚时期，云南省11个“直过民族”先后于2018～2020年宣告整族脱贫[4]。持续巩固和拓展脱贫成效，接续推进乡村振兴成为了当前“直过民族”聚居区的重要发展命题。长期以来，民族地区由于发展基础薄弱，地理环境限制等特殊原因，医疗卫生事业发展相对缓慢，群众健康水平有待大幅提升[5]。随着健康中国建设的深入推进，着力补齐“直过民族”聚居区的健康服务短板，已成为缩小地区和民族间健康水平差距，实现全民全生命周期健康覆盖的重要组成。
卫生服务是维持人体生命和健康不可缺少的条件。优化卫生服务，确保居民获得公平可及的卫生服务，以增加大众健康福祉已成为现今社会备受关注的健康共识。当前，国内已有诸多卫生服务需要与利用的相关研究，但此类研究大多围绕城乡居民[6]、老年人[7]、低收入人口[8]和留守儿童[9]等弱势人群展开，关注少数民族卫生服务需要与利用情况的研究相对较少，且鲜有研究同时关注多个少数民族。因此，本研究旨在通过调查了解云南省6个“直过民族”的卫生服务需要与利用现状，探知当前“直过民族”卫生服务的特点及薄弱点，为完善“直过民族”卫生服务政策，合理配置卫生资源，确保居民获得公平可及的卫生服务提供参考依据。
1. 资料与方法
1.1 研究对象
研究采用分层随机抽样方法。首先，根据“直过民族”分布和社会经济发展状况选择云南省临沧市某县作为布朗族、佤族、拉祜族的调查点，怒江傈僳族自治州某县（市）作为作为傈僳族、怒族的调查点，西双版纳傣族自治州某县（市）作为基诺族的调查点；其次，在各县（市）辖区内根据民族聚居情况分民族抽取1个乡（镇）；再次，在每个乡镇随机抽取2个行政村；最后，在每个行政村随机抽取年龄在15岁及以上的常住居民进行调查。根据样本量计算公式：$N=\frac{{\mu }_{\alpha}^{\text{2}}{\times P(1-P)}}{{\text{δ}}^{\text{2}}}\times {deff}$，其中P取2018年云南省居民2周患病率37.23%[6]，设允许相对误差10%，允许绝对误差δ=0.3723×0.10 = 0.03723，deff 取2，按照95%的可信区间$\mu_{ \alpha }$取1.96，计算出最小样本量为1282人。同时考虑无效问卷和拒访率，拒访率不超过15%，计算得到最终样本量约为1474人。本次调查共计发放问卷2000份，按要求填写完所有题目的问卷视为有效问卷，最终回收有效问卷1921份，有效率96.05%。本研究已获得昆明医科大学伦理委员会审批（KMMU2021MEC095）。
1.2 研究方法
研究采用问卷调查方法，参考全国第六次卫生服务调查所采用的《家庭健康调查表》[10]，于2022年7～12月自制卫生服务调查问卷进行调查。问卷内容分为调查对象基本情况与卫生服务情况两部分。调查对象基本情况主要包括性别、年龄、婚姻状况、受教育程度、职业、家庭月收入、健康素养、自评健康状况等一般资料，其中，自评健康状况利用EQ-5D-5L量表调查所得的健康效应值和EQ-VAS评分描述，健康效应值采用Luo[11]等构建的中国居民EQ-5D效用值积分体系计算；卫生服务情况主要包括卫生服务需要（2周患病情况、慢性病患病情况）和卫生服务利用（2周就诊情况、1a内住院情况）。
主要调查指标：2周患病率=调查前2周内患病人数/调查人数×100%；慢性病患病率=慢性病患病人数/调查人数×100%；2周就诊率=调查前2周内就诊人数/调查人数×100%；2周患病未就诊率=调查前2周内患病而未就诊人数/2周患病人数×100%；1 a内住院率=调查前1 a内住院人数/调查人数×100%；1 a内应住院未住院率=调查前1 a内应住院而未住院人数/1 a内需住院人数。
1.3 统计学处理
分类资料采用频数和百分比描述，使用EpiData 3.1软件录入问卷数据，Stata 15.1软件进行数据统计分析，率/构成比的比较采用χ2检验，多组间的两两比较采用Bonferroni法校正检验，影响因素分析使用二分类Logistic回归。检验水准α=0.05。
2. 结果
2.1 基本情况
本研究共计纳入“直过民族”居民1921人。男女性别比为0.917∶1，平均年龄为（46.88±17.02）岁，以15～59岁者居多，占72.93%（1401人）；民族构成均匀，分别为佤族293人，占15.25%，怒族300人，占15.62%，傈僳族378人，占19.68%，基诺族398人，占20.72%，拉祜族280人，占14.58%，布朗族272人，占14.16%；婚姻状况以已婚者居多，占68.19%（1310人）；受教育程度以小学及以下者居多，占63.40%（1218人）；职业以农民居多，占66.79%（1283人）；家庭月收入以0～2999元者居多，占57.31%（1101人）。58.93%（1132人）的被调查对象健康素养具备率偏低，自评健康状况普遍较好，健康效应值>0.75者占96.77%（1859人），EQ-VAS评分>75者占69.13%（1328人）。
