【摘要】 背景 隨著人口老齡化進程的加快，同時患有多種慢病已成為老年人的常態(tài)，老年多重慢病相關研究也不斷豐富，但鮮有對其研究進展及熱點進行分析。目的 分析國內外老年多重慢病的研究熱點，揭示近十年來（2010—2021年）老年多重慢病領域研究前沿的熱點主題，為相關研究者追蹤前沿信息提供參考。方法 基于文本挖掘技術和文獻計量學等方法，檢索Web of Science核心合集、Scopus、中國知網、萬方數據知識服務平臺、維普網、PubMed、中華醫(yī)學會期刊全文數據庫、APA-PsycINFO美國心理學會數據庫中老年多重慢病領域的相關文獻，檢索時間為2010—2021年。使用CiteSpace 6.1.3、PASW 18、BICOMB 2.04等軟件對文獻的發(fā)文量趨勢、來源、作者、機構、關鍵詞等方面進行分析及可視化，并繪制戰(zhàn)略坐標圖對領域研究熱點進行分析。結果 最終納入老年多重慢病相關文獻9 392篇，其中外文文獻5 776篇，中文文獻3 616篇。2010—2021年老年多重慢病領域中外文獻發(fā)文量均呈指數型增長，中文文獻年增長率為13.27%，外文文獻年增長率為15.84%，該領域正處于發(fā)展階段。中外文獻均挖掘出5個主流研究熱點，國內研究慢性阻塞性肺疾病、糖尿病、高血壓、肺部疾病等慢性病共病的相關文獻較多，國外則研究精神疾病共病情況的較多，其次是糖尿病、高血壓、心力衰竭等軀體疾病共病狀況。結論 國內外老年多重慢病領域的研究正處于快速發(fā)展階段。分析國外文獻顯示精神疾病共病雖為相對研究熱點但不夠成熟，老年多重慢病相關研究成果豐富且多元，但研究深度有所不足。分析國內文獻顯示老年慢性阻塞性肺疾病合并呼吸系統疾病處于研究領域的核心，糖尿病、高血壓等慢性病共病相關研究還不夠成熟，對抑郁癥等精神疾病相關共病以及慢性病共病患者的健康狀況、護理、保健等相關研究有所欠缺，可能成為未來研究發(fā)展的主要方向。

【關鍵詞】 慢性??；老年人；多重病癥；共病現象；慢性病共?。惶悄虿?；高血壓；肺疾病；精神疾??；熱點分析；文獻計量學

【中圖分類號】 R 181 R 363 【文獻標識碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0085

【引用本文】 馮佳，王潔，余丹，等. 2010—2021年國內外老年多重慢病研究熱點分析［J］. 中國全科醫(yī)學，2023，26（21）：2574-2580. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0085. ［www.chinagp.net］

FENG J，WANG J，YU D，et al. Analysis of research hotspots of multiple chronic conditions in the elderly in 2010-2021［J］. Chinese General Practice，2023，26（21）：2574-2580.

Analysis of Research Hotspots of Multiple Chronic Conditions in the Elderly in 2010-2021 FENG Jia WANG Jie，YU Dan，LIU Yongheng，ZHAO Weidong，TIAN Hongyuan

School of Public Health，Jilin University，Changchun 130021，China

Corresponding author：FENG Jia，Associate professor；E-mail：fengjia@jlu.edu.cn

【Abstract】 Background With the acceleration of population aging，multiple chronic diseases have become common in the elderly，and the research on multiple chronic diseases in the elderly is also increasing. However，few studies have been conducted to analyze its progress and hotspots. Objective To analyze the hotspots of multiple chronic diseases in the elderly at home and abroad，revealing the hotspots in frontiers research，so as to provide a reference for related researchers to track cutting-edge information. Methods The literatures related to multiple chronic diseases in the elderly were retrieved from Web of Science，Scopus，CNKI，Wanfang Data，VIP，PubMed，Chinese Medical Association Journal Full-text database，and APA-PsycINFO database of the American Psychological Association with the retrieval time of 2010-2021，based on text mining technology and bibliometrics method，etc. CiteSpace 6.1.3，PASW 18，BICOMB 2.04 and other software were used to analyze and visualize the trends in number of papers published，sources，authors，institutions，keywords and other aspects of literature publication. Strategic coordinate maps were drawn to analyze research hotspots in the field. Results Finally，9 392 literatures related to multiple chronic diseases in the elderly were involved，including 5 776 literatures in foreign language and

