2016—2022年乌鲁木齐市慢性病患者共病及复杂共病流行情况与共病模式研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0489

中国全科医学 ›› 2025, Vol. 28 ›› Issue (34): 4337-4343.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0489

• 论著·慢性病共病专题研究 • 上一篇下一篇

2016—2022年乌鲁木齐市慢性病患者共病及复杂共病流行情况与共病模式研究

周燚然¹, 苏银霞², 殷峰³, 武云⁴, 古丽加衣娜·艾肯¹, 卢耀勤¹^,⁵^,^*()

1．830054　新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市，新疆医科大学公共卫生学院
2．830054　新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市，新疆医科大学医学工程技术学院
3．830002　新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市第一人民医院感染管理科
4．830011　新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市，新疆医科大学第一附属医院全科医学科
5．830026　新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市疾病预防控制中心　乌鲁木齐市卫生监督所

收稿日期:2025-02-28 修回日期:2025-06-22 出版日期:2025-12-05 发布日期:2025-10-21
通讯作者: 卢耀勤
作者贡献：
周燚然提出主要研究目标，负责研究的构思与设计、研究的实施、论文撰写；周燚然、苏银霞、殷峰、武云进行数据的收集与整理、统计学处理、图表绘制与展示；周燚然、古丽加衣娜·艾肯进行论文的修订；卢耀勤负责文章的质量控制与审查，对文章整体负责，监督管理。
基金资助:
新疆维吾尔自治区自然科学基金杰出青年科学基金项目(2024D01E29); 新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目(XJ2024G170)

The Prevalence of Multimorbidity and Complex Multimorbidity in Patients with Chronic Diseases and Patterns in Urumqi City, 2016-2022

ZHOU Yiran¹, SU Yinxia², YIN Feng³, WU Yun⁴, GULIJIAYINA Aiken¹, LU Yaoqin¹^,⁵^,^*()

1. Department of Epidemiology and Health Statistics, School of Public Health, Xinjiang Medical University, Urumqi 830054, China
2. Medical Engineering Technology College of Xinjiang Medical University, Urumqi 830054, China
3. The First People's Hospital of Urumqi, Urumqi 830002, China
4. Department of General Medicine, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University, Urumqi 830011, China
5. Urumqi Center for Disease Control and Prevention/Municipal Health Supervision, Urumqi 830022, China

Received:2025-02-28 Revised:2025-06-22 Published:2025-12-05 Online:2025-10-21
Contact: LU Yaoqin

摘要/Abstract

摘要： 背景目前我国慢性病患者共病数目不断攀升，疾病负担日益加重，但关于复杂共病的研究较为有限，亟须通过大量研究来获取证据，以制定综合、协调的策略来控制共病及复杂共病的持续影响。目的探讨2016—2022年乌鲁木齐市慢性病患者的共病和复杂共病流行情况及共病模式。方法于2023年6月，通过乌鲁木齐市公共卫生监测数据库和电子病历信息库收集2016—2022年27种慢性病患者的一般人口学信息和慢性病患病信息。分析慢性病患者共病（患≥2种慢性病）和复杂共病（患≥3种慢性病）的流行趋势，采用多因素Logistic回归分析慢性病共病和复杂共病的影响因素，采用Apriori关联规则算法分析慢性病共病和复杂共病的常见模式。结果 7年间共纳入慢性病患者45 150例次，包括单一慢性病患者12 969例次（28.72%）、2种慢性病共病患者27 992例次（62.00%）、复杂共病患者4 189例次（9.28%），患者平均累积患病数由2016年的（1.73±0.86）种增至2022年的（2.56±1.15）种。多因素Logistic回归分析显示，年龄增加、男性、城市人口是慢性病患者发生共病及复杂共病的危险因素（P<0.05）。纳入的27种慢性病中，患病率居于前3位的分别为高血压33 675例次（74.58%）、血脂异常32 942例次（72.96%）、糖尿病12 408例次（27.48%）。常见二元共病模式为"血脂异常+高血压""糖尿病+高血压""糖尿病+血脂异常"，常见三元共病模式为"血脂异常+糖尿病+高血压""冠心病+血脂异常+高血压""血脂异常+肾囊肿+高血压"，冠心病在具有方向性的关联规则中均作为前项疾病出现。循环系统是最常见的共现系统，多条指向循环系统的关联规则中，前项均涉及内分泌系统。结论乌鲁木齐市慢性病共病及复杂共病发生率逐年上升且与年龄、性别、城乡分布密切相关；高血压、血脂异常、糖尿病是常见的共病因子，循环系统、消化系统、内分泌系统是常见的共病系统，心脏代谢性疾病为常见的聚集模式。

