
Chinese General Practice ›› 2025, Vol. 28 ›› Issue (34): 4326-4336.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0068
Special Issue: 老年人群健康最新文章合辑
• Article·Focus on Chronic Disease Comorbidity • Previous Articles Next Articles
Received:2025-02-20
Revised:2025-06-10
Published:2025-12-05
Online:2025-10-21
Contact:
YAO Li
通讯作者:
姚丽
作者简介:作者贡献:
尹佳佳负责文章的构思与设计、数据分析和论文撰写;周梓涵、李钦钦负责文献检索与数据整理;王庭瑞、刘焱负责质量评价;姚丽负责论文修订、文章的质量控制及审校,对文章整体负责。
基金资助:
Add to citation manager EndNote|Ris|BibTeX
URL: https://www.chinagp.net/EN/10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0068
| 步骤 | 检索式 |
|---|---|
| #1 | ("multimorbidity"[Mesh])O R(multimorbidity[Title])O R("comorbidity"[Mesh])O R(comorbidity[Title]) |
| #2 | ("risk Factors"[Mesh])O R(risk factors[Title])O R(risk factor[Title])O R(hazard factor[Title])O R(hazard factors[Title])O R(adverse effect[Title])O R(adverse effects[Title])O R(adverse reaction[Title])O R(adverse reactions[Title]) |
| #3 | ("aged"[Mesh])O R(aged[Title])O R(the olds[Title])O R(old people[Title])O R(older people[Title])O R(old adult[Title])O R(older adults[Title])O R(elder people[Title])O R(elderly people[Title])O R(elder adult[Title])O R(elder adults[Title])O R(elderly adult[Title])O R(elderly adults[Title])O R(the elderly[Title])O R(senior citizen[Title]) |
| #4 | #1 AND #2 AND #3 |
Table 1 Strategy for searching literature in PubMed database
| 步骤 | 检索式 |
|---|---|
| #1 | ("multimorbidity"[Mesh])O R(multimorbidity[Title])O R("comorbidity"[Mesh])O R(comorbidity[Title]) |
| #2 | ("risk Factors"[Mesh])O R(risk factors[Title])O R(risk factor[Title])O R(hazard factor[Title])O R(hazard factors[Title])O R(adverse effect[Title])O R(adverse effects[Title])O R(adverse reaction[Title])O R(adverse reactions[Title]) |
| #3 | ("aged"[Mesh])O R(aged[Title])O R(the olds[Title])O R(old people[Title])O R(older people[Title])O R(old adult[Title])O R(older adults[Title])O R(elder people[Title])O R(elderly people[Title])O R(elder adult[Title])O R(elder adults[Title])O R(elderly adult[Title])O R(elderly adults[Title])O R(the elderly[Title])O R(senior citizen[Title]) |
| #4 | #1 AND #2 AND #3 |
| 序号 | 第一作者 | 研究类型 | 发表时间(年) | 地区 | 样本量(例) | 共病患病率(%) | 影响因素 | 质量评价 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 南方 | ||||||||
