慢性病是一组发病潜伏期长，一旦得病不能自愈，也很难治愈的非传染性疾病，它具有常见性、多发性、反复性、发病隐匿、一果多因、一体多病、合并多种并发症等特点，严重影响居民的健康和生活质量^{[1 – 2]}。随着社会的进步和经济的发展，中国居民的生活发生了巨大变化，高盐高脂的饮食习惯、社会压力的增大、缺乏锻炼以及人口老龄化，使得慢性病患病率急剧升高^[3]。据报道，中国确诊的慢性病患者已 > 2.6亿例，成年人高血压患病率达25.2 %，糖尿病患病率达9.7 %，重大慢性病过早死亡率达19.1 %，全国平均每年卫生资源消耗6 100亿，慢性病在疾病负担中所占比重高达70 % ^[4]。国家从2005年开始推行新一轮的医药卫生体制改革，为防治慢性病提供了良好的契机^[1]，但是国内慢性病现状依然不容乐观，况且我国人口庞大，使得防控工作面临着严峻的挑战。为探讨中国 ≥ 18岁成年居民慢性病患病的影响因素，为慢性病的预防控制提供参考依据，本研究通过收集2005年1月 — 2017年9月公开发表的关于中国 ≥ 18岁成年居民慢性病患病影响因素的相关文献，对国内成年居民慢性病患病的相关影响因素进行了meta分析。结果报告如下。

在中国知网数据库（Chinese National Knowledge Infrastructure, CNKI）、万方数据库、维普中文科技期刊数据库（Chinese Sci-Tech Periodical Full-Text Database, VIP）中检索2005年1月1日 — 2017年9月30日公开发表的关于中国 ≥ 18岁成年居民慢性病患病影响因素的相关中文文献，末次检索日期为2017年9月30日。中文检索主题词分别为“慢性病”、“影响因素”和“危险因素”。同时辅以手工检索和文献追溯法收集更多相关文献。

纳入标准：（1）2005年以来公开发表的关于中国 ≥ 18岁成年居民慢性病影响因素的调查研究；（2）研究类型为病例对照研究或可分为病例组和对照组的现况研究；（3）文献的研究结果中均提供OR值及95 % CI或可换算成OR值及95 % CI的基础数据；（4）各项研究对影响因素的定义和量化方式基本一致；（5）有 ≥ 4篇文献提到此影响因素。排除标准：（1）文献综述；（2）只有摘要，无全文；（3）没有原始数据及未对影响因素进行统计学检验；（4）仅针对特殊职业人群、特定慢性病的研究；（5）重复报导、样本量小、可靠性低、质量差的文献。

收集文献资料，包括第一作者、发表年份、研究地区、调查人数、慢性病患者数、研究因素。由2名研究者对检索到的文献进行纳入排除的判断，然后交叉核对，意见不一致时讨论解决。

采用RevMan 5.3和Stata 12.0软件进行统计分析，效应量采用慢性病患病影响因素OR值及其95 % CI进行描述。采用I²和Q检验评估纳入研究间的异质性；若I² < 50 %且 Q检验的P > 0.05 则说明研究间不存在显著异质性，采用固定效应模型合并 OR值；反之，则采用随机效应模型合并^[5]。通过比较固定效应模型和随机效应模型效应合并值的差异分析研究结果的敏感性。采用Begg秩相关来检验发表偏倚, 若P < 0.05则说明存在发表偏倚；反之，不存在发表偏倚 ^[6]。

