现代预防医学

年份（年）	总数	男性	女性	城市	农村
2005	298	0.54	0.23	178	0.64	0.31	120	0.44	0.16	206	0.51	0.20	92	0.65	0.33
2006	325	0.55	0.22	182	0.61	0.28	143	0.48	0.16	223	0.48	0.19	102	0.78	0.38
2007	324	054	0.22	183	0.61	0.28	141	0.48	0.17	209	0.47	0.19	115	0.76	0.36
2008	463	0.70	0.26	266	0.80	0.34	197	0.60	0.20	354	0.68	0.25	109	0.78	0.33
2009	553	0.65	0.24	308	0.71	0.29	245	0.58	0.20	370	0.64	0.23	183	0.65	0.27
2010	710	0.57	0.34	394	0.62	0.41	316	0.51	0.28	453	0.57	0.31	257	0.58	0.39
2011	990	0.68	0.40	565	0.77	0.50	425	0.59	0.31	591	0.68	0.37	399	0.69	0.45
2012	1364	0.69	0.40	762	0.76	0.49	602	0.62	0.32	671	0.67	0.35	693	0.71	0.46
2013	1542	0.68	0.38	842	0.73	0.46	700	0.63	0.31	752	0.67	0.34	790	0.69	0.43
2014	1,932	0.67	0.37	1074	0.73	0.45	858	0.60	0.30	983	0.68	0.35	949	0.66	0.40
2015	2,390	0.74	0.40	1319	0.81	0.48	1071	0.68	0.32	1104	0.72	0.36	1286	0.77	0.43
2016	2,978	0.78	0.41	1674	0.86	0.50	1304	0.69	0.32	1524	0.79	0.39	1454	0.77	0.43
2017	3,374	0.77	0.41	1905	0.86	0.50	1469	0.68	0.31	1580	0.74	0.37	1794	0.80	0.45
2018	4,214	0.82	0.41	2,350	0.89	0.50	1,964	0.76	0.33	1,798	0.76	0.36	2,516	0.88	0.45
Total	21,557	0.72	0.34	12,002	0.80	0.41	9,455	0.65	0.26	10,818	0.69	0.30	10,739	0.76	0.40

年份（年）	总数	男性	女性	城市	农村
2005	298	0.54	0.23	178	0.64	0.31	120	0.44	0.16	206	0.51	0.20	92	0.65	0.33
2006	325	0.55	0.22	182	0.61	0.28	143	0.48	0.16	223	0.48	0.19	102	0.78	0.38
2007	324	054	0.22	183	0.61	0.28	141	0.48	0.17	209	0.47	0.19	115	0.76	0.36
2008	463	0.70	0.26	266	0.80	0.34	197	0.60	0.20	354	0.68	0.25	109	0.78	0.33
2009	553	0.65	0.24	308	0.71	0.29	245	0.58	0.20	370	0.64	0.23	183	0.65	0.27
2010	710	0.57	0.34	394	0.62	0.41	316	0.51	0.28	453	0.57	0.31	257	0.58	0.39
2011	990	0.68	0.40	565	0.77	0.50	425	0.59	0.31	591	0.68	0.37	399	0.69	0.45
2012	1364	0.69	0.40	762	0.76	0.49	602	0.62	0.32	671	0.67	0.35	693	0.71	0.46
2013	1542	0.68	0.38	842	0.73	0.46	700	0.63	0.31	752	0.67	0.34	790	0.69	0.43
2014	1,932	0.67	0.37	1074	0.73	0.45	858	0.60	0.30	983	0.68	0.35	949	0.66	0.40
2015	2,390	0.74	0.40	1319	0.81	0.48	1071	0.68	0.32	1104	0.72	0.36	1286	0.77	0.43
2016	2,978	0.78	0.41	1674	0.86	0.50	1304	0.69	0.32	1524	0.79	0.39	1454	0.77	0.43
2017	3,374	0.77	0.41	1905	0.86	0.50	1469	0.68	0.31	1580	0.74	0.37	1794	0.80	0.45
2018	4,214	0.82	0.41	2,350	0.89	0.50	1,964	0.76	0.33	1,798	0.76	0.36	2,516	0.88	0.45
Total	21,557	0.72	0.34	12,002	0.80	0.41	9,455	0.65	0.26	10,818	0.69	0.30	10,739	0.76	0.40

	总数	男性	女性	城市	农村
时间（年）	2005—2018	2005—2018	2005—2018	2005—2018	2005—2018
APC（95%CI）	5.6（3.8～7.4）	5.0（3.2～6.8）	6.2（4.2～8.1）	5.8（3.9～7.7）	2.6（0.85～4.3）
t值	6.8	6.0	6.8	6.6	3.3
P值	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.010
AAPC（95%CI）	5.6（3.8～7.4）	5.0（3.2～6.8）	6.2（4.2～8.1）	5.8（3.9～7.7）	2.6（0.85～4.3）
t值	6.8	6.0	6.8	6.6	3.3
P值	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.010

	总数	男性	女性	城市	农村
时间（年）	2005—2018	2005—2018	2005—2018	2005—2018	2005—2018
APC（95%CI）	5.6（3.8～7.4）	5.0（3.2～6.8）	6.2（4.2～8.1）	5.8（3.9～7.7）	2.6（0.85～4.3）
t值	6.8	6.0	6.8	6.6	3.3
P值	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.010
AAPC（95%CI）	5.6（3.8～7.4）	5.0（3.2～6.8）	6.2（4.2～8.1）	5.8（3.9～7.7）	2.6（0.85～4.3）
t值	6.8	6.0	6.8	6.6	3.3
P值	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.010

