现代预防医学

组别	病例数/人年数(10⁵)	粗率(1/10万)
死亡
男性	3.95（4.87~3.17）	7.93（10.36~5.92）	100.76	65.09（80.2~52.16）	108.92（142.23~81.27）	67.32
女性	1.48（1.94~1.10）	2.21（3.06~1.50）	49.24	26.01（34.07~19.29）	31.83（44.09~21.63）	22.38
合计	5.43（6.64~4.40）	10.14（12.95~7.74）	86.71	46.17（56.47~37.43）	71.28（91.05~54.37）	54.39
DALY
男性	113.92（138.64~92.62）	190.64（246.54~144.38）	67.35	1 877.19（2 284.59~1 526.25）	2 618.29（3 386.09~1 982.99）	39.48
女性	37.66（49.86~28.41）	44.66（60.66~31.78）	18.58	661.22（875.28~498.79）	642.93（873.2~457.56）	-2.77
合计	151.58（183.44~124.78）	235.30（296.01~184.18）	55.23	1 288.44（1 559.25~1 060.61）	1 653.84（2 080.57~1 294.56）	28.36
组别	标化率(1/10万)
1990年（95% UI）	2021年（95% UI）	变化率（%）
死亡
男性	118.83（149.3~92.62）	93.25（122.08~68.49）	-21.52
女性	41.66（54.53~30.23）	21.21（29.53~14.38）	-49.09
合计	75.59（93.80~59.75）	52.32（66.68~39.66）	-30.79
DALY
男性	2 713.33（3 332.46~2 179.84）	1 969.10（2 522.47~1 507.85）	-27.43
女性	899.79（1 188.61~668.67）	417.25（565.33~295.72）	-53.63
合计	1 766.25（2 151.7~1 435.63）	1 145.78（1 445.56~898.56）	-35.13

组别	病例数/人年数(10⁵)	粗率(1/10万)
死亡
男性	3.95（4.87~3.17）	7.93（10.36~5.92）	100.76	65.09（80.2~52.16）	108.92（142.23~81.27）	67.32
女性	1.48（1.94~1.10）	2.21（3.06~1.50）	49.24	26.01（34.07~19.29）	31.83（44.09~21.63）	22.38
合计	5.43（6.64~4.40）	10.14（12.95~7.74）	86.71	46.17（56.47~37.43）	71.28（91.05~54.37）	54.39
DALY
男性	113.92（138.64~92.62）	190.64（246.54~144.38）	67.35	1 877.19（2 284.59~1 526.25）	2 618.29（3 386.09~1 982.99）	39.48
女性	37.66（49.86~28.41）	44.66（60.66~31.78）	18.58	661.22（875.28~498.79）	642.93（873.2~457.56）	-2.77
合计	151.58（183.44~124.78）	235.30（296.01~184.18）	55.23	1 288.44（1 559.25~1 060.61）	1 653.84（2 080.57~1 294.56）	28.36
组别	标化率(1/10万)
1990年（95% UI）	2021年（95% UI）	变化率（%）
死亡
男性	118.83（149.3~92.62）	93.25（122.08~68.49）	-21.52
女性	41.66（54.53~30.23）	21.21（29.53~14.38）	-49.09
合计	75.59（93.80~59.75）	52.32（66.68~39.66）	-30.79
DALY
男性	2 713.33（3 332.46~2 179.84）	1 969.10（2 522.47~1 507.85）	-27.43
女性	899.79（1 188.61~668.67）	417.25（565.33~295.72）	-53.63
合计	1 766.25（2 151.7~1 435.63）	1 145.78（1 445.56~898.56）	-35.13

分类	指标	时间	变化值（95% CI）（%）	t值	P值
标化死亡率
男性	APC	1990—1999年	-1.11（-1.31~-0.91）	-11.58	<0.001
		1999—2004年	2.79（2.07~3.51）	8.26	<0.001
		2004—2007年	-2.77（-4.90~-0.60）	-2.67	0.024
		2007—2010年	1.67（-0.55~3.95）	1.58	0.136
		2010—2021年	-2.31（-2.46~-2.17）	-32.99	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-0.82（-1.13~-0.51）	-5.19	<0.001
女性	APC	1990—2001年	-1.44（-1.64~-1.23）	-14.63	<0.001
		2001—2004年	0.77（-2.33~3.97）	0.53	0.612
		2004—2007年	-5.38（-8.29~-2.38）	-3.77	<0.001
		2007—2011年	-0.92（-2.45~0.64）	-1.26	0.234
		2011—2016年	-4.26（-5.2~-3.31）	-9.39	<0.001
		2016—2021年	-2.65（-3.33~-1.97）	-8.20	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-2.20（-2.67~-1.74）	-9.19	<0.001
总体	APC	1990—1999年	-1.25（-1.44~-1.06）	-13.72	<0.001
		1999—2004年	1.56（0.88~2.24）	4.86	<0.001
		2004—2007年	-3.60（-5.62~-1.54）	-3.65	<0.001
		2007—2010年	1.40（-0.73~3.56）	1.38	0.191
		2010—2021年	-2.53（-2.67~-2.39）	-37.81	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-1.24（-1.53~-0.95）	-8.25	<0.001
标化DALY率
男性	APC	1990—1999年	-1.46（-1.60~-1.31）	-20.80	<0.001
		1999—2004年	1.52（1.00~2.04）	6.18	<0.001
		2004—2007年	-2.35（-3.92~-0.75）	-3.08	0.012
		2007—2011年	0.46（-0.35~1.28）	1.19	0.256
		2011—2021年	-2.24（-2.37~-2.12）	-37.73	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-1.08（-1.28~-0.88）	-10.63	<0.001
女性	APC	1990—2001年	-1.96（-2.17~-1.75）	-19.67	<0.001
		2001—2004年	-0.30（-3.43~2.93）	-0.20	0.847
		2004—2007年	-5.13（-8.10~-2.05）	-3.52	<0.001
		2007—2011年	-1.51（-3.07~0.07）	-2.03	0.069
		2011—2016年	-4.08（-5.04~-3.10）	-8.80	<0.001
		2016—2021年	-2.69（-3.38~-2.00）	-8.16	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-2.52（-2.99~-2.04）	-10.31	<0.001
总体	APC	1990—1999年	-1.60（-1.74~-1.45）	-23.40	<0.001
		1999—2004年	0.65（0.14~1.16）	2.70	0.022
		2004—2007年	-3.01（-4.56~-1.44）	-4.05	<0.001
		2007—2011年	0.11（-0.69~0.92）	0.30	0.777
		2011—2019年	-2.62（-2.83~-2.41）	-26.33	<0.001
		2019—2021年	-1.47（-3.04~0.13）	-1.96	0.078
	AAPC	1990—2021年	-1.42（-1.63~-1.20）	-12.69	<0.001

