现代预防医学

疾病指标	年份（年）	APC (%) (95%CI)	P值	AAPC (%) (95%CI)	P值
肝炎	2006—2020	-1.63 (-2.40~ -0.86)	<0.001	-1.63 (-2.40~ -0.86)	<0.001
甲肝	2006—2012	-17.31 (-30.03~ -12.64)	<0.001	-11.16 (-12.90~ -9.19)	<0.001
	2012—2020	-6.25 (-9.61~ 5.46)	0.163
乙肝	2006—2020	-2.12 (-3.08~-1.18)	<0.001	-2.12 (-3.08~-1.18)	<0.001
丙肝	2006—2012	17.69 (14.68~ 20.86)	<0.001	7.04 (6.20~ 7.94)	<0.001
	2012—2020	-0.31 (-2.02~1.42)	0.580
戊肝	2006—2018	3.56 (2.00~ 6.86)	0.002	-0.32 (-2.55~ 1.86)	0.864
	2018—2020	-20.70 (-33.93~ -3.06)	0.016

疾病指标	年份（年）	APC (%) (95%CI)	P值	AAPC (%) (95%CI)	P值
肝炎	2006—2020	-1.63 (-2.40~ -0.86)	<0.001	-1.63 (-2.40~ -0.86)	<0.001
甲肝	2006—2012	-17.31 (-30.03~ -12.64)	<0.001	-11.16 (-12.90~ -9.19)	<0.001
	2012—2020	-6.25 (-9.61~ 5.46)	0.163
乙肝	2006—2020	-2.12 (-3.08~-1.18)	<0.001	-2.12 (-3.08~-1.18)	<0.001
丙肝	2006—2012	17.69 (14.68~ 20.86)	<0.001	7.04 (6.20~ 7.94)	<0.001
	2012—2020	-0.31 (-2.02~1.42)	0.580
戊肝	2006—2018	3.56 (2.00~ 6.86)	0.002	-0.32 (-2.55~ 1.86)	0.864
	2018—2020	-20.70 (-33.93~ -3.06)	0.016

零假设	肝炎	甲肝	乙肝	丙肝	戊肝
净漂移=0	20.812	<0.001	770.372	<0.001	242.368	<0.001	2.195	0.138	0.425	0.515
总年龄偏差=0	221.226	<0.001	576.464	<0.001	176.427	<0.001	347.765	<0.001	198.257	<0.001
总时期偏差=0	30.377	<0.001	91.798	<0.001	7.451	0.006	50.369	<0.001	39.098	<0.001
总队列偏差=0	123.012	<0.001	606.955	<0.001	182.980	<0.001	249.952	<0.001	36.350	0.004
时期RR=1	50.256	<0.001	793.303	<0.001	261.512	<0.001	51.693	<0.001	39.967	<0.001
队列RR=1	135.084	<0.001	1 795.651	<0.001	415.070	<0.001	298.641	<0.001	36.569	0.006
局部偏移=净漂移	120.460	<0.001	602.877	<0.001	182.818	<0.001	249.001	<0.001	36.350	0.003

零假设	肝炎	甲肝	乙肝	丙肝	戊肝
净漂移=0	20.812	<0.001	770.372	<0.001	242.368	<0.001	2.195	0.138	0.425	0.515
总年龄偏差=0	221.226	<0.001	576.464	<0.001	176.427	<0.001	347.765	<0.001	198.257	<0.001
总时期偏差=0	30.377	<0.001	91.798	<0.001	7.451	0.006	50.369	<0.001	39.098	<0.001
总队列偏差=0	123.012	<0.001	606.955	<0.001	182.980	<0.001	249.952	<0.001	36.350	0.004
时期RR=1	50.256	<0.001	793.303	<0.001	261.512	<0.001	51.693	<0.001	39.967	<0.001
队列RR=1	135.084	<0.001	1 795.651	<0.001	415.070	<0.001	298.641	<0.001	36.569	0.006
局部偏移=净漂移	120.460	<0.001	602.877	<0.001	182.818	<0.001	249.001	<0.001	36.350	0.003

2006—2020年中国病毒性肝炎发病的年龄-时期-队列分析及预测

PDF下载

林枫 ¹ , 邹圣强 ² , 董邓波 ¹ , 于芸 ¹ , 姚雅吉 ³ , 王强 ⁴ , 李君荣 ⁴

现代预防医学 | 流行病与统计方法 2026,53(3): 417-423

收起

现代预防医学 |流行病与统计方法 2026 , 53 (3) : 417 -423

2006—2020年中国病毒性肝炎发病的年龄-时期-队列分析及预测

全屏

林枫¹, 邹圣强², 董邓波¹, 于芸¹, 姚雅吉³, 王强⁴, 李君荣⁴

作者信息

^1.华北理工大学公共卫生学院，河北唐山063210

^2.镇江市第三人民医院，江苏镇江212021

^3.南京中医药大学镇江附属医院

^4.江苏大学医学院

通讯作者:

邹圣强，E-mail: 1210xyz@163.com

作者简介:

林枫（2000—），女，硕士在读，研究方向：流行病学与统计学

Incidence trends and prediction of viral hepatitis in China from 2006 to 2020: an age-period-cohort analysis

Feng LIN¹, Sheng-qiang ZOU², Deng-bo DONG¹, Yun YU¹, Ya-ji YAO³, Qiang WANG⁴, Jun-rong LI⁴

Affiliations

School of Public Health, North China University of Science and Technology, Tangshan, Hebei 063210, China

出版时间: 2026-02-10 doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202507084

文章导航

摘要

收起

目的

分析2006—2020年中国病毒性肝炎的发病趋势并进行预测，为我国病毒性肝炎防控工作提供参考和依据。

方法

基于2006—2020年公共卫生中心的中国病毒性肝炎数据，采用joinpoint回归分析发病率的变化趋势，应用年龄-时期-队列模型解析年龄、时期及出生队列效应，利用贝叶斯年龄-时期-队列模型预测2021—2030年的发病趋势。

结果

2006—2020年中国病毒性肝炎总体发病率显著下降(AAPC=-1.63%,P<0.001)，其中甲肝(AAPC=-11.16%)和乙肝(AAPC=-2.12%)持续降低，丙肝呈先上升后平稳趋势(AAPC=7.04%)，戊肝呈波动变化趋势（AAPC=-0.32%）。年龄-时期-队列模型显示，乙肝发病呈“双峰”年龄分布(0～4岁组峰值314.34/10万和20～24岁组次高峰255.68/10万），丙肝风险随年龄递增并在75～79岁达峰值48.17/10万；时期效应表明2016—2020年各型肝炎相对风险度(relative risk，RR)均<1, 其中病毒性肝炎总体RR下降至0.81 (95% CI: 0.77～0.86)，甲肝RR降至0.64 (95% CI: 0.62～0.67)，乙肝RR降至0.83 (95% CI: 0.78～0.89)，丙肝RR降至0.91 (95% CI: 0.88～0.95)，戊肝RR降至0.88 (95% CI: 0.84～0.92)；出生队列分析揭示乙肝高发于1931—1935年出生队列（RR=1.77, 95% CI: 1.15～2.72），丙肝高发于1976—1980年出生队列（RR=1.30, 95% CI: 1.21～1.39）。贝叶斯年龄-时期-队列模型预测2030年中国病毒性肝炎发病率为48.25/10万，乙肝(42.45/10万)和丙肝(5.40/10万)为主要负担。

结论

中国病毒性肝炎防控成效显著，但乙肝和丙肝仍为主要挑战，需重点推进新生儿乙肝疫苗全覆盖、老年丙肝主动筛查及多维度协同防控策略。

关键词

病毒性肝炎 / 发病趋势 / Joinpoint回归 / 年龄-时期-队列模型

Abstract

收起

Objective

To analyze the incidence trend of viral hepatitis in China from 2006 to 2020 and predict future trends, so as to provide evidence and reference for the prevention and control of viral hepatitis in China.

Methods

Based on viral hepatitis surveillance data in China from the Public Health Science Data Center between 2006 and 2020, joinpoint regression analysis was used to examine trends in incidence rates. An age-period-cohort model was applied to assess age, period, and birth cohort effects. A Bayesian age-period-cohort model was employed to predict incidence trends from 2021 to 2030.

Results

The overall incidence of viral hepatitis in China showed a significant decreasing trend from 2006 to 2020 (AAPC=-1.63%, P<0.001).Specifically, the incidence of hepatitis A (AAPC=-11.16%) and hepatitis B (AAPC=-2.12%) continued to decline, while hepatitis C exhibited an initial increase followed by stabilization (AAPC=7.04%), and hepatitis E showed fluctuating trends(AAPC=-0.32%). The age-period-cohort analysis revealed a bimodal age distribution for hepatitis B, with the first peak in the 0-4 age group (314.34 per 100 000) and a secondary peak in the 20-24 age group (255.68 per 100 000). The risk of hepatitis C increased with age, reaching a peak in the 75-79 age group (48.17 per 100 000). Period effects indicated that the relative risks(RR) for all types of hepatitis were below 1 during 2016—2020, with the overall RR for viral hepatitis decreasing to 0.81 (95% CI: 0.77-0.86), hepatitis A to 0.64 (95% CI: 0.62-0.67), hepatitis B to 0.83 (95% CI: 0.78-0.89), hepatitis C to 0.91 (95% CI:0.88-0.95), and hepatitis E to 0.88 (95% CI: 0.84-0.92). Birth cohort analysis identified that the highest risk of hepatitis B occurred in the 1931—1935 birth cohort (RR=1.77, 95% CI: 1.15-2.72), while hepatitis C risk was highest in the 1976—1980 birth cohort (RR=1.30, 95% CI: 1.21-1.39). The Bayesian age-period-cohort model predicted that the incidence of viral hepatitis in China would reach 48.25 per 100 000 by 2030, with hepatitis B (42.45 per 100 000) and hepatitis C (5.40 per 100 000) remaining the major burdens.

