2010—2019年中國中老年人慢性病共病患病率的Meta分析

王梅杰，周翔，李亞杰，劉芳麗，姚卓婭

隨著我國人口老齡化速度的加快，至2018年，我國老年人口高達2.5億，占總人口比例的20%［1］。我國人口老齡化問題的日益加劇，在一定程度上加快了中老年人慢性病患病率的進程。2012年，世界衛生組織數據顯示，全球死于慢性病的人數約有3.8億，占全球死亡總人數的60%［2］。2015年，我國死于慢性病的人數占總死亡人數的86.6%［3］。慢性病已成為影響我國居民身體健康和生活質量的重大公共衛生問題。隨著慢性病的日益流行，慢性病共病也為慢性病的管理帶來了前所未有的挑戰。慢性病共病在我國中老年人群中普遍存在，是指患者同時患有兩種或兩種以上的慢性病［4］。慢性病共病不僅與患者的死亡率、致殘率增加，住院時間延長，醫療衛生資源消耗增加有關，而且給患者的家庭和社會經濟帶來了沉重的負擔［5-7］。因此，近年來關于中老年人群慢性病共病的調查逐漸成為研究熱點，但相關研究的患病率存在較大的差異。因此，本研究對近十年來我國中老年人慢性病共病患病率進行Meta分析，以期為我國中老年人慢性病共病的防治提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 檢索策略 檢索中國期刊全文數據庫（CNKI）、萬方數據知識服務平臺（Wanfang Data）、維普數據庫（VIP）、中國生物醫學文獻數據庫，中文檢索式：（“慢性病”或“共病”或“共存疾病”或“慢性病共病”）和（“中國”）。檢 索 Cochrane Library、PubMed、Web of Science、Medline、CINAHL、EMbase、JBI英文數據庫，英文檢索式：（“chronic disease”［Mesh］ or “chronic illness”［Mesh］ or “multimorbidity”［Mesh］ or“multi-morbidity”［Mesh］ or“comorbidity”［Mesh］or “co-morbidity”［Mesh］ or “multiple chronic conditions”［Mesh］） and（“China”［Mesh］ or “Chinese”［Mesh］）。采用主題詞結合自由詞進行檢索，檢索2010-01-01至2020-01-01公開發表的文章，手工檢索納入研究中與主題相關的參考文獻。以 PubMed 為例，其具體檢索策略為：

#1 chronic disease OR chronic illness OR multimorbidity OR multi-morbidity OR comorbidity OR co-morbidity OR multiple chronic conditions

#2 China OR Chinese

#3 #1 AND #2

1.2 文獻納入和排除標準 納入標準：（1）研究類型：橫斷面研究。（2）研究對象：①年齡≥45歲；②我國慢性病共病人群；③可以獲取研究所需數據的文獻；④疾病的診斷根據國際疾病分類（ICD-10）予以診斷，從專業的角度獲得準確的醫學診斷。（3）結局指標：慢性病共病患病率。排除標準：（1）重復發表的文獻；（2）數據模糊、不完整或無法進行轉換、合并的文獻；（3）缺乏原始數據的文獻；（4）并發癥而非共病的文獻。

1.3 文獻質量評價 采用美國衛生保健質量和研究機構（Agency for Health care Research and Quality，AHRQ）關于橫斷面研究的質量標準［8］。評估內容包括：（1）明確了資料的來源；（2）列出了暴露組和非暴露組的納入及排除標準或參考以往的出版物；（3）給出了鑒別患者的時間階段；（4）如果不是人群來源的話，研究對象是否連續；（5）評價者的主觀因素掩蓋了研究對象其他方面情況（如存在選擇性偏倚）；（6）描述了任何為保證質量而進行的評估（如對主要結局指標的檢測/再檢測）；（7）解釋了排除分析的任何患者的理由；（8）描述了如何評價和/或控制混雜因素的措施；（9）如果可能，解釋了分析中是如何處理缺失數據的；（10）總結了患者的應答率及數據收集的完整性；（11）如果有隨訪，查明預期的患者不完整數據所占的百分比或隨訪結果。分別用“是”“否”“不清楚”作答，“是”為1分，“否”或“不清楚”為0分，總分≥8分為高質量文獻，6～7分為中等質量文獻，≤5分為低質量文獻。

