中國(guó)城鄉(xiāng)2004—2019年心臟病死亡趨勢(shì)的Joinpoint回歸分析

韋琴 史衛(wèi)衛(wèi) 高金釵 馬小焱 曹亞景 孫紀(jì)新 崔澤

050021 石家莊，河北醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院(韋琴)；050021 石家莊，河北省疾病預(yù)防控制中心慢性非傳染性疾病防治所(史衛(wèi)衛(wèi)、高金釵、曹亞景、孫紀(jì)新、崔澤)；063210 唐山，華北理工大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院(馬小焱)

心臟病由心臟結(jié)構(gòu)、功能出現(xiàn)異常引起，是心臟疾病的總稱，其原因與胎兒期發(fā)育異常、慢性疾病狀態(tài)、環(huán)境、心理等多種因素有關(guān)[1]。據(jù)報(bào)道，我國(guó)每年因心臟病猝死人數(shù)超過(guò)54萬(wàn)，平均每1 min約有1人死于心臟病[2]。全國(guó)死因監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)亦顯示，2019年中國(guó)居民心臟病死亡率為160.26/10萬(wàn)，死亡順位僅次于惡性腫瘤(162.46/10萬(wàn))，位居第二[3]。近年來(lái)，隨著人口及膳食結(jié)構(gòu)的變化，我國(guó)心臟病發(fā)病率持續(xù)增高，其高死亡率、高致殘率的特點(diǎn)給個(gè)人乃至社會(huì)帶來(lái)了沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，心臟病防治刻不容緩。傳統(tǒng)時(shí)間趨勢(shì)分析對(duì)描述局部數(shù)據(jù)的特定變化趨勢(shì)存在一定局限，而Kim于2000年提出的Joinpoint回歸模型很好地解決了該問(wèn)題，近年來(lái)也越來(lái)越多的應(yīng)用于研究腫瘤、慢性病、傳染病等的時(shí)間變化趨勢(shì)[4-6]。目前，國(guó)內(nèi)缺少心臟病死亡數(shù)據(jù)的時(shí)間趨勢(shì)分析，因此，本研究采用Joinpoint回歸模型對(duì)2004—2019年中國(guó)城鄉(xiāng)人群心臟病死亡率的時(shí)間變化趨勢(shì)進(jìn)行分析，為制定有效的針對(duì)性防治措施提供理論參考。

1 對(duì)象和方法

1.1 研究對(duì)象

本研究所用的心臟病死亡數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)家衛(wèi)生健康委公開出版的《中國(guó)衛(wèi)生健康統(tǒng)計(jì)年鑒(2005—2020)》[7]，選取“年鑒”中“居民病傷死亡原因”部分的心臟病死亡率及各類型心臟病死亡數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，收集數(shù)據(jù)年限為2004—2019年，共計(jì)16年。所有心臟病死亡數(shù)據(jù)分為城市和農(nóng)村兩個(gè)部分，城市包括直轄市區(qū)和地級(jí)市轄區(qū)，農(nóng)村包括縣及縣級(jí)市，鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院及村衛(wèi)生室計(jì)入農(nóng)村?！澳觇b”來(lái)源數(shù)據(jù)覆蓋全國(guó)大陸31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市，覆蓋率逐年上升，到2016年已覆蓋全國(guó)80%以上的死亡病例[8]。

1.2 方法

采用Excel 2010整理各年份城鄉(xiāng)心臟病年齡別死亡率數(shù)據(jù)，并根據(jù)2010年第六次全國(guó)人口普查年齡構(gòu)成比，按城鄉(xiāng)進(jìn)行分層，分別計(jì)算2004—2019年城鄉(xiāng)總體標(biāo)化死亡率，最后將整理好的數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換成CSV格式。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 22.0軟件進(jìn)行描述性分析；使用Joinpoint 回歸軟件(4.9.0.0版本)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行Joinpoint回歸分析，若滿足正態(tài)分布用線性模型(y=xb)；若不滿足，則用對(duì)數(shù)線性模型[ln(y)=xb]。Joinpoint回歸模型的基本原理為[9]：將一個(gè)長(zhǎng)期趨勢(shì)線通過(guò)時(shí)間拐點(diǎn)分成若干區(qū)段，每段用擬合的連續(xù)性直線進(jìn)行描述。該模型通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索法、置換檢驗(yàn)以及修正貝葉斯信息準(zhǔn)則(Modified Bayesian information criterion，MBIC)來(lái)進(jìn)行模型選擇、參數(shù)估計(jì)、判斷拐點(diǎn)的位置及數(shù)量、計(jì)算變化速度等，當(dāng)MBIC取值最小時(shí)為最優(yōu)模型[10]。

