中国2013年18～49岁育龄妇女2型糖尿病患病率、知晓率、治疗率和控制率状况分析

目的 分析2013年中国18~49岁育龄妇女2型糖尿病患病水平及知晓、治疗和控制情况。方法 2013年在中国慢性病及其危险因素监测的302个监测点，采用多阶段分层整群随机抽样方法调查≥ 18岁居民共计176 534人，其中18~49岁女性46 674人。每名调查对象抽取静脉血测定FPG和糖化血红蛋白。自报无糖尿病病史者测定服糖后2 h血糖（OGTT-2 h）。糖尿病诊断标准依据1999年WHO糖尿病诊断标准FPG ≥ 7.0 mmol/L和/或OGTT-2 h ≥ 11.1 mmol/L。对样本经过复杂加权后，计算不同年龄、教育程度、城乡地区居民的糖尿病患病率及知晓率、治疗率和控制率。结果 中国18~49岁育龄妇女2型糖尿病患病率为5.6%，其中城市为5.7%，农村为5.4%；东、中、西部地区分别为5.8%、6.2%和4.4%，中、东部地区高于西部地区。在糖尿病人群中，患病知晓率、治疗率和控制率分别为29.3%、27.9%和29.4%；知晓自己患糖尿病的育龄妇女治疗率为95.4%，采取措施治疗的育龄妇女糖尿病控制率为38.9%；育龄妇女糖尿病知晓率呈现城市高于农村，治疗率在不同教育程度组间的差异有统计学意义，但趋势检验差异无统计学意义。结论 中国18~49岁育龄妇女2型糖尿病患病率较高，且无明显的城乡差异；而糖尿病知晓率、治疗率和控制率均处于较低水平，具有明显的城乡差异。

2017年中国人群高血清低密度脂蛋白胆固醇归因疾病负担研究

目的定量研究中国人群高血清LDL-C归因死亡及伤残调整寿命年(DALY)。方法利用2017年全球疾病负担研究(GBD2017)中国及各省数据,由人群归因分值(PAF)、归因死亡数及DALY,描述2017年高血清LDL-C对中国分性别、年龄别、疾病和不同省份人群归因死亡及伤残负担,利用GBD世界标准人口做标化后比较各组死亡率及DALY率。结果2017年中国人群全死因死亡中归因于高血清LDL-C的人数为862759人,占8.25%。归因死亡人数中有705355人死于缺血性心脏病(IHD),占81.76%,其余18.24%死于缺血性卒中(IS)。高LDL-C对IHD死亡的PAF为40.30%,对IS死亡的PAF为18.49%。女性归因死亡比例高于男性,吉林省最高为13.70%,浙江省最低为4.65%。中国人群高LDL-C归因死亡率为61.08/10万,男性标化归因死亡率高于女性。高LDL-C造成的DALY为1816.21万人年,其中归因IHD的DALY为1394.15万人年,占76.76%。DALY率为1285.83/10万,标化DALY率最高的省份为黑龙江省,最低为浙江省。人群死亡归因分值、归因死亡人数、归因死亡率及归因DALY率均在>70岁人群较高,DALY在50~69岁年龄组最高,为856.18万人年。结论血清高LDL-C对中国人群归因死亡及伤残负担影响较大,且具有性别、年龄及省间差异。

