中国中部患者群体的多重疾病特征：一项基于电子健康记录的研究

《Science Bulletin》：Multimorbidity profiles in patient population from Central China: a study based on electronic health records

基于2016-2023年宜昌市320万人的电子健康记录，本研究系统分析了多病共存模式及其年龄性别差异。结果显示74.45%人群存在≥2种疾病，女性患病率更高，疾病组合随年龄演变：儿童期以呼吸系统疾病为主，青年期女性呈现妇科问题，男性以运动骨骼和泌尿系统疾病为主，中年期心代谢疾病突出，老年期心血管疾病主导。网络分析发现胃炎（K29）、心衰（I50）等为核心节点，性别差异显著。研究结果为精准医疗和公共卫生干预提供了依据。

　　本研究基于中国中部城市宜昌市2016年至2023年间近320万个体的电子健康记录（EHR），系统地分析了健康状况在生命历程中的共存模式。通过整合门诊和住院记录，研究揭示了不同年龄段中疾病共存的显著变化趋势，并发现了一种独特的多病共存结构。这种结构以消化系统、心血管代谢系统以及全身性疾病的共存为核心，显示出多系统疾病在不同生命阶段中的交织特征。研究结果不仅有助于理解多病共存的复杂性，还为临床实践、公共卫生策略和未来研究提供了重要参考。

### 研究背景与意义

多病共存，即个体在一生中同时患有两种或以上疾病，已成为全球医疗体系中的重要挑战。它不仅影响个体的生活质量，还可能导致功能障碍和更高的死亡风险。此外，多病共存患者通常需要更多的医疗资源，包括更高的医疗费用、更长的住院时间以及更频繁的医疗咨询。因此，深入了解多病共存的机制，有助于制定针对性的干预和预防策略。

传统研究多依赖于预定义的慢性疾病清单或专家共识，部分研究还采用自我报告的数据，这些方法可能缺乏准确性。此外，许多研究局限于住院患者或中老年人群，限制了对更广泛疾病谱和人群的探索。为了填补这些研究空白，本研究采用了综合性的行政数据，涵盖了门诊和住院记录，从而能够更全面地分析多病共存的特征。

### 研究方法

本研究使用了宜昌市的电子健康记录，其中包含462家二级和三级医院的医疗信息。研究时间跨度为2016年至2023年，分析了在此期间至少有一次医疗记录的个体。对于仅记录常规健康检查的个体，研究排除了这些数据以确保分析的准确性。所有健康状况均按照国际疾病分类第十版（ICD-10）进行编码，研究排除了与特定ICD-10章节相关的记录，如妊娠、分娩及产褥期（Chapter XV），症状、体征和异常临床及实验室发现（Chapter XVIII），外部原因（Chapter XX）等，以确保分析专注于确诊的疾病状况。

为了识别非随机疾病共存模式，研究采用了部分相关性分析。首先，排除了在研究人群中患病率低于0.02%的疾病，以确保分析的稳健性。然后，计算了剩余疾病之间的部分相关性系数，并使用Benjamini-Hochberg（BH）程序调整多重比较以控制假发现率（FDR）。只有当部分相关性系数为正且P值显著（P < 0.05）时，才会在最终的疾病网络中包含对应的边。为了评估条件的重要性，研究引入了多病系数（MMC），该系数是所有正部分相关性系数的总和，反映了疾病在整体网络中的核心地位。

### 研究结果

研究分析了2016年至2023年间收集的318万个体的健康状况，并发现74.45%的个体在一生中至少有两项不同的健康状况记录。这一比例随着年龄的增长而显著上升，尤其是在老年人群中。研究还发现，女性的平均诊断条件数量（5.59）略高于男性（4.98），但这种差异在老年群体中有所逆转。

通过频繁项集挖掘（Apriori算法），研究识别了50种最常见的疾病三元组，并发现这些三元组在不同生命阶段表现出明显的模式变化。例如，儿童期的疾病三元组以呼吸系统疾病为主，而成年期则呈现出性别差异。女性在年轻成年期更多涉及妇科疾病，而男性则更多涉及肌肉骨骼和泌尿系统疾病。中年时期，心血管代谢疾病成为主要的共存模式，而老年时期则以心血管疾病为主导。

疾病共存网络分析进一步揭示了疾病之间的非随机关联。在整体人群中，K29（胃炎和十二指肠炎）、I50（心力衰竭）、E88（低蛋白血症）、D64（其他贫血）和L30（其他皮炎）被确定为前五大核心疾病。其中，K29作为消化系统的核心疾病，与其他消化系统疾病如K21（胃食管反流病）、K31（其他胃或十二指肠疾病）以及K20（食管炎）表现出强烈的关联。E88作为代谢系统的核心疾病，与其他疾病如E87（其他代谢紊乱）、J94（其他胸膜疾病）和J96（呼吸衰竭）有显著的联系。

