李子悅，方珈文，林凱程

1.510515 廣東省廣州市，南方醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生管理學(xué)院

2.510515 廣東省廣州市，南方醫(yī)科大學(xué)南方醫(yī)院

糖尿病是主要的慢性非傳染性疾病之一，近年來該病的患病率與死亡率不斷上升，給個(gè)人和社會(huì)發(fā)展造成沉重的經(jīng)濟(jì)與疾病負(fù)擔(dān)［1］。據(jù)國(guó)際糖尿病聯(lián)盟2021 年統(tǒng)計(jì)［2］，全球有5.37 億人患有糖尿病，較2000 年增加了約3.5 倍（2000 年糖尿病患病人數(shù)為1.51 億），其中近半數(shù)的糖尿病患者尚未確診，說明很多患者并不知曉自己已患病。目前中國(guó)糖尿病患者最多（1.41 億），約占全球糖尿病患者的1/4，其中絕大多數(shù)為2 型糖尿病患者，提示中國(guó)應(yīng)及時(shí)采取有效綜合措施防控2 型糖尿病，改善民眾健康水平。有研究發(fā)現(xiàn)糖尿病患者的心血管疾病患病率較高，心血管并發(fā)癥是糖尿病患者死亡的主要原因［3］。2 型糖尿病一般與城市化、老齡化、超重肥胖與遺傳易感性相關(guān)［4］，超重與肥胖是其主要危險(xiǎn)因素［5-6］。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們的生活方式與飲食結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，肥胖患病率不斷上升［7］，預(yù)計(jì)糖尿病疾病負(fù)擔(dān)將持續(xù)上升。既往研究側(cè)重我國(guó)2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)與趨勢(shì)分析［8］，較少涉及疾病負(fù)擔(dān)預(yù)測(cè)及歸因分析，預(yù)測(cè)方法一般用到貝葉斯-時(shí)期-隊(duì)列分析、線性回歸模型等［9-10］，較少使用自回歸移動(dòng)平均模型（ARIMA，ARIMA 模型預(yù)測(cè)精度高，常用于醫(yī)學(xué)預(yù)測(cè)研究）。因此，本研究利用2019 年全球疾病負(fù)擔(dān)研究（GBD 2019）數(shù)據(jù)庫(kù)分析1990—2019 年中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)情況，并構(gòu)建ARIMA 模型預(yù)測(cè)2020—2024 年的疾病負(fù)擔(dān)情況，旨在了解中國(guó)2 型糖尿病防控形勢(shì)，為相關(guān)政府部門制定2型糖尿病相關(guān)預(yù)防政策和措施提供數(shù)據(jù)借鑒。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究的資料來源于GBD 2019（https://vizhub.healthdata.org）。GBD 由美國(guó)華盛頓大學(xué)健康計(jì)量與評(píng)估研究所（IHME）牽頭，收集不同來源的疾病和危險(xiǎn)因素的可用數(shù)據(jù)，應(yīng)用全面的統(tǒng)計(jì)模型，對(duì)全球204個(gè)國(guó)家和地區(qū)的369 種疾病或傷害的疾病負(fù)擔(dān)進(jìn)行估計(jì)［11］，同時(shí)對(duì)87 種危險(xiǎn)因素的歸因疾病負(fù)擔(dān)進(jìn)行系統(tǒng)梳理［12］，為詳細(xì)和廣泛地了解全球健康趨勢(shì)和新出現(xiàn)的挑戰(zhàn)提供有力的基礎(chǔ)［13］。本研究對(duì)GBD 進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，選擇地區(qū)為“China”“Global”，死亡原因?yàn)椤癉iabetes mellitus type 2”，危險(xiǎn)因素為“High bodymass index”，指標(biāo)為“DALYs”“Deaths”，年齡為“Age-standardized” 及17 個(gè) 年 齡 組“＜20、20～24、25～29……90～94、＞95 歲”，年份為“1990—2019 年”。

