印度低社会经济地位老年人群共病驱动心脏病风险的机制与健康不平等研究

《Scientific Reports》：Multimorbidity as a driver of heart diseases risk among low socioeconomic older adults population in India

本研究针对印度中老年人群共病高发与心脏病风险攀升的公共卫生挑战，通过分析全国性老龄化调查数据（LASI），结合疾病网络分析与分类回归树（CART）模型，揭示高血压、高胆固醇等核心共病及其持续时间与社会经济劣势的交互作用显著加剧心脏病风险。研究为印度制定针对性慢病防控策略、减少健康不平等提供了关键流行病学证据。

　　

在印度，随着人口老龄化进程加速和流行病学转型的深入，非传染性疾病（NCDs）的负担日益加重，其中共病（Multimorbidity）——即个体同时存在两种或以上慢性疾病——已成为一个紧迫的公共卫生问题。尤其值得关注的是，心脏病等危及生命的疾病在老年人群中的发病率持续上升，而不同社会经济群体间的健康状况存在显著差异。那么，共病模式如何影响心脏病的发生风险？社会经济因素在其中扮演了怎样的角色？为了回答这些问题，一项基于印度纵向老龄化研究（LASI）数据的大规模分析应运而生，其成果发表在《Scientific Reports》上。

为了系统揭示共病与心脏病风险的关系，研究人员采用了多项关键技术方法。研究数据来源于具有全国代表性的印度纵向老龄化研究（LASI）第一波（2017-18）数据，样本覆盖66,606名45岁及以上成年人。研究方法包括：1) 描述性统计分析三十六种疾病/条件的患病率及年龄模式；2) 疾病网络分析，通过构建无向网络模型，计算节点中心性指标（如度中心性、中介中心性、接近中心性），以揭示疾病间的相互关联和核心节点；3) 分类与回归树（CART）模型，这是一种非参数的机器学习方法，用于识别预测心脏病风险的关键变量及其复杂的交互作用，模型性能通过ROC曲线下面积（AUC=0.84）等指标验证。

患病率与年龄模式

研究发现，印度45岁及以上成年人中，超过一半（50.94%）患有共病，而单一病态和零病态的比例分别为23.78%和25.29%。共病数量随年龄增长而显著增加，在85岁及以上人群中，患有4至6种疾病/条件的比例达到峰值（约26%）。在众多疾病中，高血压最为普遍（26.72%），其次是近视（24.16%）、远视（20.75%）和胃肠道疾病（17.98%）。白内障等疾病表现出极强的年龄梯度，其患病率从45-49岁的2.85%急剧上升至80-84岁的35.37%。相比之下，心脏病、中风等危及生命的疾病虽然绝对患病率相对较低，但在高龄组（如80-84岁）也呈现显著增长。

疾病网络与核心节点

通过疾病网络分析，研究人员可视化了36种疾病/条件之间的共现关系。分析显示，高血压在整个疾病网络中处于最核心的位置，具有最高的度中心性（13.6%），这意味着它与最多数量的其他疾病存在强关联，特别是与近视、远视、糖尿病、胃肠道疾病和白内障等。近视的中介中心性最高（10.7%），表明它在连接不同疾病簇中扮演着关键的“桥梁”角色。许多疾病（如贫血、关节炎、白内障、糖尿病等）具有较高的接近中心性（2.9%），反映出整个疾病网络连接紧密。这些结果证实了慢性疾病之间存在着复杂的相互关联，而非孤立存在。

心脏病风险的条件概率

研究利用CART模型深入探讨了在共病和社会经济背景下心脏病的条件发生概率。模型识别出高血压是预测心脏病风险最重要的变量（根节点）。关键发现包括：

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  高风险组合：同时患有高血压和高胆固醇是心脏病的重要风险驱动因素。在64岁以下、社会经济地位较低（最贫困阶层）且吸烟的个体中，若高血压持续时间超过9个月，其心脏病风险概率高达0.69。这表明，共病持续时间与不健康行为在弱势群体中产生了叠加效应。
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  社会经济梯度：社会经济劣势显著加剧了共病带来的心脏病风险。例如，在患有高血压和高胆固醇的较低收入人群中，长期患病（≥13个月）者的心脏病风险（0.56）是短期患病（<13个月）者（0.21）的两倍多。而在较富裕人群中，即使存在共病，若无风湿病等特定合并症或保持肥胖，风险则相对较低（0.09）。
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  性别与行为差异：高龄（≥68岁）、富裕、患有白内障和高胆固醇的女性心脏病风险很高（0.71）。对于64岁及以上男性，若高血压持续时间超过31个月，心脏病风险也显著升高（0.62）。此外，缺乏体力活动进一步增加了女性的心脏病风险。
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  其他共病影响：高血压合并慢性肺病（无高胆固醇）且持续时间长（≥29个月）的较年轻个体（<59岁），心脏病风险也较高（0.60）。

结论与意义

本研究通过创新的分析方法，清晰地描绘了印度老年人群共病的流行现状及其与心脏病的复杂关联。主要结论是：共病，特别是以高血压为核心的疾病组合，是驱动心脏病风险的关键因素；然而，这一风险并非均匀分布，而是被社会经济劣势、不健康行为（如吸烟、缺乏运动）以及疾病的长期病程显著放大，导致了明显的健康不平等。

这项研究的意义重大。它超越了传统的单一疾病风险因素视角，强调了从共病整体网络和社会经济背景出发理解疾病风险的重要性。研究结果对印度的公共卫生政策具有明确的启示：首先，加强高血压等核心慢性病的早期筛查和管理至关重要，这有助于阻断共病网络的进一步发展。其次，公共卫生干预需要更具针对性，特别要关注社会经济弱势群体，因为他们同时面临着更高的共病负担和更有限的医疗资源。整合了数字健康技术的国家非传染性疾病控制计划（如NPCDCS）和Ayushman Bharat计划，有望在降低医疗经济负担、改善慢性病管理方面发挥更大作用。最终，采取综合性的、注重健康公平的策略，对于遏制心脏病等非传染性疾病负担的上升、实现可持续发展目标（SDGs）中降低过早死亡率的目标至关重要。