关键词: 慢性病共病, 复杂共病, 关联规则, 共病模式

Abstract:

Background

Currently, the prevalence of multimorbidity among patients with chronic diseases in China is increasing, resulting in a growing burden of disease. However, research on complex multimorbidity is relatively limited in China, underscoring an urgent need for a substantial body of evidence to inform the development of comprehensive and coordinated strategies for the control of persistent impacts of multimorbidity and complex multimorbidity.

Objective

The present study aims to investigate the prevalence of, and patterns of, multimorbidity and complex multimorbidity among patients with chronic diseases in Urumqi City between 2016 and 2022.

Methods

In June 2023, a comprehensive data set encompassing general demographic information and the prevalence of chronic diseases among patients with 27 chronic diseases was retrieved from the Urumqi City Public Health Surveillance Database and Electronic Medical Record Information Database from 2016 to 2022. The prevalence trends of multimorbidity (suffering from≥2 chronic diseases) and complex multimorbidity (suffering from ≥3 chronic diseases) in patients with chronic diseases were analyzed. Multifactorial logistic regression was used to This analysis sought to elucidate the factors that influence the occurrence of both chronic disease multimorbidity and complex multimorbidity. Additionally, the Apriori association rule algorithm was employed to identify the common patterns underlying chronic disease multimorbidity and complex multimorbidity.

Results

A total of 45 150 cases of study subjects were included during the seven-year period, comprising 12 969 (28.72%) cases of patients with a single chronic disease and 27 992 (62.00%) cases of patients with Additionally, 4 189 cases (9.28%) were identified as patients with complex multimorbidity, and the mean number of concomitant diseases per patient increased from (1.73±0.86) to (2.56±1.15). The results of the multifactorial Logistic regression analysis indicated that advancing age, male gender, and urban residence were significant risk factors for the development of comorbidities and complex multimorbidity in patients with chronic diseases. Of the 27 chronic diseases included in the study, the top three chronic disease prevalence rates were 33 675 cases of hypertension (74.58%), 32 942 cases of dyslipidemia (72.96%) and 12 408 cases of diabetes mellitus (27.48%). The most common binary co-morbidity patterns were "dyslipidemia+hypertension" "diabetes+hypertension" and "diabetes+dyslipidemia". The most common ternary co-morbidity patterns were "dyslipidemia+diabetes mellitus+hypertension" "oronary heart disease+dyslipidemia+hypertension" and "dyslipidemia+renal cyst+hypertension". Coronary heart disease was the preceding disease in all directional association rules. All rules appeared as antecedent diseases. The circulatory system was the most common co-occurring system, and the antecedents of several association rules directed to the circulatory system were all related to the endocrine system.

Conclusion

The prevalence of chronic disease multimorbidity and complex multimorbidity in Urumqi City has been increasing annually, with age, gender, and urban/rural differences playing a significant role. Hypertension, dyslipidemia, and diabetes mellitus are the most prevalent multimorbidity, while the most affected organ systems are the circulatory, digestive, and endocrine systems. The most common aggregation pattern is cardiometabolic disease.

