JPH JMIR公共卫生监测 JMIR公共卫生和监测 2369 - 2960 卡塔尔世界杯8强波胆分析 加拿大多伦多 v8i3e33191 34963658 10.2196/33191 原始论文 原始论文 2013 - 2030年中国食管癌的疾病和经济负担:动态队列模型研究 埃塞俄比亚 尤瑟夫 Azadnajafabad 新浪 首歌 Suhang 渊源 博士学位 1 https://orcid.org/0000-0003-2326-8950 Junfang 博士学位 2 https://orcid.org/0000-0001-9133-8960 宇轩 博士学位 2 https://orcid.org/0000-0002-5967-7492 唱ydF4y2Ba Xueshan 博士学位 2 https://orcid.org/0000-0002-1115-6815 越南盾 Hengjin 博士学位 2 https://orcid.org/0000-0002-5064-7297 Changgui 医学博士 3.
一般实践 杭州市第九人民医院 一鹏路98号 钱塘区 杭州,311225 中国 86 13757119185 generalpractice@163.com
https://orcid.org/0000-0002-8053-8649
科学与教育系 杭州市第九人民医院 杭州 中国 卫生政策研究中心 公共卫生学院 浙江大学医学院 杭州 中国 一般实践 杭州市第九人民医院 杭州 中国 通讯作者:陈昌贵 generalpractice@163.com 3. 2022 2 3. 2022 8 3. e33191 27 8 2021 24 10 2021 15 12 2021 28 12 2021 ©李媛媛,徐俊芳,顾宇轩,孙雪山,董恒进,陈昌贵。最初发表于JMIR公共卫生和监测(https://publichealth.www.mybigtv.com), 02.03.2022。 2022

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背景

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。

客观的

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。

方法

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。

结果

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。

结论

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。

食道癌 疾病负担 残疾调整生命年 经济负担
简介

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[ 1].EC发病率在地理分布上存在很大差异,东亚地区EC负担最重,2017年中国新增EC病例和死亡人数最多[ 2 3.].在中国,EC是2012年第四大死因和第五大最常见癌症[ 4].2012年估计有286,700例新病例和210 900例死亡,发病率和死亡率为21.2/105和15.2/105,分别[ 5 6].尽管EC的发病率和死亡率有所下降,但仍给社会、家庭和个人带来巨大负担,1990 - 2017年中国新增病例和死亡病例分别增长了52.3%和40.0% [ 1].更具体地说,在中国,90%以上的EC患者被诊断为浸润性癌,其中20%已经发生远处转移,整体5年生存率约为18.4% [ 6 7].

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[ 8 9].现有的研究多集中于每名病人的平均直接医疗开支、每次住院的平均开支或每名病人的平均每日开支[ 10].然而,由于电子商务的存在,人们对医疗直接支出总额及其发展趋势知之甚少。《健康中国2030》发布了到2030年预期寿命增加3岁,达到79岁的健康关键指标,重大慢性疾病导致的过早死亡率下降30%,个人卫生支出占卫生支出总额比重下降25% [ 11].所有这些因素都对慢性病的预防和控制提出了更大的需求。

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。

方法 数据源

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》[ 12].2012 - 2019年婴儿死亡率取自《中国儿童发展统计报告(2011-2020年)》[ 13].此后几年的所有队列数据取自联合国人口司发布的《2019年世界人口展望》[ 14].男童和女童的出生率和婴儿死亡率是根据出生时的性别比计算的。男女全因死亡率是根据男女死亡率结合总人口性别比和男女全因死亡率危险度比,取自《中华人民共和国2010年人口普查统计表》[ 15].

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[ 16].根据中华人民共和国2010年人口普查收集的数据,估计了不同年龄的人口和全因死亡率。EC发病率和死亡率是从已发表的数据中收集的[ 6 17],而死亡率是根据存活数据估计的[ 6].此外,利用EC发病率和死亡率的AAPC来模拟随后每年EC发病率和死亡率[ 6 17].

