【综述】老年慢性病共病模式及管理策略研究进展

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作者： 胡倩倩 周统 刘志辉 史威力 王留义

单位：河南大学人民医院全科医学科

通信作者：王留义， 河南大学人民医院全科医学科

本文刊于：中华全科医师杂志, 2023,22(7):754-758

本文编辑： 白雪佳

摘要

随着全球人口老龄化的加速，慢性病共病问题已经成为全球卫生领域的一个重大挑战［ 1］ ，共病的患病率随着慢性病患者数量的增加而上升。慢性病共病与更高的死亡率、更多的残疾、功能状态的下降和较低的生命质量显著相关，还可导致更大程度的卫生保健资源消耗（费用、住院时间和就诊次数）。因此，了解共病的具体因素和过程、疾病的相互作用和可能的协同作用，有利于促进诊断、提高患者的生命质量、改进预防和降低卫生保健系统的成本，而识别共病模式有助于为疾病的预防和治疗以及改善预后提供线索。目前国外对于共病模式的认识已有初步的探索，但国内关注不多。本文对慢性病共病模式的识别方法及管理策略进行综述，旨在为我国共病模式的研究与共病的管理提供依据。

一、共病的定义及演变

“共病”一词定义，最早是在1970年，由美国 Feinstein［ 2］ 教授提出，是指患有所研究的某种索引疾病（index disease）的患者同时还伴发其他的疾病。这一概念认为研究者研究的重点是索引疾病以及其他疾病对索引疾病所产生的影响。随着时代的发展，有学者对共病概念进行更新及延伸。Hwang等［ 3］ 对共病的种类提出了新的观点，认为“共病是指1种索引疾病和至少1种慢性病同时共存的现象”。美国国家药物滥用研究所（national drug abuse institute，NIDA）对共病的描述是“两种疾病或不良状态同时或相继发生在同一个体内”，这一表述首次在共病概念里加入了时间因素，将时间点共存疾病扩大到了时间段共存疾病。1976年德国Brandlmeier［ 4］ 教授提出“multimorbidity”一词。随后，Winokury教授将共病的概念延伸到精神疾病领域，指出“在精神疾病领域中的一种疾病的多种形式以及两种综合征共同存在于一个个体也应该被视为共病”［ 5］ 。2008年世界卫生组织（WHO）将multimorbidity正式定义为同一患者体内两种或两种以上慢性病共存［ 6］ ，这一定义明确地将研究共病的关注中心转为患有多种疾病的患者本身。通过对上述共病相关概念的详细辨析可知，虽然从不同角度解释了共病的概念，不同概念的内涵具有差异，但对共病的理解存在共性。

二、共病模式的识别方法及相关研究

共病模式（multimorbidity patterns）指发生频率较高的两种及以上的疾病组合或通过聚类分析和因子分析等得到的关联程度较高的一组疾病。疾病往往不是随机聚集的，其中聚集性共病表明在没有因果解释的情况下，疾病之间存在统计上的显著关联；因果共病描述了不同疾病之间具有病理生理关系的疾病聚集性（例如共同的危险因素）；复杂共病说明了一种疾病是由另一种疾病引起的，如果没有它的先兆就无法解释另一种疾病的发生。因此，从共病的关联关系中挖掘共病模式，探讨共病分布规律，有助于疾病归类，降低慢性病防治的复杂度［ 7］ ，从而使慢性病的预防措施精准而高效。

关于多病流行病学研究的系统综述显示，不同研究发现的多病的性质和模式各不相同 ［ 8］ 。目前对识别共病模式的方法没有统一的定义，研究和临床实践中常用的方法包括比值比、因子分析、聚类分析、潜在类别分析、关联规则和网络分析等。以下为常见识别方法的相关介绍及其在共病模式研究中的应用情况。

