2006-2020年中国女性乳腺癌死亡趋势分析--基于年龄-时期-出生队列模型

目的:分析2006-2020年我国女性乳腺癌死亡趋势,为制定乳腺癌防控政策提供参考。方法:采用年龄-时期-出生队列模型估计女性乳腺癌死亡率的年龄效应、时期效应和出生队列效应。结果:我国女性乳腺癌死亡率总体呈上升趋势,年龄效应上死亡风险随年龄增加而上升,时期效应上死亡风险随年代渐近而缓慢上升,出生队列效应上死亡风险呈下降趋势。结论:建议加强对乳腺癌重点人群的健康教育与筛查,有针对性地制定乳腺癌防治策略,规范乳腺癌监测登记工作。

2006—2020年中国居民胃癌死亡趋势分析——基于年龄-时期-出生队列模型

目的:分析2006—2020年我国城乡居民胃癌死亡趋势,为制定胃癌防治策略提供依据。方法:采用年龄-时期-出生队列模型分析胃癌死亡率的年龄效应、时期效应以及出生队列效应。结果:我国居民胃癌死亡率总体呈下降趋势,年龄效应上死亡风险随年龄增加而上升,时期效应上死亡风险随年份趋近而下降,出生队列效应上死亡风险随出生年份的推迟呈下降趋势。结论:加强健康教育,扩面开展早期筛查,提高低收入患者的大病补偿比例,进一步降低胃癌死亡率。

1990—2019年中国利什曼病发病趋势及年龄-时期-队列模型分析

目的分析1990—2019年中国利什曼病发病率的变化趋势,探究年龄、时期及队列因素对利什曼病发病率的影响,为中国利什曼病的防控政策的制定提供参考依据。方法利用2019年全球疾病负担数据库作为数据来源,提取1990—2019年中国利什曼病发病人数、粗发病率、标化发病率等数据。运用Joinpoint回归模型分析1990—2019年中国利什曼病标化发病率的变化趋势,并计算年度变化百分比(annual percentage change,APC)与平均年度变化百分比(average annual percentage change,AAPC)。采用年龄-时期-队列模型分析年龄、时期及队列因素对中国利什曼病发病率的影响。结果1990—2019年中国利什曼病发病数从4487例减至904例,降幅79.85%;粗发病率从0.38/10万降至0.06/10万,降幅84.21%;标化发病率从0.37/10万降至0.08/10万,降幅78.38%。Joinpoint回归模型结果显示,1990—2019年中国利什曼病全人群、男性和女性标化发病率均呈下降趋势,AAPC分别为-5.00%、-5.06%、-4.95%,差异均有统计学意义(t=-90.65、-90.70、-90.82,P均<0.01)。年龄-时期-队列模型结果显示,1990—2019年中国人群利什曼病发病风险随着年龄的增长而降低(RR值从5.24降至0.23),随着时期的推移而降低(RR值从2.14降至0.67),越晚出生的队列其发病风险越小(RR值从7.86降至0.12)。结论1990—2019年我国利什曼病呈低度流行态势,利什曼病防治效果显著,但仍需加强对重点区域传播媒介的干预和高危人群的防护,以降低我国利什曼病疾病负担。

1990一2019年中国归因于饮酒的口腔癌死亡趋势及年龄-时期-队列模型分析

目的研究1990—2019年中国归因于饮酒的口腔癌死亡趋势变化。方法利用2019年全球疾病负担中国及全球数据,采用死亡人数、死亡率、标化死亡率进行描述,运用Joinpoint回归模型分析口腔癌死亡趋势,构建年龄-时期-队列(age-period-cohort,APC)模型,定量评估年龄、时期、出生队列对死亡的独立影响。结果2019年中国口腔癌死亡人数9296例,较1990年增长309.70%,高于全球平均水平;标化死亡率全人群、男性呈增长趋势,女性保持不变。死亡率以平均每年4.23%的速度上升,2019年为0.65/10万,较1990年增长242.11%。死亡高发年龄段1990年集中在55~69岁,2019年后推至60~74岁。1990—2019年总体净偏移值为2.38%,死亡率随年龄增长而增高,在85~89岁达峰值8.36/10万,随时期推移呈现先降后升再降趋势,2010—2014时期组相对危险度(relative risk,RR)达最大1.64,出生队列效应RR值呈上升趋势,2000—2004年出生队列RR达最大2.95。结论中国归因于饮酒的口腔癌死亡负担逐年加重,60岁以上老年人群尤其男性是高危对象,年轻人群饮酒习惯和口腔健康需引起关注。

