1992—2021年中国老年人群阿尔茨海默症及相关痴呆的疾病负担变化趋势及预测研究
阿尔茨海默症及相关痴呆（Alzheimer's disease and related dementia，ADRD）是一种逐渐进展的中枢神经系统退行性疾病，主要发生在老年群体之中，是一组复杂的脑部疾病［1］。ADRD是导致我国人群死亡的第五大原因，已成为当前医疗花费较昂贵和负担较重的疾病之一，严重影响我国公众健康和社会可持续发展［2］。从ADRD临床前期、轻度认知功能障碍再到痴呆期，病程通常超过10年甚至20年［3］。ADRD发病机制复杂，一旦发病难以逆转，病程漫长迁延不愈，最终以依赖他人协助与照顾为结局［4］。ADRD的患病数量在近年来不断攀升，对患者、家庭及社会的影响巨大。本研究基于2021年全球疾病负担（Global Burden of Diseases 2021，GBD 2021）的相关数据，对我国ADRD流行变化趋势进行综合分析，采用Joinpoint回归模型分析我国ADRD流行变化趋势，同时采用年龄-时期-队列（age-period-cohort analysis model，APC）模型探讨年龄、时期和队列效应对疾病的影响，并在此基础上预测2022—2030年的发病率，旨在为我国阿尔茨海默症预防和控制策略的制订与调整提供理论依据和支持。
1 资料与方法
1.1 数据来源
数据来源于GBD 2021数据库，GBD 2021提供了1950—2021年204个国家和地区以及811个国家级以下地区的最新人口估计数据［5］。该数据库提供了1980—2021年中国ADRD疾病负担数据。所使用的中国死因数据主要来源于中国死因监测系统、中国妇幼卫生监测和中国疾病预防控制中心的死因登记报告等；发病和患病数据主要来自疾病监测、国家卫生服务调查以及部分已发表的研究；危险因素数据则主要来自慢性病与危险因素监测、国家健康和营养调查、系统综述和Meta分析等［6-7］。具体数据来源可查询全球健康数据交换网站（global health data exchange，GHDx）。
1.2 指标选取
本研究从GBD 2021数据库中提取1992—2021年中国ADRD的相关数据。在数据选取时，疾病选择“Alzheimer's disease and other dementias”，疾病负担指标选择“Deaths”“Prevalence”“Incidence”“DALYs”，地区选择“China”，年份选择“1992—2021”，性别选择“Both”“Male”和“Female”，年龄选择“60~64岁”“65~69岁”“70~74岁”“75~79岁”“80~84岁”“85~89岁”“90~94岁”“95~99岁”，共8个年龄段。对获取的粗率数据进行直接标准化，标化率计算公式如下：
其中，ai表示某个年龄组的粗率，wi表示标准人口中对应某个年龄组的人口数量（或权重），A表示各年龄组的数量［8］。
1.3 统计分析
Joinpoint回归分析模型使用美国国家癌症研究所的Joinpoint Regression Program 4.9.0.0软件进行。年龄-时期-队列模型采用Stata 16.0MP软件包进行，通过效应系数来描述中国ADRD疾病负担水平及其变化。应用R 4.3.3软件的BAPC包中的贝叶斯年龄-时期-队列模型进行预测，从过去的观察中获取相关参数并进行可视化分析。双侧检验水准α=0.05。
1.3.1 Joinpoint回归模型：Joinpoint回归模型的基本思想是将一个长期趋势线通过时间拐点分成若干段，每段由拟合的连续性直线进行描述［8］。采用Joinpoint回归分析模型对ADRD标准化发病率、患病率、死亡率（分别简称为标化发病率、标化患病率、标化死亡率）进行对数变换，并基于二项分布近似计算标准误，分析年度变化百分比（APC）、平均年度变化百分比（AAPC）及其95%置信区间（CI）［9-10］。当APC>0时表示发病率或死亡率逐年上升，反之则逐年降低，当APC=AAPC时，则认为变化趋势单调无转折点。
1.3.2 年龄-时期-队列模型分析：年龄-时期-队列模型以Poisson分布为理论基础，采用内源估计量算法（intrinsic estimator，IE）独立估算年龄、时期和队列效应的效应系数，获得无偏、具有良好渐近性和有效性的估计结果，并通过赤池信息准则（akaike information criterion，AIC）、贝叶斯信息准则（bayesian information criterion，BIC）、偏差和对数似然比来评估模型的拟合度。以单独评估APC对结果的影响趋势可以得到相对有效估计结果［11-13］。一般表达式为：Y=μ+ αXa+βXp+γXc+ε。其中Y代表发病率或患病率，Xa、Xp、Xc分别代表年龄、时期、出生年份，α、β、γ分别代表年龄效应、时期效应、出生队列效应，μ表示截距，ε为残差。
