基于真实世界的缺血性心脑血管共患疾病的临床特征及卫生经济学评价

2022-08-30 08:34谢依热哈木拉提古丽洁合热吐尔逊杨毅宁
关键词:脑血管病天数房颤

谢依热·哈木拉提,赵 倩,李 丞,宋 宁,王 颖,古丽洁合热·吐尔逊,卜 军,杨毅宁,3,

李晓梅1

1.新疆医科大学第一附属医院心脏中心,乌鲁木齐 830054;2.上海交通大学医学院附属仁济医院心内科,上海 200127;3.新疆维吾尔自治区人民医院心内科,乌鲁木齐 830001

心血管疾病和脑血管疾病均为血管管腔动脉粥样硬化或狭窄所引起的缺血性或出血性疾病[1]。我国现有心脑血管疾病患者2.90亿人,心脑血管疾病死亡占居民整体疾病死亡的40.00%以上,位居首位[2],以伤残调整生命年为例,疾病负担比重已升至22.90%[3]。随着我国老龄化和城市化进程加快,以及居民健康素养水平偏低、不健康生活方式等影响,居民心脑血管疾病危险因素普遍暴露,呈现出在低龄化、低收入群体中快速增长以及个体聚集的趋势[4],严重影响人群身体健康,也为社会经济发展带来一定的负担。

2012—2017 年我国心脑血管疾病治疗费用居疾病负担首位[4],其中位居前4 位的依次是冠心病(coronary artery heart disease,CHD)、原发性高血压、脑梗死、脑出血[4]。我国心脑血管疾病治疗费用呈现规模大、增速快的双重特点[5]。同时,我国心脑血管疾病治疗费用保持2位数增长(10.0%),显著高于国民经济年均增长水平,在一定程度上影响了经济发展[4]。因此,本研究基于医院电子病历(electronic medical record,EMR) 的真实世界大数据,收集心脑血管疾病患者一般临床资料以及血液相关指标,回顾性分析心脑血管共患疾病的临床特征和实际导致住院天数延长的影响因素,旨在为实际临床工作中做好心脑血管疾病的三级预防,降低疾病发病率、减轻疾病经济负担提供理论依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象

利用EMR 选取2009 年12 月1 日—2020 年6 月30日首次于新疆医科大学第一附属医院诊断为CHD 或脑血管病的患者作为研究对象,按照纳入及排除标准,将患者根据其诊断分为CHD 组、脑血管病组、心脑血管疾病共患组(以下简称共患组)。纳入标准:①患者年龄≥20 岁且≤80 岁。②住院治疗期间诊断为CHD、脑血管疾病,其国际疾病分类第10 次修订本(International Classification of Diseases 10,ICD-10)标准的编码范围为I20~I25(CHD、心绞痛、心梗),I60~I66(脑梗死、非创伤性脑出血、短暂性脑缺血发作、非伴有脑梗死的脑动脉狭窄或闭塞)。排除标准:①基本信息、临床资料、住院费用等多个资料缺失病例。②急性或严重感染、休克。③严重肝肾功能不全或其他已知重大疾病。④既往或现患恶性肿瘤。⑤妊娠。

1.2 资料收集

研究数据均来自于医院常规保留的住院病历和医院的EMR 系统。收集患者的一般人口学特征、入院后初次的实验室检查结果、出院诊断、住院费用及住院天数。一般人口学特征包括:年龄、性别、住院天数、既往史(是否合并高血压、糖尿病、房颤等)、个人史(吸烟、饮酒)、入院体格检查[收缩压(systolic blood pressure,SBP)、舒张 压(diastolic blood pressure,DBP)、心率(heart rate,HR)等]。入院后初次的实验室检查结果包括总胆固醇(total cholesterol,TC)、三酰甘油(triacylglycerol,TAG)、高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein cholesterol,HDL-Ch)、低密度脂蛋白胆固醇(lowdensity lipoprotein cholesterol,LDL-Ch)、尿素、肌酐(creatinine,Cr)、尿酸、白细胞(white blood cell,WBC)及红细胞(red blood cell,RBC)计数、血红蛋白(hemoglobin,Hb)、血小板(platelets,PLT)计数、总胆红素(total bilirubin,TB)、直接胆红 素(direct bilirubin, DB)、 非 结 合 胆 红 素(unconjugated bilirubin,UBC)。住院费用包括住院总费用、自付费用、治疗费、西药费、检查费、化验费、耗材费等。