3 616 literatures in Chinese. The numbers of literatures related to multiple chronic diseases in the elderly both in foreign language and Chinese have increased exponentially in the past decade，with the annual growth rate of 13.27% in Chinese literature and 15.84% in foreign literature，suggesting the development stage of multiple chronic diseases in the elderly. Five mainstream research hotspots have been identified in both Chinese and foreign literatures. There are more literatures related to multiple chronic disease such as chronic obstructive pulmonary disease，diabetes mellitus，hypertension，and respiratory diseases. The foreign literatures have focused more on the psychiatric comorbidity，followed by somatic comorbidities such as diabetes mellitus，hypertension，and heart failure. Conclusion The analysis results shows that the field of multiple chronic diseases in the elderly is in a rapid development stage. Analysis of foreign literature shows that psychiatric comorbidity is a relatively hot topic but not mature enough，research results related to multiple chronic diseases in the elderly are abundant and diversified，but the research depth is in sufficient. Domestic literature analysis shows that chronic obstructive pulmonary disease combined with respiratory diseases in the elderly is at the core of the field，and there is a lack of studies related to psychiatric comorbidity such as depression and mutiple chronic diseases such as health situation，nursing and health care，which may become the main direction of research development in the future.

【Key words】 Chronic disease；Aged；Multimorbidity；Comorbidity；Multiple chronic conditions；Diabetes mellitus；Hypertension；Lung diseases；Psychoses；Hotspots analysis；Bibliometrics

我國正逐步向深度老齡化階段邁進，根據2020年第七次全國人口普查數據顯示，我國總人口超過14億，60歲及以上老年人占總人口數的18.7%，預計到2050年，我國人口老齡化水平將達30%以上［1］。隨著人口老齡化，慢性病造成的疾病負擔已經成為我國乃至國際社會面臨的重要公共衛(wèi)生問題。老年人慢性病的患病率逐漸升高，由于慢性病是一種病因復雜且久治不愈的疾病，久而久之就會出現“疾病堆積”現象［2］，故而多種慢病共存也成為老年慢性病患者的常態(tài)特征。

在全球老齡化進程下，老年多重慢病逐漸成為老年醫(yī)學領域的研究熱點。國內外學者針對老年多重慢病的研究成果逐漸豐富，研究內容不斷深化，研究方法不斷創(chuàng)新。現有研究主要集中在老年多重慢病的患病率［3-4］、患病模式［5-6］、影響因素［7-8］及干預措施［9-10］等方面。但鮮有文章探討老年多重慢病領域的研究現狀和發(fā)展趨勢。對于老年多重慢病領域的研究熱點分析，多局限于簡單的文獻計量及關鍵詞統計，如2021年ZHOU等［11］基于Web of Science和中國知網數據庫對老年人的多重病癥相關文獻進行了文獻計量學分析；2022年呂曉燕等［12］通過PubMed和Web of Science數據庫分析了全球范圍內共病研究的現狀和熱點。我國老年多重慢病研究正處于起步階段，針對國內外對老年多重慢病的研究熱點進行對比分析與挖掘，客觀地呈現老年多重慢病領域的研究進展、研究熱點，有助于我國相關研究者厘清研究主題、把握研究方向，以期為我國老年多重慢病研究的發(fā)展提供參考和借鑒。

1 資料與方法

1.1 數據來源 鑒于老年多重慢病的相關研究涉及醫(yī)學、心理學、管理學等多個領域，為保證數據收集的全面性，本研究選擇多個數據庫以提高檢全率。對于綜合領域，選取Web of Science 核心合集、Scopus、中國知網、萬方數據知識服務平臺、維普網；對于醫(yī)學領域，選取PubMed、中華醫(yī)學會期刊全文數據庫；對于心理學領域，選取APA-PsycINFO美國心理學會數據庫。

以#1“old OR older OR aged OR ageing OR elderly”，#2“multimorbidity OR comorbidity OR Chronic comorbidity OR Multiple chronic diseases OR Multiple Chronic Illnesses OR Multiple Chronic Medical Conditions OR Multiple Chronic Health Conditions”，#3“老年 OR老年人”，#4“共病 OR 多重慢病 OR 多重慢性病 OR 慢性合并癥 OR 合并慢性疾病”制訂檢索式，檢索策略如表1所示，檢索時間限制為2010—2021年。