2.2 卫生服务需要情况
2.2.1 2周患病情况
2周患病人数433例，2周患病率为22.54%。不同性别、年龄、民族、婚姻状况、受教育程度、职业、健康素养以及自评健康状况居民的2周患病率差异具有统计学意义（P<0.05）。其中，女性、中老年人、除基诺族外的其他“直过民族”、离异或丧偶、小学及以下受教育程度、农民、低健康素养与自评健康状况较差居民的2周患病率相对较高（P<0.05），见表1。
表 1 不同特征“直过民族”居民的卫生服务需要比较 [n，%]Table 1. Comparison of the health service needs of the residents among Zhiguo ethnic minority groups with different characteristics [n，%]特征 2周患病情况 慢性病患病情况 2周患病人数 2周患病率 χ2 P 慢性病患病人数 慢性病患病率 χ2 P 性别 24.352 <0.001*** 11.425 0.001** 男 162 17.63 318 34.60 女 271 27.05 422 42.12 年龄（岁） 80.429 <0.001*** 385.582 <0.001*** 15～44 134 15.09a 149 16.78a 45～59 113 22.03a 235 45.81a ≥60 186 35.77a 356 68.46a 民族 14.902 0.011* 33.191 <0.001*** 佤族 76 25.94a 114 38.91a 怒族 75 25.00b 118 39.33b 傈僳族 94 24.87c 178 47.09c 基诺族 63 15.83a，b，c 109 27.39a，b，c，d，e 拉祜族 60 21.43d 112 40.00d 布朗族 65 23.90e 109 40.07e 婚姻状况 47.431 <0.001*** 147.803 <0.001*** 已婚 295 22.52a 531 40.53a 未婚 34 11.04a 34 11.04a 离异或丧偶 104 34.32a 175 57.76a 受教育程度 60.152 <0.001*** 164.726 <0.001*** 小学及以下 342 28.08a，b 600 49.26a，b 初中 66 14.44a 101 22.10a 高中及以上 25 10.16b 39 15.85b 职业 19.213 <0.001*** 51.040 <0.001*** 农民 327 25.49 566 44.12 非农民 106 16.61 174 27.27 家庭月收入（元） 0.668 0.716 22.988 <0.001*** 0～2999 254 23.07 473 42.96a，b 3000～6999 139 21.45 218 33.64a ≥7000 40 23.26 49 28.49b 健康素养 58.384 <0.001*** 139.498 <0.001*** 低健康素养 324 28.62 560 49.47 高健康素养 109 13.81 180 22.81 健康效应值 32.644 <0.001*** 59.669 <0.001*** <0.5 5 38.46b 11 84.62a 0.5～0.75 27 55.10a 42 85.71b >0.75 401 21.57a 687 36.96a，b EQ-VAS评分 123.428 <0.001*** 127.696 <0.001*** <50 22 57.89a 30 78.95a 50～75 202 36.40a 306 55.14a >75 209 15.74a 404 30.42a *P<0.05，**P<0.01，***P<0.001；a～e字母表示卡方两两比较结果，如2组间标记字母相同，则2组间差异有统计学意义。 2.2.2 慢性病患病情况
慢性病患病人数740例，慢性病患病率为38.52%。其中，居民患病位居前5的慢性病分别为高血压（40.00%）、椎间盘疾病（25.68%）、类风湿关节炎（25.14%）、慢性肠炎（12.97%）以及糖尿病（10.81%）。不同性别、年龄、民族、婚姻状况、受教育程度、职业、家庭月收入、健康素养与自评健康状况居民的慢性病患病率差异具有统计学意义（P<0.05）。其中，女性、中老年人、除基诺族外的其他“直过民族”、离异或丧偶、小学及以下受教育程度、农民、低家庭月收入、低健康素养以及自评健康状况较差居民的慢性病患病率相对较高（P<0.05），见表1。
