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        遼寧省農村地區(qū)2009—2016年慢性阻塞性肺疾病死亡及過早死亡趨勢分析及預測研究

        2019-08-14 03:10:20田沛茹張斯蒙倪萍艾聰劉曉冰孫秋紅時景璞
        中國全科醫(yī)學 2019年24期
        關鍵詞:趨勢農村

        田沛茹 ,張斯蒙 ,倪萍 ,艾聰 ,劉曉冰 ,孫秋紅 ,時景璞 *

        慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一種常見的以持續(xù)氣流受限為特征的可以預防和治療的疾病,其全球發(fā)病率、病死率及致殘率均較高,全球疾病負擔研究顯示2016年COPD居于全球疾病死因順位的第4位[1],預計至2020年COPD將成為全球死亡原因的第3位和全球疾病負擔的第5位[2]。有關研究表明,中國北方農村地區(qū)COPD的死亡人數(shù)較多[3],而目前關于我國北方農村地區(qū)COPD死亡及過早死亡的綜合報道較少。為此,本研究對遼寧省農村地區(qū)2009—2016年COPD死亡及過早死亡的變化趨勢進行分析及預測,以了解我國北方農村地區(qū)COPD死亡特點,為北方農村地區(qū)的COPD防控提供更多科學依據(jù)。

        1 資料與方法

        1.1 資料來源 由彰武縣疾病預防控制中心和鳳城市疾病預防控制中心負責人員提供2009—2016年兩地的全死因監(jiān)測數(shù)據(jù),包括地區(qū)、性別、民族、出生日期、死亡日期、最高診斷單位、最高診斷依據(jù)和根本死亡原因等資料。人口資料來自兩地的公安部門。根據(jù)國際疾病分類第十版(ICD-10)[4]的標準進行疾病分類,研究編碼為J44的COPD死亡人群,標準人口采用2010年全國標準人口[5]。

        1.2 研究方法 COPD過早死亡概率是根據(jù)WHO推薦的壽命表法[6]計算的30~69歲死于COPD的概率,30~69歲COPD無條件死亡概率計算公式為:69q30=1-Π69x=30(1-qx)。

        根據(jù)WHO對慢性非傳染性疾病早死控制要求,2030年重大慢性病過早死亡概率比2015年降低30%[7],2030年COPD過早死亡概率控制目標=2015年COPD過早死亡概率×(1-30%)。

        1.3 統(tǒng)計學方法 采用Excel錄入數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)的整理,計算COPD死亡率、標化死亡率、總死亡率、標化總死亡率、過早死亡率、標化過早死亡率、過早死亡概率、總過早死亡率、標化總過早死亡率、總過早死亡概率;采用SPSS 20.0軟件進行統(tǒng)計分析;計數(shù)資料采用相對數(shù)表示,組間比較采用χ2檢驗;采用Joinpoint Regression Program 4.4.0軟件進行Joinpoint回歸計算年度變化百分比(APC)和其95%CI,并進行趨勢分析[8-9];采用Matlab軟件建立GM(1,1)灰色模型進行死亡率、標化死亡率、過早死亡率、標化過早死亡率的預測[10-11],根據(jù)后驗差比值(C)和小誤差概率(P)判斷模型是否合格(C<0.350或P>0.950為很好;0.350≤C<0.500或0.800<P≤0.950為好;0.500≤C<0.650或0.700<P≤0.800為合格;C≥0.650或P≤0.700為不合格),模型很好、好、合格可以用于預測,模型不合格則依次減少原始數(shù)據(jù)個數(shù)進行建模,若減少數(shù)據(jù)后模型合格可進行預測,若依舊不合格則不能進行預測,預測精度用平均絕對百分誤差(MAPE)進行評價(本研究中以MAPE ≤10.00%為好)。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

        2 結果

        2.1 遼寧省農村地區(qū)2009—2016年COPD死亡情況及變化趨勢

        2.1.1 遼寧省農村地區(qū)2009—2016年COPD死亡情況 遼寧省農村地區(qū)2009—2016年COPD死亡人數(shù)為1 912人,COPD總死亡率、標化總死亡率分別為24.14/10萬、21.24/10萬,其中女性COPD死亡率、標化死亡率大于男性,差異均有統(tǒng)計學意義(χ2=30.80、9 999.27,P值均<0.001);男性COPD死亡率、總死亡率均在2013年達到最大值,分別為28.16/10萬和29.16/10萬,而女性COPD死亡率在2011年達到最大值,為35.47/10萬(見表1)。

        2.1.2 遼寧省農村地區(qū)2009—2016年不同性別COPD死亡變化趨勢 當Joinpoint=0時,2009—2016年女性COPD標化死亡率和COPD標化總死亡率均隨年份增加呈下降趨勢(P<0.05),年均下降速度分別為14.3%、11.3%;當Joinpoint=1時,2011—2016年女性COPD標化死亡率和COPD標化總死亡率均隨年份增加呈下降趨勢(P<0.05),年均下降速度分別為18.0%、21.4%(見表2)。