性别分析显示，女性网络中的核心疾病包括K29和E88，而男性网络中的核心疾病则包括I50和E88。这些差异反映了性别特异性的疾病倾向，如女性更易患骨质疏松症（M81），而男性更易患良性前列腺增生（N40）。此外，焦虑症（F41）在女性网络中更为突出，这与全球范围内女性焦虑症的高患病率一致。而慢性阻塞性肺病（J44）和脑血管疾病后遗症（I69）则在男性网络中更为显著，可能与吸烟和职业暴露等因素有关。

### 研究讨论

研究结果表明，多病共存的模式在不同年龄段和性别中具有显著差异。例如，儿童期以呼吸系统疾病为主导，年轻成年期则出现了性别差异，女性更多涉及妇科疾病，而男性更多涉及肌肉骨骼和泌尿系统疾病。中年时期，心血管代谢疾病成为主要的共存模式，而老年时期则以心血管疾病为主导。这种模式与长期研究中观察到的慢性疾病累积一致，并反映了随着年龄增长，风险因素的积累和生理功能的下降。

研究还发现，胃炎和十二指肠炎（K29）以及睡眠障碍（G47）在大多数成年群体中频繁出现，这与全球其他研究中的发现一致。这些疾病在多病共存网络中的核心地位可能反映了其在多种系统疾病中的关键作用，例如作为多种系统疾病的“土壤”或后果，从而解释其广泛的连接性。睡眠障碍的中心地位可能与睡眠健康与慢性疾病之间的复杂双向关系有关，其中睡眠障碍可以是疾病的后果（如由疼痛或焦虑引起的失眠），同时也是加重心血管、代谢和心理健康问题的风险因素。

### 研究的局限性

尽管本研究具有较大的样本量和广泛的生命周期覆盖，但仍存在一些局限性。首先，回顾性设计和EHR数据的性质限制了疾病之间的因果推断。研究在2016年至2023年的观察窗口内进行，无法确定疾病发作的精确顺序，因为研究排除了2016年之前的诊断记录。这尤其影响了对老年人群的累计疾病负担的估计。其次，研究专注于医疗利用者，可能导致选择偏差，从而高估多病共存的患病率。然而，这种方法更适合于描述医疗系统的负担。此外，依赖EHR可能导致信息偏差，因为数据质量和记录完整性存在差异，尽管有质量控制措施。第四，研究局限于单一城市，限制了这些多病共存模式在其他地区（具有不同人口结构或医疗体系）的普遍性。最后，EHR未系统记录社会经济地位（如收入、教育、职业）和生活方式因素，这限制了对社会经济梯度和城乡差异的分析，从而影响了机制解释。

### 研究的价值与未来方向

尽管存在局限性，本研究的结果具有重要价值。识别出的年龄和性别特异性多病共存模式对多个领域都有影响：指导临床实践、制定公共卫生策略、优化医疗政策以及设置未来研究的方向。理解这些多病共存模式为减轻与常见疾病集群相关的不良结果提供了机会。

对于临床实践，研究结果支持以患者为中心的主动治疗模式，使医生能够预测和筛查特定年龄和性别相关的共病。识别出的核心疾病如低蛋白血症和贫血应作为临床警报，促使对潜在疾病进行全面评估，而不仅仅是针对孤立症状进行治疗。这有助于个性化管理，如在女性中整合骨质疏松症治疗，在男性中同时处理泌尿系统症状，以提高生活质量。

对于公共卫生和医疗服务体系，研究结果可以指导针对高影响集群的定向预防计划和资源分配，如针对中年人群的心血管代谢疾病。对于药物管理，数据突显了需要超越简单的多药治疗，转而优化治疗方案，考虑药物与疾病之间的协同作用和潜在不良相互作用。此外，这些结果为围绕常见患者特征组织医疗服务提供了蓝图，如整合治疗心力衰竭（I50）及其相关疾病网络的综合诊所。

未来的研究方向包括：克服回顾性设计的限制，开展前瞻性队列研究以建立因果路径；扩大研究范围，比较不同中国地区的多病共存结构；在严格遵守伦理和隐私保护协议的前提下，将EHR与社会经济数据库结合，或在临床访问中引入经过验证的工具来收集社会经济数据；基于本研究的网络图，开发和验证结合传统风险因素和网络特征（如MMC）的预测模型，以改善住院和死亡等结果的风险分层，从而将研究从地图扩展到预测。

### 结论

本研究利用大规模的EHR数据，系统地描述了中国中部地区一个大规模人群中的健康状况共存模式。通过分析常见组合和非随机关联，研究揭示了不同年龄段和性别中疾病模式的演变，以及一种独特的多病共存结构，其特征是消化系统、心血管代谢系统和全身性疾病的共存。这些发现有助于理解区域健康格局，并为优化医疗服务体系、制定精确的公共卫生策略和指导未来研究提供了实证基础。