1.2 觀察指標(biāo)

本研究采用傷殘調(diào)整壽命年（DALYs）、DALYs 率、標(biāo)化DALYs 率評(píng)估2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)，用死亡人數(shù)、死亡率、標(biāo)化死亡率描述疾病死亡情況，相關(guān)指標(biāo)均采用GBD 2019 全球標(biāo)準(zhǔn)人口進(jìn)行年齡標(biāo)準(zhǔn)化［14］，變化率=（2019 年指標(biāo)值-1990 年指標(biāo)值）/1990 年指標(biāo)值×100%。本研究將BMI 在25.0～＜30.0 kg/m2定義為超重，BMI ≥30.0 kg/m2定義為肥胖［15］。

1.3 研究方法

1.3.1 聯(lián)結(jié)點(diǎn)回歸模型（JRM），又稱分段回歸模型，由幾個(gè)連續(xù)的線性模型組成，常被用于描述疾病流行病學(xué)特征的變化趨勢(shì)［16］，其優(yōu)勢(shì)在于能夠判斷不同時(shí)段的變化是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。通過擬合聯(lián)結(jié)點(diǎn)回歸模型，計(jì)算不同時(shí)段的年度變化百分比（APC）、平均年度變化百分比（AAPC）以及相應(yīng)的95%CI，并通過置換檢驗(yàn)確定模型最終的聯(lián)結(jié)點(diǎn)數(shù)及P 值。當(dāng)APC 或AAPC的95%CI 包含0 時(shí)，說明變化無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，反之說明變化有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

1.3.2 ARIMA 模型是時(shí)間序列分析法最常用的模型之一［17］，又稱自回歸滑動(dòng)平均混合模型，由自回歸模型與滑動(dòng)平均模型組成。ARIMA 模型包含3 個(gè)參數(shù)，分別是自回歸階數(shù)（p）、差分階數(shù)（d）、移動(dòng)平均階數(shù)（q），一般模型的形式為ARIMA（p，d，q）。根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則（AIC）、貝葉斯準(zhǔn)則（BIC）篩選最優(yōu)模型類型和參數(shù)。運(yùn)用Box-Ljung 檢驗(yàn)對(duì)模型殘差進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)。當(dāng)P＞0.05 時(shí)，說明通過白噪聲檢驗(yàn)，可用于外推預(yù)測(cè)，否則需要重新建模。用預(yù)測(cè)值與實(shí)際值得到的相對(duì)誤差、模型的平均絕對(duì)誤差（MAE）、平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）、均方誤差（MASE）及均方根誤差（RMSE）判斷模型預(yù)測(cè)效果，參數(shù)值越小模型預(yù)測(cè)性能越好。MAE＜10、MASE＜1 時(shí)，提示模型精度高［17］。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

運(yùn)用Excel 建立1990—2019 年中國(guó)歸因于高BMI的2 型糖尿病DALYs 和死亡數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)疾病負(fù)擔(dān)趨勢(shì)進(jìn)行描述分析。運(yùn)用Joinpoint 4.2.0.1 軟件對(duì)1990—2019 年中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病標(biāo)化DALYs 率和標(biāo)化死亡率進(jìn)行聯(lián)結(jié)點(diǎn)回歸模型擬合，分析疾病負(fù)擔(dān)不同時(shí)段的變化。運(yùn)用RStudio 1.1.456 軟件構(gòu)建ARIMA模型，將1990—2016 年中國(guó)人群歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用2017—2019 年數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，采用R 語(yǔ)言“forecast”“tseries”包中auto.arima 等函數(shù)實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建。

