中国老年人慢性病及共病模式变化研究：基于中国健康与养老追踪调查数据

徐莉，葛晶，于鹏，虞莹

1.215131 江苏省苏州市相城区元和街道社区卫生服务中心公共卫生科（社管科）

2.215137 江苏省苏州市相城区太平街道社区卫生服务中心内分泌科

3.200032 上海市，复旦大学附属中山医院内分泌科

4.200032 上海市，复旦大学附属中山医院全科医学科

老龄化成为我国卫生系统面临的重大问题：老年人群功能损伤逐步积累，各系统易发生慢性病变且易罹患多种疾病。2008 年WHO 正式将这种多病共存现象定义为“共病”，老年慢性病共病是指在老年人群中经常同时存在的两个或更多的长期疾病。这些共病可以包括但不限于高血压、糖尿病、冠心病、慢性阻塞性肺疾病、骨质疏松、关节炎、脑血管病变等［1］。2019 年《欧洲流行病学》杂志总结了51 项研究，分析407 种慢性病共病模式，发现心血管代谢性疾病（高血压、糖尿病、高脂血症、超重等）、骨关节疾病（关节炎、骨折、跌倒）、认知功能下降（抑郁、焦虑、记忆力减退等）等共病模式较为常见，具有集群特性［2］。

老年人由于身体功能下降和免疫力减弱，易患多种慢性疾病，如高血压、糖尿病和冠心病等，形成复杂的共病模式。这些慢性病共病相互影响，使治疗和管理变得复杂，严重影响生活质量，并增加医疗资源需求。面对老年慢性病共病的挑战，需要全社会共同努力，制定和实施健康政策，优化医疗资源配置，完善老年医疗服务体系，并探索多学科协作治疗模式，以降低发病率和死亡率，提升老年人的生活质量，为他们的晚年生活提供更持久的支持和关怀。

我国慢性病的主要形式和变化趋势尚待明确。中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS）采用复杂抽样对全国人群进行系统调查，且具有连续性优势，本研究选取2011年和2015 年CHARLS 调查中≥60 岁的老年人资料，以问卷数据为基础，分析各慢性病患病率，结合适当的抽样权重，总结常见慢性病共病模式在老年人群中的比例，为相关部门协调医疗资源提供参考。

1 资料与方法

1.1 一般资料

研究资料来源于CHARLS，该调查覆盖了28 个省份中150 个县级单位的450 个村级单位，采用多阶段、分层、概率比例抽样方法，确保样本的代表性。该研究通过北京大学生物医学伦理审查委员会批准（伦理号：IRB00001052-11015）。本研究团队申请授权后下载数据，主要采用Harmonized CHARLS Datasets，并与相关血液检测指标等合并分析。因第1 周期（2011 年）和第3 周期（2015 年）开展了血液指标的检测，可更客观反映患病情况，故本研究团队选取这2 个周期中年龄≥60 岁的人群进行老年共病情况的分析，并比较共病的趋势变化，具体流程见图1。

图1 本研究CHARLS 样本纳入流程图Figure 1 CHARLS sample inclusion flow chart

1.2 疾病定义

慢性病患病情况涉及高血压、血脂异常（高血脂或低血脂）、糖尿病、恶性肿瘤、慢性肺部疾患、肝脏疾病、心脏病、卒中、肾脏疾病、胃或消化系统疾病、记忆力减退、关节炎等。自我报告的疾病以数据集中相关问题的回答“是”或“否”为判断标准，“疼痛”的判定中剔除了头痛和胸痛的患者，其他均为骨关节性疼痛。

相关检测指标判断标准如下，（1）超重或肥胖：BMI ≥24 kg/m2；腹型肥胖：男性腹围≥90 cm，女性腹围≥85 cm。（2）高血压：收缩压≥140 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）和/或舒张压≥90 mmHg。（3）糖尿病：采用1999年WHO标准，空腹血糖≥7.0 mmol/L，或已被明确诊断为糖尿病者。（4）血脂异常：总胆固醇（TC）≥6.2 mmol/L 或三酰甘油（TG）≥2.3 mmol/L或高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）<1.0 mmol/L 或低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）≥4.1 mmol/L［3］。（5）慢性阻塞性肺疾病以3 次呼气峰值流量最大值与预测值的比例<80%为标准。（6）慢性肾脏疾病以估算肾小球滤过率（eGFR）<60 mL·min-1·（1.73 m2）-1为标准。（7）认知功能损害以认知功能电话评估量表（Telephone Interview for Cognitive Status，TICS）<6 分 为 判 定 标准［4］、抑郁以流行病学研究中心抑郁量表（Center for Epidemiologic Studies Depression Scale，CES-D）≥16 分为判定标准［5］。患有≥2 种慢性病定义为共病。

