1990和2017年中国与全球心血管病疾病负担研究

目的研究1990和2017年中国与全球心血管疾病(CVD)所造成的疾病负担,为制定合理有效的CVD预防和控制政策提供参考依据。方法本研究数据来源于2017年全球疾病负担研究,主要指标包括死亡人数、死亡率、疾病所致伤残引起的健康寿命损失年(YLD)、早死所致的寿命损失年(YLL)和伤残调整寿命年(DALY)、标化死亡率、DALY率、YLL率和YLD率。采用WPS 2019和SPSS 18.0统计软件描述中国1990和2017年CVD疾病负担性别分布及其变化幅度,并与全球平均水平比较。结果2017年中国CVD的死亡总数为437.8万例,死亡率为310.0/10万,标化死亡率为261.9/10万;DALY为8504.1万人年;DALY率、YLL率和YLD率分别为6020.7/10万、5291.4/10万和729.3/10万。与1990年相比,2017年中国CVD死亡数、DALY分别增加了95.0%、56.9%,男性和女性均呈增长趋势且男性增长幅度明显高于女性。全球CVD死亡人数和DALY也均呈上升趋势,但增幅(49.0%、37.1%)均低于中国。1990和2017年中国人群脑血管疾病的死亡率、DALY率、YLL率和YLD率均居首位,缺血性心脏病居第2位。结论与1990年相比,2017年我国CVD导致的疾病负担越来越严重且高于全球平均水平,其中以脑血管疾病和缺血性心脏病最为严重,应通过多种途径加强CVD的预防和诊治,降低其对个人、家庭及社会造成的负担。

1990—2025年我国高发慢性病的流行趋势及预测

目的了解我国高发慢性病流行情况及其相关影响因素,预测慢性病未来的流行趋势,为预防控制慢性病提供理论依据。方法利用1990—2017年全球疾病负担(GBD)高发慢性病患病率和疾病负担数据,同时从世界银行数据库(World Bank)获取高发慢性病相关影响因素数据。应用SPSS 19.0比较我国高发慢性病间患病率流行情况,应用逐步回归分析探索各相关影响因素与高发慢性病间的关联,应用ARIMA时间序列预测模型对高发慢性病未来趋势进行预测。结果1990—2017年我国高发慢性病患病率均呈持续增长趋势,慢性阻塞性肺疾病(COPD)和脑卒中的患病率一直高于全球水平;脑卒中的年平均增长率最高,为2.97%,COPD最低,为0.02%;女性的心血管疾病(CVD)和缺血性心脏病患病率均高于男性,且差距呈现逐渐增大趋势。农村人口、65岁及以上人口占总人口的百分比和吸烟率是CVD预测模型的影响因素(P<0.01),城镇人口增长率、二氧化碳排放量和超重发生率是COPD的影响因素(P<0.01),农村人口、农村人口增长率、城镇人口增长率和二氧化碳排放量是糖尿病的影响因素(P<0.01),农村人口、城镇人口增长率、吸烟率和65岁及以上的人口总数是缺血性心脏病的影响因素(P<0.01,P<0.05),老年抚养比、按购买力平价衡量的人均国民总收入(PPPGNI)和农村人口增长率是脑卒中的影响因素(P<0.01)。2018—2025年我国高发慢性病患病率的趋势预测结果显示,CVD、缺血性心脏病与脑卒中的患病率呈现不断增长趋势,CVD患病率由2017年的7551.99/10万上升到2025年的9769.81/10万,缺血性心脏病的患病率由2017年的1612.79/10万上升到2025年的1895.91/10万,脑卒中的患病率由2017年的2393.74/10万上升到2025年的4087.20/10万,而糖尿病与COPD呈现下降趋势,COPD的患病率由2017年的4710.65/10万下降到2025年的3045.41/10万,糖尿病的患病率由2017年的6336.08/10万下降到2025年的5957.94/10万。结论我国高发慢性病患病率仍不断上升,需要提高慢病防控意识,重视慢病高危人群的筛查与防治,实现系统、整合的慢病防控决策与管理。