經(jīng)檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，且散點(diǎn)圖顯示無(wú)明顯線性趨勢(shì)，故采用對(duì)數(shù)線性回歸模型分析。其方程式為：E[yi|xi]=eβ0+β1xi+δ1(xi-τ1)+…+δk(xi-τk)+[11]，式中，yi為因變量，即死亡率；xi為自變量，即年份；e為自然對(duì)數(shù)，β0為常數(shù)項(xiàng)，β1為回歸系數(shù)，δk表示第k段分段函數(shù)的回歸系數(shù)，τk表示未知的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，k為待定的轉(zhuǎn)折點(diǎn)數(shù)(取值1～k)。當(dāng)(xi-τk)>0時(shí)，(xi-τk)+=xi-τk，否則(xi-τk)+=0。當(dāng)因變量出現(xiàn)“0”時(shí)，需用“0.5”替換后再分析。采用對(duì)比分析的方法，設(shè)置最大轉(zhuǎn)折點(diǎn)數(shù)Kmax值為2，并采用均方差評(píng)估模型擬合精確度。

通過(guò)模型計(jì)算年度變化百分率(annual percentage rate change，APC)、年平均變化百分率(average annual percentage rate change，AAPC)評(píng)價(jià)2004—2019年中國(guó)城鄉(xiāng)心臟病死亡率的總體變化趨勢(shì)。APC、AAPC均為無(wú)量綱的相對(duì)數(shù)，只反映趨勢(shì)變化的方向和速度。若APC<0，表示死亡率隨時(shí)間呈下降趨勢(shì)；若APC>0則表示死亡率隨時(shí)間呈上升趨勢(shì)；若APC=AAPC，則未發(fā)現(xiàn)拐點(diǎn)，表示死亡率總體呈上升或下降趨勢(shì)。

2 結(jié)果

2.1 心臟病死亡情況

2004—2019年中國(guó)城鄉(xiāng)人群心臟病死亡率呈波動(dòng)式上升。城市人群死亡率從2004年的96.90/10萬(wàn)上升到2019年148.51/10萬(wàn)，農(nóng)村人群死亡率從2004年的63.36/10萬(wàn)上升到2019年164.66/10萬(wàn)。城市人群心臟病死亡率2007—2008年出現(xiàn)較大波動(dòng)外，其余年份均較為緩慢上升，而農(nóng)村人群則一直較大波動(dòng)上升，2013年之后農(nóng)村死亡率超過(guò)城市(圖1A)；年齡標(biāo)化死亡率也顯示出城鄉(xiāng)差異明顯，城市標(biāo)化死亡率自2005年起呈現(xiàn)波動(dòng)式緩慢下降的態(tài)勢(shì)，2006年后，農(nóng)村年齡標(biāo)化死亡率超過(guò)并持續(xù)高于城市，且呈現(xiàn)出“之”字形的上升趨勢(shì)，城鄉(xiāng)差距有不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)(圖1B)。

圖1 2004—2019年中國(guó)城鄉(xiāng)人群心臟病死亡率(A)和標(biāo)化死亡率(B)

2004—2019年中國(guó)城鄉(xiāng)居民各類型心臟病死亡比例從高到低依次為冠心病(35.68%～82.12%)、其他類型心臟病(6.00%～49.38%)、高血壓性心臟病(4.06%～13.55%)、慢性風(fēng)濕性心臟病(1.74%～8.88%)。其中，冠心病死亡占比逐年增加，成為主要的心臟病死亡病種；2015年以后，城市居民冠心病死亡率占所有心臟病的80%以上；2014年以后，農(nóng)村居民冠心病死亡率占所有心臟病死亡的70%以上。其他類型心臟病死亡占比下降最快，高血壓性心臟病和慢性風(fēng)濕性心臟病占比則無(wú)明顯變化。見(jiàn)圖2。

圖2 2004—2019年中國(guó)城鄉(xiāng)不同類型心臟病死亡百分比條圖

2.2 2004—2019年中國(guó)城鄉(xiāng)人群心臟病死亡率的Joinpoint回歸分析

如圖3和表1，城市心臟病死亡率回歸方程為：E[yi|xi]=e46.38-0.02xi+0.12(xi-2006)-0.09(xi-2009)+，農(nóng)村心臟病死亡率回歸方程為：E[yi|xi]=e-206.55+0.11xi-0.07(xi-2011)+。其中，xi為年份，取值為2004，2005，……，2019；E[yi|xi]為心臟病死亡率。中國(guó)城鄉(xiāng)人群心臟病死亡率比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.000)，說(shuō)明城鄉(xiāng)擬合的Joinpoint回歸方程不一致、不平行。

