中老年缺血性脑卒中共病现状及共病模式分析：基于河南省三甲医院数据

胡倩倩，周统，刘志辉，潘晔，王留义*

1.450003 河南省郑州市，河南省人民医院 河南大学人民医院全科医学科

2.450004 河南省郑州市，河南省中西医结合医院

脑卒中是世界上死亡和残疾的主要原因，同时也是我国居民致残、致死的首位病因［1］。脑卒中按照病因的不同可以分为缺血性脑卒中和出血性脑卒中。缺血性脑卒中是我国最常见的脑卒中类型，约占脑卒中的80%。全球疾病负担显示，我国缺血性脑卒中的发病率和死亡率呈上升趋势，同时也导致了我国疾病负担也在逐渐增加［2］。缺血性脑卒中患者通常有并存疾病，特别是中老年人群，相关证据表明，仅有不足6%的患者没有合并其他疾病［3］。多病指的是两种或两种以上慢性疾病共同发生于同一人，有时可与共病交替使用，其定义为至少一种长期疾病与一种指标性疾病并存［4］。多种慢性病并存可能是因为这些健康状况共享共同的风险因素和病理生理学（例如心脏病和脑卒中）或因果/先兆关系（例如心房颤动和脑卒中）［4-5］。目前已有研究调查了脑卒中患者共病与身体功能不佳之间的关系，这些研究报告了混合的结果［4，6-7］。为此，本研究基于河南省某三甲医院进行横断面调查，运用聚类分析方法研究45岁以上中老年人群缺血性脑卒中的共病模式，为进一步提高缺血性脑卒中共病管理提供参考依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象

选取2021—2022年在河南省人民医院就诊的45岁以上缺血性脑卒中患者为研究对象。纳入标准：（1）符合《急性缺血性脑卒中急诊急救中国专家共识2018》［8］诊断标准，且临床第一诊断为缺血性脑卒中；（2）经颅脑CT或MRI证实；（3）年龄＞45岁，性别不限；（4）合并至少一种符合国际疾病系统分类法（ICD-10）的慢性病；（5）患者、家人或照顾者同意参与本研究，且签署知情同意书。排除标准：（1）患有严重精神障碍和终末期疾病；（2）失聪；（3）近期存在影响生活质量评估的急性疾病：创伤、细菌感染、流感、新型冠状病毒感染等；（4）孕产妇；（5）一般资料不全。本研究为单中心的横断面研究，通过查阅文献及预试验结果，设定检验水准α=0.05（双侧），缺血性脑卒中住院患者共病发病率为7%，取容许误差d=0.02，并利用PASS 2022软件计算得到样本量为1 348例患者，考虑可能存在20%的失访率，共纳入1 685例患者。

1.2 方法

1.2.1 问卷调查：通过阅读大量文献及专家咨询相结合的方法，设计《缺血性脑卒中患者一般资料调查问卷》，主要包括：社会人口学相关资料如性别、年龄、受教育程度、家庭人均月收入、工作状况，缺血性脑卒中疾病相关资料如BMI、吸烟、饮酒。

1.2.2 相关指标及定义如下。

吸烟：每天至少1支烟并且持续≥6个月，吸烟状态分为：不吸烟和吸烟。饮酒：每周至少饮酒3次并且持续≥6个月，饮酒状态分为：不饮酒和饮酒。

本次纳入共病研究的常见慢性疾病，包括心脏病发作（心肌梗死、冠心病、心绞痛、充血性心力衰竭或其他心脏问题）；高血压；血脂异常（低密度脂蛋白、三酰甘油和总胆固醇升高，或低高密度脂蛋白水平）；糖尿病或高血糖；慢性肺部疾病（包括慢性支气管炎或肺气肿，不包括哮喘）；癌症或恶性肿瘤（除皮肤癌外的任何恶性肿瘤）；肾脏疾病（肿瘤或癌症除外）；肝脏疾病（除脂肪肝、肿瘤或癌症外）；消化系统疾病（肿瘤或癌症除外）；神经或精神问题；与记忆有关的疾病（如痴呆症、脑萎缩和帕金森症）；关节炎或风湿病和泌尿系统疾病。经临床确诊为上述13种疾病，且均符合ICD-10诊断。