| 1 | 王蒙杰[ | 横断面研究 | 2024 | 四川省 | 6 782 | 19.80 | ⑨ | 中等质量 |
| 2 | 朱佩媛[ | 横断面研究 | 2023 | 四川省 | 8 335 | 16.60 | ①③⑥⑦⑨ | 高等质量 |
| 3 | 唐静梅[ | 横断面研究 | 2023 | 广西壮族自治区 | 12 411 | 25.61 | ②⑥⑧ | 高等质量 |
| 4 | 陈秋艳[ | 横断面研究 | 2023 | 上海市 | 2 304 636 | 28.17 | ②⑥ | 高等质量 |
| 5 | 刘依婷[ | 横断面研究 | 2022 | 江苏省 | 1 552 | 42.33 | ①④⑦⑨ | 高等质量 |
| 6 | 刘贵浩[ | 横断面研究 | 2022 | 广东省 | 469 | 43.70 | ⑦ | 中等质量 |
| 7 | 刘艳[ | 横断面研究 | 2021 | 四川省 | 645 | 52.10 | ② | 高等质量 |
| 8 | 张琪[ | 横断面研究 | 2020 | 江苏省 | 2 222 | 45.90 | ①②④⑤⑥⑦ | 中等质量 |
| 9 | 侯宜坦[ | 横断面研究 | 2020 | 湖北省 | 622 | 50.96 | ①③④⑤⑥ | 高等质量 |
| 10 | XIAO[ | 横断面研究 | 2020 | 云南省 | 4 833 | 16.10 | ①②⑥⑦⑧ | 高等质量 |
| 北方 | ||||||||
| 1 | 马春芳[ | 横断面研究 | 2024 | 宁夏回族自治区 | 1 997 | 20.90 | ②④⑦⑨⑩ | 高等质量 |
| 2 | 沈万根[ | 横断面研究 | 2024 | 吉林省 | 1 141 | 35.10 | ④ | 中等质量 |
| 3 | 纪汉庭[ | 横断面研究 | 2023 | 黑龙江省 | 1 560 | 44.61 | ②④⑥⑧ | 中等质量 |
| 4 | 刘恒[ | 横断面研究 | 2023 | 陕西省 | 44 442 | 10.70 | ②④⑥⑦⑩⑪ | 高等质量 |
| 5 | 夏春燕[ | 横断面研究 | 2023 | 天津市 | 1 736 | 50.58 | ②④⑥ | 中等质量 |
| 6 | 陈姚姚[ | 横断面研究 | 2023 | 新疆维吾尔自治区 | 12 792 | 45.10 | ④⑥ | 中等质量 |
| 7 | 叶梅[ | 横断面研究 | 2022 | 北京市 | 3 389 | 67.78 | ①⑨ | 高等质量 |
| 8 | 张新江[ | 横断面研究 | 2022 | 北京市 | 1 850 | 18.86 | ①④⑤⑦⑧ | 高等质量 |
| 9 | 杨娟[ | 横断面研究 | 2021 | 山西省 | 3 637 | 21.00 | ①⑤⑩⑪ | 高等质量 |
| 10 | 刘培艳[ | 横断面研究 | 2020 | 内蒙古自治区 | 3 327 | 45.72 | ② | 中等质量 |
Table 2 Basic characteristics and methodological quality evaluation results of the included studies
| 序号 | 第一作者 | 研究类型 | 发表时间(年) | 地区 | 样本量(例) | 共病患病率(%) | 影响因素 | 质量评价 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 南方 | ||||||||
| 1 | 王蒙杰[ | 横断面研究 | 2024 | 四川省 | 6 782 | 19.80 | ⑨ | 中等质量 |
| 2 | 朱佩媛[ | 横断面研究 | 2023 | 四川省 | 8 335 | 16.60 | ①③⑥⑦⑨ | 高等质量 |
| 3 | 唐静梅[ | 横断面研究 | 2023 | 广西壮族自治区 | 12 411 | 25.61 | ②⑥⑧ | 高等质量 |
| 4 | 陈秋艳[ | 横断面研究 | 2023 | 上海市 | 2 304 636 | 28.17 | ②⑥ | 高等质量 |
| 5 | 刘依婷[ | 横断面研究 | 2022 | 江苏省 | 1 552 | 42.33 | ①④⑦⑨ | 高等质量 |
| 6 | 刘贵浩[ | 横断面研究 | 2022 | 广东省 | 469 | 43.70 | ⑦ | 中等质量 |
| 7 | 刘艳[ | 横断面研究 | 2021 | 四川省 | 645 | 52.10 | ② | 高等质量 |
| 8 | 张琪[ | 横断面研究 | 2020 | 江苏省 | 2 222 | 45.90 | ①②④⑤⑥⑦ | 中等质量 |
| 9 | 侯宜坦[ | 横断面研究 | 2020 | 湖北省 | 622 | 50.96 | ①③④⑤⑥ | 高等质量 |
| 10 | XIAO[ | 横断面研究 | 2020 | 云南省 | 4 833 | 16.10 | ①②⑥⑦⑧ | 高等质量 |
| 北方 | ||||||||
