健康人的小習慣：全球歷時最久地區比較醫療統計　60年追蹤10000人結果大公開

序幕
前言　為什麼醫療結合統計就能掌握到最有力的證據？
「流行病學」是醫療╳統計的應用科學
經過60年大數據驗證的健康原則
歷時60年的CIRCS如何誕生？
為什麼歷時60年的流行病學研究是人類的資產？
只有透過醫療╳統計看到的，才是事實
 
序章　坊間流傳的健康方法，都是「偽科學」
「約翰．斯諾」的水井――「知識」的起點
從追蹤調查群體中尋求真相的「流行病學研究」
因為微波爐普及，所以「癌症死亡率上升」？
本書結論　「從60年的醫療╳統計中，得出一套最適合日本人的健康公式」
 
第1章　60年大數據支持　活得健康的最佳行動公式
前提　延長壽命本身沒有意義，真正要延長的是「健康餘命」
為什麼「健康餘命」遠比平均壽命重要？
健康餘命縮短的3大主因
造成健康餘命縮短最大的元凶是「高血壓」
改變生活習慣的重要性，遠遠勝過遺傳因素
健康原則　人活得健康，從來不是靠「應該做什麼」
為什麼英國可以成功地無痛減鹽？
為什麼美國人的膽固醇值比日本人低？
讓日本抽菸人口30年來屢創新低的「種種安排」
健康原則 　「事先規劃，讓健康自然而然發生」
沒有事先做好規劃，就永遠不會健康
健康守則1　會不會生病和「住哪裡」有關
青森縣民的平均壽命是日本倒數第一
最強的潛移默化是「搬家」
健康守則2　健康的基礎在「檢測」，只有可視化，才會變健康
健檢看不出來的健康問題，要靠檢測數據及早發現
養成「量血壓的習慣」，血壓就會降下來
健康守則3　創造與人交流的環境，總之先笑再說
長壽縣長野和短命縣福島的差別在哪裡？
「笑」是自我保健的特效藥
與人交流互動便容易產生有益健康的「笑」
做好安排，活著就能夠健康
 
第2章　60年大數據支持　有益健康的「飲食」小習慣
日本人的健康課題是鹽分和脂肪
略施巧技，「和食」就會變成理想的飲食型態
日本高膽固醇人口近30年來激增3倍
減鹽補鈣的和食堪稱最強飲食
和食也可以降低罹患失智症的風險
早餐記得加上乳製品
經常食用海藻的人較少發生腦中風
吃早餐是為了降低「肥胖」和「糖尿病」的風險
早餐只依賴香蕉、優格、蔬菜汁不可取
餓意來襲就來點無調味堅果
哪些食材應該多多攝取？
「幾乎找不到負面事證」的魚類和蔬菜，堪稱最強健康食物
三餐靠鯖魚罐頭和生魚片，三酸甘油酯降一半
人體應該攝取的是鉀，不是鈉
攝取水果能夠降低憂鬱症的風險
選購食品和外食時應有的習慣
選購熟食前務必要確認的2個重點
只要有購買前查看營養標示的習慣，就會變健康
烏龍麵不如蕎麥麵，拉麵湯頭超NG
日本人必須正視的「減鹽對策」
日本人為什麼吃重鹹？
「男性偏好重口味的飲食」根本是無稽之談
需要用醬油佐味時，淺沾一面即可
「吃不出味道的人」容易攝取過多鹽分
「吃鹽防中暑」並沒有太大的意義
吃太鹹會變胖
「肥胖」是引起高血壓的頭號元凶
吃漢堡不如吃迴轉壽司
選擇植物油，避開動物性脂肪
「一個人吃飯」會越吃越快
為什麼蔬菜天婦羅不能稱為健康食物？
與其天天吃便宜甜點，不如「每週一次奢華蛋糕」
避免喝出毛病的「飲酒」習慣
每日飲酒以不超過2合為限
每日飲酒量超過3合，自殺風險會升高
喜歡喝燒酎的人，死亡率較高
每日飲酒量，女性應控制在半合以下，男性應以1合為限
只要換成無酒精飲品，就能減少飲酒量
改用小一點的酒杯喝酒，就能減少飲酒量
刻意在晚餐後安排需要開車的行程
絕對有必要重新檢討的吸菸習慣
香菸百害無一利
父母有抽菸習慣，「子女抽菸的機率」也會上升
「抽菸不會失智」是似是而非的錯誤認知
如果願意走進戒菸門診，超過60%的人都能夠戒菸成功

