摘要
目的 尽管社会经济地位与类风湿关节炎（RA）相关结局存在关联，但关于持续收入状态与RA患者死亡率之间关系的证据仍然有限。
方法 我们随访了一个具有全国代表性的队列，包括2010年至2017年间新诊断RA的50,600名40岁及以上韩国成年人，直至2020年12月31日。收入状态基于每月健康保险保费，在诊断前的5年期间进行追踪。主要暴露因素是处于低收入或高收入状态的累计年数。结局是全因死亡率。我们使用Cox比例风险模型，在调整社会人口学、行为学和临床协变量后，估计风险比。我们还利用一系列相关因素进行了全面的分层分析。
结果 在65岁以下的患者中，持续低收入状态与死亡率增加显著相关，呈剂量-反应关系，即使在调整了诊断时的收入状态后也是如此（趋势性p值：年轻患者为0.011，老年患者为0.374）。在两个年龄组中，持续高收入状态均与死亡率降低相关，且在年轻患者中关联更强（5年高收入暴露的调整后风险比：65岁以下患者为0.50，置信区间0.38-0.64；65岁及以上患者为0.74，置信区间0.62-0.88）。农村居住地进一步放大了长期低收入暴露的不利影响。
结论 持续低收入状态增加了年轻RA患者的死亡风险，而这一群体往往被政策干预所忽视。需要制定政策，解决长期经济劣势问题，而不仅仅是提供短期援助。
关于此主题的已知信息
社会经济地位（SES）与类风湿关节炎（RA）相关结局（如疾病活动度和功能状态）有关，但大多数研究依赖于单次测量SES指标。
迄今为止，尚无研究探讨持续收入状态如何随时间影响RA患者的死亡风险。
本研究的新发现
持续低收入状态与死亡风险增加显著相关，尤其是在65岁以下的RA患者中，而持续高收入状态对所有年龄组均具有保护作用。
农村居住地加剧了长期低收入状态对死亡风险的不利影响。
本研究可能如何影响研究、实践或政策
长期经济劣势可能对年轻成年人的生存产生更强的负面影响，因为经济障碍更直接地限制了获取昂贵但有效的生物制剂和靶向合成改善病情抗风湿药。相比之下，在老年人中，这些药物的使用常因副作用和依从性挑战而受限，从而削弱了收入与最佳护理获取之间的联系。
非老年RA患者通常承担家庭护理责任，且缺乏养老金资格，可能需要针对性干预以防止护理中断和过早死亡。
持续监测和持续的经济支持可能改善该人群的生存结局。
引言
类风湿关节炎（RA）是一种慢性系统性自身免疫性疾病，以进行性关节损伤和关节外表现为特征。如果治疗不当，多达80%的RA患者可能发展出不可逆的关节畸形，导致永久性残疾。[1] 除了直接的肌肉骨骼负担外，RA还与持续性全身性炎症和免疫失调相关，这导致了一系列广泛合并症的发展，包括心血管疾病、[2,3] 呼吸系统疾病、[4-6] 和恶性肿瘤。[7,8] 因此，RA患者不仅面临全因死亡风险增加，还面临特定死因（尤其是心血管疾病、呼吸系统疾病、感染和脑血管事件）导致的死亡风险增加。[9,10] 尽管RA的临床严重程度在近几十年有所下降，这很可能反映了治疗模式的进步，但其总体患病率仍在持续上升。
RA是一种无法治愈的疾病，通常需要终身治疗，因此给受影响个体带来了沉重的经济负担。[11,12] 一项对72项研究的系统综述揭示，尽管RA住院和手术费用在下降，但药物相关支出持续增加。[12] 生物制剂——以及更近期的靶向合成改善病情抗风湿药（tsDMARDs）——的引入，目前已作为维持低疾病活动度和缓解症状的主要治疗选择，已经改变了RA的治疗路径。然而，这些药物的成本远高于传统疗法。[3] 一项最近的荟萃分析估计，美国RA患者的年度直接医疗费用为所有患者平均12,509美元，生物制剂使用者平均36,053美元。[13] 合并症进一步加剧了经济负担。例如，合并心力衰竭的RA患者每年估计比无心衰患者多花费8,205美元。[11] 因RA或其合并症导致的工作生产力损失所产生的间接成本，也构成了该疾病总经济负担中相当大且不断增长的部分。[14,15] 证据表明，40%治疗不充分的RA患者会在发病10年内无法工作。[14,16]