年份（年）	全国	男性	女性	城市	农村
2019	0.57 (0.52～0.62)	0.70 (0.63～0.77)	0.45 (0.40～0.50)	0.53 (0.47～0.59)	0.60 (0.52～0.67)
2020	0.58 (0.51～0.65)	0.71 (0.62～0.81)	0.46 (0.39～0.52)	0.54 (0.46～0.62)	0.60 (0.50～0.70)
2021	0.59 (0.50～0.68)	0.73 (0.61～0.85)	0.46 (0.38～0.54)	0.55 (0.45～0.65)	0.60 (0.47～0.73)
2022	0.60 (0.49～0.71)	0.75 (0.60～0.89)	0.47 (0.36～0.57)	0.56 (0.43～0.69)	0.61 (0.45～0.77)
2023	0.61 (0.47～0.75)	0.77 (0.59～0.95)	0.47 (0.35～0.60)	0.57 (0.42～0.73)	0.61 (0.42～0.81)
2024	0.62 (0.46～0.79)	0.79 (0.57～1.01)	0.48 (0.33～0.63)	0.59 (0.40～0.77)	0.62 (0.39～0.85)
2025	0.63 (0.44～0.83)	0.81 (0.55～1.07)	0.48 (0.30～0.66)	0.60 (0.37～0.82)	0.62 (0.35～0.89)
2026	0.64 (0.42～0.87)	0.83 (0.52～1.14)	0.49 (0.28～0.70)	0.61 (0.35～0.88)	0.63 (0.32～0.94)
2027	0.66 (0.39～0.92)	0.86 (0.50～1.22)	0.49 (0.26～0.73)	0.63 (0.32～0.94)	0.64 (0.28～0.99)
2028	0.67 (0.37～0.98)	0.88 (0.47～1.30)	0.50 (0.23～0.77)	0.65 (0.29～1.00)	0.64 (0.24～1.05)
2029	0.69 (0.34～1.04)	0.91 (0.43～1.39)	0.51 (0.20～0.81)	0.66 (0.26～1.07)	0.65 (0.19～1.10)
2030	0.70 (0.31～1.10)	0.94 (0.40～1.49)	0.51 (0.17～0.86)	0.68 (0.22～1.14)	0.66 (0.15～1.17)
2031	0.72 (0.27～1.16)	0.98 (0.35～1.60)	0.52 (0.14～0.90)	0.70 (0.18～1.22)	0.66 (0.10～1.23)
2032	0.73 (0.23～1.23)	1.01 (0.31～1.71)	0.53 (0.10～0.95)	0.72 (0.14～1.30)	0.67 (0.05～1.30)
2033	0.75 (0.19～1.30)	1.05 (0.25～1.84)	0.53 (0.07～1.00)	0.74 (0.09～1.39)	0.68 (-0.01～1.37)
2034	0.77 (0.15～1.38)	1.08 (0.20～1.97)	0.54 (0.03～1.05)	0.76 (0.04～1.49)	0.69 (-0.07～1.45)
2035	0.78 (0.10～1.46)	1.13 (0.13～2.12)	0.55 (-0.01～1.10)	0.79 (-0.02～1.59)	0.70 (-0.13～1.53)

年份（年）	全国	男性	女性	城市	农村
2019	0.57 (0.52～0.62)	0.70 (0.63～0.77)	0.45 (0.40～0.50)	0.53 (0.47～0.59)	0.60 (0.52～0.67)
2020	0.58 (0.51～0.65)	0.71 (0.62～0.81)	0.46 (0.39～0.52)	0.54 (0.46～0.62)	0.60 (0.50～0.70)
2021	0.59 (0.50～0.68)	0.73 (0.61～0.85)	0.46 (0.38～0.54)	0.55 (0.45～0.65)	0.60 (0.47～0.73)
2022	0.60 (0.49～0.71)	0.75 (0.60～0.89)	0.47 (0.36～0.57)	0.56 (0.43～0.69)	0.61 (0.45～0.77)
2023	0.61 (0.47～0.75)	0.77 (0.59～0.95)	0.47 (0.35～0.60)	0.57 (0.42～0.73)	0.61 (0.42～0.81)
2024	0.62 (0.46～0.79)	0.79 (0.57～1.01)	0.48 (0.33～0.63)	0.59 (0.40～0.77)	0.62 (0.39～0.85)
2025	0.63 (0.44～0.83)	0.81 (0.55～1.07)	0.48 (0.30～0.66)	0.60 (0.37～0.82)	0.62 (0.35～0.89)
2026	0.64 (0.42～0.87)	0.83 (0.52～1.14)	0.49 (0.28～0.70)	0.61 (0.35～0.88)	0.63 (0.32～0.94)
2027	0.66 (0.39～0.92)	0.86 (0.50～1.22)	0.49 (0.26～0.73)	0.63 (0.32～0.94)	0.64 (0.28～0.99)
2028	0.67 (0.37～0.98)	0.88 (0.47～1.30)	0.50 (0.23～0.77)	0.65 (0.29～1.00)	0.64 (0.24～1.05)
2029	0.69 (0.34～1.04)	0.91 (0.43～1.39)	0.51 (0.20～0.81)	0.66 (0.26～1.07)	0.65 (0.19～1.10)
2030	0.70 (0.31～1.10)	0.94 (0.40～1.49)	0.51 (0.17～0.86)	0.68 (0.22～1.14)	0.66 (0.15～1.17)
2031	0.72 (0.27～1.16)	0.98 (0.35～1.60)	0.52 (0.14～0.90)	0.70 (0.18～1.22)	0.66 (0.10～1.23)
2032	0.73 (0.23～1.23)	1.01 (0.31～1.71)	0.53 (0.10～0.95)	0.72 (0.14～1.30)	0.67 (0.05～1.30)
2033	0.75 (0.19～1.30)	1.05 (0.25～1.84)	0.53 (0.07～1.00)	0.74 (0.09～1.39)	0.68 (-0.01～1.37)
2034	0.77 (0.15～1.38)	1.08 (0.20～1.97)	0.54 (0.03～1.05)	0.76 (0.04～1.49)	0.69 (-0.07～1.45)
2035	0.78 (0.10～1.46)	1.13 (0.13～2.12)	0.55 (-0.01～1.10)	0.79 (-0.02～1.59)	0.70 (-0.13～1.53)

2005—2018年中国非黑色素瘤皮肤癌死亡特征及预测研究

PDF下载

谢林延 , 石正扬 , 张雨 , 胡云华 , 闫贻忠

现代预防医学 | 流行病与统计方法 2025,52(13): 2336-2342

收起

现代预防医学 | 流行病与统计方法 2025, 52(13): 2336-2342

2005—2018年中国非黑色素瘤皮肤癌死亡特征及预测研究

全屏

谢林延, 石正扬, 张雨, 胡云华, 闫贻忠

作者信息

石河子大学医学院，新疆石河子 832003

谢林延（2003—），男，本科在读，研究方向：临床医学

通讯作者:

闫贻忠，E-mail:y202403students@163.com

Study on mortality characteristics and prediction of non-melanoma skin cancer in China from 2005 to 2018

Lin-yan XIE, Zheng-yang SHI, Yu ZHANG, Yun-hua HU, Yi-zhong YAN

Affiliations

Medical College of Shihezi University, Shihezi, Xinjiang 832003, China

出版时间: 2025-07-10 doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202503164

文章导航

摘要

收起

目的

分析2005—2018年中国非黑色素瘤皮肤癌（non-melanoma skin cancer，NMSC）死亡率及其变化趋势，并对未来趋势进行预测，为有效预防和控制NMSC提供基础依据。

方法

收集《中国癌症登记年报》中2005—2018年NMSC死亡率数据。采用joinpoint回归模型估计年均变化百分比（average annual percentage change，AAPC）和年度变化百分比（annual percentage change，APC）来反映时间趋势。通过具有内在估计器算法的年龄-时期-队列模型分析年龄、时期和队列效应。采用集成嵌套拉普拉斯近似的贝叶斯年龄-时期-队列分析（Bayesian age-period-cohort analysis，BAPC）方法对2019—2035年中国NMSC的死亡趋势进行预测。

结果

2005—2018年NMSC全国的年龄标准化死亡率（age-standardized mortality rate，ASMR）为0.34/10万，呈上升趋势，AAPC为5.6%（95%CI: 3.8%～7.4%）。NMSC的ASMR男性为0.41/10万，高于女性的0.26/10万，但女性上升速度略快（AAPC=6.2%）。农村地区NMSC的ASMR为0.40/10万，高于城市地区的0.30/10万，但AAPC只有城市地区的一半。NMSC死亡率的风险随年龄增长而增加。队列效应中ASMR呈现下降趋势。预测中国NMSC的ASMR在2019—2035年将持续升高到0.78/10万（95%CI：0.10/10万～1.46/10万）。

结论

2005—2018年中国NMSC的ASMR呈上升趋势，且存在年龄、性别和地区差异。NMSC仍然是一个需要持续关注的公共卫生问题。

关键词

非黑色素瘤皮肤癌 / 死亡率 / 年龄-时期-队列模型 / Joinpoint回归模型 / 贝叶斯年龄-时期-队列模型

Abstract

收起

Objective

To analyze the mortality rate and trend of non-melanoma skin cancer (NMSC) in China from 2005 to 2018 and predict its future trend, providing a basis for effective prevention and control.

Methods

NMSC mortality data from 2005 to 2018 were collected from the Chinese Cancer Registry Annual Report. The Joinpoint regression model was used to estimate the average annual percentage change (AAPC) and annual percentage change (APC) to reflect temporal trends. An age-period-cohort model with intrinsic estimator algorithm was applied to analyze age, period, and cohort effects. The Bayesian age-period-cohort (BAPC) analysis with integrated nested Laplace approximation was employed to predict NMSC mortality trends in China from 2019 to 2035.

Results

From 2005 to 2018, the age-standardized mortality rate (ASMR) of NMSC in China was 0.34 per 100 000, showing an upward trend with an AAPC of 5.6% (95%CI: 3.8%-7.4%). The ASMR was higher in males (0.41 per 100 000) than in females (0.26 per 100 000),but the increase was slightly faster in females (AAPC=6.2%). Rural areas had a higher ASMR (0.40 per 100 000) than urban areas (0.30 per 100 000), but the AAPC was only half that of urban areas. The mortality risk of NMSC increased with age. The cohort effect showed a declining trend in ASMR. The predicted ASMR of NMSC in China is expected to continue rising to 0.78 per 100 000(95%CI: 0.10-1.46 per 100 000) during 2019 and 2035.

Conclusion

The ASMR of NMSC in China exhibited an upward trend from 2005 to 2018, with variations by age, sex, and region. NMSC remains a public health concern requiring sustained attention.

Key words

Non-melanoma skin cancer / Mortality / Age-period-cohort model / Joinpoint regression model / Bayesian age-period-cohort model

引用本文

谢林延, 石正扬, 张雨, 胡云华, 闫贻忠. 2005—2018年中国非黑色素瘤皮肤癌死亡特征及预测研究. 现代预防医学, 2025 , 52 (13) : 2336 -2342 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202503164

Lin-yan XIE, Zheng-yang SHI, Yu ZHANG, Yun-hua HU, Yi-zhong YAN. Study on mortality characteristics and prediction of non-melanoma skin cancer in China from 2005 to 2018[J]. Modern Preventive Medicine, 2025 , 52 (13) : 2336 -2342 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202503164

正文

收起

非黑色素瘤皮肤癌（non-melanoma skin cancer，NMSC）是全球范围内常见的一类恶性肿瘤，主要包括基底细胞癌（basal cell carcinoma，BCC）和鳞状细胞癌(squamous cell carcinoma，SCC)^[1]。近年来，随着环境污染、紫外线暴露增加以及人口老龄化等因素的影响，NMSC的死亡率在全球范围内不断上升，不论是在发展中国家，还是在发达国家，已成为重大的公共卫生问题之一^[2-3]，高昂的治疗费用给患者、家庭、社会及医疗系统带来了沉重负担^[4-6]。我国皮肤恶性黑色素瘤的死亡率和DALY率在保持稳定中略有下降，但是NMSC的死亡率和DALY率却远高于全球水平^[5]。本研究利用2005—2018年中国肿瘤登记年报数据，分析中国NMSC的死亡现状和未来趋势，旨在为制定有效预防措施提供基础依据。

1　资料与方法

收起

1.1　资料来源

2005—2018年中国NMSC死亡率数据来源于2008—2021年中国肿瘤登记年报。原始数据来自全国31个省（自治区和直辖市）和新疆生产建设兵团肿瘤登记处。根据国际疾病分类第10次修订版诊断NMSC（ICD10，C44）。本研究的城乡分类依据《中国肿瘤登记年报》的分类标准：城市地区归为地级以上城市，农村地区归为县及县级市。根据中国肿瘤登记指南的要求和国际癌症研究机构/国际肿瘤登记协会的标准，对数据进行审查、评价、整理和分析。

