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文摘
客觀的評估社會經濟剝奪(SED)協會在中國卒中後與生存。
設計一個係統的文獻回顧和一個新的基於人群的隊列研究。
設置和參與者在中國安徽,在城市和農村社區,≥60歲的2978名居民參加了基線調查和隨訪5年;5係統回顧已發表的研究發現。
主要和次要結果的措施167 2978名參與者(5.6%)在基線或1年後醫生診斷中風。在後續的全因死亡率。
結果167年安徽隊列隨訪患者中風,64(38.3%)死亡。多元調整風險比(人力資源)的患者死亡率小於或等於小學的教育水平為1.88 (95% CI 1.05 - 3.36)相比有更多比小學教育。人力資源的死亡率增加的病人住在農村地區在邊緣顯著(1.64,0.97,2.78),但患者的人力資源水平較低的職業和收入不顯著。已發表的研究顯示,中風死亡率顯著增加一些SED指標。相對危險度(RR)的患者的死亡率低教育是3.07(1.27 - 7.34),在低收入患者1.58(1.50 - 1.65)和病人生活在農村地區1.47 (1.37 - 1.58)。
結論證據顯示卒中後死亡率梯度的存在對材料以及在中國社會形式的不足。不平等在卒中後持續生存和實現幹預計劃時需要考慮。
- 社會醫學
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本研究的優點和局限性
本研究的主要貢獻在於它告訴我們關於社會經濟剝奪(SED)對生存的影響卒中後在中國最多的國家與世界上最多的中風患者。
新的基於人群的隊列研究和運行係統文獻回顧和薈萃分析來確定卒中後SED對生存的影響。
卒中後死亡率是檢查與各種指標的對話,分組進行薈萃分析。
的數量研究協會的SED與卒中後生存在中國並不大,和數據,可以用於分析是有限的,特別是當池數據基於每個SED指示器之一。
一些參與者的群組研究失訪,這可能引入的偏見。
有缺乏數據檢查出血中風後SED對死亡率的影響。
介紹
全世界每年有超過六百萬人死於中風,約有90%的死亡發生在低收入和中等收入國家(LMIC)。中風死亡人數一直預測全球在未來十年增加12%,和20% LMIC。1先前的研究2建議中風患者社會經濟剝奪(SED)死亡率顯著增加。SED對中風的影響生存知識主要來源於研究在高收入國家,2,3重要的問題總結發現中低收入國家的要求。這引起了一個重要的問題解決全球不平等在卒中後生存。中國是世界上最大的LMIC。它有最多的患者中風和死亡。在過去的30年裏它已經注意到更多的社會經濟不平等。4然而,中國人與中風的SED對生存的影響還不清楚。在這項研究中,我們檢查了來自安徽的數據隊列研究的患者中風和文獻進行了係統回顧和薈萃分析來評估協會SED與生存在中國卒中後。
方法
安徽隊列研究
安徽隊列研究的方法已經完全前麵描述的。5 - 7總之,我們隨機選擇的1810人>65年曾住了至少5年翳明2001年合肥城市的街道,和1709歲>60年從所有16個村莊Tangdian Yingshang縣地區在2003年。總共3336老年人參與了這項研究,其中有1736城市的參與者,94.8%的反應率。參與者通過一個訓練有素的訪談調查團隊安徽醫科大學。允許采訪和書麵知情同意從每個參與者獲得,如果這是不可能的,從最負責任的成年人。拒絕被尊重。主要的麵試材料一般健康和風險因素記錄,部分來自MRC-ALPHA研究8和蘇格蘭莫妮卡調查,9和老年精神狀態(GMS)問卷。8在一般健康和風險因素有關sociodemography記錄我們記錄細節,社交網絡和支持,心血管疾病(CVD)和其他危險因素,和醫生診斷疾病。6利用GMS采訪數據和自動老年考試計算機輔助分類(AGECAT),8我們為每個參與者診斷抑鬱和癡呆。根據標準程序,9我們測量收縮壓和舒張壓、體重和腰圍為所有參與者(波1)。一年基線調查後我們重新審視2608群組成員(波2在基線)使用相同的協議。8群體成員沒有重訪了包括84老年人死亡波2采訪中,19人身患絕症,115人搬家是因為居住區發展和完全失去了聯係,381人去拜訪親戚/朋友或者留在孩子的家庭,和116年重訪了拒絕。從2007年11月到2009年3月,我們聯係了那些幸存的群組成員波3采訪中,確認死亡。7倫理批準這項研究從安徽醫科大學和研究獲得倫理委員會,倫敦大學學院。
