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食管癌(EC)是全球肿瘤相关死亡的第六大原因。对EC负担的估计是必要的,可以为当地的癌症控制提供循证建议。
本研究的目的是通过估计2013 - 2030年中国按性别分列的残疾调整生命年(DALYs)和直接医疗支出,预测EC的疾病负担。
建立动态队列马尔可夫模型,按性别模拟EC流行率、DALYs和直接医疗支出。输入数据收集自《中国统计年鉴》、《中国儿童发展统计报告》、《世界人口展望2019》和已发表论文。采用JoinPoint回归程序计算DALY率的年平均百分比变化(AAPC),采用年平均增长率(AAGR)分析直接医疗支出随时间的变化趋势。
从2013年到2030年,预计EC患病率将从每10万人61.0例增加到64.5例,每年EC病例增加11.5%(从83.56万例增加到93.18万例)。调整寿命年数将增加21.3%(从30033.4万增加到3644.4万),损失的寿命年数将占调整寿命年数的90%以上。每10万人的DALY比率将从219.2提高到252.3;然而,性别之间存在差异,男性从302.9增加到384.3,女性从131.2下降到115.9。男女的AAPC分别为0.8% (95% CI 0.8% ~ 0.9%)、1.4% (95% CI 1.3% ~ 1.5%)和-0.7% (95% CI -0.8% ~ -0.7%)。直接医疗支出将增长128.7%(从33.4亿美元增加到764亿美元),年增长比为5.0%。男性的直接医疗支出是女性的2-3倍。
肠胃炎仍然会造成严重的疾病和经济负担。大部分的残疾调整调整年都是由青年福利人员承担的,这凸显出迫切需要制定一项有利的政策来减轻欧共体负担。
食管癌是一种起源于食道上皮的严重恶性肿瘤。根据2020年全球癌症统计,EC是全球第六大死亡原因和第七大最常见癌症[
在中国,EC的发病率和死亡率已有充分的文献记载;然而,其患病率、过早死亡率和致残率及其在未来几十年的估计还没有得到详细调查。此外,在过去几十年里,关于估计由EC引起的直接医疗开支的数据较少[
在本研究中,我们按性别估算了2013 - 2030年EC患病率、过早死亡率和致残率,以及残疾调整生命年率和直接医疗支出。我们提供DALY比率的年平均变动百分比(AAPC)和直接医疗开支的年平均增长率(AAGR)。我们希望我们的研究能为政策制定者精准防控电子商务提供循证建议,有助于减轻中国电子商务的社会和经济负担。
我们选择2012年作为基准年。2012 - 2019年的出生率、全因死亡率、性别比和出生时标准预期寿命数据收集自中国统计局发布的《中国统计年鉴》[
我们使用特定年龄的人群和全因死亡率、特定年龄的EC发病率、2012年的死亡率和EC死亡率,通过DisMod模型估计2012年EC患病率、平均发病年龄和EC持续时间[
残疾调整年是对疾病总体负担的一种以时间为基础的衡量方法,代表因过早死亡而失去的生命年数和因疾病而残疾的生命年数之和。1个伤残调整年的损失相当于1年的完全健康[
在哪里
直接医疗支出是指在医院发生的直接医疗支出总额。按下列公式估计每位病人每年的平均直接医疗开支:
在哪里
我们构建了包含新生儿、健康、EC、EC特异性死亡和其他死亡五种状态的动态队列马尔可夫模型。我们假设ec特异性死亡为非吸收状态。图S1
使用以下公式估计从新生儿到健康的过渡:T_newtohealth= R_b×Count_alive×(1-M_正),其中T_newtohealth表示每年从新生儿状态转移到健康状态的人数,R_b是年出生率,Count_alive是最后一个模拟周期结束时仍然活着的人数,由处于健康状态和EC状态的人数相加,M_正是每年的婴儿死亡概率由新生状态转为其他死亡状态的人数为1-T_newtohealth.我们使用EC年度发病率概率来确定从健康状态转移到EC状态的人数。卫生年度死亡概率定义为非ec年度死亡概率,由全因死亡概率与ec相关死亡概率之差计算得出。EC状态的年死亡概率由EC状态的年死亡概率和非EC状态的年死亡概率两部分组成。
此外,我们检查了DALY率的AAPC,包括95% ci,以及直接医疗支出的AAGR。使用TreeAge Pro 2019估算DALY和直接医疗支出,使用JoinPoint回归程序软件(版本4.7.0.0)计算DALY率的AAPC和95% ci [
进行了单向灵敏度分析,以估计模型的计算受输入数据的不确定性影响的程度。敏感性分析仅限于男女的出生率和全因死亡率、总人口的性比、EC发病率和死亡率的AAPC、5年生存率和直接医疗支出的AAGR。出生率、全因死亡率和总人口性别比的范围来自《2019年世界人口展望》。EC发病率、死亡率和5年生存率的AAPC范围是从已发表的论文中收集的95% ci。直接医疗支出的实际费用比率的范围被简单地假定为一个"合理的"范围,其变化幅度为基本情况值的±10%。
我们通过比较输入的EC发病率与模型模拟的EC发病率进行内部验证。拟合优度的计算方法是绘制模型预测值与输入值的曲线,并拟合无截距的线性曲线。平方线性相关系数(
模型模拟的EC发病率与输入数据非常接近(图S2)