| 1 | 马春芳[ | 横断面研究 | 2024 | 宁夏回族自治区 | 1 997 | 20.90 | ②④⑦⑨⑩ | 高等质量 |
| 2 | 沈万根[ | 横断面研究 | 2024 | 吉林省 | 1 141 | 35.10 | ④ | 中等质量 |
| 3 | 纪汉庭[ | 横断面研究 | 2023 | 黑龙江省 | 1 560 | 44.61 | ②④⑥⑧ | 中等质量 |
| 4 | 刘恒[ | 横断面研究 | 2023 | 陕西省 | 44 442 | 10.70 | ②④⑥⑦⑩⑪ | 高等质量 |
| 5 | 夏春燕[ | 横断面研究 | 2023 | 天津市 | 1 736 | 50.58 | ②④⑥ | 中等质量 |
| 6 | 陈姚姚[ | 横断面研究 | 2023 | 新疆维吾尔自治区 | 12 792 | 45.10 | ④⑥ | 中等质量 |
| 7 | 叶梅[ | 横断面研究 | 2022 | 北京市 | 3 389 | 67.78 | ①⑨ | 高等质量 |
| 8 | 张新江[ | 横断面研究 | 2022 | 北京市 | 1 850 | 18.86 | ①④⑤⑦⑧ | 高等质量 |
| 9 | 杨娟[ | 横断面研究 | 2021 | 山西省 | 3 637 | 21.00 | ①⑤⑩⑪ | 高等质量 |
| 10 | 刘培艳[ | 横断面研究 | 2020 | 内蒙古自治区 | 3 327 | 45.72 | ② | 中等质量 |
| 影响因素 | 纳入研究数(篇) | 异质性检验 | 效应模型 | Meta分析结果 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I2值(%) | P值 | OR值 | 95%CI | Z值 | P值 | |||
| 南方 | ||||||||
| 人口学因素 | ||||||||
| 年龄 | ||||||||
| 70岁及以上 | 5[ | 91.70 | <0.001 | 随机 | 1.92 | 1.26~2.94 | 3.01 | 0.003 |
| 性别 | ||||||||
| 男 | 5[ | 96.80 | <0.001 | 随机 | 1.51 | 1.03~2.21 | 2.11 | 0.034 |
| 家庭人均月收入 | ||||||||
| 2 000元及以上 | 2[ | 41.80 | 0.190 | 固定 | 1.62 | 1.03~2.54 | 2.09 | 0.036 |
| 婚姻状况 | ||||||||
| 未婚/丧偶 | 3[ | 0 | 0.780 | 固定 | 1.30 | 0.76~2.21 | 0.96 | 0.338 |
| 文化程度 | ||||||||
| 大专以下 | 2[ | 0 | 0.688 | 固定 | 1.47 | 1.25~1.73 | 4.70 | <0.001 |
| BMI | ||||||||
| 超重/肥胖 | 6[ | 99.30 | <0.001 | 随机 | 1.72 | 1.52~1.96 | 8.37 | <0.001 |
| 生活行为方式 | ||||||||
| 是否吸烟 | ||||||||
| 是 | 5[ | 86.00 | <0.001 | 随机 | 1.53 | 1.11~2.11 | 2.62 | 0.009 |
| 是否饮酒 | ||||||||
| 是 | 2[ | 0 | 0.398 | 固定 | 1.39 | 1.26~1.54 | 6.41 | <0.001 |
| 是否进行体育锻炼 | ||||||||
| 经常锻炼 | 3[ | 66.10 | 0.031 | 随机 | 0.67 | 0.55~0.80 | 4.24 | <0.001 |
| 北方 | ||||||||
| 人口学因素 | ||||||||
| 年龄 | ||||||||
| 70岁及以上 | 3[ | 96.60 | <0.001 | 随机 | 1.67 | 1.00~2.79 | 1.98 | 0.048 |
| 性别 | ||||||||
| 男 | 5[ | 82.90 | <0.001 | 随机 | 1.11 | 0.90~1.37 | 1.00 | 0.317 |
| 地区 | ||||||||
| 农村 | 3[ | 98.00 | <0.001 | 随机 | 0.80 | 0.35~1.82 | 0.54 | 0.588 |
| 婚姻状况 | ||||||||
| 未婚/丧偶 | 7[ | 91.00 | <0.001 | 随机 | 0.79 | 0.51~1.22 | 1.06 | 0.289 |
| 文化程度 | ||||||||
| 大专以下 | 2[ | 97.30 | <0.001 | 随机 | 2.39 | 0.47~12.20 | 1.04 | 0.296 |
| BMI | ||||||||
| 超重/肥胖 | 4[ | 93.80 | <0.001 | 随机 | 2.39 | 1.80~3.18 | 6.03 | <0.001 |
| 生活行为方式 | ||||||||
| 是否吸烟 | ||||||||
