文章信息
- 王月清, 肖梦, 吕筠, 余灿清, 郭彧, 裴培, 陈君石, 陈铮鸣, 孙点剑一, 李立明, 代表中国慢性病前瞻性研究项目协作组.
- Wang Yueqing, Xiao Meng, Lyu Jun, Yu Canqing, Guo Yu, Pei Pei, Chen Junshi, Chen Zhengming, Sun Dianjianyi, Li Liming, for the China Kadoorie Biobank Collaborative Group
- 中国10个地区56~69岁成年人过早死亡及其影响因素的前瞻性队列研究
- A prospective cohort study of premature death and influencing factors in adults aged 56-69 years from 10 regions of China
- 中华流行病学杂志, 2022, 43(7): 1010-1018
- Chinese Journal of Epidemiology, 2022, 43(7): 1010-1018
- http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.cn112338-20211210-00968
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文章历史
收稿日期: 2021-12-10
2. 北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心, 北京 100191;
3. 北京大学分子心血管学教育部重点实验室, 北京 100191;
4. 中国医学科学院阜外医院, 国家心血管病中心, 北京 100037;
5. 中国医学科学院, 北京 100730;
6. 国家食品安全风险评估中心, 北京 100022;
7. 英国牛津大学临床与流行病学研究中心纳菲尔德人群健康系, 英国 OX3 7LF
2. Peking University Center for Public Health and Epidemic Preparedness & Response, Beijing 100191, China;
3. Key Laboratory of Molecular Cardiovascular Sciences (Peking University), Ministry of Education, Beijing 100191, China;
4. Fuwai Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences, National Center for Cardiovascular Diseases, Beijing 100037, China;
5. Chinese Academy of Medical Sciences, Beijing 100730, China;
6. China National Center for Food Safety Risk Assessment, Beijing 100022, China;
7. Clinical Trial Service Unit and Epidemiological Studies Unit, Nuffield Department of Population Health, University of Oxford, Oxford OX3 7LF, UK
过早死亡定义为在未达到平均预期寿命前即死亡。据WHO估计,2016年全球非传染性疾病造成的4 100万死亡中,约1 500万(37%)发生在30~70岁,且85%的过早死亡发生在低等收入和中等收入国家[1]。过早死亡所致劳动力损失给社会造成了重大的经济损失,经估计,2012年我国因过早死亡导致的间接经济损失高达4 251亿元[2]。慢性非传染性疾病是全球过早死亡的主要原因,约占30~70岁死亡的79%[3]。2013年,我国30~70岁人群死亡总数为310万(死亡率432.2/10万),预计2030年,过早死亡总数将增至352.1万[4]。
