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摘要
目標多病(MM，兩種或兩種以上慢性疾病同時發生)和複雜多病(CMM，三種或三種以上慢性疾病影響三種或三種以上不同身體係統)用於評估複雜醫療保健需求及其對健康結果的影響。然而，在澳大利亞，關於MM和CMM對死亡率的影響知之甚少。
設計基於社區的前瞻性隊列研究。
設置澳大利亞新南威爾士州。
參與者完成45歲及以上研究基線調查的45歲及以上人群。
措施45歲及以上研究的基線調查數據與死亡登記數據相關聯。從基線調查日期起8年內發生的死亡是研究結果。基線調查中的11種自我報告的慢性疾病(癌症、心髒病、糖尿病、中風、帕金森病、抑鬱/焦慮、哮喘、過敏性鼻炎、高血壓、血栓形成和肌肉骨骼疾病)被納入MM和CMM分類。Cox比例風險模型用於估計調整後和未調整的8年死亡率風險比(hr)。
結果在251 689人中(53%為女性，54%年齡≥60歲)，11084人(44.1%)被歸類為MM, 39 478人(15.7%)被歸類為CMM。在8年的隨訪中，有25891人死亡。癌症(34.7%)是最常見的慢性疾病，心血管係統(50.9%)是受慢性疾病影響最大的身體係統。MM和CMM分別與37%(調整後HR 1.36, 95% CI 1.32 - 1.40)和22%(調整後HR 1.22, 95% CI 1.18 - 1.25)的死亡風險增加相關。MM和CMM對死亡率的相對影響隨著年齡的增加而降低。
結論MM和CMM常見於澳大利亞老年人;MM比CMM更能預測全因死亡風險。45-59歲人群的較高死亡風險表明，需要為這一年齡組提供量身定製的、以人為本的綜合護理幹預措施和更好地獲得整體保健。
- 老年醫學
- 成人重症監護
- 內科醫學
- 流行病學
- 初級護理
- 公共衛生
數據可用性聲明
沒有相關數據。支持這項研究結果的數據可以從Sax研究所獲得，但這些數據的可用性受到限製，這些數據是在當前研究的許可下使用的，因此不能公開獲得。然而，根據作者的合理請求和Sax研究所的許可，這些數據是可以獲得的。
這是一篇開放獲取的文章，按照創作共用署名非商業性(CC BY-NC 4.0)許可發布，該許可允許其他人以非商業性的方式發布、混編、改編、構建本作品，並以不同的條款授權他們的衍生作品，前提是原創作品被正確引用，給予適當的榮譽，任何更改都被注明，且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
來自Altmetric.com的統計
本研究的優勢和局限性
一項以45歲及以上人群為基礎的大型前瞻性隊列研究用於評估多病(MM)和複雜多病(CMM)對8年死亡率的影響。
自我報告的慢性健康狀況被用來定義MM和CMM。
由新南威爾士州健康記錄鏈接中心將死亡登記數據與隊列數據進行概率關聯，以確定死亡率。
盡管研究隊列已被證明具有總體代表性，但在招募時無反應可能意味著隊列與更廣泛的人群略有不同。
我們的分析局限於45歲及以上研究基線調查問卷中列出的條件;然而，這包括了所有最重要的慢性疾病。
簡介
多病(MM)是指個人同時出現兩種或兩種以上慢性健康狀況，常用於評估複雜的醫療保健需求及其對健康結果的影響。1隨著醫療保健和生活水平的提高，預期壽命隨著時間的推移而增加，全球慢性疾病的負擔正在增加。2因此，用於照顧多發性硬化症患者的國家保健支出比例大幅增加。例如，管理MM占美國醫療保健總支出的71%。3.盡管全球MM的總體患病率為33%，4在高收入國家，65歲或65歲以上人群的患病率估計為55%-98%。5在澳大利亞，MM的總體患病率估計為20%，在65歲或以上人群中為51%。6
