基于GBD数据库分析与预测中国鼻咽癌疾病负担

摘要

目的：鼻咽癌发病位置隐匿导致早期诊断率低，且具有明显的地域聚集性，是中国一个重要的公共卫生问题。本研究旨在通过2021年全球疾病负担(the Global Burden of Diseases,GBD)数据库分析中国鼻咽癌的疾病负担，为鼻咽癌的精准防控提供流行病学依据。方法：选取年龄标化发病率、病死率、伤残调整寿命年(disability adjusted life year,DALY)率作为疾病负担的评价指标，按照不同年龄、性别、社会人口学指数及其相关危险因素进行分层分析，同时应用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和贝叶斯年龄-时期-队列分析模型(Bayesian age-period-cohort,BAPC)将年龄标化发病率预测至2050年。结果：2021年中国鼻咽癌年龄标化发病率、病死率、DALY率分别为3.4/10万、1.5/10万、48.7/10万，均高于同期全球水平。在所有年龄段，中国男性年龄标化发病率、病死率、DALY率均高于女性。中国鼻咽癌的疾病负担从1990至2021年随着社会人口学指数(socio-demographic index,SDI)的增高逐渐降低。中国归因于饮酒、吸烟、职业甲醛暴露的鼻咽癌疾病负担占比均高于全球水平，且在男性中尤为显著。模型预测中国及全球男性、女性、全人群的年龄标化发病率均提示从2022至2050年呈上升趋势。结论：既往30年中国鼻咽癌的疾病负担随着SDI的升高逐渐降低，但仍高于同期全球水平。同时，中国鼻咽癌的年龄标化发病率在未来30年呈上升趋势。中国仍需进一步增加医疗资源的投入以应对鼻咽癌的防控与诊疗，尤其针对高风险男性群体。

关键词

鼻咽癌 / 疾病负担 / 社会人口学指数 / 贝叶斯年龄-时期-队列分析模型 / 差分自回归移动平均模型