表 1

表 1 纳入文献的一般特征 第一作者 发表年份 研究地区 调查总数 慢性病患者数 研究因素 刘跃[7] 2014 江西吉安 8 748 1 466 年龄、性别、婚姻状况 张玲[8] 2012 江苏苏州 4 404 3 386 性别、饮酒、锻炼、婚姻状况 谭贵泓[9] 2013 四川成都 1 227 378 年龄、月平均收入、吸烟、体质指数、口味偏咸 潘雅洁[10] 2017 辽宁大连 7 612 2 452 年龄、性别、文化程度、睡眠时间、婚姻状况 曹钰芹[11] 2011 广东佛山 8 228 2 111 年龄、吸烟 唐燕飞[12] 2013 广东中山 2 639 253 性别、吸烟、口味偏咸 辜滟翔[13] 2015 河北 6 171 4 634 性别、月平均收入、睡眠时间 施学忠[14] 2005 河南 1 261 790 性别、月平均收入、文化程度、婚姻状况 课题组a[15] 2010 吉林四平 1 023 929 性别、文化程度、体质指数、口味偏咸、睡眠时间 刘卫东[16] 2014 江苏淮安 3 347 795 年龄、月平均收入、文化程度、吸烟、体质指数 纵蒙蒙[17] 2015 江苏南京 1 454 1 050 吸烟、饮酒 刁文丽[18] 2017 辽宁 12 143 5 190 年龄、婚姻状况、月平均收入、饮酒 周娓[19] 2014 浙江宁波 2 354 640 婚姻状况、口味偏咸、锻炼 赵爱民[20] 2017 河北迁安 1 443 1 041 性别、饮酒、体质指数、锻炼 窦伟洁[21] 2013 胜利油田地区 3 444 898 口味偏咸 常军[22] 2015 江苏泰兴 9 860 6 002 年龄、吸烟 孙伟[23] 2016 天津 3 974 176 吸烟、体质指数、口味偏咸、锻炼 陈建华[24] 2015 陕西西安 806 671 性别、月平均收入、文化程度、体质指数、锻炼 望开宇[25] 2015 湖北宜昌 4 002 2 470 性别、饮酒、体质指数、睡眠时间 颜艳[26] 2014 湖南长沙 530 382 性别、婚姻状况、月平均收入、文化程度、体质指数、口味偏咸、锻炼 毕普民[27] 2010 安徽 3 288 255 年龄、婚姻状况、文化程度 　　注：a “中国老年人口健康问题与对策研究”课题组。

表 1 纳入文献的一般特征

共检索出相关中文文献452篇，根据纳入和排除标准进行剔除，最终纳入相关中文文献21篇，共累计调查 ≥ 18岁成年居民84 140人，涉及14个省21个市，其中慢性病患者36 432例，慢性病患病率为43.30 %。

表 2

表 2 中国≥18岁成年居民慢性病患病影响因素meta分析 影响因素 参照组 研究篇数 异质性（I2） Q值 P值a OR值 95 % CI 性别 女性 男性 11 15 % 11.73 0.30 1.29 1.23～1.36 年龄（岁） ≥ 45 < 45 8 77 % 30.80 < 0.05 4.96 4.47～5.50 文化程度 高中及以上 初中及以下 7 26 % 8.14 0.23 0.69 0.63～0.76 婚姻状况 在婚 非在婚 8 70 % 20.05 < 0.05 0.47 0.40～0.56 月平均收入（元） ≥ 2 000 < 2 000 7 41 % 10.14 0.12 0.70 0.66～0.74 吸烟 是 否 7 27 % 8.17 0.23 1.61 1.52～1.71 饮酒 是 否 5 0 % 3.64 0.46 1.12 1.05～1.20 体质指数 超重/肥胖 正常体重 8 62 % 18.90 0.01 1.88 1.75～2.03 口味偏咸 是 否 7 0 % 4.78 0.57 1.50 1.38～1.64 锻炼 是 否 6 79 % 23.61 < 0.05 0.64 0.52～0.78 睡眠时间（h/d） ≥ 8 < 8 4 91 % 34.03 < 0.05 0.52 0.40～0.67 　　注：a组间比较Q检验的P值。

