重庆市脑卒中与多重慢性疾病关联的前瞻性队列研究

A Prospective Cohort Study on the Association between Stroke and Multiple Chronic Diseases in Chongqing

摘要: 目的：本研究旨在探讨脑卒中与多重慢性病之间的关联，为多重慢性病患者的精准医疗和干预提供科学依据。方法：研究基于重庆市脑卒中高危人群筛查和干预项目，采用多阶段分层整群随机抽样方法，纳入2017~2019年间参与基线调查的40岁以上常住人口33,827人。通过问卷调查、体格检查和实验室检查收集基线数据，并在2024年对研究对象进行随访，记录脑卒中发生情况。使用SPSS 26.0和R 4.3.1进行统计分析，采用多因素Logistic回归分析脑卒中与多重慢性病的独立关联。结果：共纳入33,827名研究对象，随访期间确诊986例新发脑卒中病例。单因素分析表明，性别、年龄、饮食习惯、心脏病、高血压、糖尿病等因素与脑卒中发生显著相关。多变量模型显示，年龄 ≥ 65岁(OR = 3.43, 95%CI: 2.92~4.03)、男性(OR = 1.52, 95%CI: 1.28~1.81)、多食肉食(OR = 1.50, 95%CI: 1.19~1.90)、素食为主(OR = 1.21, 95%CI: 1.01~1.46)、食用蔬菜3~4天/周(OR = 1.26, 95%CI: 1.03~1.53)、患心脏病(OR = 1.50, 95%CI: 1.15~1.95)、患高血压(OR = 1.42, 95%CI: 1.20~1.68)、患糖尿病(OR = 1.24, 95%CI: 1.03~1.50)、身高(OR = 0.98, 95%CI: 0.98~0.99)、收缩压(OR = 1.01, 95%CI: 1.00~1.01)、脉搏(OR = 1.01, 95%CI: 1.00~1.02)、FBG (OR = 1.06, 95%CI: 1.02~1.10)为脑卒中的独立危险因素。此外，患有一种慢病(OR = 1.29, 95%CI: 1.06~1.58)和患有≥2种慢性病(OR = 1.78, 95%CI: 1.43~2.22)高风险相关，在三种多因素模型中均有统计学意义(P < 0.05)。结论：重庆市脑卒中发病水平较高，高龄、不均衡饮食、蔬菜食用不足、较矮身高、高收缩压、脉搏、FBG、以及患心脏病、高血压、糖尿病是脑卒中的危险因素，多重慢性病是脑卒中发生的独立危险因素。

Abstract: Aim: This study aims to explore the association between stroke and multiple chronic diseases to provide a scientific basis for precision medicine and interventions for patients with multiple chronic diseases. Methods: The study is based on the Chongqing Stroke High-Risk Population Screening and Intervention Project. A multi-stage stratified cluster random sampling method was employed to enroll 33,827 permanent residents aged 40 years and above who participated in the baseline survey between 2017 and 2019. Baseline data were collected through questionnaires, physical examinations, and laboratory tests. Follow-up was conducted in 2024 to record the incidence of stroke. Statistical analysis was performed using SPSS 26.0 and R 4.3.1, with multivariate logistic regression used to analyze the independent association between stroke and multiple chronic diseases. Results: A total of 33,827 subjects were included in the study, with 986 new stroke cases diagnosed during the follow-up period. Univariate analysis indicated that gender, age, dietary habits, heart disease, hypertension, and diabetes were significantly associated with stroke incidence. The multivariable model showed that age ≥65 years (OR = 3.43, 95%CI: 2.92~4.03), male gender (OR = 1.52, 95%CI: 1.28~1.81), high meat consumption (OR = 1.50, 95%CI: 1.19~1.90), primarily vegetarian diet (OR = 1.21, 95%CI: 1.01~1.46), vegetable consumption 3~4 days/week (OR = 1.26, 95%CI: 1.03~1.53), heart disease (OR = 1.50, 95%CI: 1.15~1.95), hypertension (OR = 1.42, 95%CI: 1.20~1.68), diabetes (OR = 1.24, 95%CI: 1.03~1.50), height (OR = 0.98, 95%CI: 0.98~0.99), systolic blood pressure (OR = 1.01, 95%CI: 1.00~1.01), pulse rate (OR = 1.01, 95%CI: 1.00~1.02), and fasting blood glucose (OR = 1.06, 95%CI: 1.02~1.10) were independent risk factors for stroke. Additionally, having one chronic disease (OR = 1.29, 95%CI: 1.06~1.58) and having ≥2 chronic diseases (OR = 1.78, 95%CI: 1.43~2.22) were high-risk factors, significant in all three multivariable models (P < 0.05). Conclusion: The incidence of stroke in Chongqing is high. Advanced age, unbalanced diet, insufficient vegetable consumption, shorter height, high systolic blood pressure, pulse rate, fasting blood glucose, as well as heart disease, hypertension, and diabetes are risk factors for stroke. Multiple chronic diseases are independent risk factors for stroke.