1990—2019年我国宫颈癌发病与死亡趋势及其年龄-时期-队列模型

目的分析1990—2019年我国宫颈癌发病与死亡的现状及流行趋势。方法利用2019年全球疾病负担研究(Global Burden of Disease 2019,GBD 2019)数据,选择发病率和死亡率作为分析指标,利用Joinpoint回归分析宫颈癌发病与死亡的变化情况,并计算年度变化百分比(annual percent change,APC)与平均年度变化百分比(average annual percent change,AAPC)。基于年龄-时期-队列模型分析年龄、时期和队列对发病率与死亡率变化的影响。结果1990—2019年我国宫颈癌发病率与死亡率均呈上升趋势,平均每年分别上升2.80%和1.79%。年龄-时期-队列模型分析结果显示,1990—2019年我国宫颈癌发病率的纵向年龄曲线呈先上升后下降的趋势,70~74岁达到峰值29.09/10万(95%CI:23.66/10万~35.75/10万);死亡率的纵向年龄曲线呈上升趋势,85~89岁达到峰值31.85/10万(95%CI:28.30/10万~35.84/10万)。1990—2019年我国女性宫颈癌发病风险逐渐上升,死亡风险在1990—1994年至1995—1999年时期呈下降趋势,以2000—2004年(RR=1.00)为对照组,2005—2009年时期呈上升趋势,随后呈下降趋势;出生越晚的女性宫颈癌发病风险越高,死亡风险越低。结论1990—2019年我国宫颈癌发病率与死亡率呈上升趋势,而且越晚出生的女性宫颈癌发病风险越高,应进一步加强宫颈癌的防治工作。

基于年龄-时期-队列模型分析1990—2019年中国妇科疾病负担趋势

目的:了解中国女性1990—2019年妇科疾病负担变化趋势及其年龄、时期、队列效应,为妇科疾病的预防和控制策略的制定提供科学依据。方法:利用2019年全球疾病负担研究(Global Burden of Disease Study 2019,GBD 2019)数据,采用Joinpoint回归模型分析中国妇科疾病发病率和伤残调整寿命年(disability adjusted life year,DALY)率的变化趋势,基于年龄-时期-队列模型探讨年龄、时期和队列效应对发病率和DALY率的影响,并分析经前期综合征、生殖器脱垂、子宫肌瘤、子宫内膜异位症、多囊卵巢综合征发病率和DALY率的顺位。结果:1990—2019年中国妇科疾病发病率和DALY率均呈下降趋势,平均每年分别下降0.63%(95%CI:-0.73%~-0.54%,P<0.05)和0.34%(95%CI:-0.43%~-0.24%,P<0.05)。年龄-时期-队列模型结果显示,1990—2019年中国妇科疾病发病率和DALY率的纵向年龄曲线均呈先上升后下降的趋势,在30~34岁达高峰。随着时期的推移,妇科疾病的发病风险和DALY风险均呈下降趋势,以2000—2004年为参考时期(RR=1),2015—2019年时期发病风险下降至最低(RR=0.73,95%CI:0.74~0.71)。1905—1909至1985—1989年出生队列的发病风险和DALY风险呈下降趋势,1990—1994至2000—2004年出生队列略呈上升趋势。1990和2019年常见妇科疾病中经前期综合征发病率(7245.53/10万、5695.02/10万)和DALY率(222.21/10万、197.95/10万)居于首位。结论:我国减少妇科疾病负担的工作已取得一定进展,但疾病负担仍然严重,应加强对年轻女性妇科疾病的健康宣传教育,开展有针对性的普查,提高诊断和治疗技术,继续降低我国的妇科疾病负担。