WHO于2030年可持续发展议程中,制定了“到2030年将慢性非传染性疾病导致的过早死亡减少三分之一”的可持续发展目标[5],国务院2017年发布的《中国防治慢性病中长期规划(2017-2025年)》中也提出了至2025年,“30~70岁人群因心脑血管疾病、癌症、慢性呼吸系统疾病和糖尿病导致的过早死亡率较2015年降低20%”的目标。因此,掌握和了解我国过早死亡的分布及其影响因素,对于我国可持续发展和慢性病防治的循证决策至关重要。既往国内相关研究多为横断面设计,描述主要慢性病所导致的过早死亡状况及其趋势预测[6-7],或集中于分析环境污染与过早死亡的关联[8-9],缺乏过早死亡的一般人群前瞻性队列研究证据。本研究拟利用中国慢性病前瞻性研究(China Kadoorie Biobank,CKB)10个项目地区的基线调查和随访结局数据,描述10年随访期间我国56~69岁成年人过早死亡发生率及其地区和人群分布,并分析相关影响因素。
对象与方法1. 研究对象:CKB项目基线调查开展于2004-2008年,依据地区的经济发展水平差异、慢性病流行和危险因素暴露情况等,选定10个地区进行调查,包括5个城市(山东省青岛市、黑龙江省哈尔滨市、海南省海口市、江苏省苏州市、广西壮族自治区柳州市)和5个农村(四川省彭州市、甘肃省天水市、河南省辉县市、浙江省桐乡市、湖南省浏阳市)地区[10]。CKB项目依据严格的纳入排除标准(详见参考文献[10]),共招募了512 726名30~79岁研究对象,并就研究对象的发病和死亡情况进行了长期随访。本研究纳入了CKB项目随访截至2017年12月31日时可观测到过早死亡结局发生的近10万名研究对象,具体纳入排除标准见图 1。
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注:a排除了截止最后一次随访时未达到70岁者(即无法判断是否过早死亡者),以及随访时间 < 1年者 图 1 研究对象纳入排除流程 |
2. 研究内容:研究对象基线调查的一般社会人口学特征(年龄、地区、性别、婚姻状况、文化程度、家庭年收入)和个人生活方式(吸烟状况、饮酒状况、体力活动水平)经受过统一培训的调查员通过面对面问卷调查获得。依据研究对象吸烟和饮酒的频率和摄入量分别对吸烟和饮酒状况进行分类,并分别按照每周男女性体力活动情况(综合活动强度和频率[11])的三分位数将体力活动水平定义为低、中、高3组。体格指标(身高、体重、腰围)由受过统一培训的技术人员按照标准调查手册测量获得,并依据体重(kg)、身高(m)计算BMI(kg/m2)。进一步依据我国卫生行业标准《成人体重判断》[12],以BMI(kg/m2)进行体重分类:低体重(< 18.5)、体重正常(18.5~23.9)、超重(24.0~27.9)和肥胖(≥28.0),并依据腰围(cm)定义中心性肥胖,即男性腰围≥90,女性腰围≥85。
本研究将随访过程中死亡年龄 < 70岁定义为“过早死亡”[5],随访时间从研究对象完成基线调查之日开始,直到出现死亡、失访、或到最后一次随访(即2017年12月31日)为止。研究对象的死亡信息通过多种途径获取,包括项目地区调查点的死亡监测系统、全民医疗保险数据库等。死因分类采用国际疾病分类第十版(ICD-10)进行统一编码,在分析死因别过早死亡时,心脑血管疾病编码为I21~I25和I60~I69,癌症为C00~C97,呼吸系统疾病为J00~J99,因其余疾病过早死亡定义为“其他”。
3. 统计学分析:过早死亡的发生率(过早死亡率)定义为随访观察期间过早死亡人数除以随访人年数(/1 000人年)。本研究将分地区、性别、基线社会人口学特征、生活方式等描述随访10年期间人群过早死亡的发生情况。比较组间差异采用logistic回归,分别调整基线年龄、性别和地区分组。过早死亡的影响因素关联分析采用Cox比例风险回归模型分析过早死亡的相关影响因素。本研究数据清理与分析均使用R 4.1.1软件进行,采用双边检验,统计学检验显著性水准为α=0.05。
