中國中老年人慢性病共病現(xiàn)狀及其空間分布研究

王浩，張琳，方曉雅，鄧茹月，姚俊，，3*

在全球老齡化的背景下，各國家和地區(qū)的人口預(yù)期壽命幾乎都在增加，與此同時慢性非傳染性疾病患者的基數(shù)也在不斷增加，多病共存狀況愈發(fā)嚴(yán)重[1-2]。慢性病是全球疾病負(fù)擔(dān)的主要來源[3-4]，也是我國實(shí)現(xiàn)“健康中國2030”目標(biāo)的最大阻礙[5]。2019年我國因慢性病死亡的人數(shù)占死亡總數(shù)的88.5%[6]。相較于僅患1種慢性病，慢性病共病對患者生命安全和生存質(zhì)量的威脅更大，有研究結(jié)果顯示，疾病數(shù)量每增加1種，患者的預(yù)期壽命平均縮短1.8年[7-9]。也有研究結(jié)果顯示，老年慢性病共病患者是新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）的易感人群之一，且慢性病共病患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)明顯升高[10]。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究中，約80%的數(shù)據(jù)都具有空間屬性[11-12]，充分利用數(shù)據(jù)的空間屬性是正確認(rèn)識疾病流行規(guī)律的保障。地理信息系統(tǒng)（geographic information system，GIS）是分析數(shù)據(jù)空間屬性的有效工具[13-14]，近年來已被應(yīng)用于探索糖尿病、高血壓等慢性病的空間分布特征，取得了一定成果，為慢性病區(qū)域化防控措施的制定提供了數(shù)據(jù)支撐[15-17]。國內(nèi)關(guān)于慢性病共病的研究起步較晚，既往研究多局限于現(xiàn)狀調(diào)查和健康管理等方面，缺乏關(guān)于慢性病共病空間分布的研究。因此，本研究基于中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）數(shù)據(jù)和GIS技術(shù)，對我國中老年人慢性病共病現(xiàn)狀及空間分布規(guī)律進(jìn)行分析，以期為慢性病共病區(qū)域化防控措施的制定提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源 本研究的開展時間為2021年3月，使用的數(shù)據(jù)來源于CHARLS。CHARLS數(shù)據(jù)是一個可代表我國中老年人個人及家庭的高質(zhì)量微觀數(shù)據(jù)庫，主要用于分析我國人口老齡化問題，推動老齡化問題的跨學(xué)科研究。CHARLS采用分層多階段隨機(jī)抽樣方法，在我國除香港、澳門、臺灣、海南、寧夏和西藏外的28個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的150個縣、450個社區(qū)（村）開展調(diào)查訪問，主要對象為≥45歲的中老年人[18]。本研究使用的是2018年采集、2020年公布的第四期追訪數(shù)據(jù)。CHARLS第四期追訪調(diào)查共納入19 816個樣本，刪除缺少健康狀況和功能問卷數(shù)據(jù)的樣本64個、＜45歲的樣本254個，最終納入分析的樣本為19 498個。

1.2 研究方法

1.2.1 變量收集及定義 本研究納入CHARLS健康狀況和功能問卷涉及的14種慢性病，包括高血壓、血脂異常、糖尿病或血糖升高、癌癥、慢性肺部疾?。ㄈ缏灾夤苎谆蚍螝饽[、肺心病）、肝臟疾病、心臟?。ㄈ缧募」Ｋ?、冠心病、心絞痛、充血性心力衰竭及其他心臟疾病）、腦卒中、腎臟疾病、胃病、情感及精神方面問題、與記憶相關(guān)的疾?。ㄈ绨柎暮Ｄ?、腦萎縮、帕金森癥）、關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕病、哮喘，慢性病患病情況均為受訪者自我報(bào)告。對中老年人的定義為年齡≥45歲。對慢性病共病的定義為同時患有2種或2種以上的慢性病。收集的其他指標(biāo)還包括中老年人的性別、年齡、學(xué)歷、婚姻狀況、所在省份。

