腦卒中住院患者性別、年齡及時空分布特征：基于寧夏地區19 萬例患者數據

趙媛，劉尚紅，張延芳，馬立旭，李紅，李小花，田園，郭忠琴，梁沛楓*

1.750004 寧夏回族自治區銀川市，寧夏回族自治區人民醫院病案統計科

2.750001 寧夏回族自治區銀川市，寧夏醫科大學公共衛生學院流行病與衛生統計學系

腦卒中又稱腦血管意外或腦中風，是由于大腦血管破裂或血管堵塞，導致血液無法流入大腦而導致腦組織受損的一種急性腦血管疾病。本病的主要特點為突然發作，患者出現意識障礙和局灶性神經功能缺失［1-2］。腦卒中在臨床上分為兩類，缺血性腦卒中和出血性腦卒中，是多種腦血管疾病的表現形式，致殘率和死亡率高，是人類死亡的主要原因之一［3-4］。根據《中國心血管健康與疾病報告2020》指出，我國現有腦卒中患者1 300萬人，心腦血管疾病的死亡率居各類疾病的首位，高于腫瘤［5］。寧夏地區腦卒中相關研究多為臨床分析研究，缺乏流行病學方面的分析。本研究收集了2013—2019 年寧夏地區腦卒中住院患者病案首頁資料，分析寧夏地區腦卒中住院患者在年齡、性別、時間及空間方面的分布，為制定腦卒中的防治策略提供依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究資料來源于寧夏地區醫療機構的病案首頁，包含中醫及西醫共55 家醫院。選取2013—2019 年出院且主要診斷為腦卒中［國際疾病分類（ICD）-10 編碼為：I60～I63］的患者作為研究對象，剔除病案中年齡、性別等缺失的患者，最終納入190 634 例腦卒中患者的數據，建立腦卒中數據庫。

1.2 統計學方法

應用Excel 繪制腦卒中的時間分布圖，SPSS 24.0 軟件進行數據分析。腦卒中患者住院率的變化采用趨勢χ2檢驗，而后采用χ2檢驗分析缺血性腦卒中和出血性腦卒中在性別、年齡之間是否存在差異，用ArcGIS 10.7 軟件對2013—2019 年腦卒中出院患者的現住址進行空間分布研究。

1.2.1 地圖繪制：本文使用地理信息系統（geographical information system，GIS） 軟件制圖，采用ArcGIS Desktop 中1 個主要的應用程序ArcMap，該程序用于腦卒中數據的輸入、編輯、分析等，實現腦卒中空間自相關分析功能。GIS 具有廣泛的應用領域，在交通運輸部門、地址測繪、環保機構、旅游服務局、稅務局、人口局以及醫療服務部門等均有相應應用。

1.2.2 空間自相關：空間自相關是指某些變量在相同的分布空間內觀測數據存在潛在的相互關聯性。TOBLER［6］（1970 年）曾通過“地理學第一定律”指出萬事萬物之間均存在相關性，就彼此距離遠近而言，近處的事物其相關性要強于遠處事物的相關性。若空間流行病學也適用此說法，則疾病的空間分布也存在相關性，即各地區的發病率、患病率、死亡率等不是相互獨立的，而是相互關聯的，會受其相鄰地區發病率、患病率、死亡率的影響，且距離越近影響越顯著。這種相互關聯性的計算方法通常采用Moran's I、Geary's C、Getis、Join count 等，這些計算方法統稱為空間自相關分析。空間自相關分析在公共衛生領域被用來研究相鄰地區發生疾病的關聯強度，對認識疾病，研究其空間分布特性和空間格局成因等方面發揮了巨大的作用，彰顯了其獨特的優勢。空間自相關又可分為全局空間自相關（global spatial auto correlation）和局部空間自相關（local spatial auto correlation）［7］，本文采用全局空間自相關。

