文摘

目标。分析糖尿病(DM)死亡率和寿命损失年(葵花籽油)在不同年份和不同子组在国家和地区在中国从2005年到2020年的水平。方法。我们估计死亡率和葵花籽油的DM及其子类在中国31个省2005 - 2020年期间从国家死亡率监测系统利用多源数据(nms)。结果。DM的年龄标准化死亡率(纳)从100000年的每2005人12.18增加到100000年的每2020人13.62,增长了11.86%。纳德的2型糖尿病(T2DM)病人体内远远高于1型糖尿病(T1DM)。T1DM的纳德保持稳定,但2型糖尿病增加的速度,增加男性患者高于女性。同时,过早死亡的负担是最高的 岁,纳德从100000年的每2005人236.02增加到2020年的每100000人358.86。2005年,东部地区最高的DM纳德,但是西部地区的纳德增长速度,最终在2020年成为最高的。此外,东部地区的葵花籽油率呈下降的趋势;然而,在中部和西部地区葵花籽油率持续上升,与西部地区迅速增加。结论。DM死亡率急剧上升趋势中可以看到中国从2005年到2020年。DM仍然是一个慢性疾病的预防和控制的迫切需要,尤其是老年人和富有的省份。我们必须提出更有针对性的政策,有效地分配医疗资源,专注于高危人群减少过早死亡率DM及其子类的负担。

1。介绍

目前,非传染性疾病对全球人口的健康构成威胁。2005年,全球死于非传染性疾病的人数3300万;在2019年这个数字增加了26%,达到了4300万(1]。世界卫生组织(世卫组织)已确定糖尿病(DM)的四个主要非传染性疾病值得密切关注(2]。全球的死亡人数将DM 2005 - 2019年间增加了48%,从200万年到300万年。国际糖尿病联合会(IDF)估计,中国有1.4亿糖尿病患者,2021年到2045年,这个数字将上升到1.74亿。与高收入和低收入国家相比,糖尿病的患病率显著增加在中等收入国家(3]。

2015年,联合国大会(委)发布了其可持续发展目标(西班牙),其中一个是过早的非传染性疾病死亡率减少三分之一到2030年(4]。由于地理差异省份和数据采集的问题,以往的研究DM的疾病负担在中国大多集中在某一群人在特定区域(5- - - - - -8]。因此,研究了迄今为止在全国和地区负担过早死亡率的DM在中国是不够的。

这需要一个调查DM的负担在中国来补充现有的相关信息,作为公共卫生决策的一个参考。

在这项研究中,我们估计各种原因和过早死亡DM全国和地区2005 - 2020年期间,使用的数据来自国家死亡率监测系统(nms)中国疾病控制和预防中心(CDC)。我们确定了在中国地理的变化趋势和DM死亡,以及性别差异和变化的主要原因。

2。材料和方法

2.1。数据源

如上所述,数据全因死亡率(ACM)和死因别死亡率从nms (CSM)获得。nms显示器605监视点在31个省级行政区划,包括超过3亿人,占中国人口的24%。在中国经常收集关于死亡的详细信息在互联网上实时。nms的引入已经详细描述了在其他地方(9]。nms对漏报数据调整后进行的实地调查中国家死亡率监测2009年,2012年、2015年和2018年(10]。那些漏报调查收集数据时间2006 - 2008,2009 - 2011,2012 - 2014,2015 - 2017。解决实质性的和系统性漏报问题儿童年龄群体,我们使用了五岁以下儿童的死亡率(U5MR)县级,估计从1982年,1990年,2000年和2010年人口普查;国家调查;Intra-Census调查;孕产妇和儿童健康监测系统;和疾病监测点系统(dsp) (11]。所有人口监测和socioeconomic-covariate数据来源于国家统计局。利率都是标准化的,到2010年人口普查数据。流程图的糖尿病死亡率估计图所示1。

2.2。DM死亡率估计

2.2.1。估计全因死亡率

通过计算每个年龄/性别阶层的年漏报率在所有监测分2006 - 2017年期间,我们使用样条回归来预测这个速度在每一层在2005年和2018年。ACM被漏报调整率在2005 - 2018。拟合结果的时变趋势后从1996年到2012年,我们预计2013 - 2018年期间U5MR使用对数线性模型。质量控制是由选择合格范围的ACM的400 - 1000年的每100000人识别离群值。由于每个监测点的离散特性,我们使用局部加权回归的时间和空间。每个监视点加权人口数量在2005 - 2018年期间,我们计算了年龄/性别ACM省级率产生死亡的概率 岁(5 q0)和成人15-60岁(45最喜欢)。我们采用单变量分析和共线性诊断检查省级重大社会经济协变量与45最喜欢,包括城市化率(%),年平均受教育程度(单位),每1000人医疗机构的床上,非农业人口(每10000人),人均地区生产总值(国民生产总值;元/人)。我们用一个非线性混合效应模型获得性别45最喜欢估计在2005 - 2018年省级。一个集成套件纳(即。,an abridged life table) for each location was produced by using a new relational-model life table system with a flexible standard based on the two parameters of 5q0 and 45q15 to generate a full set of age/sex-specific mortality rates for 31 provinces during 2005–2018 [12,13]。