1.2.2 空間自相關(guān)分析 包括全局自相關(guān)分析和局部自相關(guān)分析，用于判定鄰近空間單位某一變量屬性值之間的關(guān)聯(lián)程度，即是否存在空間聚集性。本研究使用莫蘭指數(shù)（Moran's I）作為衡量全局和局部自相關(guān)程度的指標(biāo)，其取值為[-1，1]。Moran's I值的正負(fù)對應(yīng)空間上的正/負(fù)自相關(guān)，其絕對值越接近1表示這種正/負(fù)自相關(guān)越強(qiáng)，取值為0則表示不存在空間相關(guān)性。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用Stata 15.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和統(tǒng)計(jì)分析，呈正態(tài)分布的計(jì)量資料以（±s）表示，計(jì)數(shù)資料以相對數(shù)表示，計(jì)數(shù)資料的組間比較采用χ2檢驗(yàn)和趨勢χ2檢驗(yàn)。采用ArcGIS 10.2軟件制作慢性病共病情況的空間分布地圖，采用Geoda 1.18軟件進(jìn)行全局和局部空間自相關(guān)分析。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，三組間兩兩比較調(diào)整檢驗(yàn)水準(zhǔn)為0.016 7。

2 結(jié)果

2.1 中老年人的社會人口學(xué)特征 19 498例中老年人中，男9 281例（47.60%），女10 217例（52.40%），年齡45～118歲，平均年齡為（62.1±10.2）歲，學(xué)歷以小學(xué)及以下居多〔12 786例（65.58%）〕，婚姻狀況以已婚居多〔16 644例（85.36%）〕。

2.2 中老年人慢性病患病和共病情況

2.2.1 慢性病患病情況 患0、1、≥2種慢性病的中老年人分別有4 018例（20.61%）、4 606例（23.62%）、10 874例（55.77%）。不同性別、年齡、學(xué)歷、婚姻狀況中老年人的慢性病患病種數(shù)分布情況比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），見表1。14種慢性病中，患病率排在前4位的分別為關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕?。?9.15%，7 634/19 498）、 高血壓（37.91%，7 391/19 498）、胃病（30.20%，5 888/19 498）、血脂異常（22.15%，4 318/19 498），其余10種慢性病的患病率均＜20.00%，見表2。

表1 不同社會人口學(xué)特征中老年人的慢性病患病種數(shù)比較〔n（%）〕Table 1 Comparison of the number of prevalent chronic diseases among middle-aged and elderly Chinese people by sociodemographic characteristics

表2 14種慢性病在19 498例中老年人中的患病情況和共病情況〔n（%）〕Table 2 Prevalence and comorbidities of 14 chronic diseases in 19 498 middle-aged and elderly Chinese people

2.2.2 慢性病共病發(fā)生情況 （1）女性中老年人的慢性病共病發(fā)生率高于男性，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=58.097，P＜0.05）。（2）中老年人的慢性病共病發(fā)生率隨年齡的增長而升高，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2趨勢=757.073，P＜0.05）。（3）不同學(xué)歷中老年人的慢性病共病發(fā)生率比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=79.945，P＜0.05）。其中，小學(xué)及以下學(xué)歷者的慢性病共病發(fā)生率高于初中/高中/中專學(xué)歷者，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=78.020，P＜0.016 7）；小學(xué)及以下學(xué)歷者和大專及以上學(xué)歷者、初中/高中/中專學(xué)歷者與大專及以上學(xué)歷者的慢性病共病發(fā)生率比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2值分別為5.309、0.184，P＞0.016 7）。（4）已婚中老年人的慢性病共病發(fā)生率低于其他，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=111.909，P＜0.05），見表1。

2.2.3 慢性病共病組合模式 （1）與其他慢性病共病發(fā)生率排在前4位的依然為關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕病（58.23%，6 332/10 874）、高血壓（57.67%，6 271/10 874）、胃病（46.33%，5 038/10 874）、血脂異常（36.81%，4 003/10 874）， 見表2。（2）3 928 例（20.15%） 中老年人合并2種慢性病，2種慢性病共病的組合共86種，發(fā)生率排在前3位的分別為胃病+關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕病（16.68%，655/3 928）、高血壓+關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕?。?3.67%，537/3 928）、高血壓+血脂異常（6.57%，258/3 928），見表3。（3）2 796 例（14.34%）中老年人合并3種慢性病，3種慢性病共病的組合共221種，發(fā)生率排在第1位的為高血壓+胃病+關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕病（8.12%，227/2 796），見表3。