（一）比值比

比值比是指某事物发生与不发生的概率之比。在共病模式分析中，常用于分析两种疾病的相对风险，判断两种疾病相关性的强度。荷兰一项研究采用比值比方法分析了慢性病之间的相关性，结果显示，相对风险最大的3种成对的慢性病分别为抑郁与焦虑、冠心病与心力衰竭以及慢性阻塞性肺疾病与心力衰竭 ［ 9］ 。由于比值比具有计算与应用简单的特点，目前已成为国内外共病模式研究中常用的算法之一。

（二）因子分析

因子分析方法是识别多组疾病关系最广泛使用的分析方法，可将多个复杂关联性因素化为少数几个综合指标，简化数据结构，揭示变量间的关系。一项对日本成人共病的研究纳入了17种慢性病，采用因子分析方法识别其慢性病共病模式，最终得到5组共病模式组 ［ 10］ 。因子分析方法的优点在于其不依赖于之前的分组假设，通过降维和简化数据来提取重要的信息。

（三）聚类分析

聚类分析是数据挖掘的一种分析方法，同时也是一组算法，聚类算法使用任意距离度量来识别聚类，其中最普遍的两种算法是层次聚类和K均值聚类。Hansen等 ［ 11］ 通过聚类分析法发现丹麦慢性阻塞性肺病患者可聚类为3种共病模式：与心血管疾病共病、与过敏疾病共病及与其他代表性疾病共病。由于许多慢性病共病具有相同的潜在遗传、环境或行为风险因素，因此可采用聚类分析方法进行分析。

（四）潜在类别分析

潜在类别分析是一种概率建模算法，可对数据进行聚类和统计推断。与聚类分析一样，它的目的是确定在某种意义上“相似”的个体的集群（类）。然而，潜在类别分析不需要定义类别之间的距离（或相似性），也不需要选择聚类方法。Buja等 ［ 12］ 对有复杂医疗需求的患者采用潜在类别分析得出5个疾病集群分别是：代谢缺血性心脏病、神经和精神障碍、充血性心力衰竭和心房颤动等心脏病、呼吸系统疾病和肿瘤。潜在类别分析是一种强大的分析工具，允许基于模型对不同类型的种群进行聚类，与聚类分析相比，潜在类别分析被认为是一种更稳健的统计聚类方法。

（五）关联规则

关联规则（association rules）可用来分析多种慢性病之间的关系与关联，还可进一步发现具有强关联的共病模式 ［ 13］ 。Zemedikun等 ［ 14］ 结合聚类分析和关联规则挖掘来评估英国中老年人的总体共病模式和按年龄、性别和种族的共病模式，挖掘了3个聚类和30 种疾病模式，其中，糖尿病、高血压、哮喘等疾病是多疾病群的中心。关联规则具有局限性：①挖掘共病组合过多，未能排除不该参与共病组合的元素；②算法复杂度较高，不适用于大数据且计算量较大的研究。

（六）网络分析

网络分析旨在从整体视角全面直观地显示疾病之间的关联关系。该方法基于两种慢性病的频数关联，通过线条的粗细程度显示出慢性病间的关联强弱。我国一项研究采用网络分析，发现高血压与冠心病、糖尿病、听力障碍、眼病、类风湿性关节炎与骨质疏松症密切相关，而糖尿病与冠心病密切相关 ［ 15］ 。网络分析优点是可了解慢性病之间潜在的关联性，通过关联强弱程度定性地了解常见的共病模式。

常见的共病识别方法及主要研究结果见表1［ 16, 17, 18, 19, 20, 21］ (点击文末“阅读原文”)。

三、不同因素对共病模式的影响

（一）地域

国内外不同地域的共病模式存在差异。德国一项研究通过因子分析方法发现了南部奥格斯堡最常见的4种共病模式：心血管和代谢疾病，关节、肝脏、肺和眼睛疾病，精神和神经疾病，胃肠疾病和癌症［ 22］ 。国外一项系统综述发现了居住在欧洲、美国和澳大利亚的老年人的3种主要共病模式：心血管代谢疾病、精神健康问题和肌肉骨骼疾病［ 8］ 。一项关于西班牙50岁以上人群的研究发现其最主要共病模式为：心肺疾病（心绞痛、哮喘、慢性肺病），精神、退行性疾病（关节炎、抑郁、焦虑）和人为命名为“聚集型疾病”（心绞痛、高血压、卒中、糖尿病、白内障、无牙、关节炎）［ 23］ 。

