中國卒中報告2020（中文版）（3）

王擁軍，李子孝，谷鴻秋，翟屹，姜勇，周齊，趙性泉，王伊龍，楊昕，2，王春娟，2，孟霞，李昊，劉麗萍，荊京，吳靜，徐安定，董強，David Wang，王文志，馬旭東，趙繼宗，《中國卒中報告》編寫委員會（*第一作者）

（接上期）

2.6 跨省就診

2.6.1 本省跨省到外省就診

對于缺血性卒中患者，西藏自治區(qū)患者流出到其他省份就診的比例最大（31.4%），其次是青海省（10.4%）、北京市（9.8%）、內(nèi)蒙古自治區(qū)（9.3%）和安徽?。?.4%）。多數(shù)居住在西藏自治區(qū)和青海省的跨省就診的缺血性卒中患者會選擇去四川省就診，而北京市、內(nèi)蒙古自治區(qū)和安徽省跨省就診的缺血性卒中患者分別更傾向于去河北省、吉林省和江蘇省接受治療（圖37）。

圖37 2019年醫(yī)院質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)中缺血性卒中患者流出到其他省份就診情況

對于腦出血患者，北京市患者流出到其他省份就診的比例最大（14.8%），其次是安徽?。?4.7%）、西藏自治區(qū)（13.7%）、內(nèi)蒙古自治區(qū)（11.4%）和海南?。?.7%）。居住在北京市和安徽省的跨省就診的腦出血患者多選擇去河北省和江蘇省就診，而居住在西藏自治區(qū)的腦出血患者更傾向于選擇去四川省和云南省接受治療（圖38）。

圖38 2019年醫(yī)院質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)中腦出血患者流出到其他省份就診情況

對于蛛網(wǎng)膜下腔出血患者，安徽省患者（20.6%）流出到其他省份就診的比例最大，其次是內(nèi)蒙古自治區(qū)（20.5%）、西藏自治區(qū)（17.4%）、北京市（13.6%）和青海省（12.5%）。安徽省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和西藏自治區(qū)的蛛網(wǎng)膜下腔出血患者更傾向于去江蘇省、吉林省和四川省等地接受治療（圖39）。

圖39 2019年醫(yī)院質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)中蛛網(wǎng)膜下腔出血患者流出到其他省份就診情況

2.6.2 外省跨省到本省就診

對于缺血性卒中患者，由其他省份流入到該省醫(yī)院就診比例最大的是西藏自治區(qū)（13.6%），其次是天津市（11.4%）、北京市（10.7%）、上海市（7.4%）和寧夏回族自治區(qū)（7.1%）。西藏自治區(qū)、天津市、北京市和寧夏回族自治區(qū)醫(yī)院就診的外省缺血性卒中患者，分別多來自四川省、河北省、河北省和內(nèi)蒙古自治區(qū)（圖40）。

圖40 2019年醫(yī)院質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)中缺血性卒中患者流入到就診醫(yī)院所在省份情況

對于腦出血患者，由其他省份流入到該省醫(yī)院就診比例最大的是北京市（21.4%），其次是天津市（20.0%）、上海市（17.5%）、西藏自治區(qū)（16.3%）和寧夏回族自治區(qū)（15.2%）。北京市、天津市、寧夏回族自治區(qū)和西藏自治區(qū)就診的外省腦出血患者，分別多來自河北省、河北省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和四川省（圖41）。

圖41 2019年醫(yī)院質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)中腦出血患者流入到就診醫(yī)院所在省份情況

對于蛛網(wǎng)膜下腔出血患者，由其他省份流入到該省醫(yī)院就診比例最大的是北京市（39.2%），其次是天津市（28.9%）、上海市（24.0%）、寧夏回族自治區(qū)（21.6%）和浙江省（12.2%）。在北京市、天津市和寧夏回族自治區(qū)就診的外省蛛網(wǎng)膜下腔出血患者，分別多來自河北省、河北省、內(nèi)蒙古自治區(qū)，而在上海市就診的患者多來自江蘇省、安徽省和浙江省（圖42）。

圖42 2019年醫(yī)院質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)中蛛網(wǎng)膜下腔出血患者流入到就診醫(yī)院所在省份情況

3 討論

過去30年間，我國卒中的粗死亡率呈持續(xù)上升趨勢，且上升速度高于全球其他國家。老齡化已成為卒中死亡率上升的主要因素之一。2019年，我國65歲以上人口比例已達(dá)到12.6%[17]。經(jīng)過年齡標(biāo)準(zhǔn)化后的卒中死亡率雖然有所下降，但每年卒中導(dǎo)致的絕對死亡人數(shù)仍在逐年增長。未來幾年，我國在如何降低卒中發(fā)病率、死亡率和疾病負(fù)擔(dān)等方面將面臨越來越大的挑戰(zhàn)。