1. 引言

脑卒中是由于脑缺血或颅内出血引起的突发性、非痉挛性神经功能丧失。近几年，我国居民脑卒中疾病负担日益加剧，2019年，有219万人死于脑卒中[1]，2020年我国脑卒中患病率达2.6% [2]，严峻的疾病负担引起了社会广泛关注。个体同时存在2种或2种以上慢性健康问题，共同对其健康状态、功能或生活质量造成负面影响称为多重慢性病(Multiple Chronic Conditions, MCCs) [3]，其患病率的增加目前是一个主要的公共卫生问题。有研究表明，脑卒中的发病和多重慢性病之间可能存在潜在联系，一项纳入了8389名调查对象的研究发现多重慢性疾病和脑卒中事件的显著独立相关[4]。目前，我国针对脑卒中与多重慢病之间联系的前瞻性研究相对较少。本研究利用重庆市脑卒中高危人群筛查和干预项目数据分析脑卒中和多重慢性病之间的关联，为多重慢性病患者的精确医疗和干预提供科学依据。

2. 方法

2.1. 研究对象

本研究数据来源于重庆市脑卒中高危人群筛查和干预项目数据。采用多阶段分层整群随机抽样选择4个区(县)于2017~2019年参与基线调查的40岁以上常住人口为研究对象。纳入标准：1) 自愿参加并签署知情同意书。2) 社区常驻>5年。排除标准：1) 调查前有脑卒中病史筛选人群。2) 慢性病患病情况或实验室检查结果信息缺失者。本项目经首都医科大学宣武医院伦理委员会批准(伦理审批号：[2015]024)。人群筛选流程，见图1。

Figure 1. Flowchart of study subject selection

图1. 研究对象筛选流程图

2.2. 基线数据的收集

2.2.1. 问卷调查

由培训并合格的调查人员通过面对面结构化问卷调查形式收集，研究对象的个人状况(性别、年龄、个人收入)、疾病史(心脏病史、糖尿病史、高血压史、高脂血症史、肥胖史)及生活习惯(吸烟、饮酒、荤素饮食习惯、蔬菜水果食用频率)。

2.2.2. 体格检查

由培训合格的技术人员对研究对象的身高、体重、血压、脉搏等项目进行测量。

2.2.3. 实验室检查

使用真空采血管采集空腹静脉血样本，使用自动生化分析仪检测空腹血糖(Fasting Blood Glucose, FBG)、甘油三酯(Triglyceride, TG)、总胆固醇(Total Cholesterol, TC)、低密度脂蛋白胆固醇(Low Density Lipoprotein-Cholesterol, LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(High Density Lipoprotein-Cholesterol, HDL-C)。

2.3. 结局事件的收集

2024年对研究对象进行随访，通过在重庆市医防协同系统中匹配研究对象，确定其是否由医生诊断为脑卒中(ICD-10编码：I60-I69)。

2.4. 统计学分析

采用SPSS 26.0及R 4.3.1统计软件进行分析，计量资料服从正态分布变量以$\overline{\text{X}}\pm \text{S}$表示，非正态分布变量以M (P25, P75)表示，组间比较使用独立样本t检验、方差分析和Wilcoxon秩和检验方法，计数资料以频数和百分比(%)表示，组间比较采用χ²检验。采用多因素Logistic回归分析脑卒中和多重慢性病情况的独立关联。为了减少混杂因素对脑卒中与多重慢性病关联的影响，估计了三种模型：模型1调整了性别、年龄；模型2在模型1的基础上调整了吸烟史、饮酒史、运动情况、饮食习惯、身高、体重。模型3在模型2的基础上调整了收缩压、舒张压、脉搏、FBG、TG、TC、LDL-C、HDL-C。以P < 0.05为差异有统计学意义。