2 結(jié)果

2.1 1990—2019 年中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)狀況

1990—2019 年，我國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病DALYs 率和死亡率均呈上升趨勢(shì)，經(jīng)過年齡標(biāo)準(zhǔn)化后，變化幅度稍微減小，但趨勢(shì)不變（圖1）。歸因于高BMI 的2 型糖尿病DALYs 從77.18 萬人年增至373.76萬人年，標(biāo)化DALYs 率從80.21/10 萬增至181.54/10 萬，增長(zhǎng)幅度為126%；死亡數(shù)從1.05 萬人增至4.75 萬人，標(biāo)化死亡率從1.25/10 萬增至2.39/10 萬，增長(zhǎng)幅度為91%（表1）。

表1 1990—2019 年中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)情況Table 1 Disease burden of type 2 diabetes attributable to high BMI in China，1990—2019

圖1 1990—2019 年中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)變化趨勢(shì)Figure 1 Trends in disease burden of type 2 diabetes attributable to high BMI in China，1990-2019

2.2 1990—2019 年中國(guó)不同性別歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)狀況

1990—2019 年，中國(guó)男性歸因于高BMI 的2 型糖尿病的標(biāo)化DALYs 率及標(biāo)化死亡率呈快速上升趨勢(shì)，女性標(biāo)化DALYs 率平緩上升，標(biāo)化死亡率先上升后下降，再逐漸緩慢上升。1990 年，我國(guó)男性歸因于高BMI 的2 型糖尿病的標(biāo)化DALYs 率和標(biāo)化死亡率均低于女性，2010 年開始男性標(biāo)化DALYs 率開始超過女性，2014 年男性標(biāo)化死亡率也超過女性，此后一直高于女性。1990—2019 年，男性標(biāo)化DALYs 率從71.48/10 萬增至195.12/10 萬，女性從88.84/10 萬增至167.70/10 萬，男性標(biāo)化死亡率從1.00/10 萬增至2.47/10 萬，女性從1.49增至2.35/10 萬。標(biāo)化DALYs 率和標(biāo)化死亡率男女性別比范圍分別是0.80～1.07 和0.67～1.05，見圖2。

2.3 1990—2019 年中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病分年齡組疾病負(fù)擔(dān)狀況

1990—2019 年不同年齡組歸因于高BMI 的2 型糖尿病的DALYs 率和死亡率整體呈上升趨勢(shì)，且隨年齡增加明顯增加。20 歲以下人群DALYs 率基本為0，在20～29 歲處于較低水平，在30 歲后迅速增加，70～74歲年齡組人群DALYs 率最高。人群死亡率在44 歲以下基本為0，在45 歲后迅速增加，在75～79 歲年齡組達(dá)到第一個(gè)高峰，在95 歲以上年齡組達(dá)到最高峰。1990～2019 年，人群DALYs 率高峰基本維持在65～69歲年齡組（1990 年337.47/10 萬，2019 年711.09/10萬）和70～74 歲年齡組（1990 年323.64/10 萬，2019 年730.47/10 萬），人群死亡率高峰維持在95 歲以上（1990年12.78/10 萬，2019 年33.29/10 萬），見圖3。

圖3 1990—2019 年不同年齡組歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)變化趨勢(shì)Figure 3 Trends in disease burden of type 2 diabetes attributable to high BMI by age group，1990—2019

2.4 1990—2019 年中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)變化趨勢(shì)

1990—2019 年的整體趨勢(shì)結(jié)果顯示，經(jīng)年齡標(biāo)準(zhǔn)化后，中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病的DALYs 率和死亡率整體呈上升趨勢(shì)（AAPC 分別為2.85%和2.32%，均P＜0.05）。與全球相比，我國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病的DALYs 率和死亡率整體增速均較高（全球AAPC 分別為1.93%和1.47%，均P＜0.05）。