结果本研究共纳入中国10个地区99 993名研究对象,基线年龄范围为56~69岁,其中男性占44.4%,城市人口占55.2%;随访时间为(10.5±2.5)年,共记录了7 530例过早死亡事件,过早死亡率为7.15/1 000人年。
过早死亡前三位死因分别为癌症(36.9%)、心脑血管疾病(35.2%)、呼吸系统疾病(8.7%),三大类疾病合计占比超过80%。分城乡、性别对人群死因进行比较(图 2),可发现城市人群因癌症导致的过早死亡占比远大于农村(44.2% vs. 33.8%),而农村人群中呼吸系统疾病所致的过早死亡几乎是城市的2倍(10.1% vs. 5.4%)(组间均P < 0.05),心脑血管疾病所致的过早死亡占比性别差异不明显(P > 0.05)。城市男性中因癌症过早死亡占比最高(45.2%),而农村女性最低(29.8%)。
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注:分城乡、男女性进行比较,除心血管系统疾病死因占比男女性差异无统计学意义,其余检验均P < 0.05 图 2 中国10个地区研究对象过早死亡死因比较 |
过早死亡存在明显的城乡和地区差异。总人群过早死亡率(/1 000人年)表现为农村大于城市(9.11 vs. 4.78),北方大于南方(8.46 vs. 6.41),10个项目地区中甘肃省过早死亡率最高(13.38),海口市最低(3.24)(组间均P < 0.05,表 1)。此外,除因呼吸系统疾病导致的过早死亡不存在南北方差异外,其余死因别过早死亡率均呈现“城市大于农村、北方高于南方”的特点(表 1,2)。过早死亡存在明显的年龄和性别差异。随着基线年龄增加,人群中过早死亡率(/1 000人年)逐渐降低(55~59岁组:9.27,60~64岁组:8.35,65~69岁组:4.13),且男性过早死亡率大于女性(9.57 vs. 5.31)(表 1)。10年随访女性的过早死亡风险比男性低36%(HR=0.64,95%CI:0.60~0.69)。相比于已婚者,未婚人群的过早死亡率最高,Cox回归分析结果显示未婚者过早死亡风险是已婚者的1.82倍(95%CI:1.53~2.18)。个体文化程度和家庭年收入越高,过早死亡风险越低(线性检验P < 0.01)。此外,死因别过早死亡风险呈现相似的人群分布(组间均P < 0.05,表 2)。
基线人群过早死亡率随吸烟量的增加而升高(趋势检验P < 0.01),日均吸烟量≥25支者过早死亡风险是不吸烟者的1.40倍(95%CI:1.26~1.55)。基线适度饮酒(日均饮酒量 < 15 g)者过早死亡率较低(4.81/1 000人年),饮酒量与过早死亡趋势检验不显著;Cox比例风险回归分析结果显示既往饮酒者和日均饮酒量≥60 g者过早死亡风险均增加[HR值分别为1.25(95%CI:1.16~1.36)和1.20(95%CI:1.08~1.34)]。相对于低体力活动,中、高体力活动人群过早死亡风险降低[HR值分别为0.89(95%CI:0.84~0.94)和0.77(95%CI:0.73~0.82)]。与体重正常者相比,低体重人群过早死亡风险增加(HR=1.67,95%CI:1.55~1.81),超重及肥胖者过早死亡风险较低[HR值分别为0.80(95%CI:0.75~0.85)和0.70(95%CI:0.63~0.78)]。不同腰围者过早死亡分布不存在差异,而Cox回归分析显示,中心性肥胖者过早死亡风险增加(HR=1.13,95%CI:1.05~1.21)。死因别过早死亡风险呈现相似的吸烟状况、体力活动水平、BMI及中心性肥胖分布,而饮酒状况分布存在不同,因癌症和心血管疾病死亡者与全死因死亡类似,整体过早死亡率与饮酒量呈现“J”形关联且既往饮酒者过早死亡风险较高,而因呼吸系统疾病死亡者中既往饮酒者和日均饮酒量 < 15 g者死亡风险较高(表 2)。
