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随着老龄化加剧，中老年慢性病患者对医疗资源构成压力。本研究基于 2018 年 CHARLS 数据，分析≥45 岁慢性病患者口服中药使用情况，发现使用率 26.84%，呈 “东低西高北稍高” 地域差异，揭示多维度影响因素，为优化中医应用提供依据。
研究背景与意义
随着中国社会老龄化进程加速，中老年慢性病患者数量持续攀升，如何高效管理这类人群的健康成为重要公共卫生课题。数据显示，截至 2020 年，我国 60 岁以上老年人口达 2.64 亿，占总人口 18.7%，其中超 60% 患有慢性疾病。预计到 2035 年，我国将进入重度老龄化阶段，这无疑会给医疗资源和社会保障体系带来巨大压力。
在慢性病管理领域，传统中医药（TCM）凭借独特理论体系和临床实践，展现出调节代谢、改善免疫等优势，尤其在心血管疾病、糖尿病等慢性病治疗中效果显著。然而，当前关于中老年慢性病患者中药使用的研究多聚焦社会人口学单一维度，缺乏对生物、心理、社会、政策及政治意识形态等多因素交互作用的系统分析。同时，地域间中药使用差异的深层原因（如文化、政策影响）尚未明确，且传统统计方法难以挖掘复杂数据中的非线性关系。在此背景下，上海中医药大学等机构的研究团队开展了一项全国性横断面研究，相关成果发表于《European Journal of Integrative Medicine》，旨在为优化中医慢性病管理策略提供科学依据。
研究方法
研究基于 2018 年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，纳入全国 28 个省（自治区 / 直辖市）13,791 名≥45 岁、患 12 种预设慢性病之一的中老年患者。通过省级单位分析口服中药使用现状，并结合 Logistic 回归与机器学习算法（梯度提升机）筛选影响因素，利用最优算法进行变量重要性分析。
研究结果
口服中药使用现状与地域差异
数据显示，我国中老年慢性病患者口服中药现用率为 26.84%（95% CI：26.10%-27.58%），地域差异显著：西部青海使用率最高（46.97%），东部浙江最低（13.36%），北方内蒙古等地区也处于较高水平（38.13%）。
影响因素分析
- 传统统计方法（Logistic 回归）：年龄、性别、教育水平、地区、共病数量、身体疼痛、当地医疗满意度等因素与中药使用显著相关。
- 机器学习（梯度提升机）：进一步识别出中共党员身份、宗教信仰、居住类型（城乡）、抑郁症状等重要预测因子。
慢性病患病率分布
研究涉及的 12 种慢性病中，前六位为关节炎 / 风湿病（50.76%）、高血压（47.89%）、胃病（38.49%）、消化道疾病（38.49%）、血脂异常（27.74%）、心脏病（25.81%），其余六种患病率均低于 20%。
研究结论与讨论
本研究表明，我国中老年慢性病患者口服中药使用率不足三分之一，地域分布呈现 “东低西高北稍高” 特征，提示需关注区域医疗资源配置与中医药文化普及差异。多维度影响因素分析显示，除年龄、教育等常规社会人口学因素外，心理因素（如抑郁）、政治意识形态（党员身份）及政策环境等均对中药选择产生作用。例如，党员可能更倾向于支持中医药政策，而宗教信仰可能影响健康观念与治疗选择。
研究创新之处在于整合传统统计与机器学习方法，突破单一维度分析局限，揭示复杂数据关联。此外，基于全国性队列数据的省级差异分析，为中医药政策制定提供了精细化参考。然而，研究未涉及中药具体方剂或疗效评价，未来可进一步探索中医药在慢性病管理中的个体化应用。
总体而言，该研究为理解中老年慢性病患者中药使用模式、制定区域化中医药推广策略提供了全面视角，有助于推动中西医结合在慢性病管理中的深度融合，助力健康老龄化目标的实现。
