1990-2019年中国和美国胰腺癌发病率长期趋势分析

目的:通过对比中国和美国人群胰腺癌发病率的变化趋势,为中国胰腺癌的防控提供有效的建议。方法:基于全球疾病负担(Global Burden of Disease,GBD)2019中1990-2019年中国和美国胰腺癌发病率相关数据,采用美国国家癌症中心提供的Joinpoint软件计算胰腺癌年度百分比变化(annual percentage change,APC)和平均年度百分比变化(average annual percentage change,AAPC)来估计胰腺癌年龄标化发病率的时间趋势,以及采用年龄-时期-队列模型分析工具评估年龄、时期、出生队列对胰腺癌发病率的独立效应。结果:中国胰腺癌发病率增幅高于美国,上升趋势明显高于美国,男性人群发病例数增长约3.4倍,女性约3.1倍。Joinpoint结果显示,中国总人口AAPC为2.1%,男性为2.3%,女性为1.9%。中国与美国胰腺癌发病率的年龄效应均随年龄增长而上升,在85~89岁年龄组时年龄效应最大;时期效应整体随着时期的推移而上升,中国呈明显变化趋势而美国几乎保持稳定;队列效应呈现先上升后波动式下降的趋势,中国男性胰腺癌发病率RR值增长最大。结论:中国人群胰腺癌发病率趋势显著上升,男性发病率大于女性,需要重点加强我国55岁以上男性人群胰腺癌的相关防控。

中国青年何以自豪?——青年受教育程度与国家自豪感的关系演变(1995—2018年)

文章基于1995—2018年世界价值观的中国调查数据,利用多层年龄—时期—队列模型,以18—35岁青年为研究对象,分解出青年受教育程度对其国家自豪感影响在时期和队列变迁中的演变趋势。实证结果显示,从总体上来看,中等学历青年的国家自豪感最强,高等学历青年次之,初等学历青年最弱。随着时期推移,我国青年总体上的国家自豪感呈“U形”变迁趋势,其中,1995—2012年的先降后升趋势主要与初等学历和中等学历青年的国家自豪感变化有关,而2018年达到最高点则主要与高等学历青年国家自豪感的加速提升有关。随着队列年轻化,青年国家自豪感呈现出“三个高峰”的趋势,并依次由初等学历、中等学历、高等学历青年的国家自豪感变化所引起。由此来看,在时期和队列变迁中,较低学历青年的规范性国家自豪感会随个人地位及其生活体验进行重构,而高等学历青年的国家自豪感则主要来自于对国家客观成就的理性判断。

教育对缓解多维相对贫困的影响——基于高校扩招自然实验的证据

在以多维性为贫困重要属性的后脱贫时代,高等教育减贫相较于其他扶贫方式具有显著优势,因此有必要对高等教育减贫效果进行评估。本文基于2018年中国家庭追踪调查数据,利用各省扩招政策强度差异和样本出生队列信息构造双重差分模型,考察高校扩招对个体陷入多维相对贫困概率的影响。研究发现,高等教育减贫的效果显著,高校扩招后直接受到政策影响的队列陷入多维相对贫困的概率降低17.6%。在改变关键变量度量方式后,研究结果显示高等教育减贫效果依然稳健。高校扩招过程中为个体提供的高等教育机会提高了个体的非认知能力、非农就业的概率和社会资本,从而降低个体陷入多维相对贫困的概率。但是,高校扩招的减贫效应在不同群体之间存在差异,高校扩招对非农村人口、女性、父辈教育水平高的人群的减贫效应更大。因此,需更加注重不同群体在获得高质量高等教育方面的公平,以更好地发挥高等教育的减贫效应。

2008-2022年徐州市艾滋病发病及死亡趋势分析

目的:分析徐州市2008-2022年艾滋病发病和死亡趋势,并探讨年龄、时期及队列对其的影响,为有效控制艾滋病提供科学指导。方法:采用Joinpoint回归方法和年龄-时期-队列模型分析徐州市2008-2022年艾滋病发病率和死亡率趋势。结果:2008-2022年徐州市艾滋病总人口和男性发病率平均每年增长13.93%[平均年度变化百分比(AAPC)=13.93%,P<0.001]和18.78%(AAPC=18.78%,P<0.001);总人口和男性死亡率平均每年增长6.15%[年度变化百分比(APC)=AAPC=6.15%,P=0.001]和10.48%(AAPC=10.48%,P=0.001),女性死亡率平均每年下降4.93%(APC=AAPC=-4.93%,P=0.016)。2008-2022年徐州市艾滋病总人口发病率纵向年龄曲线呈“J”形上升趋势,死亡率纵向年龄曲线呈波动上升趋势。男性和女性艾滋病发病率和死亡率的时期RR值均先上升后下降。队列效应显示男性发病风险峰值在2003-2007年出生的队列;女性发病风险峰值在1968-1972年出生的队列。总人口和男性死亡风险出生队列效应整体呈现平稳状态;女性出生队列死亡风险波动较小。结论:2008-2022年徐州市总人口艾滋病发病率和死亡率均呈现上升趋势,男性发病和死亡风险均高于女性。老年群体艾滋病发病和死亡风险较大,在2003-2007年出生的男性队列艾滋病发病风险最高。