分类	指标	时间	变化值（95% CI）（%）	t值	P值
标化死亡率
男性	APC	1990—1999年	-1.11（-1.31~-0.91）	-11.58	<0.001
		1999—2004年	2.79（2.07~3.51）	8.26	<0.001
		2004—2007年	-2.77（-4.90~-0.60）	-2.67	0.024
		2007—2010年	1.67（-0.55~3.95）	1.58	0.136
		2010—2021年	-2.31（-2.46~-2.17）	-32.99	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-0.82（-1.13~-0.51）	-5.19	<0.001
女性	APC	1990—2001年	-1.44（-1.64~-1.23）	-14.63	<0.001
		2001—2004年	0.77（-2.33~3.97）	0.53	0.612
		2004—2007年	-5.38（-8.29~-2.38）	-3.77	<0.001
		2007—2011年	-0.92（-2.45~0.64）	-1.26	0.234
		2011—2016年	-4.26（-5.2~-3.31）	-9.39	<0.001
		2016—2021年	-2.65（-3.33~-1.97）	-8.20	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-2.20（-2.67~-1.74）	-9.19	<0.001
总体	APC	1990—1999年	-1.25（-1.44~-1.06）	-13.72	<0.001
		1999—2004年	1.56（0.88~2.24）	4.86	<0.001
		2004—2007年	-3.60（-5.62~-1.54）	-3.65	<0.001
		2007—2010年	1.40（-0.73~3.56）	1.38	0.191
		2010—2021年	-2.53（-2.67~-2.39）	-37.81	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-1.24（-1.53~-0.95）	-8.25	<0.001
标化DALY率
男性	APC	1990—1999年	-1.46（-1.60~-1.31）	-20.80	<0.001
		1999—2004年	1.52（1.00~2.04）	6.18	<0.001
		2004—2007年	-2.35（-3.92~-0.75）	-3.08	0.012
		2007—2011年	0.46（-0.35~1.28）	1.19	0.256
		2011—2021年	-2.24（-2.37~-2.12）	-37.73	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-1.08（-1.28~-0.88）	-10.63	<0.001
女性	APC	1990—2001年	-1.96（-2.17~-1.75）	-19.67	<0.001
		2001—2004年	-0.30（-3.43~2.93）	-0.20	0.847
		2004—2007年	-5.13（-8.10~-2.05）	-3.52	<0.001
		2007—2011年	-1.51（-3.07~0.07）	-2.03	0.069
		2011—2016年	-4.08（-5.04~-3.10）	-8.80	<0.001
		2016—2021年	-2.69（-3.38~-2.00）	-8.16	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-2.52（-2.99~-2.04）	-10.31	<0.001
总体	APC	1990—1999年	-1.60（-1.74~-1.45）	-23.40	<0.001
		1999—2004年	0.65（0.14~1.16）	2.70	0.022
		2004—2007年	-3.01（-4.56~-1.44）	-4.05	<0.001
		2007—2011年	0.11（-0.69~0.92）	0.30	0.777
		2011—2019年	-2.62（-2.83~-2.41）	-26.33	<0.001
		2019—2021年	-1.47（-3.04~0.13）	-1.96	0.078
	AAPC	1990—2021年	-1.42（-1.63~-1.20）	-12.69	<0.001

组别	RMSE	MSE	MAE	MAPE（%）
标化死亡率
男性	2.111 1	4.456 6	1.463 8	0.013 1
女性	0.537 8	0.289 2	0.350 0	0.010 8
合计	1.053 6	1.110 1	0.691 4	0.010 3
标化DALY率
男性	29.871 7	892.320 8	21.090 2	0.008 7
女性	8.056 6	64.909 3	5.891 2	0.009 1
合计	16.334 9	266.829 3	11.564 7	0.007 8

组别	RMSE	MSE	MAE	MAPE（%）
标化死亡率
男性	2.111 1	4.456 6	1.463 8	0.013 1
女性	0.537 8	0.289 2	0.350 0	0.010 8
合计	1.053 6	1.110 1	0.691 4	0.010 3
标化DALY率
男性	29.871 7	892.320 8	21.090 2	0.008 7
女性	8.056 6	64.909 3	5.891 2	0.009 1
合计	16.334 9	266.829 3	11.564 7	0.007 8

1990—2021年中国归因于烟草的心血管疾病负担分析

PDF下载

张纪伟 , 刘珊山

现代预防医学 | 流行病与统计方法 2025,52(12): 2146-2151

收起

现代预防医学 | 流行病与统计方法 2025, 52(12): 2146-2151

1990—2021年中国归因于烟草的心血管疾病负担分析

全屏

张纪伟, 刘珊山

作者信息

信阳市人民医院，河南信阳 464000

张纪伟（1989—），男，本科，主治医师，研究方向：心血管疾病防治研究

通讯作者:

刘珊山，E-mail：714731357@qq.com

Analysis of cardiovascular disease burden attributed to tobacco in China, 1990-2021

