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目的 了解2004-2019年我国恶性肿瘤死亡趋势并进行预测分析,为制定我国恶性肿瘤防治策略提供理论基础.方法 利用2004-2019年全球疾病负担研究数据,采用Joinpoint回归模型计算恶性肿瘤标化死亡率的全时间段内平均年度变化百分比(AAPC)及95%CI,应用GM(1,1)对我国2020-2025年恶性肿瘤死亡粗率进行预测.结果 与2004年相比,2019年我国恶性肿瘤死亡例数增至271.19万例,死亡粗率升至190.66/10万,年龄标化死亡率降至140.66/10万.我国总人群、男性和女性恶性肿瘤标化死亡率AAPC分别为-1.32%、-1.13%和-1.68%,均呈下降趋势,P<0.001.2004-2016年我国总人群恶性肿瘤标化死亡率以每年1.60%的速度下降,2016-2019年变化保持平稳;女性的下降速度快于男性,AAPC=0.56%,Z=2.245,P=0.025.GM(1,1)模型预测2020-2025年我国恶性肿瘤死亡粗率略有上升,预估2025年死亡粗率达200.56/10万.结论 我国恶性肿瘤死亡负担仍较重,男性高于女性.预测我国恶性肿瘤死亡粗率将逐年上升,应采取有效预防措施,尤其重视男性恶性肿瘤的防治.

作者:高蓓;初海超;芦文丽;王媛

来源:中华肿瘤防治杂志 2022 年 29卷 9期

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作者:
高蓓;初海超;芦文丽;王媛
来源:
中华肿瘤防治杂志 2022 年 29卷 9期
标签:
中国 恶性肿瘤 死亡趋势 预测 指数平滑模型
目的 了解2004-2019年我国恶性肿瘤死亡趋势并进行预测分析,为制定我国恶性肿瘤防治策略提供理论基础.方法 利用2004-2019年全球疾病负担研究数据,采用Joinpoint回归模型计算恶性肿瘤标化死亡率的全时间段内平均年度变化百分比(AAPC)及95%CI,应用GM(1,1)对我国2020-2025年恶性肿瘤死亡粗率进行预测.结果 与2004年相比,2019年我国恶性肿瘤死亡例数增至271.19万例,死亡粗率升至190.66/10万,年龄标化死亡率降至140.66/10万.我国总人群、男性和女性恶性肿瘤标化死亡率AAPC分别为-1.32%、-1.13%和-1.68%,均呈下降趋势,P<0.001.2004-2016年我国总人群恶性肿瘤标化死亡率以每年1.60%的速度下降,2016-2019年变化保持平稳;女性的下降速度快于男性,AAPC=0.56%,Z=2.245,P=0.025.GM(1,1)模型预测2020-2025年我国恶性肿瘤死亡粗率略有上升,预估2025年死亡粗率达200.56/10万.结论 我国恶性肿瘤死亡负担仍较重,男性高于女性.预测我国恶性肿瘤死亡粗率将逐年上升,应采取有效预防措施,尤其重视男性恶性肿瘤的防治.