MM與不良心理和生理健康結果的風險增加有關7 8整體生活質量較差。9日10然而，報道的MM對老年人死亡率的影響有好有壞:一些研究報告MM與較高的死亡風險相關，16而另一些人則表示沒有明顯的關聯。17 18一項係統綜述發現MM患者的死亡風險增加，但注意到大多數研究不是基於人群的，樣本量相對較小和/或缺乏內部效度。14此外，許多研究報告了MM對老年人死亡率的影響，但沒有按年齡組對結果進行分層。盡管澳大利亞的一些研究證實了MM和死亡率之間的聯係，但這些研究不是基於人群的，具有有限的普遍性。19日20
一些作者提出了複雜多病(CMM;三種或三種以上慢性疾病共同發生，影響三種或三種以上不同的身體係統)作為評估個人醫療保健需求複雜性的替代和更具體的指標。19日21這個指標提供了比MM更低的患病率估計，並允許老年人之間有更大的差異。19然而，它是否能夠使更有針對性的病人護理和衛生資源規劃需要進一步的調查。據我們所知，還沒有任何發表的評估比較MM和CMM對澳大利亞老年人死亡率的影響。因此，我們開展了一項基於人群的大型數據關聯研究(1)比較MM和CMM對45歲及以上老年人死亡率的影響;(2)評估觀察到的對死亡率的影響是否因年齡組而異。
方法
研究設計和人群
我們對來自澳大利亞新南威爾士州(NSW)的45歲及以上人群進行了前瞻性隊列研究，這些人參加了薩克斯研究所的45歲及以上研究，從招募開始進行了8年的隨訪。完成45歲及以上研究的基線調查問卷和沒有退出研究的人是我們的研究人群。45歲及以上研究是一項以人群為基礎的大規模隊列研究，包括267 153名45歲及以上的男性和女性。研究的細節已經在其他地方描述過了。22簡而言之，新南威爾士州年齡在45歲及以上的潛在研究參與者從澳大利亞服務(原澳大利亞政府公共服務部)醫療保險登記數據庫中隨機抽取樣本，該數據庫提供了幾乎完整的人口覆蓋，並受邀在2006年至2009年間參與。然而，來自農村和偏遠地區的80歲以上人群被過度抽樣;約18%的受邀者參與了其中，參與者包括約11%的45歲及以上的新南威爾士州人口。與會者同意自行填寫基線問卷，並將調查數據與其他行政健康記錄掛鉤，進行長期隨訪。通過基線調查收集的數據包括社會人口學和生活方式特征，以及自我報告的慢性疾病。我們從研究人群中排除了在2006年2月20日之前完成基線數據的人，因為死亡記錄隻從該日期開始可用。
數據鏈接和結果確定
新南威爾士州出生、死亡和婚姻登記處在2006年2月20日至2018年9月30日期間記錄的所有死亡都與新南威爾士州健康記錄關聯中心的45歲及以上研究數據有概率關聯。死亡率的隨訪時間定為基線調查後的8年，因為基線數據收集於2009年12月完成，而可獲得的最新死亡登記處數據來自2018年9月。招募後8年內發生的全因死亡率是我們感興趣的結果。
MM和CMM的確定
自我報告的慢性健康狀況是通過對兩個45歲及以上研究基線調查問題的回答確定的:“醫生曾經告訴過你你有(疾病名稱)嗎?”以及“上個月，您是否因(病症名稱)接受過治療?”如果對某一病症的任何一個問題的回答都是“是”，我們就認為這個人患有這種病症。這些疾病包括癌症(所有類型)、心髒病、糖尿病、中風、帕金森病、抑鬱、焦慮、哮喘、過敏性鼻炎、高血壓、血栓形成和肌肉骨骼疾病。相應地，參與者被分為MM(基線時兩種或兩種以上慢性疾病)和/或CMM(基線時三種或三種以上慢性疾病影響三種或三種以上身體係統)，表1)．23為了定義CMM，我們首先根據身體係統將11種慢性疾病分為9組:心血管、肌肉骨骼、神經、心理、呼吸、皮膚、內分泌/代謝、女性生殖器和男性生殖器。24發生在不同身體部位的疾病(例如，癌症發生在不同部位)被分組為MM測量的一種疾病，但根據部位的不同被分類為不同的身體係統。