基于年龄-时期-队列模型的中国物质使用障碍疾病负担及预测研究

目的分析1990—2019年中国物质使用障碍(SUD)的发病和疾病负担情况,评估不同年龄、时期和出生队列对SUD疾病负担的影响,并预测2020—2034年SUD的疾病负担情况,为SUD的预防提供参考。方法利用2019全球疾病负担研究数据库,通过发病率、过早死亡损失寿命年(YLLs)、伤残损失寿命年(YLDs)和伤残调整寿命年(DALYs)等指标描述疾病负担,采用Joinpoint回归模型分析SUD标化发病率、标化DALYs率的变化趋势,基于年龄-时期-队列模型探讨SUD发病率及疾病负担的年龄、时期和队列效应。采用灰色预测模型GM(1,1)对SUD的发病率及疾病负担趋势进行拟合,同时预测2020—2034年SUD的发病率及疾病负担。结果1990—2019年中国苯丙胺类药物[平均年度变化百分比(AAPC)=-0.9%]、可卡因(AAPC=-0.5%)SUD标化发病率呈下降的趋势(P<0.001),大麻(AAPC=0.9%)SUD标化发病率呈逐年上升的趋势(P<0.001),阿片类药物SUD标化发病率变化趋势不明显(P>0.05)。这4种SUD造成的DALYs率均呈现逐年降低的趋势(AAPC_(苯丙胺类药物)=-2.2%、AAPC_(可卡因)=-1.5%、AAPC_(大麻)=-1.0%、AAPC_(阿片类药物)=-1.0%,P<0.001)。年龄-时期-队列效应结果显示,苯丙胺类药物、可卡因、大麻、阿片类药物SUD的发病峰值均在25~30岁组。大麻SUD造成的DALYs率随着年龄的增长而逐渐增加,而苯丙胺类药物、可卡因类、阿片类药物SUD的DALYs率分别在25~29岁、30~34岁、35~39岁组达到峰值。时期结果显示,苯丙胺类药物、可卡因、大麻SUD的发病风险呈现先降低后上升的趋势,阿片类药物SUD发病风险呈先升高后降低然后又升高的趋势。出生队列效应结果显示,苯丙胺类药物、可卡因、阿片类药物SUD的发病风险除个别出生队列出现小幅度波动外,整体上呈现逐渐降低的趋势;苯丙胺类药物、可卡因、阿片类药物SUD造成的DALYs率风险整体上呈现逐渐降低的趋势,而大麻SUD造成的DALYs率风险呈现逐年升高的趋势。预测结果显示2020—2034年苯丙胺类药物、可卡因、阿片类药物SUD的发病率呈下降趋势,大麻SUD的发病率呈波动上升的趋势。归因于苯丙胺类药物、可卡因、大麻及阿片类药物SUD的DALYs呈逐年下降的趋势。结论中国SUD疾病负担未来呈逐年下降的趋势,其发病率和疾病负担均不同程度地受年龄效应、时期效应及队列效应的影响,早期预防和有效干预是控制SUD的关键措施。

1990-2019年中国白血病发病率与死亡率年龄-时期-队列分析

目的:分析1990-2019年中国居民白血病发病及死亡随年龄、时期及队列的变化趋势,为白血病研究提供参考依据。方法:基于1990-2019年中国居民白血病发病率及死亡率数据,利用Joinpoint回归模型分析白血病发病率及死亡率的变化趋势。运用年龄-时期-队列(age-period-cohort,APC)模型分析年龄、时期、队列对发病率及死亡率变化的影响。结果:1990-2019年中国居民男性及女性发病率的年平均变化百分率(average annual percentage change,AAPC)分别为-0.35(P<0.01)和-0.98(P<0.01),男性及女性死亡率的AAPC分别为-1.53(P<0.01)和-2.28(P<0.01)。APC模型结果显示:年龄发病及死亡风险随着年龄的增加,均先降低后升高,呈U型分布;时期发病风险随着时期的增加而上升,时期死亡风险则呈下降趋势;队列发病及死亡风险随着出生队列的推移均呈先上升后下降的趋势。结论:1990-2019年全国白血病发病率及死亡率总体呈下降趋势,人群白血病发病风险和死亡风险受年龄、时期和出生队列影响较大,加强对高危人群的防治,有助于降低我国白血病疾病负担。