1.4 數據提取方法 由2名研究者獨立對數據庫進行檢索，然后按照納入、排除標準分別對文獻的標題和摘要進行篩選，對符合標準的文獻進一步閱讀全文，如遇分歧交由第三方研究者裁定。對最終納入的文獻進行數據提取，內容包括：作者、發表年份、調查時間、研究地點、年齡、樣本量、共病患病人數、患病率等。

1.5 統計學方法 采用 Stata 14.0軟件進行Meta分析。采用I2和Q檢驗評估納入研究間的異質性。若I2≥50%，P＜0.05，采用隨機效應模型；若I2＜50%，P＞0.05，采用固定效應模型。如存在異質性，采用敏感性分析及亞組分析探索異質性來源。以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 文獻檢索結果 通過數據庫初步檢索獲得文獻1 789篇，其中英文文獻1 657篇、中文文獻132篇，剔除重復發表的文獻后，剩余869篇。經閱讀題目和摘要，排除與主題不符的文獻770篇。通過查找全文，精讀全文后，最終納入25篇文獻，其中中文20篇、英文5篇（見圖1）。

圖1 文獻檢索與篩選流程圖Figure 1 Literature search and screen flow chart

2.2 納入文獻的基本特征和偏倚風險評價結果 納入研究的基本特征見表 1。對納入研究的偏倚風險評價，21篇文獻AHRQ總分＞8分，4篇文獻評分為7分（見表2）。

表1 納入文獻的基本特征Table 1 Basic characteristics of the included studies

表2 納入研究的偏倚風險評價結果Table 2 Bias risk assessment results of the included studies

2.3 Meta分析結果

2.3.1 我國中老年人慢性病共病總患病率 納入的25篇文獻異質性檢驗結果顯示存在異質性（I2=99.8%，P＜0.001），采用隨機效應模型。Meta分析結果顯示我國中老年人慢性病共病總患病率為41%〔95%CI（35%，46%）〕（見圖2）。

圖2 我國中老年人慢性病共病總患病率的森林圖Figure 2 The overall prevalence of multiple chronic conditions among middleaged and elderly people in China during 2010-01-01 to 2020-01-01

2.3.2 亞組分析 本研究按照性別、慢性病共病種類、調查時間及地區分布進行亞組分析。結果顯示，女性的慢性病共病患病率為41%〔95%CI（33%，50%）〕，男性的慢性病共病患病率為38%〔95%CI（31%，45%）〕。不同慢性病共病種類的亞組分析結果顯示，共病2種慢性病的患病率為23%〔95%CI（20%，26%）〕，共病3種慢性病患病率為11%〔95%CI（9%，14%）〕。此外，2016—2019年慢性病共病患病率為43%〔95%CI（28%，58%）〕，2010—2015年慢性病共病患病率為41%〔95%CI（34%，47%）〕。南方慢性病共病患病率為41%〔95%CI（34%，49%）〕，北方慢性病共病患病率為38%〔95%CI（27%，49%）〕（見表3）。

表3 我國中老年人慢性病共病患病率亞組分析Table 3 Subgroup analysis of the prevalence of multiple chronic conditions in middle-aged and elderly people in China during 2010-01-01 to 2020-01-01

2.3.3 敏感性分析 本研究存在異質性的結果采用逐一剔除文獻的方法進行敏感性分析。結果顯示，剔除文獻前后，研究結果均未發生明顯的改變，提示本研究的研究結果較穩定。

2.3.4 發表偏倚分析 通過對25篇文獻進行發表偏倚分析，繪制漏斗圖，結果顯示漏斗圖對稱性不佳，提示可能存在一定的發表偏倚（見圖3）。

圖3 發表偏倚的漏斗圖Figure 3 Funnel plot assessment of publication bias of the included studies