大量文献记录了社会经济地位（SES）与RA相关结局之间的关联。然而，大多数先前研究集中于RA的发病或中间临床标志物，如疾病活动度和关节损伤。[17-20] 只有少数研究探讨了SES与RA患者死亡率之间的关联。例如，台湾一项大规模基于人群的研究表明，个体和社区层面的SES都与23,900名RA患者的5年死亡率相关。[21] 除了教育或收入等传统SES指标外，Ghawi等人使用了一个基于住房的复合SES指数，该指数来源于房屋所有权、卧室数量、 dwelling size 和估计财产价值等变量，并发现其与RA患者的死亡率显著相关。[22]
现有文献认为，低SES与RA患者死亡率增加之间的联系通过多种机制运作，包括疾病严重程度和功能残疾增加（即日常生活活动能力下降）、[23,24] 疾病相关知识不足和不良健康行为导致自我护理不佳（如饮食不良和治疗依从性低）、获得高质量护理的机会有限、[21,25] 以及心血管和呼吸系统疾病等合并症负担加重。[21] 这些相互关联的因素共同介导了社会经济劣势与RA患者超额死亡率之间的关联。
尽管这些研究有助于理解RA相关死亡率中的SES不平等，但所有先前研究都依赖于单一时间点测量的SES信息，因此未能考虑收入随时间的变化。迄今为止，尚无研究调查RA患者中持续经济状态与长期健康结局（如死亡率）之间的关联。
在此背景下，本研究旨在探讨：（1）使用捕获多年收入动态的收入参数，研究持续收入状态与RA成年人死亡风险之间的关联；（2）探索这种关联在多种社会人口学因素、健康行为和合并症中的异质性。
方法
数据来源
本研究数据来自韩国的国民健康保险（NHI）数据库。韩国实行单一支付方的公共健康保险体系，覆盖约97%的人口，主要通过参保人的保费缴款提供资金。剩余3%生活在贫困线以下的人口由医疗援助（MA）计划覆盖，该计划完全由一般税收资助。[26] MA受益人为门诊服务支付最低的自付费用，并且根据其工作能力，住院费用要么完全免除，要么支付10%。[27]
NHI数据库包含NHI和MA参保人医疗保健利用的全面索赔信息，包括人口学特征、诊断代码、服务项目和相关费用。它还包含一般健康检查的信息，该检查每两年为所有40岁及以上人群免费提供。[26]
研究设计和人群
研究人群包括2010年至2017年间新诊断为RA的40岁及以上个体，包括血清阳性RA（SPRA）和血清阴性RA（SNRA）。在韩国，NHI为罕见和难治性疾病（RID计划）提供特殊的共付减免计划，涵盖癌症和其他顽固性疾病，如SPRA。SPRA病例被确定为同时满足以下两个标准的个体：（1）根据NHI索赔数据，有国际疾病分类第10版（ICD-10）诊断代码M05（表示SPRA）或任何DMARD处方≥270天的医疗服务利用记录（在线补充表S1），以及（2）已注册RID计划。这种方法被认为比仅依赖ICD-10代码更可靠。由于RID计划仅纳入SPRA患者，SNRA仅根据NHI索赔数据定义为具有ICD-10代码M06或任何DMARD处方≥270天的个体。该病例识别算法的有效性已得到证实，显示出高灵敏度、阳性预测值和准确性。[28] 它也在先前的研究中使用过。[29,30] 患有M06.1（成人斯蒂尔病）和M06.4（炎症性多关节病）的患者被排除在分析之外。
由于部分协变量来自健康检查数据，未参加NHI提供的两年一次健康检查的个体被排除。收入变量或其他协变量信息缺失的参与者也被排除。最后，我们排除了在应用1年结局变量滞后后1年内死亡或失访的个体（在线补充图S1）。
变量