讨论本研究利用CKB项目前瞻性队列研究数据,描述了我国10个地区近10万名56~69岁成年人在10年随访期间内过早死亡的发生和分布情况。结果发现,我国56~69岁成年人过早死亡率存在明显地区和人群差异,过早死亡的死因以癌症和心脑血管疾病为主,且在农村、北方、男性及未婚者中更高;文化程度、家庭年收入、体力活动水平越高,过早死亡风险越低;每日吸烟、过量饮酒、低体重、中心性肥胖均为过早死亡的独立危险因素。
国内外多项相关研究也观察到与本研究相似的过早死亡人群分布结果。美国关于因过早死亡(死亡年龄 < 75岁)所致潜在寿命损失年(years of potential life lost,YPLL)的研究表明农村的YPLL更高[13]。伊朗关于过早死亡原因的研究也得到相似结论,即相对于城市,农村居民过早死亡风险更高(HR=1.24,95%CI:1.14~1.36)[14]。这种城乡差异可能源于城市卫生医疗服务可及性较高、优质资源较为集中,更有利于因心脑血管疾病、呼吸衰竭等突发致死性疾病的救治等有关[13]。过早死亡率的南北差异,可能由于北方环境污染较南方严重[9],也可能与我国南北饮食差异有关,研究表明我国北部地区饮食偏咸,且面食和红肉摄入较多,而南方物产更丰富,对水产、新鲜水果蔬菜摄入更高,饮食质量是影响过早死亡的主要因素之一[15-16]。
我国女性过早死亡风险低于男性(HR=0.64,95%CI:0.60~0.69),一项美国研究同样观察到了性别差异[17],这可能由于在传统文化影响下,男性更倾向于追求冒险和刺激,从而更易形成不健康生活方式(如吸烟、酗酒、药物依赖等),且男性较女性自杀风险更高[18],也可能与男女性间特定遗传差异相关,女性预期寿命普遍长于男性[19]。相对于已婚者,未婚者过早死亡风险增加(HR=1.82,95%CI:1.53~2.18)。多项研究结果均发现未婚者死亡风险较高(俄罗斯:OR=3.5,95%CI:2.6~4.7;伊朗:OR=1.17,95%CI:1.05~1.31)[14, 20],一方面可能由于未婚者本身因为某些疾病而不适合结婚,另一方面可能由于未婚者更易养成不良生活习惯,且突发疾病时得不到及时救治[20]。此外,过早死亡也与个人经济水平存在一定关联,与本研究观察结果一致,英国一项横断面研究发现约1/3过早死亡由收入、就业、文化程度决定[21],居民收入和文化程度越高,其保健水平、营养条件及健康素养也越高[21-22]。
与既往研究结果一致,多种不健康生活方式均能增加过早死亡的风险。吸烟是多种癌症、冠心病、慢性阻塞性肺疾病等的直接原因[23-25],本研究中随吸烟量增加,人群过早死亡风险也增加,相对于不吸烟者,日均吸烟量≥25支者过早死亡风险增加(HR=1.40,95%CI:1.26~1.55)。相对于不饮酒者,适度饮酒者(饮酒量15~29 g/d)过早死亡风险较低(HR=0.82,95%CI:0.69~0.97),可能由于饮酒量与冠心病、癌症、过早死亡等呈“J”形关联,而癌症、心脑血管疾病是过早死亡的重要原因,从而导致出现这种“J”形关联[26-27]。本研究发现既往饮酒者过早死亡风险最高,这是由于大多数戒酒者是因病戒酒者,基线健康状况较差,以致过早死亡风险较高[28]。乙醇饮用过量(饮酒量≥60 g/d)则会导致过早死亡风险增加(HR=1.20,95%CI:1.08~1.34),这与Stringhini等[29]研究结果一致(男性HR=1.50,95%CI:1.38~1.64;女性HR=1.69,95%CI:1.49~1.92)。相对于低体力活动,中高体力活动人群更不易过早死亡[24, 30],适当进行体力活动可以降低心脑血管疾病及癌症等主要慢性病的疾病负担和全死因死亡率[31-32]。