1.3.3 贝叶斯年龄-时期-队列模型：贝叶斯年龄-时期-队列模型是基于年龄-时期-队列模型，引入贝叶斯方法，将未知参数的先验信息与样本信息结合，得出后验分布，并通过后验分布对未知参数进行推断［14］。本研究采用集成嵌套拉普拉斯近似（Integrated Nested Laplace Approximation，INLA）直接逼近后验边缘分布，避免了传统贝叶斯年龄-时期-队列模型中马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）采样技术的混合与收敛问题，确保了足够的准确度［15］。
2 结果
2.1 1992—2021年中国老年人ADRD的变化趋势
2.1.1 1992—2021年中国老年人ADRD的发病率、患病率变化趋势：如表1~2、图1所示，1992—2021年中国老年人群的ADRD标化发病率、标化患病率总体均呈上升趋势（发病率：AAPC=0.57%，95%CI=0.41%~0.72%；患病率：AAPC=0.64%，95%CI=0.60%~0.68%）。不同性别人群中，标化发病率和标化患病率的平均增速略有差异，就标化发病率而言，男性的AAPC略高于女性（0.63%>0.60%），而在标化患病率中，则是女性AAPC略高（0.68%>0.66%）。此外，2019—2021年标化发病率和标化患病率均呈现出最快的增长趋势，其中，标化发病率的全国APC为3.01%（95%CI=1.67%~4.36%），女性为3.35%（95%CI=2.06%~4.65%），男性为2.58%（95%CI=2.26%~2.90%）。标化患病率方面，全国总体APC为3.59%（95%CI=3.29%~3.88%），女性为4.00%（95%CI=2.33%~5.70%），男性为2.92%（95%CI=2.61%~3.24%）。
2.1.2 1992—2021年中国老年人ADRD的标化死亡率整体呈现波动变化趋势（AAPC=-0.05%，95%CI=-0.15%~0.06%），变化幅度不显著。根据时间划分，可分为四个阶段，其中2019年之前的三个阶段标化死亡率均呈下降趋势：1992—2005年为-0.11%（95%CI=-0.16%~-0.05%），2005—2013年为-0.41%（95%CI=-0.56%~-0.25%）。然而，2019—2021年标化死亡率显著上升，APC为1.96%（95%CI=0.78%~3.15%）。分性别来看，1992—2021年中国男性老年人标化死亡率呈小幅上升趋势（AAPC=0.12%，95%CI=0.04%~0.19%），而女性老年人标化死亡率虽呈下降趋势，但不显著（AAPC=-0.09%，95%CI=-0.20%~0.02%）。进一步分析发现，1992—2019年男性和女性的标化死亡率均呈下降趋势，其中男性APC为-0.06%（95%CI=-0.08%~-0.04%），女性为-0.24%（95%CI=-0.27%~-0.21%）。然而，2019—2021年男性和女性的标化死亡率均显著上升，男性APC为2.45%（95%CI=1.29%~3.63%），女性为1.97%（95%CI=0.30%~3.67%），见表1~2和图1。
2.1.3 1992—2021年中国老年人群总体的ADRD标化伤残调整寿命年（DALY）率呈波动性变化（全国：AAPC=0.09%，95%CI=-0.01%~0.19%；女性：AAPC=0.10%，95%CI=-0.02%~0.21%），变化幅度不显著。相比之下，男性标化DALY率呈显著上升趋势（AAPC=0.20%，95%CI=0.12%~0.29%）。2019—2021年全国、女性和男性的标化DALY率均出现明显升高，其中全国APC为2.39%，女性为2.47%，男性为2.26%，见表1~2和图1。
2.2 中国老年人ADRD发病率、患病率的年龄-时期-队列模型分析
2.2.1 年龄效应：中国ADRD发病率和患病率的年龄时期队列效应见表3。60岁以上男性和女性ADRD的发病、患病风险均随着年龄的增长而增加。男、女性95岁以上人群发病风险分别为60~64岁组的13.24倍和13.53倍，患病风险是60~64岁组的13.55倍和16.05倍，女性患病风险增速高于男性。
2.2.2 时期效应：ADRD在男性和女性的发病、患病风险随年份推移而增加，均在2017—2021年达到最高，具体见表3所示。男、女性在2017—2021年的发病风险分别是1992—1996年的1.69倍和1.67倍，患病风险是1992—1996年的1.70倍和1.71倍。
