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      1990-2019年中國(guó)燒傷發(fā)病率及死亡率趨勢(shì)的年齡-時(shí)期-隊(duì)列模型分析

      2023-08-09 01:42:02郭紹彬唐世杰張萬(wàn)聰
      中國(guó)美容醫(yī)學(xué) 2023年7期
      關(guān)鍵詞:燒傷死亡率發(fā)病率

      郭紹彬 唐世杰 張萬(wàn)聰

      [摘要]目的:分析中國(guó)燒傷發(fā)病率、死亡率在年齡、時(shí)期及隊(duì)列方面的變化趨勢(shì)。方法:數(shù)據(jù)來(lái)源于全球疾病負(fù)擔(dān)(Global burden of disease study,GBD)數(shù)據(jù)庫(kù),從中收集1990年-2019年關(guān)于全球及中國(guó)熱力燒傷相關(guān)資料,并使用年齡-時(shí)期-隊(duì)列模型探索中國(guó)燒傷發(fā)病率及死亡率的年齡、時(shí)期及隊(duì)列效應(yīng)。結(jié)果:中國(guó)燒傷標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)病率在過(guò)去30年間總體呈上升趨勢(shì),從1990年的76.32/10萬(wàn)上升至2019年的87.08/10萬(wàn),總體上升14.1%。中國(guó)燒傷標(biāo)化死亡率幾乎持續(xù)下降,從1990年的1.90/10萬(wàn)下降至2019年的0.72/10萬(wàn),總體下降62.1%。年齡效應(yīng)對(duì)中國(guó)燒傷發(fā)病率的影響表現(xiàn)為上升-下降-上升趨勢(shì),時(shí)期為先下降后上升趨勢(shì),隊(duì)列則為上升趨勢(shì)。年齡效應(yīng)對(duì)中國(guó)燒傷死亡率影響表現(xiàn)在70歲后快速上升,而時(shí)期及隊(duì)列則為持續(xù)下降。結(jié)論:結(jié)合年齡效應(yīng)及隊(duì)列效應(yīng)分析,中國(guó)燒傷發(fā)病率主要集中在40歲以下人群,應(yīng)注意該年齡段人群的安全教育及環(huán)境安全管理。年齡效應(yīng)對(duì)中國(guó)燒傷死亡率影響最明顯,尤其是70歲以上人群,應(yīng)注意做好該年齡段人群的陪護(hù)工作。

      [關(guān)鍵詞]燒傷;發(fā)病率;死亡率;趨勢(shì);年齡-時(shí)期-隊(duì)列模型

      [中圖分類(lèi)號(hào)]R644? ?[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A? ?[文章編號(hào)]1008-6455(2023)07-0009-04

      Age-Period-Cohort Model Analysis of Trends in Burn Morbidity and Mortality in China From 1990 to 2019

      GUO Shaobin1,2,TANG Shijie1,ZHANG Wancong1

      (1.Department of Burn and Plastic Surgery,the Second Affiliated Hospital of Shantou University Medical College,Shantou 515041,Guangdong,China; 2.Department of Burn and Plastic Surgery,the Second People's Hospital of Shantou,Shantou 515000,Guangdong,China)

      Abstract: Objective? Investigated the variations in the trends of age,period and cohort effect on burn morbidity and mortality in China. Methods? The data were collected from the global burden of disease (GBD) database from 1990 to 2019 about global and Chinese thermal burns.The age-period-cohort model were used to explore the age,period and cohort effect of burn morbidity and mortality in China. Results The overall trend of the standardized incidence of burns in China has increased over the past 30 years,from 76.32/100 000 in 1990 to 87.08/100 000 in 2019,with an overall increase of 14.1%.The standardized mortality rate of burns in China has decreased almost continuously from 1.90/100 000 in 1990 to 0.72/100 000 in 2019,an overall decrease of 62.1%.The effect of age effect on incidence of burns in China showed a rising-declining-rising trend,with a declining followed by an increasing trend for the period and an increasing trend for the cohort.The effect of age effect on burn mortality in China showed a rapid increase after age 70 years,while the period and cohort showed a continuous decrease. Conclusion? Combining the age effect and cohort effect analysis,the incidence of burn injury in China is mainly concentrated in people under 40 years old,and attention should be paid to safety education and environmental safety management for this age group.The age effect has the most obvious impact on the burn mortality rate in China,especially for people over 70 years old,and attention should be paid to the escort work for this age group.