2016年中国归因于室外PM2.5暴露的肺癌死亡情况

目的分析2016年室外PM2.5暴露对中国造成的肺癌死亡情况。方法数据来自2016年全球疾病负担研究(GBD 2016)。GBD 2016利用卫星观察数据、地面测量数据和化学迁移模型模拟等多来源数据,采用空气质量数据集成模型来估计网格化的室外PM2.5暴露水平;利用生命登记系统、肿瘤登记系统等来源的数据,通过构建统计模型来估计不同地区、年龄和性别的肺癌死亡数。在计算人群归因分值的基础上,计算归因于室外PM2.5暴露的肺癌死亡例数,采用GBD世界标准人口的年龄结构计算年龄标化率,并在中国各省份(含31个省、自治区、直辖市,以及香港、澳门特别行政区,不包括中国台湾)之间进行比较。结果2016年,中国因室外PM2.5暴露导致14.56万例[95%不确定性区间(UI):9.63万例~19.55万例]肺癌死亡,占肺癌总死亡的24.66%(95%UI:16.38%~33.12%),肺癌归因死亡率随年龄增加而上升,25~29岁年龄组最低,为0.25/10万(95%UI:0.17/10万~0.34/10万),80岁及以上年龄组最高,为90.70/10万(95%UI:59.85/10万~122.20/10万);男性的肺癌归因死亡率(14.84/10万,95%UI:9.78/10万~19.93/10万)高于女性(6.21/10万,95%UI:4.07/10万~8.40/10万);中国男性和女性室外PM2.5暴露导致的肺癌年龄标化归因死亡率均高于全球平均水平。不同省份由于室外空气污染导致的肺癌年龄标化归因死亡率差异有统计学意义:最高的是山东(13.51/10万,95%UI:9.14/10万~18.20/10万),西藏最低(0.85/10万,95%UI:0.44/10万~1.51/10万)。结论2016年,室外PM2.5暴露给中国带来沉重的肺癌死亡负担,且存在年龄、性别和地区差异。

2006-2016年中国室外空气污染的归因死亡分析

目的 分析2006－2016年室外空气污染对我国人群造成的死亡情况。方法 所有数据来自2016年全球疾病负担研究（GBD2016）。GBD2016采用空气质量数据集成模型来估计空气动力学直径〈2.5 μm的颗粒物（PM2.5）暴露水平，在计算人群归因分值（PAF）的基础上，计算归因于室外空气污染的死亡数，采用世界标准人口的年龄结构计算年龄标化率，并在不同性别、疾病和省份之间进行比较。结果 2016年中国因室外空气污染导致107.5万例死亡，占总死亡人数的11.1%，其中57.6%为冠心病和脑卒中，男性的归因死亡数是女性的1.7倍；与2006年相比，因室外空气污染导致的死亡人数占总死亡人数的比例下降了6.8%，年龄标化归因死亡率下降了26.5%，各疾病的年龄标化归因死亡率均有所下降，其中冠心病的下降幅度最小（-5.3%），下降幅度较大的是下呼吸道感染（-37.6%）和COPD（-42.1%），男、女性的年龄标化归因死亡率均下降，女性下降幅度（-34.8%）高于男性（-20.4%）；分省来看，2016年室外空气污染造成的PAF，天津最高（13.9%），西藏最低（6.1%），京津冀地区、山东、河南、东北三省等地相对较高，香港地区、澳门地区、福建、海南等地相对较低；新疆的年龄标化归因死亡率最高（120.1/10万），香港地区最低（30.9/10万），除此之外，青海、贵州、河南等地相对较高，澳门地区、上海、福建等地相对较低；与2006年相比，17个省份的PAF下降，下降幅度从-4.1%到-16.8%，吉林、黑龙江的PAF值略有增加（5.0%、8.1%）。其余14个省份没有明显变化；各省的年龄标化归因死亡率均下降，下降幅度从-11.9%（黑龙江）到-43.2%（福建），广东、浙江、贵州等地下降幅度相对较高，东北三省、湖北、河北等地下降幅度相对较低。结论 2016年中国由于PM2.5导致的疾病负担巨大，但与2006年相比有所下降，其影响存在性别和地区差异。

2013年中国25岁及以上人群高血糖归因死亡对期望寿命的影响

目的 分析2013年中国≥ 25岁人群高血糖归因死亡和期望寿命损失情况。方法 用2013年中国居民死因监测及中国慢性病及其危险因素监测数据，采用人群归因分值估计高血糖危险因素造成的死亡和对期望寿命的影响。结果 2013年中国≥ 25岁人群归因于高血糖的总死亡人数为62.1万，其中男性33.3万，女性28.8万。高血糖造成的相关疾病死亡人数以缺血性心脏病为最多，约21.2万，其次为脑血管病，约18.1万，其余依次为糖尿病（14.5万）、慢性肾病（5.2万）和结核病（3.1万）。去除高血糖危险因素后，2013年中国居民期望寿命可达到76.5岁，较全死因期望寿命平均提高0.7岁。其中，男性提高0.7岁，女性提高0.8岁。结论 高血糖是影响中国居民死亡和期望寿命的重要危险因素之一。应加强高血糖及相关疾病的预防控制。