国内研究发现慢性病共病模式主要为高血压和脑血管疾病、糖尿病和血脂异常、糖尿病、血脂异常和高血压等 ［ 4］ 。Fan等 ［ 24］ 一项基于CHARLS（China health and retirement longitudinal survey）数据横断面研究发现两种慢性病最常见模式高血压和血脂异常，患有3种慢性病常见模式为高血压、血脂异常与糖尿病。不同国家人口特征不同，其共病模式也会有所差异。此外，国内不同地域的共病模式也存在差异。因此，探索地理特征如何影响老年人共病的可能机制不仅有助于病因学研究和临床实践，还可为合理分配医疗资源提供参考依据 ［ 25］ 。

（二）年龄

不同年龄阶段的患者疾病患病率不同，患病模式也不同，国外某项研究显示18岁及以上人群中患有任两种慢性病的最常见模式为高血压和糖尿病 ［ 26］ ，患有3种慢性病的最常见模式为哮喘、糖尿病、高血压。美国一项研究结果显示45岁及以上人群中，患有两种共病的最常见模式为心血管系统和内分泌系统、心血管系统和肌肉骨骼系统；患有3种共病最常见的是心血管系统、内分泌系统、肌肉骨骼系统 ［ 27］ 。Wang等 ［ 19］ 一项关于中国农村老年人慢性病和多发病的患病率和模式研究发现最常见两种共病模式为：心肺、精神、退行性疾病型和脑血管、代谢紊乱型疾病。目前关于不同年龄阶段的共病模式的差异性需进一步研究。

（三）性别

男性和女性在共病模式的表现上存在显著的性别差异，Abad-Díez等 ［ 28］ 研究发现65岁以上的女性表现出更高的精神、退行性疾病模式的患病率，而男性最常见的模式为心血管病、代谢疾病模式。Wang等 ［ 19］ 研究发现中国1 480名受试者的报告，以代谢紊乱（糖尿病、高血压、卒中、血脂异常、肥胖）为特征的模式在女性中的患病率高于男性。目前这些数据报道较少，性别对共病模式的影响有待进一步研究。

（四）社会经济

社会经济因素（如家庭收入、财富、失业、教育、早年社会经济因素、社会地位、贫困等）通过不同途径影响慢性病的发生 ［ 29］ 。共病发病率、患病率及其模式因社会经济因素的不同而不同。Asogwa等 ［ 30］ 的研究表明，心血管代谢和心肺疾病模式是高收入和城市居住人群中最常见的共病模式。

（五）时间

随着时间的推移，共病患病率呈上升趋势，形成这种趋势可能与经济快速发展导致的长期疾病负担增涨相关 ［ 31］ 。一项基于我国2011—2018年健康与养老追踪调查报告（China health and retirement longitudinal survey，CHARLS）纵向研究发现，2011年该类人群并无共病的发生，2018年发现了4种共病模式，分别是心脏、代谢疾病模式，消化、关节炎模式、心脏代谢、脑血管疾病模式和呼吸系统疾病 ［ 32］ 。因此需要纵向数据来了解多发性疾病及其决定因素的真实方向，确定因果关系，并确定共病的趋势和模式如何随时间变化。

（六）精神心理

近年来，越来越多的研究集中在多病对心理状况的影响上。然而多病与心理健康之间的关系更为复杂，先前的一项研究表明，精神疾病的患病率随着慢性病的数量增加而增加，这表明患有多病可能会影响患者的心理健康，而不仅仅是他们的身体健康 ［ 33］ 。一项研究表明，呼吸道疾病模式和关节炎-消化-视力疾病模式是中国中老年人未来抑郁症状的最强预测因子 ［ 34］ 。因此未来的研究需要将重点放在描述某些生理多发病与抑郁和焦虑之间的具体机制上。