2.2.2。死因死亡率估计

(1)死因分类。使用全球疾病负担(GBD)方法,我们分类所有死因成五个层次。在1级,所有疾病负担被分为三个互斥类:传染性,孕产妇、新生儿、和营养疾病(CMNNs);非传染性疾病(NCDs);和伤害。2级分类1级为26个类别,包括糖尿病和肾病。DM是分为三级。4级描述特定类别的DM,包括T1DM和2型糖尿病。国际疾病分类(ICD)编码的DM, T1DM,通络E10-E13.9, E10,和E11分别。

(2)垃圾代码再分配。“垃圾代码”指非特异性死亡代码(例如,未指明的中风),编码疾病造成的死亡不感兴趣的(例如,心脏骤停),或死于中间代码而不是死亡的根本原因(如心脏衰竭)。我们重新分配的垃圾代码通过年龄、性别、位置和最可能的死因。这个再分配是由回归模型,基于固定的比例,比例分配,和部分任务分配给多个死亡,所讨论的其他地方Naghavi et al。14]

(3)计算比例的死因。通过计算死亡的比例由省、我们扩大覆盖面的死亡数据包含在我们的分析。然而,死亡的覆盖率报告在农村地区/ nonhospitals non-DSP地区低于城市地区/医院。因此,我们再加权比例为每一个导致基于住院的比例或nonhospitalized死亡和DSP系统的城市或农村的比例按年龄,性别,和省15]。

(4)估计死因死亡率。我们计算了死因(CoD)死亡率每年的DM及其子类,位置,性别和年龄组由ACM率和鳕鱼的比例计算。减弱波动位置- /年/年龄/性别死亡率造成的伤亡数字导致高可变性的死亡率模式之间的每一层,我们首先进行质量控制(QC)通过识别异常值在每个层,然后,我们使用样条回归适应死亡率趋势随着时间的推移和空间适合死因死亡率(CoD)在相同的标题。

2.2.3。聚合和死因的中心重新调节

使用自顶向下的层次格式五个层次组成的ACM和各种原因的死亡人数,我们聚合和新2005 - 2018年期间死亡的原因。第一组,1级,这个数字是CMNNs的总和,非传染性疾病,和伤害;即。,the number of deaths from all causes. In each of the Level 1 categories, the estimated number of deaths at Level 1 represented total causes at Level 2. DM was geared to Level 3, which included T1DM and T2DM (Level 4). Because there was not enough information to assign Level 5 causes, the details of this study were limited to the Level 4 parent cause.

2.2.4。DM死亡率投影

考虑稳定的糖尿病死亡率及其子类根据先前的结果,随着时间的推移我们安装一个广义线性模型预测CSM在同一个标题在2019年和2020年,通过使用DM及其子类的死亡率结果每个位置- /性别/年龄在2015 - 2018年组地层。最后,我们计算标准化死亡率DM的变化率在2005 - 2020。

2.2.5。计算的葵花籽油

年的寿命损失是一个指数显示过早死亡通过应用高体重死亡发生在年轻人群中,这是计算每年龄组死亡人数乘以标准每个年龄组的预期寿命。我们选择最低的观察每个10年期年龄组死亡的风险 百万的理论最低风险的参考生命表,在葵花籽油等于标准寿命计算对DM及其子类在2005 - 2020年期间,生活和理论最低风险的参考表在表1(16]。同时,我们计算的地理变异标准化死亡率和标准化的葵花籽油率从2005年到2020年。

3所示。结果

表2显示估计死亡,死亡率,按照估计,葵花籽油的DM由不同的子组于2020年在中国和它的子类来反映人口和测量的总死亡率的风险死于糖尿病。死亡率和葵花籽油的2型糖尿病是T1DM的四倍。死于和DM按照在东部地区比其他地区高。DM的负担随着年龄的增加,在达到顶峰 年。

