中國老年人慢性病及共病模式變化研究：基于中國健康與養(yǎng)老追蹤調查數據

徐莉，葛晶，于鵬，虞瑩

1.215131 江蘇省蘇州市相城區(qū)元和街道社區(qū)衛(wèi)生服務中心公共衛(wèi)生科（社管科）

2.215137 江蘇省蘇州市相城區(qū)太平街道社區(qū)衛(wèi)生服務中心內分泌科

3.200032 上海市，復旦大學附屬中山醫(yī)院內分泌科

4.200032 上海市，復旦大學附屬中山醫(yī)院全科醫(yī)學科

老齡化成為我國衛(wèi)生系統(tǒng)面臨的重大問題：老年人群功能損傷逐步積累，各系統(tǒng)易發(fā)生慢性病變且易罹患多種疾病。2008 年WHO 正式將這種多病共存現象定義為“共病”，老年慢性病共病是指在老年人群中經常同時存在的兩個或更多的長期疾病。這些共病可以包括但不限于高血壓、糖尿病、冠心病、慢性阻塞性肺疾病、骨質疏松、關節(jié)炎、腦血管病變等［1］。2019 年《歐洲流行病學》雜志總結了51 項研究，分析407 種慢性病共病模式，發(fā)現心血管代謝性疾?。ǜ哐獕?、糖尿病、高脂血癥、超重等）、骨關節(jié)疾病（關節(jié)炎、骨折、跌倒）、認知功能下降（抑郁、焦慮、記憶力減退等）等共病模式較為常見，具有集群特性［2］。

老年人由于身體功能下降和免疫力減弱，易患多種慢性疾病，如高血壓、糖尿病和冠心病等，形成復雜的共病模式。這些慢性病共病相互影響，使治療和管理變得復雜，嚴重影響生活質量，并增加醫(yī)療資源需求。面對老年慢性病共病的挑戰(zhàn)，需要全社會共同努力，制定和實施健康政策，優(yōu)化醫(yī)療資源配置，完善老年醫(yī)療服務體系，并探索多學科協(xié)作治療模式，以降低發(fā)病率和死亡率，提升老年人的生活質量，為他們的晚年生活提供更持久的支持和關懷。

我國慢性病的主要形式和變化趨勢尚待明確。中國健康與養(yǎng)老追蹤調查（China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS）采用復雜抽樣對全國人群進行系統(tǒng)調查，且具有連續(xù)性優(yōu)勢，本研究選取2011年和2015 年CHARLS 調查中≥60 歲的老年人資料，以問卷數據為基礎，分析各慢性病患病率，結合適當的抽樣權重，總結常見慢性病共病模式在老年人群中的比例，為相關部門協(xié)調醫(yī)療資源提供參考。

1 資料與方法

1.1 一般資料

研究資料來源于CHARLS，該調查覆蓋了28 個省份中150 個縣級單位的450 個村級單位，采用多階段、分層、概率比例抽樣方法，確保樣本的代表性。該研究通過北京大學生物醫(yī)學倫理審查委員會批準（倫理號：IRB00001052-11015）。本研究團隊申請授權后下載數據，主要采用Harmonized CHARLS Datasets，并與相關血液檢測指標等合并分析。因第1 周期（2011 年）和第3 周期（2015 年）開展了血液指標的檢測，可更客觀反映患病情況，故本研究團隊選取這2 個周期中年齡≥60 歲的人群進行老年共病情況的分析，并比較共病的趨勢變化，具體流程見圖1。

圖1 本研究CHARLS 樣本納入流程圖Figure 1 CHARLS sample inclusion flow chart

1.2 疾病定義

慢性病患病情況涉及高血壓、血脂異常（高血脂或低血脂）、糖尿病、惡性腫瘤、慢性肺部疾患、肝臟疾病、心臟病、卒中、腎臟疾病、胃或消化系統(tǒng)疾病、記憶力減退、關節(jié)炎等。自我報告的疾病以數據集中相關問題的回答“是”或“否”為判斷標準，“疼痛”的判定中剔除了頭痛和胸痛的患者，其他均為骨關節(jié)性疼痛。

相關檢測指標判斷標準如下，（1）超重或肥胖：BMI ≥24 kg/m2；腹型肥胖：男性腹圍≥90 cm，女性腹圍≥85 cm。（2）高血壓：收縮壓≥140 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）和/或舒張壓≥90 mmHg。（3）糖尿?。翰捎?999年WHO標準，空腹血糖≥7.0 mmol/L，或已被明確診斷為糖尿病者。（4）血脂異常：總膽固醇（TC）≥6.2 mmol/L 或三酰甘油（TG）≥2.3 mmol/L或高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）<1.0 mmol/L 或低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）≥4.1 mmol/L［3］。（5）慢性阻塞性肺疾病以3 次呼氣峰值流量最大值與預測值的比例<80%為標準。（6）慢性腎臟疾病以估算腎小球濾過率（eGFR）<60 mL·min-1·（1.73 m2）-1為標準。（7）認知功能損害以認知功能電話評估量表（Telephone Interview for Cognitive Status，TICS）<6 分 為 判 定 標準［4］、抑郁以流行病學研究中心抑郁量表（Center for Epidemiologic Studies Depression Scale，CES-D）≥16 分為判定標準［5］。患有≥2 種慢性病定義為共病。