1.2.3 慢性病情况：调查健康状况和功能，通过询问“是否有医生告诉过您有以下这些慢性病”获得调查对象的慢性病患病情况。

1.2.4 聚类分析：将慢性病的数据处理为二进制对象，当受访者存在此类疾病时，取值“1”，当不存在时取值“0”。将数据排列在n×p矩阵中，行表示n个受访者，列表示p种慢性病。

对受访者（缺血性脑卒中患者）聚类是个案聚类，由于13种常见慢性病中部分疾病的发病原因存在联系，发病环境及行为危险因素相似，所以通过距离大小将有联系的疾病合并为一类的系统聚类方法比较可行。本研究对受访者采用K-medoids聚类算法，对13种慢性病采用系统聚类方法进行共病模式的聚类分析。

1.3 统计学方法

采用SPSS 26.0统计学软件进行数据分析。符合正态分布的计量资料以（±s）表示，计数资料以相对数表示，组间比较采用χ2检验，趋势性检验采用趋势χ2分析。聚类分析采用R语言实现。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 调查对象基本情况

1 685例中老年缺血性脑卒中患者中男665例（39.5%），女1 020例（60.5%）；年龄46～89岁，平均年龄（62.6±10.4）岁，其余基本情况详见表1。

表1 1 685例中老年缺血性脑卒中患者基本情况［例（%）］Table 1 Basic information of 1 685 middle-aged and elderly patients with ischemic stroke

1 685例中老年缺血性脑卒中患者中有1 516例（90.0%）至少共患1种慢性病；230例（13.6%）共患2种慢性病，454例（26.9%）共患3种慢性病，832例（49.4%）共患4种及以上慢性病。

2.2 中老年缺血性脑卒中患者共病情况

1 685例中老年缺血性脑卒中患者平均共病数（2.53±1.51）种，共病患病率为90.0%（1 516/1 685）。与男性相比，女性共病患病率较高，差异有统计学意义（χ2=14.516，P＜0.05）；随着年龄增加，共病患病率呈上升趋势（χ2趋势=148.889，P＜0.001）；随着受教育程度升高，共病患病率呈下降趋势（χ2趋势=30.890，P＜0.001），见表2。

表2 1 685例不同特征的中老年缺血性脑卒中患者慢性病数据数量及共病患病率分析［例（%）］Table 2 Analysis of chronic disease data quantity and prevalence of co-morbidities in 1 685 middle-aged and elderly patients with ischemic stroke with different characteristics

2.3 慢性病分布情况

本研究收集了13种慢性病，将慢性病患病数量进行排序：高血压、血脂异常、糖尿病或高血糖、心脏病发作、神经或精神问题、慢性肺部疾病、肾脏疾病、癌症或恶性肿瘤、泌尿系统疾病、与记忆相关疾病、关节炎或风湿病、消化系统疾病、肝脏疾病，详见表3。

表3 缺血性脑卒中患者共病患病率（n=1 685）Table 3 Prevalence of co-morbidities in patients with ischemic stroke

2.4 慢性病共病模式分析

2.4.1 慢性病的系统聚类：先对变量（慢性病）进行系统聚类，距离计算方法为皮尔逊相关距离，采用的聚类方法为类平均法。皮尔逊是一种线性相关系数，是常用的一种相关系数。皮尔逊相关性距离为1-r，其中

变量（疾病）聚类法：图1为使用皮尔森相关距离基于变量的聚类分析的树状图。结合临床及分类目的，四团簇解最可行。慢性肺部疾病和肾脏疾病距离最小，因此形成了第1个聚集群，然后在相对较高的距离上加入了肝脏疾病、消化系统疾病和泌尿系统疾病，然后在下一步添加到这个集群中，最终形成了1个由5种疾病组成的集群。心脏病发作和糖尿病或高血糖，形成了第2个簇，该簇加入了高血压形成另1个簇，该簇又加上血脂异常，最后反映为1个四病簇（高血压、血脂异常、心脏病发作和糖尿病或高血糖）。神经或精神问题和关节炎或风湿病形成了第3个聚集群，然后在相对高的距离上加入了与记忆相关的疾病。癌症或恶性肿瘤独自贯穿整个过程，未与其他疾病联系在一起，这意味着癌症或恶性肿瘤成为这个集群的一部分，相似度很低。

图1 13种慢性病皮尔逊相关性距离系统聚类Figure 1 Pearson correlation distance system clustering for 13 chronic diseases