研究的主要结局是全因死亡率，随访至因任何原因死亡、移民或2020年12月10日，以先发生者为准。选择全因死亡率而非RA特异性死亡率，是为了更好地反映RA患者的总体死亡负担。在常规临床实践中，RA很少被记录为主要死因；相反，在韩国和国际上，RA患者的死亡最常见归因于心血管、恶性或呼吸系统原因。[31-33] 因此，RA特异性死亡率极为罕见，缺乏进行有意义分析所需的统计效用。
主要暴露因素是长期收入状态。收入状态从基线年份（即首次RA诊断年份）开始追溯至前4年，总计5年的收入历史（在线补充图S2）。例如，如果个体在2010年被诊断出RA，则其收入状态从2006年评估到2010年。由于NHI数据库不提供详细的家庭收入信息，因此使用月健康保险保费作为收入的代理指标。NHI的保费结构因参保类型而异。对于雇员参保人，保费仅根据总工资计算；而对于自雇参保人，保费则根据反映其年收入和资产（包括财产和车辆）的综合指数确定。捕获长期收入动态的主要参数是5年期间在特定收入组中度过的累计年数。我们还额外探讨了与收入波动性（一种衡量收入波动程度而不考虑绝对收入水平的指标）的关联。[34收入波动性
为了捕获收入随时间的波动，我们将保费20分位数视为连续变量，并使用以下公式计算连续年份之间收入水平的百分比变化：
其中Y代表收入分位数，t代表年份。然后为每个个体计算这些年度百分比变化的个体内标准差，并将其分为四分位数。较高的四分位数表示较高的收入波动性。
协变量
潜在的混杂因素包括社会人口学因素（性别、年龄和居住地）、健康行为因素（吸烟状况、饮酒和定期体育锻炼）、合并症（体重指数、糖尿病、高血压、血脂异常和慢性肾病）以及RA类型（SPRA和SNRA）。健康行为和合并症的信息来自NHI提供的健康检查记录。附加协变量包括保险参保类型、基线收入水平和RA亚型。这些变量的定义和分类详见在线补充表S2。
统计分析
描述了诊断时研究人群的基线特征，包括总体情况以及按基线收入状态和按处于低收入和高收入类别累计年数分层的特征。使用单因素方差分析比较连续变量，使用卡方检验比较分类变量。死亡率计算为死亡人数除以总随访人年，并报告为每1000人年死亡数。
我们采用Cox比例风险回归来检验收入动态（以在每个收入类别中累计度过的年数和收入波动性衡量）与全因死亡率之间的关联。Cox比例风险模型的比例性假设通过结合每个收入参数的累积风险函数对数检查Schoenfeld残差来验证。为了检验死亡率风险在收入类别中的潜在线性趋势，为每个收入类别分配序数，并将其拟合到线性回归模型中，将序数值视为连续变量。在排除基线时有心肌梗死、中风和癌症病史的个体后，进行敏感性分析，以尽量减少研究开始时主要死亡风险因素差异聚类可能带来的偏倚。
最后，我们通过分层分析和似然比检验评估了社会人口学因素（年龄、性别、居住地和医疗保健覆盖类型）、健康行为（吸烟状况、饮酒和定期体育锻炼）和合并症（肥胖、糖尿病、高血压、血脂异常、CKD和RA类型）的潜在效应修饰。对于分层分析，将低收入或高收入状态的累积暴露分为三组（0年、1-4年和≥5年）。
鉴于政策相关性，我们特别关注年龄的效应修饰，并在两个年龄层（<65岁和≥65岁）中重复了主要分析设计。选择65岁作为分界点，因为它是韩国流行病学和健康政策研究中最广泛采用的阈值。这个年龄标志着从基于劳动收入的收入向基于福利和养老金的收入的结构性转变，因为在韩国，主要社会福利福利计划（包括国民养老金、基础养老金、医疗护理支持和长期护理服务）的资格从65岁开始。因此，收入相关的脆弱性在这个年龄可能会发生显著变化，使其成为分层分析的合适分界点。
对于每项分析，我们估计了两个模型规范：一个未调整模型和一个包含所有预定义协变量的完全调整模型。所有分析均使用SAS V.9.4进行，所有图表均使用STATA V.18.1生成。[37]
