2021, Vol. 42
文章信息
- 夏章, 姜莹莹, 董文兰, 毛凡, 张珊, 董建群.
- Xia Zhang, Jiang Yingying, Dong Wenlan, Mao Fan, Zhang Shan, Dong Jianqun
- 2004-2018年中国老年居民慢性非传染性疾病死亡水平与变化趋势
- Chronic and non-communicable disease mortality and trends in Chinese elderly, 2004-2018
- 中华流行病学杂志, 2021, 42(3): 499-507
- Chinese Journal of Epidemiology, 2021, 42(3): 499-507
- http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.cn112338-20200208-00079
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文章历史
收稿日期: 2020-02-08
2. 首都医科大学附属复兴医院月坛社区卫生服务中心, 北京 100045
2. Yuetan Community Health Service Center Fu Xing Hospital, Capital Medical University, Beijing 100045, China
慢性非传染性疾病（慢性病）主要以心脑血管疾病、糖尿病、癌症和慢性阻塞性肺疾病为主，已造成全球 > 60%的死亡，预计到2030年将达到75%[1]。据国家统计局最新数据显示，2016年，我国≥60岁人口数为2.3亿，占总人口的16.7%，而≥65岁人口数达到1.5亿，占总人口的10.8%[2]。老年人不仅是患慢性病的主要人群，也是因慢性病导致死亡的主要人群。为掌握我国不同性别、城乡、地区间老年居民慢性病死亡水平及变化趋势，了解慢性病死亡重点人群，本研究利用中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心出版的《中国死因监测数据集》数据，分析我国老年居民慢性病粗死亡率、年龄标化死亡率和构成比等指标及变化趋势，预测2019-2023年慢性病死亡水平变化，为制定相应的慢性病防控政策和措施提供科学依据。
资料与方法1. 数据来源：本研究以《中国死因监测数据集2004-2018》（原全国疾病监测系统死因监测数据集）中各监测点覆盖的人口数、全死因死亡人数、慢性病死亡人数作为基础数据[3-17]。2004-2012年死因监测点为161个，覆盖31个省（自治区、直辖市），监测人口超过7 000万，占全国人口的6%，2013-2018年死因监测点为605个，监测人口超过3亿，约占全国24%的人口，监测对象是发生在各辖区内的所有死亡个案，包括户籍和非户籍中国居民，以及港、澳、台同胞和外籍公民。由于全国死因监测系统启动时间不长，新增监测点工作经验不足，基础设施较薄弱，可能存在漏报情况，故2004-2012年监测点以死亡率低于3‰为剔除标准；2013年后，原卫生部死因监测统计系统和全国疾病监测系统监测点以死亡率低于4.5‰为剔除标准，2013年新增的监测点以死亡率低于5‰为剔除标准，将一些认为是漏报严重、有可能影响总体结果的监测点进行剔除。经剔除后，2004-2018年分别纳入158、158、146、156、158、157、157、155、153、432、491、487、499、509、512个监测点，监测点最低死亡率分别是4.05‰、3.73‰、3.08‰、3.12‰、3.02‰、3.27‰、3.27‰、3.07‰、3.05‰、4.51‰、4.57‰、4.59‰、4.59‰、4.51‰、4.50‰。
