1990—2019 年中國歸因于高體質指數的2 型糖尿病疾病負擔分析與預測研究

李子悅，方珈文，林凱程

1.510515 廣東省廣州市，南方醫科大學衛生管理學院

2.510515 廣東省廣州市，南方醫科大學南方醫院

糖尿病是主要的慢性非傳染性疾病之一，近年來該病的患病率與死亡率不斷上升，給個人和社會發展造成沉重的經濟與疾病負擔［1］。據國際糖尿病聯盟2021 年統計［2］，全球有5.37 億人患有糖尿病，較2000 年增加了約3.5 倍（2000 年糖尿病患病人數為1.51 億），其中近半數的糖尿病患者尚未確診，說明很多患者并不知曉自己已患病。目前中國糖尿病患者最多（1.41 億），約占全球糖尿病患者的1/4，其中絕大多數為2 型糖尿病患者，提示中國應及時采取有效綜合措施防控2 型糖尿病，改善民眾健康水平。有研究發現糖尿病患者的心血管疾病患病率較高，心血管并發癥是糖尿病患者死亡的主要原因［3］。2 型糖尿病一般與城市化、老齡化、超重肥胖與遺傳易感性相關［4］，超重與肥胖是其主要危險因素［5-6］。隨著我國經濟的發展，人們的生活方式與飲食結構發生了變化，肥胖患病率不斷上升［7］，預計糖尿病疾病負擔將持續上升。既往研究側重我國2 型糖尿病疾病負擔與趨勢分析［8］，較少涉及疾病負擔預測及歸因分析，預測方法一般用到貝葉斯-時期-隊列分析、線性回歸模型等［9-10］，較少使用自回歸移動平均模型（ARIMA，ARIMA 模型預測精度高，常用于醫學預測研究）。因此，本研究利用2019 年全球疾病負擔研究（GBD 2019）數據庫分析1990—2019 年中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負擔情況，并構建ARIMA 模型預測2020—2024 年的疾病負擔情況，旨在了解中國2 型糖尿病防控形勢，為相關政府部門制定2型糖尿病相關預防政策和措施提供數據借鑒。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究的資料來源于GBD 2019（https://vizhub.healthdata.org）。GBD 由美國華盛頓大學健康計量與評估研究所（IHME）牽頭，收集不同來源的疾病和危險因素的可用數據，應用全面的統計模型，對全球204個國家和地區的369 種疾病或傷害的疾病負擔進行估計［11］，同時對87 種危險因素的歸因疾病負擔進行系統梳理［12］，為詳細和廣泛地了解全球健康趨勢和新出現的挑戰提供有力的基礎［13］。本研究對GBD 進行數據篩選，選擇地區為“China”“Global”，死亡原因為“Diabetes mellitus type 2”，危險因素為“High bodymass index”，指標為“DALYs”“Deaths”，年齡為“Age-standardized” 及17 個 年 齡 組“＜20、20～24、25～29……90～94、＞95 歲”，年份為“1990—2019 年”。

1.2 觀察指標

本研究采用傷殘調整壽命年（DALYs）、DALYs 率、標化DALYs 率評估2 型糖尿病疾病負擔，用死亡人數、死亡率、標化死亡率描述疾病死亡情況，相關指標均采用GBD 2019 全球標準人口進行年齡標準化［14］，變化率=（2019 年指標值-1990 年指標值）/1990 年指標值×100%。本研究將BMI 在25.0～＜30.0 kg/m2定義為超重，BMI ≥30.0 kg/m2定義為肥胖［15］。

1.3 研究方法

1.3.1 聯結點回歸模型（JRM），又稱分段回歸模型，由幾個連續的線性模型組成，常被用于描述疾病流行病學特征的變化趨勢［16］，其優勢在于能夠判斷不同時段的變化是否具有統計學意義。通過擬合聯結點回歸模型，計算不同時段的年度變化百分比（APC）、平均年度變化百分比（AAPC）以及相應的95%CI，并通過置換檢驗確定模型最終的聯結點數及P 值。當APC 或AAPC的95%CI 包含0 時，說明變化無統計學意義，反之說明變化有統計學意義。

1.3.2 ARIMA 模型是時間序列分析法最常用的模型之一［17］，又稱自回歸滑動平均混合模型，由自回歸模型與滑動平均模型組成。ARIMA 模型包含3 個參數，分別是自回歸階數（p）、差分階數（d）、移動平均階數（q），一般模型的形式為ARIMA（p，d，q）。根據赤池信息準則（AIC）、貝葉斯準則（BIC）篩選最優模型類型和參數。運用Box-Ljung 檢驗對模型殘差進行白噪聲檢驗。當P＞0.05 時，說明通過白噪聲檢驗，可用于外推預測，否則需要重新建模。用預測值與實際值得到的相對誤差、模型的平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）、均方誤差（MASE）及均方根誤差（RMSE）判斷模型預測效果，參數值越小模型預測性能越好。MAE＜10、MASE＜1 時，提示模型精度高［17］。