2.3 卫生服务利用情况
2.3.1 2周就诊情况
2周就诊人数275例，2周就诊率为14.32%；2周患病未就诊人数158人，2周患病未就诊率为36.49%。位居前3的未就诊原因为自行服药（57.75%）、自感病轻（23.00%）以及经济困难（9.86%）。不同性别、年龄、婚姻状况、受教育程度、职业、健康素养与自评健康状况居民的2周就诊率差异具有统计学意义（P<0.05）。其中，女性、中老年人、已婚、离异或丧偶、小学及以下受教育程度、农民、低健康素养以及自评健康状况较差居民的2周就诊率相对较高（P<0.05），见表2。
表 2 不同特征“直过民族”居民的卫生服务利用比较 [n，%]Table 2. Comparison of the health service utilizations of the residents among Zhiguo ethnic minority groups with different characteristics [n，%]特征 2周就诊情况 1 a内住院情况 2周就诊人数 2周就诊率 χ2 P 1 a内住院人数 1 a内住院率 χ2 P 性别 12.917 <0.001*** 5.637 0.018 * 男 104 11.32 162 17.63 女 171 17.07 220 21.96 年龄（岁） 35.995 <0.001*** 74.424 <0.001*** 15～44 83 9.35a，b 113 12.73a 45～59 86 16.76a 104 20.27a ≥60 106 20.38b 165 31.73a 民族 2.921 0.712 44.454 <0.001*** 佤族 42 14.33 45 15.36a，b 怒族 50 16.67 62 20.67g 傈僳族 58 15.34 101 26.72a，c，d 基诺族 51 12.81 105 26.38b，e，f 拉祜族 36 12.86 34 12.14c，e 布朗族 38 13.97 35 12.87d，f 婚姻状况 18.568 <0.001*** 33.393 <0.001*** 已婚 199 15.19a 262 20.00a 未婚 21 6.82a，b 32 10.39a 离异或丧偶 55 18.15b 88 29.04a 受教育程度 23.268 <0.001*** 18.495 <0.001*** 小学及以下 209 17.16a，b 278 22.82a，b 初中 48 10.50a 71 15.54a 高中及以上 18 7.32b 33 13.41b 职业 11.328 0.001** 1.435 0.231 农民 208 16.21 265 20.65 非农民 67 10.50 117 18.34 家庭月收入（元） 2.896 0.235 0.180 0.914 0～2999 170 15.44 216 19.62 3000～6999 81 12.50 130 20.06 ≥7000 24 13.95 36 20.93 健康素养 19.036 <0.001*** 21.489 <0.001*** 低健康素养 195 17.23 265 23.41 高健康素养 80 10.14 117 14.83 健康效应值 8.748 0.013* 13.266 0.001** <0.5 1 7.69b 7 53.85a 0.5～0.75 14 28.57a 15 30.61b >0.75 260 13.99a 360 19.37a EQ-VAS评分 49.963 <0.001*** 53.374 <0.001*** <50 9 23.68b 18 47.37a 50～75 126 22.70a 154 27.75a >75 140 10.54a，b 210 15.81a *P<0.05，**P<0.01，***P<0.001；a～g字母表示卡方两两比较结果，如2组间标记字母相同，则2组间差异有统计学意义。 2.3.2 1 a内住院情况
1 a内住院人数382人，1 a内住院率为19.89%；1 a内应住院未住院人数72人，应住院未住院率为15.86%。位居前3的未住院原因分别为没有时间（36.11%）、经济困难（31.94%）与自行服药（29.17%）。不同性别、年龄、民族、婚姻状况、受教育程度、健康素养与自评健康状况居民的1 a内住院率差异具有统计学意义（P<0.05）。其中，女性、中老年人、傈僳族与基诺族、离异或丧偶、小学及以下受教育程度、低健康素养以及自评健康状况较差居民的1 a内住院率相对较高（P<0.05），见表2。