2013年中国人群高胆固醇刘期望寿命的影响

目的 探讨中国人群高胆固醇对期望寿命的影响。方法 用2013年中国慢性病及其危险因素监测获得人群血清TC水平，计算分城乡、东中西部的高胆固醇人群归因分值，进而利用死因登记资料和人口统计数据，估算高胆固醇的归因死亡及其对期望寿命的影响。结果 2013年，中国≥ 25岁人群血清TC水平为（4.8±1.0）mmol/L，城市人群TC水平[（4.8±1.0）mmol/L]高于农村[（4.7±1.0）mmol/L]，东部地区人群TC最高[（4.9±1.0）mmol/L]，中部最低[（4.6±1.0）mmol/L]，男性和女性TC均为（4.8±1.0）mmol/L。全部死亡中，2.9%归因于高胆固醇（264 998人），其中89.3%死于缺血性心脏病（236 540人），女性全死因人群归因分值（3.7%）高于男性（2.3%），城市（3.4%）高于农村（2.4%），东部最高（3.7%），西部最低（2.1%）。中国人群高胆固醇归因死亡率为19.6/10万，女性（21.2/10万）高于男性（18.0/10万），城市（20.8/10万）高于农村（18.2/10万），东部归因死亡率最高（23.2/10万），西部最低（15.6/10万）。2013年中国人群高胆固醇导致期望寿命损失为0.30岁，女性（0.35岁）高于男性（0.26岁）；城市人群期望寿命损失（0.34岁）高于农村（0.28岁）；东部人群期望寿命损失最高（0.36岁），西部最低（0.23岁）。结论 高胆固醇对中国人群期望寿命的影响存在性别、城乡和地区差异。女性、城市和东部受影响较大。

基于IPA决策模型的促进身体活动措施优先级研究

目的探究促进人群身体活动措施的优先级排序,为制定促进身体活动相关策略和计划提供理论依据。方法由488个国家慢性病综合防控示范区的疾病预防控制中心专业人员对13个维度下的47项促进人群身体活动措施的可行性和重要性进行打分;采用重要性-绩效分析(importance-performance analysis,IPA)模型对促进身体活动维度指标进行象限划分;采用二阶验证性因子分析的标准化因子载荷系数确定同一象限内维度指标优先级和各维度内措施的优先级。结果最高优先级内各维度指标优先级顺序为:人员培训、工作场所干预、学校干预、宣传与社区活动、体育部门干预、提高设施/场所可及性。优先改进级内维度指标为改善环境。最低优先级内各维度指标优先级顺序为:其他场所和人群干预、领导力和合作伙伴关系、医疗保健机构干预、加强建筑设计、筹资与财政支持、监测与评估。结论结合验证性因子分析,IPA模型能够较好地实现身体活动促进决策模型构建。

移动健康干预对身体活动影响的Meta分析

目的评价移动健康(mHealth)干预对身体活动水平的影响,为移动健康在身体活动促进领域的应用提供参考。方法检索PubMed、Medline、Embase、Web of Science,中国知网、维普网、万方等数据库,搜集利用移动健康相关措施对身体活动进行干预的随机对照试验(RCT),检索时限均为2000年1月1日至2021年12月31日。由2名研究者独立筛选文献、提取资料并评价纳入研究的偏倚风险。采用Stata 15.1软件进行Meta分析。结果共纳入14项RCT,包括1564名调查对象。mHealth干预组每日步数与对照组相比有所增加,加权均数差(WMD)=618.77步/d(95%CI:391.71~845.84步/d)。分别按干预期和移动健康干预是否伴有人工干预进行亚组分析,结果显示各亚组身体活动水平均有所增加,干预时间>12周亚组WMD=457.15步/d(95%CI:157.48~756.83步/d),干预时间≤12周亚组WMD=836.66步/d(95%CI:488.71~1184.60步/d);移动健康干预结合人工干预亚组WMD=873.68步/d(95%CI:397.42~1349.94步/d),采用单一移动健康干预亚组WMD=543.79步/d(95%CI:285.47~802.10步/d)。对5项报告了体重变化的研究进行Meta分析,结果显示,与对照组相比,干预组体重有所降低,WMD=-0.18 kg(95%CI:-0.74~0.38 kg),但差异无统计学意义(P>0.05)。结论使用移动健康干预可增加人群的身体活动水平。