1.2　模型构建

1.2.1　Joinpoint回归模型

NMSC的死亡趋势采用joinpoint回归模型计算年均变化百分比（average annual percentage change，AAPC）及其95 %置信区间（confidence interval，CI）。该模型根据疾病分布的时间特征创建分段回归，通过多个连接点将研究时间划分为不同的区间，并对每个区间内的趋势进行拟合和优化，以评估不同区间内特定疾病变化的特征。采用蒙特卡罗置换检验确定连接点个数、每个连接点的位置以及对应的P值，双侧检验，检验水准α=0.05。Joinpoint回归模型是线性和对数线性模型，在分析基于人群的癌症发病和死亡趋势时，一般选择对数线性模型，公式如下：

其中，e为自然基，k表示转折点个数，

表示未知转折点，

为不变参数，

为回归系数，δ_k表示第k段分段函数的回归系数。当

时，

，否则

。

其中，

是回归系数，ω_i是每个分割函数的区间跨度（即区间所包含的年数）的宽度，β_i是每个区间对应的回归系数。

1.2.2　年龄-时期-队列模型

采用年龄-时期-队列模型分析年龄、时期、队列对NMSC死亡率的影响。采用泊松对数线性模型，通过求解内在估计量对该模型进行评价，并采用红池信息准则对模型拟合优度进行综合评价^[7]。在该模型中，将特定年龄的比率适当地重新编码为连续的5年年龄组（0～4、5～9、…、85～89），2005—2018年的连续5年时期组，以及相应的连续5年出生队列（1920—1924、1925—1929、…、2010—2014、2015—2019），以估计NMSC死亡率的净年龄、时期以及队列效应，公式如下：

其中，Y_j为第j组的响应变量，表示对NMSC死亡率的净影响，α、β和γ分别为年龄、时期和队列的系数，μ为截距，ε为残差。为了避免扩大出生队列和降低描述发病和死亡风险的时间精度，本研究使用2005、2010和2015年的年龄特定数据进行年龄-时期-队列模型的模拟。

1.2.3　贝叶斯年龄-时期-队列（Bayesian age- period-cohort analysis，BAPC）模型

使用BAPC模型预测中国未来15年NMSC的死亡风险。在该模型中，二阶随机游走模型用于平滑先验的年龄、时期和队列效应，以预测后验死亡率。我们的方法结合了集成嵌套拉普拉斯近似，防止了马尔科夫链蒙特卡洛采样引起的混合和收敛问题，从而得到更稳定和可靠的数据^[8]。

1.3　统计分析

采用美国国立癌症研究所开发的joinpoint回归Program 4.9. 1.0软件进行joinpoint回归分析，计算2005—2018年的AAPC及其95%CI，当AAPC及其95%CI均>0、均<0、包含0时，分别代表相应疾病指标呈现上升趋势、下降趋势、保持平稳^[9]。年龄-时期-队列模型使用Rosenberg和Check等人开发的在线网络分析工具和Stata 17.0软件（StataCorp，College Station，TX，USA）进行。使用R软件的BAPC和INLA包进行统计预测，“ggplot2”包绘制图形。检验水准α=0.05。

2　结果

收起

2.1　2005—2018年中国NMSC的死亡率及其变化趋势

2005—2018年，中国NMSC死亡总数为21 557例，其中男性12 002例（55.68%），女性9 555例（44.32%），城市10 818例（50.18%），农村10 739例（49.82%）；粗死亡率为0.72/10万，其中男性0.80/10万，女性0.65/10万，城市0.69/10万，农村0.76/10万；ASMR为0.34/10万，其中男性0.41/10万，女性0.26/10万，城市0.30/10万，农村0.40/10万。男性和农村NMSC的粗死亡率和ASMR分别高于女性和城市。见表1。

中国NMSC的ASMR从2005年的0.23/10万增加到2018年的0.41/10万，AAPC=5.6%（95%CI: 3.8%～7.4%）。男性NMSC的ASMR从2005年的0.31/10万增加到2018年的0.50/10万，AAPC=5.0%（95%CI:3.2%～6.8%），女性的ASMR从2005年的0.16/10万增加到2018年的0.33/10万，AAPC=6.2%（95%CI: 4.2%～8.1%）。城市NMSC的ASMR由2005年的0.20/10万上升至2018年的0.36/10万，AAPC= 5.8%（95%CI:3.9%～7.7%），农村ASMR由2005年的0.33/10万上升至2018年的0.45/10万，AAPC=2.6%（95%CI: 0.85%～4.3%）。见表1、 2，图1。

2.2　年龄-时期-队列模型分析

中国NMSC死亡风险随着年龄的增长而增加，至85～89岁达到高峰。

在时期效应中，中国NMSC的死亡风险随着时间的推移逐渐增加。除农村人群外，2005—2018年中国NMSC死亡率呈缓慢上升趋势。农村NMSC死亡率风险呈先下降后上升的趋势，以2010年为拐点。

NMSC死亡风险的队列效应在1920—1924年达到顶峰（RR=1.98，95%CI: 1.3～2.66），然后在1995—1999年下降并达到最低点（RR=-1.99，95%CI: -3.06～-0.91），随后在2000—2019年呈波浪式升高。见图2。

2.3　BAPC分析

2019—2035年，中国NMSC的死亡预测显示其ASMR逐渐升高，从全国范围来看，ASMR预计将从2019年的0.57/10万（95%CI：0.52/10万～0.62/10万）逐渐增加到2035年的0.78/10万（95%CI：0.10/10万～1.46/10万），特别是男性，ASMR预计升至1.13/10万（95% CI: 0.13/10万～2.12/10万）。

相比之下，女性的ASMR预计将从2019年的0.45/10万（95%CI：0.40/10万～0.50/10万）上升至2034年的0.54/10万（95%CI：0.03/10万～1.05/10万），在2035年预计为0.55/10万（95%CI：-0.01/10万～1.10/10万）；在城市地区，ASMR预计将从2019年的0.53/10万（95%CI：0.47/10万～0.59/10万）上升到2034年的0.76/10万（95%CI：0.04/10万～1.49/10万），在2035年预计为0.79/10万（95%CI：-0.02/10万～1.59/10万）；在农村地区，ASMR预计将从2019年的0.60/10万（95%CI：0.52/10万～0.67/10万）上升到2032年的0.67/10万（95%CI：0.05/10万～1.30/10万），在2035年预计为0.70/10万（95%CI：-0.13/10万～1.53/10万）。见表3。

