慢性疼痛与糖尿病协同增加心血管疾病风险：基于全国队列研究的动态疼痛位点分析

本研究针对慢性疼痛与糖尿病对心血管疾病(CVD)风险的协同作用展开深入探讨。研究人员基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)队列数据，通过动态分析疼痛位点数量变化及其与糖尿病的交互作用，发现多部位疼痛使CVD风险增加64%(HR 1.64)，且与糖尿病存在显著协同效应(RERI 0.35)。该研究为慢性疼痛管理策略的制定提供了重要循证依据。

　　

心血管疾病(CVD)长期占据全球死亡原因首位，尽管防控措施不断完善，但其发病率仍持续攀升。这一现象提示可能存在被忽视的风险因素或传统危险因素的放大机制。慢性疼痛作为一种涉及生理-心理-社会多维度交互的复杂症状，在中国中老年人群中的患病率已超3000万，年增长率达10%-20%，被列为仅次于CVD和肿瘤的第三大健康威胁。值得注意的是，约50%糖尿病患者伴随慢性疼痛，两者共病可能通过神经病变、血管损伤等共同机制加剧CVD风险。然而，既往研究多聚焦欧洲人群，且缺乏对疼痛动态变化及其与代谢疾病交互作用的深入探讨。

北京大学的研究团队基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2011-2020年五波次数据，开展了一项全国性前瞻性队列研究。纳入13,492名基线无CVD的≥45岁参与者，通过标准化问卷收集疼痛位点信息，采用K-means聚类识别疼痛位点数量的动态变化模式，并运用Cox回归和相加交互模型分析其与CVD的关联。研究首次揭示：疼痛位点数量>6时CVD风险显著增加64%(HR 1.64, 95% CI 1.44-1.87)，而疼痛位点持续高负荷组(Cluster 3)风险最高(HR 1.94)。更关键的是，发现疼痛与糖尿病存在显著协同效应，使CVD风险额外增加35%(RERI 0.35)。该成果发表于《BMC Public Health》，为制定中老年疼痛管理策略提供了重要科学依据。

研究主要采用四项关键技术方法：(1)基于CHARLS全国代表性队列的流行病学设计，包含13,492名≥45岁参与者；(2)通过标准化问卷动态评估14个身体部位的疼痛分布；(3)应用K-means聚类算法识别疼痛位点数量的纵向变化轨迹；(4)采用Cox比例风险模型和相加交互指标(RERI/AP/S)量化风险关联。

研究结果
基线特征分析
中位随访9年间，23.32%参与者新发CVD。CVD患者中疼痛患病率显著高于非CVD组(37.9% vs 27.7%)，糖尿病共病率更高(13.8% vs 9.8%)。

疼痛动态变化模式
通过K-means聚类识别四种轨迹：Cluster 1(持续低负荷，n=6477)、Cluster 2(显著增加，n=964)、Cluster 3(持续高负荷，n=272)和Cluster 4(显著下降，n=680)。CVD发生率随疼痛负荷递增，Cluster 3达31.6%。

疼痛与CVD风险关联
调整混杂因素后，疼痛使CVD风险增加28%(HR 1.28)。疼痛位点>6时风险增幅达64%，其中胸部疼痛风险最高(HR 1.76)。持续高负荷组(Cluster 3)风险近乎翻倍(HR 1.94)。

疼痛-糖尿病交互作用
糖尿病与疼痛存在显著相加交互：共病状态下CVD风险增加74%，超额风险达35%(RERI 0.35)。特定部位如肩部(RERI 0.54)和膝关节(RERI 0.78)疼痛交互效应更显著。

讨论与意义
该研究首次系统揭示了中国中老年人群疼痛位点数量动态变化与CVD风险的剂量-反应关系，创新性地证实疼痛与糖尿病通过交感兴奋、慢性炎症等共同通路产生协同致病效应。临床实践中，对多部位疼痛患者尤其是合并糖尿病者应加强心血管监测。研究局限性包括依赖自我报告数据和聚类样本量不均衡，未来需结合客观疼痛评估指标深化机制探索。

从公共卫生视角，该研究强调将疼痛管理纳入CVD一级预防的重要性。建议：(1)临床诊疗中开展疼痛位点数量筛查作为风险分层工具；(2)对疼痛位点>6或持续高负荷患者启动早期心血管干预；(3)建立跨学科协作模式，整合疼痛科、内分泌科和心血管科资源。这些发现为完善中国老龄化社会的慢性病防控策略提供了新思路。