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。

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。

非酒精性脂肪性肝病发病的预测研究——基于前瞻性队列

目的识别非酒精性脂肪性肝病发病的影响因素,并建立其发病风险的预测模型。方法22702例受试者按7∶3被随机分配到训练集(n=15892)和验证集(n=6810)。采用Lasso-Cox回归构建预测非酒精性脂肪性肝病发病的列线图。采用受试者操作特征曲线下面积评估模型的区分度。结果体重指数、高血压、糖尿病、高尿酸血症、丙氨酸转氨酶、甘油三酯对非酒精性脂肪性肝病发病的影响有统计学意义并构建列线图。在训练集中,2、3、4年曲线下面积分别为0.72、0.73、0.73。在验证集中,2、3、4年曲线下面积分别为0.72、0.74、0.76。结论本研究建立的列线图模型对4年内非酒精性脂肪性肝病的发病率具有较好的预测价值。

1990-2019年中国归因于吸烟因素的食管癌疾病负担分析

【目的】分析1990-2019年中国归因于吸烟因素的食管癌疾病负担变化趋势。【方法】利用Joinpoint4.9.1.0软件基于GBD2019在1990-2019年归因于吸烟因素的中国食管癌死亡人数、死亡率、伤残寿命调整年(DALY)数据和国家人口数据,描述疾病负担变化趋势,利用年龄-时期-队列模型分析年龄、时期、队列对归因于吸烟的食管癌疾病负担变化趋势的影响。【结果】Joinpoint分析结果显示,归因于吸烟因素的食管癌标化死亡率和DALY率的平均年变化百分比(AAPC)值分别为-1.42%和-1.72%,女性的标化死亡率和DALY率AAPC值分别为-3.26%和-3.70%,男性的标化死亡率和DALY率AAPC值分别为-1.28%和-1.54%。归因于吸烟因素的年龄别疾病负担变化趋势显示,各年龄段死亡率和DALY率随时间变化整体呈下降趋势。40~45岁段下降速度最快,死亡率和DALY率AAPC值分别为-3.05%和-3.04%,其次为45-49岁年龄段,AAPC值分别为-2.73%和-2.72%。年龄-时期-队列模型分析表明,年龄效应归因于吸烟因素的食管癌死亡率和DALY率随年龄的增大呈先上升后下降。时期效应显示归因于吸烟因素的中国食管癌死亡率随时期发展总体呈上升趋势,除2005到2010时间组下降外其他时间段均随时期推进而上升;归因于吸烟因素的中国食管癌DALY率随时期增加则呈波动变化。队列效应显示归因于吸烟因素的中国食管癌死亡率和DALY率随出生队列的发展均呈下降趋势。【结论】1990-2019年,归因于吸烟因素的食管癌疾病负担存在性别差异,随时间变化整体呈下降趋势。应加强对男性的相应健康教育,尤其是35~39岁等年龄段吸烟者的控烟教育,提高食管癌一级预防的整体水平。

1990~2019年中国2型糖尿病发病趋势及2020~2030年预测

目的 分析1990~2019年中国人群2型糖尿病发病流行特征及其原因,预测2020~2030年发病趋势,为中国2型糖尿病防治工作提供参考依据。方法 数据来源于全球疾病负担研究2019数据库,用联结点回归模型分析粗发病率、标化发病率及年龄别发病率变化趋势,贝叶斯-年龄-时期-队列模型预测2020~2030年发病情况。结果 1990~2019年中国全人群、女性、男性2型糖尿病粗发病率及标化发病率均呈上升趋势,粗发病率平均年度变化百分比分别为1.68%、1.65%、1.64%,标化发病率平均年度变化百分比分别为0.44%、0.16%、0.67%,年龄别发病率在15~44岁组段均呈现上升趋势,其中25~29岁人群上升速度最快,其平均年度变化百分比为1.63%;2020~2030年中国全人群、女性、男性标化发病率将呈现下降趋势。结论 1990~2019年中国2型糖尿病的标化发病率与粗发病率整体呈现上升趋势,男性及15~44岁低年龄人群上升趋势较明显。2020~2030年间中国2型糖尿病标化发病率将不断下降,女性下降将较男性明显。