1.3 潜在类别分析（LCA）

LCA 模型的基本思路是多次探索，从1 分类探索至6 分类，综合判断选择最佳模型，并在该模型基础上计算条件概率与类别概率，最终针对每组特征进行命名。潜类别概率是指通过分析得到的每个类别的人数和比例；条件概率是指每种慢性病在每一类别的选择概率［6］。

1.4 日常生活活动能力量表（ADL）

ADL 包括6项活动：进食、穿衣、床椅转移、如厕、洗澡和控制大小便。每项从“没有困难”到“无法完成”，赋值1～4 分，总分为6～24 分，分值越高表示活动能力越差［7］。

1.5 统计学方法

依据数据库多阶段复杂抽样设计，故对样本采用复杂抽样加权，并进行事后分层调整。计算复杂抽样下的加权患病率及其95%CI，采用适当权重计算，以变量wtrespb 作为问卷调查的校正、以变量wtrespbiob 作为血压和身高等测量的校正、以变量Blood_weight 作为实验室检查指标的校正。符合正态分布的计量资料以（±s）表示，多组间比较采用单因素方差分析，以Bonferroni校正法进行两两检验；分类变量以相对数表示，组间比较采用χ2检验。慢性病共病参考CHARLS 的问卷内容［8］，主要为高血压、心脏病、血脂异常、疼痛等18种常见慢性疾病（表1）。以Stata 17.0 软件进行相关统计分析，以P<0.05 为差异有统计学意义。

表1 CHARLS 数据库2011 年、2015 年≥60 岁人群自我报告疾病患病率比较Table 1 Comparison of self-reported disease prevalence in the population aged ≥60 years in the CHARLS Database，2011 and 2015 wave

2 结果

2.1 自我报告的慢性病患病情况

2011 年7290 例、2015 年9845 例≥60 岁老年人被纳入本研究，其中平均年龄分别为（69.1±7.5）、（69.2±7.4）岁，男性分别为3663、4858 人，女性分别为3627、4987 人。2011 年与2015 年≥60 岁老年人年龄、性别比较，差异无统计学意义（t=0.71、P=0.27，χ2=1.26、P=0.26）。

将各慢性疾病进行分类量化，并按系统内的共病模式进行分类汇总，发现就单个慢性病而言，2011 年患病率前两位的分别为高血压（36.02%）和关节炎（35.31%）；2015 年患病率前两位的分别为关节炎（46.58%）、高血压（42.50%）。

就慢性病共病而言，2011 年最常见的为骨关节疾病共病，患病率为23.17%；而2015 年最常见的为心血管代谢性疾病共病，患病率为25.88%，骨关节疾病共病位居第二，患病率为25.47%。神经系统疾病共病在老年人自报的慢性病患病中所占比例并不高，2011 年和2015 年分别占0.36%、0.52%，见表1。

除骨关节疾病中的疼痛和消化系统疾病中的口腔疾病，2011 年≥60 岁老年人心血管代谢性疾病、骨关节疾病、消化系统疾病、呼吸系统疾病、神经系统疾病、泌尿系统疾病、肿瘤性疾病中单个慢性病患病率均低于2015 年，差异有统计学意义（P<0.05）；2011 年≥60岁老年人心血管代谢性疾病、骨关节疾病、消化系统疾病、呼吸系统疾病、神经系统疾病共病患病率及总的共病患病率均低于2015 年，差异有统计学意义（P<0.05），见表1。

2.2 结合客观检查分析相关疾病患病率比较

结合身体检查和实验室检查指标，发现患病情况与自报慢性病患病存在一定差异，详细数据见表2。2015年腹型肥胖、超重或肥胖、血脂异常、高血压、糖尿病、抑郁、通气功能降低、肾功能降低患病率高于2011 年，差异有统计学意义（P<0.05），见表2。

