印尼全国卒中风险地理图谱：基于全民医保数据的糖尿病与高血压空间关联分析

本研究通过分析印尼全民医保计划(BPJS)2017-2022年数据，首次绘制了全国34省卒中、糖尿病(DM)和高血压的地理分布图谱。研究人员运用空间自回归模型(SAR)和莫兰指数分析，发现DM与卒中发病率存在显著空间正相关(r=0.183)，揭示DM是印尼卒中流行的关键驱动因素，为区域化防控策略提供了循证依据。

　　

在东南亚地区，卒中正成为最致命的健康威胁之一，而印尼以第二高的发病率和最高的年龄标准化死亡率敲响了警钟。这个由17,000多个岛屿组成的国家，面临着医疗资源分布不均、慢性病管理碎片化的严峻挑战。更令人忧心的是，作为卒中主要风险因素的糖尿病(DM)和高血压，在印尼分别影响着10%和30%的人口，但这两大"隐形杀手"的地理分布规律及其协同作用机制始终成谜。

为解开这个复杂的公共卫生难题，哈桑uddin大学的研究团队开展了一项开创性的全国研究。他们调取印尼社会保险管理机构(BPJS Kesehatan)覆盖95%人口的医保数据，结合中央统计局(BPS)人口数据，首次绘制出2017-2022年间34个省份卒中、DM和高血压的流行病学地图。研究团队采用自然断裂法进行疾病负担分级，通过全局/局部莫兰指数识别空间聚集区，并创新性地运用空间自回归模型(SAR)解析疾病间的空间依赖关系。

关键技术方法包括：1)基于BPJS医保数据库的340万例DM和730万例高血压患者队列分析；2)采用Jenks算法进行疾病发病率自然断裂分类；3)结合GGM(高斯图模型)和SAR模型评估疾病空间关联性；4)通过局部莫兰指数识别热点区域。

研究结果揭示：

1. 疾病负担地理分布：全国卒中、高血压和DM的粗发病率分别为158.47、2716.34和1503.06/10万。空间异质性显著，中加里曼丹省在三种疾病中均属高发区(Cluster 5)，而雅加达、北苏门答腊等地区负担较轻。

1. 时空趋势特征：40-65岁男性卒中发病率在2020年达峰值(604.95/10万)，COVID-19疫情期间出现异常波动。高血压和DM在女性中更普遍，可能与激素调节差异有关。

2. 空间聚集模式：全局莫兰指数显示三种疾病均存在显著空间自相关(p<0.05)。局部分析发现巴厘岛、东爪哇等为卒中热点区，戈伦塔洛、北马鲁古等为高血压聚集区，楠榜则是唯一DM热点。

3. 风险因素关联：SAR模型显示DM每增加100例，同省卒中风险上升7.9例(直接效应0.079)，邻省风险增加10.4例(间接效应0.104)，总效应达18.3例(p=0.001)。而高血压与卒中的空间关联未达统计学意义。

这项发表于《Archives of Public Health》的研究具有三重里程碑意义：首先，它填补了印尼缺乏全国性卒中地理数据库的空白，首次揭示DM的空间传播可能通过"涟漪效应"加剧周边省份卒中负担。其次，发现中加里曼丹等东部省份的疾病聚集现象，提示可能需要考虑遗传因素(如Gly972Arg基因多态性)与环境因素的交互作用。最后，研究为资源分配提供了精准导航——建议在DM热点区域优先部署移动诊所和远程医疗，在卒中高发的东爪哇等地强化康复体系建设，同时通过Prolanis慢性病管理计划提升基层诊疗能力。

正如通讯作者Al Asyary强调的，这项研究不仅为印尼制定了区域化防控路线图，其创新的空间流行病学方法更为其他岛国应对NCDs(非传染性疾病)挑战提供了范本。随着全民医保数据的持续积累，这种"地理医学"研究范式有望成为破解健康不平等的新钥匙。