不同時(shí)期結(jié)果顯示，1990—2019 年我國(guó)標(biāo)化DALYs 率共有4 個(gè)拐點(diǎn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），分別是2000、2004、2014、2017 年，1990—2000 年呈上升趨勢(shì)，2000—2004 年增速最快（APC=7.33%），隨后增速平穩(wěn)，2017—2019 年開始明顯增加。1990—2019年我國(guó)標(biāo)化死亡率也有4 個(gè)拐點(diǎn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，分別是1996、2004、2007、2015 年，1990—1996 年呈上升趨勢(shì)，1996—2004 年增速最快（APC=5.57%），2004—2007 年呈下降趨勢(shì)（APC=-1.11%），隨后平穩(wěn)增加，2015—2019 年開始明顯增加，見表2。

表2 中國(guó)及全球歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)變化情況的Joinpoint 回歸分析Table 2 Joinpoint regression analysis of changes in disease burden of type 2 diabetes attributable to high BMI in China and globally

2.5 中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病DALYs 預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

由auto.arima 函數(shù)得到AIC 與BIC 最小的中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病DALYs 模型為ARIMA（2，1，0）（AIC=89.6，BIC=94.64）。對(duì)模型殘差序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，延遲6 階、12 階統(tǒng)計(jì)量分別為χ2=4.706（P=0.582）、χ2=7.158（P=0.847），差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，提示為白噪聲，所擬合模型合格。圖4 中，紅線為實(shí)際值，黑色虛線為訓(xùn)練集的擬合值，藍(lán)色點(diǎn)為測(cè)試集的預(yù)測(cè)值，淺灰色區(qū)域?yàn)轭A(yù)測(cè)值95%CI 值，深灰色區(qū)域?yàn)轭A(yù)測(cè)值80%CI。2017—2019 年標(biāo)化DALYs 率預(yù)測(cè)值基本在95%CI 內(nèi)（圖4），預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的相對(duì)誤差為0.16%～3.96%（表3）。DALYs 預(yù)測(cè)模型的MAPE、MAE、MASE及RMSE分別是0.564%、0.722、0.206及1.103（表4），均說明模型預(yù)測(cè)性能好。

表3 中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病標(biāo)化DALYs 率和標(biāo)化死亡率預(yù)測(cè)值與實(shí)際值Table 3 Predicted values and actual values of standardized DALYs rate and standardized mortality of type 2 diabetes attributable to high BMI in China

表4 中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病標(biāo)化DALYs 率和標(biāo)化死亡率ARIMA 預(yù)測(cè)模型擬合精度Table 4 Fitting precision of ARIMA prediction model for standardized DALYs and standardized mortality of type 2 diabetes attributable to high BMI in China

圖4 ARIMA（2，1，0）DALYs 預(yù)測(cè)模型的擬合與預(yù)測(cè)效果Figure 4 Fitting and predictive performance of ARIMA（2，1，0） DALYs prediction model

2.6 中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病死亡預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

AIC 與BIC 最小的中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病死亡模型為ARIMA（1，1，1）（AIC=-101.23，BIC=-96.2）。對(duì)模型殘差序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，延遲6 階、12 階統(tǒng)計(jì)量分別為χ2=2.740（P=0.841）、χ2=11.183（P=0.513），模型通過檢驗(yàn)，可用于外推預(yù)測(cè)。由圖5 可見，2017—2019 年標(biāo)化死亡率預(yù)測(cè)值基本在80%CI內(nèi)，與實(shí)際值基本重合，相對(duì)誤差為0.35%～0.78%（表3）。死亡預(yù)測(cè)模型的MAPE、MAE、MASE 及RMSE 分別是1.135%、0.021、0.448、0.028（表4），均說明模型預(yù)測(cè)效果不錯(cuò)。

圖5 ARIMA（1，1，1）和ARIMA（1，1，0）死亡預(yù)測(cè)模型的擬合與預(yù)測(cè)效果Figure 5 Fitting and predictive performance of ARIMA（1，1，1）and ARIMA（1，1，0）mortality prediction model

2.7 中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病DALYs 率與死亡率預(yù)測(cè)