表3 中老年人2種慢性病共病和3種慢性病共病的前5位組合模式〔n（%）〕Table 3 Top five prevalent combinations of two and three chronic diseases in middle-aged and elderly Chinese people

2.3 中老年人慢性病共病空間統(tǒng)計(jì)分析

2.3.1 慢性病共病發(fā)生率空間分布 我國各省份中老年人的慢性病共病發(fā)生率為39.86%（廣東省，405/1 016）～75.25%（新疆維吾爾自治區(qū)，76/101）。其中廣東省、浙江省、貴州省為低患病地區(qū)，新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、青海省為高患病地區(qū)。14個省份的患病率集中在49.09%～58.55%，見表4。中國中老年人慢性病共病發(fā)生率空間分布地圖請掃描本文二維碼獲取。

表4 中國各省（自治區(qū)、直轄市）中老年人慢性病患病情況〔n（%）〕Table 4 Prevalence of chronic diseases among middle-aged and elderly Chinese people in various provinces（municipalities and autonomous regions） of China

2.3.2 慢性病共病空間自相關(guān)分析 我國中老年人慢性病共病發(fā)生率全局 Moran's I=0.303 542，Z=2.738，差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.006），見圖1。從全局范圍來看，中老年人共病患病率空間分布呈正相關(guān)，存在聚集性，即患病率高的地區(qū)周圍患病率也高，患病率低的地區(qū)周圍患病率也低。進(jìn)一步行局部自相關(guān)分析，結(jié)果顯示，青海省、甘肅省、福建省的Moran's I值具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均有P＜0.05）。其中，青海省、甘肅省聚集類型為高-高相關(guān)，其自身患病率高且周圍被新疆維吾爾自治區(qū)、四川省、內(nèi)蒙古自治區(qū)等高患病地區(qū)包圍，即我國中老年人共病主要聚集區(qū)域在我國西北部；福建省為低-低聚集地區(qū)，其自身患病率低，且被廣東省、江西省、浙江省等低患病地區(qū)所包圍。中國中老年人慢性病共病發(fā)生率的局部空間自相關(guān)分析聚集性地圖及顯著性地圖請掃描本文二維碼獲取。

圖1 中國中老年人慢性共病發(fā)生率全局空間自相關(guān)分析散點(diǎn)圖Figure 1 Moran scatter plot for global spatial autocorrelation analysis of the prevalence of chronic comorbidity among middle-aged and elderly Chinese people

3 討論

第七次全國人口普查的結(jié)果顯示，我國≥65歲人口占比達(dá)到13.5%，即將進(jìn)入深度老齡化社會（≥65歲人口占比14.0%）[19-20]。隨著老齡化的深入、人口預(yù)期壽命的提高及危險(xiǎn)因素的廣泛流行，我國慢性病患者數(shù)量不斷擴(kuò)大，多病共存情況也愈發(fā)嚴(yán)重[2，6，21]。本研究旨在通過全國性的調(diào)查數(shù)據(jù)，對我國中老年人慢性病共病現(xiàn)況進(jìn)行描述，并應(yīng)用GIS技術(shù)分析其空間分布規(guī)律，以期為慢性病共病區(qū)域化防控措施的制定提供科學(xué)依據(jù)。

研究顯示，我國中老年人慢性病共病發(fā)生率為55.77%，高于王梅杰等[22]對我國中老年人慢性病共病發(fā)生率的Meta分析結(jié)果（41%）和ZHANG等[23]對北京市老年人慢性病共病的研究結(jié)果（53.2%）。這種差異可能是由不同研究數(shù)據(jù)質(zhì)量、納入的人群和疾病種類等方面的差異所致。另外，女性慢性病共病發(fā)生率明顯高于男性，與既往研究結(jié)果一致，這可能與女性預(yù)期壽命高于男性，危險(xiǎn)因素暴露時間長，且其喪偶和獨(dú)居的比例高，導(dǎo)致會出現(xiàn)一些精神心理問題有關(guān)[24-26]。