        2.2 遼寧省農村地區(qū)2009—2016年COPD過早死亡情況及變化趨勢

        2.2.1 遼寧省農村地區(qū)2009—2016年COPD過早死亡情況遼寧省農村地區(qū)2009—2016年COPD過早死亡人數(shù)為389人,占COPD死亡人數(shù)的20.35%,COPD總過早死亡率和標化總過早死亡率分別為8.33/10萬和7.87/10萬。不同性別COPD過早死亡率、標化過早死亡率比較,差異均無統(tǒng)計學意義(χ2=0.47,P=0.490;χ2=0.08,P=0.784);COPD總過早死亡概率從2009年的0.83%降到2016年的0.77%;以2016年為基準,男性COPD過早死亡概率距離2030年控制目標(1.00%)尚有0.58%的下降空間,女性COPD過早死亡概率距離2030年控制目標(1.12%)尚有0.28%的下降空間(見表 3)[7]。

        2.2.2 遼寧省農村地區(qū)2009—2016年不同性別人群COPD過早死亡變化趨勢 當Joinpoint=0時,2009—2016年男性COPD標化過早死亡率、COPD標化總過早死亡率均隨年份增加呈下降趨勢(P<0.05),年均下降速度分別為9.5%、12.1%;當Joinpoint=1時,2011—2016年女性COPD標化過早死亡率、COPD總過早死亡率、標化總過早死亡率均隨年份增加呈下降趨勢(P<0.05),年均下降速度為22.8%(見表4)。2.3 遼寧省農村地區(qū)2017—2020年COPD死亡和過早死亡情況預測 根據(jù)2009—2016年死亡數(shù)據(jù)建立GM(1,1)模型,女性COPD標化死亡率和COPD標化總死亡率模型合格可進行預測,其均隨年份增加呈下降趨勢(P<0.001)。而男性COPD死亡率、標化死亡率、過早死亡率、標化過早死亡率、女性COPD死亡率、過早死亡率、標化過早死亡率、COPD總死亡率、總過早死亡率和標化總過早死亡率模型均不合格,采用減少原始數(shù)據(jù)個數(shù)的方法進行建模預測,重新建模后顯示,男性COPD死亡率、過早死亡率、COPD總死亡率隨年份的增加呈上升趨勢(P<0.001),男性COPD標化死亡率、標化過早死亡率、女性COPD死亡率、過早死亡率、標化過早死亡率、COPD總過早死亡率、標化總過早死亡率均隨年份增加呈下降趨勢(P<0.001),各模型的MAPE為1.18%~8.76%(見表5)。

        表 2 遼寧省農村地區(qū)2009—2016年不同性別COPD死亡變化趨勢(%)Table 2 The trends of COPD death in different genders in rural areas of Liaoning province from 2009 to 2016

        表 3 遼寧省農村地區(qū)2009—2016年COPD過早死亡情況Table 3 COPD premature death in rural areas of Liaoning province from 2009 to 2016

        表 1 遼寧省農村地區(qū)2009—2016年COPD死亡情況(1/10萬)Table 1 COPD death in rural areas of Liaoning province from 2009 to 2016

        3 討論

        COPD是世界上嚴重影響人們健康的疾病之一,每天有數(shù)億人承受COPD帶來的痛苦和危害,世界各國COPD死亡率均有差別[12]。本研究結果顯示,遼寧省農村地區(qū)2009—2016年COPD死亡率為24.14/10萬,高于我國部分地區(qū)[13-14],而低于美國等發(fā)達國家[15-16],可能由于地理分布、人口構成、自然環(huán)境和社會環(huán)境的不同使得接觸COPD危險因素的機會不同。

        表4 遼寧省農村地區(qū)2009—2016年不同性別人群COPD過早死亡變化趨勢(%)Table 4 The trends of COPD premature death in different genders in rural areas of Liaoning province from 2009 to 2016

        表 5 遼寧省農村地區(qū)2017—2020年COPD死亡率和過早死亡率GM(1,1)灰色預測模型預測結果Table 5 The mortality and premature mortality GM(1,1) grey prediction results of COPD in rural areas of Liaoning province from 2017 to 2020