最終選擇擬合效果較好的模型對(duì)1990—2019 年的標(biāo)化DALYs 率和標(biāo)化死亡率進(jìn)行擬合，DALYs 預(yù)測(cè)模型為ARIMA（2，1，0），死亡預(yù)測(cè)模型為ARIMA（1，1，0）（重新擬合時(shí)選取1990—2019 年數(shù)據(jù)，結(jié)合各評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果確定最終模型），預(yù)計(jì)我國(guó)2020—2024 年因高BMI 患2 型糖尿病的標(biāo)化DALYs 率和標(biāo)化死亡率仍保持持續(xù)上升趨勢(shì)（圖4、5），到2024 年分別達(dá)到205.142/10 萬（189.775/10 萬～220.508/10 萬）和2.621/10萬（2.343/10 萬～2.900/10 萬），見表5。

表5 基于ARIMA 模型的2020—2024 年中國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)預(yù)測(cè)情況（1/10 萬）Table 5 Prediction of type 2 diabetes disease burden attributable to high BMI in China based on ARIMA model，2020—2024

3 討論

IDF 數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)糖尿病患病人數(shù)和死亡人數(shù)位居全球首位［2］，預(yù)計(jì)2045 年糖尿病患者達(dá)到1.74 億人，其中占比最大的2 型糖尿病的發(fā)病率持續(xù)上升，發(fā)病有年輕化趨勢(shì)［18］，可見2 型糖尿病已成為中國(guó)不可忽視的公共衛(wèi)生問題。本研究結(jié)果顯示，1990—2019年，我國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病的死亡和疾病負(fù)擔(dān)情況均呈上升趨勢(shì)，標(biāo)化DALYs 率及標(biāo)化死亡率增速均高于全球水平。一方面與醫(yī)療技術(shù)水平的提高使得更多2 型糖尿病患者被診斷出來有關(guān)；另一方面，近幾十年來中國(guó)超重和肥胖的患病率迅速上升，有研究表明高BMI 是2 型糖尿病最主要的危險(xiǎn)因素［19-21］，超重和肥胖與2 型糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)增高相關(guān)。根據(jù)最新全國(guó)性調(diào)查顯示，我國(guó)超過一半的成年人存在超重或肥胖［19］。隨著我國(guó)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，肥胖患病率迅速增長(zhǎng)，人們轉(zhuǎn)向攝入更多動(dòng)物源性食品、精制谷物和深加工食品的飲食習(xí)慣和久坐不動(dòng)的生活方式［7］。不健康的飲食和缺乏體力活動(dòng)與肥胖的結(jié)合也會(huì)增加2 型糖尿病的患病風(fēng)險(xiǎn)［22］。中國(guó)2 型糖尿病防治形勢(shì)嚴(yán)峻，因此研究歸因于高BMI 的2 型糖尿病的疾病負(fù)擔(dān)對(duì)于有效防控2型糖尿病具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

我國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)呈現(xiàn)出明顯的性別差異。與女性相比，男性歸因于高BMI 的2 型糖尿病的標(biāo)化DALYs 率及標(biāo)化死亡率上升速度較快，分別在2010 年和2014 年超過女性。這與我國(guó)超重和肥胖患病率變化一致，男性的超重和肥胖患病率過去曾低于女性，近年來差異逐漸縮小。2004 年男性超重率和肥胖率為23.0%、6.3%，女性為24.7%、8.1%；2010 年男性超重率和肥胖率為31.8%、12.1%，女性為29.4%、12.0%［23］。本研究顯示，我國(guó)歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)隨年齡增長(zhǎng)逐漸上升，DALYs 率在30 歲后上升明顯，在70～74 歲年齡組達(dá)到高峰，死亡率在45 歲后迅速增加，在95 歲以上達(dá)到高峰，與既往多數(shù)研究結(jié)果一致［24-25］。隨著我國(guó)超重和肥胖患病率在全年齡段的增加，年輕人群患2 型糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)增大，提示應(yīng)改變“糖尿病是老年病”的錯(cuò)誤認(rèn)識(shí)，要在全人群中普及糖尿病的防病知識(shí)。研究指出老年2 型糖尿病占糖尿病的一半以上［26］，這是因?yàn)槔夏耆艘葝u功能差，2 型糖尿病并發(fā)癥和伴隨疾病多，且中老年人患2 型糖尿病致死風(fēng)險(xiǎn)更高，因此需要重視老年2 型糖尿病的及早防治，最大限度減少對(duì)老年人健康的危害。

