关键词:
关节炎
类风湿
发病率
预测
疾病负担
年龄-时期-队列模型
摘要:
利用2019全球疾病负担研究数据库,采用Joinpoint回归模型分析中国类风湿关节炎发病率和标化伤残调整寿命年(DALY)率的变化趋势,基于年龄-时期-队列模型探讨年龄、时期和队列效应。采用灰色预测模型GM(1,1)对类风湿关节炎发病率及标化DALY率趋势进行拟合,并预测2020—2034年中国类风湿关节炎发病率及标化DALY率。结果显示,1990—2019年中国类风湿关节炎发病率、标化发病率及标化DALY率大体上呈现逐渐上升趋势,平均每年分别上升1.41%(95%CI 1.32%~1.44%,P<0.001)、0.10%(95%CI 0.01%~0.14%,P<0.001)、1.91%(95%CI 1.82%~2.12%,P<0.001)。年龄-时期-队列模型结果显示,1990—2019年中国类风湿关节炎发病率的纵向年龄曲线呈现先上升后下降的趋势,在60~64岁组达到高峰;标化DALY率纵向年龄曲线呈现逐渐上升的趋势,85~89岁组达到峰值。时期效应结果显示,1990—2019年中国类风湿关节炎发病风险呈先上升后下降趋势,2010—2014年发病风险最高,发病率风险RR=1.03(95%CI 1.00~1.06);DALY风险呈波动变化,表现为先下降后上升随后又下降的趋势,2005—2009年DALY风险最高RR=1.03(95%CI 1.02~1.05)。队列效应结果显示,出生越晚的人群发病风险和DALY风险越高。预测2020—2034年中国类风湿关节炎的发病率和标化DALY率呈现上升态势。类风湿关节炎仍然是重大公共卫生挑战,1990—2019年中国类风湿关节炎发病率、标化发病率及标化DALY率均呈现升高趋势,均不同程度地受年龄、时期效应及队列效应的影响。虽然中国类风湿关节炎负担低于全球平均水平,但仍然需要采取积极的预防措施以减轻类风湿关节炎的疾病负担。