統計分析
對連續變量進行分類，如果有≥5%的缺失值，則包含一個額外的缺失值類別。心理困擾采用凱斯勒心理困擾量表(K10)進行測量，分為低、中(<22)和高(≥22)。25用χ比較有無MM或CMM的參與者特征2測試。我們進行了時間-事件分析，以衡量MM和CMM對死亡率的影響。隨訪時間從基線數據收集之日開始，在受試者死亡或完成8年隨訪之日開始，以先到者為準。我們為有和沒有MM或CMM的人生成Kaplan-Meier生存曲線，並使用log-rank檢驗進行比較。死亡率的計算以患病時間為分母。使用單變量和多Cox比例風險模型估計95%置信區間的粗風險比和調整風險比(HRs)。根據以下步驟選擇潛在的混雜因素:首先，我們使用χ選擇那些與MM或CMM (p<0.20)相關的基礎模型變量2測試;其次，我們使用R中的“chest”包來應用估算更改策略。26日27日然後，我們通過在Cox比例風險模型中添加交互項來評估年齡組的潛在影響修正，因為基線年齡有很大的變化。如果相互作用項顯著(p<0.05)，我們按年齡進行分層分析。我們將5%作為所有統計檢驗的顯著性水平。我們使用R V.3.6.3軟件(R Foundation, Vienna, Austria)進行數據分析，使用SAS V.9.4進行數據管理。
患者和公眾的參與
患者或公眾未參與本研究的設計、管理或報告。
結果
分析隊列包括251 689名45歲及以上人士(圖1)．經評估患有MM的隊列比例為44.1%(95%可信區間為43.9%至44.3%)，其中最常見的慢性疾病為癌症(34.7%)，其次為高血壓(31.0%)和抑鬱或焦慮(18.4%)(表1)．被評估患有複雜MM的隊列比例為15.7% (95% CI為15.5%至15.8%)，心血管係統是最常見的身體係統(50.9%)，其次是呼吸係統(22.0%)和心理係統(18.4%)。
分析隊列的集合。
參與者的基線特征(見在線補充材料如需詳細描述)，按發病率情況列於表2．除當前吸煙狀況外，MM患者和非MM患者之間的所有基線特征均有顯著差異(p<0.001)，而CMM患者和非MM患者之間的所有基線特征均有顯著差異。被分類為MM和CMM的隊列的比例隨著年齡的增加而增加，但該比例隨著家庭收入的增加而降低。沒有工作、自我報告生活質量一般/較差或有高度心理困擾的人患MM和CMM的比例明顯高於沒有這些組的人。
MM或CMM患者的生存概率顯著低於無MM或CMM者(p<0.001;圖2)．MM患者的死亡率是正常人的2.5倍(20.3 vs 8.3 /1000人年)，表3)．經混雜因素調整後，MM患者的死亡率比非MM患者高36% (HR 1.36, 95% CI 1.32 - 1.40)。骨髓瘤患者與非骨髓瘤患者死亡率/1000人年的絕對差異隨著年齡的增加而增大:45-59歲為2.3,60-74歲為6.0,75歲及以上為12.4。然而，MM對死亡率的影響隨著年齡的增加而降低:45-59歲的調整hr為1.59 (95% CI 1.46至1.73)，60-74歲的調整hr為1.49 (95% CI 1.41至1.57)，75歲及以上的調整hr為1.15 (95% CI 1.11至1.19)。
Kaplan-Meier曲線:MM和CMM對8年(從招募開始)死亡率的影響。CMM、複雜multimorbidity;嗯,multimorbidity。