Ji-wei ZHANG, Shan-shan LIU

Affiliations

Xinyang People’s Hospital, Xinyang, Henan 464000, China

出版时间: 2025-06-25 doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202411175

文章导航

摘要

收起

目的

描述和分析1990—2021年中国归因于烟草的心血管疾病（CVD）负担变化情况，旨为CVD防控科学防控提供依据。

方法

从2021年全球疾病负担数据库提取1990—2021年中国归因于烟草的CVD死亡和伤残调整寿命年（DALY）数据，利用Joinpoint软件分析其变化趋势，采用贝叶斯年龄-时期-队列模型（BAPC）预测2022—2030年中国归因于烟草的CVD疾病负担变化情况。

结果

中国归因于烟草的CVD死亡人数从1990年的5.43万例上升至2021年的10.14万例，标化死亡率从1990年的75.59/10万下降至2021年的52.32/10万，平均每年分别下降1.24%（95% CI：-1.53%~-0.95%）；中国归因于烟草的CVD导致的DALY从1990年的151.58万人年增至2021年的235.30万人年，标化DALY率从1990年的1 766.25/10万下降至2021年的1 145.78/10万，平均每年下降1.42%（95% CI：-1.63%~-1.20%）。预测模型显示，中国2022—2030年归因于烟草的CVD疾病负担随时间变化呈下降趋势，2030年标化死亡率和标化DALY率可能分别达到45.47/10万和967.51/10万。

结论

1990—2021年中国归因于烟草的CVD的标化死亡率和标化DALY率虽呈现下降趋势，其疾病负担仍然较重，在不同性别和年龄间存在较大差异，提示应进一步加强老年人群尤其是老年男性人群CVD早期预防，以有效降低我国归因于烟草的CVD疾病负担。

关键词

烟草 / 心血管疾病 / 疾病负担 / 中国

Abstract

收起

Objective

To describe and analyze the changes in the burden of cardiovascular disease (CVD) attributed to tobacco in China from 1990 to 2021, as well as to provide a basis for scientific prevention and control of CVD.

Methods

Weextracted CVD death and disability adjusted life year (DALY) data attributed to tobacco in China from the 2021 Global Burden of Disease Database from 1990 to 2021, analyzed their trends by Joinpoint software, and used Bayesian Age Period Queue Model (BAPC) to predict the changes in CVD disease burden attributed to tobacco in China from 2022 to 2030.

Results

The number of CVD deaths attributed to tobacco in China rose from 54 300 in 1990 to 101 400 in 2021, with the standardized mortality rate decreasing from 75.59 per 100 000 in 1990 to 52.32 per 100 000 in 2021, representing an average annual decrease of 1.24% (95% CI: -1.53%~-0.95%). The DALYs caused by CVD attributed to tobacco in China increased from 15 158 million person-years in 1990 to 23 530 million person-years in 2021, with the standardized DALY rate decreasing from 1 766.25 per 100 000 in 1990 to 1 145.78 per 100 000 in 2021, representing an average annual decrease of 1.42% (95% CI: -1.63%~-1.20%). Prediction models indicated that the CVD disease burden attributed to tobacco in China from 2022 to 2030 will decrease over time, with the standardized mortality rate and standardized DALY rate potentially reaching 45.47 per 100 000 and 967.51 per 100 000, respectively, in 2030.

Conclusion

Although the standardized mortality rate and DALY rate of CVD attributed to tobacco in China have shown a downward trend from 1990 to 2021, the disease burden is still relatively heavy, with significant differences between genders and ages. This suggests that early prevention of CVD in the elderly population, especially in the elderly male population, should be further strengthened to effectively reduce the burden of CVD disease attributed to tobacco in China.

Key words

Tobacco / Cardiovascular diseases / Disease burden / China

引用本文

张纪伟, 刘珊山. 1990—2021年中国归因于烟草的心血管疾病负担分析. 现代预防医学, 2025 , 52 (12) : 2146 -2151 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202411175

Ji-wei ZHANG, Shan-shan LIU. Analysis of cardiovascular disease burden attributed to tobacco in China, 1990-2021[J]. Modern Preventive Medicine, 2025 , 52 (12) : 2146 -2151 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202411175

正文

收起

心血管疾病（Cardiovascular diseases，CVD）具有发病率高、患病率高、复发加重率高、致死率高、经济负担重的特点，已是导致人类死亡和健康寿命损失的首要原因，成为一个亟待解决的全球性公共卫生问题^[1-2]。CVD的发生与遗传、生活方式和环境因素有关，其中烟草被认为是CVD重要的危险因素，烟草中的尼古丁和一氧化碳等在CVD发生发展中的重要作用^[3-6]。当前中国针对烟草引发的CVD相关疾病负担研究相对匮乏，本研究旨在通过分析全球疾病负担（Global Burden of Disease, GBD 2021）数据库中中国地区的烟草所致CVD疾病负担的数据，明确烟草引发的CVD疾病负担特点及变化趋势，为制定综合的心血管疾病防控策略提供科学依据。

1　资料与方法

收起

1.1　资料来源

GBD 2021是一个全球性健康研究项目，该项目由全球多个机构合作开展，旨在评估全球范围内各种疾病、伤害和危险因素对人类健康的影响^[7-8]。本研究选择疾病和危险因素分别为“Cardiovascular diseases”和“Tobacco”，烟草暴露在GBD数据库中指的是由烟草所导致的健康风险，包括主动吸烟和被动吸烟，具体来说，它涵盖了烟草烟雾中的有害化学物质对个体的影响，这些物质可以通过多种途径进入人体，包括吸入、皮肤接触和摄入；归因于烟草的心血管疾病负担的测量主要通过比较风险评估框架来估算归因于烟草的疾病负担，首先，根据系统评价和荟萃回归总结烟草的相对风险，其次，使用多种方法根据所有可用数据源估算每个年龄组/性别/地点/年份的烟草水平，再将理论上的最低烟草暴露水平定义为与已发表的试验和队列研究中确定的最低风险相关的水平，通过将人口归因分数（PAF）乘以每个年龄组/性别/地点/年份的相关结果数量来计算归因于烟草的心血管疾病死亡、YLL、YLD和DALY等疾病负担。

