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目的 分析1990-2019年中国因高盐饮食导致慢性肾病(chronic kidney disease,CKD)的疾病负担,并对未来10年的疾病负担进行预测,以期为慢性肾病的防治提供对策建议.方法 基于2019年全球疾病负担研究(global disease burden 2019,GBD 2019)的数据,采用死亡数、死亡率、伤残调整寿命年(disability adjusted life year,DALY)、DALY率分析1990-2019年中国归因于高盐饮食的慢性肾病疾病负担情况.采用人群归因分值(population attributable fraction,PAF),描述高盐饮食对人群的危害程度.通过Joinpoint模型,采用年平均变化百分率(average annual percent age rate change,AAPC),分析比较中国与全球及不同社会人口学指数(social demographic index,SDI)地区之间的疾病负担差异.运用ARIMA模型,对中国2020-2029年归因于高盐饮食的慢性肾病的死亡率与DALY率进行预测分析.结果 2019年中国15岁及其以上人群,15.06%的慢性肾病死亡归因于高盐饮食.与1990年相比,2019年中国因高盐饮食导致慢性肾病疾病负担的死亡人数增加到2.96万例,DALY增加到92.21万人年;死亡率从1.26/10万增加到2.09/10万,相对增加65.87%;DALY率从44.63/10万增加到64.83/10万,相对增加45.26%;人群归因分值略微下降.男性的死亡人数、死亡率、DALY、DALY

作者:张凯;杨丽;彭瑞;叶晓雯

来源:现代预防医学 2023 年 50卷 15期

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作者:
张凯;杨丽;彭瑞;叶晓雯
来源:
现代预防医学 2023 年 50卷 15期
标签:
高盐饮食 慢性肾病 疾病负担 Joinpoint模型 ARIMA模型 High-salt diet Chronic kidney disease Disease burden Prediction Join point model ARIMA model
目的 分析1990-2019年中国因高盐饮食导致慢性肾病(chronic kidney disease,CKD)的疾病负担,并对未来10年的疾病负担进行预测,以期为慢性肾病的防治提供对策建议.方法 基于2019年全球疾病负担研究(global disease burden 2019,GBD 2019)的数据,采用死亡数、死亡率、伤残调整寿命年(disability adjusted life year,DALY)、DALY率分析1990-2019年中国归因于高盐饮食的慢性肾病疾病负担情况.采用人群归因分值(population attributable fraction,PAF),描述高盐饮食对人群的危害程度.通过Joinpoint模型,采用年平均变化百分率(average annual percent age rate change,AAPC),分析比较中国与全球及不同社会人口学指数(social demographic index,SDI)地区之间的疾病负担差异.运用ARIMA模型,对中国2020-2029年归因于高盐饮食的慢性肾病的死亡率与DALY率进行预测分析.结果 2019年中国15岁及其以上人群,15.06%的慢性肾病死亡归因于高盐饮食.与1990年相比,2019年中国因高盐饮食导致慢性肾病疾病负担的死亡人数增加到2.96万例,DALY增加到92.21万人年;死亡率从1.26/10万增加到2.09/10万,相对增加65.87%;DALY率从44.63/10万增加到64.83/10万,相对增加45.26%;人群归因分值略微下降.男性的死亡人数、死亡率、DALY、DALY

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