1.3 相关定义

高血压定义为既往诊断高血压,即在未使用降压药物的情况下,非同日3 次测量血压,SBP≥140 mmHg 和/或 DBP≥90 mmHg[6](1 mmHg=0.133 kPa),或此次入院后3 次测量血压或动态血压检查提示收缩压或舒张压高于正常值、符合高血压诊断标准者。糖尿病定义为既往诊断糖尿病,即:①典型糖尿病症状(烦渴多饮、多尿、多食、不明原因的体质量下降)加上随机血糖≥11.1 mmol/L。②空腹血糖≥7.0 mmol/L。③葡萄糖负荷后2 h血糖≥11.1 mmol/L,且有典型糖尿病症状者;若无典型糖尿病症状,需改日再次复查,复查葡萄糖负荷后2 h 血糖≥11.1 mmol/L。④糖化血红蛋白≥6.5%[7],或此次入院后完善相关检查符合上述诊断标准诊断为糖尿病。房颤定义为既往诊断房颤,即心电图表现为P 波消失,代之以大小、形态及时限均不规则的颤动波,心室率大多不规整[8];或此次入院后心电图或动态心电图表现符合房颤表现,并在出院时诊断为房颤。血脂异常定义为既往诊断为血脂异常,即TC≥5.2 mmol/L,或TAG≥1.7 mmol/L,或LDL-Ch≥3.4 mmol/L,或HDL-Ch<1.0 mmol/L[9];或住院期间血脂相关指标符合血脂异常诊断。耗材费用为检查、治疗、手术用的一次性材料费之和,其他费用为除了化验费、检查费、西药费、耗材费用以外的其他花费。住院天数超过中位数定义为住院天数延长。

1.4 统计学方法

应用STATA 和IBM SPSS 22.0 统计软件进行整理和分析。符合正态分布的连续变量资料采用±s表示,3 组比较采用方差分析,进一步两两比较采用Bonferroni 法;不符合正态分布的定量资料采用M(Q1,Q3)表示,采用Kruskal-Wallis 检验。定性资料采用频数(百分率)表示,采用Pearson 卡方检验进行组间比较。对住院总费用与各类别费用进行Spearman 相关分析。采用Logistic 回归模型分析共患组住院天数延长的影响因素:首先对组间比较差异有统计学意义且临床中认为可能与住院天数延长相关的指标进行单因素Logistic分析,然后将单因素Logistic分析中P<0.10 的变量纳入多因素Logistic 回归模型进行分析。P<0.05(双侧)表示差异有统计学意义。在对共患组进行单因素、多因素Logistic 分析时,根据患者年龄分组,年龄≥65 岁为高龄组,并将小于该值的作为对照组。

2 结果

2.1 一般资料

经过筛选后,最终纳入22 216例样本,根据其初次入院治疗的诊断分为CHD 组、脑血管病组、共患组。其中冠心病组12 274 例(55.2%),脑血管病组5 486例(24.7%),共患组4 456例(20.1%)。

3 组基线特征如表1 所示。3 组中男性比例、年龄、DBP、高血压、糖尿病、血脂异常患病率比较,差异均有统计学意义(均P<0.05)。相较于CHD和脑血管病组,共患组年龄较大(均P=0.000)。在CHD组中男性占比高(均P<0.05)、吸烟比例高(均P<0.05)、饮酒比例高(均P<0.05)。CHD组合并糖尿病的患者和合并血脂异常患者比例高(均P<0.05)。脑血管病组中,DBP 相对共患组、CHD 组高,差异具有统计学意义(均P<0.05)。