从2013年到2030年,EC患病率将从每10万人中61.00人增加到64.5人,并在2020年达到每10万人中67.9人的峰值。在男性中,EC的发病率预计会急剧上升,从每10万人82.0例上升到96.4例,而在女性中,发病率预计会先上升后下降,从而从每10万人38.9例下降到31.6例。EC病例总数将增加11.5%(从83.56万例增至93.18万例),并将在2021年达到96.15万例的峰值。男性肠胃炎病例将增加22.9%(由575,500例增至7707,500例),而女性则会先增加后减少,整体减少13.8%(由260,100例增至224,3000例)。
预测2013 - 2030年中国食管癌患病率和确诊食管癌人数,按性别分列。
一年 | 男性 | 女性 | 总计 | |||||
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患病率(每10万人) | 情况下,n | 患病率(每10万人) | 情况下,n | 患病率(每10万人) | 情况下,n | ||
2013 | 82.0 | 575500年 | 38.9 | 260100年 | 61.0 | 835600年 | ||
2014 | 86.1 | 607600年 | 40.4 | 270900年 | 63.8 | 878500年 | ||
2015 | 89.0 | 631100年 | 41.1 | 277000年 | 65.6 | 908100年 | ||
2016 | 91.1 | 648600年 | 41.3 | 279900年 | 66.8 | 928500年 | ||
2017 | 92.4 | 661900年 | 41.1 | 280500年 | 67.4 | 942300年 | ||
2018 | 93.4 | 672300年 | 40.7 | 279400年 | 67.7 | 951600年 | ||
2019 | 94.3 | 680600年 | 40.2 | 277100年 | 67.9 | 957700年 | ||
2020 | 94.9 | 687100年 | 39.6 | 273800年 | 67.9 | 961000年 | ||
2021 | 95.3 | 691800年 | 38.9 | 269800年 | 67.7 | 961500年 | ||
2022 | 95.6 | 695500年 | 38.1 | 265300年 | 67.5 | 960700年 | ||
2023 | 95.8 | 698500年 | 37.3 | 260500年 | 67.2 | 959000年 | ||
2024 | 95.9 | 701100年 | 36.5 | 255600年 | 66.8 | 956600年 | ||
2025 | 96.0 | 703400年 | 35.6 | 250500年 | 66.4 | 953900年 | ||
2026 | 96.1 | 704700年 | 34.8 | 245300年 | 66.0 | 950000年 | ||
2027 | 96.2 | 705700年 | 34.0 | 240000年 | 65.7 | 945700年 | ||
2028 | 96.3 | 706500年 | 33.2 | 234700年 | 65.3 | 941200年 | ||
2029 | 96.4 | 707100年 | 32.4 | 229500年 | 64.9 | 936500年 | ||
2030 | 96.4 | 707500年 | 31.6 | 224300年 | 64.5 | 931800年 |
Joinpoint回归分析的结果说明了AAPC在DALY率中的统计显著性。从2013年到2030年,每10万人的整体DALY比率将从219.2上升到252.3,并将在2021年达到262.1的峰值。AAPC为0.8% (95% CI 0.8%-0.9%)。男性在302.9 ~ 384.3之间明显增加,占AAPC的1.4% (95% CI 1.3% ~ 1.5%)。然而,在女性中出现了总体显著下降趋势(从131.2下降到115.9),在2017年达到147.4的峰值。AAPC将为-0.7% (95% CI -0.8%至-0.7%)。
2013 - 2030年食管癌的预测残疾调整生命年(DALYs)按性别划分。YLL:失去的岁月;YLD:残疾生活多年;AGR:年增长率。
2013 - 2030年中国食管癌残疾调整生命年(DALYs)预测变化趋势,按性别分类。在所有3个图中,年百分比变化(APC)和平均年百分比变化(AAPC)都显著不同于零
预计男女每年的直接医疗开支会大幅增加(
2013 - 2030年中国食管癌年度直接医疗支出总额,按性别分列。
敏感性分析结果表明,直接医疗支出AAGR、5年生存率、EC发病率AAPC的变化对EC直接医疗支出有显著影响,而残疾体重、5年生存率、EC发病率AAPC、全因死亡率风险比、出生率的变化对DALYs有明显影响。
根据敏感性分析中考虑的关键参数,中国男性食管癌的估计累积直接医疗支出(DME)和残疾调整生命年(DALYs)的变化。