1.2　研究方法

1.2.1　Joinpoint回归模型

Joinpoint回归模型由美国国立癌症研究所开发的Joinpoint软件实现，主要通过在数据中寻找一个或多个“连接点”，将整体时间序列分割成多个阶段，并在每个阶段内拟合线性或对数线性模型，用于分析时间序列数据中趋势变化^[9-10]。

1.2.2　贝叶斯年龄-时期-队列模型

贝叶斯年龄-时期-队列分析（Bayesian age-period-cohort，BAPC）为对数线性泊松模型，设年龄、时期和队列具有乘法效应，通过对数线性泊松模型来估计人群的慢性病死亡风险，并通过外推时期效应和队列效应实现对未来慢性病负担情况的预测^[11-14]。本研究基于1990—2021年中国归因于烟草的CVD疾病负担结果，采用R软件（4.3.3）BAPC包预测2022—2030年中国归因于烟草的CVD疾病负担变化情况。用2010—2021年的中国归因于烟草的CVD疾病负担数据作为测试集评价BAPC预测模型的准确性，采用真实值和拟合值的误差评价模型预测效果，当RMSE、MSE和MAE越小，MAPE越接近0时，模型预测准确性越高。

1.3　统计学分析

对1990—2021年中国归因于烟草的CVD死亡和DALY数据进行整理，使用Joinpoint 4.9.0.0软件构建回归模型分析其趋势变化，建立贝叶斯年龄-时期-队列模型预测2022—2030年中国归因于烟草的心血管疾病负担变化情况。

2　结果

收起

2.1　归因于烟草的CVD疾病负担变化情况

中国归因于烟草的CVD死亡人数从1990年的5.43万例增至2021年的10.14万例，标化死亡率从1990年的75.59/10万下降至2021年的52.32/10万（变化率为-30.79%）；2021年中国男性归因于烟草的CVD死亡人数（7.93万例）、死亡粗率（108.92/10万）和死亡标化率（93.25/10万）均高于女性（分别为2.21万例，31.83/10万，21.21/10万）。中国归因于烟草的CVD导致的DALY从1990年的151.58万人年上升至2021年的235.30万人年，标化DALY率从1990年的1 766.25/10万下降至2021年的1 145.78/10万（变化率为-35.13%）；2021年中国男性归因于烟草的心血管疾病DALY人年数（190.64万人年）、DALY粗率（2 618.29/10万）和DALY标化率（1 969.10/10万）均高于女性（分别为44.66万人年，642.93/10万，417.25/10万），见表1、图1。

2.2　归因于烟草的CVD疾病负担趋势变化情况

1990—2021年中国归因于烟草的CVD疾病负担均呈下降趋势，其中中国标化死亡率和标化DALY率平均每年分别下降1.24%（95% CI：-1.53%~-0.95%）和1.42%（95% CI：-1.63%~-1.20%）；1990—2021年中国男性和女性归因于烟草的CVD疾病负担均呈下降趋势，男性标化死亡率和标化DALY率平均每年分别下降0.82%（95% CI：-1.13%~-0.51%）和1.08%（95% CI：-1.28%~-0.88%），女性标化死亡率和标化DALY率平均每年分别下降2.20%（95% CI：-2.67%~-1.74%）和2.52%（95% CI：-2.99%~-2.04%），趋势变化均有统计学意义（P<0.05），见表2。

2.3　归因于烟草的CVD不同年龄组疾病负担变化趋势

1990—2021年中国归因于烟草的CVD在25岁之前未产生疾病负担，自25~29岁人群疾病负担开始缓慢上升，2021年中国25~29岁人群归因于烟草的CVD死亡率和DALY率分别为0.93/10万和67.57/10万，55~59岁人群开始快速上升，均在85岁及以上年龄组达到高峰，2021年中国85岁及以上人群归因于烟草的CVD死亡率和DALY率分别为1 424.25/10万和13 802.63/10万，见图2。

2.4　2022—2030年中国归因于烟草的CVD疾病负担预测结果

预测模型结果显示，标化死亡率的RMSE=1.053 6，MSE=1.110 1，MAE=0.691 4，MAPE=0.010 3%；标化DALY率的RMSE=16.334 9，MSE=266.829 3，MAE=11.564 7，MAPE=0.007 8%，表明模型预测效果较好。预测得到2022—2030年中国归因于烟草的CVD造成的疾病负担均呈下降趋势，2030年标化死亡率和标化DALY率可能分别达到45.47/10万和967.51/10万，见表3、图3。

3　讨论

收起

心血管疾病（CVD）已成为导致全球居民伤残和死亡的主要原因，疾病负担沉重^[15-16]。本研究显示，1990—2021年中国归因于烟草的CVD疾病负担总体呈现下降趋势，与我国CVD总体疾病负担变化情况基本一致^[17]，提示近年来我国CVD综合防控取得初步成效。我国针对CVD的防控采取全人群策略，将可防可控的危险因素作为防控重点，通过戒烟、限酒、改变不合理膳食、减肥、增加身体活动等行为，可预防绝大多数的CVD^[2,18-20]。同时本研究显示，1990—2021年中国归因于烟草的CVD死亡例数和DALY均呈逐年上升趋势，这可能是人口增长和老龄化所致，表明我国归因于烟草的心血管疾病负担仍较为沉重，加快防控刻不容缓。值得注意的是，中国归因于烟草的CVD疾病负担在1999—2004年及2007—2010年出现明显上升。多项研究显示在20世纪初期中国吸烟率一直高居不下^[21-22]，即便在2003年中国就加入了WHO发起的烟草控制运动（Framework Convention on Tobacco Control ，FCTC），同时也制定了一系列全国性及地区性的烟草控制条例，例如“公共场所禁止吸烟、烟草制品标注健康危害以及提高烟草商品的税率”等，吸烟率却不降反升，且期间我国青少年和女性烟民的比例大幅上升，这可能是本研究中1999—2004年及2007—2010年中国归因于烟草的CVD疾病负担上升的主要原因。烟草是CVD发生的重要的可改变危险因素之一，直接吸烟和二手烟均会大大增加罹患心血管疾病，烟草中的NNK（尼古丁亚硝基化或微量烟碱亚硝基化形成的）和多环芳烃均是CVD重要的诱因，直接参与导致心血管疾病的起始过程，因此对于吸烟者来说，降低吸烟危害的唯一方法就是尽早戒烟^[23-24]。