Conclusion

Significant progress has been made in the prevention and control of viral hepatitis in China. However, hepatitis B and hepatitis C continue to pose major challenges. Future efforts should focus on achieving universal hepatitis B vaccination for newborns, promoting active screening for hepatitis C among the elderly, and implementing multidimensional collaborative prevention and control strategies.

Key words

Viral hepatitis / Incidence trends / Joinpoint regression / Age-period-cohort model

引用本文

林枫, 邹圣强, 董邓波, 于芸, 姚雅吉, 王强, 李君荣. 2006—2020年中国病毒性肝炎发病的年龄-时期-队列分析及预测. 现代预防医学, 2026 , 53 (3) : 417 -423 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202507084

Feng LIN, Sheng-qiang ZOU, Deng-bo DONG, Yun YU, Ya-ji YAO, Qiang WANG, Jun-rong LI. Incidence trends and prediction of viral hepatitis in China from 2006 to 2020: an age-period-cohort analysis[J]. Modern Preventive Medicine, 2026 , 53 (3) : 417 -423 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202507084

正文

收起

病毒性肝炎是全球重大公共卫生挑战，2022年6月，世界卫生组织（World Health Organization,WHO）正式发布第75届世界卫生大会通过的《2022—2030年全球卫生部门关于艾滋病、病毒性肝炎和性传播疾病行动计划》^[1]。2016年，WHO制定了2030 年消除病毒性肝炎作为公共卫生威胁的核心目标，从 2015—2030 年，病毒性肝炎发病率下降 90%^[2]。中国作为病毒性肝炎高负担国家，其防控成效对全球目标实现具有决定性意义。本研究旨在评估我国病毒性肝炎发病趋势，整合年龄-时期-队列（age-period-cohort, APC）模型和贝叶斯预测，对病毒性肝炎的年龄、时期、队列效应进行分析，并预测2021—2030年的发病情况，为制定对重点人群干预策略提供防治科学依据。

1　资料与方法

收起

1.1　资料来源

中国病毒性肝炎的发病数据来源于中国公共卫生科学数据中心，数据包括2006—2020年我国31个省（自治区、直辖市）的病毒性肝炎、甲肝、乙肝、丙肝、戊肝、未分型肝炎，由于85岁及以上为开放组，且数据库未包含丁型肝炎分型数据，本研究仅对甲肝、乙肝、丙肝、戊肝0～84岁的数据进行分析。同期各年龄段人口来源于《中国统计年鉴》（2007—2021年），中国各年份各年龄段预测人口数据从《2024年世界人口展望》中获取。

1.2　研究方法

1.2.1　Joinpoint回归模型

采用由美国国家癌症研究所开发的Joinpoint 5.3.0.0 软件^[3]，分析2006—2020年中国病毒性肝炎的发病率趋势。Joinpoint 回归模型使用网格搜索法（grid search method,GSM）和Monte Carlo 置换检验确定最优连接点个数与位置,并通过Bonferroni以评估疾病变化趋势^[4]。通过计算年度变化百分比（annual percent change, APC）及其95%置信区间（confidence interval, CI）描述各分段的趋势，计算平均年度变化百分比（average annual percent change, AAPC）以综合评估整体变化方向与幅度。APC>0 且95% CI不包含0，该时段发病率呈显著上升趋势APC<0 且95% CI不包含0，该时段发病率呈下降趋势。检验水准 α=0.05^[5]。

1.2.2　APC模型

该模型用于本研究为探索年龄、时期、队列三者对中国病毒性肝炎发病趋势的影响，采用美国国家癌症研究机构提供的APC模型在线分析工具（https://analysistools.cancer.gov/apc/）进行建模，为解决年龄、时期、队列三者的完全共线性问题基于内源因子估计法（intrinsic estimator,IE）进行参数识别^[5-6]。模型的一般表达式：Y=μ+α_i+β_j+γ_k+ε；其中Y表示病毒性肝炎的发病率；μ表示截距；α_i、β_j、γ_k分别表示年龄、时期、队列效应；i、j、k分别表示年龄、时期、队列效应的回归系数；ε表示随机误差项。模型要求统一年龄和时期间隔，年龄从 0～84岁连续5岁为一年龄组共17个年龄组; 1926—2020年连续5年为一组共3个时期；出生队列1926—2020年5年为一个出生队列共19个队列。设置时期、出生队列中位数所在组, 即 2011—2015年时期组、1966—1971年出生队列组分别为参照组。输出结果包含了净漂移值、总偏差、时期和队列的相对风险度（relative risk，RR）、局部偏移值。参数估计应用 Wald χ²检验，检验水准 α=0.05。用Origin2024软件进行绘图。