参数 | 估计二甲醚的变化,数十亿(%) | 估计DALYs的变化,千(%) | ||||||
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2030 | 2025 | 2020 | 2030 | 2025 | 2020 | ||
基线值 | 741.7 | 475.2 | 261.9 | 49957.5 | 35889.7 | 22037.9 | ||
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0.0475而不是0.0432 | 33.1 (4.5) | 14.8 (3.1) | 4.9 (1.7) | 数控b | 数控 | 数控 | |
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0.0388而不是0.0432 | -32.2 (-4.3) | -14.7 (-3.1) | -4.9 (-1.9) | 数控 | 数控 | 数控 | |
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0.208而不是0.199 | 12.3 (1.7) | 7.2 (1.5) | 3.3 (1.3) | -130.8 (-0.3) | -139.3 (-0.4) | -135.9 (-0.6) | |
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0.190而不是0.199 | -12.4 (-1.7) | -7.3 (-1.5) | -3.4 (-1.3) | 131.0 (0.3) | 139.9 (0.4) | 137.5 (0.6) | |
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1.47而不是1.33 | -2.7 (-0.4) | -1.2 (-0.3) | -0.4 (-0.2) | -146.0 (-0.3) | -71.5 (-0.2) | -24.4 (-0.1) | |
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1.20而不是1.33 | 2.8 (0.4) | 1.2 (0.3) | 0.4 (0.2) | 153.2 (0.3) | 74.9 (0.2) | 25.5 (0.1) | |
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高估计c | 2.6 (0.4) | 0.3 (0.1) | 数控 | 107.2 (0.2) | 12.14 (0.0) | 数控 | |
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低估计c | -2.6 (-0.4) | -0.3 (-0.1) | 数控 | -107.6 (-0.2) | -12.2 (0.0) | 数控 | |
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高估计d | -0.1 (0.0) | -0.01 (0.0) | 数控 | 5 (0.0) | -0.5 (0.0) | 数控 | |
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低估计d | 0.1 (0.0) | 数控 | 数控 | 5.0 (0.0) | 0.6 (0.0) | 数控 | |
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1.04而不是0.95 | 数控 | 数控 | 数控 | -1.2 (0.0) | 0.7 (0.0) | -0.2 (0.0) | |
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0.85而不是0.94 | 数控 | 数控 | 数控 | 1.5 (0.0) | -0.6 (0.0) | 0.2 (0.0) | |
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0.435而不是0.395 | 数控 | 数控 | 数控 | 393.2 (0.8) | 284.0 (0.8) | 176.1 (0.8) | |
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0.356而不是0.395 | 数控 | 数控 | 数控 | -393.2 (-0.8) | -284.0 (-0.8) | -176.1 (-0.8) | |
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高估计e | 数控 | 数控 | 数控 | 数控 | 数控 | 数控 | |