树状图建议的4个集群解决方案是：聚集群1：高血压、血脂异常、心脏病发作和糖尿病或高血糖；聚集群2：慢性肺部疾病、肾脏疾病、肝脏疾病、消化系统疾病和泌尿系统疾病；聚集群3：神经或精神问题、关节炎或风湿病、与记忆有关的疾病；聚集群4：癌症或恶性肿瘤。

2.4.2 慢性病的K-medoids聚类算法分析：受访者聚类法为使用fviz_nbclust函数、WSS（簇内平方误差和）确定可视化最佳的簇数为5个，散点图见图2。聚类后每个受访者有1个分类，对5个分类人群的共病情况统计见表4。分类1包含了所有的缺血性脑卒中的受访者，其余慢性病的发病率均低于总体，所以将分类1归为仅有缺血性脑卒中。分类 2 中神经或精神问题、与记忆有关的疾病、关节炎或类风湿疾病的发病率略高于总体，血脂异常发病率远高于总体发病率，系统聚类中血脂异常为一类，与其他疾病相对独立，神经或精神问题、与记忆有关的疾病、关节炎或类风湿疾病发病也独立于其他疾病，结合临床及分类目的，这3种慢性病组合随机共存的患者多在分类2中。分类3中2～5种共病者占比较高，其中慢性肺部疾病、肝脏疾病等疾病的发病率略高于总体，而高血压发病率远高于总体。常见的2～5种共病多为癌症或恶性肿瘤与肝-肺-胃肠-泌尿系统疾病（慢性肺部疾病、肝脏疾病、肾脏疾病、消化系统疾病、癌症或恶性肿瘤、泌尿系统疾病），可以推测分类 3 为包含这几个疾病的共病组合。分类4中被访者均高血压、血脂异常的发病率远高于总体，可以推测分类4包含这两个疾病的共病组合。分类5中受访者糖尿病或高血糖、心脏病发作的发病率远高于总体，高血压的发病率略高于总体发病率，结合系统聚类、临床及分类目的，因此可推测分类5包含这2个疾病的共病组合。

图2 K-medoids聚类簇内平方误差和与分类个数散点图Figure 2 Scatterplot of sum of square errors in K-medoids clustering and classification number

表4 缺血性脑卒中患者的K-medoids聚类分析［例（%）］Table 4 K-medoids clustering analysis of patients with ischemic stroke

3 讨论

随着全球人口老龄化的加速，老年群体中多种疾病共同存在的现象逐渐增加，导致了老年人较差的健康水平，同时也使全球的疾病负担增加。目前共病的研究范围不仅包括老年综合征、躯体疾病，还包括心理、精神方面的问题，它们之间相互影响、相互关联、相互制约。由于研究的方法不同、共病界定因素不同，导致共病发病率亦不同，但是得到的结论是一致的，即患有3种及以上的慢性病中老年人越来越多。因不同疾病其危险与保护因素不同，导致了尚无统一的临床指南。本研究纳入45岁以上的中老年缺血性脑卒中患者，对该人群的共病情况及共病模式进行调查，为缺血性脑卒中患者共病的管理及防控措施提供参考依据。

3.1 缺血性脑卒中患者共病患病率及共病数情况

本研究发现缺血性脑卒中人群中，大多数患有至少1种慢性病，其共病患病率为90.0%，低于曾利等［9］研究得出的共病患病率为94.5%，但远高于LIN等［10］在中老年人群中得出的共病患病率为40.5%。本研究发现，共病患病率随着年龄增长而增加，此外还发现女性共病患病率高于男性，考虑与以下原因有关：（1）女性的平均预期寿命高于男性，从而导致带病时期更长［11］；（2）女性更易受传统分工及家庭角色的影响，导致忽略自身身体健康；（3）女性在绝经后会出现卵巢功能衰退和体内激素波动，使得心血管患病率明显增加［12-13］，因此可以利用性别的差异开展缺血性脑卒中的防治管理，呼吁女性更加关注自身身体健康。本研究还发现该人群的共病患病率随着受教育程度增加而下降，与万敏等［14］研究结果一致，考虑应该与随着受教育程度的上升，摄取的健康知识及自我管理能力增强有关。而本研究平均共病数（2.52±1.51）种，高于一般成年人的共病数1.82种［15］。因此，在今后开展缺血性脑卒中预防工作中，可以将筛检人群分为不同类别后进行分类管理，从而降低缺血性脑卒中发病率及共病患病率。