Key words: Multimorbidity, Complex multimorbidity, Association rule, Multimorbidity pattern

周燚然,苏银霞,殷峰,等. 2016—2022年乌鲁木齐市慢性病患者共病及复杂共病流行情况与共病模式研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(34): 4337-4343. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0489.
ZHOU Yiran,SU Yinxia,YIN Feng, et al. The Prevalence of Multimorbidity and Complex Multimorbidity in Patients with Chronic Diseases and Patterns in Urumqi City, 2016-2022[J]. Chinese General Practice, 2025, 28(34): 4337-4343. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0489.

图/表 7

参考文献 15

[16]	CHEN Y M，SHI L，ZHENG X，et al. Patterns and determinants of multimorbidity in older adults：study in health-ecological perspective[J]. Int J Environ Res Public Health，2022，19（24）：16756. DOI：10.3390/ijerph192416756.
[17]	ÁLVAREZ-GÁLVEZ J，ORTEGA-MARTÍN E，CARRETERO-BRAVO J，et al. Social determinants of multimorbidity patterns：a systematic review[J]. Front Public Health，2023，11：1081518. DOI：10.3389/fpubh.2023.1081518.
[18]	KATO D，KAWACHI I，SAITO J，et al. Complex multimorbidity and incidence of long-term care needs in Japan：a prospective cohort study[J]. Int J Environ Res Public Health，2021，18（19）：10523. DOI：10.3390/ijerph181910523.
[19]	KATO D，KAWACHI I，KONDO N. Complex multimorbidity and working beyond retirement age in Japan：a prospective propensity-matched analysis[J]. Int J Environ Res Public Health，2022，19（11）：6553. DOI：10.3390/ijerph19116553.
[20]	KIVIMÄKI M，STRANDBERG T，PENTTI J，et al. Body-mass index and risk of obesity-related complex multimorbidity：an observational multicohort study[J]. Lancet Diabetes Endocrinol，2022，10（4）：253-263. DOI：10.1016/S2213-8587(22)00033-X.
[21]	程杨杨，曹志，侯洁，等. 中国中老年人群慢性病现状调查与共病关联分析[J]. 中华疾病控制杂志，2019，23（6）：625-629. DOI：10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.06.002.
[22]	孙至佳，樊俊宁，余灿清，等. 中国10个地区成年人共病流行特征分析[J]. 中华流行病学杂志，2021，42（5）：755-762. DOI：10.3760/cma.j.cn112338-20200305-00259.
[23]	SHI J K，GUO Y B，LI Z，et al. Sociodemographic and behavioral influences on multimorbidity among adult residents of northeastern China[J]. BMC Public Health，2022，22（1）：342. DOI：10.1186/s12889-022-12722-y.
[24]	TAZZEO C，ZUCCHELLI A，VETRANO D L，et al. Risk factors for multimorbidity in adulthood：a systematic review [J]. Ageing Res Rev，2023，91：102039. DOI：10.1016/j.arr.2023.102039.
[25]	李安乐，赵根明，江峰，等. 上海嘉定区社区居民常见慢性病多病共患状况[J]. 公共卫生与预防医学，2022，33（5）：141-143. DOI：10.3969/j.issn.1006-2483.2022.05.033.
[1]	SKOU S T，MAIR F S，FORTIN M，et al. Multimorbidity[J]. Nat Rev Dis Primers，2022，8（1）：48. DOI：10.1038/s41572-022-00376-4.
[2]	RYAN A，WALLACE E，O'HARA P，et al. Multimorbidity and functional decline in community-dwelling adults：a systematic review[J]. Health Qual Life Outcomes，2015，13：168. DOI：10.1186/s12955-015-0355-9.
[3]	READ J R，SHARPE L，MODINI M，et al. Multimorbidity and depression：a systematic review and meta-analysis[J]. J Affect Disord，2017，221：36-46. DOI：10.1016/j.jad.2017.06.009.
[4]	CEZARD G，MCHALE C T，SULLIVAN F，et al. Studying trajectories of multimorbidity：a systematic scoping review of longitudinal approaches and evidence[J]. BMJ Open，2021，11（11）：e048485. DOI：10.1136/bmjopen-2020-048485.
[5]	NICHOLSON K，LIU W，FITZPATRICK D，et al. Prevalence of multimorbidity and polypharmacy among adults and older adults：a systematic review[J]. Lancet Healthy Longev，2024，5（4）：e287-296. DOI：10.1016/S2666-7568(24)00007-2.
[6]	SALISBURY C，JOHNSON L，PURDY S，et al. Epidemiology and impact of multimorbidity in primary care：a retrospective cohort study[J]. Br J Gen Pract，2011，61（582）：e12-21. DOI：10.3399/bjgp11X548929.
[7]	VOGELI C，SHIELDS A E，LEE T A，et al. Multiple chronic conditions：prevalence，health consequences，and implications for quality，care management，and costs[J]. J Gen Intern Med，2007，22（Suppl 3）：391-395. DOI：10.1007/s11606-007-0322-1.