第3章  60年大數據支持　有益健康的「運動」小習慣
只要「開始」運動，將來需要長照的機率就會降低
運動可以延年益壽
「每週做150分鐘的有氧運動」
運動時量測心跳率
為什麼運動過度有害健康？
早晨運動減重效果較佳
運動最適合呼朋引伴
讓運動自然融入生活的安排
把通勤時間變成運動時間
居家上班也要和通勤一樣規律運動
每天在公司至少爬「5層樓」
商店街比超市更適合當作購物地點
如果開車去購物，請把車子停遠一些
「場邊加油」也是在做運動
下載計步器APP，幫助運動習慣化
為了增加運動量，「養一隻狗吧！」
「住對地方」，健康自然來
秋田縣農村地區的肥胖率為什麼會上升？
人的生活習慣會隨著居住環境慢慢改變
住處距車站步行15分鐘最理想
只要事先規劃，運動自然會融入日常生活
住家附近有公園，運動量自然增加
高層住宅不利於健康

第4章 60年大數據支持　有益健康的「紓壓」小習慣
壓力高峰出現在40多歲，60歲以後降一半
並不是所有紓解壓力的方法都是好方法
壓力會攻擊「情緒」、「身體」、「行為」最脆弱的地方
男性較容易累積壓力
有配偶的人較長壽
你不可不知的笑的健康力
「笑」的健康效果已有實證支持
笑可以降血壓、降血糖
「笑」帶來的健康效益
男性習慣和「配偶」，女性則更常和「閨密」笑在一起
「有錢的單身男性」很少笑
笑對有憂鬱症和憂鬱傾向的人同樣具正面效果
擔任自治會幹部，可以降低死亡率
參加社區活動「從工作黃金時期」就開始
鄰居的幸福狀況會影響我們的幸福感

結語
壓力大會造成高血壓？
請把「謝謝」掛在嘴邊


 

前言  為什麼醫療結合統計就能掌握到最有力的證據？
「流行病學」是醫療╳統計的應用科學
 筆者是一名流行病學學者，同時也是一名醫生。就我個人認為，絕大多數的人對「流行病學」這個名詞一無所悉。所以本書一開始，便要針對流行病學是什麼，流行病學有哪些價值等等做說明。
流行病學是一門必須使用「醫療」和「統計學」的應用科學。它可以定義為「以一群人為研究對象，藉由調查分析，找出疾病起源與預防對策的學問」。
流行病學的原文為「Epidemiology」，是由「Epi」（在〜之上）、「demo」（人群）和「logos」（學問）組合而成，字面的意思是觀察以及分析人群身上正在發生或逐漸發生的現象，也就是說，Epidemiology所觀察的對象是一個群體，想要探究的是該群體的特徵，而不是只針對單一的個體做觀察。
我們身處的世界有一句話：「數學為科學之母」。這是因為科學上的新發現和技術革新，都需要仰賴「數據」來佐證、支持該項發現或革新。對流行病學來說，數據則是具有提供分析、辨識風險，進而找出對策的一面，其價值不言可喻。就算對霍亂的致病原因――霍亂弧菌一無所悉，就算不明白某種病症的發生源自於缺乏維生素B1，也能透過觀察、調查某一群人，進而找出關鍵線索。
「臨床試驗」是新藥上市的必經過程之一。這個廣為人知的臨床試驗，也是流行病學研究的一環。第三期臨床試驗（PhaseⅢ，又稱為第三相試驗）是藥物進入市場前的最後一個階段，需要很多患者的參與。為了驗證療效和安全性，不得不經年累月地收集大量的數據。
換句話說，流行病學就是一種大數據。累積的數據越多、追蹤的時間越長，形成的知識就越有用。
 
