2010-2019年广州市居民健康调整期望寿命分析

目的 分析2010-2019年广州市期望寿命和健康调整期望寿命（HALE）的时空分布,量化不同病因及其后遗症对健康的综合影响。方法 利用2010-2019年广州市CDC的死因监测数据和全球疾病负担研究公开数据,基于寿命表法和沙利文法分别估算期望寿命和HALE,以伤残损失寿命年折合法计算去病因健康调整期望寿命。使用Joinpoint对数线性回归分析时间趋势,并描述空间分布。结果 2019年,广州市居民期望寿命为82.9岁（男性80.1岁,女性85.9岁）,HALE为75.6岁（男性74.0岁,女性77.3岁）。中心城区相对城区边缘有更高的期望寿命和HALE,且期望寿命与HALE的差值更小。2010-2019年,广州市居民期望寿命和HALE整体呈上升趋势。全市期望寿命增加2.8岁［平均年度变化百分比（AAPC）=0.4,95%CI：0.3~0.4］,其中,男性和女性分别增加2.8岁和2.9岁;全市HALE增加2.4岁（AAPC=0.3,95%CI：0.3~0.4）,其中,男性和女性分别增加2.5岁和2.2岁。因传染性疾病、孕产妇疾病、新生儿疾病和营养疾病失去的平均健康寿命中位数为6.2年（AAPC=-4.2,95%CI：-5.3~-3.1）,因非传染性疾病失去的平均健康寿命中位数为14.7年（AAPC=1.6,95%CI：0.9~2.3）,因伤害失去的平均健康寿命中位数为6.3年（AAPC=-3.5,95%CI：-4.5~-2.6）。其中,因肌肉骨骼疾病、皮肤和皮下疾病、心血管疾病、营养不良、糖尿病和肾脏病失去的平均健康寿命中位数高居前5位。结论 2010-2019年广州市居民期望寿命和HALE稳定增长,但城区边缘居民的生命质量低于中心城区。非传染性疾病是健康寿命损失的主要原因。需根据地域特征制定健康政策和防治措施,针对重点疾病合理分配社会医疗资源,以降低其疾病负担。     

湖南省某高校低年级大学生手机依赖与亚健康状态的相关性分析

目的 探讨低年级大学生手机依赖与亚健康状态的相关性。方法 采用多阶段随机抽样方法,使用青少年亚健康多维评定问卷（MSQA）、大学生手机成瘾倾向量表（MPATS）调查湖南省某高校低年级大学生手机依赖与亚健康现况,采用二元Logistic回归分析方法分析低年级大学生手机依赖和亚健康的关系。结果 共纳入2 065名大学生,其中男生671人,女生1 394人,平均年龄（19.67±1.03）岁。躯体亚健康、心理亚健康、身心亚健康及手机依赖检出率分别为14.14%、21.40%、10.02%和14.62%。手机依赖阳性人群躯体亚健康、心理亚健康、身心亚健康检出率高于手机依赖阴性人群,差异均有统计学意义（均P<0.01）。多因素Logistic回归分析结果显示,手机依赖是亚健康三维度（ 躯体亚健康、心理亚健康、身心亚健康）的危险因素,OR值分别为2.574、2.727、2.780。结论 低年级大学生手机依赖与亚健康状态存在相关性。     

2010-2020年广州市人群疾病负担分析

  目的  评价2010-2020年广州市人群疾病负担的变化趋势,分析其性别和年龄差异。  方法  使用2010-2020年广州市死因监测数据和人口学数据测算伤残调整寿命年(disability-adjusted life years, DALY),Joinpoint回归分析模型分析DALY的变化趋势。  结果  2020年广州市男女粗死亡率分别为640.87/10万人和464.49/10万人,主要死因为心血管疾病、肿瘤和慢性呼吸道疾病。2010-2020年,男性心血管疾病上升为疾病负担首位,肌肉骨骼疾病、皮肤和皮下疾病、意外伤害和营养不良的疾病负担顺位上升。女性心血管疾病保持疾病负担首位,肌肉骨骼疾病、营养不良、神经失调、意外伤害、皮肤和皮下疾病的疾病负担顺位上升。男性和女性的总DALY基本保持不变,但粗率和中标率呈下降趋势。不同年龄组的疾病负担顺位有所差异。  结论  2010-2020年广州市疾病负担以非传染性疾病为主,不同性别和年龄人群的疾病负担模式具有各自特征。应结合城市层面的主要健康问题,探明危险因素,针对重点人群疾病制定有效的预防控制策略。     

大学生日常烦心事和心境状态对躯体亚健康的影响

  目的  了解大学生躯体亚健康、日常烦心事、心境状态现状,探讨日常烦心事和心境状态及其交互作用对躯体亚健康的影响。  方法  多阶段随机抽取了湖南省某高校1 346名大学生,用大学生新近生活经历量表、心境状态量表、青少年亚健康多维评定问卷进行了日常烦心事、心境状态和躯体亚健康的面对面调查,采用SPSS 24.0软件统计分析结果。  结果  大学生躯体亚健康总检出率为13.3%,不同居住地间差异有统计学差异（χ2=4.390,P=0.036）。情绪纷乱总分（total mood disturbance score,TMD）得分为（100.75±18.89）分,低于常模（104.7±16.3）分,差异有统计学意义（t=-7.665,P < 0.001）;根据TMD,以常模均值为界,将研究对象分为“高分组”和“低分组”,组间躯体亚健康检出率的差异具有统计学意义（χ2=106.819,P < 0.001）,高分组（25.3%）检出率高于低分组（5.7%）。根据日常烦心事总分,以量表计分法的理论中间值为界,将研究对象分为“高分组”和“低分组”,组间躯体亚健康检出率的差异有统计学意义（χ2=42.278,P < 0.001）,高分组（31.8%）检出率高于低分组（11.3%）。日常烦心事和心境状态对大学生躯体亚健康的影响有相乘交互作用和相加交互作用,其中大学生躯体亚健康有52.9%可归因于日常烦心事和心境状态的交互作用。  结论  日常烦心事和心境状态相互促进,对大学生躯体亚健康有相乘交互作用和相加交互作用。     

1990—2050年中国人口老龄化对慢性非传染性疾病负担的影响

目的分析1990—2019年中国人口老龄化对慢性非传染性疾病(慢病)负担的作用方向和强度, 并预测2050年人口老龄化可能产生的慢病负担。方法基于全球疾病负担研究数据, 将1990—2019年中国人群疾病别伤残调整寿命年(DALYs)、早死损失寿命年(YLLs)、伤残损失寿命年(YLDs)的差距归因于人口年龄结构、人口规模和所有其他原因的贡献, 使用贝叶斯年龄-时期-队列模型预测至2050年慢病产生的DALYs。结果中国慢病导致的DALYs在1990—2019年期间增加了746.0万人年, 其中年龄结构的贡献为186.0%(95%UIs:178.4%～193.6%), 人口规模为77.0%(95%UIs:69.5%～80.8%), 其他所有原因为-163.0%(95%UIs:-163.1%～-159.3%)。DALYs由252.7万人年的YLLs和493.4万人年的YLDs构成, 其中年龄结构对YLLs和YLDs的贡献分别为414.6%(95%UIs:396.2%～432.5%)、69.1%(95%UIs:66.7%～71.4%)。2019—2050年期间, 年龄结构变化使DALYs增...