2006—2020年中国居民丙肝发病趋势的年龄-时期-队列效应分析

目的:分析2006—2020年中国居民丙肝发病趋势,为丙肝防治工作提供参考依据。方法:基于2006—2020年中国丙肝发病率数据,构建年龄-时期-队列模型,分析丙肝发病趋势及年龄、时期、出生队列对发病率的影响。结果:中国居民丙肝发病率由2006年的5.41/10万上升至2020年的13.82/10万,纵向年龄曲线呈“J”字形上升趋势,时期RR值随着时间先上升后下降,出生队列效应呈倒“W”变化趋势。结论:中国居民丙肝发病率总体呈上升趋势,受年龄和出生队列效应的影响较大,对此,应加强丙肝防治知识的宣传教育,积极落实丙肝防治措施,控制传播途径,有效推动和助力实现2030年消除丙肝公共卫生危害各项工作目标。

1990至2019年中国宫外孕发病的年龄-时期-队列分析

目的:分析1990至2019年中国宫外孕的发病变化,为制定相关预防和治疗提供数据支持。方法:利用Joinpoint回归分析1990至2019年分年龄段中国宫外孕发病的趋势变化,采用年龄-时期-队列模型和内生因子法估计宫外孕发病风险的年龄、时期和队列效应。结果:1990至2019年中国宫外孕发病率和标化发病率分别降低53.0%和46.1%,1990至2019年中国标化发病率的平均年度变化百分比(AAPC)为-1.9%(95%CI为-2.8~-0.9),分年龄段的发病率趋势中10~14岁、15~19岁、20~24岁、25~29岁、30~34岁和35~39岁年龄组呈下降趋势,AAPC分别为-1.9%(95%CI为-2.3~-1.4)、-3.4%(95%CI为-4.3~-2.5)、-4.0%(95%CI为-4.7~-3.4)、-2.0%(95%CI为-2.8~-1.2)和-1.1%(95%CI为-1.7~-0.5),45~49岁和50~54岁年龄组呈上升趋势,AAPC分别为0.8%(95%CI为0.1~1.6)和1.0(95%CI为0.3~1.8)。年龄效应可以看出25~29岁年龄组发病风险最高,相对危险度由10~14岁的0.02升至25~29岁的10.96后降至50~54岁的0.03。时期效应显示1990至2019年间发病的效应系数呈先下降后上升趋势,相对危险度由1990至1994年的1.12降至2000至2004年的0.76后升至2015至2019年的1.53。队列效应显示宫外孕发病率随出生年份的后移呈先上升后下降趋势,在1970至1979年达到高峰,发病的相对危险度为1.62。2019年中国宫外孕的标化发病率在全球范围内处于较低水平,1990至2019年中国宫外孕的变化率在全球范围的下降幅度较高。结论:对宫外孕人群进行更多层次的分析,从而为当地卫生行政部门以及相关的健康从业人员提供有利的科学依据和数据支持,以期降低宫外孕的发病风险。

中国老年人口消费结构升级问题研究——基于年龄-时期-队列效应的分析

本文基于2012-2020年中国家庭追踪调查数据,采用分层APC交叉分类随机效应模型分析老年人口消费结构在年龄、时期、队列共同作用下的变动趋势。研究发现:(1)老年人口年龄与消费结构升级呈倒“U”型关系。随着年龄增长,老年人口发展与享受支出占比先上升后下降。(2)不同时期老年人口的消费结构存在显著差异,老年人口发展与享受支出占比会随时期推移而提高,说明老年人口消费结构呈升级趋势。农村老年人口和未受教育老年人口发展与享受支出占比在不同时期波动更大。(3)1939年之前出生的老年人口发展与享受支出占比一直处于低水平,1940-1951年出生的老年人口发展与享受支出占比在波动中呈上升趋势,最高点出现在1949-1951年出生队列。1952年后出生的老年人口发展与享受支出占比又出现明显下降。农村老年人口和未受教育老年人口发展与享受支出占比在不同队列之间波动更大。