與其他慢性病共病發(fā)生率較高的3種慢性病分別為關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕病、高血壓、胃病，最常見的2種慢性病共病組合模式為胃病+關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕病。這可能與關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕病患者常使用非甾體抗炎藥，易造成胃腸道損傷有關(guān)。2種慢性病共病發(fā)生率排在第2位的為高血壓+關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕病，3種慢性病共病發(fā)生率排在第1位的為高血壓+胃病+關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕病，這與VERONESE等[27]2018年關(guān)于關(guān)節(jié)炎增加心血管疾病發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的研究結(jié)果一致，表明關(guān)節(jié)炎與高血壓的發(fā)生間存在強(qiáng)關(guān)聯(lián)，多種病理生理機(jī)制導(dǎo)致關(guān)節(jié)炎患者易患高血壓。

空間統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果顯示，我國中老年人慢性病共病發(fā)生率在地理分布上存在差異，最低為廣東?。?9.86%），最高為新疆維吾爾自治區(qū)（75.25%），總體上呈現(xiàn)北部高于南部、西部高于東部的趨勢。其中，新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)、青海省為慢性病共病高發(fā)生率地區(qū)?？臻g自相關(guān)分析結(jié)果表明，慢性病共病發(fā)生率在全國范圍內(nèi)存在正自相關(guān)性，其主要聚集區(qū)域?yàn)槲覈鞅辈浚ǜ拭C省、青海?。@種空間分布上的差異可能與各地區(qū)間地理環(huán)境、生活習(xí)慣、經(jīng)濟(jì)、醫(yī)療狀況等因素的差異有關(guān)。在接下來的研究中，本研究組計(jì)劃分析這些因素對我國中老年人慢性病共病空間分布的影響。

本研究的優(yōu)勢在于：CHARLS數(shù)據(jù)的高質(zhì)量及GIS技術(shù)在處理流行病學(xué)數(shù)據(jù)空間信息上的獨(dú)特優(yōu)勢。本研究的不足在于：（1）研究納入的14種慢性病患病信息均為受訪者自我報(bào)告，但《中國心血管健康與疾病報(bào)告2019》顯示，我國高血壓、糖尿病和血脂異常的知曉率分別為51.6%、36.5%和31.0%[28]，因此自我報(bào)告的結(jié)果與真實(shí)情況可能存在偏差；（2）對危險(xiǎn)因素進(jìn)行干預(yù)是慢性病防控的重要內(nèi)容，對危險(xiǎn)因素的空間分布特征進(jìn)行分析可以解釋各因素對不同空間單位疾病發(fā)病、患病等的影響，從而為疾病的區(qū)域化防控提供指導(dǎo)，但由于共病的病因復(fù)雜，其危險(xiǎn)因素目前尚不明確，因此本研究未能對這部分內(nèi)容進(jìn)行分析，這也是下一步的研究方向。

綜上所述，我國中老年人受慢性病共病的威脅較大，女性、高齡、低文化水平和不良婚姻狀況可能是其危險(xiǎn)因素。在慢性病共病的防控中，應(yīng)著重關(guān)注高血壓等高發(fā)生率的慢性病，同時充分考慮區(qū)域因素，重點(diǎn)關(guān)注我國西北部的高患病、高聚集地區(qū)。

作者貢獻(xiàn)：王浩、張琳、姚俊進(jìn)行文章的構(gòu)思與設(shè)計(jì)，并對研究的可行性進(jìn)行分析；王浩進(jìn)行數(shù)據(jù)收集；王浩、鄧茹月進(jìn)行數(shù)據(jù)整理；王浩、張琳進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，并對分析結(jié)果做出解釋；王浩、方曉雅、姚俊撰寫論文；王浩、姚俊修訂論文；姚俊負(fù)責(zé)文章的質(zhì)量控制及審校，對文章整體負(fù)責(zé)。

本文無利益沖突。