1990-2019年中國慢性阻塞性肺疾病的疾病負擔分析及未來10年發病預測

王文星, 王 璐, 鄔 超, 戴江紅, 蔣 紅 ,高發水

(1新疆醫科大學, 烏魯木齊 830017; 2新疆維吾爾自治區人民醫院, 烏魯木齊 830001)

慢性阻塞性肺疾病(Chronic obstructive pulmonary disease,COPD)又稱慢阻肺,是一種在臨床上較為常見的,以持續性的呼吸道癥狀和氣流受限為特征,既可預防又可治療的疾病,主要病因是由于長期暴露于有害氣體或顆粒引起的氣道和氣管或肺泡異常[1]。Wang等[2]的研究顯示,中國40歲以上人群中COPD患病率高達13.7%。據估計,到2030年COPD將從全球第四位死亡原因上升到第三位死亡原因[3]。研究顯示,我國每年約有超過100萬人死于慢阻肺,并有大約500萬人因慢阻肺致殘[4]。本研究以全球疾病負擔研究數據庫為平臺,提取1990-2019年中國慢性阻塞性肺疾病的患病人數、死亡人數、傷殘調整壽命年等數據,分別從性別、年齡和年份等方面描述1990-2019年中國慢性阻塞性肺疾病的發病、死亡及疾病負擔情況,分析研究我國慢性阻塞性肺疾病的健康損失情況,并通過構建數據模型預測2020-2030年發病率,為中國未來評估和制定慢性阻塞性肺疾病相關預防治療政策和措施提供數據支持。

1 資料與方法

1.1 數據來源采用的數據主要來源于2019年全球疾病負擔研究(GBD 2019)。GBD 2019利用更為科學、系統的方法全面統計和評估了全球204個國家(地區)的369種疾病或傷害的疾病負擔,同時對87種危險因素的歸因疾病負擔進行了系統梳理[5]。本研究對GBD數據庫進行數據篩選,選擇地區為“China”,死亡原因為“COPD”。

1.2 指標選取本研究采用患病率、發病率、死亡率分別描述患病、發病和死亡情況;采用傷殘調整壽命年(DALY)、早死壽命損失年(YLL)、傷殘壽命損失年(YLD)評估中國慢性阻塞性肺疾病的疾病負擔,其中DALY=YLL+YLD。

1.3 統計學方法采用貝葉斯-時期-隊列分析(BAPC)方法,基于GBD數據庫中1990-2019年中國慢性阻塞性肺疾病發病率,預測2020-2030年中國慢性阻塞性肺疾病發病率,未來標準化人口采用2019年GBD數據庫的人群數。貝葉斯模型可將未知參數的先驗信息與樣本信息綜合估計后得出后驗分布,貝葉斯年齡-時期-隊列模型采用二階隨機游走先驗估計年齡、時期和隊列效應,假設時期效應隨時間變化而改變。

2 結果

2.1 1990-2019年中國慢性阻塞性肺疾病患病、發病及死亡情況通過提取GBD數據庫的數據可以得出,1990-2019年中國慢性阻塞性肺疾病粗患病率從2 344.40/10萬增至3 175.37/10萬,增長35.44%;標化患病率從3 300.94/10萬降至2 404.42/10萬,減少27.16%;粗發病率從201.54/10萬增至278.75/10萬,增長38.31%;標化發病率從288.05/10萬降至205.89/10萬,減少28.52%;粗死亡率從105.09/10萬降至72.94/10萬,減少30.59%;標化死亡率從217.94/10萬降至65.20/10萬,減少70.08%(表1)。

表1 1990-2019年中國慢性阻塞性肺疾病患病、發病及死亡情況(1/10萬)

按性別結果顯示:2019年中國男性慢性阻塞性肺疾病標化患病率、發病率和標化死亡率分別為2 237.75/10萬、204.86/10萬和93.41/10萬,與1990年相比,分別減少27.37%、29.43%、和64.26%。2019年中國女性慢性阻塞性肺疾病標化患病率、發病率和標化死亡率分別為2 534.26/10萬、 208.01/10萬和48.41/10萬, 與1990年相比, 分別減少26.57%、27.98%和74.75%。1990-2019年男、女性慢性阻塞性肺疾病標化患病率總體呈現下降趨勢,女性標化患病率高于男性;1990-2019年男、女性慢性阻塞性肺疾病標化發病率總體呈現下降趨勢,2014-2019年女性標化發病率高于男性;1990-2019年男、女性慢性阻塞性肺疾病標化死亡率總體呈現斜線式下降趨勢,男性標化死亡率高于女性(圖1)。

圖1 1990-2019年中國慢性阻塞性肺疾病標化患病率、發病率和死亡率趨勢圖

2.2 1990-2019年中國慢性阻塞性肺疾病的疾病負擔情況1990-2019年,我國全人群因慢性阻塞性肺疾病導致的YLL率由3 281.48/10萬降至862.37/10萬,YLD率由330.33/10萬降至240.40/10萬,DALY率由3 611.81/10萬降至1 102.77/10萬(表2)。按性別結果顯示:2019年男性YLL率、YLD率和DALY率分別為1 199.14/10萬、186.42/10萬和1 385.56/10萬,與1990年相比,分別降低69.14%、27.59%、66.56%;女性YLL率、YLD率和DALY率分別為621.12/10萬、286.03/10萬和907.15/10萬,與1990年相比,分別降低78.08%、26.78%和71.87%。經人口標化后,我國慢性阻塞性肺疾病的疾病負擔無論全人群還是男性、女性都是有所下降的。