1.2 排除標準 （1）不同數據庫獲取的重復文獻；（2）作者、期刊、日期等為空值；（3）文獻類型為快報、評論、病例報告、會議摘要。

1.3 研究方法 本研究基于文本挖掘技術和文獻計量學等方法，對于獲取的文獻數據經過數據預處理后，通過文獻計量法探討領域的研究現狀；文本挖掘法分析文獻的研究熱點；戰(zhàn)略坐標圖分析熱點主題的研究趨勢。

研究工具包括：R語言的Bibliometrix包、CiteSpace 6.1.3、EndNote 20、Excel 2010、PASW 18、Bicomb 2.04軟件。在預處理過程中，使用CiteSpace 6.1.3、EndNote 20對文獻進行去重、篩選等處理；在文獻計量分析過程中，使用Excel 2010、PASW 18進行發(fā)文量統計及線性預測，使用R語言的Bibliometrix包對文獻來源進行分析，通過CiteSpace 6.1.3對作者、機構進行分析及可視化；在戰(zhàn)略坐標法分析過程中，利用Bicomb 2.04對關鍵詞進行提取并生成矩陣，結合PASW 18聚類結果分析研究熱點并繪制戰(zhàn)略坐標圖。

戰(zhàn)略坐標圖為二維坐標軸，是類團分析的主要方法，x軸代表向心度，表示主題間相互作用強度，y軸代表密度，表示主題內的聯系強度。向心度主要用主題類團內的關鍵詞與其他類團關鍵詞之間的共詞強度來表示，密度主要通過計算類團內部詞與詞的平均共詞頻次來表示［13］。如在戰(zhàn)略坐標圖中，第一象限的向心度和密度均為最大值，表明處于該象限的主題屬于該領域最重要的基礎研究內容，成熟且核心；第二象限的密度較高而向心度較低，表明該象限的主題在研究領域中表現并不活躍，當領域發(fā)展到后期的較大規(guī)模后，可能會逐漸變得弱化，成熟但邊緣；第三象限的密度和向心度均較低，表明該象限的主題內部較松散，在整個研究學科中成熟度較低，屬于關注度較低的邊緣主題；第四象限的向心度較高而密度較低，表明該象限主題在研究領域中有重要的地位，但由于結構不穩(wěn)定，可能會在后期的主題演化過程中逐漸分解演化成其他主題［14］。

2 結果

2.1 老年多重慢病相關文獻篩選結果 2010—2021年共檢出符合標準的文獻13 181篇，其中外文文獻8 543篇，中文文獻4 638篇，使用CiteSpace和EndNote對文獻進行去重處理后，根據排除標準對文獻進行篩選，最終納入老年多重慢病相關文獻9 392篇，其中外文文獻5 776篇，中文文獻3 616篇，篩選流程圖見圖1。

2.1.1 發(fā)文量趨勢 2010—2021年老年多重慢病領域每年的發(fā)文量整體呈上升趨勢，如圖2，中文文獻年增長率為13.27%，外文文獻年增長率為15.84%。對數據進行回歸分析曲線估計，圖3a中指數模型的r²最大（r²=0.959），圖3b中指數模型的r²同樣最大（r²=0.974），表明老年多重慢病領域國內外文獻發(fā)文量均呈指數增長，該領域正處于發(fā)展階段。

2.1.2 核心期刊 Bibliometrix統計結果顯示，中文期刊共1 017種，外文期刊共2 063種。根據布拉德福定律：如果將一定時間內的按某學科載文量等級排列的期刊劃分為3個區(qū)，使每個區(qū)所包含的相關論文數量相等，即恰好等于全部期刊發(fā)表的該學科文章總數的1/3，則可發(fā)現，核心區(qū)中的n1種期刊，相關區(qū)的n2種期刊，外圍區(qū)的n3種期刊，3個區(qū)的期刊數量呈n1∶n2∶n3=1∶a∶a²（agt;1）的關系［15］。經計算得出中文核心期刊35種，占中文期刊總量的3.4%，外文核心期刊76種，占外文期刊總量的3.7%（表2）。

