基于欧洲五维健康量表的中国多重慢病患者健康效用值的Meta分析

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0695

中国全科医学 ›› 2026, Vol. 29 ›› Issue (11): 1463-1472.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0695

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基于欧洲五维健康量表的中国多重慢病患者健康效用值的Meta分析

肖瑶¹, 林秀文², 吴倩芳², 凌鑫³, 梁艺龄², 刘嘉玲², 石磊¹^,⁴^,⁵^,⁶^,^*()

1．511436　广东省广州市，广州医科大学卫生管理学院
2．511436　广东省广州市，广州医科大学公共卫生学院
3．510080　广东省广州市，中山大学公共卫生学院
4．510515　广东省广州市，广东省高校健康管理政策与精准健康服务协同创新研究哲学社会科学重点实验室
5．511436　广东省广州市，广东省高校基于大数据利用的卫生健康治理哲学社会科学重点实验室
6．511436　广东省广州市，粤港澳大湾区医药健康产（行）业高质量发展法治保障研究中心

收稿日期:2024-11-28 修回日期:2025-04-16 出版日期:2026-04-15 发布日期:2026-03-12
通讯作者: 石磊
作者贡献：
肖瑶负责文章的构思与设计以及论文的撰写、修订；林秀文、吴倩芳负责进行文献的检索、数据收集与分析；凌鑫负责结果的分析与解释；梁艺龄、刘嘉玲负责信息提取、质量评价；石磊负责文章的质量控制及审校。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(72104098); 广东省基础与应用基础研究基金(2023A1515010902)

Health Utility Values in Chinese Patients with Multiple Chronic Diseases Based on EQ-5D: a Meta Analysis

XIAO Yao¹, LIN Xiuwen², WU Qianfang², LING Xin³, LIANG Yiling², LIU Jialing², SHI Lei¹^,⁴^,⁵^,⁶^,^*()

1. School of Health Management, Guangzhou Medical University, Guangzhou 511436, China
2. School of Public Health, Guangzhou Medical University, Guangzhou 511436, China
3. School of Public Health, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510080, China
4. Social Science Key Laboratory of Guangdong Higher Education Institutes for Health Management Policy and Precision Health Services, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China
5. Social Science Key Laboratory of Guangdong Higher Education Institutes for Health Governance Based on Big Data Utilization, Guangzhou Medical University, Guangzhou 511436, China
6. Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area Medical and Health Industry High Quality Development Rule of Law Guarantee Research Center, Guangzhou Medical University, Guangzhou 511436, China

Received:2024-11-28 Revised:2025-04-16 Published:2026-04-15 Online:2026-03-12
Contact: SHI Lei

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摘要/Abstract

摘要： 背景随着我国人口老龄化加速，多重慢病患病率持续增长，对共病患者群体的生命质量及经济效益评价产生了显著影响。目前对多重慢病患者健康效用值的Meta分析仍然匮乏。目的系统评价中国多重慢病患者的健康效用值，为探究多重慢病对健康相关生命质量的影响与卫生技术评估提供科学参考。方法计算机检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、中国生物医学文献数据库、中国生物医学文献服务系统、PubMed、Web of Science、Cochrane Library、Embase数据库，收集关于中国多重慢病患者健康效用值的相关研究，检索时限为建库至2024-08-01。采用美国卫生保健质量和研究机构（AHRQ）推荐的横断面研究质量评价清单评价纳入文献的偏倚风险，使用EndNote X9进行文献管理，采用Excel 13.0和Stata 18.0进行数据处理与分析。结果共纳入47篇文献，多重慢病患者总体健康效用值为0.790（0.779~0.800）。不同调查年龄的多重慢病患者健康效用值从≥18岁的0.807（0.793~0.820）下降至≥75岁的0.720（0.693~0.747）。不同性别、样本量、测量工具的亚组分析中，男性、样本量>500例、使用EQ-5D-5L的研究健康效用值更高，分别为0.859（0.838~0.880）、0.823（0.803~0.843）、0.809（0.795~0.823）。不同共病模式中，血脂异常、消化系统疾病、糖尿病、高血压、癌症、心脏病、脑血管病合并任意慢病的共病患者健康效用值分别为0.819（0.784~0.854）、0.808（0.780~0.836）、0.795（0.781~0.808）、0.793（0.770~0.816）、0.762（0.718~0.806）、0.731（0.700~0.762）、0.679（0.610~0.748）。结论我国多重慢病患者健康效用值（0.790）低于居民整体健康效用值（0.960）。不同研究测量的多重慢病患者健康效用值异质性较大，多重慢病给患者生命质量带来较大的影响，未来还应对不同特征不同共病模式的多重慢病患者健康效用值进行更加深入的研究。