表1 CHD组、脑血管病组、共患组患者一般资料比较Tab 1 Comparison of general data among patients in the CHD group,cerebrovascular disease group and cardiovascular and cerebrovascular co-morbidities group

2.2 高HDL-Ch、高WBC、高Hb 影响心脑血管共患病的发生

3 组生化指标特征如表2 所示。在CHD 组中,HDL-Ch水平低,尿素、Cr、TB、UBC、尿酸、RBC水平高;上述指标在3组间的差异均具有统计学意义(均P<0.05)。在脑血管病组,TC、PLT 水平高,3组间的差异具有统计学意义(均P=0.000)。共患组LDL-Ch、WBC、Hb 水平较高,3组间的差异均具有统计学意义(均P<0.05)。

表2 CHD组、脑血管病组、共患组患者生化指标比较Tab 2 Comparison of blood biochemical indexes among patients in the CHD group,cerebrovascular disease group and cardiovascular and cerebrovascular co-morbidities group

2.3 心脑血管共患病住院期间耗材费占比高

如表3 所示,对3 组住院总费用及各类别费用进行组间分析,CHD组住院总费用、化验费用高(均P=0.000);脑血管病组住院天数长,护理费、医疗服务费、治疗操作费、西药费高(均P=0.000);而共患组耗材费花费高(P=0.000)。

表3 CHD组、脑血管病组、共患组住院天数及住院费用比较Tab 3 Comparison of hospitalization days and costs among patients in the CHD group,cerebrovascular disease group and cardiovascular and cerebrovascular co-morbidities group

2.4 心脑血管共患疾病患者住院天数及各类别费用的相关性分析

采用Spearman 相关分析,分析住院天数及各类别费用与住院总费用之间的相关性(表4)。3 组中脑血管病组住院天数与住院费用之间相关性最高,而共患组最低。共患组的西药费、耗材费、其他费用与住院总费用之间相关性较高。护理费、医疗服务费、治疗操作费等3 项与医务人员工作、劳动直接相关的费用与其他类目相比在3组间相关性均不大。

2.5 对心脑血管共患疾病患者次均住院天数的影响因素进行单因素、多因素分析

共患组住院天数中位数为8 d,住院天数超过8 d定义为住院天数延长。在统计分析前,对年龄进行二分类变量转换,将其分别分为高龄组、非高龄组。非高龄组作为高龄组的对照进行统计分析。

在共患组中,相比女性,男性住院天数延长风险是 15.8% (OR=1.158, 95%CI1.004~1.336,P=0.045);≥65 岁的心脑血管病共患人群与住院天数延长显著相关(OR=1.317,95%CI1.112~1.559,P=0.000);共患病人群中,血脂异常也会导致住院天数延 长(OR=1.361,95%CI1.167~1.586,P=0.000)。DB、PLT 升高及Hb 的降低也会在一定程度影响住院天数延长(均P<0.05)(表5)。

表5 共患组患者住院天数的影响因素分析Tab 5 Factor analysis of the number of hospitalization days in the cardiovascular and cerebrovascular co-morbidities group

Continued Tab

3 讨论

本研究显示,共患组年龄为(67±9)岁,在3 组中最高,且CHD 组和脑血管病组平均年龄均高于60岁;与既往相关研究结果[10]类似,表明随着年龄增长,心脑血管疾病患病风险也会逐渐增加,尤其在60 岁以后增加更为显著。在性别方面,本研究无论是CHD 组、脑血管病组或是共患组,男性占比均较女性高;由于男性和女性生理结构、身体机能等不同,导致性别是影响心脑血管病发病率、患病率较为关键的因素[11],多个研究均提示男性心脑血管病发病率较女性高[10-13]。因此,年龄增长、男性仍是心脑血管病发生的危险因素。与其他研究结果类似,本研究结果提示高血压、高血糖、高血脂、吸烟、饮酒、房颤等因素均与心脑血管疾病如CHD、脑血管病及心脑血管共患疾病有较强关联;而在心脑血管病患者中存在上述危险因素比例均较高,与既往研究提示CHD、缺血性卒中、出血性卒中多发生于高血压、糖尿病、吸烟、肥胖、高TC 和低HDL-Ch 患者这一结论相同[12-14]。