四、共病的管理策略

（一）预防策略

对疾病的危险因素采取预防措施，可降低该疾病及共病的发生率。例如，已经证明戒烟可以预防心血管疾病、呼吸系统疾病和部分肿瘤；降低血压可预防冠心病、缺血性卒中、出血性卒中、充血性心力衰竭和慢性肾病 ［ 35, 36］ ；降低低密度脂蛋白胆固醇可预防冠心病和缺血性脑卒中 ［ 37］ 。鉴于上面列出的许多疾病经常聚集在一起，因此以上3个干预措施可分别降低共病聚集的风险，早期进行危险因素的干预可降低共病的发病率。

（二）管理策略

了解慢性病人群的共病模式，对制定共病干预策略和防控措施具有重要意义。但由于不同共病模式其危险与保护因素不同，导致尚无统一的临床指南。比如不均衡的饮食可能会导致胃肠黏膜-的损伤和功能障碍，从而增加“退行性疾病/消化系统疾病”的发生率。而“代谢性疾病”往往要求精确而严格地限制富含脂肪、蛋白质、淀粉和糖类食物的摄入，因此不合理的饮食可能会增加罹患这种疾病的几率。在疾病的早期阶段，合理用药可能会预防功能损伤，减少“退行性/消化系统疾病”的发生率。然而，长期使用某些药物会导致“代谢性疾病”模式的发生 ［ 38］ ，用药是控制疾病进展的首选方法，但我们应该注意长期用药对某些多病模式的不良影响，以避免药物的不良反应或相互作用使疾病进一步复杂化。因此应建立多层次的“个人-家庭-社区-组织”的系统管理策略来管理老年患者的慢性病共病。

1. 实施自我管理：慢性病共病自我管理的重点在于对慢性病共病危险因素的管理，患者层面的共病干预可从制定干预措施出发，如改变生活方式、依靠自我决策、自我教育，以鼓励和支持患者自我管理。自我管理能大幅提升老年人的健康状况，如慢性疼痛、自我护理、身体活动、自信力等方面，慢性病共病患者可在医生指导下，通过生活方式干预降低慢性病共病的发生。

2.重视家庭支持：家庭支持是共病患者的重要资源之一，它为共病患者抵御疾病、自我管理提供了必要的情感与行为支持。家庭照顾者扮演多种角色，包括协调过渡期间的护理、获取和协调医疗护理服务、与医生和服务沟通，以及提供有关患者病史的信息，其行为可以填补医疗体系的空白 ［ 39］ 。如缺乏积极的家庭支持，健康干预的效果难以维持，易给患者心理状态带来消极影响。

3.加强社区管理：社区是老年慢性病患者健康管理的主要场所，同样也是共病患者健康管理的主要场所，因此将共病防控纳入社区慢性病管理体系中，建立包括共病健康在内的综合慢性病管理制度，对共病患者的健康管理具有重要意义。社区医疗服务人员应：①建立知识共享网络，促进共病患者群体的同伴效应；②建立分类分级档案和共病患者远程动态风险监测预警系统，帮助制定干预方案同时进行随访管理；③开展多样化健康指导服务，如进行慢性病共病防控知识讲座、利用网络信息平台动态掌握慢性病共病患者的健康状态等。

4. 提高卫生保健服务质量：大多数医疗保健系统主要是围绕单一疾病的治疗而不是多种疾病进行设计的。卫生管理部门应重视建设多学科医疗卫生信息平台，组建老年多学科团队，开展跨学科团队培训，提倡多部门相互协作，结合我国慢性病共病的特点，制定符合我国共病治疗的临床指南，不断在实践中完善。

综上，随着全球老龄化的加剧，慢性病患病率也在不断增加，共病现象也更加明显，导致共病模式研究变得更加复杂。因此，了解共病的流行病学分布以及共病模式的情况，可能有助于提高我们预测医疗卫生资源需求的能力，使老年共病患者能够最大化获益，改善其功能状态及提高生命质量，实现健康老龄化。

利益冲突所有作者声明不存在利益冲突

参考文献（略）

网址：【综述】老年慢性病共病模式及管理策略研究进展 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1409875

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