| 席俊彦,陈远源,林晓,董航,梁伯衡,张昱勤,陈丽嫦,罗傲,秦鹏哲,郝元涛.2010-2019年广州市居民健康调整期望寿命分析[J].中华流行病学杂志,2022,43(9):1415-1422 |
| 2010-2019年广州市居民健康调整期望寿命分析 |
| Health-adjusted life expectancy in residents in Guangzhou,2010-2019 |
| 收稿日期:2022-02-07 出版日期:2022-09-09 |
| DOI：10.3760/cma.j.cn112338-20220207-00098 |
| 中文关键词: 期望寿命 健康调整期望寿命 生命质量 疾病负担 时空分布 |
| 英文关键词: Life expectancy Health-adjusted life expectancy Quality of life Burden of disease Spatiotemporal distribution |
| 基金项目:广东省基础与应用基础研究基金(2020A1515011294,2021A1515011765,2020A1515110230);中国博士后科学基金(2021M693594) |
| 作者 | 单位 | E-mail | | 席俊彦 | 中山大学公共卫生学院医学统计学系, 广州 510080 | | | 陈远源 | 广州市疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制部, 广州 510440 | | | 林晓 | 中山大学公共卫生学院医学统计学系, 广州 510080 | | | 董航 | 广州市疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制部, 广州 510440 | | | 梁伯衡 | 广州市疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制部, 广州 510440 | | | 张昱勤 | 中山大学公共卫生学院医学统计学系, 广州 510080 | | | 陈丽嫦 | 中山大学公共卫生学院医学统计学系, 广州 510080 | | | 罗傲 | 广东省疾病预防控制中心传染病预防控制所, 广州 511430 | | | 秦鹏哲 | 广州市疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制部, 广州 510440 | petgyy@gmail.com | | 郝元涛 | 中山大学公共卫生学院医学统计学系, 广州 510080
北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心, 北京 100191
中山大学全球卫生研究中心, 广州 510080
中山大学卫生信息研究中心, 广州 510080 | haoyt@bjmu.edu.cn |
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| 中文摘要: |
| 目的 分析2010-2019年广州市期望寿命和健康调整期望寿命（HALE）的时空分布，量化不同病因及其后遗症对健康的综合影响。方法 利用2010-2019年广州市CDC的死因监测数据和全球疾病负担研究公开数据，基于寿命表法和沙利文法分别估算期望寿命和HALE，以伤残损失寿命年折合法计算去病因健康调整期望寿命。使用Joinpoint对数线性回归分析时间趋势，并描述空间分布。结果 2019年，广州市居民期望寿命为82.9岁（男性80.1岁，女性85.9岁），HALE为75.6岁（男性74.0岁，女性77.3岁）。中心城区相对城区边缘有更高的期望寿命和HALE，且期望寿命与HALE的差值更小。2010-2019年，广州市居民期望寿命和HALE整体呈上升趋势。全市期望寿命增加2.8岁［平均年度变化百分比（AAPC）=0.4，95%CI：0.3~0.4］，其中，男性和女性分别增加2.8岁和2.9岁；全市HALE增加2.4岁（AAPC=0.3，95%CI：0.3~0.4），其中，男性和女性分别增加2.5岁和2.2岁。因传染性疾病、孕产妇疾病、新生儿疾病和营养疾病失去的平均健康寿命中位数为6.2年（AAPC=-4.2，95%CI：-5.3~-3.1），因非传染性疾病失去的平均健康寿命中位数为14.7年（AAPC=1.6，95%CI：0.9~2.3），因伤害失去的平均健康寿命中位数为6.3年（AAPC=-3.5，95%CI：-4.5~-2.6）。其中，因肌肉骨骼疾病、皮肤和皮下疾病、心血管疾病、营养不良、糖尿病和肾脏病失去的平均健康寿命中位数高居前5位。结论 2010-2019年广州市居民期望寿命和HALE稳定增长，但城区边缘居民的生命质量低于中心城区。非传染性疾病是健康寿命损失的主要原因。需根据地域特征制定健康政策和防治措施，针对重点疾病合理分配社会医疗资源，以降低其疾病负担。 |
| 英文摘要: |
| Objective To analyze the spatiotemporal distribution of life expectancy (LE) and health-adjusted life expectancy (HALE) in Guangzhou from 2010 to 2019,and quantize the comprehensive impact of different causes and sequelae on health.Methods The LE,HALE,and cause-excluded health adjusted life expectancy (CEHALE) were estimated using cause-of-death surveillance datasets from Guangzhou Municipal Center for Disease Control and Prevention from 2010 to 2019 and open data from the Global Burden of Disease Study.Joinpoint log-linear regression model was used to analyze the temporal trend and described spatial distribution.Results In 2019,the LE in residents in Guangzhou was 82.9 years (80.1 years in men and 85.9 years in women),and the HALE was 75.6 years (74.0 years in men and 77.3 years in women).Compared with the urban fringe,the central urban area had higher LE and HALE,and the differences between LE and HALE were small.The LE and HALE in Guangzhou showed an increasing trend from 2010 to 2019.The LE increased by 2.8 years (AAPC=0.4,95%CI:0.3-0.4),with the increase of 2.8 years in men and 2.9 years in women.The HALE increased by 2.4 years (AAPC=0.3,95%CI:0.3-0.4),with the increase of 2.5 years in men and 2.2 years in women.The median healthy life lost due to communicable,maternal,neonatal,and nutritional diseases was 6.2 years (AAPC=-4.2,95%CI:-5.3——3.1),while the median healthy life lost due to non-communicable diseases was 14.7 years (AAPC=1.6,95%CI:0.9-2.3),the median healthy life expectancy reduced by injury was 6.3 years (AAPC=-3.5,95%CI:-4.5——2.6).Musculoskeletal disorders,skin and subcutaneous diseases,cardiovascular diseases,nutritional deficiencies,diabetes and kidney diseases were the top five diseases causing healthy life expectancy loss.Conclusion The LE and HALE in residents in Guangzhou increased steadily from 2010 to 2019,but the quality of life in the urban fringe was lower than that of the central urban area.Non-communicable diseases were the leading causes of healthy life expectancy loss.Health policies and prevention measures should be developed according to area specific characteristics,and social medical resources should be rationally allocated to key diseases to reduce their disease burden. |
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