健康体检人群癌胚抗原水平与代谢综合征的关系

目的:基于健康体检人群探讨癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)与代谢综合征(metabolic syndrome,MS)的相关性。方法:以2012年度(2012年10月至2013年02月)四川省人民医院职工体检人群构建队列,通过问卷调查、体格检查、实验室检测等收集人口学特征、体质量指数(BMI)、CEA、MS及其组分指标,并在每年体检时进行随访,随访至2023年,根据CEA基线水平进行四分位分组,计算不同性别、不同CEA基线水平分组及总体检人群MS的累积发病率,并以是否发生MS作为结局指标,以CEA水平作为观察指标,调整混杂因素后构建Cox比例风险回归模型分析CEA水平与MS发病的关系。结果:全部研究对象累计随访41163人年,中位随访时间8年,随访期间发生MS病例680例,发病率为15.3%。不同CEA水平组体检人群在年龄、婚姻状况、吸烟、体育锻炼、BMI、空腹血糖(FPG)、收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)水平等方面,存在统计学差异(均P<0.05)。MS发病率,超重/肥胖、血糖升高、血压升高、血脂紊乱的发病率均随着CEA四分位组水平的增加而上升,差异均有统计学意义(χ_(趋势)^(2)分别为254.837、108.578、239.517、401.974、97.125,均P<0.001)。多因素Cox比例风险回归模型分析显示,第2、3、4分位组体检人群MS发病的RR值随着CEA水平的升高而增高,在调整性别、年龄等混杂因素后,aRR值随着CEA水平的升高而增高的趋势仍然存在,差异均有统计学意义(均P<0.01)。结论:CEA与MS的发病之间存在相关性,随着CEA水平的升高MS的发病风险也随着升高。

2000—2030年中国胰腺炎疾病负担趋势分析与预测

目的 分析2000—2019年中国胰腺炎疾病负担变化趋势,预测2020—2030年的发展趋势。方法 下载全球疾病负担数据库中国人群胰腺炎发病和死亡相关数据,应用Joinpoint模型计算平均年度百分比变化评估胰腺炎疾病负担变化趋势,采用年龄—时期—队列模型分析年龄、时期和出生队列效应对胰腺炎发病率与死亡率的影响,利用R软件的“BAPC”包对2020—2030年中国人群胰腺炎发病情况进行预测。结果 2000—2019年,中国胰腺炎年龄标准化发病率和死亡率均呈下降趋势。年龄效应显示胰腺炎发病率和死亡率随着年龄增长而增加;队列效应显示2000—2019年胰腺炎发病率和死亡率呈下降趋势;时期效应显示随着出生队列的推移,胰腺炎发病率和死亡率降低。2030年,中国胰腺炎发病人数将继续上升,其中男性年龄标准化发病率预计略有上升,女性略有下降。结论 2000—2019年中国胰腺炎年龄标准化发病率与死亡率呈下降趋势,但2020—2030年胰腺炎发病人数可能上升,应重视饮酒等危险因素对胰腺炎流行病学的影响。

肝癌发病风险预测模型的人群队列研究进展

肝癌造成了世界范围内重大的肿瘤疾病负担,成为世界各国重要的公共卫生问题之一。发病风险预测模型可预测个体癌症发生的绝对风险。通过对个体进行风险评估,从而在高危人群中有针对性的进行筛查,这对肝癌的一级及二级预防均具有重要作用。本文将对现有人群流行病学观察性研究中队列研究报道进行回顾,旨在探讨基于肝癌发病风险预测模型研究的设计、预测因子和模型性能等关键问题,为未来更全面的肝癌发病风险预测模型的建立提供重要的参考。

群组轨迹模型在系统性红斑狼疮研究队列中的应用

临床队列的纵向数据中,采用群组轨迹模型(group-based trajectory model,GBTM)可识别具有相似发展轨迹的个体,将其划分为不同轨迹组,揭示患者群体内部的异质性。本研究详细阐述GBTM的基本原理与分析步骤,以中国系统性红斑狼疮研究协作组多中心注册队列(CSTAR)数据为实例,采用GBTM方法识别系统性红斑狼疮患者在2年随访期内SLEDAI-2K指标的不同发展轨迹,以期为临床队列预后研究中应用GBTM方法提供参考和借鉴。