1.3 潛在類別分析（LCA）

LCA 模型的基本思路是多次探索，從1 分類探索至6 分類，綜合判斷選擇最佳模型，并在該模型基礎上計算條件概率與類別概率，最終針對每組特征進行命名。潛類別概率是指通過分析得到的每個類別的人數和比例；條件概率是指每種慢性病在每一類別的選擇概率［6］。

1.4 日常生活活動能力量表（ADL）

ADL 包括6項活動：進食、穿衣、床椅轉移、如廁、洗澡和控制大小便。每項從“沒有困難”到“無法完成”，賦值1～4 分，總分為6～24 分，分值越高表示活動能力越差［7］。

1.5 統(tǒng)計學方法

依據數據庫多階段復雜抽樣設計，故對樣本采用復雜抽樣加權，并進行事后分層調整。計算復雜抽樣下的加權患病率及其95%CI，采用適當權重計算，以變量wtrespb 作為問卷調查的校正、以變量wtrespbiob 作為血壓和身高等測量的校正、以變量Blood_weight 作為實驗室檢查指標的校正。符合正態(tài)分布的計量資料以（±s）表示，多組間比較采用單因素方差分析，以Bonferroni校正法進行兩兩檢驗；分類變量以相對數表示，組間比較采用χ2檢驗。慢性病共病參考CHARLS 的問卷內容［8］，主要為高血壓、心臟病、血脂異常、疼痛等18種常見慢性疾?。ū?）。以Stata 17.0 軟件進行相關統(tǒng)計分析，以P<0.05 為差異有統(tǒng)計學意義。

表1 CHARLS 數據庫2011 年、2015 年≥60 歲人群自我報告疾病患病率比較Table 1 Comparison of self-reported disease prevalence in the population aged ≥60 years in the CHARLS Database，2011 and 2015 wave

2 結果

2.1 自我報告的慢性病患病情況

2011 年7290 例、2015 年9845 例≥60 歲老年人被納入本研究，其中平均年齡分別為（69.1±7.5）、（69.2±7.4）歲，男性分別為3663、4858 人，女性分別為3627、4987 人。2011 年與2015 年≥60 歲老年人年齡、性別比較，差異無統(tǒng)計學意義（t=0.71、P=0.27，χ2=1.26、P=0.26）。

將各慢性疾病進行分類量化，并按系統(tǒng)內的共病模式進行分類匯總，發(fā)現就單個慢性病而言，2011 年患病率前兩位的分別為高血壓（36.02%）和關節(jié)炎（35.31%）；2015 年患病率前兩位的分別為關節(jié)炎（46.58%）、高血壓（42.50%）。

就慢性病共病而言，2011 年最常見的為骨關節(jié)疾病共病，患病率為23.17%；而2015 年最常見的為心血管代謝性疾病共病，患病率為25.88%，骨關節(jié)疾病共病位居第二，患病率為25.47%。神經系統(tǒng)疾病共病在老年人自報的慢性病患病中所占比例并不高，2011 年和2015 年分別占0.36%、0.52%，見表1。

除骨關節(jié)疾病中的疼痛和消化系統(tǒng)疾病中的口腔疾病，2011 年≥60 歲老年人心血管代謝性疾病、骨關節(jié)疾病、消化系統(tǒng)疾病、呼吸系統(tǒng)疾病、神經系統(tǒng)疾病、泌尿系統(tǒng)疾病、腫瘤性疾病中單個慢性病患病率均低于2015 年，差異有統(tǒng)計學意義（P<0.05）；2011 年≥60歲老年人心血管代謝性疾病、骨關節(jié)疾病、消化系統(tǒng)疾病、呼吸系統(tǒng)疾病、神經系統(tǒng)疾病共病患病率及總的共病患病率均低于2015 年，差異有統(tǒng)計學意義（P<0.05），見表1。

2.2 結合客觀檢查分析相關疾病患病率比較

結合身體檢查和實驗室檢查指標，發(fā)現患病情況與自報慢性病患病存在一定差異，詳細數據見表2。2015年腹型肥胖、超重或肥胖、血脂異常、高血壓、糖尿病、抑郁、通氣功能降低、腎功能降低患病率高于2011 年，差異有統(tǒng)計學意義（P<0.05），見表2。