經過60年大數據驗證的健康原則
筆者目前在母校――福島縣立醫科大學醫學部，擔任流行病學課程的主任教授，手上也有幾個流行病學的研究正在進行。
其中之一就是1963年啟動的「CIRCS研究」（Circulatory Risk in Communities Study）。這是一項已經持續進行超過60年、足以代表日本的流行病學研究。該研究當時是以大阪府立成人病中心（現為大阪國際癌症中心）為主，到了現在，已經有近畿大學、大阪大學、大阪健康安全基礎研究所、筑波大學、順天堂大學、福島縣立醫科大學、日本醫科大學、獨協醫科大學等多家機構加入，並且今天仍在大阪府、秋田縣、茨城縣和高知縣等地區進行各式各樣的流行病學研究，並針對不同地區間的異同加以比對。
該研究分析處理的可不是60年前的陳舊資料，而是60多年來，不停累積、持續更新的最新數據。這些數據自上世紀開始蒐集，若論證據力的強度，可說是無出其右者。
本書就是以CIRCS研究成果，還有筆者參與的幾項研究，以及得自國內外相關研究的知識為基礎，向大家說明可以讓我們活得健康的有效方法。
 
歷時60年的CIRCS如何誕生？
結束了5年的住院醫師生活之後，筆者前往筑波大學研究所，在那裡遇見了名譽教授小町喜男博士。小町教授是公認的日本心血管疾病流行病學的先驅之一，CIRCS研究便是由其一手催生。
「我們做研究並不是為了留下成果，而是要能夠將獲得的成果，應用在當地居民的身上，讓大家都得到健康。」這是小町教授經常掛在嘴邊的話。
現在的大阪國際癌症中心，前身是「大阪府立成人病中心」。在還是舊名稱的時代，小町教授就已經在該中心的團體健檢第一部門從事心血管疾病方面的研究了。
那時候，秋田縣發生了很多腦中風病例，而且患者都正值壯年，這個現象使居民陷入一片恐慌。因此，當時的秋田縣井川村村長鷲谷嘉兵衛和井川村管轄的五城目保健所所長今村久吉郎，便請託在秋田縣衛生科學研究所任職的兒島三郎先生和小町教授，務必查明腦中風的原因並提出預防對策。
為了釐清真相，他們從1963年開始進行流行病學調查，並且做了一項假設︰「是不是透過比較不同地理區域的差異性，就能夠有所發現？」於是，同樣的調查也同時在大阪府八尾市展開。
現在，各個工作場所和各地區實施身體健康檢查，已經是十分普遍而且常態化的措施。不過要知道，這項措施可是一直到1982年《老人保健法》制定，才正式成為國家制度的一部分。更早之前，也就是1972年《勞動安全衛生法》頒行，那時候僅僅只針對部分企業，規範雇主對其在職勞工負有施行健檢的義務而已。
 相對於此，大阪與秋田等特定地區的居民，每年都接受各種健康檢查，遠比政府開辦健檢制度早了20年。
在那個交通不便的年代，小町教授和他的醫師學生們一起前往秋田，為某些地區的居民做血壓、肥胖指數等各項檢測，並仔細詢問他們的飲食內容。
特別一提的是當時的心電圖檢查。以前使用的舊式心電圖測量儀器都有真空管裝置，原本就屬於不便攜帶的固定式設備，但研究團隊每次都搭夜車將設備從大阪運送到秋田，著實令人佩服。
透過這些努力，研究團隊首先觀察到秋田縣的高血壓人口明顯偏多。接著，他們又發現縣民的鹽分攝取量相當高，食鹽、醬油和味噌等品項的消費量，幾乎是大阪的2倍。
小町教授自己也曾提過，秋田縣當地的鄉親請他喝味噌湯，湯放涼以後，居然看到湯碗的邊緣有鹽粒附著在上面。
根據調查結果，團隊確立了兩項方針，一是從「懷疑鹽分攝取太多可能對身體有害」，轉而呼籲全體縣民減鹽、少鹽、控鹽。另一項則是針對血壓偏高的人給予治療。
這兩項方針至今仍然深受重視，可見當時的研究，對我們來說是何等重要的參考依據。
 