3 討論

伴隨著中老年人機體功能的減退、臟器功能的下降、內分泌代謝的紊亂等特點，中老年人常出現“一體多病”的現象。慢性病共病在中老年人群中普遍存在，與單一慢性病相比，共病現象增加了疾病在診斷、治療、護理等方面的難度。與此同時，共病患者需要到不同的科室就診、需要接受不同的治療方案、需要服用不同的治療藥物，容易造成過度醫療、多重用藥現象。此外，慢性病共病患者易產生焦慮、抑郁等負性情緒。大量研究結果顯示，慢性病共病已成為居民因病致貧、因病返貧，制約國家經濟快速發展的重要影響因素［34-35］。

本次研究分析了2010—2019年我國中老年人慢性病共病患病率的25個橫斷面研究，包括173 085例研究對象。結果顯示，我國中老年人慢性病共病患病率為41%〔95%CI（35%，46%）〕。低于美國［36］、西班牙［37］、德國［38］老年人慢性病共病患病率，高于意大利［39］老年人慢性病共病患病率。這可能與研究對象的年齡、地域、經濟條件、樣本量、數據收集的方法、慢性病的種類和數量等不同有關，因此在慢性病共病方面需要做出更多深入的研究。但我國的慢性病共病患病率仍處于較高水平，分析原因可能為，隨著我國經濟水平的不斷提高，人們的生活及工作節奏加快，高蛋白、高脂肪、高能量的不良飲食習慣，以及缺乏運動的不良生活方式越來越普遍。本研究中，女性的慢性病共病患病率（41%）高于男性的共病患病率（38%）。說明女性的健康狀況與男性相比更低，共病患病風險更高。提示女性應該更加關注自身慢性病共病現狀，加強自我管理意識。不同慢性病共病種類的亞組分析結果顯示，共病2種慢性病的患病率（23%）高于共病3種慢性病的患病率（11%）。≥3種慢性病患病率為16%，≥4種慢性病患病率為7%。SKINNER等［40］研究結果顯示，在美國同時患有2種或3種慢性病的人占36.8%，同時患有4種或5種慢性病的人占30.1%，同時患有6種及以上的慢性病人占10.1%。BLAKEMORE等［41］對英國老年人進行調查發現，60%以上老年人患有≥2種慢性病。在德國中老年人群中，慢性病共病的患病率為60%，其中80歲以上人群慢性病共病患病率為80%［42］。針對不同調查時間進行的亞組分析結果顯示，2016—2019年慢性病共病患病率43% 高于2010—2015年的41%。提示近5年慢性病共病患病率與過去5年相比呈增長趨勢，可能與近年來我國人口結構向人口高齡化迅速發展，中老年人口比例不斷上升有關。可見未來我國中老年人慢性病共病問題仍然是調查研究的熱點，仍然是涉及居民身體健康和生活質量的重大公共衛生問題。此外，不同地區的亞組分析結果顯示，南方慢性病共病患病率41%高于北方38%，這可能與南北方的天氣、飲食方式、生活習慣、經濟收入等有關。雖然慢性病共病的患病率較高，但大多數慢性病是可以防控的。大量研究表明，針對慢性病的危險因素開展綜合性的干預措施是有效預防和控制慢性病的重要手段［11，43］。同時，慢性病共病患者的自我管理也會對自身健康產生積極的影響，如改變不良生活方式、加強自我教育等。

本研究也有一定的局限性。首先本研究可能存在文獻納入不足導致發表偏倚的情況。其次，慢性病的診斷與研究分析方法尚未形成統一的標準。許多研究中，慢性病的診斷方法多采用自我報告法、結構化訪談法或臨床記錄等，可能會導致潛在的異質性，因此存在一定的偏倚。最后，納入文獻的研究對象基線資料報告不完整。但相關研究指出，在慢性病共病中高血壓與關節炎［11］、風濕病［16］是常見的組合。此外高齡、文化程度低、肥胖、既往有吸煙飲酒史、喪偶、睡眠質量差等是慢性病共病的高發人群。因此未來的研究可以對慢性病共病的不同組合、年齡、文化程度等進行亞組分析。

作者貢獻：王梅杰進行文章的構思與設計，研究的實施與可行性分析，對文章整體負責，監督管理，并對數據進行統計學處理，結果的分析與解釋，撰寫論文；周翔、李亞杰進行數據收集、數據整理；劉芳麗、姚卓婭進行論文的修訂，負責文章的質量控制及審校。

本文無利益沖突。