表2 CHARLS 数据库2011 年、2015 年≥60 岁人群自我报告疾病并结合客观检查分析后的患病率比较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 自我报告疾病与客观检查相结合的慢性病共病患病率情况比较

结合上述自报患病和客观检查资料进一步分析，≥60 岁人群慢性病共病患病率从2011 年的85.96%，增加至2015 年的92.24%，且该患病率比较差异有统计学意义（P<0.05）。其中心血管代谢性疾病共病患病率从2011 年的52.75%增至2015 年的60.49%，在两个调查周期中均成为首位慢性病共病。骨关节疾病由于缺乏客观的检查方法，其共病患病率未变，为25.47%，但参考我国既往报道，老年人群骨质疏松患病率约为22%［9］，推断其共病患病率应<50%。神经系统疾病共病患病率升高至3.37%，是自我报告疾病患病率的7 倍，见表3。

表3 CHARLS 数据库2011 年、2015 年≥60 岁人群自我报告疾病并结合客观检查分析后的共病患病率比较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 岁人群心血管代谢性疾病、骨关节疾病、消化系统疾病、神经系统疾病共病患病率均高于2011 年，差异有统计学意义（P<0.05），见表3。

2.4 LCA 分析不同共病模式对生活活动的影响

将2015 年的综合患病数据进行LCA，通过最小BIC 指标确定最优的分类个数为5 个，据此分为5 种主要的共病模式，命名为“心血管代谢性疾病共病”“心血管代谢性疾病+骨关节疾病共病”“骨关节疾病共病”“呼吸系统疾病共病”“非特异性共病”，所占比例分别 为24.31%（1946/8006）、9.81%（785/8006）、22.00%（1760/8006）、8.93%（714/8006）、34.95%（2795/8006）（图2）。进一步与ADL 评分进行结合，发现“心血管代谢性疾病+骨关节疾病共病”的ADL 评分高于其他共病类型，表明其对生活活动影响最大，其次为“骨关节疾病共病”“心血管代谢性疾病共病”“呼吸系统疾病共病”，“非特异性共病”对生活活动影响最小（表4）。

图2 5 种慢性病共病分类潜在类别的条件概率图Figure 2 Conditional probability graph for the latent classes of five chronic disease comorbidity patterns

表4 不同共病类别患者ADL 评分比较（±s，分）Table 4 Comparison of ADL scores among patients with different comorbidity patterns

表4 不同共病类别患者ADL 评分比较（±s，分）Table 4 Comparison of ADL scores among patients with different comorbidity patterns

注：a 表示与心血管代谢性疾病共病比较P<0.05，b 表示与呼吸系统疾病共病比较P<0.05；ADL=日常生活活动能力量表。

共病模式 例数 ADL 评分心血管代谢性疾病+骨关节疾病共病 7858.90±3.92ab骨关节疾病共病 17607.65±2.98ab心血管代谢性疾病共病 19467.06±2.34呼吸系统疾病共病 7146.95±1.99非特异性共病 27956.40±1.19ab F 值 178.44 P 值 <0.001

3 讨论

本研究利用我国开展的CHARLS 数据，以充分反映我国老年人群特点的人群队列［8］为样本，将所有能初步诊断慢性病情况的客观指标和自我报告疾病患病情况相结合，采用适当的权重参数分析，得出我国老年人群的心血管代谢性疾病共病是流行范围最广的疾病，并在持续增加；尤其是与骨关节性共病存在时，对患者生活自理能力的影响最大。

我国现心血管疾病患病人数估算在3.3 亿［10］，但在老年人群之中并未得到系统调查。既往分析CHARLS的中文论文中，主要针对自我报告的情况进行分析，多未见考虑抽样权重的分析，认为关节炎是老年人群中患病率最高的慢性病［1］。CHARLS 研究除问卷以外，还提供了身高、体质量和腹围测量、血压测量、血糖和血脂化验、相关神经量表评分等多个指标，有助于了解相关疾病的未知晓率。老年人群已患但并未知晓的慢性疾病，也应作为慢性病共病的情况纳入共病情况分析，以更全面获得老年人群慢性病患病情况。