1.4 統計學分析

運用Excel 建立1990—2019 年中國歸因于高BMI的2 型糖尿病DALYs 和死亡數據庫，對疾病負擔趨勢進行描述分析。運用Joinpoint 4.2.0.1 軟件對1990—2019 年中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病標化DALYs 率和標化死亡率進行聯結點回歸模型擬合，分析疾病負擔不同時段的變化。運用RStudio 1.1.456 軟件構建ARIMA模型，將1990—2016 年中國人群歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負擔數據作為訓練集，用2017—2019 年數據作為測試集，采用R 語言“forecast”“tseries”包中auto.arima 等函數實現模型構建。

2 結果

2.1 1990—2019 年中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負擔狀況

1990—2019 年，我國歸因于高BMI 的2 型糖尿病DALYs 率和死亡率均呈上升趨勢，經過年齡標準化后，變化幅度稍微減小，但趨勢不變（圖1）。歸因于高BMI 的2 型糖尿病DALYs 從77.18 萬人年增至373.76萬人年，標化DALYs 率從80.21/10 萬增至181.54/10 萬，增長幅度為126%；死亡數從1.05 萬人增至4.75 萬人，標化死亡率從1.25/10 萬增至2.39/10 萬，增長幅度為91%（表1）。

表1 1990—2019 年中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負擔情況Table 1 Disease burden of type 2 diabetes attributable to high BMI in China，1990—2019

圖1 1990—2019 年中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負擔變化趨勢Figure 1 Trends in disease burden of type 2 diabetes attributable to high BMI in China，1990-2019

2.2 1990—2019 年中國不同性別歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負擔狀況

1990—2019 年，中國男性歸因于高BMI 的2 型糖尿病的標化DALYs 率及標化死亡率呈快速上升趨勢，女性標化DALYs 率平緩上升，標化死亡率先上升后下降，再逐漸緩慢上升。1990 年，我國男性歸因于高BMI 的2 型糖尿病的標化DALYs 率和標化死亡率均低于女性，2010 年開始男性標化DALYs 率開始超過女性，2014 年男性標化死亡率也超過女性，此后一直高于女性。1990—2019 年，男性標化DALYs 率從71.48/10 萬增至195.12/10 萬，女性從88.84/10 萬增至167.70/10 萬，男性標化死亡率從1.00/10 萬增至2.47/10 萬，女性從1.49增至2.35/10 萬。標化DALYs 率和標化死亡率男女性別比范圍分別是0.80～1.07 和0.67～1.05，見圖2。

2.3 1990—2019 年中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病分年齡組疾病負擔狀況

1990—2019 年不同年齡組歸因于高BMI 的2 型糖尿病的DALYs 率和死亡率整體呈上升趨勢，且隨年齡增加明顯增加。20 歲以下人群DALYs 率基本為0，在20～29 歲處于較低水平，在30 歲后迅速增加，70～74歲年齡組人群DALYs 率最高。人群死亡率在44 歲以下基本為0，在45 歲后迅速增加，在75～79 歲年齡組達到第一個高峰，在95 歲以上年齡組達到最高峰。1990～2019 年，人群DALYs 率高峰基本維持在65～69歲年齡組（1990 年337.47/10 萬，2019 年711.09/10萬）和70～74 歲年齡組（1990 年323.64/10 萬，2019 年730.47/10 萬），人群死亡率高峰維持在95 歲以上（1990年12.78/10 萬，2019 年33.29/10 萬），見圖3。

圖3 1990—2019 年不同年齡組歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負擔變化趨勢Figure 3 Trends in disease burden of type 2 diabetes attributable to high BMI by age group，1990—2019

2.4 1990—2019 年中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負擔變化趨勢

1990—2019 年的整體趨勢結果顯示，經年齡標準化后，中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病的DALYs 率和死亡率整體呈上升趨勢（AAPC 分別為2.85%和2.32%，均P＜0.05）。與全球相比，我國歸因于高BMI 的2 型糖尿病的DALYs 率和死亡率整體增速均較高（全球AAPC 分別為1.93%和1.47%，均P＜0.05）。