研究显示，1990—2021年中国归因于烟草的CVD死亡率和DALY率均存在明显的性别差异，女性死亡率和DALY率均低于男性，且女性人群归因于烟草的CVD标化死亡率和标化DALY率平均每年下降速度均高于男性，可能与吸烟率在不同性别间存在较大差异有关，2020年中国吸烟危害健康报告研究显示^[24]，中国目前15岁及以上人群吸烟率为26.6%，其中男性和女性吸烟率分别为50.5%和2.1%。不同年龄组之间亦存在显著差异，1990—2021年中国归因于烟草的CVD疾病负担呈现明显的上升趋势，死亡率和DALY率随年龄增长呈现双上升，85岁及以上年龄组死亡率和DALY率均为最高。年龄被视为是CVD的重要影响因素，随着年龄的增长，心血管系统会经历一系列生理和功能上的改变，这些改变会增加CVD的风险，而烟草、肥胖、高血脂、和高血糖等风险因素则是其加速剂，由此而呈现出个体差异。烟草是CVD可调控的危险因素，烟草对心血管系统的危害是有一定蓄积的作用，其危害与烟草消耗量和烟龄对健康的影响成正比，随着烟草消耗量的增加，烟草对心血管系统的影响就会越来越大。相关研究表明^[25-26]，有20年吸烟史的重度吸烟者（≥1包烟/d，连续≥20年）戒烟5年，CVD风险降低39%；但相比于从不吸烟者，重度吸烟者戒烟至少25年后，CVD风险才会降到与从不吸烟者相似，而戒烟15~25年，患CVD风险明显低于现在吸烟者，但仍高于从不吸烟者。戒烟可以降低吸烟者CVD发病风险，戒烟时间越长，心血管的发病风险降低越多^[27-29]。

本研究不足：（1）本研究数据是基于多个数据来源通过贝叶斯元回归疾病建模（DisMod-MR）框架来生成基于性别、地点、年份和年龄组的一致性估计值，和实际报告数据相比存在一定差异；（2）由于数据限制，本研究未能分析研究中国不同地区归因于烟草的心血管疾病负担变化情况。

综上所述，1990—2021年中国归因于烟草的CVD的标化死亡率和标化DALY率虽呈现下降趋势，且其疾病负担在不同性别和年龄间存在较大差异，男性和老年人群是高危人群，提示应进一步加强老年人群尤其是老年男性人群CVD早期预防，同时加强烟草危害知识宣传、避免吸烟或戒烟的干预措施。

基金

收起

信阳市软科学研究计划项目(20240043)

参考文献

收起

文献

收起

参考文献引证文献

排序方式：

[1]

Lavie

. Progress in cardiovascular diseases statistics 2022[J]. Progress in Cardiovascular Diseases, 2022, 73: 94-95.

[2]

吴静．中国心血管疾病预防和控制的全人群策略[J].中华心血管病杂志，2022,50(12):1138-1141．

. The population-based strategy for cardiovascular disease prevention and control in China[J]. Chinese Journal of Cardiology, 2022, 50(12): 1138-1141.(In Chinese)

[3]

郭建君，郭航远，池菊芳，等．吸烟对心血管疾病的影响及最新进展[J].中国全科医学，2017,20(27):3328-3331．

Guo

, Guo

, Chi

, et al. Impact of smoking on cardiovascular disease and its recent progress[J]. Chinese General Practice, 2017, 20(27): 3328-3331.(In Chinese)

[4]

苗苗，张虹．戒烟对心血管疾病影响的研究进展[J].中西医结合心脑血管病杂志，2020,18(8):1241-1243．

Miao

, Zhang

.Advances in the study of the effects of smoking cessation on cardiovascular disease[J]. Chinese Journal of Integrative Medicine on Cardio/Cerebrovascular Disease, 2020, 18(8): 1241-1243.(In Chinese)

[5]

Benowitz

, Liakoni

. Tobacco use disorder and cardiovascular health[J]. Addiction, 2022, 117(4): 1128-1138.

[6]

Gupta

, Gupta

, Sharma

, et al. A systematic review on association between smokeless tobacco & cardiovascular diseases[J]. Indian Journal of Medical Research, 2018, 148(1): 77-89.

[7]

Collaborators G2V. Five insights from the Global Burden of Disease Study 2019[J]. Lancet, 2020, 396(10258): 1135-1159.

[8]

GBD 2019 Risk Factors Collaborators. Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990-2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019[J]. Lancet, 2020, 396(10258): 1223-1249.

[9]

Kim

, Fay

, Feuer

, et al. Permutation tests for joinpoint regression with applications to cancer rates[J]. Statistics in Medicine, 2000, 19(3): 335-351.

[10]

李辉章，杜灵彬．Joinpoint回归模型在肿瘤流行病学时间趋势分析中的应用[J].中华预防医学杂志，2020,54(8):908-912．

, Du

. Application of joinpoint regression modelin cancer epidemiological time trend analysis[J]. Chinese Journal of Preventive Medicine, 2020, 54(8): 908-912.(In Chinese)

[11]

, Hu

, Wang

, et al. Trends in the prevalence of hypertensive heart disease in China from 1990 to 2019: a joinpoint and Age-Period-Cohort analysis[J]. Frontiers in Public Health, 2022, 10: 833345.