措施 DALYs的计算

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[ 18].计算方法如下[ 19]:

戴利=葵花籽油+收获率 葵花籽油= KCeγα/(γ+β)2{e——(γ+β)(L +α)[- (γ+β)(L+α) - 1] - eα-(γ+β)[- (γ+β) α-1]} + 1-K /γ (1-eL -γ4 收获率= DKCeγα的{e-(γ+β)(L ' +α')[- (γ+β)(L ' +α ') - 1] - e-(γ+β)α'[- (γ+β)α ' - 1]} + D(1-D)/γ (1-e)-γL”4

在哪里 K为年龄加权调制因子, C是调整不平等年龄权重的必要常数, γ是标准贴现率, β是标准年龄体重, l年龄是预期寿命的标准吗 α α是死亡年龄 D是残疾权重, α的残疾的发病年龄,和 L '是残疾的持续时间。关键参数设置如下: K= 1, C= 0.1658, γ= 0.03, β= .04点。 l为出生时的标准预期寿命与因EC而死亡时的平均年龄之差, α定义为EC的平均发病年龄和持续时间之和,和 D使用2013年全球疾病负担残疾权重(GBD)研究中的值和中国的临床阶段数据进行估算。根据GBD报告,EC诊断/治疗和控制(I-II期)、伴有末端前转移的癌症(III期)和终末期(IV期)的残疾权重分别为0.288、0.451和0.540 [ 20.].EC临床分期数据来自一项10年多中心回顾性调查,I-II期、III期和IV期疾病的比例分别为45.5%、33.8%和20.7% [ 7].因此,加权平均残疾权重为0.395。此外,用EC患病率计算YLD。

每个病人的直接医疗支出

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: C2012×(1 + AAGR N +1,在那里 C2012为2012年的人均直接医疗支出,数据来自《2013年中国卫生统计年鉴》,AAGR数据来自《2010-2017年中国卫生统计年鉴》公布的2010-2017年人均直接医疗支出(见表S1) 多媒体附件1) [ 21].平均年增长率是用每年增长率除以年数计算的,公式如下:

AAGR =∑(V结束/ V开始1)×100% / n - 1,

在哪里 V结束 表示未来值, V开始 表示当前值,并且 N表示年数。此外,使用2017年3.506的购买力平价换算成美元的国民生产总值(agr) [ 22].

统计分析 队列马尔可夫模型

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 多媒体附件1显示模型,箭头表示队列人口在状态之间的迁移,由预定义的迁移概率确定。选择1年为周期。

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_),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_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 [ 23 24].其他分析使用Stata 14.0进行。

敏感性分析

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%。

验证

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( R2 ),检验模型的拟合优度。

结果 内部验证

模型模拟的EC发病率与输入数据非常接近(图S2) 多媒体附件1).回归曲线斜率为1.01 R2 为0.99,这表明两个估计值之间具有良好的一致性。

预测EC患病率和EC患者人数

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)。 表1总结细节。

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
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
DALY, DALY率和AAPC

图1按性别呈现2013 - 2030年中国因EC造成的DALYs。从2013年到2030年,男女的DALYs总额将增加21.3%(从300,03.4万增加到36,44.4万)。男性的DALYs将增加32.6%(从21,266,000增至28,209,000);相比之下,女性的总死亡率将下降6.1%(从876,800降至823,500)。值得注意的是,男女的生长年数贡献了90%以上的DALYs。 图2按年份和性别显示每10万人的DALY率。

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 α=。05level.

预计每年直接医疗开支

预计男女每年的直接医疗开支会大幅增加( 图3).从2013年到2030年,年度直接医疗支出总额将增加128.7%(从334亿美元增加到764亿美元)。年增长率为5.0%,年增长率由9.7%下降到3.8%。男性患者的直接医疗支出将是女性患者的2.2-3.2倍,男性和女性患者的直接医疗支出将分别增加152.2%和76.9%(从230亿美元增加到580亿美元,从104亿美元增加到184亿美元)。

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

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。 表2而且 表3根据在对男性和女性的敏感性分析中分别考虑到的关键投入数据的变化,总结因EC造成的累积直接医疗支出和DALYs的变化。

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(%)
2030 2025 2020 2030 2025 2020
基线值 741.7 475.2 261.9 49957.5 35889.7 22037.9
AAGR一个的测距装置
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
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
5年生存率
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)
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)
全因死亡率的风险比
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)
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)
出生率
高估计c 2.6 (0.4) 0.3 (0.1) 数控 107.2 (0.2) 12.14 (0.0) 数控
低估计c -2.6 (-0.4) -0.3 (-0.1) 数控 -107.6 (-0.2) -12.2 (0.0) 数控
总人口的性别比
高估计d -0.1 (0.0) -0.01 (0.0) 数控 5 (0.0) -0.5 (0.0) 数控
低估计d 0.1 (0.0) 数控 数控 5.0 (0.0) 0.6 (0.0) 数控
婴儿死亡风险比
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)
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)
残疾的重量
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)
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)
全因死亡率
高估计e 数控 数控 数控 数控 数控 数控
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 多媒体附件1