患者和公众参与
患者和/或公众未参与本研究的设计、实施、报告或传播计划。
结果
基线特征
总体而言，RA的血清阳性形式更为普遍，占所有病例的71.0%（表1）。大多数患者为女性（75.2%）。RA诊断时的收入分布呈J形，最高收入组占比最大（32.9%），其次是第三四分位数（23.7%），而第二四分位数占比最小（18.4%）。诊断时收入较低的女性比例较高，且年龄更年轻（表1）。在50,600名RA患者中，平均随访5.5年期间共发生3,548例死亡。死亡率在最高收入组最高（7.7%），在RA诊断时处于第二收入四分位数组的患者中最低（6.3%）（表1）。
在长期暴露于高收入和低收入状态的RA患者中，观察到患者特征的明显差异（在线补充表S3）。例如，与持续处于高收入组的个体相比，持续处于低收入组5年的个体更可能是血清阳性、女性、更年轻，并且患有糖尿病、高血压和血脂异常等合并症（在线补充表S3）。此外，持续低收入状态个体的死亡率高于持续高收入状态个体。
收入状态与全因死亡率的关联
基线收入水平与全因死亡率呈剂量-反应关系显著相关（趋势性p值<0.001）（在线补充图S3和表S4）。与最高收入组（Q4）的个体相比，较低收入组的个体表现出逐渐增加的死亡风险。
当对所有协变量进行完全调整后，持续收入状态与全因死亡率未显示显著关联。尽管与从未处于低收入状态的个体相比，处于低收入状态5年的个体死亡风险更高（调整后风险比：1.24，95%置信区间1.03至1.49），但随低收入状态年数增加，总体线性趋势不显著（p=0.082）（图1和在线补充表S4）。另一方面，死亡风险随着在高收入状态中持续时间的增加而线性下降（趋势性p值<0.001）（图2和在线补充表S4）。5年期间的收入波动性与总体人群的全因死亡风险无显著关联（趋势性p值=0.847）（在线补充图S4和表S4）。
在敏感性分析中，排除基线时有心肌梗死、中风或癌症病史的RA患者（排除4,139人）后，持续低收入状态与死亡率之间的关联变得更加显著，在总体人群中显示出统计学上显著的线性趋势（在线补充表S5）。持续高收入状态和收入波动性与全因死亡率的关联与主要分析中的观察结果基本一致。
按社会人口学、健康行为和合并症因素分层的异质性
按年龄分层时，较低基线收入与较高死亡风险之间的关联在两个年龄组中均保持显著，其中65岁以下个体的梯度更陡峭（在线补充图S3）。
持续收入状态与全因死亡率的年龄分层分析显示，低收入和高收入状态之间的模式不同。持续低收入状态与全因死亡率之间的显著趋势仅在65岁以下的年轻个体中观察到。具体而言，在65岁以下的个体中，死亡风险通常随着低收入状态暴露时间的延长而增加，与从未处于低收入组的个体相比，暴露5年的个体风险增加1.40倍（95%置信区间1.08至1.80，趋势性p值=0.011）（图1和在线补充表S6）。相比之下，在65岁及以上的个体中，任何暴露持续时间均与死亡风险无关，且未观察到显著趋势（趋势性p值=0.374）。另一方面，在持续高收入状态与全因死亡率的关联中，两个年龄组均一致观察到死亡率线性下降的趋势。这在65岁以下的个体中更为明显（图2和在线补充表S6）。在65岁以下人群中，与从未处于高收入状态的个体相比，所有5年都处于高收入组的个体死亡风险降低50%（调整后风险比：0.50，95%置信区间0.38至0.64）。65岁及以上个体的死亡风险降低幅度较小，5年高收入暴露的个体风险降低26%（调整后风险比：0.74，95%置信区间0.62至0.88）。