关键词: 多重慢病, 健康效用值, 欧洲五维健康量表, Meta分析

Abstract:

Background

With the acceleration of aging in China, the prevalence of multimorbidity continues to rise, significantly impacting the quality of life and economic evaluations for patients with multimorbidites. Currently, there is a lack of comprehensive meta-analyses on health utility values among patients with multimorbidity.

Objective

To systematically evaluate the health utility value of patients with multiple chronic diseases in China, and to provide basic data for investigating the impact of chronic diseases on health-related quality of life and health technology assessment.

Methods

We searched CNKI, Wanfang Data, VIP, CBM, SinoMed, PubMed, Web of Science, Cochrane Library, and Embase databases to collect studies related to the health utility value of patients with multiple chronic diseases in China, and the search period was from the establishment of the library to August 1, 2024. AHRQ was used to evaluate the risk of bias of the included literature, EndNote X9 was used for literature management, and Excel 13.0 and Stata 18.0 were used for data processing and analysis.

Results

A total of 47 studies were included, and the overall health utility values of patients with multimorbidities was 0.790 (95%CI=0.779-0.800). Health utility values at different ages decreased from 0.807 (0.793-0.820), for individuals aged ≥18 years to 0.720 (95%CI=0.693-0.747) for those aged ≥75 years. In subgroup analyses by gender, sample size, measuring tools, the health utility value was higher studies in male, studies with sample sizes >500, studies using EQ-5D-5L, respectively. They were 0.859 (95%CI=0.838-0.880), 0.823 (95%CI=0.803-0.843), 0.809 (95%CI=0.795-0.823), respectively. In different comorbidities, the health utility values of comorbidities with dyslipidemia, digestive diseases, diabetes, hypertension, cancer, heart disease and cerebrovascular disease combined with chronic diseases were 0.819 (95%CI=0.784-0.854), 0.808 (95%CI=0.780-0.836), 0.795 (95%CI=0.781-0.808) and 0.793 (95%CI=0.770-0.816), 0.762 (95%CI=0.718-0.806), 0.731 (95%CI=0.700-0.762), 0.679 (95%CI=0.610-0.748), respectively.

Conclusion

The health utility value of patients with multimorbidities (0.790) is lower than that of general population (0.960). Health utility values for patients with multimorbidities vary significantly across studies, indicating substantial heterogeneity. Multimorbidities have a considerable impact on patients' quality of life. Future research should explore health utility values in patients with multimorbidities, considering different characteristics and specific comorbidities in greater depth.

Key words: Multimorbidity, Health utility values, EuroQol Five-dimensional Questionaire, Meta analysis

中图分类号:

R 36

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图/表 7

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步骤	检索策略
#1	comorbidity [MeSh] OR disease cluster [MeSh] OR multi morbidity [MeSh] OR multi pathology [MeSh] OR pluri pathology [MeSh] OR poly morbidity [MeSh] OR poly pathology [MeSh] OR multiple chronic condition [MeSh] OR multiple chronic disease [MeSh] OR multiple chronic illness [MeSh] OR multiple diagnose [MeSh] OR morbidity patterns [Title/Abstract]
#2	Euro-qol [Title/Abstract] OR euroqol [Title/Abstract] OR EuroQoL-five dimensions [Title/Abstract] OR EQ-5D [Title/Abstract] OR EQ5D [Title/Abstract]
#3	conjoint analysis [Title/Abstract] OR contingent valuation [Title/Abstract] OR cost utility analysis [Title/Abstract] OR cost-benefit [Title/Abstract] OR cost-effective [Title/Abstract] OR cost-effectiveness [Title/Abstract] OR cost-utility [Title/Abstract] OR cost-utilization [Title/Abstract] OR cua [Title/Abstract] OR daly [Title/Abstract] OR disability adjusted life [Title/Abstract] OR health related quality of life [Title/Abstract] OR Health state utility values [Title/Abstract] OR health utility [Title/Abstract] OR health utility value [Title/Abstract] OR health value [Title/Abstract] OR health-related quality of life [Title/Abstract] OR health-related quality of life [Title/Abstract] OR healthy year equivalent [Title/Abstract] OR hrql [Title/Abstract] OR hrqol [Title/Abstract] OR hye [Title/Abstract] OR life qualities [Title/Abstract] OR life quality [Title/Abstract] OR life value [Title/Abstract] OR life values [Title/Abstract] OR preference [Title/Abstract] OR qald [Title/Abstract] OR qale [Title/Abstract] OR qaly [Title/Abstract] OR qol [Title/Abstract] OR qualities of life [Title/Abstract] OR quality adjusted life expectancy [Title/Abstract] OR quality of life [Title/Abstract] OR quality of well being [Title/Abstract] OR quality of well-being [Title/Abstract] OR quality-adjusted life years [Title/Abstract] OR utility index [Title/Abstract] OR value of life [Title/Abstract] OR values of life [Title/Abstract]
#4	People's Republic of China [Title/Abstract] OR Chinese People's Republic [Title/Abstract] OR China [Title/Abstract] OR Chinese [Title/Abstract] OR Hong Kong [Title/Abstract] OR Macau [Title/Abstract] OR Taiwan [Title/Abstract]
#5	#1 and(#2 or #3)and #4

步骤	检索策略
#1	comorbidity [MeSh] OR disease cluster [MeSh] OR multi morbidity [MeSh] OR multi pathology [MeSh] OR pluri pathology [MeSh] OR poly morbidity [MeSh] OR poly pathology [MeSh] OR multiple chronic condition [MeSh] OR multiple chronic disease [MeSh] OR multiple chronic illness [MeSh] OR multiple diagnose [MeSh] OR morbidity patterns [Title/Abstract]
#2	Euro-qol [Title/Abstract] OR euroqol [Title/Abstract] OR EuroQoL-five dimensions [Title/Abstract] OR EQ-5D [Title/Abstract] OR EQ5D [Title/Abstract]
#3	conjoint analysis [Title/Abstract] OR contingent valuation [Title/Abstract] OR cost utility analysis [Title/Abstract] OR cost-benefit [Title/Abstract] OR cost-effective [Title/Abstract] OR cost-effectiveness [Title/Abstract] OR cost-utility [Title/Abstract] OR cost-utilization [Title/Abstract] OR cua [Title/Abstract] OR daly [Title/Abstract] OR disability adjusted life [Title/Abstract] OR health related quality of life [Title/Abstract] OR Health state utility values [Title/Abstract] OR health utility [Title/Abstract] OR health utility value [Title/Abstract] OR health value [Title/Abstract] OR health-related quality of life [Title/Abstract] OR health-related quality of life [Title/Abstract] OR healthy year equivalent [Title/Abstract] OR hrql [Title/Abstract] OR hrqol [Title/Abstract] OR hye [Title/Abstract] OR life qualities [Title/Abstract] OR life quality [Title/Abstract] OR life value [Title/Abstract] OR life values [Title/Abstract] OR preference [Title/Abstract] OR qald [Title/Abstract] OR qale [Title/Abstract] OR qaly [Title/Abstract] OR qol [Title/Abstract] OR qualities of life [Title/Abstract] OR quality adjusted life expectancy [Title/Abstract] OR quality of life [Title/Abstract] OR quality of well being [Title/Abstract] OR quality of well-being [Title/Abstract] OR quality-adjusted life years [Title/Abstract] OR utility index [Title/Abstract] OR value of life [Title/Abstract] OR values of life [Title/Abstract]
#4	People's Republic of China [Title/Abstract] OR Chinese People's Republic [Title/Abstract] OR China [Title/Abstract] OR Chinese [Title/Abstract] OR Hong Kong [Title/Abstract] OR Macau [Title/Abstract] OR Taiwan [Title/Abstract]
#5	#1 and(#2 or #3)and #4