      Key words: burns; morbidity; mortality; trends; age-period-cohort model

      燒傷是一種極具毀滅性的人體傷害,一旦發(fā)生嚴(yán)重?zé)齻馕吨枰冻龃罅康尼t(yī)療資源[1-3],易造成長(zhǎng)期的殘疾、精神上的負(fù)擔(dān)、嚴(yán)重的人力資源和經(jīng)濟(jì)損失[4]。世界衛(wèi)生組織更是明確指出,世界上每年有30多萬(wàn)人死于燒傷[5]。面對(duì)燒傷這種嚴(yán)重的疾病,預(yù)防顯得格外重要。世界上發(fā)達(dá)國(guó)家已通過(guò)安全教育、煙霧警報(bào)器及家中控制熱水等措施明顯降低燒傷發(fā)病率及嚴(yán)重性[3]。而中低收入國(guó)家的燒傷發(fā)病率和死亡率仍然居高不下[2-3]。采取積極有效的措施用于預(yù)防燒傷發(fā)生似乎迫在眉睫,使用準(zhǔn)確的流行病學(xué)數(shù)據(jù)指導(dǎo)預(yù)防措施也顯得非常重要。

      目前,中國(guó)缺乏基于全國(guó)的燒傷數(shù)據(jù)庫(kù),在現(xiàn)在世界上發(fā)病率和死亡率明顯下降的背景下,有研究指出中國(guó)在內(nèi)的亞太國(guó)家等三個(gè)地區(qū)發(fā)病率有上升的趨勢(shì)[4]。James S L等[4]、Leilei D等[6]指出中國(guó)年齡標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)病率增幅46%。Yang J等學(xué)者則認(rèn)為中國(guó)燒傷患者住院人數(shù)占比有所下降[5]。本研究通過(guò)年齡-時(shí)期-隊(duì)列模型分析中國(guó)30年來(lái)的燒傷發(fā)病率及死亡率的長(zhǎng)期趨勢(shì),希望能為中國(guó)燒傷防控工作進(jìn)一步有效推進(jìn)提供科學(xué)依據(jù)。

      1? 資料和方法

      1.1 資料來(lái)源:本研究數(shù)據(jù)來(lái)源于GBD數(shù)據(jù)庫(kù),網(wǎng)址為https://www.healthdata.org/gbd/2019,該數(shù)據(jù)庫(kù)由美國(guó)華盛頓大學(xué)健康測(cè)量與評(píng)價(jià)中心(Institute for health metrics and evaluation,IHME)建立,提供了全球204個(gè)國(guó)家369種常見(jiàn)疾病及傷害的疾病負(fù)擔(dān)數(shù)據(jù)。為了確保數(shù)據(jù)估計(jì)一致性,其使用了貝葉斯回歸建模工具DisMod-MR 2.1對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析[4,7]。全球疾病負(fù)擔(dān)研究數(shù)據(jù)庫(kù)的中國(guó)燒傷數(shù)據(jù)來(lái)源于全國(guó)疾病監(jiān)測(cè)點(diǎn)、中國(guó)死亡報(bào)告系統(tǒng)及婦幼監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。GBD提供的燒傷相關(guān)數(shù)據(jù)歸類(lèi)到火-熱和熱物質(zhì),其映射到國(guó)際疾病分類(lèi)(International classification of diseases,ICD)的X00-X06.9和X08-X19.9(ICD-10),即熱燒傷范疇。本研究下載了1990年-2019年全球及中國(guó)燒傷的發(fā)病人數(shù)、發(fā)病粗率、年齡標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)病率、死亡粗率、年齡標(biāo)準(zhǔn)化死亡率等數(shù)據(jù)。