表2 CHARLS 數據庫2011 年、2015 年≥60 歲人群自我報告疾病并結合客觀檢查分析后的患病率比較Table 2 Comparison of disease prevalence based on self-report and objective examination analysis in the population aged ≥60 years in the CHARLS Database，2011 and 2015 wave

2.3 自我報告疾病與客觀檢查相結合的慢性病共病患病率情況比較

結合上述自報患病和客觀檢查資料進一步分析，≥60 歲人群慢性病共病患病率從2011 年的85.96%，增加至2015 年的92.24%，且該患病率比較差異有統(tǒng)計學意義（P<0.05）。其中心血管代謝性疾病共病患病率從2011 年的52.75%增至2015 年的60.49%，在兩個調查周期中均成為首位慢性病共病。骨關節(jié)疾病由于缺乏客觀的檢查方法，其共病患病率未變，為25.47%，但參考我國既往報道，老年人群骨質疏松患病率約為22%［9］，推斷其共病患病率應<50%。神經系統(tǒng)疾病共病患病率升高至3.37%，是自我報告疾病患病率的7 倍，見表3。

表3 CHARLS 數據庫2011 年、2015 年≥60 歲人群自我報告疾病并結合客觀檢查分析后的共病患病率比較Table 3 Comparison of comorbidity prevalence based on self-report combined with objective examination analysis in the population aged ≥60 years in the CHARLS Database，2011 and 2015 wave

2015 年≥60 歲人群心血管代謝性疾病、骨關節(jié)疾病、消化系統(tǒng)疾病、神經系統(tǒng)疾病共病患病率均高于2011 年，差異有統(tǒng)計學意義（P<0.05），見表3。

2.4 LCA 分析不同共病模式對生活活動的影響

將2015 年的綜合患病數據進行LCA，通過最小BIC 指標確定最優(yōu)的分類個數為5 個，據此分為5 種主要的共病模式，命名為“心血管代謝性疾病共病”“心血管代謝性疾病+骨關節(jié)疾病共病”“骨關節(jié)疾病共病”“呼吸系統(tǒng)疾病共病”“非特異性共病”，所占比例分別 為24.31%（1946/8006）、9.81%（785/8006）、22.00%（1760/8006）、8.93%（714/8006）、34.95%（2795/8006）（圖2）。進一步與ADL 評分進行結合，發(fā)現“心血管代謝性疾病+骨關節(jié)疾病共病”的ADL 評分高于其他共病類型，表明其對生活活動影響最大，其次為“骨關節(jié)疾病共病”“心血管代謝性疾病共病”“呼吸系統(tǒng)疾病共病”，“非特異性共病”對生活活動影響最?。ū?）。

圖2 5 種慢性病共病分類潛在類別的條件概率圖Figure 2 Conditional probability graph for the latent classes of five chronic disease comorbidity patterns

表4 不同共病類別患者ADL 評分比較（±s，分）Table 4 Comparison of ADL scores among patients with different comorbidity patterns

表4 不同共病類別患者ADL 評分比較（±s，分）Table 4 Comparison of ADL scores among patients with different comorbidity patterns

注：a 表示與心血管代謝性疾病共病比較P<0.05，b 表示與呼吸系統(tǒng)疾病共病比較P<0.05；ADL=日常生活活動能力量表。

共病模式 例數 ADL 評分心血管代謝性疾病+骨關節(jié)疾病共病 7858.90±3.92ab骨關節(jié)疾病共病 17607.65±2.98ab心血管代謝性疾病共病 19467.06±2.34呼吸系統(tǒng)疾病共病 7146.95±1.99非特異性共病 27956.40±1.19ab F 值 178.44 P 值 <0.001

3 討論

本研究利用我國開展的CHARLS 數據，以充分反映我國老年人群特點的人群隊列［8］為樣本，將所有能初步診斷慢性病情況的客觀指標和自我報告疾病患病情況相結合，采用適當的權重參數分析，得出我國老年人群的心血管代謝性疾病共病是流行范圍最廣的疾病，并在持續(xù)增加；尤其是與骨關節(jié)性共病存在時，對患者生活自理能力的影響最大。

我國現心血管疾病患病人數估算在3.3 億［10］，但在老年人群之中并未得到系統(tǒng)調查。既往分析CHARLS的中文論文中，主要針對自我報告的情況進行分析，多未見考慮抽樣權重的分析，認為關節(jié)炎是老年人群中患病率最高的慢性?。?］。CHARLS 研究除問卷以外，還提供了身高、體質量和腹圍測量、血壓測量、血糖和血脂化驗、相關神經量表評分等多個指標，有助于了解相關疾病的未知曉率。老年人群已患但并未知曉的慢性疾病，也應作為慢性病共病的情況納入共病情況分析，以更全面獲得老年人群慢性病患病情況。