| 是 | 3[ | 92.20 | <0.001 | 随机 | 1.22 | 0.79~1.90 | 0.89 | 0.375 |
| 是否饮酒 | ||||||||
| 是 | 2[ | 0 | 0.417 | 固定 | 1.63 | 1.32~2.02 | 4.52 | <0.001 |
| 是否进行体育锻炼 | ||||||||
| 经常锻炼 | 2[ | 0 | 0.527 | 固定 | 0.84 | 0.71~0.99 | 2.08 | 0.037 |
| 饮食习惯 | ||||||||
| 膳食多样性高 | 2[ | 41.10 | 0.193 | 固定 | 0.94 | 0.87~1.02 | 1.42 | 0.156 |
Table 3 Heterogeneity test and Meta-analysis results of influencing factors for multimorbidity in the elderly in the North and South China
| 影响因素 | 纳入研究数(篇) | 异质性检验 | 效应模型 | Meta分析结果 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I2值(%) | P值 | OR值 | 95%CI | Z值 | P值 | |||
| 南方 | ||||||||
| 人口学因素 | ||||||||
| 年龄 | ||||||||
| 70岁及以上 | 5[ | 91.70 | <0.001 | 随机 | 1.92 | 1.26~2.94 | 3.01 | 0.003 |
| 性别 | ||||||||
| 男 | 5[ | 96.80 | <0.001 | 随机 | 1.51 | 1.03~2.21 | 2.11 | 0.034 |
| 家庭人均月收入 | ||||||||
| 2 000元及以上 | 2[ | 41.80 | 0.190 | 固定 | 1.62 | 1.03~2.54 | 2.09 | 0.036 |
| 婚姻状况 | ||||||||
| 未婚/丧偶 | 3[ | 0 | 0.780 | 固定 | 1.30 | 0.76~2.21 | 0.96 | 0.338 |
| 文化程度 | ||||||||
| 大专以下 | 2[ | 0 | 0.688 | 固定 | 1.47 | 1.25~1.73 | 4.70 | <0.001 |
| BMI | ||||||||
| 超重/肥胖 | 6[ | 99.30 | <0.001 | 随机 | 1.72 | 1.52~1.96 | 8.37 | <0.001 |
| 生活行为方式 | ||||||||
| 是否吸烟 | ||||||||
| 是 | 5[ | 86.00 | <0.001 | 随机 | 1.53 | 1.11~2.11 | 2.62 | 0.009 |
| 是否饮酒 | ||||||||
| 是 | 2[ | 0 | 0.398 | 固定 | 1.39 | 1.26~1.54 | 6.41 | <0.001 |
| 是否进行体育锻炼 | ||||||||
| 经常锻炼 | 3[ | 66.10 | 0.031 | 随机 | 0.67 | 0.55~0.80 | 4.24 | <0.001 |
| 北方 | ||||||||
| 人口学因素 | ||||||||
| 年龄 | ||||||||
| 70岁及以上 | 3[ | 96.60 | <0.001 | 随机 | 1.67 | 1.00~2.79 | 1.98 | 0.048 |
| 性别 | ||||||||
| 男 | 5[ | 82.90 | <0.001 | 随机 | 1.11 | 0.90~1.37 | 1.00 | 0.317 |
| 地区 | ||||||||
| 农村 | 3[ | 98.00 | <0.001 | 随机 | 0.80 | 0.35~1.82 | 0.54 | 0.588 |
| 婚姻状况 | ||||||||
| 未婚/丧偶 | 7[ | 91.00 | <0.001 | 随机 | 0.79 | 0.51~1.22 | 1.06 | 0.289 |
| 文化程度 | ||||||||
| 大专以下 | 2[ | 97.30 | <0.001 | 随机 | 2.39 | 0.47~12.20 | 1.04 | 0.296 |
| BMI | ||||||||
| 超重/肥胖 | 4[ | 93.80 | <0.001 | 随机 | 2.39 | 1.80~3.18 | 6.03 | <0.001 |
| 生活行为方式 | ||||||||
| 是否吸烟 | ||||||||
| 是 | 3[ | 92.20 | <0.001 | 随机 | 1.22 | 0.79~1.90 | 0.89 | 0.375 |
| 是否饮酒 | ||||||||
| 是 | 2[ | 0 | 0.417 | 固定 | 1.63 | 1.32~2.02 | 4.52 | <0.001 |
| 是否进行体育锻炼 | ||||||||
| 经常锻炼 | 2[ | 0 | 0.527 | 固定 | 0.84 | 0.71~0.99 | 2.08 | 0.037 |