不同時期結果顯示，1990—2019 年我國標化DALYs 率共有4 個拐點有統計學意義（P＜0.05），分別是2000、2004、2014、2017 年，1990—2000 年呈上升趨勢，2000—2004 年增速最快（APC=7.33%），隨后增速平穩，2017—2019 年開始明顯增加。1990—2019年我國標化死亡率也有4 個拐點有統計學意義，分別是1996、2004、2007、2015 年，1990—1996 年呈上升趨勢，1996—2004 年增速最快（APC=5.57%），2004—2007 年呈下降趨勢（APC=-1.11%），隨后平穩增加，2015—2019 年開始明顯增加，見表2。

表2 中國及全球歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負擔變化情況的Joinpoint 回歸分析Table 2 Joinpoint regression analysis of changes in disease burden of type 2 diabetes attributable to high BMI in China and globally

2.5 中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病DALYs 預測模型構建

由auto.arima 函數得到AIC 與BIC 最小的中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病DALYs 模型為ARIMA（2，1，0）（AIC=89.6，BIC=94.64）。對模型殘差序列進行白噪聲檢驗，延遲6 階、12 階統計量分別為χ2=4.706（P=0.582）、χ2=7.158（P=0.847），差異無統計學意義，提示為白噪聲，所擬合模型合格。圖4 中，紅線為實際值，黑色虛線為訓練集的擬合值，藍色點為測試集的預測值，淺灰色區域為預測值95%CI 值，深灰色區域為預測值80%CI。2017—2019 年標化DALYs 率預測值基本在95%CI 內（圖4），預測值與實際值的相對誤差為0.16%～3.96%（表3）。DALYs 預測模型的MAPE、MAE、MASE及RMSE分別是0.564%、0.722、0.206及1.103（表4），均說明模型預測性能好。

表3 中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病標化DALYs 率和標化死亡率預測值與實際值Table 3 Predicted values and actual values of standardized DALYs rate and standardized mortality of type 2 diabetes attributable to high BMI in China

表4 中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病標化DALYs 率和標化死亡率ARIMA 預測模型擬合精度Table 4 Fitting precision of ARIMA prediction model for standardized DALYs and standardized mortality of type 2 diabetes attributable to high BMI in China

圖4 ARIMA（2，1，0）DALYs 預測模型的擬合與預測效果Figure 4 Fitting and predictive performance of ARIMA（2，1，0） DALYs prediction model

2.6 中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病死亡預測模型構建

AIC 與BIC 最小的中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病死亡模型為ARIMA（1，1，1）（AIC=-101.23，BIC=-96.2）。對模型殘差序列進行白噪聲檢驗，延遲6 階、12 階統計量分別為χ2=2.740（P=0.841）、χ2=11.183（P=0.513），模型通過檢驗，可用于外推預測。由圖5 可見，2017—2019 年標化死亡率預測值基本在80%CI內，與實際值基本重合，相對誤差為0.35%～0.78%（表3）。死亡預測模型的MAPE、MAE、MASE 及RMSE 分別是1.135%、0.021、0.448、0.028（表4），均說明模型預測效果不錯。

圖5 ARIMA（1，1，1）和ARIMA（1，1，0）死亡預測模型的擬合與預測效果Figure 5 Fitting and predictive performance of ARIMA（1，1，1）and ARIMA（1，1，0）mortality prediction model

2.7 中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病DALYs 率與死亡率預測

最終選擇擬合效果較好的模型對1990—2019 年的標化DALYs 率和標化死亡率進行擬合，DALYs 預測模型為ARIMA（2，1，0），死亡預測模型為ARIMA（1，1，0）（重新擬合時選取1990—2019 年數據，結合各評價指標結果確定最終模型），預計我國2020—2024 年因高BMI 患2 型糖尿病的標化DALYs 率和標化死亡率仍保持持續上升趨勢（圖4、5），到2024 年分別達到205.142/10 萬（189.775/10 萬～220.508/10 萬）和2.621/10萬（2.343/10 萬～2.900/10 萬），見表5。

表5 基于ARIMA 模型的2020—2024 年中國歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負擔預測情況（1/10 萬）Table 5 Prediction of type 2 diabetes disease burden attributable to high BMI in China based on ARIMA model，2020—2024

3 討論

IDF 數據顯示，中國糖尿病患病人數和死亡人數位居全球首位［2］，預計2045 年糖尿病患者達到1.74 億人，其中占比最大的2 型糖尿病的發病率持續上升，發病有年輕化趨勢［18］，可見2 型糖尿病已成為中國不可忽視的公共衛生問題。本研究結果顯示，1990—2019年，我國歸因于高BMI 的2 型糖尿病的死亡和疾病負擔情況均呈上升趨勢，標化DALYs 率及標化死亡率增速均高于全球水平。一方面與醫療技術水平的提高使得更多2 型糖尿病患者被診斷出來有關；另一方面，近幾十年來中國超重和肥胖的患病率迅速上升，有研究表明高BMI 是2 型糖尿病最主要的危險因素［19-21］，超重和肥胖與2 型糖尿病的風險增高相關。根據最新全國性調查顯示，我國超過一半的成年人存在超重或肥胖［19］。隨著我國社會、經濟的發展，肥胖患病率迅速增長，人們轉向攝入更多動物源性食品、精制谷物和深加工食品的飲食習慣和久坐不動的生活方式［7］。不健康的飲食和缺乏體力活動與肥胖的結合也會增加2 型糖尿病的患病風險［22］。中國2 型糖尿病防治形勢嚴峻，因此研究歸因于高BMI 的2 型糖尿病的疾病負擔對于有效防控2型糖尿病具有重要的現實意義。