      1.2 統(tǒng)計(jì)方法:年齡-時(shí)期-隊(duì)列(Age-period-cohort,APC)模型在國(guó)內(nèi)外被大量用于社會(huì)學(xué)及流行病學(xué)領(lǐng)域[8],該模型要求數(shù)據(jù)符合泊松(Possion)分布,并且APC存在不可識(shí)別問(wèn)題。APC模型聯(lián)合IE算法,因其能較好解決不可識(shí)別的優(yōu)點(diǎn),目前已成為APC研究的熱點(diǎn)。APC模型方程式[8]為:? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ,其中Yxyz表示發(fā)病率或死亡率,μ表示截距,εxyz表示誤差項(xiàng),αx表示年齡段,βy表示時(shí)期,γz表示隊(duì)列。除此之外,對(duì)APC模型所得的系數(shù)換算成RR值(相對(duì)危險(xiǎn)度),RR=exp(系數(shù))。

      1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析:使用R 4.2.1進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,并繪制全球燒傷分布圖、年齡標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)病率及死亡率趨勢(shì)圖和2019年中國(guó)燒傷發(fā)病率及死亡率金字塔圖。使用Joinpoint 4.2.0.1軟件開(kāi)展1990年-2019年中國(guó)燒傷發(fā)病率趨勢(shì)的連接點(diǎn)回歸分析,結(jié)果采用t檢驗(yàn),檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。使用Stata/MP 14.0實(shí)現(xiàn)中國(guó)燒傷APC模型構(gòu)建及計(jì)算,語(yǔ)句為:“apc_ie case,age(age)period(period)cohort(cohort)family(poisson)link(log)offset(log_pop)”,本算法使用內(nèi)生因子法(IE)。使用Excel 2019制作三線(xiàn)表以展現(xiàn)Stata軟件分析所得數(shù)據(jù)。

      2? 結(jié)果

      2.1 中國(guó)燒傷發(fā)病人數(shù)及年齡標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)病率趨勢(shì):從全球燒傷發(fā)病人數(shù)分布地圖(見(jiàn)圖1)可清楚看到中國(guó)發(fā)病人數(shù)始終標(biāo)注為紅色。本研究數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,中國(guó)燒傷發(fā)病人數(shù)從1990年的972 397例增加到2019年的1 079 670例,位居世界第一??紤]到人口結(jié)構(gòu)及人口數(shù)量,經(jīng)年齡標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)病率分布地圖(見(jiàn)圖2)可看到中國(guó)燒傷發(fā)病率標(biāo)注為藍(lán)色。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),中國(guó)燒傷年齡標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)病率從1990年的76.32/10萬(wàn)(世界204個(gè)國(guó)家中排名173名)到2019年的87.08/10萬(wàn)(排名150名),始終屬于低發(fā)病地區(qū),但近30年來(lái)總體有上升趨勢(shì)。

      2.2 中國(guó)燒傷發(fā)病率及死亡率總體趨勢(shì):1990年-2019年,中國(guó)燒傷發(fā)病率總體呈倒“N”字形變化,發(fā)病粗率(Crude incidence rate,CIR)從1990年的82.15/10萬(wàn)降至2005年的66.38/10萬(wàn),接著上升至2017年的81.04/10萬(wàn),最后又下降至2019年的75.91/10萬(wàn)(總體下降7.60/10萬(wàn))。而年齡標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)病率(Age-standardized incidence rate,ASIR)從1990年的76.32/10萬(wàn)降至2004年的65.86/10萬(wàn),接著上升至2017年的92.63/10萬(wàn)(此階段增長(zhǎng)40.6%),最后又下降至2019年的87.08/10萬(wàn),總體上升14.1%。

