疾病负担是政府制定卫生政策和分配卫生资源的重要依据。《健康中国“2030”》和《中国防治慢性病中长期规划（2017-2025年）》都制定了具体规划目标，旨在降低疾病负担，促进人群健康。2016年，中国CDC利用全球疾病负担（Global burden of disease，GBD）2013年数据公布了1990年和2013年我国多个病种的疾病负担和多个危险因素的归因疾病负担的总体情况^[1]。了解江苏省各病种的疾病负担程度及其归因于危险因素的定量水平，可为提出适宜江苏省的干预措施提供具体的信息支撑，对卫生决策具有更加深入的指导意义。同时，通过对疾病负担相关指标计算方法的实践，有助于加深对指标含义和重要环节的理解，促进健康任务目标进一步落实到各项相关工作。

心血管疾病（cardiovascular disease，CVD）是我国居民的首要死亡原因，2016年全国死因监测数据显示我国脑血管疾病和心脏病死亡率分别达147.63/10万人和147.10/10万人，CVD占总死亡原因的44.76%^[2]。高血压、肥胖、糖尿病以及血脂紊乱都是CVD发生和致死的主要危险因素^[3]。因此，本研究拟利用监测数据和GBD2016结果，对江苏省归因于代谢异常的CVD死亡的疾病负担进行分析，为卫生决策提供参考。

资料与方法

1.资料来源：相关资料来源包括：①代谢指标资料：数据来自江苏省13个慢性病及其危险因素监测国家监测点在2015年开展的居民慢性病与营养监测调查。②CVD死亡资料：来自2015年江苏省死因监测系统。江苏省从20世纪70年代开始实行死因登记报告制度，2010年实现全省覆盖，至2014年底全省所有县区报告质量均达到数据合格标准。③人口资料：户籍分年龄段人口数由各县区CDC从公安部门获得。④GBD2016资料^[4]：计算中使用到GBD2016在文献综述、专业理论、专家讨论和Meta分析的基础上提供的各种代谢异常因素与各类心血管病的RR值，最小理论分布和标准差。

2.研究因素与结局：本研究的代谢异常指标包括高SBP、高FPG、高TC和高BMI。GBD2016中推荐与上述4种危险因素共同具有病因学联系的心血管病结局指标为：缺血性心脏病（ischemic heart disease，IHD）、缺血性脑卒中（ischemic stroke，IS）和出血性脑卒中（hemorrhagic stroke，HS）（高TC除外，GBD未提供高TC与HS相关的RR值）。GBD 2016中对4种危险因素提供RR值的共同年龄段为≥25岁，故本研究纳入人群为江苏省≥25岁的居民。

3.疾病分类与编码：死因数据采用《疾病和有关健康问题的国际统计分类（ICD-10）》^[5]进行编码。首先，对原始报告编码进行垃圾编码重新分配^[6]，需重新分类的垃圾编码包括：心血管病缺乏诊断意义编码、肿瘤未指明位置编码、伤害无外部原因或意图不明编码及症状和体征编码。其次，对各类心血管病的编码根据GBD2016标准归类。其中IHD编码范围为：I20~I25.9，IS编码范围为：G45~G46.8、I63~I63.9、I65~I66.9、I67.2~I67.3、I67.5~I67.6、I69.3，HS编码范围为：I60~I62.9、I67.0~I67.1、I68.1~I68.2、I69.0~I69.2。

4.统计学分析：

（1）原始数据矫正与加权：考虑到2015年慢性病与营养监测调查为横断面调查，获得的代谢指标值为人群短时间内水平，存在随机波动性以及可能受饮食和药物的影响，因此本研究咨询相关专家，参考GBD2016对每个亚组的血压值进行了回归稀释系数的矫正，参考WHO的CRA材料对TC测量值的标准差与矫正因子相乘获得正常胆固醇水平^[7]，FPG和BMI值未进行矫正。最终的代谢指标值采用复杂加权进行了调整以提高估计精度^[8]。