表1 2004—2019年中國(guó)城鄉(xiāng)人群心臟病死亡率回歸方程參數(shù)

(APC：年度變化百分率)

城市心臟病死亡率Joinpoint回歸模型結(jié)果顯示，2004—2019年中國(guó)城市人群心臟病死亡率總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，平均每年上升2.70%(t=7.41，P=0.000)。其中，2004—2006年變化趨勢(shì)無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(APC=-2.06，t=-1.43，P=0.191)，2006—2009年急劇上升，年均變化百分率高達(dá)10.85%(t=7.05，P=0.000)，2009—2019年則以1.33%的年均變化百分率緩慢上升(t=11.57，P=0.000)。

農(nóng)村心臟病死亡率Joinpoint回歸模型結(jié)果顯示，2004—2019年中國(guó)農(nóng)村人群心臟病死亡率也呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，平均每年上升6.95%(t=9.10，P=0.000)，約為城市的2.6倍。其中，2004—2011年出現(xiàn)急劇上升，年均變化百分率高達(dá)11.08%(t=9.09，P=0.000)，2011—2019年則較節(jié)點(diǎn)前較小幅度穩(wěn)步上升(APC=3.45，t=3.60，P=0.004)。組間比較發(fā)現(xiàn)，城市與農(nóng)村心臟病死亡率的平均變化速度差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Z=-4.88，P=0.000)，見(jiàn)表2。

表2 2004—2019年中國(guó)城鄉(xiāng)人群心臟病死亡率趨勢(shì)對(duì)比分析

2.3 2004—2019年中國(guó)城鄉(xiāng)人群心臟病年齡別死亡率的Joinpoint回歸分析

城市心臟病年齡別死亡率結(jié)果顯示：30～34歲、60～64歲、>85歲年齡組的心臟病年齡別死亡率在2004—2019年間分別以年度變化百分率1.90%、1.87%、3.72%的速度上升(P<0.05)；<1歲、15～19歲、70～74歲、75～79歲年齡組的心臟病年齡別死亡率在2004—2019年間分別以年度變化百分率7.72%、2.80%、2.05%、1.66%的速度下降(P<0.05)；1～4歲、20～24歲、40～44歲、50～54歲年齡組年度變化百分率分別在2004—2010年、2004—2010年、2004—2013年、2012—2017年間以24.10%、7.44%、2.28%、10.80%的速度上升(P<0.05)。

農(nóng)村心臟病年齡別死亡率結(jié)果顯示：10～14歲、25～29歲、30～34歲、60～64歲、65～69歲、70～74歲、80～84歲及>85歲年齡組的心臟病年齡別死亡率在2004—2019年間分別以年度變化百分率5.96%、5.96%、5.61%、1.87%、2.62%、1.86%、2.71%、5.42%的速度上升(P<0.05)；<1歲、15～19歲年齡組的心臟病年齡別死亡率在2004—2019年間分別以年度變化百分率7.72%、2.80%的速度下降(P<0.05)；1～4歲、40～44歲、50～54歲年齡組年度變化百分率分別在2004—2010年、2004—2013年、2012—2019年間以24.10%、2.28%、1.34%的速度上升(P<0.05)，見(jiàn)表3。

表3 2004—2019年中國(guó)城鄉(xiāng)人群心臟病年齡別死亡率的Joinpoint趨勢(shì)分析

3 討論

本研究結(jié)果顯示，近年來(lái)，我國(guó)城市居民心臟病標(biāo)化死亡率處于相對(duì)平穩(wěn)的狀態(tài)，而農(nóng)村則呈逐年波動(dòng)式上升的趨勢(shì)，冠心病是主要的心臟病死亡病種，這與全國(guó)調(diào)查結(jié)果一致[12]。2019年全球疾病負(fù)擔(dān)同樣顯示[13]，亞洲，特別是中國(guó)的心臟病年齡標(biāo)化死亡率在逐年上升。這說(shuō)明我國(guó)心臟病死亡率的上升，除了人口增長(zhǎng)和老齡化等主要驅(qū)動(dòng)力的影響外，社會(huì)環(huán)境因素也發(fā)揮著重要的促進(jìn)作用。近幾十年來(lái)，肥胖、高血壓、糖尿病、高脂血癥的高發(fā)是冠心病等死亡的主要原因，同時(shí)，數(shù)據(jù)顯示冠心病相關(guān)死亡已從發(fā)達(dá)國(guó)家轉(zhuǎn)移到了發(fā)展中國(guó)家，這與發(fā)展中國(guó)家危險(xiǎn)因素控制較差有很大關(guān)系[14]。此外，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的提高，患者主動(dòng)就診顯著增加，以及醫(yī)療水平的進(jìn)步、信息管理系統(tǒng)的不斷完善也顯著減少了漏報(bào)，這可能對(duì)心臟病死亡率的增加也做出了一定貢獻(xiàn)。