3. 结果

3.1. 一般资料

共纳入33,827人，其中男性13,779人(40.7%)，女性20,048人(59.2%)。平均年龄(61.1 ± 11.2)岁。基线时22,790人(67.4%)有至少一种慢性病，10,550人(31.2%)有多重慢性病。随访期间共确诊986例新发脑卒中病例，其中男性466例，女性560例，新发脑卒中总发病密度为597.0/10万人年，男性发病密度为687.4/10万，女性发病密度575.1/10万。男性粗发病率为3.4% (466/13779)，高于女性的2.8% (560/20048)，差异有统计学意义(P < 0.001)。

3.2. 不同基线人群脑卒中发生情况的比较

根据基线人群是否发生脑卒中进行分组，对数据进行单因素分析，脑卒中组和未发生脑卒中组性别、年龄、饮食习惯、食用蔬菜频率、食用水果频率、心脏病、高血压、高脂血症、糖尿病、身高、收缩压、舒张压、脉搏、FBG、TC、高密度脂蛋白比较，差异有统计学意义(P < 0.05)，其中脑卒中组比未发生脑卒中组的身高更矮、收缩压和舒张压更高、脉搏更快、血糖更高、HDL-C浓度更低，≥65岁、饮食不均衡、蔬菜食用较少、水果食用较少、患心脏病、高血压、高脂血症、糖尿病的人数更多，见表1。

3.3. 脑卒中发生的影响因素分析

将显著的单因素分析结果纳入Logistic模型中，显示年龄、性别、饮食习惯、食用蔬菜频率、食用水果频率、心脏病、高血压、高脂血症、糖尿病、身高、收缩压、舒张压、脉搏、FBG、TC、HDL-C在单变量模型中是脑卒中的影响因素。将上述变量纳入到多变量模型中，显示年龄 ≥ 65岁(OR = 3.43, 95%CI: 2.92~4.03, P < 0.001)、男性(OR = 1.52, 95%CI: 1.28~1.81, P < 0.001)、多食肉食(OR = 1.50, 95%CI: 1.19~1.90, P = 0.001)、素食为主(OR = 1.21, 95%CI: 1.01~1.46, P = 0.038)、食用蔬菜3~4天/周(OR = 1.26, 95%CI: 1.03~1.53, P = 0.022)、患心脏病(OR = 1.50, 95%CI: 1.15~1.95, P = 0.002)、患高血压(OR = 1.42, 95%CI: 1.20~1.68, P < 0.001)、患糖尿病(OR = 1.24, 95%CI: 1.03~1.50, P = 0.022)、身高(OR = 0.98, 95%CI: 0.98~0.99, P = 0.005)、收缩压(OR = 1.01, 95%CI: 1.00~1.01, P = 0.002)、脉搏(OR = 1.01, 95%CI: 1.00~1.02, P = 0.006)、FBG (OR = 1.06, 95%CI: 1.02~1.10, P = 0.002)是脑卒中发生的重要影响因素。使用Hosmer-Lemeshow拟合度检验Logistic回归模型的预测准确性，结果显示Logistic回归模型拟合良好，预测准确率达97.1%。见表2。

3.4. 不同慢性病状态与脑卒中关联的多因素Logistic回归分析

以脑卒中是否发生为因变量，分别以未患有慢性病、患有1种慢性病、患有≥2种慢性病状态为自变量，调整年龄、性别、身高、体重、吸烟、饮酒、体育锻炼、年均收入、家族史、饮食习惯、蔬菜食用频率、水果食用频率、收缩压、舒张压、脉搏、FBG、TG、TC、LDL-C、HDL-C等混杂因素，进行多因素Logistic回归分析。结果显示，发生脑卒中与患有一种慢病(OR = 1.29, 95%CI: 1.06~1.58, P < 0.001)和患有≥2种慢性病(OR = 1.78, 95%CI: 1.43~2.22, P < 0.001)高风险相关，在三种多因素模型中均有统计学意义(P < 0.05)。见表3。