（2）人群归因分值（population attributable fraction，PAF）计算：在对应IHD、IS、HS提供RR值时，GBD2016将高SBP、高FPG、高TC和高BMI都作为连续性变量。适用于连续性变量的PAF值计算公式为：

式中，RR（x）为各种代谢指标与各类心血管病的相对危险度；P（x）为代谢指标的实际分布水平；P′（x）为处于理论最小风险暴露时代谢指标的分布水平，各指标最小理论暴露分布使用与GBD2016一致的范围：SBP均值（110~115）mmHg（1 mmHg=0.133 kPa），标准差6 mmHg；FPG均值（4.5~5.4）mmol/L，标准差0.3 mmol/L；TC均值（2.8~3.4）mmol/L，标准差0.9 mmol/L；BMI均值（20~25）kg/m²，标准差1 kg/m²。m为各代谢指标的最大暴露水平^[9]。估计归因于多个代谢异常综合的PAF值时^[10]，公式为，其中r是各代谢指标，R是代谢指标个数。

（3）死亡归因疾病负担分析：归因死亡例数=PAF×M，其中M为与各代谢指标具有病因学联系的各相关疾病分别的总死亡例数，将归因死亡人数代入寿命表计算归因去死因期望寿命。过早死亡损失寿命年（years of life lost，YLL）=（n×L），其中n为年龄组某疾病的死亡人数，L为年龄组的寿命损失值，期望寿命使用GBD2016标准寿命表数值，YLL率（每千人）=YLL/对应人口数×1 000。早死概率^[11] ，x为年龄。标化所用的标准人口采用2010年中国第六次人口普查数据。

结果

1.主要CVD死亡情况：2015年江苏省≥25岁居民因IS死亡73 949人，IHD死亡60 468人，HS死亡36 875人。标化前后都是IS死亡率最高，男性IHD和HS的标化死亡率高于女性（表 1）。

2.不同性别、年龄的PAF值：对于不同病种，IHD死亡归因于4种代谢异常的PAF值依次为：高SBP > 高TC > 高FPG > 高BMI，IS死亡归因于4种代谢异常的PAF值依次为：高SBP > 高FPG > 高TC > 高BMI，HS死亡归因于3种代谢异常的PAF值依次为：高SBP > 高BMI > 高FPG。对于不同性别，高SBP和高TC相关的CVD死亡都是女性PAF值高于男性，高BMI相反（表 2）。对于不同年龄，3种CVD死亡归因于高SBP的比例总体较平稳，归因高PFG的比例随年龄增加略有上升，归因高BMI的比例随着年龄增加而下降。55岁以后，IHD和IS死亡归因于高TC的比例有明显下降（图 1~3）。

3.寿命损失情况：2015年，江苏省≥25岁居民期望寿命为56.70岁，其中男性54.54岁，女性58.99岁。男性中，IHD的影响最大，4种代谢异常导致的IHD死亡可使期望寿命下降0.93岁；女性中，IS的影响最大，4种代谢异常导致的IS死亡可使期望寿命下降1.23岁。男性IHD、IS、HS死亡归因于代谢异常的YLL分别为407.63、360.77、296.84千人年，女性分别为317.51、327.14、192.48千人年。引起3种心血管病死亡损失的首要代谢异常原因都是高SBP，由此导致的IHD、IS、HS死亡使得期望寿命分别减少了0.73、0.76和0.45岁。在不同性别的寿命损失中，除归因于高TC的IS外，其他代谢异常导致的CVD的YLL都是男性高于女性（表 3）。

4.早死概率：江苏省居民因代谢异常而过早死于IHD、IS和HS的概率分别为1.02%、0.81%和0.92%，其中男性因高SBP而过早死于HS的可能性最大。男性在各项代谢异常引起的3种CVD中都比女性更易发生过早死亡（表 4）。