第一作者	研究年份（年）	研究地区	健康效用值（±s）	总样本量（例）/女性样本量（例）	年龄（岁）	积分体系版本	AHRQ（分）
周珊^[6]	2023—2023	北京市	0.853±0.246	214/104	≥60	LUO版	8
王兆京^[25]	2014—2015	大连市	0.740±0.340	394/203	NA	DOLAN版	6
汪婷^[26]	2019—2021	铜陵市	0.785±0.085	89/43	≥60	LIU版	8
田纬^[27]	2018	中国28个省、自治区、直辖市	0.854±0.189^a	3 661/1 757	≥55	ZHUO版	6
鲁宗芳^[33]	2019	青海省	0.810±0.219^b	628/NA	≥60	LUO版	8
鲁宗芳^[34]	2019	青海省	0.768±0.135^b	339/NA	≥45	LUO版	8
鲁宗芳^[35]	2019	青海省	0.720±0.241^b	152/NA	≥45	LUO版	8
陈明明^[41]	2021—2022	天津市	0.945±0.08^a	101/NA	18~84	LUO版	8
鲍欣雨^[43]	2016—2017	珠江三角洲地区	0.902±0.182	893/NA	≥15	LIU版	7
施博文^[29]	2018	中国28个省、自治区、直辖市	0.664±0.242^b	4 186/NA	≥60	LIU版	7
赵明烨^[24]	2021	深圳市	0.860±0.005	468/NA	≥18	LUO版	6
李翔^[38]	2015	NA	（0.720±0.160）~（0.760±0.140）	（94/NA）~（314/NA）	≥60	TSUCHIYA版	6
刘业发^[36]	2020	中国25个省、自治区、直辖市	（0.433±0.451）~（0.767±0.074）^a	（93/NA）~（444/NA）	26~95	NA	8
赵钦风^[23]	2018	山东省	0.800±0.240	1 818/1 008	≥65	LIU版	9
齐鸣瑞^[30]	NA	兰州市	0.928±0.092	172/98	≥60	NA	9
木日扎提·买买提^[31]	2019—2020	新疆维吾尔自治区	（0.763±0.250）~（0.831±0.200）	1 180/NA	NA	LUO版	9
卯骏聪^[32]	2016—2018	昆明市	（0.520±0.360）~（0.530±0.340）	104/47	≥18	LUO版	7
刘妹妹^[37]	2022	兰州市	0.819±0.241^b	143/33	NA	LUO版	9
李改云^[39]	2018	中国28个省、自治区、直辖市	0.854±0.067^a	6 338/3 379	≥60	ZHUO版	7
高兆溶^[40]	2020	山东省	0.903±0.138^b	3 137/NA	≥15	LUO版	7
秉岩^[42]	2021—2022	上海市	0.898±0.066^a	593/288	≥40	ZHUO版	9
苏蕴^[28]	2018	中国28个省、自治区、直辖市	0.699±0.191^b	1 165/NA	≥60	LIU版	7
朱银潮^[22]	2010	中国23个省、自治区、直辖市	（0.748±0.147）~（0.804±0.086）	（588/304）~（5 029/2 573）	≥15	TSUCHIYA版	8
KUO^[63]	2009、2013	台湾省	（0.636±0.416）~（0.842±0.276）	（206/NA）~（1 607/NA）	≥18	LEE版	7
WANG^[56]	2010	北京市	（0.850±0.216）~（0.888±0.173）	（268/NA）~（1 558/NA）	≥40	TSUCHIYA版	7
SIT^[58]	2021	香港特别行政区	0.867±0.075^a	163/94	≥18	DOLAN版	8
MAK^[59]	2015—2018	香港特别行政区	0.750±0.110	40/22	≥18	NA	7
LU^[60]	2014—2015	苏州市	0.935±0.094	2 053/1 557	≥60	LIU版（农村人群）^c	7
LIU^[61]	2011—2013	台湾省	（0.540±0.370）~（0.810±0.280）	（58/34）~（365/199）	≥65	LEE版	4
ZHANG^[46]	2016	重庆市	0.720±0.090	311/213	≥65	TSUCHIYA版	6
WONG^[55]	NA	香港特别行政区	0.830±0.030^b	124/NA	≥18	WONG版	5
WONG^[53]	NA	香港特别行政区	0.822±0.241^b	1 601/NA	≥18	WONG版	4
YAO^[50]	2013	中国31个省、自治区、直辖市	0.941±0.112	10 471/NA	≥15	ZHUO版	4
WONG^[52]	NA	香港特别行政区	0.800±0.260	1 642/898	≥60	WONG版	3
ZHAO^[44]	2008—2009	北京市、昆明市	0.721±0.067^a	268/NA	20~59	DOLAN版	4
ZENG^[48]	2019	重庆市	0.830±0.210	215/NA	≥18	LIU版	5
DU^[65]	2019	临沂市	（0.935±0.103）~（0.935±0.104）^a	（98/NA）~（303/NA）	≥60	LUO版	8
LIANG^[62]	2016	江苏省	0.780±0.280	4 779/3 034	≥18	LUO版	5
WONG^[54]	2014	香港特别行政区	（0.460±0.370）~（0.800±0.240）	（17/NA）~（1 466/NA）	≥18	WONG版	5
FENG^[64]	2017—2020	山东省	0.844±0.216^b	630/NA	≥18	LUO版	4
SU^[57]	2017	山东省	0.803±0.263^b	161/NA	≥18	LUO版	5
XU^[51]	2019	全国范围	0.430±0.310	369/NA	NA	LUO版	7
ZHANG^[47]	2016—2017	香港特别行政区	0.800±0.200	1 077/753	≥60	WONG版	4
BAO^[67]	NA	佛山市	0.876±0.189^b	3 773/NA	≥45	LIU版	5
ZENG^[49]	2015—2016	黑龙江省	0.606±0.348^a	50/NA	≥18	LUO版	5
ZHANG^[45]	NA	中国9个城市	（0.740±0.240）~（0.850±0.170）	（590/NA）~（2 046/NA）	NA	NA	4
CHIN^[66]	NA	香港特别行政区	0.922±0.096^b	200/110	≥18	LUO版	6