2.1.3 高產作者 采用CiteSpace分析作者情況，根據平方根法：高產作者人數為發(fā)表1篇論文的作者人數的平方根［15］，發(fā)表1篇中文文獻的作者數為6 528人，發(fā)表1篇外文文獻的作者數為16 291人，最終可以得出，中文核心作者為80人，外文核心作者為127人，中外作者合作網絡知識圖譜見圖4～5。

中文高產作者發(fā)文總量648篇，占全部中文文獻的17.9%（648/3 616），外文高產作者發(fā)文總量859篇，占全部外文文獻的14.9%（859/5 776）。從作者合作網絡圖譜中可以看出，國外作者Marengoni、Alessandra、Calderon-larranaga、Amaia、Vetrano、Davide L等為1個合作團體，其均來自不同的單位，但合作多次。國內作者王鵬、王青等為1個合作團體，多來自北京地壇醫(yī)院，合作多次。

2.1.4 高產機構 對機構信息進行保留最高級處理，對同一機構下不同部門的節(jié)點進行合并，繪制國內外機構共現圖譜（圖6～7）。國內發(fā)文量最多的機構為解放軍總醫(yī)院，發(fā)表老年多重慢病領域文獻69篇；國外發(fā)文量最多的機構為瑞典的卡羅林斯卡學院，發(fā)表文獻80篇。

2.2 老年多重慢病領域研究現狀與熱點分析

2.2.1 高頻關鍵詞 使用Bicomb對文獻進行關鍵詞提取，首先對關鍵詞進行去停用詞處理［16］。本研究選用的百度停用詞表包含符號7個，英文停用詞547個，中文停用詞841個，在此基礎上結合Bicomb關鍵詞提取結果對停用詞表進行補充，英文增加case report、sex、longitudinal等停用詞，中文增加分析、急性、綜述等停用詞。并對關鍵詞進行合并，合并原則為：（1）含義相同的詞，如human、people；（2）在MESH詞表有同一個入口詞，如depressive symptom、depressive；（3）對本研究意義不大的含義相近的詞，如正壓通氣、無創(chuàng)正壓通氣。

對處理后的關鍵詞進行頻次統計，基于普賴斯公式確定高頻詞閾值［17］，得出英文關鍵詞51個，中文關鍵詞47個，見表3。

2.2.2 聚類分析及戰(zhàn)略坐標圖 對納入的關鍵詞生成詞篇矩陣和共現矩陣，將詞篇矩陣導入PASW進行聚類分析，中外文獻均分成5類，結合各類的高頻關鍵詞及包含這些關鍵詞的來源文獻，對各類進行命名（表4）。將分類結果結合共現矩陣繪制戰(zhàn)略坐標圖，結果顯示，國內研究中慢性阻塞性肺疾病相關研究相對成熟，國外共病基礎研究及方法的運用較為成熟。國內外糖尿病、高血壓、精神共病相關研究的成熟度則均有待提高（圖8）。

3 討論

3.1 國內外老年多重慢病領域研究成果側重點不同 由國內外文獻的高頻關鍵詞可以看出，國內研究慢性阻塞性肺疾病、糖尿病、高血壓、肺部疾病等慢性病共病的相關文獻較多，國外則研究精神疾病共病情況的較多，其次是糖尿病、高血壓、心力衰竭等軀體疾病共病狀況。國內更多關注影響因素及臨床治療方面，國外更多的是流行病和方法指標的運用。

3.2 國內外相對核心的研究熱點有所差別 在圖8a中，類1（共病現狀及影響因素）及類2（慢性阻塞性肺疾病及其他肺部疾病治療與護理）在第一象限，處于該象限的主題向心度和密度均較高，說明此類主題已經被學者們廣泛研究，不僅主題內部聯系緊密，且與其他主題有廣泛的聯系，較為成熟穩(wěn)定。國內該類文獻除對共病的基礎性研究進行介紹外主要對老年人慢性阻塞性肺疾病合并呼吸衰竭等疾病的治療［18］、護理［19］等方面進行了研究。

在圖8b中，類1（共病基礎性研究及方法的運用）在第二象限，該類研究相對成熟，但在主流熱點中并不核心，國外該類文獻主要運用回顧性研究、Charlson合并癥指數、對照研究等方法對共病的患病率、死亡率等方面進行研究。