相对于体重正常者,低体重者过早死亡风险更高(HR=1.67,95%CI:1.55~1.81),超重及肥胖者则较低。这与Flegal等[33]关于BMI与死亡的Meta分析结果类似,相对于正常体重者,超重者(BMI=25.0~30.0 kg/m2)者死亡风险降低(HR=0.94,95%CI:0.91~0.96)。肥胖是心血管疾病、癌症和过早死亡的重要危险因素,出现上述结果可能受到“肥胖悖论”的影响,即体重减轻可能是消耗类疾病(如末期肾病、恶性肿瘤等)或吸烟导致,从而导致BMI与死亡率之间的反向关联[34]。腹型肥胖与过早死亡呈正相关,腹型肥胖也被证明与死亡率增加相关[35],其与内脏脂肪累积、胰岛素抵抗、脂质异常、炎症等有关,更不利于生存[36]。
我国56~69岁成年人超过80%的过早死亡由癌症、心脑血管疾病和呼吸系统疾病所致。上述结果与2019年全球疾病负担(Global Burden of Disease,GBD)死因分析中我国55~69岁人群死因结果类似(癌症39.1%,心血管疾病37.3%,呼吸系统疾病6.0%),而≥70岁人群死因排序为心血管疾病(49.7%)、癌症(19.5%)、呼吸系统疾病(13.7%),这一定程度上说明了癌症是我国过早死亡的主要原因[3]。全球55~69岁人群死因排序为心血管疾病(35.3%)、癌症(27.2%)、呼吸系统疾病(6.8%)[3],说明我国与全球过早死亡疾病谱存在差异,提示我国中老年癌症的防控和诊疗水平有待进一步提高。我国农村居民死因别过早死亡率约为城市居民的1.5~3.5倍,男性死因别过早死亡率约为女性的1.5~2.0倍,过早死亡死因中癌症占比最高(36.9%),且城市男性占比最高,农村女性最低,这可能与城乡医疗卫生资源分配的不平衡有关,也可能是由于男性的健康意识低于女性,且农村地区癌症的筛查率和就诊率较低[37-38]。
本研究样本量相对较大,覆盖地区较广,数据含有丰富的基线变量信息,并通过多种途径获得了研究对象的死因情况,可以较好地描述我国中年一般人群10年随访过早死亡的流行病学分布特征,并反映其影响因素。但本研究也存在一定局限性。首先,CKB项目队列成员的招募采用的是非概率抽样,结果仅反映10个项目地区过早死亡情况,且排除了截至最后一次随访达不到70岁的人群,仅纳入了基线年龄56~69岁者,结果可能存在一定的选择偏倚。然而,本研究观察结果与我国GBD数据相似(图 2),说明CKB项目人群具有一定的人群代表性。其次,饮食因素、大气及室内环境污染、医疗保健水平等过早死亡的影响因素,可能会造成一定的残余混杂,但本研究分析中调整了多种协变量,包括吸烟、饮酒等生活方式、多种基线疾病等,对混杂偏倚进行了有效控制。另外,本研究中利用Cox比例风险回归模型分析了过早死亡相关影响因素,其中,生活方式变量信息来自于基线调查,部分人的生活方式可能在后续随访中发生改变。
本研究通过CKB基线调查数据和长期随访数据描述了过早死亡的地区和人群分布特征,并分析了过早死亡的影响因素。结果表明我国56~69岁成年人10年随访过早死亡以癌症和心脑血管疾病为主,其风险与地区、性别、文化程度、收入、吸烟、肥胖等诸多因素相关。为有效降低过早死亡,仍需进一步提高我国社会经济水平和解决卫生资源分配不平衡问题,针对高危人群制定精准防控措施,并加强健康教育,促进健康生活方式的形成。
利益冲突 所有作者声明无利益冲突
作者贡献声明 王月清:分析数据、结果解释、撰写文章;肖梦:分析与复核数据;吕筠、余灿清、郭彧、裴培:实施研究、采集数据;陈君石、陈铮鸣:项目设计、方案制定、经费支持;孙点剑一:构思研究、结果解释、论文修改、经费支持;李立明:项目设计和方案制定;所有作者均对文章的知识性内容进行批评性审阅
志谢 感谢所有参加中国慢性病前瞻性研究项目的队列成员和各项目地区的现场调查队调查员。感谢项目管理委员会、国家项目办公室、牛津协作中心和10个项目地区办公室的工作人员
[1] |
World Health Organization. Noncommunicable diseases country profiles 2018[EB/OL]. [2019-05-16]. https://apps.who.int/iris/handle/10665/274512.