CMM患者的死亡率是非CMM患者的2.2倍(25.3 vs 11.4 /1000人年);表4)．經混雜因素調整後，CMM患者的死亡率比非CMM患者高22% (HR 1.22, 95% CI 1.18 - 1.25)。隨著年齡的增加，CMM患者和非CMM患者的死亡/1000人年的絕對差異增大:45-59歲為3.4,60-74歲為6.3,75歲及以上為13.2。然而，CMM對死亡率的影響隨著年齡的增加而降低:45-59歲的校正hr為1.49 (95% CI 1.33至1.67)，60-74歲的校正hr為1.29 (95% CI 1.22至1.36)，75歲及以上的校正hr為1.08 (95% CI 1.04至1.12)。
討論
這是澳大利亞第一次以人口為基礎的CMM對死亡率影響的分析。該隊列中分別有44.1%和15.7%的人群存在MM和CMM。在8年的隨訪中，MM和CMM亞組的死亡率至少是無MM和CMM亞組的兩倍;20.3 vs 8.3例/1000人年，25.3 vs 11.4例/1000人年。與非兩組人群相比，MM患者和CMM患者的校正全因死亡率風險分別高出36%和22%。當對MM和CMM引起的全因死亡率按年齡分層時，風險在最年輕的年齡組(45-59歲)最高，向最年長的年齡組(75歲或以上)下降。在我們的分析中，我們發現MM對死亡率的影響大於CMM，並且MM和CMM對最年輕年齡組(45-59歲)的全因死亡率的影響最大。
我們對MM的患病率估計依賴於11種慢性疾病的自我報告調查數據，並與其他澳大利亞和國際研究相比較。6 28 29在澳大利亞2017-2018年全國健康調查中，涉及10種自我報告的慢性疾病的MM患病率為47%，這與我們的估計相似。6然而，10個條件中的5個不同於45歲及以上研究基線調查中可用的條件。另一項澳大利亞研究使用45歲及以上研究的基線調查數據估計MM患病率為37.4%，CMM患病率為8.7%，但與我們的分析不同的是，他們不包括過敏性鼻炎、血栓形成和肌肉骨骼疾病，隻包括藥物福利計劃(PBS)數據集中一致特許持卡人身份的參與者(n=90 352)。28蘇格蘭一項橫斷麵研究報告，55-66歲人群的MM患病率為39%，75歲及以上人群的患病率為76%(這與我們的估計相似)，而其他研究報告的老年人患病率要高得多。5
一些國際研究報道MM和CMM與較高的死亡風險相關，但由於慢性疾病的數量和類型、不同的研究設計、不同的隨訪時間和不同年齡組的研究人群，以往大多數研究的效應大小可能無法與我們的研究直接比較。30 - 14 - 16與我們的研究一致，2015年一項26項研究的meta分析顯示，與無MM的老年人相比，MM患者在≥65歲的老年人中死亡風險更高(HR 1.44, 95% CI 1.34 - 1.55)。14最近，英國老齡化縱向研究報告稱，在9171名年齡≥50歲的人群中，MM相關的死亡風險較低(HR 1.27, 95% CI 1.14至1.43)，這可能與年齡相對較大的人群(90%年齡≥60歲)死亡風險較高有關。30.然而，其他美國和蘇格蘭的研究報告顯示，與我們的分析相比，MM對死亡率的影響顯著更大。15日16蘇格蘭的研究涉及年輕人(≥18歲)，並認為嚴重情況下需要住院治療，而美國的研究有不同級別的MM。盡管有幾項研究評估了MM對死亡率的影響，但相對較少的研究評估了CMM對死亡率的影響。31日32日本一項基於人群的隊列研究評估了MM和CMM對65歲及以上成年人死亡率的影響，報告了MM和CMM與我們的研究相比具有較低和相似的影響(HR 1.07, MM的95% CI 1.01至1.14,HR 1.07, CMM的95% CI 0.99至1.16)。然而，挪威一項基於人群的隊列研究發現，60-69歲CMM患者的死亡風險高出22%(相對風險(RR) 1.22, 95%可信區間(CI) 1.12 - 1.33)。32