3.3 糖尿病等軀體共病及抑郁癥等精神共病相對熱點但成熟度不足 在圖8a中，類3（糖尿病及高血壓等慢性病共病）、類4（精神共病相關研究）、類5（肺結核及肺癌相關共病的治療）處于第三象限，這一象限中主題的成熟度較低，屬于邊緣主題，但從文獻本身內容來看，糖尿病、高血壓等疾病是我國老年人患病率較高的慢性?。?0］，相關精神類共病也有待深入研究，故此象限中的主題可能由于國內老年多重慢病領域相關研究的深度限制而有待進一步發(fā)展，未來隨著老年多重慢病領域研究的深入而逐漸成熟穩(wěn)定。

在圖8b中，類4（老年癌癥患者臨床研究）、類5（心力衰竭、卒中相關研究）在第三象限，這些文獻涉及內容較廣泛，多分布于研究領域的邊緣，主題內部分布較松散，成熟度較低。癌癥是人類一直以來還未攻克的難關，相關研究層出不窮，癌癥、心力衰竭、卒中等共病相關的研究可能不會消失，但并不屬于老年多重慢病領域的核心內容。類2（精神共病相關研究）、類3（糖尿病及高血壓等慢性病共?。┰诘谒南笙蓿撓笙薜闹黝}在老年多重慢病領域處于核心地位，但結構不穩(wěn)定。從關鍵詞頻次來看，外文文獻中抑郁、糖尿病等關鍵詞均有較高頻次，是學者關注的熱點主題，但相關研究還有待進一步完善并逐漸趨近成熟。

4 小結

本研究對國內外老年多重慢病相關的文獻數據進行整理，基于文本挖掘技術和文獻計量學方法對文獻進行分析及可視化，發(fā)現老年多重慢病領域的研究正處于快速發(fā)展階段，得到國內外學者的廣泛關注，但相關研究的深度與成熟度還有待加強，在未來一段時期內依然會保持快速發(fā)展進而逐漸趨于成熟。對比國外來說，國內學者可以加強合作關系，進而促進領域的高質量發(fā)展。

對于國內現有研究成果，老年慢性阻塞性肺疾病合并呼吸系統疾病處于老年多重慢病研究領域的核心，糖尿病、高血壓等慢性病共病相關研究還不夠成熟，我國人口數量龐大，糖尿病、高血壓等高患病率的慢性病的相關共病研究有待深入探討。對比國外研究，國內抑郁癥等精神疾病相關共病以及慢性病共病患者的健康狀況、護理、保健等相關研究有所欠缺，可以成為未來研究發(fā)展的主要方向。國外對于精神類疾病共病相關研究是研究熱點，但成熟度有待提高，老年多重慢病相關研究成果相對豐富，涉及共病患者的初級保健、社會支持、用藥情況等方面，還研究了艾滋病、癌癥共病基礎疾病，研究成果多元化，但研究深度有所不足，基礎性軀體疾病共病相關研究深度有待加強。

本研究尚存在一定局限性，在處理關鍵詞時，作者人工將個別對本研究意義不大且含義相近的關鍵詞進行了語義合并，此方法缺乏一定的精確性，在之后的研究中，將盡可能提高研究準確性，以便更精準地反映相關研究的發(fā)展情況。

作者貢獻：馮佳對研究進行審查和指導，對文章進行修改；王潔進行數據分析，繪制相應的圖、表，撰寫并修改文章；劉永恒負責文獻數據的收集；趙偉棟負責數據處理；余丹負責文獻計量研究方法的應用指導；田宏遠負責數據庫檢索式的制訂。所有作者均確認論文終稿。

本文無利益沖突。

參考文獻

[1]國家統計局.第七次人口普查數據［EB/OL］. ［2022-12-10］. http：//www.stats.gov.cn/sj/pcsj/.

[2]郭小榕. 中國老年人慢性病共病現況及主要影響因素的研究［D］. 廈門：廈門大學，2019.

[3]李越，李穎菲，郭麗芳，等. 河南省老年人常見慢性病共病現狀分析［J］. 現代預防醫(yī)學，2020，47（15）：2797-2800.

[4]王梅杰，周翔，李亞杰，等. 2010—2019年中國中老年人慢性病共病患病率的Meta分析［J］. 中國全科醫(yī)學，2021，24（16）：2085-2091. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2020.00.477.WANG M J，ZHOU X，LI Y J，et al. Prevalence rate of multiple chronic conditions in middle-aged and elderly Chinese people from 2010 to 2019：a meta-analysis［J］. Chinese General Practice，2021，24（16）：2085-2091. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2020.00.477.