社會經濟地位和戰略經濟對話
在這項研究中,我們測量了SED使用四個不同的指標,包括教育水平、職業類,收入和城鄉生活。7在采訪中我們要求每個參與者是否他或她參加任何學校,如果是他們回答“是的”將被要求指定(1)小學、中學(2),(3)高中學/專業學校或(4)大學/學院。問題/答案驗證在城市和農村的參與者。5,6參與者的職業類確定為“非體力勞動”或“手動”從他們的主要職位作為軍官/老師,商人,體力勞動者,農民,家庭主婦或其他。所有的參與者被要求提供答案“非常滿意”、“滿意”,“平均”或“貧窮”的問題,“你對你的收入滿意嗎?”,回答“是的”或“不經曆過金融相關問題在過去的兩年。6一個專家小組估計這些答案的年收入為每個類別;參與者“貧窮”收入或有嚴重的金融問題在過去2年講<¥1000每月家庭資本。我們認為所有的參與者都住在農村有一個單獨的指標的SED與同類城市相比。除了他們的低收入,低水平的教育和職業。6在這項研究中我們進一步定義參與者教育水平小於或等於小學和手動職業類或家庭收入每月1000人次<¥SED。
基線中風和後續的死亡率
在基線的采訪中,我們要求每個參與者(或其陪護如果參與者無法回答)他或她是否收到了醫生的診斷中風,任何類型的心髒病、心絞痛、糖尿病或其他慢性疾病。在波2,我們使用相同的協議記錄中風病例基線。先前的研究表明,自我報告的醫生的診斷中風的老年人進行驗證。10我們監控的重要地位群體成員2008年12月1日。我們參觀了當地居民區獲得信息參與者的生存狀態通過居民委員會、家庭成員、鄰居和朋友。在城市群體,我們也回顧了電子注冊數據庫的疾病控製中心和警察登記在合肥城市識別死亡率和死亡原因。總的來說,89.2%的城市群體成員和89.3%的農村重要的狀態數據。
統計分析
除了中風患者記錄波1調查我們包括所有中風患者確認波2調查分析統計能力增強。我們檢查了分布之間的基線風險因素中風和non-stroke老年人使用單向方差分析和χ連續變量2測試分類變量。我們使用多變量Cox回歸模型來計算調整人力資源5年死亡率和95%的CIs的中風患者相比,那些參與者non-baseline中風。調整變量是年齡、性別、身體質量指數(BMI)、吸煙狀況、飲酒、婚姻狀況、獨居、城鄉、教育水平、職業類,收入、高血壓、高膽固醇血症、糖尿病、心絞痛、抑鬱和癡呆。檢查SED中風死亡率的影響,我們從每一個SED指標分析數據,分別與參與者沒有中風。加強農村和城市數據的可比性,我們審查城市隊列隨訪1 2006年12月,給了一個5年隨訪period-similar農村群體。我們計算群組成員從基線的隨訪時間麵試的後續或死亡日期。我們計算比率及其95%置信區間(CIs)小時的患者和沒有對話。11
係統的文獻回顧和薈萃分析
