引言
非传染性疾病（NCDs）已成为全球范围内的重要健康挑战。其中，中风是印度尼西亚致死致残的首要原因，其患病率和死亡率近年来持续上升。在东南亚地区，印度尼西亚的中风发病率和患病率仅次于印度，位居第二，2016年数据显示中风相关费用接近100万美元。除医疗费用外，与非医疗服务相关的非健康支出（如交通费、家庭开支、搬迁费和生产力损失）也十分严重，占医疗费用的一半以上。
糖尿病（DM）和高血压被确认为中风的两大主要风险因素。在印度尼西亚，约10%和30%的人口分别患有糖尿病和高血压，且这两个疾病已被列为印度尼西亚十大死亡原因。高血压通过持续的动脉高压导致血管壁弱化和可能破裂，而糖尿病则通过加速动脉粥样硬化发展和因血糖控制不佳增加血栓形成风险。这两种疾病的相互作用可能进一步加剧风险，因为患者往往同时患有这两种疾病，从而产生协同效应，显著增加脑血管风险。然而，这些风险因素的相互作用及其在地理多样性国家印度尼西亚的空间分布仍研究不足。
本研究旨在填补这一空白，通过对印度尼西亚各省的中风、糖尿病和高血压进行详细的地理空间分析。使用空间自相关技术评估这些疾病的聚集情况，并确定发病率显著高于或低于预期的特定区域。进一步采用空间自回归模型（SAR）检验糖尿病、高血压和中风之间的关系强度及方向，特别关注这些疾病如何在空间上相互作用。
材料与方法
本研究数据来自印度尼西亚社会健康保险管理局（BPJS Kesehatan）管理的全民健康覆盖系统，涵盖2017-2022年间印度尼西亚34个省份确诊为中风、糖尿病和高血压的健康保险参与者。每个省份作为分析的空间单元。数据经过医院/诊所内部审计员和BPJS分支机构验证人员的多级审核流程确保可靠性。人口数据来自印度尼西亚中央统计局（BPS）。
粗发病率计算公式为：
粗发病率(i) = 省份i的新病例数 / 省份i的人口数 × 100,000
使用R软件（4.2.2版）及sf、dplyr、tmap等包生成地理空间图。自然断裂法（Jenks算法）用于识别数据聚类，高斯图形模型（GGM）用于相关网络分析，空间自回归模型（SAR）用于评估空间依赖性。
结果
研究期间，印度尼西亚中风、高血压和糖尿病的粗发病率分别为每10万人158.47、2716.34和1503.06例。显著的空间异质性被观察到，其中某些省份（如中加里曼丹）始终处于三类疾病的高发集群。SAR分析发现糖尿病与中风发病率之间存在显著正向空间关联，表明糖尿病高发地区往往伴随较高的中风负担。
按发病率将省份分为五个集群（Cluster 1为最低，Cluster 5为最高）：
- 中风：巴厘岛、东爪哇、东加里曼丹和东努沙登加拉属于Cluster 5（高风险区）。
- 高血压：中加里曼丹、东努沙登加拉、西巴布亚和北苏拉威西属于Cluster 5。
- 糖尿病：日惹、哥隆塔洛、中加里曼丹、邦加勿里洞和楠榜属于Cluster 5。
年龄标准化发病率分析显示，40-65岁组（劳动年龄人群）的发病率显著高于其他年龄段。2020年中风发病率达峰值（604.95/10万），2021年因新冠疫情医疗资源受限而骤降。
地理空间分布
全球Moran's I检验显示所有疾病均存在显著空间自相关性。局部Moran分析发现：
- 中风热点区：西加里曼丹为冷点区（低发区），巴厘岛、东爪哇、南加里曼丹等为热点区。
- 糖尿病热点区：仅楠榜被识别为热点区。
- 高血压热点区：哥隆塔洛、北马鲁古等东部省份为热点区，可能与医疗资源可及性、社会经济条件或遗传易感性相关。
空间自回归模型
GGM网络分析证实糖尿病与中风相关性（r值更高，p值更低）。SAR模型显示糖尿病发病率每增加1单位，本地区中风发病率平均增加0.079单位（即100例糖尿病患者导致7.9例中风）。若全国糖尿病发病率上升，中风病例将增加18.3/100例糖尿病患者。
讨论
本研究揭示糖尿病在印度尼西亚中风负担中的关键作用，支持将糖尿病管理作为减少中风的关键策略。地理空间分析发现东部省份（如中加里曼丹）存在系统性医疗资源不足问题，而爪哇岛因基础设施完善呈现较均匀的疾病分布。遗传因素可能在东部地区疾病集群中发挥作用，例如胰岛素受体底物-1基因多态性与中风易感性相关。
建议采取多方位公共卫生策略：
- 提升高发地区医疗可及性：在爪哇岛外省份建立移动诊所和远程医疗服务。
- 社区健康教育：推广健康饮食和锻炼，利用"Posbindu PTM"等社区项目加强早期检测。
- 糖尿病专项管理：扩大筛查项目，确保胰岛素等药物可及性，推行糖尿病自我管理教育。
- 针对中加里曼丹的定制干预：加强"慢性病管理计划"（Prolanis）覆盖，利用远程医疗弥补专科医生短缺，并通过文化适配的健康教育减少自我药疗行为。
限制
本研究基于BPJS数据，可能遗漏未参保人群；部分地区医疗记录不完整可能影响结果准确性；未完全控制社会经济和遗传等混杂因素。
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