復雜抽樣在公共衛(wèi)生研究中的意義很大，CHARLS研究就采用了這種策略。復雜抽樣包括分層、成群抽樣和多階段抽樣等方法，這些方法比簡單隨機抽樣更能確保樣本準確代表異質性人口。在本研究中，復雜抽樣至關重要，因為其可以更好地解釋中國人口在健康、退休和老齡化方面的模式，其重要性在于能夠在考慮人口內在結構和分層的同時，將研究結果推廣到更廣泛的人群。這種方法有助于解決潛在的偏差，提高數據分析的可靠性。

本研究團隊采用適當的權重變量，發(fā)現雖然骨關節(jié)病的自報數量多于心血管代謝性疾病共病，但在納入權重指標后，估計患病比例低于心血管代謝性疾病共??；并結合身高、體質量、血壓、血脂、血糖測量的客觀指標，發(fā)現心血管代謝性疾病共病的患病超過半數，但問卷中并無患者對自身體質量情況認知的調查，從檢查結果看，應加強對于體質量控制的宣教，使廣大群眾認識到超重的定義和危害，因為有大量證據顯示超重促進心血管代謝性疾病的發(fā)生［11］。

為評估共病模式對老年人群的直接影響，筆者對老年人群生活自理能力與共病模式進行相關性分析：根據2015 年調查中的老年人各慢性疾?。ò▎柧碚{查和客觀檢查）情況，建立LCA 模型，分為5 個潛在類別［12］。發(fā)現患者在心血管代謝性疾病合并骨關節(jié)疾病時，其ADL 評分最高，即對生活質量影響最大。而非特異性的共病模式中，ADL 評分最低，反映對生活質量影響較小。

隨著我國老齡化加劇，老年人群的健康狀況更為受到關注［13］，多種慢性病的發(fā)生增加了治療的復雜性，對于全科醫(yī)生的培養(yǎng)提出了新的挑戰(zhàn)，是對原有全科醫(yī)生有側重地進行?？婆嘤?，還是以專科為基礎開展共病診療尚在探索中［14］。本研究結果顯示，以超重、糖尿病、高血壓為集中的心血管代謝性疾病共病是威脅我國老年人群健康的首要疾病，這提示以此為核心的診療模式探索是應對老齡化的重要手段［15］。

老年共病的處理原則也應以患者為中心，關注患者整體而不僅僅是疾病本身，進行個體化治療，采取綜合管理措施幫助老年人盡可能地恢復其原有的功能狀態(tài)和提高生活質量［14］。例如骨關節(jié)疾病的高發(fā)，促進了代謝紊亂的發(fā)生和發(fā)展；認知功能的降低，導致自我生活管理的困難，首先影響的也是代謝系統(tǒng)。因此也需積極探索多學科的合作模式或培養(yǎng)共病專家。

本研究為更廣泛地分析我國老年人群的慢性疾病流行趨勢，也納入了一些其他研究較少采用的變量，例如根據上一年度是否有口腔科就診判斷口腔疾病，并歸類于消化系統(tǒng)疾??；采用除頭痛和胸痛以外的其他部位疼痛，歸類于骨關節(jié)性疼痛，這可能導致骨關節(jié)疾病的過量估計，但可更好地反映老年人群的健康狀態(tài)。有研究僅將糖尿病、心肌梗死、卒中這3 種疾病組成心血管代謝性疾病共?。?6］，但這顯然忽略了疾病早期如肥胖、高血脂、高血壓等異常狀態(tài)；本文中將心血管代謝相關的異常狀態(tài)歸類于相關共病，以更好體現各系統(tǒng)的異常比例，提示相關醫(yī)療資源分配。

本研究尚存在一定的不足：未進行協(xié)變量插補，協(xié)變量插補是指在數據分析中填補缺失的變量值，以減少偏差和提高分析的準確性。由于缺乏這一步驟，本研究可能未能充分考慮所有潛在的干擾因素，這可能影響了結果的可靠性和泛化性；但插補可能引入新的偏倚，因此本研究未對缺失變量進行插補。未來研究中，應采用適當的數據插補方法，以確保分析結果更加全面和精確。

綜上，基于CHARLS 數據集，發(fā)現我國老年人群慢性病患病率、共病率較高，其中以心血管代謝性疾病共病在5類共病分類中最常見，當心血管代謝性疾病+骨關節(jié)疾病共病時，可顯著降低老年人群的生活活動能力，提示相關部門和機構應加強對慢性病共病的管理，采取相應措施以提升老年人健康水平。

作者貢獻：虞瑩負責研究命題的提出、設計；葛晶和于鵬負責數據收集、采集、清洗和統(tǒng)計學分析、繪制圖表等；徐莉負責論文起草；于鵬負責最終版本修訂，對論文負責。

本文無利益沖突。