| 饮食习惯 | ||||||||
| 膳食多样性高 | 2[ | 41.10 | 0.193 | 固定 | 0.94 | 0.87~1.02 | 1.42 | 0.156 |
| 影响因素 | 随机效应模型 | 固定效应模型 | 结果稳定性 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| OR值 | 95%CI | OR值 | 95%CI | ||
| 南方 | |||||
| 一般情况 | |||||
| 年龄 | 1.92 | 1.26~2.94 | 2.06 | 1.85~2.30 | 稳定 |
| 性别 | 1.51 | 1.03~2.21 | 1.37 | 1.30~1.44 | 稳定 |
| 家庭人均月收入 | 1.62 | 1.03~2.54 | 1.79 | 1.50~2.13 | 稳定 |
| 婚姻状况 | 1.30 | 0.76~2.21 | 1.30 | 0.76~2.21 | 稳定 |
| 文化程度 | 1.47 | 1.25~1.73 | 1.47 | 1.25~1.73 | 稳定 |
| BMI | 1.72 | 1.52~1.96 | 1.23 | 1.22~1.24 | 稳定 |
| 生活行为方式 | |||||
| 是否吸烟 | 1.53 | 1.11~2.11 | 1.26 | 1.14~1.38 | 稳定 |
| 是否饮酒 | 1.39 | 1.26~1.54 | 1.39 | 1.26~1.54 | 稳定 |
| 是否进行体育锻炼 | 0.67 | 0.55~0.80 | 0.68 | 0.61~0.75 | 稳定 |
| 北方 | |||||
| 一般情况 | |||||
| 年龄 | 1.67 | 1.00~2.79 | 1.57 | 1.43~1.72 | 稳定 |
| 性别 | 1.11 | 0.90~1.37 | 1.17 | 1.09~1.26 | 不稳定 |
| 地区 | 0.80 | 0.35~1.82 | 1.04 | 0.94~1.15 | 稳定 |
| 婚姻情况 | 0.79 | 0.51~1.22 | 1.11 | 1.00~1.22 | 不稳定 |
| 文化程度 | 2.39 | 0.47~12.20 | 2.19 | 1.68~2.86 | 不稳定 |
| BMI | 2.39 | 1.80~3.18 | 2.44 | 2.29~2.59 | 稳定 |
| 生活行为方式 | |||||
| 是否吸烟 | 1.22 | 0.79~1.90 | 1.02 | 0.93~1.13 | 稳定 |
| 是否饮酒 | 1.63 | 1.32~2.02 | 1.63 | 1.32~2.02 | 稳定 |
| 是否进行体育锻炼 | 0.84 | 0.71~0.99 | 0.84 | 0.71~0.99 | 稳定 |
| 饮食情况 | 0.92 | 0.78~1.07 | 0.94 | 0.87~1.02 | 稳定 |
Table 4 Sensitivity analysis of the two models on the influencing factors of multimorbidity in the elderly
| 影响因素 | 随机效应模型 | 固定效应模型 | 结果稳定性 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| OR值 | 95%CI | OR值 | 95%CI | ||
| 南方 | |||||
| 一般情况 | |||||
| 年龄 | 1.92 | 1.26~2.94 | 2.06 | 1.85~2.30 | 稳定 |
| 性别 | 1.51 | 1.03~2.21 | 1.37 | 1.30~1.44 | 稳定 |
| 家庭人均月收入 | 1.62 | 1.03~2.54 | 1.79 | 1.50~2.13 | 稳定 |
| 婚姻状况 | 1.30 | 0.76~2.21 | 1.30 | 0.76~2.21 | 稳定 |
| 文化程度 | 1.47 | 1.25~1.73 | 1.47 | 1.25~1.73 | 稳定 |
| BMI | 1.72 | 1.52~1.96 | 1.23 | 1.22~1.24 | 稳定 |
| 生活行为方式 | |||||
| 是否吸烟 | 1.53 | 1.11~2.11 | 1.26 | 1.14~1.38 | 稳定 |
| 是否饮酒 | 1.39 | 1.26~1.54 | 1.39 | 1.26~1.54 | 稳定 |
| 是否进行体育锻炼 | 0.67 | 0.55~0.80 | 0.68 | 0.61~0.75 | 稳定 |
| 北方 | |||||
| 一般情况 | |||||
| 年龄 | 1.67 | 1.00~2.79 | 1.57 | 1.43~1.72 | 稳定 |
| 性别 | 1.11 | 0.90~1.37 | 1.17 | 1.09~1.26 | 不稳定 |
| 地区 | 0.80 | 0.35~1.82 | 1.04 | 0.94~1.15 | 稳定 |
