目的:分析2019年吸烟对天津市居民死亡和期望寿命的影响。方法:本研究采用死亡病例对照研究方法，收集2019年度天津市居民全死因病例进行分析，调整5岁年龄组、受教育程度、婚姻状况后，分析吸烟导致不同性别不同疾病死亡的风险和归因死亡情况，不同年龄组吸烟归因死亡情况，以及对期望寿命的影响。结果:2019年死亡总数为75 254例，男性42 201例（56.1%），男性死亡者中，有3 215例（9.9%）可归因于吸烟所致，其中吸烟引起肺癌的归因死亡2 157例（50.2%）；吸烟者肺癌的死亡风险是不吸烟者的3.075倍（95% CI：2.812~3.364）；33 053例（43.9%）女性死亡者中，1 396例（5.8%）死亡是由于吸烟所致，其中吸烟引起肺癌的归因死亡744例（29.1%）。女性归因于吸烟的死亡人数最高的年龄组为75~<80岁年龄组，其次为70~<75和80~<85岁年龄组，男性归因于吸烟死亡比例最高的为55~<60岁年龄组，此外60~<65、45~<50、55~<60、65~<70岁年龄组吸烟所致死亡占比均>60%。2019年天津市全体居民归因于吸烟的死亡造成的期望寿命损失为1.13岁，其中男性损失1.15岁，女性损失0.57岁。去除由吸烟导致的死亡人数的期望寿命为82.92岁，男性为80.77岁，女性为84.61岁。 结论:吸烟仍是导致居民死亡的重要危险因素之一。采取有效措施降低吸烟率是提升期望寿命的有效方法。

目的:分析健康期望寿命（HLE）的影响因素。方法:检索7个中英文数据库截至2022年5月7日收录的近三年相关文献。筛选纳入有关HLE影响因素的原始研究，影响因素包括疾病与伤害及其影响因素。本研究基于健康决定因素的生态学模型将疾病与伤害的影响因素分为5个层次：个人特质、个体的行为与生活方式、社会社区网络、生活和工作条件、宏观上的社会经济、文化和环境状态。梳理研究地区、HLE指标、研究人群、影响因素、数据来源和结果等内容，应用证据图谱对不同HLE指标和两个维度影响因素的报告文献频次进行可视化展示，并进一步提取四大权威医学英文期刊和中文核心期刊的实证研究进行对比分析。结果:共纳入90篇文献，其中在中国开展的文献研究占28.9%（26篇）。报告疾病与伤害的文献53篇，全部涉及非传染性疾病，且占比最大（58.9%）。报告健康决定因素77篇，涉及生态学模型5个层次，所有文献会同时报告多层次。其中个人特质的文献数最多，共53篇（58.9%）；个体的行为与生活方式47篇（52.2%）；社会社区网络10篇（11.1%）；生活与工作条件35篇（38.9%）；宏观上的社会经济、文化、环境状态8篇（8.9%）。提取四大权威医学英文期刊和中文核心期刊近三年发表的HLE影响因素的相关文献21篇，其中涉及非传染性疾病和个人特质的文献最多，分别有11篇（52.3%）和12篇（57.1%）。非传染性疾病是全球伤残调整寿命年贡献的最主要因素，个体的行为与生活方式为最易被改变因素。结论:近三年HLE影响因素研究主要集中于对非传染性疾病与个人特质的研究；未来应当深入探讨个体的行为与生活方式和职业环境因素。

目的:分析2011年与2017年南京市≥25岁人群归因于代谢危险因素的缺血性心脏病（IHD）疾病负担变化情况。方法:利用南京市2011年和2017年死因监测、南京市慢性病及其危险因素监测和2016全球疾病负担（GBD）资料，采用GBD的比较风险评估理论，通过对观察到的健康结局与暴露于反事实水平下可能观察到的健康结局进行比较来估计归因负担。采用人群归因分值估算南京市≥25岁人群高血压、高血糖、高总胆固醇、高体质指数4种代谢因素合并导致IHD死亡例数、伤残调整寿命年（DAIY）以及变化情况。采用2000—2025年世界人口的平均人口结构进行标化。结果:2017年，南京市归因于代谢因素合并的IHD死亡数为3 204例，导致期望寿命损失0.90岁。高收缩压是导致南京市IHD死亡和过早死亡损失寿命年（YLL）的首位代谢因素。2017年人群归因于高收缩压、高总胆固醇和高体质指数的IHD世标化死亡率（25.60/10万、19.94/10万、6.83/10万）和世标化YLL率（389.31/10万、335.16/10万、134.60/10万）均显著低于2011年（31.75/10万、26.74/10万、7.45/10万和469.07/10万、463.70/10万、142.66/10万）；归因于高血糖的IHD世标化死亡率和世标化YLL率（11.90/10万和174.61/10万）则显著高于2011年（9.67/10万和150.61/10万）（均 P<0.05）。男性各代谢因素导致IHD世标化YLL率均高于女性（ P<0.05）。 结论:代谢危险因素尤其高收缩压是导致南京市IHD死亡的重要危险因素。

