老年慢性病共病模式及管理策略研究进展.docx
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1、老年慢性病共病模式及管理策略研究进展摘要老年人群中共病现象逐渐增加,慢性病共病问题已经成为全 球卫生领域的一个重大挑战,识别共病模式有助于为疾病的预防 和治疗以及改善预后提供线索。文章对慢性病共病模式的识别方 法、影响因素及管理策略进行综述,旨在为共病模式的研究与共 病的管理提供依据。随着全球人口老龄化的加速,慢性病共病问题已经成为全球 卫生领域的一个重大挑战,共病的患病率随着慢性病患者数量的 增加而上升。慢性病共病与更高的死亡率、更多的残疾、功能状 态的下降和较低的生命质量显著相关,还可导致更大程度的卫生 保健资源消耗(费用、住院时间和就诊次数)。因此,了解共病 的具体因素和过程、疾病的相互
2、作用和可能的协同作用,有利于 促进诊断、提高患者的生命质量、改进预防和降低卫生保健系统 的成本,而识别共病模式有助于为疾病的预防和治疗以及改善预 后提供线索。目前国外对于共病模式的认识已有初步的探索,但 国内关注不多。本文对慢性病共病模式的识别方法及管理策略进 行综述,旨在为我国共病模式的研究与共病的管理提供依据。一、共病的定义及演变“共病” 一词定义,最早是在1970年,由美国Feinstein 教授提出,是指患有所研究的某种索引疾病(index disease)的 患者同时还伴发其他的疾病。这一概念认为研究者研究的重点是 索引疾病以及其他疾病对索引疾病所产生的影响。随着时代的发 展,有学者
3、对共病概念进行更新及延伸。Hwang等对共病的种类 提出了新的观点,认为“共病是指1种索引疾病和至少1种慢性 病同时共存的现象”。美国国家药物滥用研究所(national drug abuse institute, NIDA)对共病的描述是“两种疾病或不良状态 同时或相继发生在同一个体内“,这一表述首次在共病概念里加 入了时间因素,将时间点共存疾病扩大到了时间段共存疾病。1976 年德国Brandlmeier教授提出a mult !morbidity 一词。随后,WinokUiy教授将共病的概念延伸到精神疾病领域,指出“在精神 疾病领域中的一种疾病的多种形式以及两种综合征共同存在于一 个个体也
4、应该被视为共病”。2008年世界卫生组织(WHC)将 Hiultimorbidity正式定义为同一患者体内两种或两种以上慢性病 共存,这一定义明确地将研究共病的关注中心转为患有多种疾病 的患者本身。通过对上述共病相关概念的详细辨析可知,虽然从 不同角度解释了共病的概念,不同概念的内涵具有差异,但对共 病的理解存在共性。二、共病模式的识别方法及相关研究共病模式指发生频率较高的两种及以上的疾病组合或通过聚 类分析和因子分析等得到的关联程度较高的一组疾病。疾病往往 不是随机聚集的,其中聚集性共病表明在没有因果解释的情况下, 疾病之间存在统计上的显著关联;因果共病描述了不同疾病之间 具有病理生理关系的
5、疾病聚集性(例如共同的危险因素);复杂 共病说明了一种疾病是由另一种疾病引起的,如果没有它的先兆 就无法解释另一种疾病的发生。因此,从共病的关联关系中挖掘 共病模式,探讨共病分布规律,有助于疾病归类,降低慢性病防 治的复杂度,从而使慢性病的预防措施精准而高效。关于多病流行病学研究的系统综述显示,不同研究发现的多 病的性质和模式各不相同。目前对识别共病模式的方法没有统一 的定义,研究和临床实践中常用的方法包括比值比、因子分析、 聚类分析、潜在类别分析、关联规则和网络分析等。以下为常见 识别方法的相关介绍及其在共病模式研究中的应用情况。(一)比值比比值比是指某事物发生与不发生的概率之比。 在共病模
6、式分析中,常用于分析两种疾病的相对风险,判断两种 疾病相关性的强度。荷兰一项研究采用比值比方法分析了慢性病 之间的相关性,结果显示,相对风险最大的3种成对的慢性病分 别为抑郁与焦虑、冠心病与心力衰竭以及慢性阻塞性肺疾病与心 力衰竭。由于比值比具有计算与应用简单的特点,目前已成为国 内外共病模式研究中常用的算法之一。(二)因子分析因子分析方法是识别多组疾病关系最广泛使 用的分析方法,可将多个复杂关联性因素化为少数几个综合指标, 简化数据结构,揭示变量间的关系。一项对日本成人共病的研究 纳入了 17种慢性病,采用因子分析方法识别其慢性病共病模式, 最终得到5组共病模式组10 O因子分析方法的优点在
7、于其不 依赖于之前的分组假设,通过降维和简化数据来提取重要的信息。(三)聚类分析聚类分析是数据挖掘的一种分析方法,同时 也是一组算法,聚类算法使用任意距离度量来识别聚类,其中最 普遍的两种算法是层次聚类和K均值聚类。Hansen等通过聚类分 析法发现丹麦慢性阻塞性肺病患者可聚类为3种共病模式:与心 血管疾病共病、与过敏疾病共病及与其他代表性疾病共病。由于 许多慢性病共病具有相同的潜在遗传、环境或行为风险因素,因 此可采用聚类分析方法进行分析。(四)潜在类别分析潜在类别分析是一种概率建模算法,可 对数据进行聚类和统计推断。与聚类分析一样,它的目的是确定 在某种意义上“相似”的个体的集群(类)。然
8、而,潜在类别分 析不需要定义类别之间的距离(或相似性),也不需要选择聚类 方法。BUja等对有复杂医疗需求的患者采用潜在类别分析得出5 个疾病集群分别是:代谢缺血性心脏病、神经和精神障碍、充血 性心力衰竭和心房颤动等心脏病、呼吸系统疾病和肿瘤。潜在类 别分析是一种强大的分析工具,允许基于模型对不同类型的种群 进行聚类,与聚类分析相比,潜在类别分析被认为是一种更稳健 的统计聚类方法。(五)关联规则关联规则(association rules)可用来分析 多种慢性病之间的关系与关联,还可进一步发现具有强关联的共 病模式。Zemedikun等结合聚类分析和关联规则挖掘来评估英国 中老年人的总体共病模
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