第一作者	研究年份（年）	研究地区	健康效用值（±s）	总样本量（例）/女性样本量（例）	年龄（岁）	积分体系版本	AHRQ（分）
周珊^[6]	2023—2023	北京市	0.853±0.246	214/104	≥60	LUO版	8
王兆京^[25]	2014—2015	大连市	0.740±0.340	394/203	NA	DOLAN版	6
汪婷^[26]	2019—2021	铜陵市	0.785±0.085	89/43	≥60	LIU版	8
田纬^[27]	2018	中国28个省、自治区、直辖市	0.854±0.189^a	3 661/1 757	≥55	ZHUO版	6
鲁宗芳^[33]	2019	青海省	0.810±0.219^b	628/NA	≥60	LUO版	8
鲁宗芳^[34]	2019	青海省	0.768±0.135^b	339/NA	≥45	LUO版	8
鲁宗芳^[35]	2019	青海省	0.720±0.241^b	152/NA	≥45	LUO版	8
陈明明^[41]	2021—2022	天津市	0.945±0.08^a	101/NA	18~84	LUO版	8
鲍欣雨^[43]	2016—2017	珠江三角洲地区	0.902±0.182	893/NA	≥15	LIU版	7
施博文^[29]	2018	中国28个省、自治区、直辖市	0.664±0.242^b	4 186/NA	≥60	LIU版	7
赵明烨^[24]	2021	深圳市	0.860±0.005	468/NA	≥18	LUO版	6
李翔^[38]	2015	NA	（0.720±0.160）~（0.760±0.140）	（94/NA）~（314/NA）	≥60	TSUCHIYA版	6
刘业发^[36]	2020	中国25个省、自治区、直辖市	（0.433±0.451）~（0.767±0.074）^a	（93/NA）~（444/NA）	26~95	NA	8
赵钦风^[23]	2018	山东省	0.800±0.240	1 818/1 008	≥65	LIU版	9
齐鸣瑞^[30]	NA	兰州市	0.928±0.092	172/98	≥60	NA	9
木日扎提·买买提^[31]	2019—2020	新疆维吾尔自治区	（0.763±0.250）~（0.831±0.200）	1 180/NA	NA	LUO版	9
卯骏聪^[32]	2016—2018	昆明市	（0.520±0.360）~（0.530±0.340）	104/47	≥18	LUO版	7
刘妹妹^[37]	2022	兰州市	0.819±0.241^b	143/33	NA	LUO版	9
李改云^[39]	2018	中国28个省、自治区、直辖市	0.854±0.067^a	6 338/3 379	≥60	ZHUO版	7
高兆溶^[40]	2020	山东省	0.903±0.138^b	3 137/NA	≥15	LUO版	7
秉岩^[42]	2021—2022	上海市	0.898±0.066^a	593/288	≥40	ZHUO版	9
苏蕴^[28]	2018	中国28个省、自治区、直辖市	0.699±0.191^b	1 165/NA	≥60	LIU版	7
朱银潮^[22]	2010	中国23个省、自治区、直辖市	（0.748±0.147）~（0.804±0.086）	（588/304）~（5 029/2 573）	≥15	TSUCHIYA版	8