我們廣泛搜索中國文學電子數據庫,包括中國國家知識基礎設施(CNKI)、中國生物醫學數據庫(CBMDISK) WANFANG和重慶VIP識別中國論文資格進入這一審查。主要的搜索條件包括變化的術語(1)“中風”(或“腦血管意外”,“腦血管疾病”,“腦出血”,蛛網膜下腔出血,顱內出血),(2)“生存”(或“死亡率”)和(3)“社會經濟地位”(或“貧困”,“教育”,“收入”,或“占領”,“農村”)。我們也搜索PubMed、斯高帕斯和網絡科學確定主題上的任何英文出版物,額外的關鍵字的“中國”或“中國人”。標題和摘要是閱讀和篩選有關的原始研究SED和中風存活率之間的關係。我們手工檢索書目的選擇的任何額外的研究論文。文獻檢索是覆蓋從1966年(這些數據集的最早的一年)2013年8月30日。研究包括綜述如果他們之間的關係量化SED和卒中後生存的任何措施。在係統回顧,我們中風病例定義為那些被診斷為根據世衛組織標準基於明顯的症狀和使用神經影像技術秘密。我們排除了那些研究了中風的死亡率在人口層麵,12而不是在中風患者。在線識別的文章補充圖S1示意圖表示。棱鏡係統的文學評論隨訪指南。提取五資格論文以下數據由兩個獨立評論員:第一作者,年的研究,該研究設計、取樣的參與者,SED測量,中風的診斷標準,患者的特點,後續的持續時間和速度,和相關的統計結果。我們回顧了每個研究根據標準程序,我們使用。13,14使用修改後的版本的Newcastle-Ottawa標準,15我們回顧了這些文章質量(見在線補充表S1)。我們從安徽彙集死亡率數據隊列和其他研究發現,相對於不同的SED變量,根據我們之前的研究中使用的方法。13,14如果異質性within-study和研究這些選擇的研究是很有意義的變化,使用隨機效應模型;否則,使用固定效應模型。
占據所有在本研究進行分析統計軟件包(窗口V.11.2,占據公司,大學城,德克薩斯州,美國)。
結果
安徽隊列研究
3336名參與者,2978例(89.3%)隨訪5年以上(平均隨訪5.2年)。我們記錄了167名中風患者在基線(42波2調查)。他們的平均年齡為73.4歲(SD = 7.0), 53.9%是婦女,52.7%是文盲。相比,參與者沒有中風,他們年長,更有可能生活在一個城市,與某人一起生活,少喝酒和更高水平的高血壓、高膽固醇血症、心絞痛、心髒病、糖尿病、抑鬱和癡呆診斷(表1)。兩組之間沒有顯著差異在性別方麵,教育程度,職業和收入、體重指數、吸煙狀態。
在隨訪期間,565群組成員死亡:64人死亡發生在中風患者(38.3%)和501年的參與者沒有中風(17.8%)。在調整年齡、性別、體重指數、教育水平、職業類,收入、城鄉,獨自生活,吸煙狀況、飲酒、婚姻狀況、高血壓、高膽固醇血症、糖尿病、心絞痛和抑鬱/癡呆,人力資源5年死亡率中風相比,參與者沒有中風患者為1.91 (95% CI 1.45 - 2.52)。
表2顯示數字和百分比的中風患者的死亡率沒有對話,沒有中風和參與者。我們發現,相比那些沒有在基線中風,中風患者低水平的教育,職業和收入或農村生活有顯著增加的死亡率(多元調整小時分別約為2.30),雖然沒有SED的中風患者死亡率沒有顯著增加(表2)。
數據分析在中風患者進一步顯示出SED與死亡率有關聯。小時的比例與患者死亡率之間沒有對話表明,低教育卒中後顯著增加死亡率。人力資源的死亡率增加的病人住在農村地區在邊緣顯著(2.78小時比= 1.64,0.97),但人力資源職業和收入水平較低的患者不顯著(表2)。
文獻綜述
表3顯示了五個研究的特點。16 - 20除了一個19來自中國的大城市。患者中風的研究覆蓋的人口從1984年到2005年。1998年,吳等16發表Sino-MONICA研究1984 - 1993年的數據,其中包括大約700 000城鄉居民在北京25 - 74歲。數據顯示1年死亡率的相對危險度(RR)中風患者生活在農村和城市地區為1.09,1984年和1993年的1.36。16報告沒有作者實際數字的死亡和RR CIs患者中風或95%。這使我們使用薈萃分析的結果。太陽等17檢查28天13 556名中風患者的死亡率,他們來自部分Sino-MONICA研究35 - 74歲的人口從1984年到2000年在北京。病人生活在農村地區有一個城市同行相比死亡率增加47%。這項研究包括大量的中風患者。盡管死亡率城鄉之間的差異調整年齡、性別等其他因素。這兩項研究來自北京——中國的首都,並且隻報道城鄉差異作為一個SED指標(表3)。