表2 1990-2019年中國慢性阻塞性肺疾病的疾病負擔情況(1/10萬)

2.3 2020-2030年中國慢性阻塞性肺疾病發病情況預測采用貝葉斯-時期-隊列分析(BAPC)數據模型,對2020-2030年中國慢性阻塞性肺疾病的發病情況進行預測(表3),我國全人群慢性阻塞性肺疾病標化發病率呈現一定的下降趨勢,由196.50/10萬(95%CI:158.27/10萬～240.87/10萬)下降至167.76 /10萬(95%CI:62.98/10萬～748.12/10萬)。其中,男性標化發病率從2020年的194.02/10萬(95%CI:184.36/10萬～203.68/10萬)下降至2030年的161.05/10萬(95%CI:115.65/10萬～206.45/10萬),下降31.97%;女性標化發病率從2020年的198.53/10萬(95%CI:188.59/10萬～208.48/10萬)下降至2030年的170.84/10萬(95%CI:125.23/10萬～216.46/10萬),下降27.69%。根據預測的數據,男性標化發病率低于女性,下降幅度大于女性(圖2)。

表3 2020-2030年中國慢性阻塞性肺疾病發病情況預測值(1/10萬)

圖2 2020-2030年中國慢性阻塞性肺疾病全人群、男性和女性標化發病率預測值情況

3 討論

本研究結果顯示,1990-2019年,中國慢性阻塞性肺疾病的患病率和發病率總體呈上升趨勢,經人口標準化后,無論全人群還是男性、女性患病率和發病率均呈現下降趨勢,可能與我國社會快速步入老齡化進程有關,死亡率整體呈下降趨勢,與趙創藝[6]的研究結果相一致。調查研究顯示[7],1990-2017年,我國慢阻肺年齡標準化死亡率下降了66.4%(95CI:61.2%～68.4%),但仍然是造成過早死亡生命損失年的第四大病因,重慶、甘肅、廣西、貴州、湖北、湖南、江西、青海、四川、臺北、新疆和云南省因慢阻肺造成的過早死亡生命損失年均高于全國平均水平。

本研究結果還顯示,1990-2019年中國慢性阻塞性肺疾病的疾病負擔YLLs、YLDs和DALYs都呈下降趨勢,無論是全人群還是男性、女性也都是下降的,可能與中國社會經濟發展向好、醫療服務質量提升、醫療公平可及性增加有關,同時也得益于國家對健康管理、疾病預防的提倡和促動。從結果也可以看出,2019年中國慢性阻塞性肺疾病YLDs占DALYs為21.78 %(240.40/10萬與1 102.77/10萬之比),相較于1990年的9.15%(330.33/10萬與/3 611.81/10萬之比)上升12.63個百分點;2019年YLLs占DALYs的比為78.20%(862.37/10萬與1 102.77/10萬之比),相較于1990年的90.85%(3 281.48 /10萬與3 611.81/10萬之比)下降12.83個百分點。有研究[8]基于1990-2019年全球疾病負擔研究數據,分析中國人口老齡化對慢性非傳染性疾病(慢病)負擔的作用方向和強度,并預測2050年人口老齡化可能產生的慢病負擔,研究發現年齡結構變化使DALY增加的慢病中,排名前三的為心血管疾病、腫瘤、慢性呼吸道疾病。

本文采用貝葉斯-時期-隊列分析(BAPC)數據模型,對2020-2030年中國慢性阻塞性肺疾病的發病情況進行預測,結果顯示,我國全人群慢性阻塞性肺疾病標化發病率呈現一定的下降趨勢,可能由于我國老年人口總量呈遞增趨勢,尤其是2020-2030年期間的增長速度最快,為老齡化高速發展期[9],也進一步說明人口老齡化、預期壽命的延長和COPD診療水平的提高在一定程度上使得2030年COPD的標化發病率、死亡率下降。研究結果還顯示,女性在2030的發病率預測為170.84/10萬,略高于男性的發病率預測(161.05/10萬),可能與近年來女性吸煙率呈上升的趨勢[10]有一定的關系,大量相關研究已經證實了吸煙會加重慢阻肺的疾病負擔。另有研究[11]通過ARIMA模型預測2020-2040年中國慢性阻塞性肺疾病的全人群、男性、女性發病率均呈現上升趨勢。這與本研究預測的結果不一致,因此對ARIMA模型和BAPC模型進行對比研究可以作為該領域的一個研究方向。本研究的局限性和不足之處:(1)未對危險因素進行研究;(2)未按年齡段對發病率、死亡率和疾病負擔進行分析;(3)BAPC模型較為單一,缺少多個模型之間的對比與驗證研究。本研究中通過該模型計算的預測結果與實際發生情況會有偏差,且預測結果準確度會隨著預測時間的增加而下降,需要進一步完善BAPC模型,提高預測的準確性。