2.4 影响因素分析
2.4.1 卫生服务需要影响因素分析
分别以调查对象的2周患病情况（2周患病=1，2周未患病=0）与慢性病患病情况（患慢性病=1，未患慢性病=0）为因变量，以其单因素分析中差异具有统计学意义的因素为自变量，建立Logistic回归模型。结果显示，女性（OR=1.564）、年龄≥60岁（OR=1.727）与健康效应值较低（OR=5.277）是居民2周患病的危险因素，而民族为基诺族（OR=0.470）和拉祜族（OR=0.659）、EQ-VAS评分较高（OR=0.446/0.174）的居民2周患病风险较低；年龄≥45岁（OR=3.392/7.072）是居民慢性病患病的危险因素，而民族为基诺族（OR=0.409）、未婚（OR=0.479）、高受教育程度（OR=0.629/0.603）和高EQ-VAS评分（OR=0.208）的居民慢性病患病风险较低（P<0.05），见表3。
表 3 “直过民族”居民卫生服务需要影响因素分析Table 3. Analysis of influencing factors on the health service needs of the residents among Zhiguo ethnic minority groups变量 2周患病 慢性病患病 OR 95%CI OR 95%CI 性别（参考：男） 女 1.564*** （1.233，1.984） 1.232 （0.988，1.536） 年龄（参考：15～44岁） 45～59 1.126 （0.819，1.550） 3.392*** （2.558，4.497） ≥60 1.727** （1.240，2.406） 7.072*** （5.166，9.681） 民族（参考：佤族） 怒族 1.111 （0.742，1.663） 1.174 （0.795，1.733） 傈僳族 0.678 （0.455，1.009） 0.976 （0.664，1.436） 基诺族 0.470*** （0.309，0.714） 0.409*** （0.277，0.606） 拉祜族 0.659* （0.436，0.997） 0.863 （0.582，1.280） 布朗族 0.738 （0.488，1.117） 0.953 （0.637，1.425） 婚姻状况（参考：已婚） 未婚 0.791 （0.505，1.238） 0.479** （0.310，0.740） 离异或丧偶 1.151 （0.846，1.564） 0.988 （0.731，1.336） 受教育程度（参考：小学及以下） 初中 0.729 （0.504，1.056） 0.629** （0.452，0.874） 高中及以上 0.596 （0.344，1.030） 0.603* （0.371，0.979） 职业（参考：农民） 非农民 0.993 （0.734，1.344） 1.099 （0.825，1.463） 家庭月收入（参考：0～2999元） 3000～6999 − − 0.985 （0.768，1.264） ≥7000 − − 0.977 （0.624，1.529） 健康素养（参考：低健康素养） 高健康素养 0.791 （0.568，1.100） 1.052 （0.784，1.412） 健康效应值（参考：<0.5） 0.5～0.75 5.277* （1.311，21.239） 2.704 （0.423，17.306） >0.75 2.079 （0.581，7.441） 0.474 （0.092，2.454） EQ-VAS评分（参考：<50） 50～75 0.446* （0.216，0.922） 0.436 （0.181，1.051） >75 0.174*** （0.084，0.360） 0.208*** （0.087，0.498） *P<0.05，**P<0.01，***P<0.001。 2.4.2 卫生服务利用影响因素分析
分别以调查对象2周就诊情况（2周就诊=1，2周未就诊=0）与1 a内住院情况（1 a内住院=1，1 a内未住院=0）为因变量，以其单因素分析中差异具有统计学意义的因素为自变量，建立Logistic回归模型。结果显示，女性（OR=1.461）和年龄≥45岁（OR=1.510/1.560）是居民发生2周就诊行为的危险因素，而高EQ-VAS评分（OR=0.445）的居民发生2周就诊行为的风险较低；年龄≥60岁（OR=2.029）、民族为怒族（OR=1.599）、傈僳族（OR=1.688）和基诺族（OR=1.968）是居民出现1 a内住院情况的危险因素，而高EQ-VAS评分（OR=0.325）的居民出现1 a内住院情况的风险较低（P<0.05），见表4。