表 2 中国≥18岁成年居民慢性病患病影响因素meta分析

异质性检验结果显示，性别、文化程度、月平均收入、吸烟、饮酒和口味偏咸各因素相关文献间不存在显著异质性（均P > 0.05），故采用固定效应模型；年龄、婚姻状况、体质指数、锻炼、睡眠时间各因素相关文献间存在显著异质性（均 P < 0.05），故采用随机效应模型。meta分析结果显示，女性、年龄 ≥ 45岁、吸烟、饮酒、超重/肥胖和口味偏咸是中国 ≥ 18岁成年居民慢性病患病的危险因素；文化程度为高中及以上、婚姻状况为在婚、月平均收入 ≥ 2 000元、锻炼和睡眠时间 ≥ 8 h/d是中国 ≥ 18岁成年居民慢性病患病的保护因素。

表 3

表 3 敏感性分析 影响因素 固定效应模型 随机效应模型 OR值 95 % CI OR值 95 % CI 性别 1.29 1.23～1.36 1.29 1.22～1.37 年龄 4.74 4.54～4.95 4.96 4.47～5.50 文化程度 0.69 0.63～0.76 0.70 0.62～0.79 婚姻状况 0.47 0.44～0.51 0.47 0.40～0.56 月平均收入 0.70 0.66～0.74 0.68 0.62～0.75 吸烟 1.61 1.52～1.71 1.59 1.48～1.72 饮酒 1.12 1.05～1.20 1.13 1.05～1.20 体质指数 1.88 1.75～2.03 1.80 1.58～2.06 口味偏咸 1.50 1.38～1.64 1.50 1.38～1.64 锻炼 0.60 0.56～0.66 0.64 0.52～0.78 睡眠时间 0.50 0.46～0.53 0.52 0.40～0.67

表 3 敏感性分析

对纳入分析的11个因素分别采用固定效应模型和随机效应模型进行分析，结果显示2种模型合并OR值及其95 % CI结果较接近，表明本研究的meta分析结果具有稳健性。

Begg检验结果显示，各因素P值均 > 0.05，不存在Kendall′s相关性，且漏斗图中散点分布基本均匀对称，本研究纳入的文献不存在发表偏倚。

有研究表明，中国慢性病存在高发病率、高死亡率、低知晓率、低控制率和疾病经济负担重的现状^[28]，为解决这一重大公共卫生问题，该领域专家已对慢性病影响因素做了许多研究，发现了一些慢性病的影响因素，但现有的关于慢性病影响因素的研究大部分是针对某一地区或某种慢性病，调查人群偏老年化，研究样本偏小，研究结果差异性较大，缺乏系统的分析，为此本研究对这些慢性病影响因素进行了meta分析。