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低估计e | 数控 | 数控 | 数控 | 数控 | 数控 | 数控 |
一个AAGR:年平均增长率。
bNC:估算成本和DALYs没有变化。
c见附表S2
d参见表S3
e见附表S4
根据敏感性分析中考虑的关键参数,中国女性食管癌(EC)的估计累积成本和残疾调整生命年(DALYs)的变化。
参数 | 估算成本变化,数十亿(%) | 估计DALYs的变化,千(%) | ||||||||||
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2030 | 2025 | 2020 | 2030 | 2025 | 2020 | ||||||
基线值 | 279.5 | 191.1 | 111.7 | 17687.7 | 13382.4 | 8628.1 | ||||||
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0.0475而不是0.0432 | 11.8 (4.2) | 5.8 (3.0) | 2.0 (1.8) | 数控c | 数控 | 数控 | |||||
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0.0388而不是0.0432 | -11.4 (-4.1) | -5.7 (-3.0) | -2.0 (-1.8) | 数控 | 数控 | 数控 | |||||
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-0.016而不是-0.025 | 18.3 (6.5) | 7.7 (4.0) | 2.1 (1.9) | 873.3 (5.0) | 402.4 (3.0) | 109.1 (1.3) | |||||
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-0.035而不是-0.025 | -18.4 (-6.6) | -8.0 (-4.2) | -2.2 (-2.0) | -891.9 (-5.0) | -422.9 (-3.2) | -117.9 (-1.4) | |||||
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-0.011而不是-0.027 | 数控 | 数控 | 数控 | 0.9 (0.0) | 0.4 (0.0) | 0.1 (0.0) | |||||
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-0.042而不是-0.027 | 数控 | 数控 | 数控 | -0.8 (0.0) | -0.3 (0.0) | -0.1 (0.0) | |||||
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0.208而不是0.199 | 6.9 (2.5) | 4.2 (2.2) | 2.0 (1.8) | -57.9 (-0.3) | -71.8 (-0.5) | -77.5 (-0.9) | |||||
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0.190而不是0.199 | -6.4 (-2.3) | -4.0 (-2.1) | -1.9 (-1.7) | 53.3 (0.3) | 66.6 (0.5) | 72.9 (0.8) | |||||
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1.47而不是1.33 | 1.0 (0.4) | 0.8 (0.2) | 0.2 (0.2) | 51.2 (0.3) | 27.0 (0.2) | 10.0 (0.1) | |||||
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1.20而不是1.33 | -1.1 (-0.4) | -0.5 (-0.3) | -0.2 (-0.2) | -53.3 (-0.3) | -28.1 (-0.2) | -10.3 (-0.1) | |||||
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高估计e | 0.7 (0.3) | 0.1 (0.1) | 数控 | 27.0 (0.2) | 3.2 (0.0) | 数控 | |||||
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低估计e | -0.7 (-0.3) | -0.1 (-0.1) | 数控 | -27.2 (-0.2) | -3.2 (0.0) | 数控 | |||||
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高估计f | 数控 | 数控 | 数控 | -1.2 (-0.0) | -0.1 (0.0) | 数控 | |||||
