印度老年人心血管代谢性共病流行现状及社会人口学影响因素分析

《BMC Cardiovascular Disorders》：Cardiometabolic multimorbidity (CMM) among older adults in India

【编辑推荐】随着人口老龄化加剧，心血管代谢性共病(CMM)成为重大公共卫生挑战。本研究基于印度老龄化纵向研究(LASI)对59,764名≥45岁人群进行分析，发现女性CMM患病率(27.3%)高于男性(23.04%)，且与城市居住、高财富水平、高教育程度显著相关。研究揭示了印度不同种姓、区域间的健康差异，为制定针对性干预策略提供了重要证据。

　　

随着全球人口老龄化进程加速，心血管代谢性共病(Cardiometabolic Multimorbidity, CMM)——即两种或以上心血管代谢性疾病同时存在的现象，已成为公共卫生领域的新挑战。研究表明，60岁以上老年人中约有4.7%受到CMM困扰，这些患者不仅面临认知功能下降、抑郁风险增加，还对感染更易感，特别是新冠肺炎预后更差，全因死亡率显著升高。令人警惕的是，同时患有糖尿病、心肌梗死和卒中的60岁患者，预期寿命可能比健康人群缩短长达15年。

尽管高收入国家已对CMM进行了广泛研究，但中低收入国家特别是印度的相关证据仍十分有限。印度作为人口大国，其健康服务体系主要围绕单病种垂直项目构建，CMM患者往往成为医疗服务的"漏网之鱼"。虽然近年有研究开始关注印度的多重慢性病问题，但专门针对老年人CMM的流行情况和影响因素的系统分析仍然缺乏。正是这一研究空白，促使Manish Barik和Sushree Nibedita Panda团队开展了这项规模宏大的研究。

研究人员利用印度老龄化纵向研究(LASI)第一波(2017-2019年)数据，纳入了59,764名45岁及以上参与者，通过多阶段分层整群抽样确保样本全国代表性。CMM定义为高血压、糖尿病、冠心病、卒中、肥胖和髙胆固醇血症六种条件中同时存在两种或以上。研究采用多变量逻辑回归分析社会人口学因素与CMM的关联，结果以调整优势比(AOR)呈现。

研究结果揭示，印度中老年人群CMM患病率存在明显性别差异，女性(27.3%)高于男性(23.04%)，尤其在60-74岁年龄组最为显著。社会经济学模式显示，城市居民、财富水平较高群体和受教育程度较高人群CMM患病率更高。种姓分析发现，OBC(其他落后阶级)和"其他"种姓男性以及SC(在册种姓)、OBC和"其他"种姓女性CMM风险增加，而ST(在册部落)男性风险较低。区域分布呈现南方和西部最高，东北和中部最低的格局。

多变量回归模型进一步确认，年龄(60-74岁)、城市居住、较高教育水平、不工作状态和较高财富等级是CMM的显著相关因素。男性中，OBC种姓(AOR:1.23)和"其他"种姓(AOR:1.30)风险升高，ST种姓风险降低(AOR:0.76)；女性中，SC、OBC和"其他"种姓均显示风险增加。地域方面，南方(AOR:2.23)和西部(AOR:1.91)地区男性CMM风险最高。

值得注意的是，行为因素分析发现男性当前吸烟与CMM呈负相关，可能与吸烟和肥胖之间的负向关系有关，或反映了慢性病患者更倾向于戒烟或低报吸烟行为。女性中，使用无烟烟草与CMM风险增加显著相关(AOR:1.66)。

讨论部分指出，印度CMM流行率与中国的33.1%相当，表明印度正经历心血管代谢性疾病流行，这可能与饮食模式和生活方式变化相关。与高收入国家相比(美国35%、伊朗37%、土耳其44%)，印度CMM负担相对较低，但这种差异可能源于定义和方法的差异。

研究强调，随着印度人口老龄化和经济发展，CMM负担将持续加重。针对这一挑战，研究人员建议建立以人为中心的初级保健系统，将专科服务下沉至基层，实现CMM的早期筛查和整合管理。具体措施包括在地区医院设立"一站式"CMM诊所，修订国家非传染性疾病指南纳入共病管理，并将CMM原则纳入医学教育。

该研究的优势在于使用全国代表性样本、生物标志物辅助诊断以及全面分析社会人口学因素。局限性包括部分疾病依赖自报数据可能导致低估，以及采用简单计数法定义CMM而未考虑疾病严重程度。此外，饮食、体力活动等行为因素因数据不全未能纳入分析。

这项研究首次全面描绘了印度老年人CMM的流行图谱，为政策制定者设计针对性干预策略提供了关键证据。随着印度人口结构转变和流行病学转型，加强CMM防控将成为促进健康老龄化的核心任务。研究呼吁建立公平的监测体系，按性别、种姓、社会经济地位和地理区域分解CMM指标，确保干预措施惠及最脆弱群体。