預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，我國(guó)2020—2024 年因高BMI 患2型糖尿病造成的標(biāo)化DALYs 率和年齡標(biāo)化死亡率預(yù)計(jì)仍持續(xù)上升，與既往研究結(jié)果一致［2］，提示2 型糖尿病的防治仍需推進(jìn)。目前我國(guó)糖尿病人群中，2 型糖尿病占90%以上，糖尿病的知曉率（36.5%）、治療率（32.2%）和控制率（49.2%）雖有所改善，但仍處于較低水平，未診斷的糖尿病比例較高［4］，提示在2 型糖尿病的健康教育上仍需要加強(qiáng)，提高人群對(duì)糖尿病防治的知曉度和參與度?！吨袊?guó)防治慢性病中長(zhǎng)期規(guī)劃（2017—2025 年）》對(duì)糖尿病的管理進(jìn)行規(guī)范［27］，提出到2020 和2025 年，糖尿病致過早死亡率較2015 年分別降低10%和20%?！督】抵袊?guó)行動(dòng)（2019—2030年）》也提出了糖尿病防治行動(dòng)目標(biāo)［28］，即糖尿病患者規(guī)范管理率、糖尿病治療率、糖尿病控制率、糖尿病并發(fā)癥篩查率持續(xù)提高。超重和肥胖是2 型糖尿病的重要危險(xiǎn)因素，體重管理是降低2 型糖尿病患病風(fēng)險(xiǎn)最有效的措施，正確的飲食和適量的鍛煉有助于體質(zhì)量管理［21，29］，因此建議相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)重點(diǎn)人群的飲食與運(yùn)動(dòng)干預(yù)，如飲食上多吃全麥、低脂食品，少吃細(xì)糧、加工食品［30］，其次是每周至少進(jìn)行2.5～5.0 h 中等強(qiáng)度有氧運(yùn)動(dòng)［31］。

本研究使用GBD 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)中國(guó)整體歸因于高BMI的2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)進(jìn)行分析，未考慮各地區(qū)存在的差異。此外，GBD 數(shù)據(jù)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，與真實(shí)結(jié)果可能存在偏移，有待利用中國(guó)真實(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析。

綜上所述，1990—2019 年我國(guó)歸因于高BMI 的2型糖尿病的死亡和疾病負(fù)擔(dān)均呈上升趨勢(shì)，不同性別和年齡中存在差異，男性、中老年人群是2 型糖尿病的重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象，同時(shí)也要重視年輕人群的潛在患病風(fēng)險(xiǎn)。隨著超重和肥胖患病率的上升，人們不健康的飲食習(xí)慣和生活方式，也使得患2 型糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)越來越高。為降低2 型糖尿病疾病負(fù)擔(dān)，應(yīng)關(guān)注2 型糖尿病的早期預(yù)防，加強(qiáng)患者及重點(diǎn)人群的健康管理，尤其是體質(zhì)量管理，提倡健康飲食和生活習(xí)慣。

作者貢獻(xiàn)：李子悅負(fù)責(zé)研究的整體構(gòu)思與設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集整理、論文撰寫與修訂；方珈文負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析、圖表制作、文獻(xiàn)整理；林凱程負(fù)責(zé)文章的修訂、文章的質(zhì)量控制與審查，并提供資金資助。

本文無利益沖突。