2006-2020年中国食管癌死亡趋势及其年龄-时期-队列模型分析

目的:分析2006-2020年全国食管癌死亡趋势。方法:收集并整理中国卫生和计划生育统计年鉴中2006-2020年全国城市和农村食管癌死亡率数据,利用Joinpoint回归模型分析食管癌死亡率的变化趋势,并计算平均年度变化百分比(average annual percent change,AAPC)值。运用年龄-时期-队列模型(age-period-cohort model,APC模型)分析年龄、时期、队列对死亡率变化的影响。结果:2006-2020年全国食管癌世标死亡率总体上呈下降趋势,城市男性、城市女性、农村男性、农村女性AAPC分别为-3.04(P=0.119)、-3.43%(P=0.041)、-5.58%(P<0.001)、-9.80%(P<0.001),农村下降趋势更加明显。APC模型结果显示:年龄效应:食管癌死亡风险随着年龄的增加而升高,除农村男性80~84年龄段最高外,其余均在85+年龄段最高;时期效应:城市居民没有明显变化,农村居民呈下降趋势;队列效应:城市和农村出生队列越晚死亡风险越低,其中城市男性和农村男性在1921-1925年死亡风险最高,城市女性和农村女性1931-1950年最高。结论:2006-2020年全国食管癌死亡率呈下降趋势,农村和城市死亡率差异在缩小。人群食管癌死亡风险受年龄与出生队列影响较大,控制危险因素、扩大早癌筛查覆盖面有助于降低食管癌的死亡风险。

2004-2018年中国艾滋病发病与死亡趋势及其年龄-时期-队列模型分析

背景艾滋病作为一种极具危害性的传染病,分析其发病率与死亡率变化趋势并探讨年龄、时期、队列3个因素对艾滋病发病率与死亡率的影响能够为艾滋病防控政策的制定提供一定的参考价值。目的分析2004—2018年中国艾滋病发病率与死亡率变化趋势,探究年龄、时期及队列因素对艾滋病发病率与死亡率的影响。方法于2022年3月,以中国公共卫生科学数据中心2004—2018年的网络直报系统数据作为数据来源,提取2004—2018年中国艾滋病各年龄组发病人数、发病率、死亡人数及死亡率数据。运用Joinpoint回归模型分析2004—2018年中国艾滋病发病率与死亡率的变化趋势,并计算年度变化百分比(APC)与平均年度变化百分比(AAPC);借助年龄-时期-队列模型分析年龄、时期及队列因素对中国艾滋病发病率与死亡率的影响。结果2004—2018年中国艾滋病发病率从0.2489/10^(5)升至4.9569/10^(5),死亡率从0.0605/10^(5)升至1.4312/10^(5)。Joinpoint回归模型结果显示,2004—2018年中国艾滋病发病率与死亡率分别年均上升22.70%〔95%CI(20.70%,24.80%)〕和18.80%〔95%CI(12.10%,25.90%)〕。年龄-时期-队列模型结果显示:年龄、时期及队列因素均对中国艾滋病发病率与死亡率有影响;2004—2018年中国艾滋病发病率与死亡率的纵向年龄曲线均呈“J”字形上升趋势,年龄别发病率从5~9岁组的0.0004/10^(5)上升至75~79岁组的2828.8285/10^(5),年龄别死亡率从5~9岁组的0.0004/10^(5)上升至75~79岁组的740.2974/10^(5);随着时期的推移,艾滋病发病与死亡风险均逐渐增加,以2009—2013年时期组为对照组〔时期率比(RR)值=1.0000〕,发病风险RR值由2004—2008年时期组的0.3156〔95%CI(0.2772,0.3594)〕上升至2014—2018年时期组的2.0244〔95%CI(1.8771,2.1832)〕,死亡风险RR值由2004—2008年时期组的0.3291〔95%CI(0.2917,0.3713)上升至2014—2018年时期组的1.5226〔95%CI(1.4128,1.6409)〕;与较早出生的队列相比,较晚出生的队列艾滋病发病与死亡风险更高,以1969—1973年出生队列组为对照组(出生队列RR值=1.0000),发病风险RR值由1929—1933年出生队列组的0.0001〔95%CI(0,0.0004)〕上升至2009—2013年出生队列组的471.3853〔95%CI(118.5243,1874.7556)〕,死亡风险RR值由1929—1933年出生队列组的0.0001〔95%CI(0,0.0006)〕上升至2009—2013年出生队列组的93.6345〔95%CI(21.1680,414.1824)〕。结论2004—2018年中国艾滋病发病率与死亡率均呈上升趋势。艾滋病发病率与死亡率随年龄增长而升高,艾滋病发病与死亡风险的时期、队列效应均呈上升趋势。需重点加强对中老年群体的艾滋病防治工作。