1.2.3　贝叶斯-年龄-时期-队列（Bayesian APC，BAPC）预测

本研究应用BAPC分析方法，对2021—2030年中国病毒性肝炎的发病率进行预测，BAPC 模型能够将样本信息和未知参数的先验信息综合估计，然后推断未知参数，并在APC模型的基础上增加贝叶斯模型为对数线性泊松模型，采用集成嵌套拉普拉斯近似（integrated nested laplace approximation,INLA）框架构建BAPC模型，避免了传统的马尔可夫链蒙特卡罗抽样带来的混合和收敛问题，使用R 4.5.0软件中的BAPC包（0.0.36）和INLA包（24.06.27）进行数据分析,对年龄标准化后的发病率进行预测^[6-7]。

2　结果

收起

2.1　病毒性肝炎发病率趋势

2006—2020年中国病毒性肝炎发病率呈下降趋势（AAPC=-1.63%，P<0.001）。其中，甲肝2006—2012年发病率快速下降（APC=-17.31%，P<0.001），2012—2020年呈稳定趋势（APC=-6.25%，P=0.163；AAPC为-11.16%，P<0.001）；乙肝2006—2020年发病率呈下降趋势（AAPC为-2.12%，P<0.001）；丙肝2006—2012年发病率上升（APC=17.69%，P<0.001），2012—2020年呈现稳定趋势（APC=-0.31%，P=0.580；AAPC为7.04%，P<0.001）；戊肝2006—2018年呈上升趋势（APC=3.56%，P=0.002），2018—2020年急剧下降（APC=-20.70%，P=0.016；AAPC为 -0.32%，P=0.864）。见表1。

2.2　APC分析

2.2.1　Wald χ²检验

结果显示，病毒性肝炎、甲肝、乙肝的净漂移值、总年龄偏差、总时期偏差、总队列偏差、时期RR值及队列RR值均具有统计学意义（P<0.05），表明发病率变化受年龄、时期、队列三方面因素的影响。但丙肝和戊肝净漂移值差异无统计学意义（P>0.05）。见表2。

2.2.2　年龄效应

纵向年龄曲线显示，病毒性肝炎发病率在20～24岁达到峰值，为201.57/10万，80～84岁下降至82.48/10万；其中甲肝发病率呈下降趋势，在0～4岁达到峰值120.84/10万后持续下降，80～84岁下降至0.60/10万；乙肝发病率呈双峰分布，0～4岁达到峰值314.34/10万，20～24岁次高峰255.68/10万，随后呈下降趋势，80～84岁降至25.98/10万；丙肝发病率随年龄增长呈上升趋势，在75～79岁达到峰值48.17/10万，并在80～84岁仍维持高位48.10/10万；戊肝发病率随年龄增长呈上升趋势，在70～74岁达到峰值4.17/10万后略有下降，80～84岁降至3.90/10万。见图1A。

2.2.3　时期效应

在校正年龄效应和队列效应后，以2011—2015年为参照组（RR=1）,中国病毒性肝炎发病率呈下降趋势，2016—2020年的RR值下降0.81（95% CI：0.77～0.86），其中甲肝发病率在2006—2010年的RR值上升1.14（95% CI：1.11～1.18），2016—2020年的RR值下降至0.64（95% CI：0.62～0.67）；乙肝发病率在2006—2010年的RR值上升至1.38（95% CI：1.38～1.46），2016—2020年的RR值下降至0.83（95% CI：0.78～0.89）；2016—2020年的丙肝RR值下降至0.91（95% CI：0.88～0.95），戊肝下降至0.88（95% CI：0.84～0.92）。见图1B。

2.2.4　队列效应

在校正年龄效应和时期效应后，以1971—1975年出生的人群出生队列为参照组（RR=1），病毒性肝炎发病率的队列效应呈先上升后下降的趋势，1976—1980年发病风险达到峰值为1.09（95% CI：0.97～1.22），1981年以后出生的人群队列发病风险持续下降，其中甲肝发病率的队列效应RR值呈下降趋势，2016—2020年出生队列发病风险最低为0.02（95% CI：0.02～0.02）；乙肝发病率的队列RR值呈下降趋势，1931—1935年发病风险达到峰值为1.77（95% CI：1.15～2.72）；丙肝发病率的队列效应RR值呈先上升后下降的趋势，1976—1980年发病风险达到峰值为1.30（95% CI：1.21～1.39）；戊肝发病率的队列效应2001—2005年的发病风险达到峰值为1.30（95% CI：0.88～1.93）。见图1C。

2.3　2021—2030年中国病毒性肝炎发病率预测

BAPC模型预测分析，2021—2030年中国病毒性肝炎年龄标准化发病率整体呈下降趋势。至2030年病毒性肝炎发病率降至48.25/10万（95% CI：22.30～74.19）；其中甲肝发病率降至0.29/10万（95% CI：-0.13～0.72），乙肝发病率降至42.45/10万（95% CI：4.55～80.37），丙肝发病率降至5.40/10万（95% CI：-5.82～16.62），戊肝发病率降至0.3/10万（95% CI：-0.15～0.22）。见图2。

3　讨论

收起

本研究基于中国病毒性肝炎的发病数据，整合joinpoint回归、APC模型及贝叶斯预测方法分析2006—2020年中国病毒性肝炎的流行趋势。Joinpoint回归模型显示，2006—2020年中国病毒性肝炎发病率呈下降趋势（AAPC=-1.63%，P<0.001），这可能与国家的综合防控体系有关。