Table 1. Comparison of baseline characteristics of cohort study subjects

表1. 队列研究对象基本特征比较

变量	调查对象N = 33827	脑卒中组N = 986	统计值	P值
年龄(N(%))			χ^2 = 17.93	<0.001
<65岁	19,269 (56.96)	228 (23.12)
≥65岁	14,558 (43.04)	758 (76.88)
性别(N(%))			χ^2 = 474.40	<0.001
女	20,048 (59.27)	520 (52.74)
男	13,779 (40.73)	466 (47.26)
吸烟(N(%))			χ^2 = 0.18	0.669
否	29,721 (87.86)	862 (87.42)
是	4106 (12.14)	124 (12.58)
饮酒(N(%))			χ^2 = 1.91	0.167
否	29,856 (88.26)	884 (89.66)
是	3971 (11.74)	102 (10.34)
体育锻炼(N(%))			χ^2 = 0.88	0.349
否	6169 (18.24)	191 (19.37)
是	27,658 (81.76)	795 (80.63)
脑卒中家族史(N(%))			χ^2 = 2.70	0.26
无	31,084 (91.89)	896 (90.87)
有	2052 (6.07)	63 (6.39)
不详	691 (2.04)	27 (2.74)
年均收入(N(%))			χ^2 = 0.40	0.94
5千以下	4223 (12.48)	126 (12.78)
5千~1万	3316 (9.80)	97 (9.84)
1万~2万	5486 (16.22)	153 (15.52)
2万以上	20,802 (61.50)	610 (61.87)

续表

饮食习惯(N(%))			χ^2 = 66.18	<0.001
荤素均衡	9150 (27.05)	168 (17.04)
多食肉类	3735 (11.04)	160 (16.23)
素食为主	20,942 (61.91)	658 (66.73)
食用蔬菜频率(N(%))			χ^2 = 50.07	<0.001
≥5天/周	24,251 (71.69)	609 (61.76)
3~4天/周	8739 (25.83)	340 (34.48)
≤2天/周	837 (2.47)	37 (3.75)
食用水果频率(N(%))			χ^2 = 44.33	<0.001
≥5天/周	17,542 (51.86)	410 (41.58)
3~4天/周	10,909 (32.25)	374 (37.93)
≤2天/周	5376 (15.89)	202 (20.49)
心脏病(N(%))			χ^2 = 49.30	<0.001
否	32,783 (96.91)	918 (93.10)
是	1044 (3.09)	68 (6.90)
高血压(N(%))			χ^2 = 179.52	<0.001
否	20,845 (61.62)	406 (41.18)
是	12,982 (38.38)	580 (58.82)
高脂血症(N(%))			χ^2 = 5.34	0.021
否	23,031 (68.08)	638 (64.71)
是	10,796 (31.92)	348 (35.29)
糖尿病(N(%))			χ^2 = 78.26	<0.001
否	25,929 (76.65)	640 (64.91)
是	7898 (23.35)	346 (35.09)
肥胖(N(%))			χ^2 = 0.23	0.63
否	29,994 (88.67)	879 (89.15)
是	3833 (11.33)	107 (10.85)
身高($\overline{\text{X}}\pm \text{S}$, cm)	158.94 ± 8.24	157.96 ± 8.56	t = 3.81	<0.001
体重($\overline{\text{X}}\pm \text{S}$, kg)	60.73 ± 9.88	60.17 ± 10.09	t = 1.81	0.07
收缩压($\overline{\text{X}}\pm \text{S}$, mmHg)	129.56 ± 16.09	136.14 ± 18.08	t = 11.63	<0.001
舒张压($\overline{\text{X}}\pm \text{S}$, mmHg)	77.26 ± 9.61	78.49 ± 10.43	t = 3.75	<0.001
脉搏($\overline{\text{X}}\pm \text{S}$，次/分)	74.28 ± 8.83	75.04 ± 9.91	t = 2.45	0.014
FBG (M (P25, P75), mmol/L)	5.01 (4.50, 5.90)	5.30 (4.57, 6.70)	t = 8.53	<0.001
TG (M (P25, P75), mmol/L)	1.37 (1.01, 1.90)	1.39 (1.02, 1.94)	t = 1.43	0.886
TC ($\overline{\text{X}}\pm \text{S}$, mmol/L)	4.56 ± 1.09	4.66 ± 1.35	t = 2.37	0.018
LDL-C ($\overline{\text{X}}\pm \text{S}$, mmol/L)	2.55 ± 0.86	2.57 ± 1.04	t = 0.78	0.437
HDL-C ($\overline{\text{X}}\pm \text{S}$, mmol/L)	1.49 ± 0.52	1.44 ± 0.45	t = 3.94	<0.001