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。

目的 评价某市近10年来归因于大气PM2.5的冠心病所致该市人群的健康损失.方法 收集2011-2020年某市大气PM2.5浓度及居民冠心病死亡资料,计算冠心病所致的早死寿命损失年,分析大气PM2.5短期暴露及长期效应,并评估PM25在国家一级标准(15 μg/m3)时的冠心病患者健康改善情况.结果 2011-2020年该市因PM2.5所致的全人群冠心病死亡人数从2011年的747例上升到2020年的890例,增加了 19.14％;归因于PM2.5所致冠心病的寿命损失为106 840.48人年.2011-2020年该市归因于PM2.5的冠心病对人均期望寿命的损失是0.20岁,男性为0.29岁,女性为0.12岁,男性是女性的2.42倍.按照《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)-级标准(大气PM2.5年平均为15 μg/m3)的水平进行调整,该市冠心病近10年可以减少4 375例死亡,寿命损失年可以减少49 001.61人年,期望寿命可以提高0.09岁.结论 2011-2020年冠心病对该市居民造成一定的健康损失,降低PM2.5浓度后当地居民可获得良好的健康收益,提示PM2.5浓度降低可延缓该市心血管疾病死亡率的增加.

背景 随着社区卫生服务综合改革的逐步深化,社区对全人群的单病种防治工作也在不断优化,但目前仍缺乏合适的方法来评价社区防治的成效.目的 通过分析 2016-2022 年度上海市徐汇区枫林街道社区卫生服务中心现有骨质疏松全人群防治措施的成本效果,探究社区单病种全人群防治的初步成效及可能存在的问题.方法 本研究以 4 293 例枫林社区 2016-2022 年度接受骨质疏松防治的社区居民为研究对象进行成本-效果分析.根据骨密度值将研究对象划分为三种状态:健康、低骨量、骨质疏松,以此构建Markov模型,分析不同状态转移的影响因素,并依据Markov模型预测值结合质量调整生命年(QALY)计算QALY增量,统计 2016-2022 年防治工作投入的所有成本,以成本/QALY增量比来评价防治效果,通过文献检索确定的健康效用值和期望寿命计算求得QALY.结果 枫林社区骨质疏松防治总成本为 33 814 102.15 元.第一次诊断时社区骨质疏松防治人群的总QALY为 77 098.288 9,人均均值为 17.959,标准差为 9.34;第二次诊断时防治人群的总QALY为 79 616.936 1,人均均值为 18.546,标准差为9.342,两次诊断QALY的差值为 2 518.647 2.增量成本效果比(ICER)为 2 132.907 0 元/QALY,ICER值小于 1 倍(66 965.10 元)人均GDP,表明干预方案完全具有成本效果.结论 本研究结合Markov模型及QALY对枫林社区持续接受骨质疏松随访管理的人群的防治效果进行了初步评价,结果显示枫林社区的骨质疏松防治干预方案是值得投入的,为后续骨质疏松的精准防治决策提供了一定的依据.