雖然在我們的研究中，老年組的全因死亡率總體較高，但與老年組相比，45-59歲成人中MM和CMM的死亡風險的相對效應量更高。一項使用英國生物銀行數據(n= 502640)的研究發現了類似的結果，並得出結論，這可能是因為迄今為止大多數幹預措施都是針對中年人群。33因此，他們強調需要一種算法來識別這些患有MM的年輕人，從而提供更早、更有針對性的治療。這種現象也可以部分解釋，因為早發性疾病往往更具侵襲性，患者出現的時間較晚。34 35這再次強調了早期診斷、治療和有針對性的護理的必要性。
與MM相關的全因死亡風險被發現高於與CMM相關的死亡風險。這是出乎意料的，因為CMM被提議在評估個人醫療保健需求的複雜性方麵更具體。21這一發現的一個可能原因是，我們和其他研究關注的是CMM的患病率，而不是疾病的嚴重程度。23日36例如，哈裏森等經確認，那些患有影響三個身體係統的輕度慢性疾病的人可能比被診斷患有一種嚴重慢性疾病的人需要的醫療保健更少。21而且，最普遍的MM和CMM組合不一定是最嚴重的。對這一發現的另一種潛在解釋可能與癌症條件被劃分和分配到受影響的身體係統中，而不是作為一個組進行CMM分類有關。這意味著那些患有癌症和其他慢性疾病，影響不到三個身體係統的人被排除在CMM的類別之外。
MM的發現比CMM更好地預測了全因死亡風險，這表明在臨床實踐中，MM患者應優先進行幹預。最年輕年齡組(45-59歲)的全因死亡風險最高，這表明需要針對這一年齡組采取有針對性的創新保健幹預措施和更好地獲得綜合護理;例如，在澳大利亞全科實踐中實施的MM背景下，實施由護士主導的COPD自我管理項目。37需要對MM的醫療管理采取整體方法，包括跨各級衛生係統的共同決策和護理協調;特別是心血管、呼吸和精神健康狀況，這是我們研究中最普遍的領域。beplay体育相关新闻雖然在我們的分析中，CMM並不是比MM更好的死亡率預測指標，但這一發現需要進一步的探索和確認。正如澳大利亞的另一項研究所建議的那樣，CMM可以用來“檢查被診斷的慢性疾病/受影響的身體係統的數量與疾病的總體嚴重程度、護理的複雜性和衛生資源利用之間的關係”。21
這項研究的主要優勢在於，我們使用了大量居住在社區的老年人隊列，而不僅僅局限於那些從事衛生服務的人，因此提供了一個更現實的分母。在基線時招募45歲及以上年齡組的個體，使我們能夠評估MM和CMM對該年齡段死亡率的影響。此外，據我們所知，這是第一個比較MM和CMM對死亡率影響的分析。
我們的研究有幾個局限性。盡管45歲及以上研究隊列已被證明具有總體代表性，但在基線時無應答可能意味著隊列與更廣泛的人群略有不同。然而，應答率相對較低的研究提供了與應答率較高的研究相似的估計。38還有其他一些重要的混雜變量，比如我們無法調整的功能障礙，因此可能存在殘留混雜。自我報告的慢性疾病被考慮，沒有任何臨床診斷，因此可能發生錯誤的分類。我們在45歲及以上研究中根據參與者自我報告的慢性疾病定義了CMM，並使用國際初級保健分類第2版對疾病進行分類，因此不可能像在臨床編碼和單一疾病為主的國際疾病分類第10版中那樣，根據確切的身體係統對我們研究中報告的11種慢性疾病進行分類。
例如，癌症的治療可以影響全身，考慮到抗癌藥物和放療的副作用;因此，肺癌(盡管在我們的研究中沒有單獨報道)可能會在更多方麵影響身體，而不是被歸類為呼吸係統疾病。另一個限製是，我們隻考慮了基線調查中列出的慢性疾病，而其他一些重要的慢性疾病，如血脂異常、慢性腎病、血液病和風濕病，這些也會增加死亡風險，沒有包括在本研究中。因此，由於無差異誤分類偏差，可能會低估MM或CMM的效果。然而，澳大利亞的一項研究探索了45歲及以上研究基線調查與行政衛生保健數據集之間的一致性，發現超過70%的被分類為MM的個體是從基線調查中確定的。28係統回顧還發現，自我報告是捕獲MM的有效方法。39在我們的研究隊列中，由於海外或州際遷移可能會導致一些隨訪損失，但2011年新南威爾士州人口的估計遷移率約為3%，這不太可能產生任何影響。40