[8]	MILLAR E，GURNEY J，STANLEY J，et al. Pill for this and a pill for that：a cross-sectional survey of use and understanding of medication among adults with multimorbidity[J]. Australas J Ageing，2019，38（2）：91-97. DOI：10.1111/ajag.12606.
[9]	SUGIYAMA Y，MUTAI R，AOKI T，et al. Multimorbidity and complex multimorbidity，their prevalence，and associated factors on a remote island in Japan：a cross-sectional study[J]. BMC Prim Care，2022，23（1）：258. DOI：10.1186/s12875-022-01860-2.
[26]	陈姚姚，马儒林，郭恒，等. 新疆维吾尔族农村居民慢性病和慢性病共病患病情况及其影响因素分析[J]. 中国公共卫生，2023，39（11）：1376-1382. DOI：10.11847/zgggws1141232.
[27]	NGUYEN H，CHUA K C，DREGAN A，et al. Factors associated with multimorbidity patterns in older adults in England：findings from the English longitudinal study of aging（ELSA）[J]. J Aging Health，2020，32（9）：1120-1132. DOI：10.1177/0898264319891026.
[28]	王峻霞，丁令智，简金洋，等. 基于CHARLS数据库的中国老年人慢性病共病现状及影响因素分析[J]. 应用预防医学，2023，29（3）：151-154，160. DOI：10.3969/j.issn.1673-758X.2023.03.006.
[29]	YE B Q，XIE R X，MISHRA S R，et al. Bidirectional association between physical multimorbidity and subclinical depression in Chinese older adults：Findings from a prospective cohort study[J]. J Affect Disord，2022，296：169-174. DOI：10.1016/j.jad.2021.09.067.
[30]	ASOGWA O A，BOATENG D，MARZÀ-FLORENSA A，et al. Multimorbidity of non-communicable diseases in low-income and middle-income countries：a systematic review and meta-analysis[J]. BMJ Open，2022，12（1）：e049133. DOI：10.1136/bmjopen-2021-049133.
[31]	FLEITAS ALFONZO L，KING T，YOU E，et al. Theoretical explanations for socioeconomic inequalities in multimorbidity：a scoping review[J]. BMJ Open，2022，12（2）：e055264. DOI：10.1136/bmjopen-2021-055264.
[32]	RAJOO S S，WEE Z J，LEE P S S，et al. A systematic review of the patterns of associative multimorbidity in Asia[J]. Biomed Res Int，2021，2021：6621785. DOI：10.1155/2021/6621785.
[33]	ZHANG H F，ZHANG X T，YAO X D，et al. Exploring factors related to heart attack complicated with hypertension using a Bayesian network model：a study based on the China Health and Retirement Longitudinal Study[J]. Front Public Health，2023，11：1259718. DOI：10.3389/fpubh.2023.1259718.
[34]	ZHANG H H，DUAN X Y，RONG P X，et al. Effects of potential risk factors on the development of cardiometabolic multimorbidity and mortality among the Elders in China[J]. Front Cardiovasc Med，2022，9：966217. DOI：10.3389/fcvm.2022.966217.
[10]	SINHA A，KERKETTA S，GHOSAL S，et al. Multimorbidity and complex multimorbidity in India：findings from the 2017-2018 longitudinal ageing study in India（LASI）[J]. Int J Environ Res Public Health，2022，19（15）：9091. DOI：10.3390/ijerph19159091.
[11]	NICHOLSON K，MAKOVSKI T T，GRIFFITH L E，et al. Multimorbidity and comorbidity revisited：refining the concepts for international health research[J]. J Clin Epidemiol，2019，105：142-146. DOI：10.1016/j.jclinepi.2018.09.008.
[12]	HARRISON C，BRITT H，MILLER G，et al. Examining different measures of multimorbidity，using a large prospective cross-sectional study in Australian general practice[J]. BMJ Open，2014，4（7）：e004694. DOI：10.1136/bmjopen-2013-004694.
[13]	范潇茹，陈莎，施予宁，等. 我国中老年人慢性病共病现状及其对卫生服务利用和医疗费用的影响研究[J]. 中国全科医学，2022，25（19）：2371-2378. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0220.
[14]	HO I S，AZCOAGA-LORENZO A，AKBARI A，et al. Variation in the estimated prevalence of multimorbidity：systematic review and meta-analysis of 193 international studies[J]. BMJ Open，2022，12（4）：e057017. DOI：10.1136/bmjopen-2021-057017.
[15]	何莉，张逸凡，沈雪纯，等. 中国内地地区居民慢性病共病的流行趋势：一项Meta分析[J]. 中国全科医学，2023，26（29）：3599-3607. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0217.