甲肝发病率早期快速下降后期平稳，可能与我国2008年2月将甲肝疫苗纳入国家免疫规划，儿童甲肝疫苗接种率提升，使得近年来甲肝发病率大幅度降低，但成人甲肝发病比例逐渐上升^[8]，未来应持续监测免疫规划的覆盖质量。乙肝发病率呈下降趋势（AAPC=-2.12%，P<0.001），可能是我国自1992年将乙肝疫苗纳入免疫规划管理以来长期积累的防控效果的体现^[9]，但成人乙肝疫苗接种率偏低仍是重要短板，未来应着力探索提高成年人群疫苗接种意愿和创新策略^[10]。丙肝发病率在2006—2012年呈上升趋势（APC=17.69%，P<0.001），2012年后发病较平稳，与白峻竹等^[11]研究结果一致，反映了2004年传染病网络直报系统上线后病例发现能力的提升，而2012年后的平稳波动提示既往感染累积负担依然存在，2017年被纳入国家自动预警系统进一步强化了监测^[12]，当前关键挑战在于如何高效识别并治疗隐匿感染者群体。戊肝2006—2018年呈上升趋势（APC=3.56%，P<0.001），与孙校金等^[13]研究结果一致，提示当前防控措施的效果尚未充分体现，2018年后发病率下降，受新型冠状病毒肺炎疫情的影响显著降低了戊肝的主要传播途径^[14]，鉴于戊肝疫苗尚未纳入国家免疫规划，未来需评估将其纳入规划或对特定高危人群实施免费或补贴接种的公共卫生效益。

年龄效应显示，甲肝和乙肝在婴幼儿期间（0～4岁）达到峰值，分别与早期的感染暴露以及母婴传播和婴儿期免疫力下降有关^[13-15]，乙肝在青壮年（20～24岁）次高峰可能与性传播、血液暴露等途径感染风险有关；丙肝和戊肝发病率随年龄增长上升并在老年期（75～79岁和70～74岁）达到峰值，反映了丙肝的长潜伏期、既往感染的累积以及戊肝在老年人群中可能因特定饮食习惯或免疫力下降导致的感染风险升高^[13,16]。

时期效应显示，2016—2020年中国病毒性肝炎的RR均低于参照期（RR<1），标志着中国病毒性肝炎相关政策的逐步完善。随着卫生条件的持续改善、经济水平的提升以及疫苗策略的实施，甲肝和乙肝发病率风险呈下降趋势^[17-18]，丙肝和戊肝的时期风险呈现出“先升后降”的趋势。早期上升主要与2004年传染病网络直报系统上线后病例漏报率降低有关，后期下降因为2017年直接抗病毒药物（direct-acting antiviral agents, DAAs）的上市降低了丙肝的发病风险^[19]。

出生队列效应显示，病毒性肝炎出生队列风险趋势呈先上升后下降的趋势，1976—1980年出生队列与改革开放初期医疗条件有限、疫苗未普及有关，下降阶段（1981年后）受益于国家免疫规划和公共卫生系统的完善。甲肝出生队列的发病风险随出生年份推移呈下降趋势，2016—2020年出生队列的发病风险最低，这与2008年将甲肝疫苗纳入国家免疫规划的干预措施密切相关^[8]。乙肝出生队列的发病风险下降，1931—1935年队列风险最高，这反映了该队列人群曾暴露于多种高风险传播途径（包括母婴传播、医源性感染、家庭密切接触等）且缺乏有效的免疫保护。丙肝出生队列的发病风险呈倒U型，1976—1980年出生队列的发病风险达到峰值，这可能源于他们在其青少年期仍有机会暴露于尚未完全规范的医疗操作或未彻底筛查的血液制品。1998年颁布《献血法》后出生队列的风险才开始下降，体现了血液安全综合治理的成效^[20]。戊肝出生队列发病风险趋势统计学证据不足，可能与食源性暴露和缺乏疫苗策略有关^[21]。

根据BAPC模型对2021—2030年中国病毒性肝炎发病率进行了预测。结果显示，中国病毒性肝炎的总体标准化发病率预计将持续下降，到2030年，预测中国病毒性肝炎将降至48.25/10万。甲肝和戊肝发病率分别为0.29/10万和0.3/10万，这既反映了疫苗的显著成效，也与食品卫生状况的持续改善以及居民良好卫生习惯的养成密切相关。乙肝发病率预计将降至42.45/10万，这与母婴阻断、新生儿及居民自我保护意识低有关^[22],丙肝的预测其发病率在2030年降至5.40/10万，但在病毒性肝炎的构成比预计相对上升。结合APC模型揭示的年龄效应和队列效应，以及当前较低的诊断和治疗率（尤其在高危老年人群中）。本研究的预测显示，到2030年我国病毒性肝炎发病率与WHO的消除目标仍有显著差距，尤其是乙肝和丙肝将构成绝对主体。这一结果表明，应采取突破性措施：重点提升高危人群的筛查覆盖率以发现隐匿病例、加强基层诊断能力以实现早诊早治、并全面优化DAA药物的可及性与患者治疗依从性以阻断传播链。才有可能实现世界卫生组织2030年消除病毒性肝炎作为公共卫生威胁的核心目标^[23]。