為什麼歷時60年的流行病學研究是人類的資產？
除了CIRCS以外，日本還有幾個大型的流行病學研究，直到今天仍然在持續進行。例如「久山町研究」、「JACC研究」、「JPHC研究」、「廣島、長崎原爆倖存者壽命調查」等。
其中，從1961年開始的「久山町研究」，也是直到今天還在進行的研究。筆者也從這項研究中獲得許多寶貴的資訊。
說到久山町研究的啟動，要從美國質疑日本「誤診」說起。
美國曾經指出日本的腦中風死亡率當中，腦出血（又稱腦溢血，是一種出血性腦中風）的占比極高，是腦梗塞（缺血性腦中風）的12．4倍，與歐美國家的差異極大。美國認為這是僅就死亡證明書做死因統計，同時死亡診斷的準確度又很低所造成的結果。為了回應國際的質疑，日本決定在福岡縣久山町展開調查，希望能更精準地判斷死因究竟是腦出血或腦梗塞。
這項調查最令人折服的地方，莫過於調查開始後，有將近9成的居民死後都接受屍體剖檢（病理解剖）。像這樣高比例的屍檢，完全是基於只有解剖才能查明死因的考量。為了徹底查明病人究竟是死於腦出血、腦梗塞，或其他未知的疾病，不得不借助解剖，因此這項調查具有極高的準確度。
久山町研究一開始只是想把腦中風的實際狀況調查清楚而已，時至今日，其研究主題已經延伸到冠狀動脈心臟病、慢性腎臟病、高血壓、糖尿病、胃癌、大腸癌、失智症等各種不同的領域了。
此外，這項研究選在毗鄰福岡市、約有9000名人口的久山町進行。當我們想要檢視時代變遷的過程，是否對人們的生活習慣和健康風險因子造成改變和影響時，像這樣大規模、長期性在某個特定區域進行的追蹤調查，其累積下來的數據，必定能夠提供有用的資訊。
像CIRCS研究和久山町研究這類長期持續且具代表性的研究，迄今仍在進行。除此之外，日本過去也有很多優異的流行病學研究，只是，研究終止劃下句點的案例也不在少數。
究其原因，主要多與受調查地區的變動有關，例如因為市區町村合併，原本積極參與調查的町、村自治體被消滅；又如地方首長異動，政策方針也隨之改變等等，實在令人感到既惋惜又遺憾。
假如我們從2025年開始收集未來60年的數據，那麼，得要等到2085年才能享受到成果。到那時候，最起碼筆者個人已經離世了，大多數的讀者以及讀者的父母或許也不在這個世上了。
歷時數十年不曾中斷的流行病學研究，可說是贈與我們這一代人的珍貴資產。
 
只有透過醫療╳統計看到的，才是事實
筆者是一名流行病學學者，同時也是一名醫生。不過，本書所揭示各種延長健康餘命的方法，都是從流行病學學者的觀點出發。
我們以抽菸為例。
所有的醫生都會說 ： 「為了健康，戒菸吧！」相信大家也都聽到耳朵長繭了。問題是，有些醫生一邊勸病人戒菸，自己卻一邊抽菸，這樣實在很難讓人認真看待這件事。
反觀流行病學的數據，清清楚楚地指出「抽菸有害健康」。雖然抽菸對引發不同疾病的風險有所差異，但就日本人的總死亡原因來看，抽菸仍是造成死亡的最大危險因子。我們可能無法信服一個會抽菸的醫生，但經過60年調查累積而成的流行病學數據，是值得信賴的。
此外，根據流行病學的數據顯示，懷孕期間抽菸的婦女容易生出低體重的嬰兒，而出生時體重過輕的嬰兒將來有較高的風險得到高血壓、糖尿病，日後發生腦中風、心肌梗塞等心血管疾病的機率也比較高。由此可知，懷孕婦女抽菸不僅傷害母體，對下一代的健康、壽命同樣有直接的影響。
 至於肥胖，也不可等閒視之。
「為了健康，減肥吧！」這句話如果是由一位肥胖的醫師說出口，根本是一點兒說服力也沒有。不過，統計數據確實顯示「體重過重十分不利」。
讓我們以失智症為例。失智症已經成為需要照護服務的首要原因，而肥胖正是引發失智症的危險因子之一。國外有研究數據證實，中年（40〜60歲）肥胖（BMI超過30）的人，老年發生失智的風險是體重正常者的2倍以上。高血壓和高血脂也會導致失智，不過，造成高血壓、高血脂的主要原因也與體重過重脫不了關係。因此，有高血壓、高血脂的人，在還沒有達到肥胖階段之前，務必要做好體重管理。
此外，根據CIRCS的調查結果顯示，過去肥胖對健康的影響有限。然而，隨著生活型態的改變，肥胖對人體的危害也越來越大。特別是因肥胖而出現的睡眠呼吸中止症，已經成了心臟病等心血管疾病的重大風險因子，危害程度勝過抽菸。
除了上述的例子以外，還有各種「會說實話的數據」。接下來，本書所要說明的便是這些數據呈現的事實。