心臟病的發(fā)生與死亡存在著地區(qū)差異，近年來(lái)呈現(xiàn)農(nóng)村高于城市、城鄉(xiāng)差距不斷擴(kuò)大的態(tài)勢(shì)[12]。本研究也顯示出城鄉(xiāng)之間的較大差異，2004—2019年間，農(nóng)村(AAPC=6.95%)心臟病死亡率上升速度約為城市(AAPC=2.70%)的2.6倍。一項(xiàng)平均隨訪7.5年的大型前瞻性隊(duì)列研究也表明[15]，在發(fā)展中國(guó)家，心血管事件更容易在教育水平低的人群中發(fā)生，且死亡率也更高。分析原因可能有：農(nóng)村居民對(duì)心臟病預(yù)防知識(shí)的了解程度及醫(yī)療可及性較差，且醫(yī)療救治條件和水平較低，發(fā)病后未及時(shí)就診治療等因素造成農(nóng)村居民心臟病死亡率較高。提示農(nóng)村人群心臟病死亡情況更為復(fù)雜、嚴(yán)峻，今后應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注農(nóng)村地區(qū)心臟病流行特點(diǎn)，制定因地制宜的防控措施，從源頭控制其發(fā)生發(fā)展，從而達(dá)到預(yù)防疾病、減少死亡和促進(jìn)健康老齡化的目標(biāo)。

年齡別死亡率結(jié)果顯示，城鄉(xiāng)死亡率均以1歲以下人群下降最為迅速(AAPC均為-7.72%)，這與同類研究[16]結(jié)果相似(AAPC分別為-5.9%、-7.4%)。1歲以下人群心臟病死亡，多以先天性心臟病為主，有研究顯示，中國(guó)1990—2017年先心病的標(biāo)化死亡率平均每年下降1.95%[17]，全球平均下降3.02%[13]。人們?cè)絹?lái)越重視備孕、產(chǎn)檢以及醫(yī)療水平提高也對(duì)降低1歲以下人群的心臟病死亡率具有重要意義。城鄉(xiāng)居民在25～45歲間心臟病死亡率出現(xiàn)了不同程度的上升，漲幅為0.19%～5.96%，提示我國(guó)心臟病死亡率逐漸年輕化，且農(nóng)村更為嚴(yán)峻。一項(xiàng)研究表明，20%的心臟病發(fā)生在40歲以下的人群中，且過(guò)去10年，這一比例仍每年增加2%[18]。分析可能與年輕人不健康的生活方式有關(guān)，比如作息不規(guī)律、精神壓力大、抽煙、酗酒、高糖高脂飲食以及久坐少動(dòng)等。此外，85歲以上人群心臟病死亡率也在不斷上升，可能與老齡化進(jìn)程及各種正向因素作用延遲了心臟病死亡的年齡有關(guān)。

Joinpoint回歸模型作為一種嶄新的時(shí)間趨勢(shì)分析方法，對(duì)慢性病的趨勢(shì)變化特征分析具有重要意義。但本研究仍存在一定的局限，(1)本研究數(shù)據(jù)來(lái)自政府公開出版的數(shù)據(jù)集，并未對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析評(píng)估質(zhì)量，且本文獲取的2016年數(shù)據(jù)存在明顯異常，城鄉(xiāng)數(shù)據(jù)完全重合，原因有待研究；(2)本次數(shù)據(jù)為二手?jǐn)?shù)據(jù)，無(wú)法獲取個(gè)案信息，未能考慮生活方式變化、其他慢性疾病狀態(tài)、并發(fā)癥等對(duì)心臟病死亡的貢獻(xiàn)，也無(wú)法對(duì)心臟病死亡的影響因素進(jìn)行深入分析；(3)本研究尚未觀察到心臟病死亡率下降的拐點(diǎn)。因此，仍需更多針對(duì)不同來(lái)源及不同死因的心臟病數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)分析，以提高模型分析的精確性，為目前嚴(yán)峻的心臟病防治工作提供更好的科學(xué)依據(jù)。

利益沖突：無(wú)