中国中老年糖尿病患者中糖尿病肾病发病率的地理差异：基于贝叶斯条件自回归模型的分析

糖尿病肾病（DKD）在中国中老年人群中的空间分布异质性研究。基于14,079名CHARLS参与者数据，应用贝叶斯条件自动回归模型和人口权重，发现2015年DKD患病率5.99%-30.31%，西北地区高-高聚集（广西、吉林、四川前三），东部沿海和南部低-低聚集（福建、山西、贵州后十）。显著危险因素包括年龄、极差自评健康及心血管疾病，其效应存在省际异质性。

摘要

背景

糖尿病肾病（DKD）已成为中国患者终末期肾病的主要原因。然而，关于DKD风险的空间相关性知之甚少。本研究旨在评估中老年人群中DKD的负担，并绘制出相关的地理差异分布图。

方法

我们分析了中国健康与退休纵向研究（CHARLS）中14,079名45岁及以上参与者的数据。DKD被定义为在糖尿病背景下存在的慢性肾病。为了提高代表性和准确性，我们应用了涵盖28个省份的人口权重，并使用了一个结合空间邻接矩阵效应的贝叶斯条件自回归模型来估计DKD的患病率及其对应的95%贝叶斯可信区间。首先通过逻辑回归筛选出可能影响地理差异的风险因素，随后在贝叶斯框架内探讨了这些因素在各省的具体空间效应。

结果

2015年，中国内地28个省份的DKD患病率范围从5.99%到30.31%不等。患病率最高的三个省份是广西（30.31%）、吉林（28.38%）和四川（27.48%），而患病率最低的三个省份是福建、陕西和贵州。DKD的高发病率集中在西北地区，形成了“高-高”集群的特征；而在东部沿海地区和南部省份，DKD的发病率较低，形成了“低-低”集群的特征。DKD的显著风险因素包括年龄、自我报告的健康状况极差以及心血管疾病。这些因素的风险效应在不同省份之间存在差异。

结论

我们的研究结果揭示了中国中老年人DKD负担存在显著的空间异质性，西北地区呈现“高-高”集群，而东部和南部省份则呈现“低-低”集群。制定针对不同地区的策略并持续进行空间监测对于促进预防和管理的公平性至关重要。