讨论

高血压、肥胖、糖尿病以及血脂紊乱等代谢异常是代谢综合征（metabolic syndrome，MS）的主要组分，及早筛查并发现MS的高危人群，对于有效降低CVD的发病率及病死率具有重要意义^[12]。既往研究多关注代谢异常与CVD发病或死亡风险之间的因果联系，少见在人群中代谢异常与CVD疾病负担之间的定量关联分析。本研究综合使用了GBD2016、慢性病与营养监测调查和死因监测的数据，估计了江苏省归因于代谢异常的主要CVD疾病负担情况。本研究结果显示，主要CVD类型中，IS和IHD的死亡率最高，且女性高于男性；高SBP在不同性别中都是致CVD死亡的最主要的代谢原因；青年和中年时高TC和高BMI对CVD死亡的影响较大，70岁后因高FPG的归因死亡比例增加；男性YLL高于女性，且更易因各项代谢异常引起的CVD而发生过早死亡。

脑血管病死亡位列我国及江苏省死亡顺位的第二位^{[2, 13]}。卒中类型上，2015年江苏省≥25岁人群中IS的死亡率约为HS的2倍，与2003-2012年首钢心脑血管病研究的结果相似^[14]。在本文研究的4种代谢异常中，高SBP是CVD死亡最主要的危险因素，以控制高血压为特征的心血管病人群防治的首钢经验已证明，积极控制血压能有效降低CVD的死亡率，其中脑卒中死亡标化率可下降67%^[15]。本研究结果中，随着年龄增加，高TC和高BMI对CVD死亡的影响下降，高FPG的影响上升，提示在不同的生命阶段，应控制该阶段主要的危险代谢因素。同时，不同代谢异常导致的不同类型CVD的寿命损失存在差异，亦提示在制定人群的疾病负担控制策略时，应根据人群患病特征精准开展^[16]。此外，男性归因于代谢异常的总体寿命损失高于女性，并更易发生过早死亡，因此从提升CVD综合防控水平、减少疾病负担的角度，应将男性作为重点关注人群。

全人群死因监测报告中医院外的死亡个案，由于缺乏临床诊断依据有时很难准确判断根本死因，在采用死因推断量表进行推断时难免会出现只有症状、体征或部分指代不准确的诊断。在进行数据分析前，需要对不能归为具体死因的垃圾编码按照一定规则重新分类，否则垃圾编码的存在可能造成死亡人数的统计错误，影响死亡谱的排序或某些疾病死亡率的时间趋势，从而导致卫生政策和资源配置存在一定偏差^[17]。GBD2013研究结果显示：中国垃圾编码总体占比为10.00%~19.00%，不同省份间差异较明显。其中江苏省2008年垃圾编码占比为22.5%，2012年占比为16.4%^[1]。在本次分析中，2015年江苏省垃圾编码占比已降至11.2%。目前，受编码处理技术的限制，垃圾编码重新分配在实际工作中尚未普及，在加强学习和运用正确垃圾编码再分配技术的同时，尚需我们进一步比较原始监测报告数据与垃圾编码重新分配后的差别程度，寻找错分原因，从而更有针对性地开展基层死因统计技术的规范化培训，从根本上提高死因资料的准确性。

本研究存在一定的局限性。计算PAF值时所采用的RR值为GBD2016中基于全球数据的荟萃结果，在应用到江苏省的研究时，可能存在地区性差异。此外，计算归因于多个代谢异常的综合PAF值时，是基于各代谢因素独立的假设，未考虑中间危险因素、暴露分布相关性及危险因素间的效应修饰，故可能造成对结果的高估^[10]。

综上所述，应将控制血压作为减少CVD相关疾病负担的重要手段，同时结合江苏省CVD的类型特点，考虑不同代谢因素对不同年龄阶段影响的差异，关注重点人群，制定适宜江苏省CVD综合防治的分层策略。

利益冲突 无