数据2和3演示时间趋势的原油和年龄标准化死亡率和葵花籽油率在2005 - 2020。纳德和年龄标准化葵花籽油的2型糖尿病增加T1DM的速度比。

DM的纳德和年龄标准化葵花籽油率在2005年和2020年之间不同的子组和改变率如表所示3,比较不同亚组之间的死亡的风险。DM的纳德从2005年的每100000人12.18增加了12%在2020年每100000人13.62,和年龄标准化葵花籽油率增加了2%从2005年的每100000人264.79人/年到2020年的270.38人每100000人/年。2005年,纳德DM的东部地区最高,但是纳德在西部地区的增长趋势(27%)在过去的16年远高于东部地区(1%)。因此,到2020年,西部地区取代了东部地区最高的标准化死亡率。因此,标准化的葵花籽油率增加最西部地区,从2005年到2020年的14%,而东部地区显示出下降的趋势。纳德的男性增加了21%,远远高于女性(3%),和标准化的葵花籽油的人增加了15%,而女性的下降了11%。纳德和标准化的葵花籽油率呈下降的趋势0 - 69岁的人,随着年龄的增长和下降的范围增加了。然而,这两个年龄组的70 - 79年,≥80年看到一个上升趋势,和后者的增长率高达52%。

数据4和5证明纳省分布和变化率和标准化的葵花籽油率在2005年和2020年。在过去的16年,纳德减少三个省份,11个省份的葵花籽油率下降,其他省份显示出向上的趋势。上升最快的省份在纳德海南、重庆和贵州,和葵花籽油率是海南,上海和西藏。同时,山东,辽宁,吉林大纳下降和山东、河北和辽宁葵花籽油率。

4所示。讨论

使用全国代表性nms的数据,我们计算了DM的过早死亡率负担在中国,考虑到性别差异,年龄结构,和其他司机的变化。一般来说,糖尿病死亡率和葵花籽油显示逐年上升趋势,老年人占了近一半的死亡。这要求关注中国社会开始的年龄。

我们发现,在2020年,粗死亡率和葵花籽油的DM组及其子类别不同,这可能是由于以下原因确认研究。一项独立调查的5838中国成年人在2009中国健康和营养调查显示,中国visceral-adiposity指数和体型指数与糖尿病风险呈正相关,表明肥胖是糖尿病的一个危险因素(17]。吸烟,产生的摄入量,和体育活动也很重要影响因素的风险DM在中国人口18- - - - - -20.]。选择的生活方式是受到的教育和经济水平,两个因素,因此不容忽视。与穷人相比,富人在DM更大的风险,但社会经济因素也会影响接受治疗的可能性(21]。教育水平高的人拥有了更多的知识关于DM和更有可能选择一个健康的生活方式。此外,糖尿病患者在这个类别也有更好的药物依从性22]。研究在不同的地区、年龄、和社会经济状态在中国发现,农村老年DM的认识不足,导致缺乏疾病的治疗和控制。高发病率和低意识、控制和治疗DM率有增加的风险在这个人口(23- - - - - -27]。

我们还发现DM的死亡率随着年龄的增加,峰值的年龄≥80年2020年。大约51%的患者诊断DM≥65岁(5,28]。10年队列研究显示,老年人显著超额死亡率与DM (29日]。研究香港的糖尿病患者的死亡率趋势在2001 - 2016年表明,各年龄组死亡率下降,但最高的年龄≥75岁组。这些结果之间的差异和目前的研究,也许是因为社会经济差异。然而,高死亡率的老年糖尿病人群需要注意(30.]。高龄组容易dm相关并发症如心血管疾病(CVD)和肾病。同时,这些组织可以有长期DM,死亡率高于新诊断DM的。在未来的动脉粥样硬化风险在社区(ARIC)的研究中,研究人员包括5791名老年人和而不同持续时间的DM患者的死亡率。结果表明,ACM率21.2每1000人中没有DM, 33.8每1000人中,最近诊断DM,和48.6每1000对那些长期糖尿病,心血管疾病死亡率也更高的长期DM(17.3 1000)比最近诊断DM (11.5 1000) (31日]。因此,随着年龄的增加,糖尿病并发症的概率和持续时间的疾病,导致死亡率的增加。

按性别比较纳在2005年和2020年后,我们发现女性的纳德在2005年高,但是男性在过去15年增长率较高;因此,这一趋势在2020年被推翻。ACM率在2001 - 2016年研究的基础上,香港糖尿病监测数据库显示,2016年,男性高于女性的纳德(30.]。研究糖尿病的死亡率趋势在1990 - 2017年在中国发现,男性略高于女性的死亡率在2005 - 2017区间,这类似于性趋势我们研究[32]。上面的结果可能是由于更高的意识(50.6%的女性,42.5%的男性, ),治疗(42.6%的女性和35.5%的男性, ),和控制(38.6%女性和33.3%的男性, )女性DM的利率,这导致更健康的生活方式(26]。