Table 2. Logistic regression analysis of factors influencing stroke incidence

表2. 脑卒中发生影响因素Logistic回归分析

基线特征	单变量模型		多变量模型
	OR值(95%CI)	P值	OR值(95%CI)	P值
年龄		<0.001		<0.001
<65岁	1		1
≥65岁	4.59 (3.95, 5.33)		3.43 (2.92, 4.03)
性别		<0.001		<0.001
女	1		1
男	1.32 (1.16, 1.49)		1.52 (1.28, 1.81)
饮食习惯		<0.001		0.003
荤素均衡	1		1
多食肉类	2.39 (1.92, 2.98)		1.50 (1.19, 1.90)
素食为主	1.73 (1.46, 2.06)		1.21 (1.01, 1.46)
食用蔬菜频率		<0.001		0.025
≥5天/周	1		1
3~4天/周	1.57 (1.37, 1.80)		1.26 (1.03, 1.53)
≤2天/周	1.80 (1.28, 2.52)		1.39 (0.96, 2.00)
食用水果频率		<0.001		0.691
≥5天/周	1		1
3~4天/周	1.48 (1.29, 1.71)		0.94 (0.76, 1.15)
≤2天/周	1.63 (1.37, 1.94)		1.02 (0.84, 1.24)
心脏病		<0.001		0.002
否	1		1
是	2.42 (1.88, 3.12)		1.50 (1.15, 1.95)
高血压		<0.001		<0.001
否	1		1
是	2.35 (2.07, 2.68)		1.42 (1.20, 1.68)
高脂血症		0.021		0.808
否	1		1
是	1.17 (1.02, 1.34)		0.98 (0.85, 1.14)
糖尿病		<0.001		0.022
否	1		1
是	1.81 (1.58, 2.07)		1.24 (1.03, 1.50)
身高	0.98 (0.98, 0.99)	<0.001	0.98 (0.98, 0.99)	0.005
收缩压	2.11 (1.85, 2.41)	<0.001	1.01 (1.00, 1.01)	0.002
舒张压	1.43 (1.19, 1.73)	<0.001	1.00 (0.99, 1.00)	0.388
脉搏	1.01 (1.00, 1.02)	0.006	1.01 (1.00, 1.02)	0.006
FBG	1.11 (1.08, 1.14)	<0.001	1.06 (1.02, 1.10)	0.002
TC	1.09 (1.03, 1.15)	0.003	1.027 (0.96, 1.09)	0.408
HDL-C	0.78 (0.68, 0.90)	0.001	0.939 (0.80, 1.10)	0.427

Table 3. Logistic regression analysis of the association between different chronic disease states and stroke

表3. 不同慢性病状态与脑卒中关联的Logistic回归分析

慢性病状态	模型1		模型2		模型3
	OR值(95% CI)	P值	OR值(95% CI)	P值	OR值(95% CI)	P值
未患有慢性病	1 (参考值)		1 (参考值)		1 (参考值)
1种慢性病	1.46 (1.21~1.76)	<0.001	1.46 (1.21~1.76)	<0.001	1.29 (1.06~1.58)	0.011
≥2种慢性病	2.13 (1.78~2.55)	<0.001	2.23 (1.85~2.70)	<0.001	1.78 (1.43~2.22)	<0.001

注：模型1：调整年龄、性别。模型2：调整模型1中的变量以及身高、体重、吸烟、饮酒、体育锻炼、年均收入、家族史、饮食习惯、蔬菜食用频率、水果食用频率。模型3：调整模型2中的变量以及收缩压、舒张压、脉搏、GLU、TG、TC、LDL、HDL。