KUO^[63]	2009、2013	台湾省	（0.636±0.416）~（0.842±0.276）	（206/NA）~（1 607/NA）	≥18	LEE版	7
WANG^[56]	2010	北京市	（0.850±0.216）~（0.888±0.173）	（268/NA）~（1 558/NA）	≥40	TSUCHIYA版	7
SIT^[58]	2021	香港特别行政区	0.867±0.075^a	163/94	≥18	DOLAN版	8
MAK^[59]	2015—2018	香港特别行政区	0.750±0.110	40/22	≥18	NA	7
LU^[60]	2014—2015	苏州市	0.935±0.094	2 053/1 557	≥60	LIU版（农村人群）^c	7
LIU^[61]	2011—2013	台湾省	（0.540±0.370）~（0.810±0.280）	（58/34）~（365/199）	≥65	LEE版	4
ZHANG^[46]	2016	重庆市	0.720±0.090	311/213	≥65	TSUCHIYA版	6
WONG^[55]	NA	香港特别行政区	0.830±0.030^b	124/NA	≥18	WONG版	5
WONG^[53]	NA	香港特别行政区	0.822±0.241^b	1 601/NA	≥18	WONG版	4
YAO^[50]	2013	中国31个省、自治区、直辖市	0.941±0.112	10 471/NA	≥15	ZHUO版	4
WONG^[52]	NA	香港特别行政区	0.800±0.260	1 642/898	≥60	WONG版	3
ZHAO^[44]	2008—2009	北京市、昆明市	0.721±0.067^a	268/NA	20~59	DOLAN版	4
ZENG^[48]	2019	重庆市	0.830±0.210	215/NA	≥18	LIU版	5
DU^[65]	2019	临沂市	（0.935±0.103）~（0.935±0.104）^a	（98/NA）~（303/NA）	≥60	LUO版	8
LIANG^[62]	2016	江苏省	0.780±0.280	4 779/3 034	≥18	LUO版	5
WONG^[54]	2014	香港特别行政区	（0.460±0.370）~（0.800±0.240）	（17/NA）~（1 466/NA）	≥18	WONG版	5
FENG^[64]	2017—2020	山东省	0.844±0.216^b	630/NA	≥18	LUO版	4
SU^[57]	2017	山东省	0.803±0.263^b	161/NA	≥18	LUO版	5
XU^[51]	2019	全国范围	0.430±0.310	369/NA	NA	LUO版	7
ZHANG^[47]	2016—2017	香港特别行政区	0.800±0.200	1 077/753	≥60	WONG版	4
BAO^[67]	NA	佛山市	0.876±0.189^b	3 773/NA	≥45	LIU版	5
ZENG^[49]	2015—2016	黑龙江省	0.606±0.348^a	50/NA	≥18	LUO版	5
ZHANG^[45]	NA	中国9个城市	（0.740±0.240）~（0.850±0.170）	（590/NA）~（2 046/NA）	NA	NA	4
CHIN^[66]	NA	香港特别行政区	0.922±0.096^b	200/110	≥18	LUO版	6