1990-2019年中国烧伤发病率及死亡率趋势的年龄-时期-队列模型分析

目的:分析中国烧伤发病率、死亡率在年龄、时期及队列方面的变化趋势。方法:数据来源于全球疾病负担(Global burdenofdiseasestudy,GBD)数据库,从中收集1990年-2019年关于全球及中国热力烧伤相关资料,并使用年龄-时期-队列模型探索中国烧伤发病率及死亡率的年龄、时期及队列效应。结果:中国烧伤标准化发病率在过去30年间总体呈上升趋势,从1990年的76.32/10万上升至2019年的87.08/10万,总体上升14.1%。中国烧伤标化死亡率几乎持续下降,从1990年的1.90/10万下降至2019年的0.72/10万,总体下降62.1%。年龄效应对中国烧伤发病率的影响表现为上升-下降-上升趋势,时期为先下降后上升趋势,队列则为上升趋势。年龄效应对中国烧伤死亡率影响表现在70岁后快速上升,而时期及队列则为持续下降。结论:结合年龄效应及队列效应分析,中国烧伤发病率主要集中在40岁以下人群,应注意该年龄段人群的安全教育及环境安全管理。年龄效应对中国烧伤死亡率影响最明显,尤其是70岁以上人群,应注意做好该年龄段人群的陪护工作。

中国居民2002—2021年自杀死亡趋势年龄-时期-队列模型分析

目的 探讨中国居民自杀死亡率随年龄、时期、出生队列变化的趋势,为中国自杀预防策略的制定提供理论参考依据。方法 提取《中国卫生健康统计年鉴》中2002至2021年中国居民自杀死亡率数据,采用美国国家癌症研究所的年龄-时期-队列模型网络工具进行统计分析,计算自杀死亡率的年龄效应、时期效应和出生队列效应。结果 中国居民2002至2021年自杀死亡率呈下降趋势,男性和女性的自杀死亡率分别由2002年的14.20/10万(标准化率21.27/10万)和13.90/10万(标准化率17.84/10万)下降至2021年的6.65/10万(标准化率6.42/10万)和4.73/10万(标准化率4.29/10万)。年龄-时期-队列模型结果显示,所有年龄组男性居民自杀死亡率年净漂移值为-4.294%[95%CI(-4.758%,-3.829%)],女性居民为-7.106%[95%CI(-7.653%,-6.556%)]。不同性别人群自杀死亡率的年龄效应有较大差异,0~45岁年龄组女性自杀死亡率高于男性,45岁以上年龄组则是男性高于女性;分别以2007—2011年作为时期对照和以1962—1966年作为出生队列对照组,不同性别人群自杀死亡风险均呈下降趋势。结论 中国居民2002至2021年自杀死亡率呈下降趋势,受时期和出生队列的影响较大,15~35岁女性和45岁以上男性是重点人群,应予以重点防控。