本研究仍存在局限性：一是数据来源于被动监测系统，无法避免该类数据固有的局限性，可能存在病例漏报以及不同时期或地区间诊断、报告标准执行不一致的情况；二是预测模型没有纳入突发公共卫生事件、未来防治政策调整或诊疗技术突破等动态因素；三是研究排除85岁以上人群，可能低估老年群体中的疾病负担。

综上所述，2006—2020年中国病毒性肝炎发病率呈下降趋势，突显了国家免疫规划与综合防控体系的有效性。但由于我国人口基数大，肝炎防治阶段依然面临各种挑战。为实现消除病毒性肝炎公共卫生危害的目标，未来的防控政策应该推进新生儿乙肝疫苗覆盖；加强老年群体的丙肝抗体和核酸筛查；优化监测系统全国肝炎病例报告，减少漏查漏报，对群众进行肝炎的公共卫生宣教，多维度协同推进，唯有在这些方面取得实质性进展，才能真正实现从“控制”到“消除”的跨越^[24-25]。

基金

收起

江苏省中医药学会雏鹰腾飞项目(CYTF2024077)
镇江市科技智库“青年人才”项目(ZKQN-2024-004)
镇江市社科应用研究“学习贯彻党的二十届三中全会精神”专项课题(2024SZ017)

参考文献

收起

文献

收起

参考文献引证文献

排序方式：

[1]

World Health Organization. 2022. Global health sector strategies on HIV, viral hepatitis and sexually transmitted infections 2022-2030[R]. Geneva: WHO, 2022.

[2]

World Health Organization. Global health sector strategy on viral hepatitis 2016-2021[R]. Geneva: WHO, 2016.

[3]

Feng

, Xu

, Chen

, et al. Trends in incidence and mortality for ovarian cancer in China from 1990 to 2019 and its forecasted levels in 30 years[J]. Journal of Ovarian Research, 2023, 16(1): 139.

[4]

吴丹，宇传华.中国归因于高BMI的结直肠癌疾病负担及其趋势预测[J].公共卫生与预防医学，2025，36（2）：1-5, 29.

, Yu

. The burden of colorectal cancer attributed to high BMI and its trend prediction in China[J]. Journal of Public Health and Preventive Medicine, 2025, 36(2): 1-5, 29. (In Chinese)

[5]

Kim

, Fay

, Feuer

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

[6]

Lin

, Jiang

, Cai

, et al. The global burden of glaucoma:findings from the global burden of disease 2019 study and predictions by bayesian Age-Period-Cohort analysis[J]. J Clin Med, 2023, 12(5):1828.

[7]

梁珊珊，周智华，李成程，等.1990—2019年中国糖尿病疾病负担及发病预测分析[J].中国全科医学，2023，26（16）：2013-2019.

Liang

, Zhou

, Li

, et al. Diabetes in China: burden analysis between 1990 and 2019 and incidence prediction between 2020 and 2030[J]. Chinese General Practice, 2023, 26(16): 2013-2019. (In Chinese)

[8]

中国肝炎防治基金会，陈园生，庄辉.成人甲型肝炎疫苗接种专家建议[J].中国预防医学杂志，2023，24（12）：1265-1276.

Zhong Guo Gan Yan Fang Zhi Ji Jin Hui，Chen

, Zhuang

. Expert recommendations on hepatitis A vaccination for adults[J]. China Preventive Medicine, 2023, 24(12): 1265-1276. (In Chinese)

[9]

Liu

, Li

, Hutton

, et al. Impact of the National hepatitis B immunization program in China: a modeling study[J]. Infectious Diseases of Poverty, 2022, 11(1): 106.

[10]

中华预防医学会促进消除病毒性肝炎工作委员会，中华预防医学会感染性疾病防控分会.成人乙型肝炎疫苗接种专家建议[J].中华肝脏病杂志，2024，32（8）：712-717.

Committee for the Promotion of Hepatitis Elimination, Chinese Association of Preventive Medicine. Expert advice on adult Hepatitis B vaccine[J]. Chin J Hepatol, 2024, 32(8): 712-717. (In Chinese)

[11]

白峻竹，游姝萌，张馨，等.2006-2020年中国丙型肝炎发病趋势[J].现代预防医学，2024，51（14）：2497-2500.

Bai

, You

, Zhang

, et al. Incidence trend of hepatitis C in China 2006-2020[J]. Mod Prev Med, 2024, 51(14): 2497-2500. (In Chinese)

[12]

李健，庞琳，王晓春，等.中国丙型肝炎防治进展与展望[J].中国艾滋病性病，2022，28（7）：761-765.