3　讨论

收起

中国NMSC死亡率从2005—2018年持续上升，全国ASMR从0.23/10万增至0.41/10万，预计到2035年将达到0.78/10万。这一趋势在所有亚组中均有体现，但增长速度有所不同。

中国NMSC死亡率增长速度呈现显著的性别和城乡差异，特别是城市地区和女性人群。与农村相比，城市地区的NMSC死亡率增长较快，可能与城市地区人口密集污染较重有关。在城市地区，影响居民健康状况的环境因素主要是空气污染和工业垃圾污染^[10]。皮肤作为机体和环境之间的屏障，是直接暴露在环境污染物中的最大器官，污染因子可以通过损害或降解角蛋白使皮肤丧失保护功能而进入组织致病^[11]。暴露于高浓度的许多室外空气污染物（多环芳烃氢燃料碳含量、挥发性有机化合物、颗粒物）和室内空气污染物（固体燃料消耗），可能会中断皮肤的正常屏障功能^[12]。Augustin等^[13]的研究结果表明区域社会经济因素与NMSC相关。如高教育水平和高收入与较高的NMSC发病率呈正相关，这可能是因为经济状况较好的人群外出活动增加，导致接触紫外线的概率增加。因此，针对不同人群采取差异化的预防和干预措施显得尤为重要。

在NMSC死亡率上中国男性和农村人群显现出相对劣势，这可能与接受紫外线辐射更多有关^[12,14]。全球GBD数据分析同样显示男性在NMSC死亡率上的劣势^[3]。有研究表明美国南半部NMSC的死亡率高于北半部，这些差异可能是由各州之间的紫外线指数差异来解释的，因为南部各州的紫外线指数通常高于北部各州^[15]。在一些阳光照射充足的地区和国家，居民患NMSC的风险明显更高^[16]。男性更可能从事户外工作，暴露于紫外线辐射和工业污染物的机会更多。此外，男性在阳光防护措施上的重视程度可能低于女性，一项针对男性涂抹防晒霜的研究表面大多数男性表明没有经常使用防晒霜的习惯^[17]。因此，未来的公共卫生策略应特别关注男性群体，尤其是户外工作者，加强防晒和防护措施教育。中国农村人群长期的户外农业劳作也可能导致紫外线接触过多，同时农村地区的经济水平较低也会影响农村人群对皮肤的防护。此外，农村居民的健康教育程度较低，防晒意识和防护措施不如城市居民。这些认知不佳，如教育水平低和缺乏健康意识，会增加皮肤癌的发病率和死亡率^[18]。公共卫生政策应着重改善农村地区的医疗服务水平，增加早期筛查和诊断的可及性，并加强健康教育，提高农村居民的防晒意识。

NMSC死亡风险随年龄增长显著增加，同时年龄对NMSC死亡率的影响在全国及城乡人群中基本一致。在0～44岁人群中，NMSC死亡风险显著降低，而在45～89岁范围内，NMSC死亡风险增大且增速趋快。研究发现，皮肤癌的发生与年龄相关^[19]，这与本研究结论一致。特别是在女性和农村人口中，年龄效应显著且变化剧烈，55～89岁人群中死亡率的大幅上升可能与某些外部因素有关，如女性平均寿命高于男性导致高年龄组女性更容易因NMSC死亡，也可能是由于慢性积累暴露和老年人皮肤屏障弱化导致晚年的死亡率大幅上升^[20]。流行病学调查显示，50岁以上的人群更易出现皮肤癌^[19]，老年人群的NMSC负担更大^[21]。队列效应分析显示，1920—1924年出生的群体死亡风险最高，1995—1999年出生的群体死亡风险最低，随后2000—2019年出生的群体呈波浪式升高。这一趋势可能反映了不同年代人群在紫外线暴露、生活方式和医疗条件上的差异。1920—1924年出生队列的高风险可能与当时的生活方式、环境条件及医疗水平有关。尽管越早的出生队列所处的环境污染更少，但由于长年累月的紫外线暴露，他们因NMSC死亡的风险也在不断积累^[20]。1995—1999年出生的群体死亡风险最低可能说明成年人在青年时期的皮肤屏障处在最佳状态。而2000—2019年出生队列NMSC死亡风险的略有上升，可能是由于青少年的皮肤处于发育阶段，皮肤屏障在逐步完善，此时收到紫外线照射受损的可能更大，且随着年龄增加，受到的紫外线也缓慢积累，导致NMSC风险上升。这提示我们，不同出生队列的个体受外部环境因素和生活方式变化的影响显著，在制定NMSC预防措施时，应结合不同队列的特点，采取有针对性的干预措施。

另外，预测结果显示，到2035年所有亚组的ASMR均有上升，但95%CI较宽，表明未来趋势存在较大不确定性。这可能反映模型对远期预测的局限性，未来还需要结合更多数据进一步验证。同时存在部分年份的预测AMSR的95%CI包含0，同样反映出不确定性增加。预测结果也凸显了明显的性别差异，与女性相比，男性的NMSC死亡率表现出更明显且统计上显著的增加。而城市和农村地区的地理差异在长期预测中显示出类似的不确定性模式。但从全中国NMSC的ASMR预测趋势来看,中国NMSC在未来呈现不断上升的趋势，提醒我们要提高对NMSC的研究和预防。

本研究存在一定的局限性。NMSC数据来源于2005—2018年中国肿瘤登记年报，原始数据来自全国肿瘤登记，而不是随机抽样，因此对整个人群的代表性和外推结果是不足的。本研究在时效性方面也存在局限性，因为最新的肿瘤登记数据一般存在三年的时间延迟。而我国目前最新出版的肿瘤登记年报数据仅更新了2018年的肿瘤统计数据。由于可用数据不足，本研究未对NMSC进行分型研究。

总之，2005—2018年，中国NMSC死亡率在全国范围内呈现持续上升趋势，到2035年也将继续上升。男性NMSC的ASMR高于女性，但女性的增长速度略高于男性。农村ASMR高于城市，但城市增长速度高于农村。为应对这一趋势，制定有效的预防措施和策略，尤为重要，而减少紫外线接触是降低NMSC死亡率的主要方法，环境污染和皮肤癌认知也应作为策略制定的核心内容。因此，我们需要提高公众的健康意识、推广防晒措施和改善环境污染等。

基金

收起

新疆不同民族特高发疾病的应用基础及专科临床诊疗技术示范研究(2020AB022)

参考文献

收起

文献

收起

参考文献引证文献

排序方式：

[1]

唐洪波.紫外线致非黑色素瘤皮肤癌的作用机制研究进展[J] .肿瘤预防与治疗，2019，32（10）：940-944.