本研究结果显示，年龄与慢性病的关联强度最大，≥ 45岁者患慢性病风险为 < 45岁者的4.96倍（ OR = 4.96，95 % CI = 4.47～5.50），与张彦琦等^[29]研究结果一致，这可能与年龄越大，致病因子作用时间越长，从而逐步累积致器官损伤^[27]，使居民患慢性病的可能性相应增高有关。婚姻状况为在婚者患慢性病风险为非在婚者的0.47倍（OR = 0.47，95 % CI = 0.40～0.56），与潘雅洁等^[10]和俞慧娜等^[30]的研究结果一致，这可能与非在婚者较在婚者承受的各方面压力较大、情绪低落有关。本研究结果显示，女性患慢性病风险为男性的1.29倍（OR = 1.29，95 % CI = 1.23～1.36），与韩耀风等^[31]和颜兴伟等^[32]研究结果一致，但与何婷婷等^[33]研究结果相反，这可能是由样本偏差所导致的。女性患慢性病风险较男性高可能与女性生理、心理、社会角色等有关。由于女性要经历青春期、孕期、产期、哺乳期、更年期等特殊阶段，每个阶段罹患疾病的风险均会增加，且绝经后雌激素水平下降减少了对动脉的保护作用，更易诱发心脑血管疾病^[34]。此外，与女性的性格一般较为细腻，因而导致女性遇事感受到的压力较大、情绪波动也较大有关。文化程度为高中及以上者患慢性病风险是文化程度为初中及以下者的0.69倍（OR = 0.69，95 % CI = 0.63～0.76），这与何利平等^[3]研究结果一致，这可能与文化程度较高者了解的健康信息较多，有较强的自我保健意识，懂得利用卫生服务资源，能自觉采取健康的生活行为方式有关^[26]。月平均收入 ≥ 2 000元者患慢性病风险为月平均收入 < 2 000元者的0.70倍（ OR = 0.70，95 % CI = 0.66～0.74），这可能与收入较高的人群居住环境较好、生活质量较高有关。此外，一些不好的生活习惯也是慢性病的主要影响因素。既往研究结果显示，睡眠不足、睡眠质量差会使人精神疲劳、免疫力下降，且睡眠质量与高血压、糖尿病、冠心病等疾病的发生关系紧密^[10]。本研究结果显示，睡眠时间 ≥ 8 h/d者患慢性病风险为睡眠时间 < 8 h/d者的0.52倍（ OR = 0.52，95 % CI = 0.40～0.67）。有研究表明，超重/肥胖会增加心脑血管疾病、糖尿病、高血压、高血脂、癌症和骨关节疾病等慢性病的患病风险^{[19, 33 – 34]}，与本研究中超重/肥胖者患慢性病风险为正常体重者的1.88倍（OR = 1.88，95 % CI = 1.75～2.03）的结论一致。吸烟对慢性病的影响也较大，本研究中吸烟者患慢性病的风险为不吸烟者的1.61倍（OR = 1.61，95 % CI = 1.52～1.71），这可能与吸烟会使体内胰岛素抗体代谢异常，且长期吸烟可使总胆固醇和甘油三酯水平升高、高密度脂蛋白胆固醇水平下降，从而损伤到主动脉功能有关^[35]。本研究结果还显示，饮酒是慢性病患病的危险因素但与慢性病患病的关系较小，饮酒者患慢性病风险为非饮酒者的1.12倍（OR = 1.12，95 % CI = 1.05～1.20），这与韩蕊等^[36]和孙仙等^[37]的研究结果不一致，这可能是由于文献选择的偏倚所造成的，因此需进一步验证饮酒与慢性病患病的关系。有研究表明，长期口味偏咸、食盐过量会增加患糖尿病、高血压甚至癌症的风险^[38]，与本研究中口味偏咸者患慢性病风险为非口味偏咸者的1.50倍（OR = 1.50，95 % CI = 1.38～1.64）的结果一致。本研究还显示，锻炼者患慢性病风险为非锻炼者的0.64倍（OR = 0.64，95 % CI = 0.52～0.78），提示促进全民健身，提高居民身体活动水平是慢性病防控的有效途径^[39]。

综上所述，性别、年龄、文化程度、婚姻状况、月平均收入、吸烟情况、饮酒情况、体质指数、是否口味偏咸、是否锻炼和睡眠时间是中国 ≥ 18岁成年居民慢性病患病的主要影响因素。既往研究还表明，慢性病患病与是否主动获取保健知识、是否吃水果、是否吃烟熏食品、是否高脂饮食、乳及乳制品摄入、每天静坐时间及居住地有关^[38]，但研究这些因素的文献较少，因此本次meta分析并未涉及这些影响因素，使得研究的慢性病影响因素不够全面。此外，本研究还存在以下局限性：（1）所查阅的数据库较少，收集的文献均为已公开发表的中文文献，未纳入相关的其他语种文献，导致文献不够全面，可能影响结论；（2）纳入的文献中部分影响因素的定义和测量标准不一致，导致部分影响因素异质性检验程度较高，对结果可靠性产生了影响。因此，今后还需要进行更加全面、细致的研究来确定慢性病的影响因素。