| 婚姻情况 | 0.79 | 0.51~1.22 | 1.11 | 1.00~1.22 | 不稳定 |
| 文化程度 | 2.39 | 0.47~12.20 | 2.19 | 1.68~2.86 | 不稳定 |
| BMI | 2.39 | 1.80~3.18 | 2.44 | 2.29~2.59 | 稳定 |
| 生活行为方式 | |||||
| 是否吸烟 | 1.22 | 0.79~1.90 | 1.02 | 0.93~1.13 | 稳定 |
| 是否饮酒 | 1.63 | 1.32~2.02 | 1.63 | 1.32~2.02 | 稳定 |
| 是否进行体育锻炼 | 0.84 | 0.71~0.99 | 0.84 | 0.71~0.99 | 稳定 |
| 饮食情况 | 0.92 | 0.78~1.07 | 0.94 | 0.87~1.02 | 稳定 |
| 影响因素 | 排除文献 | 效应模型 | 排除前 | 效应模型 | 排除后 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OR值 | 95%CI | P值 | OR值 | 95%CI | P值 | ||||
| 南方 | |||||||||
| 是否吸烟 | 张琪[ | 随机 | 1.53 | 1.11~2.11 | 0.009 | 固定 | 1.74 | 1.49~2.04 | <0.001 |
| 北方 | |||||||||
| 性别 | 纪汉庭[ | 随机 | 1.11 | 0.90~1.37 | 0.317 | 固定 | 1.24 | 1.14~1.34 | 0.001 |
| 是否吸烟 | 刘恒[ | 随机 | 1.22 | 0.79~1.90 | 0.375 | 固定 | 1.53 | 1.27~1.85 | <0.001 |
Table 5 Exclusion analysis of influencing factors of multimorbidity in the elderly
| 影响因素 | 排除文献 | 效应模型 | 排除前 | 效应模型 | 排除后 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OR值 | 95%CI | P值 | OR值 | 95%CI | P值 | ||||
| 南方 | |||||||||
| 是否吸烟 | 张琪[ | 随机 | 1.53 | 1.11~2.11 | 0.009 | 固定 | 1.74 | 1.49~2.04 | <0.001 |
| 北方 | |||||||||
| 性别 | 纪汉庭[ | 随机 | 1.11 | 0.90~1.37 | 0.317 | 固定 | 1.24 | 1.14~1.34 | 0.001 |
| 是否吸烟 | 刘恒[ | 随机 | 1.22 | 0.79~1.90 | 0.375 | 固定 | 1.53 | 1.27~1.85 | <0.001 |
| 影响因素 | 亚组 | 纳入研究数量(篇) | 效应模型 | 异质性检验结果 | OR(95%CI) | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I2值(%) | P值 | |||||
| 南方 | ||||||
| BMI | ||||||
| 超重 | 4[ | 随机 | 88.40 | <0.001 | 1.38(1.06~1.78) | |
| 肥胖 | 4[ | 随机 | 95.00 | <0.001 | 2.09(1.46~3.01) | |
| 北方 | ||||||
| BMI | ||||||
| 超重 | 4[ | 固定 | 9.10 | 0.348 | 1.97(1.80~2.30) | |
| 肥胖 | 4[ | 随机 | 88.60 | <0.001 | 2.97(2.02~4.36) | |
Table 6 Subgroup analysis of influencing factors for multimorbidity in the elderly
| 影响因素 | 亚组 | 纳入研究数量(篇) | 效应模型 | 异质性检验结果 | OR(95%CI) | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I2值(%) | P值 | |||||
| 南方 | ||||||
| BMI | ||||||
| 超重 | 4[ | 随机 | 88.40 | <0.001 | 1.38(1.06~1.78) | |
| 肥胖 | 4[ | 随机 | 95.00 | <0.001 | 2.09(1.46~3.01) | |
| 北方 | ||||||
| BMI | ||||||
| 超重 | 4[ | 固定 | 9.10 | 0.348 | 1.97(1.80~2.30) | |
| 肥胖 | 4[ | 随机 | 88.60 | <0.001 | 2.97(2.02~4.36) | |
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