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低估计f | 数控 | 数控 | 数控 | 1.2 (0.0) | 0.1 (0.0) | 数控 | |||||
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1.04而不是0.95 | 数控 | 数控 | 数控 | 0.4 (0.0) | 0.19 (0.0) | 0.1 (0.0) | |||||
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0.85而不是0.94 | 数控 | 数控 | 数控 | -0.5 (0.0) | -0.2 (0.0) | -0.1 (0.0) | |||||
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0.435而不是0.395 | 数控 | 数控 | 数控 | 147.6 (0.8) | 112.3 (0.9) | 73.3 (0.9) | |||||
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0.356而不是0.395 | 数控 | 数控 | 数控 | -147.6 (-0.8) | -112.3 (-0.8) | -73.3 (-0.9) | |||||
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高估计e | 数控 | 数控 | 数控 | 数控 | 数控 | 数控 | |||||
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低估计e | 数控 | 数控 | 数控 | 数控 | 数控 | 数控 |
一个AAGR:年平均增长率。
b直接医疗支出。
cNC:估算成本和DALYs没有变化。
dAAPC:年平均百分比变化。
e见附表S2
f参见表S3
据我们所知,这是中国首次对EC国家疾病负担进行建模研究。据我们估计,在未来几十年里,EC造成的疾病和经济负担将大幅增加。从2013年到2030年,EC患病率将增加11.5%(从83.56万增加到93.18万);残疾调整年总人数将增加21.3%(由300,034,000增至36,444,000);每10万人DALY率由219.2人提高到252.3人,平均人口增长率为0.8%;直接医疗支出增长128.7%(从334亿美元增加到764亿美元),年均增长比为5%。此外,我们发现性别之间的负担差异很大:男性的患病率和直接医疗支出是女性的2.2-3.2倍,DALYs是女性的2.4-3.4倍。
在全球EC事件病例数、死亡人数和DALYs数量方面,中国接近最高[
尽管先前的研究表明,在过去的几十年里,EC的发病率和死亡率有所下降,但本研究表明,EC的患病率、DALYs和直接医疗支出持续增加。这主要是由于EC病例绝对数量的增加。此外,敏感性分析显示,EC发生率、5年生存率和残疾体重对DALYs有相当大的影响。总之,这些研究结果表明,降低EC发生率、过早死亡和个人直接医疗支出、提高5年生存率和疾病相关生活质量具有重要意义。
因此,政策制定者应该采取综合有效的策略来减轻EC带来的负担,可能的重点是癌症预防意识、早发现、早诊断、早治疗,以及对癌症防治知识的需求和获取。首先,筛查是原发性和继发性疾病预防的主要策略,可以在早期发现疾病,有效治疗,因此应大力推荐筛查[
中国遭受了高额的灾难性卫生支出。自付费用总额约占卫生支出总额的30%,在2010年至2019年期间增长了120.6% [
在解释我们的结果时,应该注意到一些局限性。首先,由于没有可比较的公开数据,很难检查我们模型的外部验证。但由于该模型是在DisMod II模型结构的基础上开发的,能够很好地反映电子商务的动态发展,拟合优度分析显示了模型的内部效度,因此具有良好的外观和内部效度。其次,由于没有模拟间接成本和隐性成本,我们的模型低估了电子商务的总经济负担。第三,输入数据是根据过去的数据值估计的,不能提供准确的评价。而灵敏度分析则反映了输入的不确定性所引起的变化。拟合优度分析表明,该模型具有良好的内部效度。
在中国,EC仍然造成严重的疾病和经济负担,未来几十年DALYs和直接医疗支出将继续增加。男性患者的负担高于女性患者。青少年残疾年数占残疾年数的大部分。要实施筛查、提高卫生素养、提高家庭经济水平、扩大保险覆盖范围、加强医院预付费保险方式、加强公共救助体系、扩大国家药品集中批量采购等综合战略,提高EC防控水平。此外,应加强临床治疗和临终护理,提高生活质量。
补充数据(图S1-S2,表S1-S11)。
年平均增长率
年平均变化百分比
灾难性的卫生支出
残疾调整生命年
食道癌
食管鳞状细胞癌
全球疾病负担
由于残疾而失去了多年的生命
过早死亡造成的寿命损失
本研究得到浙江省自然科学基金项目(资助号:LY21G030013)的资助。
没有宣布。