我國歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負擔呈現出明顯的性別差異。與女性相比，男性歸因于高BMI 的2 型糖尿病的標化DALYs 率及標化死亡率上升速度較快，分別在2010 年和2014 年超過女性。這與我國超重和肥胖患病率變化一致，男性的超重和肥胖患病率過去曾低于女性，近年來差異逐漸縮小。2004 年男性超重率和肥胖率為23.0%、6.3%，女性為24.7%、8.1%；2010 年男性超重率和肥胖率為31.8%、12.1%，女性為29.4%、12.0%［23］。本研究顯示，我國歸因于高BMI 的2 型糖尿病疾病負擔隨年齡增長逐漸上升，DALYs 率在30 歲后上升明顯，在70～74 歲年齡組達到高峰，死亡率在45 歲后迅速增加，在95 歲以上達到高峰，與既往多數研究結果一致［24-25］。隨著我國超重和肥胖患病率在全年齡段的增加，年輕人群患2 型糖尿病的風險增大，提示應改變“糖尿病是老年病”的錯誤認識，要在全人群中普及糖尿病的防病知識。研究指出老年2 型糖尿病占糖尿病的一半以上［26］，這是因為老年人胰島功能差，2 型糖尿病并發癥和伴隨疾病多，且中老年人患2 型糖尿病致死風險更高，因此需要重視老年2 型糖尿病的及早防治，最大限度減少對老年人健康的危害。

預測結果顯示，我國2020—2024 年因高BMI 患2型糖尿病造成的標化DALYs 率和年齡標化死亡率預計仍持續上升，與既往研究結果一致［2］，提示2 型糖尿病的防治仍需推進。目前我國糖尿病人群中，2 型糖尿病占90%以上，糖尿病的知曉率（36.5%）、治療率（32.2%）和控制率（49.2%）雖有所改善，但仍處于較低水平，未診斷的糖尿病比例較高［4］，提示在2 型糖尿病的健康教育上仍需要加強，提高人群對糖尿病防治的知曉度和參與度?！吨袊乐温圆≈虚L期規劃（2017—2025 年）》對糖尿病的管理進行規范［27］，提出到2020 和2025 年，糖尿病致過早死亡率較2015 年分別降低10%和20%。《健康中國行動（2019—2030年）》也提出了糖尿病防治行動目標［28］，即糖尿病患者規范管理率、糖尿病治療率、糖尿病控制率、糖尿病并發癥篩查率持續提高。超重和肥胖是2 型糖尿病的重要危險因素，體重管理是降低2 型糖尿病患病風險最有效的措施，正確的飲食和適量的鍛煉有助于體質量管理［21，29］，因此建議相關部門應加強重點人群的飲食與運動干預，如飲食上多吃全麥、低脂食品，少吃細糧、加工食品［30］，其次是每周至少進行2.5～5.0 h 中等強度有氧運動［31］。

本研究使用GBD 數據庫對中國整體歸因于高BMI的2 型糖尿病疾病負擔進行分析，未考慮各地區存在的差異。此外，GBD 數據基于統計學模型對數據進行估計，與真實結果可能存在偏移，有待利用中國真實監測數據進一步分析。

綜上所述，1990—2019 年我國歸因于高BMI 的2型糖尿病的死亡和疾病負擔均呈上升趨勢，不同性別和年齡中存在差異，男性、中老年人群是2 型糖尿病的重點關注對象，同時也要重視年輕人群的潛在患病風險。隨著超重和肥胖患病率的上升，人們不健康的飲食習慣和生活方式，也使得患2 型糖尿病的風險越來越高。為降低2 型糖尿病疾病負擔，應關注2 型糖尿病的早期預防，加強患者及重點人群的健康管理，尤其是體質量管理，提倡健康飲食和生活習慣。

作者貢獻：李子悅負責研究的整體構思與設計、數據收集整理、論文撰寫與修訂；方珈文負責數據分析、圖表制作、文獻整理；林凱程負責文章的修訂、文章的質量控制與審查，并提供資金資助。

本文無利益沖突。