冠心病及脑卒中的发病率和死亡率与互联网搜索引擎数据的关联分析

目的研究两种高发心血管疾病的发病率及死亡率与互联网搜索引擎数据之间的关联,评估特定类型心血管疾病人群的地区分布差异。方法本研究从全球疾病负担数据库中获取2011-2017年中国冠心病及脑卒中的发病率和死亡率数据。冠心病及脑卒中的网络搜索数据来自百度指数。采用Excel 2016、SPSS 22.0及Eviews 8.0进行Spearman秩相关分析、时间序列分析、单位根检验和Engle-Granger检验。结果 2011-2017年冠心病和脑卒中的发病率和死亡率均呈上升趋势,冠心病的死亡率高于发病率,且随着时间变化呈现扩大的趋势。关键词"冠心病"的百度指数与冠心病的发病率及死亡率均呈正相关关系(rs均为0.961,P<0.01);关键词"脑卒中"的百度指数与脑卒中的发病率及死亡率也均呈正相关关系(rs分别为0.833、0.834,P<0.01)。对原始的百度指数数据进行时间序列季节性分解后,新的百度指数数据亦分别与冠心病、脑卒中的发病率和死亡率数据呈正相关关系(冠心病发病率的rs为0.965,冠心病死亡率的rs为0.965,脑卒中发病率的rs为0.895,脑卒中死亡率的rs为0.877,P<0.01)。Engle-Granger检验结果显示,在二阶差分的水平上,冠心病、脑卒中关键词的百度指数数据与发病率和死亡率均存在协整关系。华东地区对2种心血管疾病的网络搜索量最大,东北及西北地区的网络搜索量最小。冠心病及脑卒中网络搜索量排名前3的城市分别为北京市、成都市和上海市。结论搜索行为从不同的角度反映了公众对心血管疾病的认知。研究互联网搜索行为作为一种补充手段,为监测心血管疾病的发病和死亡趋势提供了一种创新和实时的方法。

经济发展、空气污染与呼吸系统疾病负担的交互影响

目的探讨经济发展、空气污染与呼吸系统疾病负担之间的动态影响,为我国经济发展与居民健康水平的改善提供策略依据。方法利用《中国统计年鉴》与全球疾病负担数据库数据,对1990-2017年呼吸系统疾病负担进行了描述性统计分析,对数据进行因子分析提取共同因子后,基于共同因子建立因子增广的向量自回归(FAVAR)模型。由于可获得反映经济发展情况与空气污染状况的时序变量数据区间为2003-2017年,因此构建的FAVAR模型的样本数据期间为2003-2017年,考察经济发展、空气污染与呼吸系统疾病负担的动态交互影响。采用Stata 13与EVIEWS 8.0软件进行数据计算。结果我国气管、支气管和肺部癌症的伤残调整寿命年(DALYs)从1990年的502.3万人年增长到2017年的1234.2万人年;哮喘、慢性阻塞性肺疾病与慢性呼吸道疾病DALYs呈下降趋势。进行因子的分析提取,结果显示,经济因子、污染因子和疾病因子对各自变量具有良好的解释作用。经济因子是污染因子与疾病因子的格兰杰原因,污染因子是疾病因子的格兰杰原因。经济因子对污染因子的冲击较为波动,1~6期冲击较小,7~8期为负向冲击,而8期后经济因子增长会对污染因子具有正向冲击。而经济因子对疾病因子在9期后有较大的正向冲击。污染因子在1~7期对疾病因子冲击较小,8~9期后对疾病因子具有负冲击,9期后有正向冲击。结论政府需有效转变经济发展方式,推动经济和环境的协调发展,在发展经济的同时降低污染,最终提高人民的健康水平。