变量	合计（n=45 150）	2016年（n=5 412）	2017年（n=6 145）	2018年（n=6 469）	2019年（n=6 627）	2020年（n=6 751）	2021年（n=6 838）	2022年（n=6 908）	F（χ²）值	P值
平均年龄（±s，岁）	58.9±12.5	57.0±12.0	57.4±12.2	58.0±12.4	58.7±12.5	59.6±12.6	60.5±12.6	60.5±13.0	83.72	<0.001
年龄分布[例（%）]									468.19^a	<0.001
15~24岁	277（0.61）	43（0.79）	49（0.80）	47（0.73）	39（0.59）	36（0.53）	31（0.45）	32（0.46）
25~34岁	1 487（3.29）	187（3.46）	219（3.56）	235（3.63）	239（3.61）	222（3.29）	191（2.79）	194（2.81）
35~44岁	3 796（8.41）	579（10.70）	613（9.98）	598（9.24）	552（8.33）	508（7.52）	470（6.87）	476（6.89）
45~54岁	10 850（24.03）	1 446（26.72）	1 649（26.83）	1 644（25.41）	1 610（24.29）	1 546（22.90）	1 465（21.42）	1 490（21.57）
55~64岁	11 942（26.45）	1 510（27.90）	1 646（26.79）	1 744（26.96）	1 750（26.41）	1 734（25.69）	1 769（25.87）	1 789（25.90）
≥65岁	16 798（37.20）	1 647（30.43）	1 969（32.04）	2 201（34.02）	2 437（36.77）	2 705（40.07）	2 912（42.59）	2 927（42.37）
性别[例（%）]									0.77^a	0.993
女	25 442（56.35）	3 045（56.26）	3 450（56.14）	3 634（56.18）	3 726（56.22）	3 801（56.30）	3 867（56.55）	3 919（56.73）
男	19 708（43.65）	2 367（43.74）	2 695（43.86）	2 835（43.82）	2 901（43.78）	2 950（43.70）	2 971（43.45）	2 989（43.27）
城乡分布[例（%）]									74.76^a	<0.001
农村	35 903（79.52）	4 268（78.86）	4 932（80.26）	5 238（80.97）	5 364（80.94）	5 479（81.16）	5 261（76.94）	5 361（77.61）
城市	9 247（20.48）	1 144（21.14）	1 213（19.74）	1 231（19.03）	1 263（19.06）	1 272（18.84）	1 577（23.06）	1 547（22.39）