Tang

. Research progress on the mechanism of UV-Induced Non-Melanoma skin cancer[J] . Journal of Cancer Control and Treatment, 2019,32(10): 940-944.(In Chinese)

[2]

Bourneuf

. The MeLiM minipig: an original spontaneous model to explore cutaneous melanoma genetic basis[J] . Frontiers in Genetics,2017, 8: 146.

[3]

胡婉.全球非黑色素瘤皮肤癌相关疾病负担的变化趋势及预测[D] .合肥：安徽医科大学，2023.

. Trends and predictions of the global burden of non-melanoma skin cancer related diseases[D] . Hefei: Anhui Medical University, 2023.(In Chinese)

[4]

Bray

, Laversanne

, Sung

, et al. Global cancer statistics 2022:GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries[J] . CA-A Cancer Journal for Clinicians,2024, 74(3): 229-263.

[5]

杨明，汪舒文，宇传华.1990-2019年中国皮肤恶性肿瘤疾病负担状况及发病趋势预测[J] .中国肿瘤，2022，31（11）：853-861.

Yang

, Wang

, Yu

. Trend of disease burden of skin malignant tumor in China from 1990 to 2019[J] . China Cancer, 2022, 31(11): 853-861.(In Chinese)

[6]

唐文.非黑色素瘤皮肤癌与炎症性肠病[J] .医学新知杂志，2018，28（4）：367-369.

Tang

. Non-melanoma skin cancer and inflammatory bowel disease[J] .Journal of New Medicine, 2018, 28(4): 367-369.(In Chinese)

[7]

Liu

, Yu

, Bi

, et al. Trends and age-period-cohort effect on incidence and mortality of prostate cancer from 1990 to 2017 in China[J] . Public Health, 2019, 172: 70-80.

[8]

Schmid

, Held

. Bayesian age-period-cohort modeling and prediction-BAMP[J] . Journal of Statistical Software, 2007, 20: 59-62.

[9]

, Lin

, Cao

, et al. Patterns of global burden of 13 diseases attributable to Lead exposure, 1990-2019[J] . BMC Public Health, 2023, 23(1): 1121.

[10]

王延赏，顾钿钿，初海超，等.环境状况对我国城乡居民健康水平影响[J] .中国公共卫生，2020，36（9）：1264-1267.

Wang

, Gu

, Chu

, et al. Effect of environmental condition on health of urban and rural residents in China[J] . Chinese Journal of Public Health, 2020, 36(9): 1264-1267.(In Chinese)

[11]

柯冰，胡康洪.环境污染和皮肤疾病[J] .医学综述，2007，13（18）：1377-1379.

, Hu

. Environmental pollution and skin diseases[J] . Medical Recapitulate, 2007, 13(18): 1377-1379.(In Chinese)

[12]

Abolhasani

, Araghi

, Tabary

, et al. The impact of air pollution on skin and related disorders: A comprehensive review[J] .Dermatologic Therapy, 2021, 34(2): e14840.

[13]

Carsin

, Sharp

, Comber

. Geographical, urban/rural and socioeconomic variations in nonmelanoma skin cancer incidence: a population-based study in Ireland[J] . The British Journal of Dermatology, 2011, 164(4): 822-829.

[14]

卓雅婷，皮佩灵，崔映月，等.非黑色素瘤皮肤癌防治中的天然产物研究进展[J] .药学研究，2019，41（3）：175-179.

Zhuo

, Pi

, Cui

, et al. Research progress of natural products in the prevention and treatment of non-melanoma skin cancer[J] . Journal of Pharmaceutical Research, 2019, 41(3): 175-179.(In Chinese)

[15]

Aggarwal

, Knabel

, Fleischer

ABJ

. United States burden of melanoma and non-melanoma skin cancer from 1990 to 2019[J] .Journal of the American Academy of Dermatology, 2021, 85(2): 388-395.

[16]

Salomon

, Vos

, Hogan

, et al. Common values in assessing health outcomes from disease and injury: disability weights measurement study for the Global Burden of Disease Study 2010[J] .The Lancet, 2012, 380(9859): 2129-2143.

[17]

Roberts

, Goldstein

, et al. Men's attitudes and behaviors about skincare and sunscreen use behaviors[J] . Journal of Drugs in Dermatology, 2021, 20(1): 88-93.

[18]

Temoshok

, DiClemente

, Sweet

, et al. Prognostic and psychosocial factors related to delay behavior in patients with cutaneous malignant melanoma[J] . Progress in Clinical and Biological Research, 1984, 156: 169-179.

[19]

林千里，张文俊，汪汇，等.皮肤黑色素瘤流行病学及防治研究进展[J] .中国医药导报，2019，16（3）：28-32.

Lin

, Zhang

, Wang

, et al. Research progress on epidemiology,treatment and prevention of malignant melanoma of skin[J] . China Medical Herald, 2019, 16(3): 28-32.(In Chinese)

[20]

Caini

, De Angelis

, Corso

, et al. Exogenous sex hormones, menstrual and reproductive history, and risk of non-melanoma skin cancer among women: a systematic literature review and meta-analysis[J] . Scientific Reports, 2021, 11(1): 8524.

[21]

Pega

, Momen

, Streicher

, et al.Global, regional and National burdens of non-melanoma skin cancer attributable to occupational exposure to solar ultraviolet radiation for 183 countries,2000-2019: A systematic analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury[J] .Environment International, 2023, 181: 108226.