2. 研究内容：计算我国不同性别、城乡、地区以及合计的老年居民慢性病粗死亡率、年龄标化死亡率、构成比及变化趋势，预测2019-2023年慢性病年龄标化死亡率。本研究将65岁及以上居民定义为老年居民[18]；按照国家统计局分类方法，将监测点划分为东、中、西三部分，分别包括11、8、12个省（自治区、直辖市）；将监测点为县（包括县级市）定义为农村，区定义为城市[19]。本研究中慢性病包括肿瘤、内分泌营养和代谢疾病、循环系统疾病、呼吸系统疾病等，依据国际疾病分类（第10版）（ICD-10）进行疾病编码，见表 1[20]。依据2010年第六次全国人口普查的人口构成[21]，采用直接标化法计算年龄标化死亡率。
3. 统计学分析：采用Excel 2019软件对数据进行录入和整理。采用Joinpoint Regression Program 4.6.0.0软件计算慢性病粗死亡率、年龄标化死亡率和构成比，采用加权最小二乘法拟合Joinpoint回归模型，分析慢性病粗死亡率、年龄标化死亡率、构成比的时间变化趋势[22-24]。采用Permutation检验来确定模型中有统计学意义的Joinpoint点，本次研究有15个数据点，按照模型要求限制最多只有2个Joinpoint点。计算各时间段内年度变化百分比（annual percent change，APC）、全时间段内平均年度变化百分比（average annual percent change，AAPC）及95%CI，APC > 0表示死亡率或构成比在某时间段内逐年上升，APC < 0表示死亡率或构成比在某时间段内逐年下降；若不存在趋势位点，则APC=AAPC，表示死亡率或构成比在整个时间段内逐年上升或下降。同时对性别、城乡、地区间的AAPC进行两两比较，计算两者AAPC差值及95%CI，若95%CI包含0，说明两者AAPC差异无统计学意义[25]。研究检验水准α=0.05。
利用Joinpoint回归模型拟合2004-2018年我国不同性别、城乡、地区以及合计的老年居民年龄标化死亡率。若拟合结果显示年龄标化死亡率在2004-2018年呈单调递减或单调递增趋势，则用整个时间段拟合的对数线性模型ln（y）=α+βx+ε（y为年龄标化死亡率，α为截距，β为斜率，ε为随机误差）预测2019-2023年年龄标化死亡率；若拟合结果显示年龄标化死亡率在2004-2018年呈2个及以上分段变化，则选取最后一个分段拟合的对数线性模型ln（y）=α+βx+ε预测年龄标化死亡率[26]。采用拟合精度来评价模型预测效果，拟合精度=1-
1. 2004-2018年中国老年居民慢性病死亡情况：2004-2018年慢性病粗死亡率从4 435.49/10万降至3 688.73/10万；不同性别、城乡和地区间慢性病粗死亡率均有所降低。2004-2018年老年居民慢性病年龄标化死亡率4 697.05/10万降至3 555.35/10万；男性年龄标化死亡率从2004年5 675.37/10万降至2018年4 274.26/10万，高于同年女性年龄标化死亡率（2 925.99/10万）；农村年龄标化死亡率从2004年4 763.56/10万降至2018年3 610.85/10万，高于同年城市年龄标化死亡率（3 454.97/10万）；2018年，东部地区年龄标化死亡率为3 261.17/10万，低于同年中部地区（3 695.87/10万）和西部地区（3 940.68/10万）。见表 2。