|
[2] |
杨娟, 冯录召, 郑亚明, 等. 中国2012年疾病相关过早死亡的间接经济负担估计[J]. 中华流行病学杂志, 2014, 35(11): 1256-1262. Yang J, Feng LZ, Zheng YM, et al. Estimation on the indirect economic burden of disease-related premature deaths in China, 2012[J]. Chin J Epidemiol, 2014, 35(11): 1256-1262. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2014.11.018 |
[3] |
GBD 2019 Diseases and Injuries Collaborators. Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territories, 1990-2019: a systematic analysis for the global burden of disease study 2019[J]. Lancet, 2020, 396(10258): 1204-1222. DOI:10.1016/S0140-6736(20)30925-9 |
[4] |
Li YC, Zeng XY, Liu JM, et al. Can China achieve a one-third reduction in premature mortality from non-communicable diseases by 2030?[J]. BMC Med, 2017, 15(1): 132. DOI:10.1186/s12916-017-0894-5 |
[5] |
Norheim OF, Jha P, Admasu K, et al. Avoiding 40% of the premature deaths in each country, 2010-30: review of national mortality trends to help quantify the UN sustainable development goal for health[J]. Lancet, 2015, 385(9964): 239-252. DOI:10.1016/S0140-6736(14)61591-9 |
[6] |
王德征, 张辉, 徐忠良, 等. 天津市1999-2015年慢性非传染性疾病过早死亡趋势分析[J]. 中华流行病学杂志, 2017, 38(12): 1672-1676. Wang DZ, Zhang H, Xu ZL, et al. Trend of premature mortality from chronic and non-communicable diseases in Tianjin, 1999-2015[J]. Chin J Epidemiol, 2017, 38(12): 1672-1676. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2017.12.018 |
[7] |
王璐, 陈海, 钱云, 等. 无锡市2008-2018年主要慢性病过早死亡对期望寿命的影响[J]. 中华流行病学杂志, 2021, 42(2): 291-296. Wang L, Chen H, Qian Y, et al. Probability of premature mortality caused by four major non-communicable diseases and its impact on life expectancy in Wuxi, 2008-2018[J]. Chin J Epidemiol, 2021, 42(2): 291-296. DOI:10.3760/cma.j.cn112338-20200403-00506 |
[8] |
葛覃兮, 倪雪, 吕锡芳, 等. 环境因素对我国PM2.5急性过早死亡风险修饰作用的Meta分析[J]. 环境卫生学杂志, 2018, 8(6): 458-465. Ge QX, Ni X, Lv XF, et al. Environmental factors on risk of acute cardiovascular premature death caused by ambient air PM2.5 exposure in China: meta-analysis[J]. J Environ Hyg, 2018, 8(6): 458-465. DOI:10.13421/j.cnki.hjwsxzz.2018.06.003 |
[9] |
Xie R, Sabel CE, Lu X, et al. Long-term trend and spatial pattern of PM2.5 induced premature mortality in China[J]. Environ Int, 2016, 97: 180-186. DOI:10.1016/j.envint.2016.09.003 |
[10] |
李立明, 吕筠, 郭彧, 等. 中国慢性病前瞻性研究: 研究方法和调查对象的基线特征[J]. 中华流行病学杂志, 2012, 33(3): 249-255. Li LM, Lv J, Guo Y, et al. The China Kadoorie Biobank: related methodology and baseline characteristics of the participants[J]. Chin J Epidemiol, 2012, 33(3): 249-255. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2012.03.001 |
[11] |
Du DH, Bennett D, Li LM, et al. Physical activity and sedentary leisure time and their associations with BMI, waist circumference, and percentage body fat in 0.5 million adults: the China kadoorie biobank study[J]. Am J Clin Nutr, 2013, 97(3): 487-496. DOI:10.3945/ajcn.112.046854 |
[12] |