2001年生等19隨訪131例缺血性中風患者5年了。在單變量分析中,他們觀察到一個低收入和增加死亡率之間的聯係。在一個逐步多元回歸分析收入變量無法進入,因為它不夠顯著,模型中相對於其他因素。2005年,劉等18485年進行了回顧性研究,收集數據缺血性中風患者承認2002年1月至2005年6月。他們發現,受教育水平越高(從無知到理工/大學),預後越好(改良Rankin規模(夫人)得分0 - 2和3 - 5夫人分數或死亡)(表3)。SED的這兩項研究包括隻有一個指標測量。後者包括死亡率的結果結合夫人,這阻止了池數據與其他研究。
在南京中風注冊程序的研究1999 - 2002年等20.隨訪的重要地位806年首次缺血性中風患者3年。後調整病人的sociodemography,心血管疾病的危險因素和中風嚴重性,他們發現高死亡率顯著相關水平較低的職業階層,收入和住房空間,但不是與教育水平(表3)。
在薈萃分析包括安徽群盛從三個研究結果和任何可用的數據等,19太陽等17和周等。20.涉及病人的總數是672年14。從太陽的研究基於可用的數據17農村與城市患者的死亡風險,基於計算的死亡率和死亡人數目前安徽隊列研究,我們發現在中風後死亡率顯著增加在農村地區(池RR 1.47 (95% CI 1.37 - 1.58)相比,城市地區。使用數據從周的研究中,20.我們回饋RR的死亡率為4.66(3.71 - 5.85)患者的教育水平小於或等於小學和小學教育超過安徽隊列研究,我們發現,中風患者較低的教育水平有更高的死亡率比高等教育(彙集RR 3.07, 1.27到7.45)。彙集RR低收入患者死亡率的<¥1000每月為1.58(1.50 - 1.65),彙集來自安徽隊列研究,盛等的研究19和周等的研究。20.然而,彙集來自安徽隊列研究和周的數據等的研究20.顯示,中風患者死亡率之間沒有統計學意義較低和高職業類;RR 2.56(0.65 - 10.1)體力勞動者與非體力勞動工人。
討論
當前的研究,包括一個新的群患者中風和一個係統的文獻回顧顯示,卒中後生存在中國與SED呈負相關。SED在卒中後生存的影響重大;大約一半的SED的中風患者,他們有一個大約死亡的幾率比那些沒有對話的兩倍。SED的大小的影響在中國卒中後死亡率大於,在高收入國家。3,21
這項研究的優勢和劣勢
本研究的主要貢獻在於它告訴我們關於SED的影響卒中後生存在中國最多的國家與世界上最多的中風患者。我們使用各種指標的SED檢查其與中風患者的死亡率在安徽隊列研究。我們雇了一個係統的文獻回顧和薈萃分析來確定SED中風後存活率的影響,結果可在中國可發生的。我們的數據會在中風增加知識不平等生存中低收入國家建設,在很大程度上已經被錯過,2並幫助解決中風生存不平等在世界各地。然而,我們的研究有一定的局限性。首先,研究SED協會的數量與卒中後生存在中國並不大,和數據,可以用於分析是有限的,特別是當根據每個SED池數據指標。第二,在安徽人群中,大約有10%的受試者失訪,可能會引入偏見。7然而,沒有明顯差異在隨後的基線特征的參與者,那些失訪,除了更多的女性,從不吸煙者和寡婦不太可能跟進。7一生不吸煙的女性性別相關和喪偶的地位在基線。在中國,大齡母親更有可能和他們的女兒/兒子結婚,住特別是當他們成為寡婦。一般來說,他們搬到一個女兒或兒子的房子和幫助;例如,母親會照顧孫子,而她的女兒或兒子照顧母親的健康。我們不知道這是否會給我們帶來任何偏見安徽隊列研究的結果,但似乎很小。調整為性別,婚姻狀況和吸煙史的分析,我們不認為定向偏差的影響是重要的SED中風患者的生存期。雖然中風患者波1中風患者普遍調查,42事件顯示了類似的結果,是,然而,並不是重要的由於小數量的病人。第三,在安徽數據分析我們可以不包括中風的嚴重程度進行調整。然而,我們調整後的抑鬱和癡呆、中風的嚴重程度相關,22和中風的剩餘效應嚴重程度SED與中風協會的生存將是最小的。第四,我們缺乏關於中風subtypes-thus數據我們無法檢查出血中風患者SED和死亡率之間的聯係。