变量	合计（n=45 150）	2016年（n=5 412）	2017年（n=6 145）	2018年（n=6 469）	2019年（n=6 627）	2020年（n=6 751）	2021年（n=6 838）	2022年（n=6 908）	F（χ²）值	P值
平均年龄（±s，岁）	58.9±12.5	57.0±12.0	57.4±12.2	58.0±12.4	58.7±12.5	59.6±12.6	60.5±12.6	60.5±13.0	83.72	<0.001
年龄分布[例（%）]									468.19^a	<0.001
15~24岁	277（0.61）	43（0.79）	49（0.80）	47（0.73）	39（0.59）	36（0.53）	31（0.45）	32（0.46）
25~34岁	1 487（3.29）	187（3.46）	219（3.56）	235（3.63）	239（3.61）	222（3.29）	191（2.79）	194（2.81）
35~44岁	3 796（8.41）	579（10.70）	613（9.98）	598（9.24）	552（8.33）	508（7.52）	470（6.87）	476（6.89）
45~54岁	10 850（24.03）	1 446（26.72）	1 649（26.83）	1 644（25.41）	1 610（24.29）	1 546（22.90）	1 465（21.42）	1 490（21.57）
55~64岁	11 942（26.45）	1 510（27.90）	1 646（26.79）	1 744（26.96）	1 750（26.41）	1 734（25.69）	1 769（25.87）	1 789（25.90）
≥65岁	16 798（37.20）	1 647（30.43）	1 969（32.04）	2 201（34.02）	2 437（36.77）	2 705（40.07）	2 912（42.59）	2 927（42.37）
性别[例（%）]									0.77^a	0.993
女	25 442（56.35）	3 045（56.26）	3 450（56.14）	3 634（56.18）	3 726（56.22）	3 801（56.30）	3 867（56.55）	3 919（56.73）
男	19 708（43.65）	2 367（43.74）	2 695（43.86）	2 835（43.82）	2 901（43.78）	2 950（43.70）	2 971（43.45）	2 989（43.27）
城乡分布[例（%）]									74.76^a	<0.001
农村	35 903（79.52）	4 268（78.86）	4 932（80.26）	5 238（80.97）	5 364（80.94）	5 479（81.16）	5 261（76.94）	5 361（77.61）
城市	9 247（20.48）	1 144（21.14）	1 213（19.74）	1 231（19.03）	1 263（19.06）	1 272（18.84）	1 577（23.06）	1 547（22.39）

项目	合计（n=45 150）	2016年（n=5 412）	2017年（n=6 145）	2018年（n=6 469）	2019年（n=6 627）	2020年（n=6 751）	2021年（n=6 838）	2022年（n=6 908）	F（χ²）值	P值
平均患病数目（±s，种）	2.22±1.08	1.73±0.86	1.99±1.00	2.12±1.02	2.22±1.05	2.33±1.09	2.45±1.13	2.56±1.15	433.98	<0.001
患病数目分布[例（%）]									2 098.43^a	<0.001
单一慢性病	12 969（28.72）	2 629（48.58）	2 269（36.92）	2 005（30.99）	1 804（27.22）	1 622（24.03）	1 415（20.69）	1 225（17.73）
2种慢性病共病	27 992（62.00）	2 590（47.86）	3 423（55.70）	3 911（60.46）	4 220（63.68）	4 429（65.61）	4 642（67.89）	4 777（69.15）
复杂共病	4 189（9.28）	193（3.57）	453（7.37）	553（8.55）	603（9.10）	700（10.37）	781（11.42）	906（13.12）