2.2.3 队列效应：男性和女性的ADRD的发病、患病风险在队列效应方面，均随着出生年份的推移而逐步下降，见表2。1957—1961年出生队列ADRD的发病风险是1897—1901年出生的0.36倍；男、女性的患病风险分别是1897—1901年出生的0.37倍和0.35倍，女性患病率下降幅度大于男性。
2.3 2022—2030年中国ADRD发病趋势预测
贝叶斯年龄-时期-队列模型预测结果见图2，2022—2030年中国男性与女性ADRD的标化发病率呈现上升趋势，女性标化发病率高于男性，从预测结果看，女性ADRD的标化发病率将从2021年的1 267.77/10万上升至1 820.80/10万，增幅约为43.62%；男性从2021年的920.22/10万增至2030年的1 256.30/10万，增幅约为36.52%，女性的标化发病率增幅高于同期男性。同时，男、女性2022—2030年的ADRD发病人数也在持续升高，预测显示2022—2030年男、女性发病人数增长幅度分别为89.74%和105.06%。
3 讨论
ADRD是我国实现健康老龄化道路上的重要挑战，其对家庭和社会造成了沉重的负担［16］。根据中国国家统计局2023年最新资料显示，我国已经进入深度老龄化社会［17］。近年来我国罹患ADRD的老年人口数量呈上升趋势，且ADRD患者数居世界首位［18］。本研究结果显示，中国老年人ADRD发病情况和患病情况呈现显著上升趋势，且老年女性和男性的ADRD发病和患病情况均随着年龄的增长而加重，女性的发病风险更大。可能是因为老年女性进入绝经期后，脑雌激素骤降使得葡萄糖代谢率下降，影响了大脑认知功能区域相关功能，从而增加ADRD的患病风险［19］。因此，应当考虑重视老年女性的脑健康，将ADRD的预防和控制策略提前至更早的阶段。考虑构建和完善ADRD的防控体系以及健康养老体系，加强属地化社会支持力量。
年龄-时期-队列模型的结果显示，1992—2021年，中国老年ADRD的发病率呈上升趋势，这是年龄、时期和出生队列三方面因素共同作用的结果。ADRD发病与患病风险的出生队列效应随时间推移逐渐减弱，说明当前年龄和时期效应的影响更为显著。年龄效应表明，ADRD的发病率和患病率随着年龄的增长而增加，并在95~99岁年龄段达到最高。年龄是ADRD的危险因素之一，老年群体中ADRD的发病风险随年龄上升而升高［20］。建议分年龄组采取差异化管理，强化三级预防，减少合并症的发生，切实保障患者生命质量。时期效应直接反映了社会因素对ADRD的影响，这些变化包含历史事件和环境因素［21］。研究结果显示，发病率和患病率随年份的推移呈上升趋势。2017—2021年的发病率和患病率最高，这主要与新型冠状病毒的大流行有关。已有文献表明，隔离措施可能会导致老年群体中行为和心理症状的快速增加，带来严重的社会问题，多达20%的病毒感染者在需要住ICU时出现神经系统疾病［22］。队列效应显示ADRD发病率和患病总体上随出生年份的推移呈下降趋势，这可能是因为新出生队列接受了更好的教育，比早期出生队列具有更强的健康和疾病预防意识。WHO提出“健康、参与、保障”三大维度的“积极老龄化”理念，强调老年人社会参与的重要性。老年人的主动参与与健康状态之间存在正相关关系，越积极参与经济社会发展、活跃于社区的老年人，其健康状况越好［23-24］。积极倡导老年人口健康生活，将ADRD防治纳入国家慢性病一体化管理，积极试点、长期追踪，形成老年痴呆早期预防的中国策略和中国方案［25］。
贝叶斯年龄-时期-队列模型预测结果显示，2022—2030年，我国老年人群ADRD的发病率呈上升趋势，预示着我国老年人口的精神疾病防控工作仍将面临严峻挑战。为应对这一挑战，加强老年健康照护队伍建设，考虑将阿尔茨海默症康复专项纳入国家养老保障康复管理体系，提高老年人对ADRD的健康素养，以便较早期康复介入，减少国家和家庭经济负担及照护压力，遏制ADRD在老年人群中愈演愈烈的趋势［17］。需要强调的是，预测的准确性和可靠性很大程度上取决于GBD数据库的质量，可能会存在生态学谬误，后续可以考虑对贝叶斯年龄-时期-队列模型的进一步优化［26］。此外，筛查、诊断和治疗方法的发展也可能对发病率和死亡率产生影响，因此对于预测数据的解读应谨慎。
4 小结
本研究通过分析GBD 2021中国ADRD的相关数据，结果发现，1992—2021年中国老年人群ADRD的疾病负担总体持续增长。在中国老龄化背景下，倡导健康的生活方式，重视老年人群阿尔茨海默症的预防控制，可以减轻疾病带来的经济负担。预测模型结果显示，未来中国老年人群阿尔茨海默症的发病率将持续上升。上述研究结果为我国人群阿尔茨海默症的防治提供了科学依据。
参考文献略
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