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。

基于竞争风险模型分析超高龄人群跌倒致长期卧床的危险因素及预测模型研究

背景随着我国老龄化趋势的加剧,超高龄人群(≥80岁)的数量也在不断增加,这类人群平衡感和反应能力会明显减弱,跌倒的发生的危害也远高于其他年龄段的老年人,跌倒致长期卧床常给家庭和社会造成严重的疾病负担,探究超高龄人群跌倒的潜在危险因素,可为此类人群的跌倒预防工作提供参考。目的分析超高龄人群跌倒致长期卧床的危险因素并构建风险预测模型。方法于2015年3—11月选取上海市及杭州市5个区县每年定期参与体检的超高龄人群作为研究对象,建立前瞻性队列研究并基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)问卷收集研究对象相关信息,随访观察跌倒致长期卧床(目标事件)和死亡(竞争事件)的发生情况。采用竞争风险模型分析超高龄人群跌倒致长期卧床的影响因素;将竞争风险模型筛选出的独立危险因素构建超高龄人群跌倒致长期卧床风险预测模型列线图并绘制受试者工作特征(ROC)曲线来评价模型的准确性。结果本研究共纳入986名超高龄老年人,其中男431名(43.7%)、女555名(56.3%),平均年龄为(89.8±5.2)岁。经过8年的随访,失访96名,失访率为9.7%;发生目标事件165名,发生率为16.7%;发生竞争事件134名,发生率为13.6%。竞争风险模型分析结果显示,在有竞争事件的影响下,肌力的增加(HR=1.071,95%CI=1.049~1.091)、年龄>85岁(HR=1.954,95%CI=1.255~3.042)、居住地为农村(HR=1.946,95%CI=1.385~2.731)、睡眠质量较差(HR=5.756,95%CI=3.904~8.491)、白内障(HR=1.832,95%CI=1.201~2.794)、糖尿病(HR=1.549,95%CI=1.121~2.143)、认知功能损害(HR=1.717,95%CI=1.258~2.344)为超高龄人群跌倒致长期卧床发生风险的独立危险因素(P<0.05)。超高龄人群跌倒致长期卧床风险预测模型的ROC曲线下面积为0.798(95%CI=0.608~0.988),灵敏度为0.841,特异度为0.677。结论超高龄人群跌倒致长期卧床的发生率达16.7%,可根据肌力、年龄、居住地、睡眠质量、白内障和糖尿病患病情况、认知功能等因素,构建列线图预测模型定期评估超高龄人群的跌倒风险,需加强健康教育和社会支持,降低跌倒的发生率和跌倒致长期卧床的风险。

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。

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。

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。

1990至2021年全球中年人群缺血性脑卒中发病趋势及年龄-时期-队列模型分析

目的分析1990至2021年全球中年人群缺血性脑卒中发病趋势并进一步探究年龄、时期和队列三因素对缺血性脑卒中发病率的影响,为全球中年缺血性脑卒中患者的预防提供参考。方法从2021年全球疾病负担数据库中提取全球中年人群(40~64岁)缺血性脑卒中发病人数、粗发病率、标化发病率等数据。运用Joinpoint回归模型分析1990至2021年这32年缺血性脑卒中的标化发病率趋势,通过年度变化百分比(annual percentage change,APC)与平均年度变化百分比(average annual percentage change,AAPC)2个指标进行评估。同时,通过年龄-时期-队列(age-period-cohort)模型分析年龄效应、时期效应及队列效应对全球中年脑卒中发病率的影响。结果1990至2021年,全球中年人群缺血性脑卒中的发病数从1340634例升至2326850例,升幅73.56%;粗发病率从124.47/10万降至109.0110万,降幅84.21%;标化发病率从125.71/10万降至107.49/10万,降幅14.49%。Joinpoint回归模型分析显示,1990至2021年全球中年人群缺血性脑卒中全人群、男性和女性标化发病率均呈下降趋势。其中全人群组在1995年、2000年、2005年、2015年和2019年出现拐点,AAPC值为-0.51%,差异具有统计学意义(P<0.01)。1990至2021年全球中年人群缺血性脑卒中净漂移值(95%CI)为-0.52%(-0.55%,-0.49%)。全球40-64岁人群缺血性脑卒中发病率局部漂移值均<0,并且随着年龄增长而降低,在60-64岁达到最低值-0.81%。结论通过分析2021年全球疾病负担数据库数据,我们首次对1990至2021年全球中年人群缺血性脑卒中发病的负担进行报道。中年人群缺血性脑卒中发病人数逐年增加,疾病负担形势严峻。尤其在男性人群中发病率上升明显,因此需要对不同性别制定针对性的预防措施以降低缺血性卒中疾病负担。

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。