d参见表S3 多媒体附件1

e见附表S4 多媒体附件1

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(%)
2030 2025 2020 2030 2025 2020
基线值 279.5 191.1 111.7 17687.7 13382.4 8628.1
AAGR一个的测距装置b
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
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
AAPCdEC发病率
-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)
-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)
EC死亡率的AAPC
-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)
-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)
5年生存率
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)
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)
全因死亡率的风险比
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)
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)
出生率
高估计e 0.7 (0.3) 0.1 (0.1) 数控 27.0 (0.2) 3.2 (0.0) 数控
低估计e -0.7 (-0.3) -0.1 (-0.1) 数控 -27.2 (-0.2) -3.2 (0.0) 数控
总人口的性别比
高估计f 数控 数控 数控 -1.2 (-0.0) -0.1 (0.0) 数控
低估计f 数控 数控 数控 1.2 (0.0) 0.1 (0.0) 数控
婴儿死亡风险比
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)
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)
残疾的重量
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)
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)
全因死亡率
高估计e 数控 数控 数控 数控 数控 数控
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 多媒体附件1

f参见表S3 多媒体附件1

讨论 主要研究结果

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[ 2].2017年每10万人的DALY比率是世界其他地区的两倍(222.6比119.9)[ 2].这主要是由于中国人口老龄化程度较高,社会人口指数较低,以及与电子商务相关的高危生活方式。我们在2017年估计的DALY比率略高于GBD 2017食管癌合作者提供的估计(256.9 vs 222.6)。这种差异可能是由于计算DALYs所用的数据来源不同所致。几乎所有的DALYs都归因于过早死亡导致的YLL,这与以往的研究相当一致[ 19 25 26].此外,中国的电子商务负担存在地域差异,高风险地区造成的负担几乎是全国水平估计的4倍(810.0 vs 219.2 / 10万)[ 19].

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[ 27].此外,考虑到成本效益和年龄、性别和其他高风险行为的巨大差异,应针对不同风险水平的个体指定更详细的策略描述[ 28 29].第二,提高健康素养,包括个人健康素养和组织健康素养,与癌症风险和知识意识、健康行为和筛查、癌症早期症状识别、癌症筛查行为、卫生服务资源利用、治疗依从性和生活质量呈正相关[ 30.].此外,应建议利用社交媒体进行教育干预,以促进自我管理和加强卫生知识普及[ 31 32].加强临床治疗和终末期护理,提高患者生活质量和5年生存率。

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% [ 33].近几十年CHE的平均发病率为23.3%(95%可信区间21.1%-25.6%)[ 34],而在癌症患者中为60.1% [ 27 35].EC患者中CHE的总体发病率为69.2%,其次为结肠癌、乳腺癌和肝癌[ 27].具体而言,医疗卫生与医疗保险密切相关,新农合和无医保患者的医疗卫生覆盖率分别为73.6%和100% [ 27].尽管在2013年至2017年期间,因电子商务而产生的直接医疗开支的年增长率预计会下降,而直接医疗开支占卫生总开支的比例将由0.47%下降至0.36%,但估计绝对直接医疗开支在未来几十年仍会增加[ 33].因此,电子商务仍然是一个沉重的经济负担。此外,食管鳞状细胞癌(食管鳞癌,ESCC)是中国EC的主要组织学亚型,研究表明ESCC与社会经济地位呈很强的负相关关系[ 2 36 37].经济能力在很大程度上决定了中国癌症患者的治疗和卫生服务利用。现行的保险计划不足以解决这些差异[ 38].所有这些研究结果表明,需要采取更加综合的策略,包括提高家庭经济水平,扩大保险覆盖范围,加强预付医院保险的方式,加强公共援助体系。此外,应扩大国家药品集中批量采购的范围,因为这对降低医疗费用和医保基金支出,节约采购资金,减轻患者使用药品的负担具有重要意义[ 39 40].

限制

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。

结论

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)。

缩写 AAGR

年平均增长率

AAPC

年平均变化百分比

灾难性的卫生支出

戴利

残疾调整生命年

电子商务

食道癌

ESCC

食管鳞状细胞癌

GBD

全球疾病负担

收获率

由于残疾而失去了多年的生命

葵花籽油

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。

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