1990—2019年中国女性乳腺癌发病及死亡趋势的年龄-时期-队列模型分析

背景 乳腺癌位居全球女性癌因死亡首位,具有发病率高、疾病负担重等特点。目的 评估1990—2019年中国女性乳腺癌发病率及死亡率的流行变化趋势。方法 提取《2019年全球疾病负担》数据库中1990—2019年中国≥15岁女性乳腺癌发病及死亡数据,应用年龄-时期-队列的贝叶斯模型对中国1990—2019年女性乳腺癌发病及死亡趋势进行拟合,进一步估计中国女性乳腺癌发病及死亡风险中的年龄效应、时期效应和队列效应。结果 1990—2019年中国女性乳腺癌粗发病率从14.14/10万升至52.81/10万,粗死亡率从7.22/10万升至13.40/10万。乳腺癌标化发病率总体呈上升趋势(1990年为17.07/10万,2019年为35.61/10万),标化死亡率呈平稳略减趋势(1990年为9.16/10万,2019年为8.98/10万)。年龄-时期-队列模型分析结果显示:所有年龄组女性乳腺癌发病率净漂移值为2.58%〔95%CI(2.34%,2.83%)〕,局部漂移值在65~69岁年龄段达到最高,为3.46%〔95%CI(3.11%,3.80%)〕;死亡率净漂移值为-0.75%〔95%CI(-1.09%,-0.41%)〕,局部漂移值在15~44岁呈平稳趋势,且约60岁之后局部漂移值>0;年龄效应中乳腺癌发病和死亡风险随着年龄增长而增加;以2000—2004年为参考时期,发病风险的时期效应总体呈上升趋势(RR值为0.79~1.47),死亡风险的时期效应总体呈下降趋势(RR值为1.08~0.90);以1955—1959年为对照组,乳腺癌发病风险的队列效应总体上有所升高(RR值为0.27~2.48),乳腺癌死亡风险的队列效应呈先增(RR值为0.78~1.06)后降趋势(RR值为1.06~0.44)。结论 中国女性1990—2019年乳腺癌发病率和死亡率均呈持续上升趋势,乳腺癌发病和死亡风险的年龄效应和队列效应占主导地位。

1990—2019年中国肺癌发病死亡趋势分析及年龄-时期-队列模型

目的 分析1990—2019年我国肺癌发病率及死亡率的变化趋势,为我国肺癌的防治提供科学依据。方法 采用全球疾病负担数据库提供的中国1990—2019年肺癌的发病与死亡数据,利用Joinpoint回归模型分析肺癌发病与死亡趋势的变化,采用Stata 17.0软件建立年龄-时期-队列模型,分析肺癌在年龄、时期以及队列因素影响下的变化。结果 1990—2019年,中国女性、男性以及总体人群肺癌发病率和死亡率的变化均呈逐渐上升的趋势,总体人群发病率的平均年度变化百分比(average annual percent change,AAPC)值为1.176%,死亡率的AAPC值为0.786%。中国人群发病的年龄效应系数从-152.224升高至229.609,时期效应系数从-16.116上升至22.409,1951年出生队列的效应系数最高为65.753;中国人群死亡的年龄组效应系数由-167.360增至286.438,时期效应系数由-14.792升至21.162,在1951—1956年期间的出生队列,死亡的队列效应最高,效应系数为69.846。结论 1990—2019年中国肺癌总体发病和死亡率均呈上升趋势,年龄和时期因素是影响人群肺癌发生发展的重要因素,1951—1956年期间出生的队列发病和死亡风险均处于最高水平,应进行重点防治,以减轻肺癌患者的疾病负担。