[12]

郑荣寿，陈万青．基于贝叶斯方法的年龄-时期-队列预测模型的介绍[J].中华预防医学杂志，2012,46(7):648-650．

Zheng

, Chen

.Introduction to age-period-queue prediction model based on Bayesian method[J]. Chinese Journal of Preventive Medicine, 2012, 46(7): 648-650.(In Chinese)

[13]

Rosenberg

. A new age-period-cohort model for cancer surveillance research[J]. Statistical Methods in Medical Research, 2019, 28(10/11): 3363-3391.

[14]

姬卫东．年龄-时期-队列模型在部分慢性传染性疾病的应用[D]．乌鲁木齐：新疆医科大学，2021．

. Application of age-period-queue model in some chronic infectious diseases[D]. Urumqi: Xinjiang Medical University, 2021.(In Chinese)

[15]

Ambrose

, Barua

. The pathophysiology of cigarette smoking and cardiovascular disease: an update[J]. Journal of the American College of Cardiology, 2004, 43(10): 1731-1737.

[16]

Münzel

, Hahad

, Kuntic

, et al. Effects of tobacco cigarettes, e-cigarettes, and waterpipe smoking on endothelial function and clinical outcomes[J]. European Heart Journal, 2020, 41(41): 4057-4070.

[17]

杨继，张垚，马腾，等．1990—2019年中国心血管疾病流行现状、疾病负担及发病预测分析[J].中国全科医学，2024,27(2):233-244, 252．

Yang

, Zhang

, Ma

, et al. Analysis of the epidemiological status, disease burden, and incidence prediction of cardiovascular diseases in China from 1990 to 2019[J]. Chinese General Practice, 2024, 27(2): 233-244, 252.(In Chinese)

[18]

, Wang

, Zheng

, et al. The impact of comprehensive tobacco control policies on cardiovascular diseases in Beijing, China[J]. Addiction, 2021, 116(8): 2175-2184.

[19]

中华医学会心血管病学分会，中国康复医学会心脏预防与康复专业委员会，中国老年学和老年医学会心脏专业委员会，等．中国心血管病一级预防指南[J].中华心血管病杂志，2020,48(12):1000-1038．

Chinese Medical Association of Cardiology Branch, Chinese Society of Rehabilitation Medicine Committee on Cardiac Prevention and Rehabilitation, Chinese Society of Gerontology and Geriatrics Committee on Cardiac Professional Committee, et al. Chinese guideline on the primary prevention of cardiovascular diseases[J]. Chinese Journal of Cardiology, 2020, 48(12): 1000-1038.(In Chinese)

[20]

胡真，王馨，朱世杰，等．职业人群心血管疾病防治健康素养水平及影响因素[J].中西医结合心脑血管病杂志，2023,21(21):3881-3886．

, Wang

, Zhu

, et al.Health literacy level and influencing factors of cardiovascular disease prevention and treatment in professional population[J]. Chinese Journal of Integrative Medicine on Cardio/Cerebrovascular Disease, 2023, 21(21): 3881-3886.(In Chinese)

[21]

Zhang

, Yang

, Wang

, et al. Trends in smoking prevalence in urban and rural China, 2007 to 2018: Findings from 5 consecutive nationally representative cross-sectional surveys[J]. PLOS Medicine, 2022, 19(8): e1004064.

[22]

Wang

, Luo

, Xu

, et al. Trends in smoking prevalence and implication for chronic diseases in China: serial National cross-sectional surveys from 2003 to 2013[J]. The Lancet. Respiratory Medicine, 2019, 7(1): 35-45.

[23]

李思冬．中国12省份社区人群心血管疾病与死亡及其常见可改变危险因素人群归因风险研究[D]．北京：北京协和医学院，2022．

. Study on the attributable risk of cardiovascular disease and death and common modifiable risk factors in community populations in 12 provinces of China[D]. Beijing: Peking Union Medical College, 2022.(In Chinese)

[24]

王辰，肖丹，池慧．《中国吸烟危害健康报告2020》概要[J].中国循环杂志，2021,36(10):937-952．

Wang

, Xiao

, Chi

.Summary of China’s Health Report on Smoking 2020[J]. Chinese Circulation Journal, 2021, 36(10): 937-952.(In Chinese)

[25]

Virani

, Alonso

, Benjamin

, et al. Heart disease and stroke statistics-2020 update: a report from the American heart association[J]. Circulation, 2020, 141(9): e139-e596.

[26]

Duncan

, Freiberg

, Greevy

RAJ

, et al. Association of smoking cessation with subsequent risk of cardiovascular disease[J]. JAMA: the Journal of the American Medical Association, 2019, 322(7): 642-650.

[27]

Kaminsky

, German

, Imboden

, et al. The importance of healthy lifestyle behaviors in the prevention of cardiovascular disease[J]. Progress in Cardiovascular Diseases, 2022, 70: 8-15.

[28]

, Lindson

, Hartmann-Boyce

, et al. Smoking cessation for secondary prevention of cardiovascular disease[J]. Cochrane Database of Systematic Reviews(Online), 2022, 8(8): CD014936.

[29]

Lloyd-Jones

, Lewis

, Schreiner

, et al. The coronary artery risk development in young adults(CARDIA) study: JACC focus seminar 8/8[J]. Journal of the American College of Cardiology, 2021, 78(3): 260-277.