项目	合计（n=45 150）	2016年（n=5 412）	2017年（n=6 145）	2018年（n=6 469）	2019年（n=6 627）	2020年（n=6 751）	2021年（n=6 838）	2022年（n=6 908）	F（χ²）值	P值
平均患病数目（±s，种）	2.22±1.08	1.73±0.86	1.99±1.00	2.12±1.02	2.22±1.05	2.33±1.09	2.45±1.13	2.56±1.15	433.98	<0.001
患病数目分布[例（%）]									2 098.43^a	<0.001
单一慢性病	12 969（28.72）	2 629（48.58）	2 269（36.92）	2 005（30.99）	1 804（27.22）	1 622（24.03）	1 415（20.69）	1 225（17.73）
2种慢性病共病	27 992（62.00）	2 590（47.86）	3 423（55.70）	3 911（60.46）	4 220（63.68）	4 429（65.61）	4 642（67.89）	4 777（69.15）
复杂共病	4 189（9.28）	193（3.57）	453（7.37）	553（8.55）	603（9.10）	700（10.37）	781（11.42）	906（13.12）

变量	合计（n=45 150）	单一慢性病（n=12 969）	2种慢性病共病（n=27 992）	复杂共病（n=4 189）	F（χ²）值	P值
年龄（±s，岁）	58.9±12.5	53.3±13.0	60.2±11.5	67.7±9.8	2 764.99	<0.001
性别[例（%）]					46.46^a	<0.001
女	25 442（56.35）	7 617（58.73）	15 568（55.62）	2 257（53.88）
男	19 708（43.65）	5 352（41.27）	12 424（44.38）	1 932（46.12）
城乡来源[例（%）]					2 602.14^a	<0.001
农村	35 903（79.52）	11 410（87.98）	22 339（79.80）	2 154（51.42）
城市	9 247（20.48）	1 559（12.02）	5 653（20.20）	2 035（48.58）

2016—2022年乌鲁木齐市慢性病患者共病及复杂共病流行情况与共病模式研究

The Prevalence of Multimorbidity and Complex Multimorbidity in Patients with Chronic Diseases and Patterns in Urumqi City, 2016-2022

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 7

参考文献 15

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

留言

自变量	β	SE	Z值	P值	OR（95%CI）
年龄（以实际值纳入）	0.049	0.001	51.667	<0.001	1.050（1.048~1.052）
性别（以女为参照）
男	0.170	0.022	7.727	<0.001	1.186（1.135~1.238）
城乡来源（以农村为参照）
城市	0.332	0.032	10.306	<0.001	1.394（1.308~1.485）

自变量	β	SE	Z值	P值	OR（95%CI）
年龄（以实际值纳入）	0.060	0.002	33.911	<0.001	1.062（1.059~1.066）
性别（以女为参照）
男	0.135	0.034	3.940	<0.001	1.144（1.070~1.223）
城乡来源（以农村为参照）
城市	0.920	0.037	24.798	<0.001	2.509（2.333~2.699）

共病模式	前项	后项	发生例次（例次）	支持度（%）	置信度（%）	提升度
二元共病模式	血脂异常	高血压	20 627	73.689	88.146	0.993
	糖尿病	高血压	7 490	26.758	85.269	0.961
	糖尿病	血脂异常	6 846	24.457	77.937	0.932
	肾囊肿	高血压	1 537	5.491	81.409	0.917
	冠心病	血脂异常	1 453	5.191	67.456	0.807
	肾囊肿	血脂异常	1 298	4.637	68.750	0.822
	胆囊炎	高血压	1 217	4.348	75.170	0.847
	胆囊炎	血脂异常	988	3.530	61.025	0.730
	肝囊肿	高血压	948	3.387	82.435	0.929
	肝囊肿	血脂异常	755	2.697	65.652	0.785
具有方向性的二元共病规则	冠心病	高血压	1 948	6.959	90.436	1.019
具有方向性的二元共病规则	冠心病	糖尿病	726	2.594	33.705	1.074
三元共病模式	血脂异常、糖尿病	高血压	5 702	20.370	83.290	0.938
	冠心病、血脂异常	高血压	1 281	4.576	88.162	0.993
	血脂异常、肾囊肿	高血压	1 052	3.758	81.048	0.913
具有方向性的三元共病规则	冠心病、高血压	糖尿病	670	2.394	34.394	1.096
具有方向性的三元共病规则	冠心病、血脂异常	糖尿病	541	1.933	37.233	1.187