中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会. WS/T 428-2013成人体重判定[S]. 北京: 中国质检出版社, 中国标准出版社, 2013. National Health and Family Planning Commission of the People's Republic of China. WS/T 428-2013 Criteria of weight for adults[S]. Beijing: China Quality Inspection Press, Standards Press of China, 2013. |
[13] |
Hale N, Beatty K, Smith M. The intersection of residence, community vulnerability, and premature mortality[J]. J Rural Health, 2019, 35(4): 471-479. DOI:10.1111/jrh.12318 |
[14] |
Nalini M, Oranuba E, Poustchi H, et al. Causes of premature death and their associated risk factors in the golestan cohort study, Iran[J]. BMJ Open, 2018, 8(7): e021479. DOI:10.1136/bmjopen-2018-021479 |
[15] |
邵万宽. 中国南北区域美食文化自然习性之比较[J]. 楚雄师范学院学报, 2014, 29(5): 18-23. Shao WK. A comparison of the natural properties of food cultures of the north and the south of China[J]. J Chuxiong Norm Univ, 2014, 29(5): 18-23. DOI:10.3969/j.issn.1671-7406.2014.05.004 |
[16] |
Wang DD, Li YP, Afshin A, et al. Global improvement in dietary quality could lead to substantial reduction in premature death[J]. J Nutr, 2019, 149(6): 1065-1074. DOI:10.1093/jn/nxz010 |
[17] |
Chen YX, Freedman ND, Rodriquez EJ, et al. Trends in premature deaths among adults in the United States and latin America[J]. JAMA Netw Open, 2020, 3(2): e1921085. DOI:10.1001/jamanetworkopen.2019.21085 |
[18] |
Möller-Leimkühler AM. The gender gap in suicide and premature death or: why are men so vulnerable?[J]. Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci, 2003, 253(1): 1-8. DOI:10.1007/s00406-003-0397-6 |
[19] |
Pan Z, Chang C. Gender and the regulation of longevity: implications for autoimmunity[J]. Autoimmun Rev, 2012, 11(6/7): A393-403. DOI:10.1016/j.autrev.2011.12.004 |
[20] |
Pridemore WA, Tomkins S, Eckhardt K, et al. A case-control analysis of socio-economic and marital status differentials in alcohol-and non-alcohol-related mortality among working-age russian males[J]. Eur J Public Health, 2010, 20(5): 569-575. DOI:10.1093/eurpub/ckq019 |
[21] |
Lewer D, Jayatunga W, Aldridge RW, et al. Premature mortality attributable to socioeconomic inequality in england between 2003 and 2018: an observational study[J]. Lancet Public Health, 2020, 5(1): e33-41. DOI:10.1016/S2468-2667(19)30219-1 |
[22] |
Roy B, Kiefe CI, Jacobs DR, et al. Education, race/ethnicity, and causes of premature mortality among middle-aged adults in 4 US Urban communities: results from CARDIA, 1985-2017[J]. Am J Public Health, 2020, 110(4): 530-536. DOI:10.2105/AJPH.2019.305506 |
[23] |
Kõks G, Fischer K, Kõks S. Smoking-related general and cause-specific mortality in Estonia[J]. BMC Public Health, 2017, 18(1): 34. DOI:10.1186/s12889-017-4590-3 |
[24] |
Muller DC, Murphy N, Johansson M, et al. Modifiable causes of premature death in middle-age in western europe: results from the EPIC cohort study[J]. BMC Med, 2016, 14: 87. DOI:10.1186/s12916-016-0630-6 |
[25] |
Park S, Jee SH, Shin HR, et al. Attributable fraction of tobacco smoking on cancer using population-based nationwide cancer incidence and mortality data in Korea[J]. BMC Cancer, 2014, 14: 406. DOI:10.1186/1471-2407-14-406 |