, Pang

, Wang

, et al. Progress and prospects in hepatitis C control in China[J]. Chinese Journal of AIDS & STD, 2022, 28(7): 761-765. (In Chinese)

[13]

孙校金，王富珍，郑徽，等.中国2004-2015年甲肝和戊肝流行病学特征[J].中华流行病学杂志，2018，39（10）：1351-1355.

Sun

, Wang

, Zheng

, et al. Epidemiological features of hepatitis A and E in China 2004-2015[J]. Chin J Epidemiol, 2018, 39(10): 1351-1355. (In Chinese)

[14]

齐孝旗，欧剑鸣，陈武，等.福建省2012-2021年戊型病毒性肝炎流行特征[J].中国热带医学，2023，23（9）：902-905.

, Ou

, Chen

, et al. Epidemiological characteristics of viral hepatitis E in Fujian Province from 2012 to 2021[J]. China Tropical Medicine, 2023, 23(9): 902-905. (In Chinese)

[15]

王鹏举，余莉，王一卉，等.2004-2017年全国0-10岁人群乙肝发病趋势[J].中华疾病控制杂志，2021，25（5）：571-576.

Wang

, Yu

, Wang

, et al. Hepatitis B incidence in 0-10 years group in China 2004-2017[J]. Chin J Dis Control Prev, 2021, 25(5): 571-576. (In Chinese)

[16]

姚媛媛，杨仙湖，刘辉，等.2006-2020年中国丙肝发病趋势分析[J].卫生经济研究，2024，41（7）：6-8, 14.

Yao

, Yang

, Liu

, et al. Age-period-cohort analysis of hepatitis C in China 2006-2020[J]. Health Econ Res, 2024, 41(7): 6-8, 14. (In Chinese)

[17]

苏晓洁，余擎.2011-2021年我国乙肝流行特征及时空分析[J].现代预防医学，2024，51（8）：1384-1389.

, Yu

. Epidemiological characteristics and spatiotemporal aggregation of hepatitis B in China 2011-2021[J]. Mod Prev Med, 2024, 51(8): 1384-1389. (In Chinese)

[18]

修乐欣，唐林，刘倩倩，等.2005-2023年中国甲肝流行病学特征[J].中华流行病学杂志，2024，45（11）：1528-1536.

Xiu

, Tang

, Liu

, et al. Epidemiological characteristics of hepatitis A in China 2005-2023[J]. Chin J Epidemiol, 2024, 45(11): 1528-1536. (In Chinese)

[19]

阿提古丽·赛麦提，谢春梅，海仁古丽·麦麦提，等.2005—2019年喀什地区丙型肝炎流行特征[J].中华疾病控制杂志，2023，27（2）：244-248.

Atigulis

, Xie

, Hairenguli

, et al. Epidemiological characteristics of hepatitis C in Kashgar 2005-2019[J]. Chin J Dis Control Prev, 2023, 27(2):244-248. (In Chinese)

[20]

Gao

, Li

, Wang

. The development of a legal framework for blood donation and blood safety in China over 24 years[J]. BMC Health Services Research, 2020, 20(1): 1099.

[21]

崔富强，庄辉.中国建国以来防控病毒性肝炎工作进展[J].中华肝脏病杂志，2021，29（8）：725-731.

Cui

, Zhuang

. Progress in prevention and control of viral hepatitis since the establishing of the People's Republic of China[J]. Chinese Journal of Hepatology, 2021, 29(8): 725-731. (In Chinese)

[22]

王田田，陈邦华，吴晓旻，等.2011-2021年湖北省武汉市乙型肝炎流行特征分析及发病预测[J].疾病监测，2023，38（11）：1351-1356.

Wang

, Chen

, Wu

, et al. Epidemiological characteristics and incidence prediction of hepatitis B in Wuhan, Hubei, 2011-2021[J].Disease Surveillance, 2023, 38(11): 1351-1356. (In Chinese)

[23]

杨仙湖，姚媛媛，刘兴荣.2004-2020年中国丙肝流行特征和空间聚集性[J].中国感染控制杂志，2024，23（12）：1492-1498.

Yang

, Yao

, Liu

. Epidemiological characteristics and spatial aggregation of hepatitis C in China 2004-2020[J]. Chin J Infect Control, 2024, 23(12): 1492-1498. (In Chinese)

[24]

刘雨阳，赖智维，李芳彩，等.2020年湖南省1-69岁人群乙型病毒性肝炎血清流行病学调查[J].中国疫苗和免疫，2024，30（6）：657-661.

Liu

, Lai

, Li

, et al. Hepatitis B seroprevalence in People 1-69 years of age: a cross-sectional survey in Hunan province in 2020[J].Chinese Journal of Vaccines and Immunization, 2024, 30(6): 657-661. (In Chinese)

[25]

Cooke

, Flower

, Cunningham

, et al. Progress towards elimination of viral hepatitis: a Lancet Gastroenterology & Hepatology Commission update[J]. Lancet Gastroenterol Hepatol, 2024, 9(4): 346-365.