表 4 “直过民族”居民卫生服务利用影响因素分析Table 4. Analysis of influencing factors on the health service utilizations of the residents among Zhiguo ethnic minority groups变量 2周就诊 1a内住院 OR 95%CI OR 95%CI 性别（参考：男） 女 1.461** （1.114，1.916） 1.195 （0.939，1.519） 年龄（参考：15～44岁） 45～59 1.510* （1.054，2.163） 1.387 （0.999，1.926） ≥60 1.560* （1.062，2.292） 2.029*** （1.442，2.855） 民族（参考：佤族） 怒族 − − 1.599* （1.027，2.491） 傈僳族 − − 1.688* （1.123，2.538） 基诺族 − − 1.968** （1.296，2.989） 拉祜族 − − 0.683 （0.418，1.116） 布朗族 − − 0.715 （0.436，1.174） 婚姻状况（参考：已婚） 未婚 0.743 （0.435，1.267） 0.819 （0.523，1.282） 离异或丧偶 0.942 （0.659，1.345） 1.158 （0.848，1.582） 受教育程度（参考：小学及以下） 初中 0.774 （0.517，1.160） 0.735 （0.508，1.063） 高中及以上 0.633 （0.343，1.167） 0.743 （0.451，1.224） 职业（参考：农民） 非农民 0.925 （0.665，1.287） − − 健康素养（参考：低健康素养） 高健康素养 0.984 （0.678，1.428） 0.954 （0.682，1.334） 健康效应值（参考：<0.5） 0.5～0.75 6.777 （0.771，59.597） 0.654 （0.173，2.468） >0.75 4.475 （0.551，36.375） 0.652 （0.199，2.135） EQ-VAS评分（参考：<50） 50～75 0.938 （0.419，2.097） 0.526 （0.256，1.078） >75 0.445* （0.199，0.997） 0.325** （0.159，0.666） *P<0.05，**P<0.01，***P<0.001。 3. 讨论
本研究结果显示，云南省“直过民族”居民2周患病率为22.54%，低于2018年云南省全省（37.23%）[6]及全国（32.20%）[10]水平，也低于2018年贵州省的少数民族（51.00%）[12]。这可能是因为本研究的调查对象多为中青年，身体机能较好，2周患病风险因而较低。然而，本研究结果显示，云南省“直过民族”居民慢性病患病率为38.52%，与2018年云南省全省（37.63%）[6]水平基本持平，略高于全国水平（34.30%）[10]，说明慢性非传染性疾病的流行态势在“直过民族”群体中也不容乐观。有研究也揭示，慢性非传染性疾病近年来已上升为“直过民族”的首位死因[13]。一方面，受制于多方发展条件的限制，“直过民族”家庭的经济收入普遍偏低，居民受教育程度和健康素养水平有限，健康意识不高，加之诸如吸烟饮酒等健康危害行为的普遍存在，致使“直过民族”面临较高的慢性病患病风险[12]。本研究结果也显示，小学及以下受教育程度、农民、低家庭月收入以及低健康素养居民的慢性病患病率较高，且受教育程度显著影响居民的慢性病患病情况。另一方面，全面脱贫后，“直过民族”与现代社会接轨进程加快，迎来了全面发展的高速时期[14]，各民族间交往交流不断深入，物质生活逐渐丰裕，当代不健康生活方式的习得也有可能进一步诱发多类慢性病。值得注意的是，“直过民族”居民的慢性病主要集中在高血压、椎间盘疾病、类风湿关节炎、慢性肠炎以及糖尿病5类疾病。前期研究已有提及，某些“直过民族”的高血压与糖尿病的高流行态势与我国普通居民的患病情势一致[15-16]，但该人群椎间盘疾病、类风湿关节炎的多发情况鲜有报道。后两类疾病的发生可能与“直过民族”长期从事的农业生产活动、生活劳作方式或居住地的环境因素有关[17-18]，值得深入探究。未来应进一步拓宽“直过民族”慢性病防控的范围，在防治高血压、糖尿病的同时，关注骨关节等多类疾病的发生及其健康影响。