复杂抽样在公共卫生研究中的意义很大，CHARLS研究就采用了这种策略。复杂抽样包括分层、成群抽样和多阶段抽样等方法，这些方法比简单随机抽样更能确保样本准确代表异质性人口。在本研究中，复杂抽样至关重要，因为其可以更好地解释中国人口在健康、退休和老龄化方面的模式，其重要性在于能够在考虑人口内在结构和分层的同时，将研究结果推广到更广泛的人群。这种方法有助于解决潜在的偏差，提高数据分析的可靠性。

本研究团队采用适当的权重变量，发现虽然骨关节病的自报数量多于心血管代谢性疾病共病，但在纳入权重指标后，估计患病比例低于心血管代谢性疾病共病；并结合身高、体质量、血压、血脂、血糖测量的客观指标，发现心血管代谢性疾病共病的患病超过半数，但问卷中并无患者对自身体质量情况认知的调查，从检查结果看，应加强对于体质量控制的宣教，使广大群众认识到超重的定义和危害，因为有大量证据显示超重促进心血管代谢性疾病的发生［11］。

为评估共病模式对老年人群的直接影响，笔者对老年人群生活自理能力与共病模式进行相关性分析：根据2015 年调查中的老年人各慢性疾病（包括问卷调查和客观检查）情况，建立LCA 模型，分为5 个潜在类别［12］。发现患者在心血管代谢性疾病合并骨关节疾病时，其ADL 评分最高，即对生活质量影响最大。而非特异性的共病模式中，ADL 评分最低，反映对生活质量影响较小。

随着我国老龄化加剧，老年人群的健康状况更为受到关注［13］，多种慢性病的发生增加了治疗的复杂性，对于全科医生的培养提出了新的挑战，是对原有全科医生有侧重地进行专科培训，还是以专科为基础开展共病诊疗尚在探索中［14］。本研究结果显示，以超重、糖尿病、高血压为集中的心血管代谢性疾病共病是威胁我国老年人群健康的首要疾病，这提示以此为核心的诊疗模式探索是应对老龄化的重要手段［15］。

老年共病的处理原则也应以患者为中心，关注患者整体而不仅仅是疾病本身，进行个体化治疗，采取综合管理措施帮助老年人尽可能地恢复其原有的功能状态和提高生活质量［14］。例如骨关节疾病的高发，促进了代谢紊乱的发生和发展；认知功能的降低，导致自我生活管理的困难，首先影响的也是代谢系统。因此也需积极探索多学科的合作模式或培养共病专家。

本研究为更广泛地分析我国老年人群的慢性疾病流行趋势，也纳入了一些其他研究较少采用的变量，例如根据上一年度是否有口腔科就诊判断口腔疾病，并归类于消化系统疾病；采用除头痛和胸痛以外的其他部位疼痛，归类于骨关节性疼痛，这可能导致骨关节疾病的过量估计，但可更好地反映老年人群的健康状态。有研究仅将糖尿病、心肌梗死、卒中这3 种疾病组成心血管代谢性疾病共病［16］，但这显然忽略了疾病早期如肥胖、高血脂、高血压等异常状态；本文中将心血管代谢相关的异常状态归类于相关共病，以更好体现各系统的异常比例，提示相关医疗资源分配。

本研究尚存在一定的不足：未进行协变量插补，协变量插补是指在数据分析中填补缺失的变量值，以减少偏差和提高分析的准确性。由于缺乏这一步骤，本研究可能未能充分考虑所有潜在的干扰因素，这可能影响了结果的可靠性和泛化性；但插补可能引入新的偏倚，因此本研究未对缺失变量进行插补。未来研究中，应采用适当的数据插补方法，以确保分析结果更加全面和精确。

综上，基于CHARLS 数据集，发现我国老年人群慢性病患病率、共病率较高，其中以心血管代谢性疾病共病在5类共病分类中最常见，当心血管代谢性疾病+骨关节疾病共病时，可显著降低老年人群的生活活动能力，提示相关部门和机构应加强对慢性病共病的管理，采取相应措施以提升老年人健康水平。

作者贡献：虞莹负责研究命题的提出、设计；葛晶和于鹏负责数据收集、采集、清洗和统计学分析、绘制图表等；徐莉负责论文起草；于鹏负责最终版本修订，对论文负责。

本文无利益冲突。