2025年第52卷第12期

PDF下载

100

引用本文

BibTeX

文章信息

doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202411175

接收时间：2024-11-08
首发时间：2026-03-19
出版时间：2025-06-25

补充材料

相关文章

文章信息

作者

出版历史

收稿日期：2024-11-08

基金

信阳市软科学研究计划项目(20240043)

作者信息

信阳市人民医院，河南信阳 464000

通讯作者:

刘珊山，E-mail：714731357@qq.com

参考文献

分享链接

https://castjournals.cast.org.cn/joweb/xdyfyx/CN/10.20043/j.cnki.MPM.202411175

分享至

全文二维码

扫描看全文

引用本文

BibTeX

本文的引用情况

2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

关闭全屏

BibTeX
EndNote
RefWorks
TxT

组别	病例数/人年数(10⁵)	粗率(1/10万)
死亡
男性	3.95（4.87~3.17）	7.93（10.36~5.92）	100.76	65.09（80.2~52.16）	108.92（142.23~81.27）	67.32
女性	1.48（1.94~1.10）	2.21（3.06~1.50）	49.24	26.01（34.07~19.29）	31.83（44.09~21.63）	22.38
合计	5.43（6.64~4.40）	10.14（12.95~7.74）	86.71	46.17（56.47~37.43）	71.28（91.05~54.37）	54.39
DALY
男性	113.92（138.64~92.62）	190.64（246.54~144.38）	67.35	1 877.19（2 284.59~1 526.25）	2 618.29（3 386.09~1 982.99）	39.48
女性	37.66（49.86~28.41）	44.66（60.66~31.78）	18.58	661.22（875.28~498.79）	642.93（873.2~457.56）	-2.77
合计	151.58（183.44~124.78）	235.30（296.01~184.18）	55.23	1 288.44（1 559.25~1 060.61）	1 653.84（2 080.57~1 294.56）	28.36
组别	标化率(1/10万)
1990年（95% UI）	2021年（95% UI）	变化率（%）
死亡
男性	118.83（149.3~92.62）	93.25（122.08~68.49）	-21.52
女性	41.66（54.53~30.23）	21.21（29.53~14.38）	-49.09
合计	75.59（93.80~59.75）	52.32（66.68~39.66）	-30.79
DALY
男性	2 713.33（3 332.46~2 179.84）	1 969.10（2 522.47~1 507.85）	-27.43
女性	899.79（1 188.61~668.67）	417.25（565.33~295.72）	-53.63
合计	1 766.25（2 151.7~1 435.63）	1 145.78（1 445.56~898.56）	-35.13

组别

病例数/人年数(10⁵)

粗率(1/10万)

1990年（95% UI）

2021年（95% UI）

变化率（%）

1990年（95% UI）

2021年（95% UI）

变化率（%）

死亡

男性

3.95（4.87~3.17）

7.93（10.36~5.92）

100.76

65.09（80.2~52.16）

108.92（142.23~81.27）

67.32

女性

1.48（1.94~1.10）

2.21（3.06~1.50）

49.24

26.01（34.07~19.29）

31.83（44.09~21.63）

22.38

合计

5.43（6.64~4.40）

10.14（12.95~7.74）

86.71

46.17（56.47~37.43）

71.28（91.05~54.37）

54.39

DALY

男性

113.92（138.64~92.62）

190.64（246.54~144.38）

67.35

1 877.19（2 284.59~1 526.25）

2 618.29（3 386.09~1 982.99）

39.48

女性

37.66（49.86~28.41）

44.66（60.66~31.78）

18.58

661.22（875.28~498.79）

642.93（873.2~457.56）

-2.77

合计

151.58（183.44~124.78）

235.30（296.01~184.18）

55.23

1 288.44（1 559.25~1 060.61）

1 653.84（2 080.57~1 294.56）

28.36

组别

标化率(1/10万)

1990年（95% UI）

2021年（95% UI）

变化率（%）

死亡

男性

118.83（149.3~92.62）

93.25（122.08~68.49）

-21.52

女性

41.66（54.53~30.23）

21.21（29.53~14.38）

-49.09

合计

75.59（93.80~59.75）

52.32（66.68~39.66）

-30.79

DALY

男性

2 713.33（3 332.46~2 179.84）

1 969.10（2 522.47~1 507.85）

-27.43

女性

899.79（1 188.61~668.67）

417.25（565.33~295.72）

-53.63

合计

1 766.25（2 151.7~1 435.63）

1 145.78（1 445.56~898.56）

-35.13

分类	指标	时间	变化值（95% CI）（%）	t值	P值
标化死亡率
男性	APC	1990—1999年	-1.11（-1.31~-0.91）	-11.58	<0.001
		1999—2004年	2.79（2.07~3.51）	8.26	<0.001
		2004—2007年	-2.77（-4.90~-0.60）	-2.67	0.024
		2007—2010年	1.67（-0.55~3.95）	1.58	0.136
		2010—2021年	-2.31（-2.46~-2.17）	-32.99	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-0.82（-1.13~-0.51）	-5.19	<0.001
女性	APC	1990—2001年	-1.44（-1.64~-1.23）	-14.63	<0.001
		2001—2004年	0.77（-2.33~3.97）	0.53	0.612
		2004—2007年	-5.38（-8.29~-2.38）	-3.77	<0.001
		2007—2011年	-0.92（-2.45~0.64）	-1.26	0.234
		2011—2016年	-4.26（-5.2~-3.31）	-9.39	<0.001
		2016—2021年	-2.65（-3.33~-1.97）	-8.20	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-2.20（-2.67~-1.74）	-9.19	<0.001
总体	APC	1990—1999年	-1.25（-1.44~-1.06）	-13.72	<0.001
		1999—2004年	1.56（0.88~2.24）	4.86	<0.001
		2004—2007年	-3.60（-5.62~-1.54）	-3.65	<0.001
		2007—2010年	1.40（-0.73~3.56）	1.38	0.191
		2010—2021年	-2.53（-2.67~-2.39）	-37.81	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-1.24（-1.53~-0.95）	-8.25	<0.001
标化DALY率
男性	APC	1990—1999年	-1.46（-1.60~-1.31）	-20.80	<0.001
		1999—2004年	1.52（1.00~2.04）	6.18	<0.001
		2004—2007年	-2.35（-3.92~-0.75）	-3.08	0.012
		2007—2011年	0.46（-0.35~1.28）	1.19	0.256
		2011—2021年	-2.24（-2.37~-2.12）	-37.73	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-1.08（-1.28~-0.88）	-10.63	<0.001
女性	APC	1990—2001年	-1.96（-2.17~-1.75）	-19.67	<0.001
		2001—2004年	-0.30（-3.43~2.93）	-0.20	0.847
		2004—2007年	-5.13（-8.10~-2.05）	-3.52	<0.001
		2007—2011年	-1.51（-3.07~0.07）	-2.03	0.069
		2011—2016年	-4.08（-5.04~-3.10）	-8.80	<0.001
		2016—2021年	-2.69（-3.38~-2.00）	-8.16	<0.001
	AAPC	1990—2021年	-2.52（-2.99~-2.04）	-10.31	<0.001
总体	APC	1990—1999年	-1.60（-1.74~-1.45）	-23.40	<0.001
		1999—2004年	0.65（0.14~1.16）	2.70	0.022
		2004—2007年	-3.01（-4.56~-1.44）	-4.05	<0.001
		2007—2011年	0.11（-0.69~0.92）	0.30	0.777
		2011—2019年	-2.62（-2.83~-2.41）	-26.33	<0.001
		2019—2021年	-1.47（-3.04~0.13）	-1.96	0.078
	AAPC	1990—2021年	-1.42（-1.63~-1.20）	-12.69	<0.001

