BMC Medicine丨周脉耕/霍勇等发文分析2006-2020年中国大陆2844个区县心血管病死亡率的时空趋势和生态决定因素

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 2022年11月30日,北京大学第一医院霍勇教授、中国疾控中心慢病中心周脉耕教授研究团队等合作发表在BMC系列旗舰医学期刊《BMC Medicine》上的最新研究,基于中国的国家死因监测系统大数据,分析2006-2020年间全国2844个区县的心血管疾病年龄标化死亡率,对比观察到不同时间、不同地区、不同区县之间心血管病死亡率及相关影响因素的巨大差异。

 

研究背景

心血管疾病(CVD)仍然是全球居民的最大单一死因,也是中国居民的主要死因,占总死亡人数的40%。近年来,国务院批准了一系列促进心血管健康、降低CVD死亡率的重要文件,如《“健康中国2030”规划纲要》、《“十三五”卫生与健康规划》、《中国防治慢性病中长期规划(2017-2025年)》。相应地,明确CVD在时间和地理空间上的负担,将有助于巩固政府主导的健康战略,降低全国范围内的CVD死亡风险。

据现有国际研究报道,美国、巴西等国的不同地区、不同性别人群之间,心血管病死亡率差异巨大。相比全国或省级平均层面,了解具体区县层面的心血管病死亡率的时空变化趋势,以及相应的经济、文化和地理环境等非医疗生态决定因素,对帮助指导地方卫生政策同样具有非常重要的意义,但国内尚缺少该类重要研究。

研究方法
研究者使用中国国家死因监测系统的死亡登记数据,采用分层贝叶斯时空模型,展示2006年-2020年中国大陆2844个县的心血管病死亡率的时空分布,并从空间角度分析非医疗生态决定因素对CVD死亡率的影响。
研究结果
1、全国CVD死亡

在2006年-2020年期间,向全国死亡登记信息管理系统报告死亡病例的区县数量,从2600多个到近3100个不等,其中2013年最高(3065个),2006年最低(2698个)。研究者进一步获取了其中行政编码一致的2656个区县,采用基于协变量的数据处理,最终保留2108个区县纳入主要分析。2006年-2020年,CVD死亡病例从266,331例上升至3,333,311例,累计27,100,877例。

2、2006年、2020年区县CVD年龄标化死亡率及变化
总体而言,估算全国CVD的年龄标化死亡率从2006年的286.94/10万下降到了2020年的241.34/10万。2020年,相比之下,城市地区(206.79/10万)、女性人口(202.00/10万)和东部地区(219.10/10万)的CVD年龄标准化死亡率较低。

图1. 2006-2020年中国区县CVD年龄标化死亡率及其变化。
A.2006年CVD年龄标化死亡率,每10万人。B.2020年CVD年龄标化死亡率,每10万人。C.2006-2020年CVD年龄标化死亡率的年平均变化率。

图1为中国2844个区县的CVD年龄标化死亡率及其变化结果(分层贝叶斯时空模型)。2006年和2020年,在男性和女性CVD患者中,CVD的年龄标化死亡率呈类似空间模式。中国东北、中北和西南省份区县的CVD死亡率最高,包括黑龙江、吉林、辽宁、河北、山西、河南和西藏,其中西藏日土县(479.19/10万)、西藏噶尔县(475.47/10万)和黑龙江南山县(474.35/10万)是2020年CVD死亡率最高的三个县域。相反,在大多数位于东南和南部的省份,如沿海地区的江苏、浙江、福建和广东县区的CVD死亡率较低,2020年,江苏如东县(163.57/10万)、浙江西湖区(182.51/10万)和上海嘉定区(191.20/10万)是CVD死亡率最低的三个区县。平均来看,2006年-2020年期间,CVD年龄标化死亡率变化在全国的分布较为分散,甘肃庄浪县(49.58%)、黑龙江嘉荫县(47.42%)和内蒙古白云鄂博矿区(47.17%)的下降比例最高。

3、2006年-2020年区县CVD死亡率的时空分布

图2A为2006年-2020年全国区县CVD死亡风险的时空分布,使用2006年-2020年CVD死亡率总体空间相对风险的后验均值(包括空间结构化和非结构化随机效应)来展示区县CVD死亡率的总体空间模式。图中暖色调越深,表示CVD死亡风险越高,如红色、橙色和黄色,大多位于黑龙江、吉林、辽宁等东北省份,河南等中部省份,以及西藏等西部省份;反之,冷色调越深,表示CVD死亡风险越低,如蓝色,大多位于浙江、上海和江苏等东南沿海省份。
男女性人口的CVD死亡空间相对风险相似,从2006年到2020年,CVD死亡风险呈现稳步下降的趋势,女性相比男性的下降趋势更快(图2B)。
此外,图2C展示了地区时空趋势变化相对于全国整体趋势的偏离。其中,暖色系越深,表示地区与全国趋势之间的差异越大,而冷色系越深,表示地区与全国趋势的时空变化越一致。
图2. 2006年-2020年中国区县CVD死亡率相对风险的时空模式。

A. 2006年-2020年CVD死亡率总体空间相对风险的后验平均值(exp(si + ui))。B. 2006年-2020年,总体时间相对风险的后验平均值(exp(b0t + vt))。C.2006年-2020年CVD死亡率的地区时空趋势相对于全国时空趋势的后验平均值(exp(b1i))。

根据二阶段分类规则,将2844个区县进一步分为热点、冷点、暖点,以及地区变化趋势较全国趋势强、地区变化趋势较全国变化趋势弱、地区变化趋势与全国变化趋势接近等九类。2844个县中,1144(40.22%)个县为CVD死亡风险较高的热点县,主要分布在东北、中北部和最西部地区;1551个(54.53%)为冷点县,主要分布在南部和东南部沿海县。

表1. CVD死亡率的时空相对风险交叉分类

4、非医疗生态因素对CVD死亡风险的影响

如表2所示,研究者将区县的地方生产总值(GDP)、夜间灯光亮度(NTL)、卫生保健机构的床位数量(NB)和人口密度(PD)四个非医疗生态因素纳入分析发现:在全国范围内,NTL是CVD死亡率的主要影响因素,GDP和NTL与CVD死亡风险呈负相关(GDP每增加1万元,CVD死亡风险将下降8%;NTL增加一个单位,CVD死亡风险将下降11%),而NB和PD则无显著关系。GDP、NB仅在东部是确定的重要影响因素,NTL在东部、西部均产生显著影响。据估计,PD与CVD死亡风险无统计学上的显著相关性。

表2. 2006年-2020年中国非医疗生态决定因素与CVD死亡风险之间关联的后验估计:由贝叶斯多变量回归模型估计

研究结论
在这项针对中国大陆2844个区县2006年至2020年的心血管病死亡风险的分析中,观察到心血管病死亡在县与县之间的巨大差异。据估计,非医疗生态决定因素可以解释这种CVD死亡风险的全国和地区时空模式。未来,需有针对性地考虑,通过进一步加强策略将初级保健和临床护理结合,以缩小地区内CVD死亡率的分布差异。该研究中使用的区县小区域模型分析方法,将有可能为中国特定疾病死亡率的时空趋势及其在不同地理区域的差异提供新的见解。

 

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