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中国慢阻肺病合并症的社会人口学特征及其影响因素 | 呼吸研究展播

2025-03-25作者：论坛报小璐资讯

原创

成果名称：中国慢性阻塞性肺疾病合并症的社会人口学特征及其影响因素

Sociodemographic correlates with prevalence of comorbidities in patients with chronic obstructive pulmonary disease: a study from a Chinese National Survey

发表期刊：《柳叶刀-区域健康(西太平洋)》（Lancet Reg Health West Pac）（Q1，7.6）

通讯作者：杨汀

第一作者：郑周德

主要作者单位：中日友好医院国家呼吸医学中心

背景与目的

慢性阻塞性肺疾病（慢阻肺病）是一种全球范围内高发的慢性呼吸系统疾病，其合并症已成为影响患者健康状况和医疗负担的关键因素。既往研究表明，慢阻肺病患者常伴随多种合并症，如心血管疾病、糖尿病和哮喘等，但关于中国人群中慢阻肺病合并症的患病率及其社会人口学特征的数据仍较为有限。

本研究通过全国范围内的调查，系统评估慢阻肺病患者的合并症现状，并分析其与社会人口学因素的关系，为优化临床管理和公共卫生政策提供科学依据。

方法

本研究为全国性多中心横断面研究，基于2020年5月至2022年4月“幸福呼吸”项目的数据，纳入来自全国17个省（或同等行政单位）的慢阻肺病患者。根据支气管舒张试验后第一秒用力呼气容积（FEV₁）与用力肺活量（FVC）比值低于0.7诊断为慢阻肺病。研究人群年龄≥40岁，无性别限制。通过医疗问卷和既往诊断记录，记录患者是否慢阻肺病患者的合并症。研究根据患者的合并症数量进行分层，并采用单变量和多变量统计方法，探讨合并症的分布特点及其与年龄、性别、地理区域、医保覆盖情况等社会人口学因素的关联。此外，利用四分相关分析评估主要合并症之间的相关性。

结果

本研究共纳入3913名慢阻肺病患者，最常见的合并症包括：高血压（17.8%）、哮喘（9.9%）、支气管扩张（8.2%）、糖尿病（8.2%）和冠心病（7.7%）（图1）。其中44.7%（n=1744）至少患有一种合并症，25.4%（n=994）患有一种合并症，12.9%（n=503）患有两种合并症，6.4%（n=249）患有三种及以上合并症（图2）。与无合并症慢阻肺病患者相比，合并症患者更倾向于居住在小型家庭，主要分布于北部和东北地区，失业率较高，缺乏健康保险，居住在城市区域，且收入水平较低。此外，合并症患者的肺功能受损更严重，呼吸困难症状更加显著，表现为预测 FVC、FEV₁和PEF水平降低，以及mMRC（改良英国医疗研究委员会）呼吸困难评分升高。

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图1 慢阻肺病合并症患病率情况

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图2 基于慢性阻塞性肺病五种最常见合并症的合并症聚类模式

多因素回归分析表明：居住在东部地区且拥有医保的患者合并症患病率较低（OR=0.70，95%CI 0.53-0.93；OR=0.50，95%CI 0.25-0.99）。80岁及以上的患者合并症风险显著增加（OR=1.43，95%CI 1.01-2.03）。mMRC评分较高的患者，其合并症风险也显著增加（mMRC 1级: OR=1.30, 95%CI 1.02-1.65；mMRC 4级: OR=1.81, 95%CI 1.00-3.28）。四分相关分析显示，最常见的五种合并症之间存在负相关关系，相关系数范围为-0.03至-0.31（p<0.001）（图3）。

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图3 基于慢阻肺病五种主要合并症中两两比较的四分相关分析

结论

本研究揭示了中国慢阻肺病患者合并症的高患病率，以心血管疾病、代谢疾病和呼吸系统为主要合并症。本研究指出老龄化、高mMRC评分和肺功能下降是主要的风险因素。此外，地理区域和医保覆盖情况对合并症的患病率亦具有显著影响。

专家点评

本研究是目前国内关于慢阻肺病合并症的最大规模流行病学研究之一。我们的研究不仅提供了最新的患病率数据，还揭示了社会人口学因素对慢阻肺病合并症的显著影响，为临床实践和公共卫生政策提供了重要参考。

本研究的发现进一步强调了慢阻肺病合并症的精准管理需求。老龄化是中国 COPD 患者合并症高发的主要因素之一，随着年龄增长，患者的肺功能逐步下降，心血管疾病、糖尿病等慢性病的患病率也同步增加。对于高龄、肺功能严重受损以及mMRC评分较高的患者，临床医生应格外关注其合并症风险，并采取更加综合的管理策略，如早期筛查、优化药物治疗方案以及精准的个体化护理。此外，拥有医保的患者合并症患病率较低，这表明医保政策在疾病预防和管理中起到了积极作用。因此，提高医疗资源的可及性，尤其是在医疗资源薄弱的地区，可更好地服务慢阻肺病患者。

进一步研究慢阻肺病合并症的生物学机制，并利用大规模纵向研究验证本研究的发现，将有助于更精准地制定个体化治疗方案。此外，结合人工智能和大数据分析技术，建立慢阻肺病合并症预测模型，或可成为未来改善慢阻肺病患者管理的关键手段。

每一项临床研究都倾注着研究团队的心血结晶。学习过后，您是否有所收获？或有疑问想与主创团队分享？请在评论区留言，期待与您交流！

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