社会经济地位与首发卒中风险：基于塔斯马尼亚全州数据链接的流行病学研究

《Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases》：Lower socio-economic status is associated with first-ever stroke incidence: an Australian state-wide record linkage study

本研究基于塔斯马尼亚全州医疗数据链接系统，首次系统评估了2007-2020年澳大利亚塔斯马尼亚州首发卒中发病率及其与社会经济地位（SES）的关联。通过对4901例首发卒中病例的分析发现，低SES人群卒中发病率显著高于高SES人群（IRR=1.33），且年轻群体中的SES差异更为明显。研究为制定针对性卒中防控策略提供了重要流行病学证据。

　　

在全球范围内，卒中（stroke）始终是导致死亡和残疾的主要原因之一。尽管近二十年来许多国家的卒中发病率呈现下降趋势，但这一进展近期出现减缓态势。尤其值得关注的是，社会经济地位（Socio-economic Status, SES）作为卒中风险的重要社会决定因素，其与卒中发病的关联机制仍需在不同社会背景下深入探讨。澳大利亚作为发达国家，其各州间的社会经济结构和人口特征存在显著差异，而塔斯马尼亚州作为相对贫困且人口老龄化的地区，此前缺乏基于全州范围的卒中发病率数据，其社会经济因素与卒中风险的关联更是未知领域。

为填补这一研究空白，来自塔斯马尼亚大学孟席斯医学研究所的研究团队在《Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases》上发表了最新研究成果。研究团队利用塔斯马尼亚全州的医疗数据链接系统，开展了一项回顾性队列研究，旨在揭示2007-2020年间塔斯马尼亚州首发卒中的发病率分布特征，并深入探讨不同社会经济地位群体间的卒中风险差异。

研究采用的关键技术方法包括：基于塔斯马尼亚入院患者护理数据库（Admitted Patient Care Episodes）和死亡登记系统的数据链接技术，使用ICD-10编码识别卒中病例，并采用8年清除期确保首发卒中的准确识别；通过澳大利亚相对社会经济优势与劣势指数（Index of Relative Socio-economic Advantage and Disadvantage, IRSAD）对地区级SES进行五分位分层；应用澳大利亚统计局人口数据计算粗发病率和年龄标准化发病率（Age-Standardised Rate, ASR）；采用泊松回归模型估计调整后的发病率比（Incidence Rate Ratio, IRR）以分析SES与卒中风险的关联。

研究结果

研究人群特征

研究共识别出4901例首发卒中病例，平均年龄75岁（标准差14），女性占52%。缺血性卒中是最常见的亚型（63%），其次是出血性卒中（20%）和未分类卒中（17%）。卒中患者中常见合并症包括高血压（45%）、糖尿病（22%）、房颤（22%）和缺血性心脏病（10%）。这些合并症的患病率在不同SES群体间存在显著差异，低SES群体中的高血压（48% vs 39%）、糖尿病（26% vs 18%）和缺血性心脏病（12% vs 7%）患病率均显著高于高SES群体。

卒中发病率分布

2015-2020年期间，塔斯马尼亚州首发病卒中的粗发病率为153/10万人年（95% CI 149-157）。使用2016年澳大利亚人口标准进行年龄标准化后，发病率为134/10万人年（95% CI 130-138）。按性别分层分析显示，男性发病率（151/10万人年）略高于女性（118/10万人年）。年龄特异性分析显示，卒中发病率随年龄增长显著上升，85岁以上人群发病率最高（1865/10万人年）。

社会经济地位与卒中风险

多变量泊松回归模型显示，在调整年龄、性别、卒中发生年份和地区偏远程度后，与高SES群体相比，低中SES群体的卒中风险增加20%（IRR=1.20，95% CI 1.09-1.33），低SES群体的风险增加33%（IRR=1.33，95% CI 1.22-1.46）。中等SES和中等偏高SES群体与高SES群体相比无显著差异。

年龄与SES的交互作用

研究发现SES与年龄之间存在显著交互作用（p<0.001），表明低SES对卒中风险的影响在年轻群体中更为明显。例如，在0-44岁年龄组中，低SES群体的卒中发病率几乎是高SES群体的两倍，而在85岁以上年龄组中，不同SES群体间的发病率差异较小。

研究结论与讨论

本研究首次基于塔斯马尼亚全州数据链接系统，系统评估了首发卒中的发病率及其与社会经济地位的关系。主要结论表明，低社会经济地位群体具有显著更高的卒中发病风险，这种关联在年轻人群中尤为明显。卒中风险因素（如高血压、糖尿病和缺血性心脏病）在低SES群体中的高患病率，部分解释了观察到的发病率差异。

研究的创新之处在于采用了全州范围的数据链接方法，确保了病例识别的完整性；同时通过年龄标准化处理，使发病率估计具有可比性。研究发现的社会经济梯度并非线性关系，而是呈现出阈值效应，即只有低于平均水平的SES群体才表现出显著增加的卒中风险，这一发现对公共卫生干预策略的制定具有重要启示。

尽管研究存在某些局限性，如未能包含私立医院数据、缺乏个体行为风险因素信息以及使用地区而非个体水平的SES指标，但通过覆盖塔斯马尼亚所有主要公立转诊医院（包括设有卒中单元的医院），研究很可能捕获了该州绝大多数住院卒中病例。

从公共卫生政策视角，本研究强调需要针对低SES群体制定重点干预策略，特别是加强初级预防措施，如提高高血压等主要卒中风险因素的筛查和管理覆盖率。研究结果支持继续使用数据链接方法监测卒中发病率，并为澳大利亚全国范围内的卒中防控工作提供了重要证据基础。未来研究应深入探索导致低SES年轻群体卒中风险显著增加的具体机制，为制定更具针对性的干预措施提供科学依据。