1.2.3 全局空間自相關：全局空間自相關分析可對寧夏地區腦卒中的總體空間分布模式進行描述，可以判斷寧夏地區各地腦卒中患者是否存在相互關聯。本研究采用的度量值為全局Moran's I 值，其取值范圍為［-1，1］。I＞0 表示空間正相關；I 值接近0，則不存在空間相關關系；I＜0 表示空間負相關。若I 的絕對值越大，則表示空間相關性越強。當|Z|＞1.96，P＜0.05 為差異有統計學意義，存在空間自相關性［8-9］。其公式如下：，其中I 為Moran's I 值，n 為空間要素的個數，xi與xj是在單元格i 與j 處的觀察值，為所有空間單元屬性值的均值，Wij指要素i 與j 之間的空間權重。

2 結果

2.1 2013—2019 年寧夏地區腦卒中患者的住院率分布

根據2013—2019 年寧夏地區腦卒中住院患者數以及人口數，計算得到各縣（區）腦卒中患者住院率見表1。

表1 2013—2019 年寧夏地區各地腦卒中患者住院率（1/10 000）Table 1 Hospitalization rate of stroke patients in Ningxia region，2013—2019

2.2 2013—2019 年寧夏地區腦卒中住院患者的時間分布

2013—2019 年寧夏地區腦卒中住院率呈逐年上升趨勢，差異有統計學意義（χ2趨勢=5.982，P=0.014）。2013—2019 年寧夏地區腦卒中住院絕對增長量、發展速度、增長速度詳見表2。

表2 2013—2019 年寧夏地區腦卒中住院患者動態Table 2 Development trends of stroke hospitalized patients in Ningxia region from 2013 to 2019

繪制2013—2019 年腦卒中住院患者住院率時間分布圖，表現為逐年上升趨勢，且存在周期性特點，住院率在每年的寒冷季節較高，尤其是每年3 月份有1 個明顯的高峰，之后稍有下降。詳見圖1。

圖1 2013—2019 年寧夏地區腦卒中住院患者時間分布圖Figure 1 Distribution of stroke hospitalized patient duration in Ningxia region，2013—2019

2.3 2013—2019 年寧夏地區腦卒中住院患者的性別、年齡分布

2013—2019 年寧夏地區腦卒中住院患者中，缺血性腦卒中167 194 例，出血性腦卒中23 440 例；男性101 660 例，女性88 974 例；≤35 歲2 185 例，36～59歲42 630 例，≥60 歲145 819 例。缺血性腦卒中和出血性腦卒中患者不同性別、年齡比較，差異有統計學意義（P＜0.05）；且從數據上看，缺血性腦卒中和出血性腦卒中男性、≥60 歲所占比例均超過50%，見表3。

表3 寧夏地區腦卒中住院患者性別、年齡比較［例（%）］Table 3 Comparison of gender and age of stroke hospitalized patients in Ningxia region

2.4 2013—2019 年寧夏地區腦卒中住院患者的空間分布

以縣級單位做全局自相關性分析（表4），2013 年、2018 年和2019 年Moran's I 值為正值，說明呈空間正相關分布，存在聚集性，2014、2015、2016、2017 年不存在空間自相關性，差異均無統計學意義（均Z＜1.96，P＞0.05）。

表4 2013—2019 年寧夏地區腦卒中住院患者全局自相關Moran' I 值Table 4 Global auto correlation Moran'I values of stroke hospitalized patients in Ningxia region from 2013 to 2019

繪制腦卒中住院患者的空間分布圖，顏色越深代表住院率越高，從空間分布圖整體可以看出，寧夏地區住院的腦卒中患者主要集中在寧夏中北部，位于寧夏石嘴山市及銀川市，詳見圖2。

圖2 2013—2019 年腦卒中住院患者空間分布圖Figure 2 Spatial distribution of stroke hospitalized patients from 2013 to 2019

3 討論

GIS 技術運用于流行病學以來，研究的焦點聚集在一些傳染性疾病，近年來，隨著相關技術的快速發展，研究的焦點開始向糖尿病、高血壓、腦卒中這類慢性非傳染性疾病轉移，取得了一定的成績，為我國慢性病防控措施的制定提供了新思路和科學依據。2019 年中國卒中報告顯示，腦卒中已成為我國僅次于惡性腫瘤和心臟病的第三大死亡原因，2018 年腦卒中所致死亡人數占總死亡人數的22.33%，已成為我國重大公共衛生問題之一［10］。本研究基于寧夏地區住院患者數據對腦卒中住院患者現狀進行分析，并應用GIS 技術了解該人群的腦卒中空間分布狀況，以期為寧夏地區腦卒中區域化防控措施的制定提供數據支撐。