亚组	文献数（篇）/数据组数（组）	I²（%）	P值	效应模型	健康效用值（95%CI）	P值
年龄						<0.001
≥18岁	15/39^{[24,32,41,48,49,53,54,55,57,58,59,62,63,64,66]}	97.4	<0.001	随机	0.807（0.793~0.820）
≥45岁	3/7^[34,35,67]	98.5	<0.001	随机	0.794（0.740~0.849）
≥60岁	12/20^{[6,26,28,29,30,33,38,39,47,52,60,65]}	99.7	<0.001	随机	0.787（0.750~0.823）
≥75岁	1/1^[23]				0.720（0.693~0.747）
共病数						0.491
2种	17/19^{[6,23,27,28,29,33,34,35,37,40,52,53,55,57,64,66,67]}	99.1	<0.001	随机	0.825（0.797~0.853）
3种	9/11^{[23,27,28,37,52,53,57,66,67]}	97.3	<0.001	随机	0.806（0.763~0.849）
4种	3/5^[23,37,66]	95.8	<0.001	随机	0.749（0.608~0.890）
调查时间						0.854
2015年前	10/34^{[22,25,44,45,50,54,56,60,61,63]}	99.3	<0.001	随机	0.787（0.760~0.813）
2015年及以后	37/70^{[6,23,24,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,46,47,48,49,51,52,53,55,57,58,59,62,64,65,66,67]}	99.8	<0.001	随机	0.790（0.778~0.801）
患者来源						0.078
医院	26/60^{[6,22,24,25,26,30,31,32,36,37,38,41,44,45,47,48,51,52,53,54,57,58,59,64,66]}	99.4	<0.001	随机	0.778（0.764~0.792）
社区	21/44^{[23,27,28,29,33,34,35,39,40,42,43,46,50,55,56,60,61,62,63,65,67]}	99.7	<0.001	随机	0.800（0.780~0.820）
是否为中位数转化的效用值						0.127
是	14/27^{[6,27,28,33,34,36,37,39,41,42,44,49,58,65]}	99.4	<0.001	随机	0.771（0.744~0.798）
否	33/77^{[22,23,24,25,26,29,30,31,32,35,38,40,43,45,46,47,48,50,51,52,53,54,55,56,57,59,60,61,62,63,64,66,67]}	99.6	<0.001	随机	0.794（0.781~0.807）
样本量						<0.001
<50例	10/18^{[26,32,37,53,55,57,59,64,66]}	95.2	<0.001	随机	0.774（0.725~0.824）
50~500例	26/47^{[6,24,25,28,30,32,33,34,35,36,38,41,44,46,48,49,51,54,55,56,57,58,61,63,65,66]}	99.3	<0.001	随机	0.755（0.734~0.775）
>500例	22/39^{[22,23,27,28,29,31,39,40,42,43,45,47,50,52,53,54,56,60,62,63,64,67]}	99.8	<0.001	随机	0.823（0.803~0.843）
测量工具						0.001
EQ-5D-5L	23/49^{[6,24,30,31,32,33,34,35,37,40,41,47,49,51,52,54,55,57,62,64,65,66]}	98.5	<0.001	随机	0.809（0.795~0.823）
EQ-5D-3L	23/54^{[22,23,25,26,27,28,29,36,38,39,42,43,44,45,46,48,50,56,58,60,61,63,67]}	99.7	<0.001	随机	0.774（0.755~0.793）
EQ-5D-3L积分体系						<0.001
LEE版	2/12^[61,63]	95.2	<0.001	随机	0.757（0.724~0.791）
LIU版	7/13^{[23,26,28,29,43,48,67]}	99.6	<0.001	随机	0.775（0.717~0.834）
DOLAN版	3/3^[25,44,58]	99.5	<0.001	随机	0.776（0.666~0.887）
TSUCHIYA版	4/12^{[22,38,46,56]}	98.8	<0.001	随机	0.789（0.771~0.807）
ZHUO版	4/4^{[27,39,42,50]}	99.9	<0.001	随机	0.887（0.833~0.940）
LIU版（农村人群）	1/1^[60]				0.935（0.931~0.939）
未标明	2/9^[36,45]	99.3	<0.001	随机	0.705（0.659~0.750）
EQ-5D-5L积分体系						<0.001
WONG版	5/14^{[47,52,53,54,55]}	96.7	<0.001	随机	0.789（0.763~0.814）
LUO版	17/34^{[6,24,31,32,33,34,35,37,40,41,49,51,57,62,64,65,66]}	98.7	<0.001	随机	0.809（0.788~0.830）
未标明	1/1^[30]				0.928（0.914~0.942）