2026年第53卷第3期

PDF下载

引用本文

BibTeX

文章信息

doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202507084

接收时间：2025-07-08
首发时间：2026-11-02
出版时间：2026-02-10

补充材料

相关文章

文章信息

作者

出版历史

收稿日期：2025-07-08

基金

江苏省中医药学会雏鹰腾飞项目(CYTF2024077)

镇江市科技智库“青年人才”项目(ZKQN-2024-004)

镇江市社科应用研究“学习贯彻党的二十届三中全会精神”专项课题(2024SZ017)

作者信息

^1.华北理工大学公共卫生学院，河北唐山063210

^2.镇江市第三人民医院，江苏镇江212021

^3.南京中医药大学镇江附属医院

^4.江苏大学医学院

通讯作者:

邹圣强，E-mail: 1210xyz@163.com

参考文献

分享链接

https://castjournals.cast.org.cn/joweb/xdyfyx/CN/10.20043/j.cnki.MPM.202507084

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

疾病指标	年份（年）	APC (%) (95%CI)	P值	AAPC (%) (95%CI)	P值
肝炎	2006—2020	-1.63 (-2.40~ -0.86)	<0.001	-1.63 (-2.40~ -0.86)	<0.001
甲肝	2006—2012	-17.31 (-30.03~ -12.64)	<0.001	-11.16 (-12.90~ -9.19)	<0.001
	2012—2020	-6.25 (-9.61~ 5.46)	0.163
乙肝	2006—2020	-2.12 (-3.08~-1.18)	<0.001	-2.12 (-3.08~-1.18)	<0.001
丙肝	2006—2012	17.69 (14.68~ 20.86)	<0.001	7.04 (6.20~ 7.94)	<0.001
	2012—2020	-0.31 (-2.02~1.42)	0.580
戊肝	2006—2018	3.56 (2.00~ 6.86)	0.002	-0.32 (-2.55~ 1.86)	0.864
	2018—2020	-20.70 (-33.93~ -3.06)	0.016

疾病指标

年份（年）

APC (%) (95%CI)

P值

AAPC (%) (95%CI)

P值

肝炎

2006—2020

-1.63 (-2.40~ -0.86)

<0.001

-1.63 (-2.40~ -0.86)

<0.001

甲肝

2006—2012

-17.31 (-30.03~ -12.64)

<0.001

-11.16 (-12.90~ -9.19)

<0.001

2012—2020

-6.25 (-9.61~ 5.46)

0.163

乙肝

2006—2020

-2.12 (-3.08~-1.18)

<0.001

-2.12 (-3.08~-1.18)

<0.001

丙肝

2006—2012

17.69 (14.68~ 20.86)

<0.001

7.04 (6.20~ 7.94)

<0.001

2012—2020

-0.31 (-2.02~1.42)

0.580

戊肝

2006—2018

3.56 (2.00~ 6.86)

0.002

-0.32 (-2.55~ 1.86)

0.864

2018—2020

-20.70 (-33.93~ -3.06)

0.016

零假设	肝炎	甲肝	乙肝	丙肝	戊肝
净漂移=0	20.812	<0.001	770.372	<0.001	242.368	<0.001	2.195	0.138	0.425	0.515
总年龄偏差=0	221.226	<0.001	576.464	<0.001	176.427	<0.001	347.765	<0.001	198.257	<0.001
总时期偏差=0	30.377	<0.001	91.798	<0.001	7.451	0.006	50.369	<0.001	39.098	<0.001
总队列偏差=0	123.012	<0.001	606.955	<0.001	182.980	<0.001	249.952	<0.001	36.350	0.004
时期RR=1	50.256	<0.001	793.303	<0.001	261.512	<0.001	51.693	<0.001	39.967	<0.001
队列RR=1	135.084	<0.001	1 795.651	<0.001	415.070	<0.001	298.641	<0.001	36.569	0.006
局部偏移=净漂移	120.460	<0.001	602.877	<0.001	182.818	<0.001	249.001	<0.001	36.350	0.003

零假设

肝炎

甲肝

乙肝

丙肝

戊肝

χ²值

P值

χ²值

P值

χ²值

P值

χ²值

P值

χ²值

P值

净漂移=0

20.812

<0.001

770.372

<0.001

242.368

<0.001

2.195

0.138

0.425

0.515

总年龄偏差=0

221.226

<0.001

576.464

<0.001

176.427

<0.001

347.765

<0.001

198.257

<0.001

总时期偏差=0

30.377

<0.001

91.798

<0.001

7.451

0.006

50.369

<0.001

39.098

<0.001

总队列偏差=0

123.012

<0.001

606.955

<0.001

182.980

<0.001

249.952

<0.001

36.350

0.004

时期RR=1

50.256

<0.001

793.303

<0.001

261.512

<0.001

51.693

<0.001

39.967

<0.001

队列RR=1

135.084

<0.001

1 795.651

<0.001

415.070

<0.001

298.641

<0.001

36.569

0.006

局部偏移=净漂移

120.460

<0.001

602.877

<0.001

182.818

<0.001

249.001

<0.001

36.350

0.003