根據2013—2019 年寧夏地區腦卒住院患者時間分布圖發現，從2013—2019 年寧夏地區腦卒中住院患者人數呈現逐年上升的狀況，這與全國腦卒中患病率趨勢基本一致［11］。同時發現在每年的寒冷季節住院率較高，這與很多研究較為相似［12-13］，從腦卒中發生機制來看，寒冷可刺激皮膚冷感受器，激活交感神經系統和腎素-血管緊張素系統，引起血管舒縮因子紊亂、鈣通道變化、血流動力學改變等，誘發血壓波動，從而增加出血性腦卒中的發生風險［14-15］。每年3 月份寧夏地區腦卒中住院患者均存在較明顯的高峰，從醫院角度來看，由于春節假期多為每年2 月份，導致部分患者延遲在3月份就診，使得春節后的次月醫院門診及住院人數明顯上升。

本研究以寧夏地區總體數據進行分析，住院率理論應與患病率近似，而寧夏地區腦卒中患者的住院率遠低于文獻報告［16］的寧夏地區腦卒中患病率，2018 年報告的寧夏地區腦卒中人口標化患病率為1.89%，同年寧夏腦卒中患者住院率僅為0.47%，但寧夏地區腦卒中住院率已在逐年上升，這與寧夏地區患者的就醫意識不斷上升、病案首頁書寫逐漸完善有一定關系。

高血壓、血脂異常、糖尿病、睡眠障礙、煙草使用等是心腦血管疾病的危險因素［17］，男性高血壓、糖尿病、血脂異常、阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征患病率和吸煙率均高于女性［18-19］，導致男性腦卒中發病率高于女性，本研究結論與上述一致。有研究表明，年齡是影響腦卒中發病率的重要因素［19］，腦卒中發病率均隨年齡增長而增高，與老年人免疫力下降對腦卒中相關危險因素更為敏感有關，這與多項研究結果一致［20-21］。

了解寧夏地區腦卒中的空間分布對于控制腦卒中發病、復發、死亡以及減少腦卒中帶來的疾病負擔具有重要意義，同時也有利于資源的最優化配置。識別腦卒中的高風險區域，有針對性地對高風險區域采取重點監測的預防方針，而對于低風險區域及時發現有益因素對于疾病的預防和保護提供指導性作用，并且在一定程度上為相關部門的決策提供依據。本研究結果顯示寧夏地區腦卒中住院情況存在空間相關性，且住院率較高的住院患者現住址集中在寧夏地區的中北部，位于北部的石嘴山市是寧夏的工業明星城市，包括煤化工產業、電力產業、特鋼產業、PVC 產業等，生活環境的污染易導致人體新陳代謝速度減慢，血流速度減慢，從而造成血黏度的增高，對心腦血管疾病造成不良的影響，長時間容易誘發心腦血管疾病。

綜上所述，基于寧夏地區住院患者腦卒中存在的全局空間相關性，且集中在寧夏地區中北部的現狀，應進一步加強寧夏地區腦卒中的監測，研究發病率及住院率高的潛在原因，為制定疾病防控相關措施提供建議，而對于發病率及住院率低的地區，要及時尋找有利影響因素來降低疾病的發生。

局限性分析：由于本研究采用的是寧夏地區所有腦卒中住院患者的病案首頁數據，存在數據收集較困難的問題，所以數據未達到最新。本研究未對腦卒中的復發、死亡及再住院內容進行分析，將在接下來的工作中進行深入研究。

作者貢獻：趙媛提出了研究選題方向，負責課題的數據收集與整理分析，為研究提供資金支持，并撰寫論文初稿；劉尚紅負責數據的分析與統計；張延芳、馬立旭、李紅負責臨床指導；李小花、田園負責病例的收集與整理；郭忠琴負責文章的最終校對和質量控制；梁沛楓負責對文章整體負責，監督管理；所有作者確認了論文的最終稿。

本文無利益沖突。