在過去100年間，卒中危險因素控制和對公共衛(wèi)生項目的持續(xù)投入幫助美國減輕了卒中負(fù)擔(dān)[18]。反觀我國人群，不論是卒中患者還是一般人群，卒中主要危險因素的患病率一直持續(xù)上升。如2004-2018年，年齡標(biāo)化的超重率從24.0%上升至34.4%，肥胖率從7.1%上升至16.8%；高血壓患病率從2002年的18.6%上升到2018年的27.5%。我國政府已經(jīng)實施了一系列針對卒中防治的公共教育和一級預(yù)防項目，并取得了一定的成功經(jīng)驗。2002-2012年，我國高血壓的知曉率、治療率和控制率分別提高了16.3%、16.4%和7.7%。同期，盡管食鹽攝入量仍處于較高水平，但居民的每日食鹽攝入量從2002年的12.0 g降低至2018年的10.5 g。

本報告除了使用三級公立醫(yī)院的監(jiān)測數(shù)據(jù)庫，我們還納入了二級公立醫(yī)院/民營醫(yī)院的病案首頁數(shù)據(jù)進行分析，極大地擴展了分析內(nèi)容。本次納入的醫(yī)院和卒中病例的范圍更大，并且與以往醫(yī)院質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)（hospital quality monitoring system，HQMS）數(shù)據(jù)報告的卒中病例特征具有可比性[19]，這提高了本報告中結(jié)果的外推性。此外，我們首次根據(jù)HQMS中的省級數(shù)據(jù)報告了異地就診情況，或為醫(yī)療保險報銷的資源分配和政策制定提供有效的數(shù)據(jù)依據(jù)。

本報告存在一些局限性：首先，我們使用了多種來源的數(shù)據(jù)，包括但不限于監(jiān)測數(shù)據(jù)、調(diào)查數(shù)據(jù)、登記數(shù)據(jù)和行政數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在定義、形式、質(zhì)量和收集時間方面各不相同。盡管如此，這些數(shù)據(jù)仍是可獲得的最優(yōu)的數(shù)據(jù)，并且經(jīng)過了細(xì)致的審核。其次，我們無法保證數(shù)據(jù)的代表性。例如：中國卒中中心聯(lián)盟數(shù)據(jù)是基于醫(yī)院的自愿登記，因此沒有使用抽樣過程以獲得具有全國代表性的醫(yī)院樣本。HQMS數(shù)據(jù)庫中，西藏自治區(qū)納入的患者數(shù)量只有2000余例，因此，結(jié)果的解讀需要謹(jǐn)慎，特別是對省級醫(yī)院數(shù)據(jù)方面的解讀?；颊咦R別的準(zhǔn)確性依賴于國際疾病分類（international classification of diseases，ICD）-10編碼的準(zhǔn)確性，但沒有相關(guān)審核或驗證研究的報告。此外，數(shù)據(jù)不足以確定手術(shù)和操作的治療適應(yīng)證。因此，我們報告了總體人群，而不是有適應(yīng)證的人群中的手術(shù)和操作的率。

本報告總結(jié)了中國各類卒中患者人口統(tǒng)計學(xué)特征、危險因素、入院情況、地理分布、并發(fā)癥、住院管理、預(yù)后和異地就診的最新數(shù)據(jù)。有關(guān)住院患者的信息來源于2019年HQMS和中國卒中中心聯(lián)盟數(shù)據(jù)庫。與既往的登記數(shù)據(jù)相比，同期的HQMS數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)規(guī)模和樣本量方面具有顯著優(yōu)勢。本報告提供了具有全國代表性的最新數(shù)據(jù)證據(jù)，有助于指導(dǎo)醫(yī)療資源配置，并為中國未來的卒中防治研究提供指導(dǎo)。未來，在卒中防控工作中需要繼續(xù)推進綜合危險因素的控制（如預(yù)防肥胖和高血壓），以及針對性的院內(nèi)管理措施（包括缺血性卒中急性再灌注治療、心房顫動抗凝、預(yù)防肺炎/肺部感染等）。

致謝：

感謝中華人民共和國國家衛(wèi)生健康委員會和標(biāo)普醫(yī)學(xué)信息研究中心對本研究的支持；感謝中國卒中中心聯(lián)盟合作中心、成員和志愿者的辛勤工作和努力；感謝為中國卒中中心聯(lián)盟提供重要數(shù)據(jù)的每一位參與者。

貢獻(xiàn)：

王擁軍、李子孝、谷鴻秋和翟屹為本工作做出了同等貢獻(xiàn)。趙繼宗、王擁軍、馬旭東和李子孝設(shè)計了研究方案和框架并參與了修訂；翟屹撰寫了一般人群卒中負(fù)擔(dān)和危險因素相關(guān)章節(jié)；谷鴻秋撰寫了住院患者特征、院內(nèi)管理和結(jié)果以及跨省入院相關(guān)章節(jié)；谷鴻秋和David Wang整合了所有章節(jié)內(nèi)容；谷鴻秋和周齊根據(jù)醫(yī)院質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)和中國卒中中心聯(lián)盟的數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計分析。楊昕、孟霞、荊京和王春娟收集了相關(guān)數(shù)據(jù)。David Wang、李子孝、趙性泉、劉麗萍、王伊龍、姜勇、李昊、徐安定、董強、吳靜和王文志對文稿中的重要知識內(nèi)容進行了審查和修訂。