在按年龄以外的因素进行的亚组分析中，仅有居住地和吸烟状况在低收入组累计年数与死亡率之间的关联中显示出显著的效应修饰（在线补充表S7）。例如，居住在农村地区且处于低收入状态5年的RA患者，其死亡风险是从未处于低收入状态者的1.42倍（95%置信区间1.23至1.63），而居住在城市的RA患者中未观察到这种关联（调整后风险比：1.06，95%置信区间0.88至1.28）。在任何亚组因素与较长持续时间的高收入状态之间，未发现与死亡风险相关的显著交互作用（在线补充表S7）。
讨论
据我们所知，本研究是首次探讨长期收入动态（包括持续低收入和高收入状态以及收入波动性）与RA患者全因死亡风险之间关联的研究。利用一个包含超过50,000名RA患者的全国性人群队列，我们确定了几个值得注意的发现。
首先，收入状态与全因死亡率显著相关，无论是在单一时间点（即在诊断时）测量，还是在多年累计评估时，均显示出显著的线性趋势。即使在控制了基线收入水平后，持续收入状态的关联仍然具有统计学显著性，这表明观察到的关联并非仅仅归因于长期和单一时间点收入指标之间的共线性，而且长期经济劣势独立地导致了不良健康结局。此外，在排除基线存在主要死亡风险因素的个体后，这些关联在敏感性分析中仍然稳健，并且在此受限分析中更为显著。
先前的研究已证明SES与RA患者的疾病活动度和并发症风险之间存在关联。[17,37-40] 具体而言，较低的SES与较高的疾病活动度相关，如通过简化疾病活动指数、健康评估问卷-残疾指数和患者整体评估所衡量的。[17] 也有报告称，低SES患者参加心血管筛查随访的可能性较低。[39] 综合来看，这些发现表明，经济劣势可能通过加剧RA疾病活动度或增加RA相关并发症的风险或严重程度来增加死亡风险。这些观察结果强调了考虑SES纵向评估（超越财务困难的横截面测量）以及提供持续、量身定制的支持以减轻不良健康结局的重要性。
其次，较长时间处于低收入组与死亡率增加之间的显著关联仅在40-65岁的个体中观察到，而在老年人群中未观察到。这一发现与先前的研究一致。例如，Lee等人报告，在糖尿病患者中，与持续低收入状态相关的全因死亡风险增加在40岁以下个体中最大，其次是40-64岁个体，在65岁及以上个体中最小。[34]
一种可能的解释是，老年人通常表现出更广泛的死亡风险因素，如多种慢性病和衰弱，这些因素随年龄增长而增加，与SES无关，从而稀释了收入状态的相对贡献。相比之下，年轻成年人的竞争性健康风险较少，使得经济状况的影响更加突出。
然而，另一种合理的解释是，非老年人中更强的关联反映了低收入状态对该年龄组生存的真正更显著的有害影响。在临床实践中，获取最佳治疗的经济障碍对于年轻的RA患者可能更为重要。尽管生物DMARDs和靶向合成DMARDs成本远高于传统合成DMARDs，[41,42] 并显示出优越的生存获益，但由于若干考虑，它们在老年RA患者中的处方不那么积极。[43] 例如，bDMARDs通常通过自我注射给药，这对老年RA患者构成挑战，并对治疗依从性产生不利影响。此外，tsDMARDs与心血管事件和静脉血栓栓塞风险增加有关，[44] 导致建议避免将其作为65岁及以上个体的首选疗法。[45] 因此，即使在能够负担得起的人群中，老年人获取这些更昂贵但有效的治疗的机会也受到限制，而在年轻人群中，支付此类治疗选择的能力更直接地与获得最佳护理的机会相关。
为了检验我们解释的有效性，我们进行了按DMARD使用情况分层的探索性分析（在线补充表S8）。在这些分析中，在DMARD使用者中未观察到持续低收入状态持续时间与死亡率之间的显著关联，这意味着尽管长期经济不利，但能够获得并维持DMARD治疗的个体，其死亡率结局可能与未经济不利的个体相当。在非DMARD使用者中，尽管死亡率在收入梯度上仍然存在，但处于低收入状态最长时间与从未处于低收入状态者之间的差距有所减弱（总体人群中处于低收入状态5年的个体调整后风险比：1.30（1.06至1.59）对比非DMARD使用者中的1.26（95%置信区间1.04至1.52））。尽管由于收入类别间死亡事件稀疏，无法对65岁以下个体进行DMARD分层分析，但如果进行此类分析，这种减弱可能会更加明显。
