今天给大家解读 GBD 数据库的 Joinpoint 回归 + APC 模型的分析框架和发文思路。
GBD 数据库是全球权威的健康数据平台，整合全球数百个国家和地区的死因登记、调查、医疗记录等多源数据，通过复杂模型估算疾病、伤残及过早死亡的流行率、发病率、死亡率及伤残调整寿命年（DALYs）等核心指标，覆盖多种疾病、伤害、和风险因素。
套路总结：
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Joinpoint 回归是一种分析时间序列趋势的方法，它将长期趋势拆分为多个直线段，每段用不同斜率表示，并通过统计方法自动识别趋势显著变化的转折点（Joinpoint）。在 GBD 中，该模型被广泛用于分析疾病发病率、死亡率、风险因素暴露量等指标的长期变化。
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APC 模型可展示年龄、时期和队列效应对疾病负担的影响，如分析不同年龄组、不同时期和出生队列中疾病发病率、死亡率的变化规律，揭示驱动这些变化的关键因素，识别高风险群体，为制定公共卫生干预措施提供依据。
这种研究思路这有助于帮助理解一段时期内疾病负担的变化趋势和驱动因素，帮助识别高风险人群。
案例文章：
文章亮点：
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使用 Joinpoint 回归识别中国哮喘发生率在 1990 年到 2021 年的变化趋势和长期趋势，并比较了不同性别的哮喘负担趋势。
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识别 APC 模型识别中国哮喘的年龄、时期和队列效应，识别出哮喘负担的重点人群，有助于公共卫生决策。
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相较于全球趋势，立足中国视角发现我国疾病负担，更有助于辅助我国健康政策的制定。
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在疾病负担趋势和人群研究基础上探究风险因素，为哮喘控制预防提供靶点。
文章总结：
1️⃣ 描述性分析：描述了 1990 年和 2021 年中国哮喘患病率、发病率、死亡人数、YLLs、YLDs 和 DALYs。并描述了各种指标在不同年份的哮喘负担趋势。发现从 1990 年到 2021 年，哮喘相关死亡的患病率下降了 25.39%，发病率下降了 32.59%，哮喘相关死亡下降了 27.78%。从 1990 年到 2021 年，中国哮喘引起的 DALY 数量下降了 38.13%，YLD 从 1990 年的 133 万（95% UI：0.84-201 万）下降到 2021 年的 99 万（95% UI：0.62-148 万），下降了 25.56%。YLL 也遵循这一趋势。
2️⃣ Joinpoint回归分析：发现从 1990 年到 2005 年呈下降趋势（APC 1990-1997 = –1.8，APC 1997-2005 = –4.6），随后 2005 年后年发病率大幅增加，一直持续到 2014 年（APC 2005-2014 = 2.1）。2014 年后，略有下降趋势（APC 2014-2021 = –0.9），总体趋势呈波动下降趋势（AAPC = –1.2）。男性和女性的发病率趋势相似，呈波动下降趋势，并在 2014 年左右达到峰值。2014 年后，该比率逐渐下降，但男性的发病率始终高于女性，男性的 AAPC 高于女性。
3️⃣ APC模型：哮喘患病率在 0 至 10 岁之间迅速增加，而在 10 岁之后迅速下降，在 60-64 岁和 65-69 岁年龄组中显著增加，在 75 岁左右达到峰值。与过去相比，同一年龄组的个体患病率有所下降。分析不同时期队列特异性哮喘患病率的变化发现 2000 年之后出生的人和 1950 年之前出生的人患哮喘的风险增加。还发现 15 岁以下和 65 岁以上的年龄组的相对疾病风险更大。此外，疾病风险低于过去。
4️⃣ 风险因素：分析了 1990 年和 2021 年中国不同年龄组（所有年龄段，< 5 岁、< 20 岁、20-54 岁、50-74 岁和 > 75 岁）的 DALYs 归因风险因素。归因于代谢风险（主要是肥胖）的负担持续上升。高体重指数（BMI）在所有年龄组中的贡献从 6.4% 增加到 15%，是 < 20 岁组中最显着和变化最快的因素。在所有年龄组中，环境和职业风险（空气污染、职业性哮喘原）的总体影响相对稳定，而与行为风险（如吸烟）相关的因素略有增加。
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