基于欧洲五维健康量表的中国多重慢病患者健康效用值的Meta分析

Health Utility Values in Chinese Patients with Multiple Chronic Diseases Based on EQ-5D: a Meta Analysis

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变量	系数（标准误）	95%CI	P值
常数	0.412（0.076）	0.263~0.562	<0.001
样本量	0^a（0^a）	0^a~0^a	0.001
女性比例	0.485（0.110）	0.268~0.701	<0.001
≥60岁与<60岁	-0.067（0.027）	-0.121~-0.013	0.014
中位数转化与非中位数转化	0.090（0.031）	0.028~0.151	0.004
医院患者与社区患者	0.007（0.027）	-0.046~0.060	0.800
2015年前与2015年及以后	0.004（0.028）	-0.052~0.060	0.890
EQ-5D-5L与EQ-5D-3L	0.026（0.025）	-0.023~0.075	0.300
横断面研究与纵向研究	0.109（0.041）	0.029~0.189	0.008

共病模式	文献数（篇）/数据组数（组）	I²（%）	P值	效应模型	健康效用值（95%CI）
血脂异常+任意慢病	7/10^{[22,24,28,38,45,63,65]}	99.8	<0.001	随机	0.819（0.784~0.854）
消化系统疾病+任意慢病	5/9^{[24,28,37,59,63]}	79.7	<0.001	随机	0.808（0.780~0.836）
糖尿病+任意慢病	20/42^{[6,22,24,25,28,30,31,36,37,38,42,45,48,53,54,56,58,61,63,65]}	89.8	<0.001	随机	0.795（0.781~0.808）
糖尿病+血脂异常	7/9^{[22,24,28,38,45,63,65]}	99.8	<0.001	随机	0.809（0.771~0.847）
糖尿病+高血压	12/14^{[6,22,24,28,30,31,38,45,48,54,61,63]}	99.6	<0.001	随机	0.802（0.776~0.828）
糖尿病+心脏病	8/10^{[22,24,28,36,38,45,56,63]}	96.1	<0.001	随机	0.776（0.746~0.806）
糖尿病+脑血管病	5/5^{[22,24,38,45,63]}	98.3	<0.001	随机	0.683（0.610~0.757）
高血压+任意慢病	19/31^{[6,22,24,28,30,31,36,37,38,45,48,50,52,54,56,61,62,63,65]}	99.7	<0.001	随机	0.793（0.770~0.816）
高血压+心脏病	4/4^{[28,36,54,56]}	99.4	<0.001	随机	0.799（0.725~0.873）
癌症+任意慢病	7/10^{[24,37,49,54,57,63,64]}	88.0	<0.001	随机	0.762（0.718~0.806）
心脏病+任意慢病	10/20^{[22,24,28,32,36,38,45,54,56,63]}	98.6	<0.001	随机	0.731（0.700~0.762）
脑血管病+任意慢病	8/8^{[22,24,28,36,38,45,56,63]}	98.4	<0.001	随机	0.679（0.610~0.748）

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