3.2 缺血性脑卒中患者共病模式情况

不同研究的共病模式的差异可能部分归因于慢性病的数量、类型、评估方法以及研究样本特征的显著异质性［16-17］。一项关于4 574名澳大利亚老年人的横断面研究中，在包括癌症、帕金森病或骨质疏松症在内的11种慢性病［18］中发现了4种共病模式。另一项研究发现，在包括神经系统疾病、癌症和骨质疏松症在内的13种情况下，在14 502名年龄在65岁及以上的人群中，发现6种共病模式［19］。而本研究对1 685名中老年人缺血性脑卒中患者及罹患13种慢性病采用2种不同聚类方法，发现了4种共病模式。本研究还发现该人群前4位慢性病共病为高血压、血脂异常、糖尿病或高血糖、心脏病发作，与一项脑卒中共病的研究结果［20］相似。慢性疾病出现聚集性，考虑与老龄化和炎症、健康的社会经济、心理和行为决定因素以及与药物有关等因素相关，本研究结果证实了之前在其他研究中报道的结果［21-23］。关于共病模式与缺血性脑卒中的研究较少，本研究结果显示缺血性脑卒中人群共病主要以高血压-血脂异常-糖尿病-心脏病发作为主的心血管代谢模式。高血压、糖尿病和血脂异常，除了是共病，也是公认的脑卒中风险因素［24］。另也有研究表明心血管疾病与缺血性脑卒中有共同的一些危险因素，本身也是脑卒中的危险因素［25-26］。本研究还发现了以神经或精神问题、关节炎或风湿病、与记忆相关的疾病为主的精神-退行性模式。既往研究表明脑卒中会影响到脑神经组织，导致神经功能障碍［27-28］，同时脑卒中的患者活动能力下降，造成关节退行性病变发生的可能性增加。此外，多数证据表明包括抑郁和心理社会压力在内的情绪障碍增加了脑卒中的发病率和死亡率［29-31］。在这两种分类方法中，癌症停留在1个单独的分类中。这似乎是合理的，因为癌症是一组不同的疾病［32］。虽然常见的癌症风险因素如年龄、吸烟、不良饮食、肥胖和缺乏运动，与脑卒中发病有共同之处［33］，但特定癌症的风险因素可能是独一无二的。缺血性脑卒中患者的共病并不是两种疾病简单的相加，而是意味着其诊断难度增加，治疗疗效更差。因此，对缺血性脑卒中共病患者制订统一的临床指南显得尤为重要。首先可结合其共患疾病的类型及发病率，参考流行病学的研究结果，从而制订相对合理的、有针对性的综合临床实践指南。医疗机构也应加强对缺血性脑卒中患者的共病研究，从而提高对缺血性脑卒中共病患者的综合防治水平及规范化管理能力。

本研究创新之处在于通过系统聚类对慢性病分类，而K-medoids对人群分类可使缺血性脑卒中之间的共病关联更加客观，并保证了共病模式分类的稳定性。本研究不足之处在于基于横断面研究，样本均来自医院且样本量较小，缺乏代表性，在今后的研究中可扩大样本量，进行多中心的研究，增强样本的代表性；未纳入全部慢性疾病，可能会对该人群的共病率有影响。

综上所述，河南省中老年人群缺血性脑卒中共病患病率较高，其共病模式包括心血管代谢模式（高血压、血脂异常、心脏病发作和糖尿病或高血糖）、以肝-肺-胃肠道-泌尿疾病为特征模式（慢性肺部疾病、肾脏疾病、肝脏疾病、消化系统疾病和泌尿系统疾病）、精神-退行性疾病模式（神经或精神问题、关节炎或风湿病、与记忆有关的疾病）、癌症或恶性肿瘤，其中心血管代谢模式与缺血性脑卒中关联较大，应加强控制对其筛查与预防。

作者贡献：胡倩倩提出主要研究目标，负责研究的构思与设计，研究的实施，撰写论文；胡倩倩、周统、潘晔进行数据的收集与整理，统计学处理，图、表的绘制与展示；刘志辉进行论文的修订；王留义负责文章的质量控制与审查，对文章整体负责，监督管理。

本文无利益冲突。