2. 2004-2018年中国老年居民慢性病死亡变化趋势：2004-2018年中国老年居民慢性病死亡率呈下降趋势，粗死亡率平均每年下降0.9%（95%CI：-1.5%~-0.3%），差异有统计学意义（P < 0.05）；男性、农村、中部地区慢性病粗死亡率呈下降趋势，其中中部地区粗死亡率（AAPC=-1.4%，95%CI：-1.9%~-0.9%）下降速度快于西部地区（AAPC=-0.2%，95%CI：-0.9%~0.5%），差异有统计学意义（P < 0.05）。2004-2018年中国老年居民慢性病年龄标化死亡率呈显著下降趋势，平均每年下降2.0%（95%CI：-2.7%~-1.3%），差异有统计学意义（P < 0.05）；男性、女性、城市、农村、东部地区和中部地区年龄标化死亡率均呈下降趋势，其中东部地区（AAPC=-2.1%，95%CI：-2.8%~-1.3%）、中部地区（AAPC=-2.8%，95%CI：-3.4%~-2.1%）下降速度均快于西部地区（AAPC=-0.8%，95%CI：-1.8%~0.2%），差异有统计学意义（P < 0.05）。见表 2。
3. 2004-2018年中国老年居民慢性病死亡构成比变化趋势：2004-2018年我国老年居民慢性病死亡构成比从2004年89.82%上升至2018年91.41%，平均每年上升0.1%（95%CI：0.1%~0.2%），差异有统计学意义（P < 0.05）。男性、女性、农村、城市、中部地区、西部地区慢性病死亡构成比均呈上升趋势，且西部地区慢性病死亡构成比（AAPC=0.2%，95%CI：0.1%~0.3%）上升速度快于东部地区（AAPC=0.0%，95%CI：-0.1%~0.2%），差异有统计学意义（P < 0.05）。见表 3、4。
4. 2019-2023年中国老年居民慢性病年龄标化死亡率预测：Joinpoint回归模型拟合结果显示2004-2018年我国不同性别、城乡、地区以及合计的老年居民年龄标化死亡率呈单调递减趋势（表 2），因此用整个时间段拟合的对数线性模型进行预测，预测模型及拟合精度见表 5。2019- 2023年中国老年居民慢性病年龄标化死亡率将继续下降，从2019年3 555.02/10万降至2023年3 280.90/10万；至2023年，男性年龄标化死亡率（3 906.23/10万）仍显著高于女性年龄标化死亡率（2 708.43/10万）；西部地区年龄标化死亡率（3 782.48/10万）仍显著高于东部地区（3 037.01/10万）和中部地区（3 249.24/10万），且与2018年相比，差距将进一步拉大；农村年龄标化死亡率（3 283.20/10万）将与城市（3 250.01/10万）相当。见表 6。
本研究结果显示，2004-2018年我国老年居民不同性别、城乡和地区慢性病粗死亡率、年龄标化死亡率均呈下降趋势，慢性病死亡构成比呈上升趋势，与其他学者研究结果一致[28]。至2023年，男性居民年龄标化死亡率仍将显著高于女性居民，西部地区年龄标化死亡率仍将显著高于东、中部地区，我国慢性病防控形势依然严峻。
近年来，国家高度重视慢性病防控，出台了许多政策与措施[29]，并且在2009年将高血压、糖尿病等慢性病管理和老年人健康管理纳入基本公共卫生服务项目[30]，这些政策与措施对慢性病防控起到了积极作用，有利于实现慢性病的防治结合，减少因慢性病导致的死亡。此外，近十年来，国家医疗改革的重心在于医疗服务的可及性和公平性，我国医疗保险已经覆盖了 > 95%的人群[31]，不同区域基础医疗卫生资源供给水平差距不断缩小[32-33]，城乡老年人的住院服务利用率提高，特别是高龄老年人、低收入老年人和患慢性病老年人的住院率增加更为明显[34]。研究表明，新型农村合作医疗保险可以改善农村居民的健康状况，对于农村老年居民和男性居民健康状况改善更为显著[35]，而中国死因监测系统覆盖人口中，66.52%的人口为农村居民，且中部地区农村居民比例（71.76%）高于东部地区（63.74%）和西部地区（64.22%）[36]，因此医疗保险的普及、医疗服务的均等化对我国老年居民，尤其是农村老年居民和中部地区老年居民慢性病死亡率的降低可能起到重要作用。