分类

指标

时间

变化值（95% CI）（%）

t值

P值

标化死亡率

男性

APC

1990—1999年

-1.11（-1.31~-0.91）

-11.58

<0.001

1999—2004年

2.79（2.07~3.51）

8.26

<0.001

2004—2007年

-2.77（-4.90~-0.60）

-2.67

0.024

2007—2010年

1.67（-0.55~3.95）

1.58

0.136

2010—2021年

-2.31（-2.46~-2.17）

-32.99

<0.001

AAPC

1990—2021年

-0.82（-1.13~-0.51）

-5.19

<0.001

女性

APC

1990—2001年

-1.44（-1.64~-1.23）

-14.63

<0.001

2001—2004年

0.77（-2.33~3.97）

0.53

0.612

2004—2007年

-5.38（-8.29~-2.38）

-3.77

<0.001

2007—2011年

-0.92（-2.45~0.64）

-1.26

0.234

2011—2016年

-4.26（-5.2~-3.31）

-9.39

<0.001

2016—2021年

-2.65（-3.33~-1.97）

-8.20

<0.001

AAPC

1990—2021年

-2.20（-2.67~-1.74）

-9.19

<0.001

总体

APC

1990—1999年

-1.25（-1.44~-1.06）

-13.72

<0.001

1999—2004年

1.56（0.88~2.24）

4.86

<0.001

2004—2007年

-3.60（-5.62~-1.54）

-3.65

<0.001

2007—2010年

1.40（-0.73~3.56）

1.38

0.191

2010—2021年

-2.53（-2.67~-2.39）

-37.81

<0.001

AAPC

1990—2021年

-1.24（-1.53~-0.95）

-8.25

<0.001

标化DALY率

男性

APC

1990—1999年

-1.46（-1.60~-1.31）

-20.80

<0.001

1999—2004年

1.52（1.00~2.04）

6.18

<0.001

2004—2007年

-2.35（-3.92~-0.75）

-3.08

0.012

2007—2011年

0.46（-0.35~1.28）

1.19

0.256

2011—2021年

-2.24（-2.37~-2.12）

-37.73

<0.001

AAPC

1990—2021年

-1.08（-1.28~-0.88）

-10.63

<0.001

女性

APC

1990—2001年

-1.96（-2.17~-1.75）

-19.67

<0.001

2001—2004年

-0.30（-3.43~2.93）

-0.20

0.847

2004—2007年

-5.13（-8.10~-2.05）

-3.52

<0.001

2007—2011年

-1.51（-3.07~0.07）

-2.03

0.069

2011—2016年

-4.08（-5.04~-3.10）

-8.80

<0.001

2016—2021年

-2.69（-3.38~-2.00）

-8.16

<0.001

AAPC

1990—2021年

-2.52（-2.99~-2.04）

-10.31

<0.001

总体

APC

1990—1999年

-1.60（-1.74~-1.45）

-23.40

<0.001

1999—2004年

0.65（0.14~1.16）

2.70

0.022

2004—2007年

-3.01（-4.56~-1.44）

-4.05

<0.001

2007—2011年

0.11（-0.69~0.92）

0.30

0.777

2011—2019年

-2.62（-2.83~-2.41）

-26.33

<0.001

2019—2021年

-1.47（-3.04~0.13）

-1.96

0.078

AAPC

1990—2021年

-1.42（-1.63~-1.20）

-12.69

<0.001

组别	RMSE	MSE	MAE	MAPE（%）
标化死亡率
男性	2.111 1	4.456 6	1.463 8	0.013 1
女性	0.537 8	0.289 2	0.350 0	0.010 8
合计	1.053 6	1.110 1	0.691 4	0.010 3
标化DALY率
男性	29.871 7	892.320 8	21.090 2	0.008 7
女性	8.056 6	64.909 3	5.891 2	0.009 1
合计	16.334 9	266.829 3	11.564 7	0.007 8

组别

RMSE

MSE

MAE

MAPE（%）

标化死亡率

男性

2.111 1

4.456 6

1.463 8

0.013 1

女性

0.537 8

0.289 2

0.350 0

0.010 8

合计

1.053 6

1.110 1

0.691 4

0.010 3

标化DALY率

男性

29.871 7

892.320 8

21.090 2

0.008 7

女性

8.056 6

64.909 3

5.891 2

0.009 1

合计

16.334 9

266.829 3

11.564 7

0.007 8