2025年第52卷第13期

PDF下载

引用本文

BibTeX

文章信息

doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202503164

接收时间：2025-03-12
首发时间：2026-03-19
出版时间：2025-07-10

补充材料

相关文章

文章信息

作者

出版历史

收稿日期：2025-03-12

基金

新疆不同民族特高发疾病的应用基础及专科临床诊疗技术示范研究(2020AB022)

作者信息

石河子大学医学院，新疆石河子 832003

通讯作者:

闫贻忠，E-mail:y202403students@163.com

参考文献

分享链接

https://castjournals.cast.org.cn/joweb/xdyfyx/CN/10.20043/j.cnki.MPM.202503164

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

年份（年）	总数	男性	女性	城市	农村
2005	298	0.54	0.23	178	0.64	0.31	120	0.44	0.16	206	0.51	0.20	92	0.65	0.33
2006	325	0.55	0.22	182	0.61	0.28	143	0.48	0.16	223	0.48	0.19	102	0.78	0.38
2007	324	054	0.22	183	0.61	0.28	141	0.48	0.17	209	0.47	0.19	115	0.76	0.36
2008	463	0.70	0.26	266	0.80	0.34	197	0.60	0.20	354	0.68	0.25	109	0.78	0.33
2009	553	0.65	0.24	308	0.71	0.29	245	0.58	0.20	370	0.64	0.23	183	0.65	0.27
2010	710	0.57	0.34	394	0.62	0.41	316	0.51	0.28	453	0.57	0.31	257	0.58	0.39
2011	990	0.68	0.40	565	0.77	0.50	425	0.59	0.31	591	0.68	0.37	399	0.69	0.45
2012	1364	0.69	0.40	762	0.76	0.49	602	0.62	0.32	671	0.67	0.35	693	0.71	0.46
2013	1542	0.68	0.38	842	0.73	0.46	700	0.63	0.31	752	0.67	0.34	790	0.69	0.43
2014	1,932	0.67	0.37	1074	0.73	0.45	858	0.60	0.30	983	0.68	0.35	949	0.66	0.40
2015	2,390	0.74	0.40	1319	0.81	0.48	1071	0.68	0.32	1104	0.72	0.36	1286	0.77	0.43
2016	2,978	0.78	0.41	1674	0.86	0.50	1304	0.69	0.32	1524	0.79	0.39	1454	0.77	0.43
2017	3,374	0.77	0.41	1905	0.86	0.50	1469	0.68	0.31	1580	0.74	0.37	1794	0.80	0.45
2018	4,214	0.82	0.41	2,350	0.89	0.50	1,964	0.76	0.33	1,798	0.76	0.36	2,516	0.88	0.45
Total	21,557	0.72	0.34	12,002	0.80	0.41	9,455	0.65	0.26	10,818	0.69	0.30	10,739	0.76	0.40

年份
（年）

总数

男性

女性

城市

农村

死亡数

死亡率

ASMR

死亡数

死亡率

ASMR

死亡数

死亡率

ASMR

死亡数

死亡率

ASMR

死亡数

死亡率

ASMR

2005

298

0.54

0.23

178

0.64

0.31

120

0.44

0.16

206

0.51

0.20

0.65

0.33

2006

325

0.55

0.22

182

0.61

0.28

143

0.48

0.16

223

0.48

0.19

102

0.78

0.38

2007

324

054

0.22

183

0.61

0.28

141

0.48

0.17

209

0.47

0.19

115

0.76

0.36

2008

463

0.70

0.26

266

0.80

0.34

197

0.60

0.20

354

0.68

0.25

109

0.78

0.33

2009

553

0.65

0.24

308

0.71

0.29

245

0.58

0.20

370

0.64

0.23

183

0.65

0.27

2010

710

0.57

0.34

394

0.62

0.41

316

0.51

0.28

453

0.57

0.31

257

0.58

0.39

2011

990

0.68

0.40

565

0.77

0.50

425

0.59

0.31

591

0.68

0.37

399

0.69

0.45

2012

1364

0.69

0.40

762

0.76

0.49

602

0.62

0.32

671

0.67

0.35

693

0.71

0.46

2013

1542

0.68

0.38

842

0.73

0.46

700

0.63

0.31

752

0.67

0.34

790

0.69

0.43

2014

1,932

0.67

0.37

1074

0.73

0.45

858

0.60

0.30

983

0.68

0.35

949

0.66

0.40

2015

2,390

0.74

0.40

1319

0.81

0.48

1071

0.68

0.32

1104

0.72

0.36

1286

0.77

0.43

2016

2,978

0.78

0.41

1674

0.86

0.50

1304

0.69

0.32

1524

0.79

0.39

1454

0.77

0.43

2017

3,374

0.77

0.41

1905

0.86

0.50

1469

0.68

0.31

1580

0.74

0.37

1794

0.80

0.45

2018

4,214

0.82

0.41

2,350

0.89

0.50

1,964

0.76

0.33

1,798

0.76

0.36

2,516

0.88

0.45

Total

21,557

0.72

0.34

12,002

0.80

0.41

9,455

0.65

0.26

10,818

0.69

0.30

10,739

0.76

0.40

	总数	男性	女性	城市	农村
时间（年）	2005—2018	2005—2018	2005—2018	2005—2018	2005—2018
APC（95%CI）	5.6（3.8～7.4）	5.0（3.2～6.8）	6.2（4.2～8.1）	5.8（3.9～7.7）	2.6（0.85～4.3）
t值	6.8	6.0	6.8	6.6	3.3
P值	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.010
AAPC（95%CI）	5.6（3.8～7.4）	5.0（3.2～6.8）	6.2（4.2～8.1）	5.8（3.9～7.7）	2.6（0.85～4.3）
t值	6.8	6.0	6.8	6.6	3.3
P值	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.010