本研究结果显示，“直过民族”居民2周就诊率为14.32%，低于2018年贵州省少数民族群体（17.61%）[12]及全国水平（24.00%）[10]。此结果可能与“直过民族”偏低的2周患病率有关，低水平的2周患病情况使得该人群的门诊服务实际利用偏低。与此同时，“直过民族”居民1 a内住院率（19.89%）高于全国（13.70%）[10]水平，卫生服务利用总体呈“低门诊、高住院”特点。造成这一特点的可能原因是在“直过民族”群体中，脱贫人口占比较高，医疗保障扶贫政策规定下，住院医疗报销比例相对较高，促使居民更倾向于使用住院服务。同时，本研究结果还显示，“直过民族”居民2周患病未就诊率和1 a内应住院未住院率分别为36.49%和15.86%，2周患病未就诊情况更为突出，提示门诊服务需要的利用转化仍有待提升。针对“直过民族”居民住院率的趋高特点，应重点关注高住院率人群和病种特征，在合理组织医疗卫生服务，分配医疗卫生资源的基础上向重点人群和病种适当倾斜，发挥卫生资源的最大效益。因此，未来宜适当提高门诊报销水平，平衡门诊和住院服务利用，合理引导居民就诊流向。
调查结果表明，自行服药、自感病轻和经济困难是居民未就诊的主要原因。由此提示，虽然近年来“直过民族”居民的医疗保障水平获得改善，但对于低收入人群而言，经济仍然是限制其卫生服务利用的关键因素，加之该人群健康素养水平较低，易因自感病轻而忽略就医需要，以及“小病托，大病抗”的就医心理，卫生服务需要还未能及时转化为门诊服务利用[8，19]。本研究结果还显示，低健康素养、自评健康状况不佳的居民是2周患病、慢性病患病以及门诊服务利用的“高频次”人群，提示未来针对“直过民族”，尤其是低收入人口等重点人群，应采取“供需”双方联合促进的策略：一方面可适度调整医保门诊报销比例和覆盖病种，通过政策引导平衡门诊服务和住院服务的利用，减少卫生资源的浪费；另一方面，可加大力度推动健康教育进乡村，提升居民健康素养，避免不恰当的自我诊疗行为，倡导居民践行健康生活方式，落实“预防优先”。
与既往研究结果相一致，本研究结果显示，“直过民族”老年人、女性和自评健康状况较差居民是卫生服务需要与利用的高风险人群。就此三类人群而言，老年人由于身体机能和免疫功能的逐步退化和下降，其患病风险会大大增加[12]；女性居民相较于男性居民身体素质可能较差，患病可能性更大，且生育保健需要下女性居民的自我保健意识可能更强；自评健康状况较差居民则可能在自我感知较差健康状态的基础上更加关注自身的健康，因而产生更高的卫生服务需要与利用[20]。
此外，本研究还发现，不同“直过民族”间的卫生服务需要与利用同样存在差异，基诺族群众整体2周患病和慢性病患病风险较低而服务利用发生率相对较高。究其原因，可能是由于基诺族的聚居地位于西双版纳傣族自治州，其社会经济发展状况相对较好，这也使得基诺族家庭的经济收入优于其他“直过民族”，居民受教育程度较高，对卫生服务需要与利用产生了积极影响[21]。同时，与其他“直过民族”聚居区相比，基诺族居民的家庭距离乡卫生院普遍较近，医疗卫生资源的可及性和服务水平因此更佳。由此提示，未来应进一步提高“直过民族”聚居区的基层医疗卫生服务水平，推动医疗卫生资源扩容下沉，缩小不同民族地区医疗卫生服务的差距，促进健康服务公平性。
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图 1 给药后大鼠心率、呼吸变化
与假手术组比较，*P < 0.05， **P < 0.01; 与模型组比较，#P < 0.05， ##P < 0.01。采用 Graphpad Prism 8.0 作柱状图，数据用均数±标准差表示，n = 6。 假手术组（Control），模型组（Model），灯盏花素低剂量组（Bre10 g/L），灯盏花素高剂量组（Bre20 g/L），低分子肝素阳性药组（LMWH 10.250 IU/L）。
Figure 1. Changes in heart rate and respiration in rats after administration
图 2 各组大鼠肺组织病理检查
a：假手术组（Control）；b：模型组（Model）；ｃ：灯盏花素低剂量组（Bre10 g/L）；ｄ：灯盏花素高剂量组（Bre20 g/L）；ｅ：低分子肝素阳性药组（LMWH 10.250 IU/L）；HE染色。
Figure 2. Pathological examination of lung tissue of rats in each group
图 3 Q-PCR检测灯盏花素干预肺栓塞大鼠右心室CINC-1、CINC-2基因表达