[26] |
O'Keefe EL, DiNicolantonio JJ, O'Keefe JH, et al. Alcohol and CV health: jekyll and hyde J-curves[J]. Prog Cardiovasc Dis, 2018, 61(1): 68-75. DOI:10.1016/j.pcad.2018.02.001 |
[27] |
Bellavia A, Bottai M, Wolk A, et al. Alcohol consumption and mortality: a dose-response analysis in terms of time[J]. Ann Epidemiol, 2014, 24(4): 291-296. DOI:10.1016/j.annepidem.2013.12.012 |
[28] |
Im PK, Millwood IY, Guo Y, et al. Patterns and trends of alcohol consumption in rural and Urban areas of China: findings from the China kadoorie biobank[J]. BMC Public Health, 2019, 19(1): 217. DOI:10.1186/s12889-019-6502-1 |
[29] |
Stringhini S, Carmeli C, Jokela M, et al. Socioeconomic status and the 25 × 25 risk factors as determinants of premature mortality: a multicohort study and meta-analysis of 1·7 million men and women[J]. Lancet, 2017, 389(10075): 1229-1237. DOI:10.1016/S0140-6736(16)32380-7 |
[30] |
de Rezende LFM, Garcia LMT, Mielke GI, et al. Physical activity and preventable premature deaths from non-communicable diseases in Brazil[J]. J Public Health (Oxf), 2019, 41(3): e253-260. DOI:10.1093/pubmed/fdy183 |
[31] |
Ozemek C, Lavie CJ, Rognmo Ø. Global physical activity levels-need for intervention[J]. Prog Cardiovasc Dis, 2019, 62(2): 102-107. DOI:10.1016/j.pcad.2019.02.004 |
[32] |
Sanchez-Lastra MA, Ding D, Dalene KE, et al. Physical activity and mortality across levels of adiposity: a prospective cohort study from the UK biobank[J]. Mayo Clin Proc, 2021, 96(1): 105-119. DOI:10.1016/j.mayocp.2020.06.049 |
[33] |
Flegal KM, Kit BK, Orpana H, et al. Association of all-cause mortality with overweight and obesity using standard body mass index categories: a systematic review and meta-analysis[J]. JAMA, 2013, 309(1): 71-82. DOI:10.1001/jama.2012.113905 |
[34] |
Bosello O, Donataccio MP, Cuzzolaro M. Obesity or obesities? Controversies on the association between body mass index and premature mortality[J]. Eat Weight Disord, 2016, 21(2): 165-174. DOI:10.1007/s40519-016-0278-4 |
[35] |
Jayedi A, Soltani S, Zargar MS, et al. Central fatness and risk of all cause mortality: systematic review and dose-response meta-analysis of 72 prospective cohort studies[J]. BMJ, 2020, 370: m3324. DOI:10.1136/bmj.m3324 |
[36] |
Sahakyan KR, Somers VK, Rodriguez-Escudero JP, et al. Normal-weight central obesity: implications for total and cardiovascular mortality[J]. Ann Intern Med, 2015, 163(11): 827-835. DOI:10.7326/M14-2525 |
[37] |
Feng RM, Zong YN, Cao SM, et al. Current cancer situation in China: good or bad news from the 2018 global cancer statistics?[J]. Cancer Commun (Lond), 2019, 39(1): 22. DOI:10.1186/s40880-019-0368-6 |
[38] |
黄文静. 乳腺癌与宫颈癌筛查情况和影响因素分析[J]. 深圳中西医结合杂志, 2017, 27(17): 118-119. Huang WJ. Analysis of screening status and influencing factors of breast cancer and cervical cancer[J]. Shenzhen J Integr Tradit Chin West Med, 2017, 27(17): 118-119. DOI:10.16458/j.cnki.1007-0893.2017.17.060 |