综合来看，这些发现表明，获得DMARD治疗可能至少部分介导了RA患者中持续低收入状态与死亡率之间的关联。然而，在解释DMARD使用者中持续低收入状态与死亡率之间无差异关联时，也应考虑DMARD直接治疗效果之外的其他解释。与未接受DMARD治疗的低收入患者相比，能够获得并维持DMARD治疗的低收入患者可能代表了一个具有更高治疗动机、健康素养或坚持定期随访能力的选定亚组，因为DMARD治疗需要大约每3个月的门诊就诊和至少每6个月一次的实验室监测。此外，与医疗保健服务的这种增加接触可能导致监测效应，促进合并症的早期发现和及时管理，从而减弱低收入对DMARD治疗组死亡率的不利影响。最后，DMARD使用者中缺乏收入相关的死亡率差异也可能反映了潜在的疾病严重程度。DMARDs通常在特定的临床条件下处方，如已建立的放射学损伤、持续升高的疾病活动度评分或两种或以上既往治疗失败，这可能会掩盖该组内收入相关的死亡率差异。未来的研究应进一步探讨在非老年RA患者中观察到的更显著的持续低收入相关死亡风险差异背后的机制。
仅在年轻个体中观察到的收入相关死亡率差异可能归因于该人群的双重经济负担。处于中年或前老年阶段的个体通常同时承担抚养子女和赡养年迈父母的经济责任，尽管他们尚未有资格获得从65岁开始的老年养老金福利。因此，在经济困难的情况下，他们比老年人更有可能经历更大的精神压力，并减少在自己护理（包括医疗保健）上的支出。[34,46,47]
这一担忧对于RA患者尤其相关，因为这种疾病需要终身治疗并产生大量医疗费用。[48] 例如，在台湾，RA甚至被指定为“灾难性疾病”。[21] 此外，其他不良健康决定因素——如营养不良、对医疗建议的依从性较低和慢性心理社会压力——在较低SES个体中更为普遍，通过增加全身性炎症，从而加速疾病进展并增加合并症（特别是心血管疾病）的风险，在RA的预后中起着重要作用。[49,50] 鉴于RA的性质，与老年人相比，面临更大持续经济义务且缺乏支持资源的年轻个体，更有可能在持续低收入状态下在各个健康相关领域经历累积的未满足需求，这最终可能导致更高的死亡率。
第三，尽管持续低收入状态与死亡风险增加之间的关联仅在年轻个体中观察到，但持续高收入状态与两个年龄组的死亡风险降低相关。这种模式可能反映了长期经济富裕带来的累积益处，如获得高质量医疗保健的更大机会、更健康的生活方式选择和更有利的生活环境。这一发现强调了支持需要超越狭隘的短期措施（如医疗费用补贴），转向促进整体福祉的更广泛干预措施。
第四，与城市地区的RA患者相比，居住在农村地区的RA患者中，持续低收入状态与死亡风险增加的相关性更强，这可能反映了医疗保健服务获取方面的差异。在韩国，农村和城市地区之间在医疗基础设施和医疗人员分布方面存在显著不平等。前往附近初级保健服务机构进行慢性病管理以及前往医院处理紧急情况（如RA主要合并症心血管疾病的并发症）的行程时间在农村地区显著更长。[41] 此外，与传统合成DMARDs不同，生物制剂和tsDMARDs需要风湿病专科医生的处方才能获得NHI覆盖。然而，这些专科医生高度集中在富裕的大城市地区，许多农村地区无法获得。尽管没有风湿病专科医生的具体统计数据，但包括风湿病学家在内的内科专科医生数据说明了这种不平衡。具体而言，截至2025年第三季度，首尔江南区（该国最富裕的城市地区之一）的内科专科医生人数最多（612人；每1000人口2.49人），而庆尚南道山清郡等几个农村县，尽管人口约20,000，却没有一名内科专科医生。[51] 在这种情况下，拥有充足经济资源的农村居民可能仍会前往附近的城市中心寻求更高质量的护理，而长期处于低收入状态的个体通常缺乏这种选择，导致RA管理不佳或在紧急情况下延迟获得及时干预。农村地区的这种结构性劣势可能加剧了低收入状态暴露时间较短与较长个体之间的健康差异。吸烟是另一个效应修饰因素。在目前吸烟者中，持续收入状态与死亡率之间的关联不如非吸烟者明显，这可能反映了风险因素竞争，即吸烟的强烈效应减弱了低收入对死亡风险的相对贡献。