進一步探索醫療保健使用模式的研究，例如在MM和CMM患者之間接受初級保健慢性疾病管理計劃，將更好地理解我們的發現。調查數據可以與其他數據源(PBS、醫療保險福利計劃、全科臨床記錄和醫院管理數據集)相結合，以評估當使用不同數據源和更廣泛的慢性疾病列表時，我們的發現是否可以複製。開展研究，探索這些聯係在新南威爾士州衛生服務區域之間的差異，特別是在城市和農村環境之間的差異，也將是有益的。這將使我們能夠確定在管理跨不同設置的MM時什麼是有效的，什麼是無效的。
結論
在澳大利亞新南威爾士州的這項以人群為基礎的老年人大型隊列研究中，MM和CMM很常見。MM和CMM亞組人群的死亡率很高，MM是比CMM更好的全因死亡風險預測指標。然而，對於慢性疾病的更多數據，還需要進一步的研究來證實MM是比CMM更好的死亡率預測指標。最年輕年齡組(45-59歲)的全因死亡風險最高，這是一項重要發現，表明需要為這一年齡組量身定製、以人為本的綜合護理幹預措施，並更好地獲得整體保健。
數據可用性聲明
沒有相關數據。支持這項研究結果的數據可以從Sax研究所獲得，但這些數據的可用性受到限製，這些數據是在當前研究的許可下使用的，因此不能公開獲得。然而，根據作者的合理請求和Sax研究所的許可，這些數據是可以獲得的。
倫理語句
病人同意發表
倫理批準
本研究涉及人類參與者，並獲得了新南威爾士州人口和衛生服務研究倫理委員會的批準(參考編號2016/06/642)。參與者在參與研究前都給予了知情同意。
致謝
這項研究是通過45歲及以上的研究(www.saxinstitute.org.au /工作/ 45-up-study /)．45歲及以上的研究由薩克斯研究所與主要合作夥伴新南威爾士州癌症委員會合作管理;和合作夥伴:心髒基金會、新南威爾士州衛生部、新南威爾士州社區和司法部以及澳大利亞紅十字會生命線。我們感謝成千上萬參與45歲及以上研究的人。我們感謝新南威爾士州健康記錄連接中心連接和提供死亡數據(http://www.cherel.org.au/)．我們承認安全統一研究環境提供了安全的數據訪問。我們還要感謝凱瑟琳·E·米克爾(Katherine E Meikle)，她審閱了手稿並提供了一些反饋。
參考文獻
補充材料
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補充數據
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腳注
貢獻者所有作者都對本文做出了實質性貢獻，並符合作者標準。AK、AT、SA和MB構思了本研究。AK、AT、SA、DPC和MB參與了結果的設計、分析和解釋。AK起草了手稿並協調了它的修訂，所有作者都對手稿進行了嚴格的審查。所有作者都閱讀並認可了最終版本的手稿。AK是整個內容的擔保人。
資金這項研究由悉尼地方衛生區、悉尼東南部地方衛生區和悉尼南部和東部初級衛生網絡資助。
相互競爭的利益沒有宣布。
患者和公眾的參與患者和/或公眾未參與本研究的設計、實施、報告或傳播計劃。
來源和同行評審不是委托;外部同行評議。
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