本次研究发现2004-2018年我国男性老年居民年龄标化死亡率虽有所下降，但仍显著高于女性年龄标化死亡率，可能与男性吸烟、饮酒、久坐、不合理膳食等因素有关。研究显示，男性吸烟率为71.10%、饮酒率为68.77%、身体活动不足比例为36.36%，均高于女性的1.67%、24.42%和16.67%[37]，且因吸烟导致死亡的男性比例正在进一步增加，预计到2030年，中国每年死于烟草使用的人数为200万，到2050年将达到300万[38]，男性归因于吸烟、饮酒、不合理膳食的伤残调整寿命年呈上升趋势，而女性除归因于不合理膳食的伤残调整寿命年有所上升以外，归因于吸烟和饮酒的伤残调整寿命年均有所下降[39]。因此建议加强对男性居民的健康教育，强化控烟限酒相关措施，以降低该人群慢性病年龄标化死亡率。本次研究还发现，在过去15年，西部地区年龄标化死亡率降低缓慢，年龄标化死亡率从2004年低于东部地区和中部地区至2018年转变为高于东部地区和中部地区，且差距逐渐增大，可能与西部地区卫生资源配置公平性较差[40]、西部地区居民吸烟率高、人均每日食盐摄入量较多等因素有关[41]，因此建议将西部地区居民作为今后慢性病防控的重点人群，以降低该地区慢性病年龄标化死亡率。
Joinpoint是由美国国家癌症中心研发的一款统计分析软件，主要用于恶性肿瘤的发病与死亡趋势分析，此外，该软件还广泛用于传染病[22]、慢性病等其他疾病分析[42]。曹博宇[27]研究表明，Joinpoint回归模型在全癌种死亡率的拟合精度高于灰色模型和动态数列模型，三者分别是91%、90%、86%，而本次预测结果显示，拟合精度均 > 91%，表明拟合效果较好。在预测结果方面，我国老年居民年龄标化死亡率将继续下降，至2023年，男性年龄标化死亡率仍将显著高于女性，城乡的慢性病年龄标化死亡率将相接近，西部地区年龄标化死亡率将显著高于东部和中部地区，提示男性居民和西部地区居民仍将是未来慢性病防控的重点人群。
在慢性病死亡构成比方面，我国居民慢性病死亡构成比从1990-1992年的76.5%上升到2004-2005年的82.5%[1]，2018年已达到88.38%[43]，而本次研究中，老年居民慢性病死亡构成比已经高达91.41%。同时，不同性别、城乡和地区慢性病死亡构成比又有所差别，以农村、西部地区增长最为显著，可能与农村、西部地区医疗卫生状况改善，居民传染病、母婴疾病和营养缺乏性疾病死亡率下降有关[44]。此外，人口老龄化使老年人口数增加，后者使更多老年人死于常见疾病增加[45]，而老年人的死因主要为癌症、冠心病、心脑血管疾病和慢性阻塞性肺疾病等慢性病[46]，因此慢性病所占死亡比例逐年升高，提示慢性病仍将是今后防控的重点。此外，在本次研究中发现，农村和东部地区Joinpoint回归结果与城市和其他地区不同，表现为先下降后上升，可能原因有两方面：一方面，在2004-2006年期间，城乡和不同地区间的死因构成情况可能不同，农村因损伤和中毒死亡的比例高于城市[47-48]，东部地区交通事故的发生次数和死亡人数均多于其他地区[49-50]；另一方面，由于该时间段APC差异无统计学意义，下降趋势可能是随机误差所致。
本次研究数据来自中国死因监测系统，该系统在2013年进行了整合和扩增，各监测点尤其是扩增的监测点在数据上报时可能存在漏报的情况，使慢性病死亡率被低估。本次研究中年龄标化死亡率是通过对数线性模型和年份来进行预测，未考虑到经济、文化、卫生发展水平等因素对年龄标化死亡率的影响，因此该预测结果外推时应慎重。此外，本次研究无法从个体水平收集与慢性病死亡有关的影响因素，因此对慢性病死亡率下降原因的探讨尚缺乏直接关联的证据支持。在慢性病死亡构成比方面，尚不能排除年龄导致混杂偏倚的可能性。
综上所述，2004-2018年慢性病已成为我国老年居民的主要死因，我国老年居民慢性病死亡率总体上呈下降趋势。今后慢性病防控建议更多关注老年人群中的男性居民和西部地区居民，以进一步提高老年居民健康水平。
利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突
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