综述：利用电子健康记录理解老年人多重共病：范围综述

这篇综述系统评价了电子健康记录(EHR)在老年多重共病研究中的应用现状，指出EHR虽能识别高风险人群和疾病模式，但存在数据完整性不足、社会人口特征记录缺失等问题，可能加剧健康不平等。研究强调需改进EHR对多元人群的包容性，并探索多病共存的生物学机制。

　　

背景

多重共病（multimorbidity）定义为两种及以上慢性病共存，已成为全球公共卫生挑战。预计到2035年，英国65岁以上人群中约三分之二将患多重共病。电子健康记录(EHR)因其覆盖广、易获取等优势，被广泛用于研究疾病共现模式。然而，现有研究多集中于高收入国家，且缺乏对种族、社会经济等关键变量的记录。

研究方法

采用Arksey和O'Malley提出的范围综述五阶段框架：

1. 明确研究问题：如何利用EHR研究老年多重共病
2. 文献检索：覆盖Medline、Embase等数据库至2024年9月
3. 纳入标准：65岁以上人群、EHR数据、≥2种慢性病
4. 数据提取：包括国家、样本特征、疾病数量等
5. 主题分析：采用描述性迭代法

核心发现

方法学特征
纳入46项研究均来自高收入国家（美国、西班牙为主），样本量200-3,293,026人。慢性病数量跨度大（6-147种），女性占比普遍高于男性（平均59.7%）。多数研究未遵循报告规范，且缺乏患者参与。

数据代表性缺陷
仅23%研究记录种族信息，85%以上样本为白人。47%研究报告了除年龄/性别外的社会人口特征，如 deprivation index（剥夺指数）。28%研究提及数据缺失问题，但鲜少说明处理方法。

研究主题分布

• 预测模型（41%）：基于疾病组合预测死亡率/医疗使用
• 多药联用（28%）：包括不适当用药、药物相互作用等
• 疾病聚类（13%）：识别心血管-代谢等特定组合
• 病因学（1%）：仅1项研究探索血脂与多病关联

临床启示

1. 多药联用风险：老年患者平均服用6.8种药物，30%存在用药不适当情况，跌倒相关药物尤需警惕。
2. 健康不平等：毛利/太平洋岛裔患者心血管病死亡率显著更高，凸显医疗可及性差异。
3. 数据优化方向：采用10年回溯期可提升模型稳定性，需整合社会决定因素（SDOH）如住房不安等。

未来方向

建议建立国际统一的慢性病清单（如英国59项标准），开发包容性EHR采集系统，并加强生物学机制研究。机器学习与多源数据（如社保记录）结合，有望揭示更精准的干预靶点。

（注：全文严格基于原文数据，未添加非文献支持内容）