      1990年-2019年,中國(guó)燒傷死亡率幾乎持續(xù)下降,死亡粗率(Crude death rate,CDR)從1990年的1.46/10萬(wàn)下降至2018年的0.77/10萬(wàn),2019年略有波動(dòng),升至0.78/10萬(wàn)。而年齡標(biāo)準(zhǔn)化死亡率(Age-standardized death rate,ASDR)從1990年的1.90/10萬(wàn)下降至2019年的0.72/10萬(wàn),總體下降62.1%。中國(guó)燒傷發(fā)病率及死亡率總體趨勢(shì)見(jiàn)圖3。

      2.3 2019年中國(guó)燒傷年齡標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)病率及死亡率金字塔圖:中國(guó)燒傷ASIR金字塔圖呈“花瓶”狀分布,15~19歲患者發(fā)病率以145.07/10萬(wàn)達(dá)到最高,而75~79歲以16.27/10萬(wàn)達(dá)到最低,其中5~9歲到25~29歲年齡組累計(jì)病例占總病例的40.45%。全年齡段男性燒傷發(fā)病率是女性的1.03倍。中國(guó)燒傷ASDR金字塔圖呈“沙漏”狀分布,年齡越大組別死亡率越高,95+組死亡率達(dá)32.51/10萬(wàn)。全年齡段男性燒傷死亡率是女性的1.94倍。見(jiàn)圖4。

      2.4 中國(guó)燒傷年齡標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)病率及死亡率APC(IE)分析:見(jiàn)表1及圖5~6。

      2.4.1 年齡效應(yīng):在控制了時(shí)期和隊(duì)列的影響后,年齡對(duì)中國(guó)燒傷發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的影響分布主要表現(xiàn)為“N”字形走向,10~19歲年齡組的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)是70~79歲年齡組的4.03倍,并且10~49歲發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)均在平均水平以上,而50~89歲的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)均在平均水平以下,這與從中國(guó)燒傷發(fā)病率金字塔圖觀(guān)察到的燒傷年齡分布基本一致。

      在控制了時(shí)期和隊(duì)列的影響后,年齡對(duì)中國(guó)燒傷死亡風(fēng)險(xiǎn)的影響分布主要表現(xiàn)為“魚(yú)鉤”狀走向,除1~9歲的死亡風(fēng)險(xiǎn)在1.69(1.58,1.80)外,10~69歲的燒傷死亡風(fēng)險(xiǎn)均在平均水平以下,70歲以后急劇拉升,幾乎呈指數(shù)型。90歲以后的燒傷死亡風(fēng)險(xiǎn)是10~19歲組的47.76倍。

      2.4.2 時(shí)期效應(yīng):時(shí)期對(duì)中國(guó)燒傷發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)及死亡風(fēng)險(xiǎn)的影響總體呈下降趨勢(shì)。2000-2009年中國(guó)燒傷發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)比1990-1999年下降約16%,而2010-2019年則略有上升,約2.42%。時(shí)期對(duì)中國(guó)燒傷死亡風(fēng)險(xiǎn)的影響則表現(xiàn)為持續(xù)下降,2010-2019年較1990-1999年下降約29.9%。

      2.4.3 隊(duì)列效應(yīng):隊(duì)列對(duì)中國(guó)燒傷發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的影響表現(xiàn)為近指數(shù)樣增長(zhǎng),2010年-2019年是1900年-1910年的3.05倍。而隊(duì)列對(duì)中國(guó)燒傷死亡風(fēng)險(xiǎn)的影響則表現(xiàn)為下降,2010年-2019年現(xiàn)較1900年-1910年下降了85.3%。