        本研究采用Joinpoint模型對2009—2016年COPD死亡情況進行趨勢分析,通過模型進行數(shù)據(jù)擬合,把趨勢變化分成若干有統(tǒng)計學意義的趨勢區(qū)段,較傳統(tǒng)的人為分段更合理和科學,特別適用于對慢性非傳染性疾病發(fā)展的趨勢研究[17-18]。本研究結果顯示,2009—2016年女性COPD標化死亡率和COPD標化總死亡率均隨年份增加呈下降趨勢,年均下降水平分別為14.3%和11.3%,2011—2016年女性COPD標化死亡率和COPD標化總死亡率均隨年份增加呈下降趨勢,年均下降水平分別為18.0%和21.4%。國內外學者調查也表明COPD死亡率有下降趨勢[19-20],可能是因為近年來國家經(jīng)濟實力增強,醫(yī)療水平和社會經(jīng)濟地位的提高[21],減少了COPD的死亡危險。

        本研究結果顯示,2009—2016年男性COPD標化過早死亡率和COPD標化總過早死亡率隨年份的增加均呈下降趨勢,年均下降速度分別為9.5%和12.1%,2011年以后,女性COPD標化過早死亡率也隨年份的增加呈明顯下降趨勢,年均下降速度為22.8%,與全國報道結果相接近[22-23]。另外在本地區(qū)8年間COPD過早死亡人數(shù)遠小于總死亡人數(shù),COPD過早死亡人數(shù)占COPD死亡人數(shù)的20.35%,可能是COPD發(fā)病、死亡年齡均較晚,>69歲高齡死亡人數(shù)多于≤69歲的死亡人數(shù),而高齡是COPD的危險因素之一,應重點關注。

        本研究結果顯示,2009—2016年COPD女性死亡率和標化死亡率大于男性,而不同性別COPD過早死亡率和標化過早死亡率無差異,可能是因為COPD對本地區(qū)高齡群體中女性危害較大。室內空氣污染是農村女性COPD死亡的主要危險因素[24],農村多采用釋放有害煙霧的生物燃料作為能源,且女性多操持家務,接觸引起室內空氣污染的生物燃料機會多于男性。此外,2030年COPD過早死亡概率控制目標顯示男性相比于女性需要下降的空間更大,提示未來需加強對男性COPD過早死亡危險因素的監(jiān)測,減少男性COPD過早死亡的危險因素。因此,應減少高齡女性接觸生物燃料的機會,對30~69歲青壯年男性進行控煙戒煙的早期預防[25],這對于實現(xiàn)2030年COPD過早死亡概率目標有積極推動作用。

        GM(1,1)模型是基于已有的原始數(shù)據(jù),預測未來的情況,理論可靠,對原始數(shù)據(jù)要求不高,對小樣本量和概率分布不明顯的數(shù)據(jù)預測效果較好,在疾病監(jiān)測中有重要意義[26-27]。本研究結果顯示,各模型的MAPE為1.18%~8.76%,預測精度較高,2017—2020年男性COPD標化死亡率、男性COPD標化過早死亡率、女性COPD死亡率、標化死亡率、過早死亡率、標化過早死亡率、COPD標化總死亡率、總過早死亡率、標化總過早死亡率將呈下降趨勢,但是男性COPD死亡率、過早死亡率、COPD總過早死亡率有增長趨勢,應引起重視,及時進行疾病監(jiān)測。雖然COPD對農村居民的總體死亡影響呈下降趨勢,但是受人口老齡化的影響[28],COPD所導致的疾病危害仍居高不下,COPD仍是居民健康不容忽視的威脅。

        綜上所述,雖然遼寧省農村地區(qū)2009—2016年COPD死亡率和COPD過早死亡率總體呈下降趨勢,對未來預測顯示也將呈下降趨勢,但是COPD死亡形勢依然十分嚴峻,仍是農村地區(qū)不容忽視的危險疾病,應分別對本地區(qū)高齡女性和青壯年男性采取有針對性的預防措施,提倡健康生活方式,減少居民接觸危險因素機會[29]。早期預防COPD,開展農村人群健康教育,有利于從根本上減少COPD造成的危害。本研究所涉及數(shù)據(jù)僅是遼寧省部分農村地區(qū),尚不能完全涵蓋整個遼寧農村地區(qū),日后應收集更多相關數(shù)據(jù)做出更具有說服力的研究結果。本研究趨勢分析時間跨度較小,后續(xù)將不斷加入新數(shù)據(jù),建立長期的COPD死亡監(jiān)測系統(tǒng),及時進行動態(tài)模型預測,提高預測精度。此外,模型預測反映的是數(shù)據(jù)的規(guī)律性,尚不能完全反映社會因素等非規(guī)律性因素對數(shù)據(jù)的影響,有待結合實際情況進一步改進和研究。

        作者貢獻:田沛茹、時景璞進行文章的構思與設計、研究的實施與可行性分析,負責文章的質量控制及審校,對文章整體負責,監(jiān)督管理;田沛茹進行數(shù)據(jù)收集、結果的分析與解釋,撰寫論文;田沛茹、張斯蒙、倪萍、艾聰、劉曉冰、孫秋紅進行數(shù)據(jù)整理、統(tǒng)計學處理、論文的修訂。

        本文無利益沖突。

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