目的：探索深圳市精神和行为障碍住院患者的共病状况及其网络结构特征，分析不同性别、年龄段患者的共病模式差异，为精神障碍患者的综合管理与干预提供依据。方法：基于2019年1月1日—2025年6月30日深圳市样本三甲精神专科医院所有精神和行为障碍住院患者的病案首页数据，构建共病网络，采用Louvain算法进行疾病社区识别。结果：共纳入63 522例精神和行为障碍住院患者，共病率为80.7%，人均共病2.91种。共病网络包含66个疾病节点、368条连线，网络密度为0.172，经Louvain算法识别出5个共病社区。分层分析显示，女性患者共病网络密度与平均度更高，男性患者在物质使用相关障碍及其所致器质性损害路径上的共病关联更为突出。结论：深圳市精神和行为障碍住院患者共病负担较高，共病网络结构存在明显性别差异，并随年龄呈现动态演变特征。临床实践中应针对不同人群制定个性化共病防控与综合管理策略。