最近的數據從一個大規模人群中風注冊在英國的研究顯示一個微弱但重要的SED和中風存活率之間的聯係;17%的中風患者被定義為在SED大約有10 - 20%的風險增加死亡率在短期和長期隨訪。3目前的研究發現,在中國,大約有一半的患者中風在SED,增加和> 50%死亡率相比沒有對話。這種不平等生存大於在英格蘭。
在過去的三十年中,中國經曆了經濟和健康過渡,富人和窮人之間的收入差距越來越大。以前,我們確定了一個未被發現的神經精神疾病的風險增加的人對話,這表明低水平的醫療條件和服務可以發揮重要的作用。23池所有發表的數據在當前的研究中,我們發現,中風後,中國農村患者死亡率與城市同行相比增加了50%。吳等16報道說,中風保健改善隨著時間的推移,在中國城市地區,在入院率和CT掃描,但它仍然是貧窮的農村地區。這可能有助於解釋長期趨勢越來越RR的死亡率在中國農村與城市的病人。16
盡管不平等在中風後生存,我們沒有觀察到參與者SED無需降低中風的發病率相比,那些在安徽SED隊列。初步的數據分析顯示,中風的風險沒有任何區別不同SED組(見在線補充表2)。這可能反映了一個事實,在中國老年人,即使有高社會經濟地位,有同樣的高中風的風險是那些SED。它可能提高參與者的觀點相對高水平的教育,職業類和收入和住在城市地區沒有心血管疾病的危險因素水平低於同行在SED。更多地關注中風的預防需要支付給整個中國老年人的人口。
總之,有一個重要的反中國卒中後SED和生存之間的聯係。協會的大小大於,在高收入國家。有低水平的教育和收入和生活在農村地區都扮演了重要的角色在這個協會。減少生存不平等,政府需要進一步改革醫療製度,與更多的資金投資在SED和農村居民。創新的初級和二級保健戰略目標需要人們在低社會經濟群體,隨著有效措施,促進有效的吸收中風幹預和護理在低社會經濟群體。提高教育水平和引入新的中風保健係統從高收入國家,中風和以證據為基礎的服務,將有助於改善中風患者的生存。
確認
作者感謝參與者和那些參與了安徽隊列研究。DZ戰略研究發展基金的支持下,伍爾弗漢普頓大學完成博士後研究在健康和社會保健中心改進(CHSCI),英國伍爾弗漢普頓大學。鋼筋混凝土由於老年癡呆症的研究,英國提供研究資助(藝術/ PPG2007B / 2)老年人癡呆的研究項目在中國,也幫助後續安徽隊列研究的數據收集。作者感謝女士阿曼達Rondey CHSCI編輯稿件。
引用
補充材料
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補充數據
僅這個web文件已經由英國醫學雜誌出版集團從一個電子文件提供的作者(年代)和沒有對內容進行編輯。
在這個數據補充文件:
- 數據補充1——在線補充
腳注
這項研究是口頭介紹亞太地區中風會議,香港,8月30日到2013年9月1日。
貢獻者鋼筋混凝土設計研究和寫論文的第一個版本。RC、LW DZ, R-LC LX, JW ZH型進行了統計分析,回顧了文學。所有研究結果解釋和修訂後的手稿。
資金安徽隊列研究的基線數據收集由來自英國皇家學會的研究資助(批準號574006. g603/22085),英國和英國的後續工作的基礎,英國(授予Nos。45 nov06和TBF-M09-05)和安徽省自然科學基金,中國。
相互競爭的利益一個也沒有。
病人的同意獲得的。
倫理批準安徽醫科大學,中國。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。
數據共享聲明沒有額外的數據是可用的。