      3? 討論

      本研究顯示,中國(guó)燒傷發(fā)病率在1990-2019年呈倒“N”字形變化,總體呈下降-上升-下降趨勢(shì)。雖然2018及2019年較2017年有所下降,但仍處在高位,這與James等[4]、Leilei D等[6]學(xué)者的報(bào)道一致。其中10~20歲發(fā)病率最高,這與Yang J等[5]學(xué)者報(bào)道的0~10歲組發(fā)病占比最高有所不同,本研究認(rèn)為造成這種差異的主要原因是不同年齡段人口權(quán)重不同及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)源不同,也有可能是因?yàn)獒槍?duì)兒童的研究相對(duì)較少??偟膩?lái)說(shuō),低年齡段的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)比高年齡段高,這可能是因?yàn)閮和?guī)避風(fēng)險(xiǎn)的能力較低[9]。死亡率在高年齡段的人群中表現(xiàn)為隨年齡增長(zhǎng)呈快速上升趨勢(shì),這與身體修復(fù)能力在高年齡段的人群中快速下降有關(guān)。從年齡標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)病率上來(lái)看,中國(guó)男女性非常接近。但從年齡標(biāo)準(zhǔn)化死亡率上來(lái)看,中國(guó)男性要明顯高于女性,這可能與男女性職業(yè)上的區(qū)別有關(guān)[2,5]。

      中國(guó)燒傷的年齡效應(yīng)解釋了發(fā)病率及死亡率的年齡分布,具體原因前文已有所解釋。70歲后發(fā)病率又快速上升,這與yang J等學(xué)者的報(bào)道一致[5],考慮與老年人身體機(jī)能退化、自我保護(hù)能力明顯下降有關(guān)[10]。所以做好兒童防護(hù)及安全教育顯得格外重要,對(duì)于70歲后老人,則應(yīng)做好陪護(hù)工作。

      前20年里,時(shí)期效應(yīng)對(duì)發(fā)病率表現(xiàn)為下降趨勢(shì),考慮與燒傷防控工作開(kāi)展得宜有關(guān)。后10年里發(fā)病率有所上升,考慮經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展及全國(guó)醫(yī)院規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大[11],許多輕癥就診率明顯上升。而死亡率持續(xù)下降,造成的主要原因可能與對(duì)燒傷病理生理學(xué)、監(jiān)護(hù)技術(shù)、血液透析、燒傷膿毒癥救治、早期手術(shù)切痂等重癥救治技術(shù)快速發(fā)展有關(guān)[1,12-15]。

      隊(duì)列效應(yīng)對(duì)發(fā)病率的影響表現(xiàn)為指數(shù)型上升,造成這種現(xiàn)象的原因,筆者認(rèn)為是越晚的出生隊(duì)列求醫(yī)欲望越強(qiáng)烈,這可能與社會(huì)財(cái)富及政府醫(yī)療保險(xiǎn)投入增加,監(jiān)護(hù)人對(duì)獨(dú)生子女健康的擔(dān)心促使輕度燒傷患者就診率上升有關(guān)[11];而對(duì)死亡率的影響持續(xù)下降,可歸因于社會(huì)的進(jìn)步、越來(lái)越高的受教育程度,高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)、持續(xù)提升的健康觀(guān)念、不斷增加的醫(yī)療投入等[11]。

      4? 結(jié)論

      總之,筆者的研究顯示,中國(guó)燒傷發(fā)病率及死亡率在年齡分布、時(shí)期及出生隊(duì)列上表現(xiàn)出明顯的差異性。針對(duì)不同年齡段的人群采用不同的預(yù)防措施顯得格外重要,比如細(xì)心陪護(hù)、安全教育等。另外煙霧警報(bào)器及家中控制熱水等措施也可能會(huì)獲益。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人類(lèi)社會(huì)活動(dòng)頻繁,制定與之相稱(chēng)的防范措施也需我們共同努力。

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      [收稿日期]2022-12-05

      本文引用格式:郭紹彬,唐世杰,張萬(wàn)聰.1990-2019年中國(guó)燒傷發(fā)病率及死亡率趨勢(shì)的年齡-時(shí)期-隊(duì)列模型分析[J].中國(guó)美容醫(yī)學(xué),2023,32(7):9-13.

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