在共患组中,高血压患病率较单患组高(75.4%)。研究[15]表明高血压人群的CHD、脑卒中发病率高。高血压对血液循环有着显著影响,使血管反复地受到机械应激、血管壁弹性纤维蛋白降解,导致动脉硬化[15-16],同时也会导致血管内皮功能障碍和一氧化氮减少,使血管阻力增加、自我调节能力减弱[15-16],最终导致心脑血管病的发生。本研究结果显示,相较于CHD 组和脑血管病组,共患组房颤患病率也相对较高(9.0%),而房颤最常见并发症是血栓栓塞所致的缺血性脑卒中[14],且与无房颤病史患者相比,房颤患者发生脑卒中的风险增加4~5 倍[17],房颤引起的卒中致残率、死亡率均较高[18]。除此之外,吸烟、饮酒、TC、LDL-Ch、HDL-Ch 等均是患者发生缺血性卒中的危险因素[19]。因为吸烟会影响血脂代谢,增加LDL-Ch 水平,同时降低HDL-Ch 水平[20-21]。在本研究中,CHD 组中有3 349 例吸烟患者,占CHD 组总人数的37.2%,较共患组和脑血管病组占比高,烟草中的尼古丁和氧自由基会通过多种机制引起或加重血管内皮功能障碍血液和高凝状态[22-24],使得LDL-Ch 更高、HDL-Ch 更低[20-21],这些因素均可以促进动脉粥样硬化形成。CHD 组的HDL-Ch 均数在3 组中最低,而共患组的LDL-Ch 均数最高。在此次研究中,血脂异常患病率在共患组、CHD 组和脑血管病组分别为55.4%、64.0%、41.3%,较2012~2015 年中国高血压调查报告中报道的中国≥35 岁居民血脂异常总体患病率34.7%,和2014 年中国脑卒中筛查与预防项目(China National Stroke Screening and Prevention Project,CNSSPP)调查结果中≥40 岁居民年龄与性别标化的血脂异常总体患病率43%[5]高,原因可能是新疆地区高脂、高能量食物摄入多,故人群肥胖比例高、血脂异常患病率较全国平均水平高。而缺血性脑卒中风险与LDL-Ch 水平正相关,与HDL-Ch水平呈负相关[5],因此积极控制血脂,可有效降低心脑血管疾病的发生。

卫生经济学是一门有关卫生保健资源有效分配的经济学学科,本质上是在资源可用的前提下,努力为社会带来最大的健康利益[25]。研究医疗资源的配置,才能够在最大限度上最好地利用医疗资源。本研究在研究心脑血管疾病临床特征的同时,从卫生经济学角度研究了心脑血管病对患者经济方面的影响。结果显示,共患组住院期间耗材费用较单患组高,原因可能为患者住院期间需要检查、治疗的项目较多,且需要进一步手术治疗的患者较单患组多有关。CHD 组住院总费用和化验费高,这可能与CHD 患者需动态复查和完善相关检查有关。脑血管病组护理费、医疗服务费、治疗操作费、西药费高,考虑与脑血管病患者病情重,需要医护人员给予相关康复治疗,且脑血管病合并症及并发症较多,需要使用的药物种类较多有关。在研究共患组住院天数延长的影响因素分析中,性别、年龄增长、血脂异常、DB 水平升高、Hb 水平升高、PLT 水平升高均为影响住院天数延长的危险因素。由于性别、年龄增长、血脂异常患病率高都是导致心脑血管疾病发生的危险因素,所以也能够间接影响住院天数;随着患有心脑血管病65 岁以上患者年龄增加、血脂异常患病率增加,可能出现并发症、合并症的可能性增加,故而导致住院天数进一步延长。