[5]FAN Z Y，YANG Y，ZHANG C H，et al. Prevalence and patterns of comorbidity among middle-aged and elderly people in China：a cross-sectional study based on CHARLS data［J］. Int J Gen Med，2021，14：1449-1455. DOI：10.2147/IJGM.S309783.

[6]陳靜. 老年住院患者慢性病共病模式分析［D］. 蘇州：蘇州大學，2018.

[7]齊元濤，柳言，杜金，等. 基于健康生態(tài)學模型的我國老年人慢性病共病影響因素研究［J］. 中國全科醫(yī)學，2023，26（1）：50-57. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0458.QI Y T，LIU Y，DU J，et al. The influencing factors of chronic disease comorbidities of elderly in China based on health ecology model［J］. Chinese General Practice，2023，26（1）：50-57. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0458.

[8]黃曉亮. 廣東省老年人群多重慢病現狀及相關因素分析［J］. 中國衛(wèi)生信息管理雜志，2021，18（4）：545-550，555. DOI：10.3969/j.issn.1672-5166.2021.04.021.

[9]許騰，吳善玉，王娜娜，等. 老年慢性病共病患者治療負擔影響因素及干預措施的研究進展［J］. 中國老年保健醫(yī)學，2021，19（2）：97-99. DOI：10.3969/j.issn.1672-2671.2021.02.031.

[10]TUUDAH E，FOYE U，DONETTO S，et al. Non-pharmacological integrated interventions for adults targeting type 2 diabetes and mental health comorbidity：a mixed-methods systematic review［J］. Int J Integr Care，2022，22（2）：27. DOI：10.5334/ijic.5960.

[11]ZHOU X，ZHANG D. Multimorbidity in the elderly：a systematic bibliometric analysis of research output［J］. Int J Environ Res Public Health，2021，19（1）：353. DOI：10.3390/ijerph19010353.

[12]呂曉燕，李蓉，李雨欣，等. 共病研究熱點及趨勢分析［J］. 中國醫(yī)學科學院學報，2022，44（4）：643-653. DOI：10.3881/j.issn.1000-503X.14530.

[13]李永忠，陳靜，謝隆騰. 共詞分析法中戰(zhàn)略坐標圖的改進研究［J］. 情報理論與實踐，2019，42（1）：65-69. DOI：10.16353/j.cnki.1000-7490.2019.01.011.

[14]吳勝男，王瀅，劉振興，等. 基于戰(zhàn)略坐標圖的我國食品安全風險研究熱點分析［J］. 中國食品衛(wèi)生雜志，2022，34（3）：625-631. DOI：10.13590/j.cjfh.2022.03.038.

[15]王偉. 信息計量學及其醫(yī)學應用［M］. 2版. 北京：人民衛(wèi)生出版社，2014：82-83，108.

[16]官琴，鄧三鴻，王昊. 中文文本聚類常用停用詞表對比研究［J］. 數據分析與知識發(fā)現，2017，1（3）：72-80.

[17]劉奕杉，王玉琳，李明鑫. 詞頻分析法中高頻詞閾值界定方法適用性的實證分析［J］. 數字圖書館論壇，2017，13（9）：42-49. DOI：10.3772/j.issn.1673-2286.2017.09.007.

[18]姜艷霞. 無創(chuàng)呼吸機治療慢阻肺合并呼吸衰竭的臨床價值及安全性分析［J］. 中國現代藥物應用，2021，15（23）：29-31. DOI：10.14164/j.cnki.cn11-5581/r.2021.23.009.

[19]趙輝，李新，路秀靈. 探究不同臨床護理干預模式對老年慢性阻塞性肺疾病患者的應用效果及生活質量的影響［J］. 中國社區(qū)醫(yī)師，2021，37（30）：178-179. DOI：10.3969/j.issn.1007-614x.2021.30.088.

[20]劉貝貝，田慶豐，郭金玲. 我國中老年人群慢性病患病現狀及共病模式分析［J］. 醫(yī)學與社會，2022，35（8）：58-61，66. DOI：10.13723/j.yxysh.2022.08.011.

（收稿日期：2023-02-08；修回日期：2023-03-20）

（本文編輯：毛亞敏）