基于大规模行政健康数据的COPD住院患者共病网络分析揭示中国西南地区共病模式

本研究利用中国四川省2015-2019年200余万COPD住院患者的行政健康数据，首次采用网络分析方法系统揭示了慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者的共病模式。研究人员通过Salton Cosine Index构建共病网络，识别出11种核心疾病及6个高度关联的疾病簇，发现96.05%患者存在共病现象，其中高血压(40.30%)和胃炎(40.0%)最为常见。研究揭示了城乡、性别间的共病差异，为COPD精准管理提供了重要依据。

　　

慢性阻塞性肺疾病(COPD)作为全球第四大死因，在中国已成为重大公共卫生挑战。随着人口老龄化加剧，COPD患者常伴随多种共病，这些共病不仅加重患者负担，更显著影响治疗效果和预后。然而，现有研究多局限于少数常见疾病的分析，缺乏对共病网络整体结构的系统认知，中国人群的大规模研究更是空白。

电子科技大学计算机科学与工程学院的研究团队在《Scientific Reports》发表了一项突破性研究。他们创新性地运用省级行政健康数据库，收集了四川省所有二级以上医院2015-2019年间2,004,891例COPD住院患者的完整数据。通过Salton Cosine Index(SCI)构建共病网络，结合PageRank算法和Louvain社区检测，首次全景式揭示了中国西南地区COPD患者的共病特征。

研究采用三大关键技术：1)基于ICD-10编码的慢性病筛选方法，从200余万患者中提取≥1%流行率的慢性病；2)应用SCI指数构建加权共病网络，通过phi相关系数确定显著性阈值；3)采用Louvain算法进行社区聚类，结合多种中心性指标识别核心疾病。

研究结果
Characteristics and comorbidity profiles
96.05%患者存在至少1种共病，平均每人7.43种。女性共病率(96.88%)显著高于男性(95.64%)，且随年龄增长而升高。高血压(I10，40.3%)、胃炎(K29，40.0%)和慢性缺血性心脏病(I25，31.9%)位列前三。

Comorbidity prevalence and enriched diseases
发现115种显著共病(P<0.05)。性别差异显著：男性高发痛风(M10，3.3% vs 1.0%)，女性更易患骨质疏松(M81，16.2% vs 6.6%)。城乡比较显示，城市患者共病更复杂，如前列腺增生(N40)城市患病率达22.0%，远超农村6.1%。

Comorbidity network in COPD
网络包含112种疾病和1415对关联。核心疾病包括糖蛋白代谢障碍(E77)和高血压(I10)等。社区分析发现6个高度关联的疾病簇，如内分泌代谢疾病与心脑血管疾病组成的社区1。

Sex-specific comorbidity patterns
男性网络更复杂(117疾病vs女性106)，关键差异体现在：男性以慢性肾病(N28)为核心，女性则以睡眠障碍(G47)为特征。年龄分层显示，≥45岁患者SCI中位数随年龄递增。

Region-specific comorbidity patterns
城市网络包含更多疾病(117 vs农村108)和关联(1496 vs 1313)。动脉硬化(I70)等疾病在城市更突出，而呼吸衰竭(J96)在农村更显著。

这项研究首次系统描绘了中国COPD住院患者的共病全景图，其重要意义体现在三方面：1)识别出糖蛋白代谢障碍等非传统核心共病，拓展了临床认知；2)揭示的性别、城乡差异为精准防控提供依据，如男性应关注前列腺疾病管理，女性需重视骨质疏松筛查；3)建立的网络分析方法为其他慢性病共病研究提供了范式。研究结果将助力临床制定个性化治疗方案，优化医疗资源配置，最终改善COPD患者预后。