近年来,有许多研究[26]表明,血清胆红素与CHD、缺血性脑卒中之间呈负相关,且与冠状动脉狭窄程度呈负相关。但本研究结果显示,DB升高与住院天数延长成正比。但这与其他有关研究提示胆红素为心脑血管病的保护因素这一结论不相符。但在目前临床治疗中,胆红素并不被常规作为评估心脑血管病病情的一项指标。当胆红素升高时,考虑升高与肝功能受损、肝功能不全有关,为进一步治疗而使住院天数延长。本研究结果显示,Hb升高与PLT升高也会导致住院天数延长。PLT 在血栓形成中有着至关重要的作用,还参与慢性炎症和动脉粥样硬化、血栓形成等病理过程[27],从而导致增加心脑血管事件的发生率。

本研究选取了来自真实世界的数据,尚存在一定的局限性:①资料来自真实世界,原始资料可能存在既往史、个人史等遗漏或未能收集完全等情况,可能对结果造成的影响。②本研究为单中心研究,入选患者均来自同一家医院,虽该医院是新疆患者接诊率较大的医院,但仍不能排除一定的选择偏倚。③患者血压、心率为入院时测得,并不能完全代表患者日常水平,结果可能存在一定的偏倚。④纳入患者中存在既往已明确诊断为血脂异常并已服用降脂药物治疗的情况,血脂相关结果可能存在一定的偏倚。在今后的研究中,需建立多中心队列,在患者住院期间动态监测血压、心率等指标,收集其用药情况,进一步明确心脑血管共患病的特点和影响共患病患者住院天数的影响因素。

综上所述,年龄增长、不良生活习惯、高血压、糖尿病等慢性代谢性疾病的发生比例升高,将促进心脑血管疾病发生,并影响因病住院患者住院天数延长。研究真实世界心脑血管病的临床特征及住院天数、住院费用的影响因素,对目前心脑“协防共管”及疾病发展趋势而言有较为重要的作用,其可明确导致疾病和住院天数延长的真实原因,为真实世界医疗资源的分配和今后的心脑血管共患病“协防共管”起到指导作用,并为减轻社会医疗经济负担提供理论依据。

利益冲突声明/Conflict of Interests

所有作者声明不存在利益冲突。

All authors disclose no relevant conflict of interests.

伦理批准和知情同意/Ethics Approval and Patient Consent

本研究通过新疆医科大学第一附属医院伦理委员会的审核批准(文件号:202001-06)。

All experimental protocols in this study were reviewed and approved by the First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University(Approved Letter No.202001-06).

作者贡献/Authors'Contributions

谢依热·哈木拉提参与研究设计,数据获取、整理、分析及文章撰写;赵倩参与研究设计,数据获取、分析,初稿审阅及修改;李丞、宋宁、王颖、古丽洁合热·吐尔逊参与数据获取、分析;卜军参与研究设计、初稿审阅及修改;杨毅宁、李晓梅参与研究设计、初稿审阅、经费支持。所有作者均阅读并同意最终稿件的提交。

Xieyire·HAMULATI was involved in research design, data acquisition, collation and analysis, and article writing. ZHAO Qian was involved in research design, data acquisition and analysis, first draft review and revision. LI Cheng, SONG Ning, WANG Ying,Gulijiehere·TUERXUN were involved in data acquisition and analysis. BU Jun was involved in research design, first draft review and revision. YANG Yining, LI Xiaomei were involved in the study design, first draft review and financial support. All the authors have read the last version of paper and consented for submission.

·Received:2022-02-10

·Accepted:2022-04-28

·Published online:2022-06-28

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