中国居民2002-2021年急性心肌梗死死亡趋势年龄-时期-队列模型分析

目的探讨中国居民急性心肌梗死死亡率随年龄、时期、出生队列的变化趋势,为制定急性心肌梗死预防策略提供参考。方法提取《中国卫生健康统计年鉴》中2002至2021年中国居民急性心肌梗死死亡率数据,采用年龄-时期-队列模型网络工具进行统计分析,计算急性心肌梗死死亡率的年龄效应、时期效应和出生队列效应。结果中国居民2002至2021年急性心肌梗死死亡率呈上升趋势,城市和乡村的急性心肌梗死死亡率分别由2002年的16.46/10万(标准化率26.83/10万)和12.00/10万(标准化率27.48/10万)上升至2021年的63.25/10万(标准化率43.39/10万)和78.62/10万(标准化率81.85/10万)。年龄-时期-队列模型结果显示,城市居民急性心肌梗死死亡率年净漂移值为3.023%[95%CI(2.591%,3.456%)],乡村居民为7.174%[95%CI(6.475%,7.878%)]。不同人群急性心肌梗死死亡率的年龄效应有较大差异,在同一出生队列下随年龄的增长,乡村居民急性心肌梗死死亡率变化趋势显著高于城市居民。结论中国居民2002至2021年急性心肌梗死死亡率总体呈先上升后趋于平稳且稳中有降的变化趋势,70岁以上老年人群体,尤其是乡村老年人是重点人群,应予以重点防控。

2005-2021年荆州市肾综合征出血热发病率的贝叶斯年龄-时期-队列分析

目的分析2005-2021年荆州市肾综合征出血热(HFRS)病例的年龄、时期和出生队列特征。方法自传染病监测系统收集2005-2021年荆州市HFRS发病率数据。采用描述性流行病学方法描述HFRS病例的时期、年龄分布特点。采用Spearman等级相关分析HFRS变化趋势。采用贝叶斯年龄-时期-队列分析分析HFRS发病率的年龄、时期和出生队列效应。所有分析均比较不同性别差异。结果2005-2021年荆州市累计报告HFRS 1407例,年均发病率为1.43/10万。2005-2021年荆州市HFRS发病率总体呈上升趋势(r_(s)=0.94,P=0.000)。相较于2013年,2016年后发病风险均有统计学意义(RR>1,P<0.05)。年龄分布呈倒“V”型,发病高峰出现在60~64岁(4.22/10万)、65~69岁年龄组(4.12/10万)。60~64岁年龄组相较45~49岁年龄组发病风险高(RR=1.63,95%CI:1.07~2.26)。14岁及以下人群随时期构成比在0.00%~6.90%波动,发病率在0.00~0.37/10万波动;60岁及以上人群年均发病率为3.12/10万,构成比为32.62%,构成比随年份呈波动上升趋势,由2005年的13.04%上升至2021年的40.87%。不同性别时期、队列效应一致;男性(4.55/10万)发病率高于女性(1.84/10万),女性60岁及以上HFRS病例构成比(39.39%)高于男性(30.27%)。结论荆州市HFRS疫情呈高发态势,存在明显年龄、时期和出生队列特征。高发年龄以60岁以上为主,需加快该人群HFRS疫苗研发,以保护该人群。

1990—2019年中国抑郁症发病趋势的Joinpoint回归与年龄-时期-队列分析

目的 分析1990-2019年中国抑郁症的发病趋势及年龄、时期和队列效应产生的影响。方法 整理全球疾病负担研究2019(global burden of disease study 2019, GBD 2019)数据库中1990-2019年中国10~94岁人群抑郁症发病率数据,利用Joinpoint回归模型对抑郁症标化发病率的时间趋势进行分析;运用年龄-时期-队列模型分析抑郁症的年龄、时期和队列效应。结果 1990-2019年中国居民抑郁症的标化发病率总体呈下降趋势,女性高于男性,存在性别差异。Joinpoint回归模型显示,女性抑郁症标化发病率在1990-2019年平均每年下降0.64%[平均年度变化百分比(average annual percent change, AAPC)=-0.64%, P <0.001];男性抑郁症标化发病率在1990-2019年平均每年下降0.26%(AAPC=-0.26%,P=0.008)。年龄-时期-队列模型显示,抑郁症发病风险总体随年龄的增加而上升;随时期的推移变化趋势不明显;随队列的推移总体为下降趋势。结论 1990-2019年中国居民抑郁症的标化发病率总体呈下降趋势,应关注老年人群,制定卫生政策,以减轻社会负担及促进老年人群的心理健康。