第五，在我们的研究中，收入波动性与RA患者的死亡率无关。关于收入波动性与健康的现有文献报告了不同的结果。例如，虽然Park等人和Elfassy等人分别发现韩国糖尿病患者和美国年轻成年人中，较大收入波动性与心血管疾病风险增加之间存在显著关联，[35,52] 但Adam等人发现加拿大与自评健康无关。[53] 收入波动性反映了未来收入的不确定性，可能通过增加焦虑和慢性压力以及引发不健康的应对行为（如饮酒或睡眠障碍）对健康产生不利影响。经历高收入波动性的个体也可能因为担心收入状况再次恶化而即使在暂时收入增加时也避免支出。[54] 然而，收入波动性对健康的影响可能取决于疾病背景、研究对象人群的特征或现有社会安全网的强度。此外，文献中的不同结果可能至少部分反映了收入波动性指标的局限性，该指标作为相对尺度，无法区分正向和负向的收入波动。[52]
本研究存在若干局限性。首先，尽管我们试图通过将分析限制在新诊断的RA患者并调整RA血清状态来最小化收入组间高风险临床特征差异聚类混淆收入状态与死亡率之间关联的可能性，但由于NHI数据中无法获得的未测量风险因素，不能完全排除残留混杂。其次，仅基于索赔和处方信息定义SNRA可能存在错误分类。然而，我们相信血清阳性和SNRA之间发生实质性错误分类的可能性很小。据报道，由于行政原因暂时编码为M06的SPRA患者，在引入RID计划后，为了获得福利，大部分被重新分类为M05。[55] 此外，排除M06.1（成人斯蒂尔病）和M06.4（炎症性多关节病）进一步减少了与其他炎症性关节炎错误分类的可能性。任何残留的错误分类不太可能因SES而异，因此将是非差异性的。这种非差异性错误分类预计会使效应估计偏向零。因此，我们研究中观察到的关联可能是真实关联的保守估计。第三，收入状态是使用保险保费作为代理指标评估的，这可能导致对自雇受益人的收入高估，因为该群体的保费计算包含了资产和收入，而对于受薪雇员，保费仅根据薪资计算。因此，一些当前收入低但拥有大量资产的个体可能会被划分到更高的收入类别。这种错误分类可能会使收入与死亡率之间的关联偏向零，表明我们的发现可能低估了低收入对死亡率的真实影响。此外，NHI保费未考虑家庭规模，因此不代表家庭收入的等值化衡量指标。第四，我们随访了2010年至2017年间诊断的RA患者直至2022年，这可能不足以完全捕获真实的长期死亡率模式。最后，韩国实行单一支付方的NHI体系，覆盖几乎全民。尽管覆盖的深度和广度并非完全全面，但NHI系统比许多其他医疗保健系统提供了相对更强、更稳定的财务保护。因此，本研究中观察到的关联的大小和模式可能在不同医疗保健融资模式的国家有所不同，并且这些发现可能无法推广到韩国以外卫生系统背景的人群。
尽管如此，本研究具有若干显著优势。这是首次使用包含92,335名RA患者（占韩国所有RA患者的三分之一以上）的大样本，并考虑各种协变量，探讨收入动态与RA患者死亡率之间关联的研究。此外，我们还对人 口学因素、生活方式因素和合并症进行了全面的效应修饰评估。
结论
持续低收入状态与65岁以下RA患者的死亡风险增加相关。相比之下，持续高收入状态与两个年龄组RA患者的死亡风险降低相关。这些发现强调了需要为面临经济困难的人群提供持续监测和持续支持，而非一次性援助，特别是对于那些尚未达到老年、因此有被政策干预忽视风险的个体。
【全文结束】