4. 讨论

本研究利用了重庆市4个区(县)的前瞻性队列数据，分析了脑卒中发生的影响因素与脑卒中和多重慢性病状态的风险关联。结果显示多重慢性病状态是脑卒中的独立危险因素，患有多种慢性病组发生脑卒中的风险是未患慢性病组的1.78倍。在这项为期七年的随访研究中，脑卒中粗发病密度为597.0/10万人年。与2019年中国卒中登记处报道的脑卒中发病密度345.1/10万人年相比较高[5]。本研究观察到，在多变量调整模型中，常规的危险因素，包括性别、年龄、饮食习惯、食用蔬菜频率、心脏病、高血压、糖尿病、身高、收缩压、脉搏、FBG与脑卒中的发生风险增加相关，与之前的研究证据相一致[6]-[9]。

高脂血症在单变量模型中与脑卒中显著相关，而在多变量模型中不再显著，可能与多变量模型中调整了血脂相关指标有关。血压指标中收缩压在多变量模型中与脑卒中显著相关，而舒张压在多变量模型中关联消失，提示高血压对脑卒中的影响更多归因于收缩压，而非舒张压，与其他的研究结果相一致[10]。上海的一项高血压患者前瞻性队列研究显示[11]，168,417名随访的高血压患者中，11,143例发生了中风，高血压患者脑卒中发生率为6.62%，并且随着高血压年限的延长，患者脑卒中累积风险概率会持续增加，患者血压控制越差，脑卒中累计风险概率越高。心脏病是脑卒中的危险因素，心房颤动、高凝状态、伴有内皮损伤的心房病变，以及在扩张的心房和无主动收缩的左心耳中血流量减少，导致左心房内病理性血栓形成，从而引起全身性血栓栓塞和中风[12]。有研究表明，糖尿病患者发生脑卒中的风险从150%增加到400%，血糖失控的程度与急性脑血管意外的风险直接相关。自1979年以来，基于74年的队列监测，在Framingham研究显示，糖尿病男性缺血性脑卒中的发生率为2.5倍，糖尿病女性的缺血性脑卒中的发生率为3.6倍[13]。糖尿病最具特征性的异常包括慢性高血糖、胰岛素抵抗和血脂异常等，这些因素可以促进动脉粥样硬化结构并诱发不同水平的细胞功能障碍(如内皮功能障碍、平滑肌细胞改变、血小板异常和凝血改变)，同时内皮功能障碍又是缺血性脑卒中发病机制中的一个重要因素[14]，因此糖尿病是脑卒中的重要危险因素。

目前，多重慢性病与脑卒中的关联研究相对较少，Mohammed Y等的研究描述了首次脑卒中发作住院患者中15种慢性病的患病情况[15]，大约80%的患者同时患有两种以上的慢性病，前五种最常见同时共存的慢性病包括高血压(73.4%)、血脂异常(55.8%)、心律失常(28.3%)、冠状动脉疾病(27.5%)和糖尿病(24.3%)。相比之下，本研究发现脑卒中的患者中多重慢性病的患病率为47.8%。与中国健康与退休纵向研究(CHARLS)的一项研究结果一致[4]，随着多重慢性病数量的增加，脑卒中发病风险随之增加。

本研究存在一定的局限性。第一，本研究所报告的发病数据仅来源于4个项目试点，难以代表重庆市的整体水平。第二，脑卒中的发病数据来源于重庆市医防协同系统，难以避免病例信息存在着部分漏报情况。第三，多重慢性病状态的评估只纳入了心脏病、高血压、糖尿病、血脂代谢异常、肥胖五种疾病，还有其他常见慢性病尚未纳入。期待在今后的研究中可以增加更多种类的慢性病，以完善多重慢性病与脑卒中发病的风险之间的关联，达到精准预防的效果。

5. 结论

重庆市脑卒中发病水平较高，高龄、不均衡饮食、蔬菜食用不足、较矮身高、高收缩压、脉搏、FBG、以及患心脏病、高血压、糖尿病是脑卒中的危险因素，多重慢性病是脑卒中发生的独立危险因素。

基金项目

基于数据驱动的心脑血管疾病影响因素、风险预测与防治策略研究(2024ZDXM017)。

NOTES

^*第一作者。

^#通讯作者。