目的 分析2019-2021年山西省长治市居民死亡情况及期望寿命变化趋势,为制定相关防治策略提供参考依据.方法 收集整理2019-2021年长治市死因监测数据,结合漏报情况对死亡数据进行漏报调整.应用期望寿命表和期望寿命分解法对2019-2021年长治市居民死因监测数据进行分析,计算不同年龄、不同疾病死亡率对期望寿命的贡献值.结果 2019-2021年长治市居民期望寿命分别为75.11、76.22和76.25岁,男性期望寿命分别为73.22、74.34和74.12岁,女性期望寿命分别为77.30、78.34和78.74岁.相对于2019年,2021年居民期望寿命增加了 1.14岁,男性期望寿命增加了 0.90岁,女性期望寿命增加了 1.44岁.心脑血管疾病和肿瘤导致的寿命损失最多,其次是损伤和中毒、呼吸系统疾病.85岁及以上年龄组对居民期望寿命增加"正向贡献"最大,期望寿命增量为0.39岁,贡献率为34.20％.45～岁组对期望寿命增加"负向贡献"最大,期望寿命增量为-0.07岁,贡献率为-5.95％.结论 心脑血管疾病、肿瘤、损伤和中毒以及呼吸系统疾病是导致长治市居民人均期望寿命损失的主要原因,45～岁组是影响长治市居民期望寿命的主要年龄组,在中老年人群中开展健康干预是今后该地区提高居民健康水平、降低疾病负担的重点措施.

目的 评价在共同照护面对面+远程全病程规范化管理模式下T2DM患者的管理成本效益情况,采用CORE模型评价北京大学第一医院的糖尿病共同照护模式,对管理T2DM患者长期经济与健康效果.方法 选取 2016 年 10 月至 2021 年 12 月于北京大学第一医院糖尿病共同照护模式下,随访≥1 年的T2DM患者 1835 例作为共同照护组,另选取 2019 年 5 月至 2021 年 12 月于北京大学第一医院,普通随访≥1 年的T2DM患者 126 例作为普通随访组.采用CORE模型(IQVIA CORE Diabetes model 9.0),基于中国T2DM患者公开临床数据,模拟两组管理模式下T2DM患者 30 年治疗总成本、期望寿命和质量调整生命年(QALY).成本以直接医疗成本计算,包括降糖药物、管理人员和DM并发症的成本.直接医疗成本和效用均采用 5%贴现率.采用单因素敏感性分析评估研究结果的稳定性.结果 与普通随访组比较,共同照护组 30 年治疗成本增加 22431.50(261946.98±5110.22 vs 239515.48±5381.53)元,期望寿命增加 0.104(12.698±0.108 vs 12.595±0.113)年,QALY 增加0.099(9.105±0.081 vs 9.005±0.085),增量成本效果比值为 225669.00(95%CI 205290.00～248880.00)元/QALY.敏感性分析结果和可接受曲线图进一步验证了结果的稳健性.结论 相比于传统模式,共同照护采用面对面+远程全病程规范化管理模式可显著提高T2DM患者的期望寿命,是一项具有成本效益比的管理模式.

目的 比较不同健康界定方法(世界卫生组织量表、欧洲五维健康调查量表和全球疾病负担研究)健康期望寿命测算结果,分析不同方法下差异.方法 收集2019 年浙江省成年居民自报健康状况调查数据、死因监测数据,基于复合层次有序概率(Compound Hierarchical Ordered Probit,CHOPIT)模型调整后的世界卫生组织(World Health Organization,WHO)量表、欧洲五维健康调查(EuroQol Five Dimensions Questionnaire,EQ-5D)量表、2019 年全球疾病负担(Global burden of disease,GBD 2019)研究浙江省数据,测算健康期望寿命,并对测算结果进行比较.结果 WHO 量表调查对象每个维度自报健康状况"没有困难"比例基本都在70.00％以上,自理能力方面比例达到了90.00％以上;EQ-5D 量表调查对象每个维度回答"健康"比例都在85.00％以上.经过校正后,WHO 量表自报健康水平往更健康方向偏移现象(顶效应)得到较大改善,浙江省成年人期望寿命为64.44 岁,WHO 量表测算得到健康期望寿命为46.59 岁,EQ-5D 量表测算得到为53.27 岁,GBD 数据测算得到55.55 岁.结论 不同方法测算结果不一致,量表测算方法存在明显顶效应.通过情景模拟法校正后能够较大地降低WHO 健康量表顶效应,是测算更准确的健康期望寿命一个较好方法.

本研究根据疾病负担的基本定义,以量化健康和经济损失的方式来衡量疾病、伤害和早死对社会和国家造成的健康及经济影响以及疾病负担的分类、常用的评价指标及其演变的过程.根据全球疾病负担GBD2016的最新研究结果,通过对全球195个国家的健康期望寿命、伤残调整寿命年等指标的计算和分析;阐明疾病负担方面的研究热点和不足,以期为卫生资源的公平配置、疾病负担的合理解决提供依据.