与假手术组比较，**P < 0.01；与模型组比较，##P < 0.01；与低分子肝素组比较，&P < 0.05。采用Graphpad Prism 8.0作柱状图，数据用均数±标准差表示，n = 6。 假手术组（Control），模型组（Model），灯盏花素低剂量组（Bre10 mg/mL），灯盏花素高剂量组（Bre20 mg/mL），低分子肝素阳性药组（LMWH 10.250 IU/L）。
Figure 3. Q-PCR detection of right ventricular CINC-1 and CINC-2 gene expression in rats with breviscapine intervention with pulmonary embolism
图 4 WB检测肺栓塞大鼠右心室CINC-1、CINC-2蛋白表达
Figure 4. The protein expression of CINC-1 and CINC-2 in the right ventricle of rats with pulmonary embolism detected by WB
图 5 WB检测灯盏花素干预肺栓塞大鼠右心室CINC-1、CINC-2蛋白表达
与假手术组比较，**P < 0.01；与模型组比较，##P < 0.01；与低分子肝素组比较，&P < 0.05。采用Graphpad Prism 8.0作柱状图，数据用均数±标准差表示，n = 6。 假手术组（Control），模型组（Model），灯盏花素低剂量组（Bre10 g/L），灯盏花素高剂量组（Bre20 g/L），低分子肝素阳性药组（LMWH 10.250 IU/L）。
Figure 5. WB detection of right ventricular CINC-1 and CINC-2 protein expression in rats with breviscapine intervention with pulmonary embolism
表 1 灯盏花素对大鼠肺栓塞影响的量效关系（
$\bar x \pm s $ ）Table 1. Dose-effect relationship of breviscapine on pulmonary embolism in rats （
$\bar x \pm s $ ）组别 假手术组 模型组 灯盏花素组 大鼠（只） 5 5 5 5 5 灯盏花素剂量（g/L） 0 0 10 20 50 心率（次/min） 358 ± 9 418 ± 27** 390.5 ± 9# 366 ± 15## 434 ± 69 呼吸（次/min） 78 ± 7 89 ± 8* 76.8 ± 9# 79 ± 8# 97 ± 15 应激反应（n） 0 1 0 1 5 中度以上出血（n） 0 0 0 0 2 与假手术组比较，*P < 0.05，**P < 0.01； 与模型组比较，#P < 0.05，##P < 0.01。 
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表 2 Q-PCR引物序列
Table 2. Q-PCR primer sequences
序列 基因 产物长度 TATGGAATCCTGTGGCATC β actin-F 87 GTGTTGGCATAGAGGTCTT β actin--R GTCATAGCCACACTCAAG CINC1-F 75 TTGGACAATCTTCTGAACC CINC1-R CTCTCAAGGATGGTCAAG CINC2-F 81 GGCTCTTCAGTAACTTCT CINC2-R
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表 3 灯盏花素对大鼠肺栓塞生命体征影响（
$\bar x \pm s $ ）Table 3. The effect of breviscapine on the vital signs of pulmonary embolism in rats （
$\bar x \pm s $ ）组别 假手术组 模型组 灯盏花素组 低分子肝素组 大鼠（只） 6 6 6 6 6 药物剂量 0 0 10 g/L 20 g/L 10.250 IU/L 心率（次/min） 356 ± 14 428 ± 31** 374 ± 25# 357 ± 19## 385 ± 33## 呼吸（次/min） 82 ± 9 94 ± 9* 76 ± 37 84 ± 10 83 ± 7# 与假手术组比较，*P < 0.05，**P < 0.01； 与模型组比较，#P < 0.05，##P < 0.01。
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