前项	后项	发生例次	支持度（%）	置信度（%）	提升度
内分泌系统、消化系统	循环系统	1 835	43.805	86.843	1.036
消化系统、泌尿系统	循环系统	983	23.466	88.004	1.050
内分泌系统、泌尿系统	循环系统	742	17.713	89.183	1.064
循环系统、呼吸系统	消化系统	376	8.976	86.636	1.170
内分泌系统、呼吸系统	消化系统	263	6.278	87.960	1.188
内分泌系统、呼吸系统	循环系统	259	6.183	86.622	1.033
呼吸系统、泌尿系统	消化系统	127	3.032	89.437	1.208
呼吸系统、泌尿系统	循环系统	123	2.936	86.620	1.033

[1]	李凤, 胡昌好, 罗旭. 老年慢性病共病患者心理健康的影响因素及干预策略研究进展[J]. 中国全科医学, 2026, 29(20): 2816-2828.
[2]	陈向阳, 黄红梅, 李舍予. 成人肥胖的预防与管理：从六大关键词看2025年度进展与趋势[J]. 中国全科医学, 2026, 29(20): 2753-2758.
[3]	奚谦, 申颖, 赵璨, 纪舒妤, 彭厚瑄, 覃金琼, 王璇, 郑艳萍, 左延莉. 乡镇卫生院住院患者多重慢病共患模式、住院服务利用及影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(04): 498-508.
[4]	张云秋, 李扬雪, 刘浩洋, 陈佩璇, 王星月, 崔敬雅. 早发冠心病患者共病情况及共病模式研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(02): 226-231.
[5]	程卓卓, 张睿, 胡娇, 潘萱达, 徐浩枫, 黄君庭, 晏平, 梁子敬. 老年人慢性病共病与日常生活活动能力受损的关联研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(02): 219-225.
[6]	任盼盼, 贾常离, 贾晶晶, 许晶琳, 陈梦瑶, 张翔. 农村老年人生计资本对生命质量的影响：基于不同慢性病患病情况的研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(01): 129-136.
[7]	马念, 王子云, 滕小艳, 陈云, 孙正勇. 老年高血压患者共病现状及影响因素的城乡差异性研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(34): 4344-4350.
[8]	尹佳佳, 姚丽, 周梓涵, 李钦钦, 王庭瑞, 刘焱. 我国不同地区老年人共病患病影响因素的Meta分析：南北方对比研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(34): 4326-4336.
[9]	严明, 董佳惠, 陆益婷, 赵洋, 方力争, 徐志杰. 社区残疾人慢性病共病治疗负担现状及其影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(32): 4015-4023.
[10]	史晓洁, 杨晓花, 马春芳, 汤榕. 中老年人慢性病共病对健康受损的影响研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(32): 4009-4014.
[11]	陈莹莹, 温勇, 舒星宇. 慢性病共病中老年人失能状况的影响因素研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(32): 4024-4030.
[12]	刘春燕, 邓朝晖, 宋颖博, 杨芳, 史茜, 李永鑫, 张新. 新疆地区居民高血压、糖尿病、血脂异常患病及共病情况研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(32): 4031-4037.
[13]	吴文俊, 卫靖靖, 李雪, 任红杰, 于瑞, 彭广操, 朱明军. 基于隐结构模型结合关联规则分析冠心病合并高血压的方药规律[J]. 中国全科医学, 2025, 28(30): 3787-3795.
[14]	徐百川, 王艳, 张彭, 李艺婷, 刘飞来, 谢洋. 慢性阻塞性肺疾病共病肺癌筛查工具分析[J]. 中国全科医学, 2025, 28(30): 3847-3852.
[15]	扶蓉, 石磊, 何飞英. 中老年人糖尿病与抑郁状态共病：睡眠和运动及社交活动的影响研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(20): 2491-2500.