总数

男性

女性

城市

农村

时间（年）

2005—2018

APC（95%CI）

5.6（3.8～7.4）

5.0（3.2～6.8）

6.2（4.2～8.1）

5.8（3.9～7.7）

2.6（0.85～4.3）

t值

6.8

6.0

6.8

6.6

3.3

P值

<0.001

<0.010

AAPC（95%CI）

5.6（3.8～7.4）

5.0（3.2～6.8）

6.2（4.2～8.1）

5.8（3.9～7.7）

2.6（0.85～4.3）

t值

6.8

6.0

6.8

6.6

3.3

P值

<0.001

<0.010

年份（年）	全国	男性	女性	城市	农村
2019	0.57 (0.52～0.62)	0.70 (0.63～0.77)	0.45 (0.40～0.50)	0.53 (0.47～0.59)	0.60 (0.52～0.67)
2020	0.58 (0.51～0.65)	0.71 (0.62～0.81)	0.46 (0.39～0.52)	0.54 (0.46～0.62)	0.60 (0.50～0.70)
2021	0.59 (0.50～0.68)	0.73 (0.61～0.85)	0.46 (0.38～0.54)	0.55 (0.45～0.65)	0.60 (0.47～0.73)
2022	0.60 (0.49～0.71)	0.75 (0.60～0.89)	0.47 (0.36～0.57)	0.56 (0.43～0.69)	0.61 (0.45～0.77)
2023	0.61 (0.47～0.75)	0.77 (0.59～0.95)	0.47 (0.35～0.60)	0.57 (0.42～0.73)	0.61 (0.42～0.81)
2024	0.62 (0.46～0.79)	0.79 (0.57～1.01)	0.48 (0.33～0.63)	0.59 (0.40～0.77)	0.62 (0.39～0.85)
2025	0.63 (0.44～0.83)	0.81 (0.55～1.07)	0.48 (0.30～0.66)	0.60 (0.37～0.82)	0.62 (0.35～0.89)
2026	0.64 (0.42～0.87)	0.83 (0.52～1.14)	0.49 (0.28～0.70)	0.61 (0.35～0.88)	0.63 (0.32～0.94)
2027	0.66 (0.39～0.92)	0.86 (0.50～1.22)	0.49 (0.26～0.73)	0.63 (0.32～0.94)	0.64 (0.28～0.99)
2028	0.67 (0.37～0.98)	0.88 (0.47～1.30)	0.50 (0.23～0.77)	0.65 (0.29～1.00)	0.64 (0.24～1.05)
2029	0.69 (0.34～1.04)	0.91 (0.43～1.39)	0.51 (0.20～0.81)	0.66 (0.26～1.07)	0.65 (0.19～1.10)
2030	0.70 (0.31～1.10)	0.94 (0.40～1.49)	0.51 (0.17～0.86)	0.68 (0.22～1.14)	0.66 (0.15～1.17)
2031	0.72 (0.27～1.16)	0.98 (0.35～1.60)	0.52 (0.14～0.90)	0.70 (0.18～1.22)	0.66 (0.10～1.23)
2032	0.73 (0.23～1.23)	1.01 (0.31～1.71)	0.53 (0.10～0.95)	0.72 (0.14～1.30)	0.67 (0.05～1.30)
2033	0.75 (0.19～1.30)	1.05 (0.25～1.84)	0.53 (0.07～1.00)	0.74 (0.09～1.39)	0.68 (-0.01～1.37)
2034	0.77 (0.15～1.38)	1.08 (0.20～1.97)	0.54 (0.03～1.05)	0.76 (0.04～1.49)	0.69 (-0.07～1.45)
2035	0.78 (0.10～1.46)	1.13 (0.13～2.12)	0.55 (-0.01～1.10)	0.79 (-0.02～1.59)	0.70 (-0.13～1.53)

年份（年）

全国

男性

女性

城市

农村

年龄标准化死亡率
（95%CI）

2019

0.57
(0.52～0.62)

0.70
(0.63～0.77)

0.45
(0.40～0.50)

0.53
(0.47～0.59)

0.60
(0.52～0.67)

2020

0.58
(0.51～0.65)

0.71
(0.62～0.81)

0.46
(0.39～0.52)

0.54
(0.46～0.62)

0.60
(0.50～0.70)

2021

0.59
(0.50～0.68)

0.73
(0.61～0.85)

0.46
(0.38～0.54)

0.55
(0.45～0.65)

0.60
(0.47～0.73)

2022

0.60
(0.49～0.71)

0.75
(0.60～0.89)

0.47
(0.36～0.57)

0.56
(0.43～0.69)

0.61
(0.45～0.77)

2023

0.61
(0.47～0.75)

0.77
(0.59～0.95)

0.47
(0.35～0.60)

0.57
(0.42～0.73)

0.61
(0.42～0.81)

2024

0.62
(0.46～0.79)

0.79
(0.57～1.01)

0.48
(0.33～0.63)

0.59
(0.40～0.77)

0.62
(0.39～0.85)

2025

0.63
(0.44～0.83)

0.81
(0.55～1.07)

0.48
(0.30～0.66)

0.60
(0.37～0.82)

0.62
(0.35～0.89)

2026

0.64
(0.42～0.87)

0.83
(0.52～1.14)

0.49
(0.28～0.70)

0.61
(0.35～0.88)

0.63
(0.32～0.94)

2027

0.66
(0.39～0.92)

0.86
(0.50～1.22)

0.49
(0.26～0.73)

0.63
(0.32～0.94)

0.64
(0.28～0.99)

2028

0.67
(0.37～0.98)

0.88
(0.47～1.30)

0.50
(0.23～0.77)

0.65
(0.29～1.00)

0.64
(0.24～1.05)

2029

0.69
(0.34～1.04)

0.91
(0.43～1.39)

0.51
(0.20～0.81)

0.66
(0.26～1.07)

0.65
(0.19～1.10)

2030

0.70
(0.31～1.10)

0.94
(0.40～1.49)

0.51
(0.17～0.86)

0.68
(0.22～1.14)

0.66
(0.15～1.17)

2031

0.72
(0.27～1.16)

0.98
(0.35～1.60)

0.52
(0.14～0.90)

0.70
(0.18～1.22)

0.66
(0.10～1.23)

2032

0.73
(0.23～1.23)

1.01
(0.31～1.71)

0.53
(0.10～0.95)

0.72
(0.14～1.30)

0.67
(0.05～1.30)

2033

0.75
(0.19～1.30)

1.05
(0.25～1.84)

0.53
(0.07～1.00)

0.74
(0.09～1.39)

0.68
(-0.01～1.37)

2034

0.77
(0.15～1.38)

1.08
(0.20～1.97)

0.54
(0.03～1.05)

0.76
(0.04～1.49)

0.69
(-0.07～1.45)

2035

0.78
(0.10～1.46)

1.13
(0.13～2.12)

0.55
(-0.01～1.10)

0.79
(-0.02～1.59)

0.70
(-0.13～1.53)