2005 - 2020年期间,死亡率和葵花籽油率显示上升趋势,2型糖尿病比T1DM迅速增加。GBD 2019年结果表明DM的纳德在中国呈下降趋势。从2005年到2019年,纳德在2019年每100000人9.44,低于我们的结果。这是因为DM的ICD代码GBD不同于我们的研究中,使用E10-E10.1 E10.3-E11.1, E11.3-E11.9, P70.2 [33]。我们的代码是E10-E13.9,包括一些可以归因于DM并发症。这可能是因为总这些并发症是每年的死亡人数增加,导致糖尿病死亡率的增加。DM的预测2030年美国还表明,从2000年到2010年,死亡率直接由于DM下降了40%,但DM患病率增加,这意味着更多的人将在2030年DM并发症(34]。因此,糖尿病并发症的死亡率会上升。

我们还发现标准化死亡率和葵花籽油率增加至少在最西部地区和东部地区从2005年到2020年;葵花籽油率下降了6%。这可能是由于东部地区的人们正在改变他们的生活习惯,提高他们的管理DM。然而,西部地区的增长率在过去16年了,这意味着要注意增加健康教育,普及健康知识。纳德和葵花籽油率0 - 69岁的人在2005 - 2020年有所下降,但这些的 岁的急剧增加。由于时间的延长寿命延长和DM,老年人更有可能死于糖尿病,它反映的重要性,预防和控制糖尿病的老年人。

我们发现明显的地理差异造成的死亡数字DM在不同的省份。尽管DM的纳德和葵花籽油率增加在大多数省从2005年到2020年,中国西南地区的增长率高,纳德和葵花籽油率显示下降趋势在中国东北。这是不同地区的生活习惯密切相关,这与经济地位相应的省(35- - - - - -37]。由于快速的经济发展和高水平的医疗服务在高收入地区如上海、糖尿病患者的存活时间较长,导致更高的死亡率在高龄组。相反,在低收入地区,如西藏,DM患者的生存时间减少,所以死亡率相对较低。

为了应对糖尿病死亡的上升趋势,应该采取适当的措施。由于健康的中国2030年战略的发展,公众和医疗机构更多关注糖尿病的预防和控制。在临床方面,我们必须提高医疗保健的质量,增加药物的可用性,提高预后跟踪和治疗的病人。初级卫生保健和公共卫生一级预防和二级预防中可以互补策略通过调整卫生服务的重点,使DM防治优先的基本健康保护和设计有效的以人群为基础的社区的卫生干预措施。在未来,整个糖尿病预防策略应考虑在一个更广泛的社会政治和经济背景下解决糖尿病流行的根深蒂固的影响(38]。此外,健康的生活方式可以防止DM在某种程度上,包括但不限于保持健康的体重,每天锻炼30分钟,戒烟,饮酒适度,和拥有一个健康的饮食39- - - - - -41]。

同时,我们应进一步加强管理和保健的DM患者控制疾病的患病率和死亡率。近年来,技术广泛用于糖尿病管理包括手机应用程序和远程管理,这似乎更实用19 (COVID-19)冠状病毒疾病大流行期间(42]。本研究的研究人员进行了深入研究不同DM的特点和流程管理方法,包括由专业医务人员(DM患者的远程监控43- - - - - -47]。此外,应加强健康教育,实现自我管理的目标,自我保护,自我照顾糖尿病患者(48- - - - - -50]。

这项研究有一些局限性。首先,质量低劣的鳕鱼数据意味着我们可能低估了DM的死亡率,但我们试图减少这种误差通过垃圾代码再分配。第二,我们没有分解的结果,城市和农村地区,因为我们粗略定义县农村地区和地区城市。这种模糊分类可能没有正确解释城市/农村指导政策的差异。第三,我们没有具体分析从各种糖尿病并发症死亡的重要因素;本研究只关注死亡直接由糖尿病引起的。因此,我们希望在未来进一步研究这些并发症。

5。结论

在这项研究中,我们发现,从2005年到2020年,过早死亡率负担由于中国的崛起,DM和二型糖尿病的死亡率较高,上升趋势比T1DM更快。我们发现明显性和地理差异糖尿病引起的死亡。老年人的负担更重。DM的准确估算死亡率可以提供实证支持未来DM防治策略,确定重点在健康保护,并提供准确的预防和控制糖尿病的基础在不同的地区和群体。

数据可用性

国家疾病监测的数据点系统在中国的个人数据,和一些敏感信息需要保密。因此,数据共享可能没有意识到。

的利益冲突

作者声明没有关系,可以构造成一个利益冲突。

确认

作者感谢所有参与省级和地方卫生行政部门、疾病控制和预防中心,所有领域的调查人员在调查的支持和努力。手稿尚未发表,发表在其他地方,没有被视为全部或部分,在任何语言。这项研究受到了中国国家重点研发项目(2018 yfc1315301)。