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目的 分析1990-2019年中国HIV/AIDS发病率和死亡率趋势及其年龄-时期-队列效应,为我国HIV/AIDS防治策略提供依据.方法 获取GBD 2019关于中国HIV/AIDS发病率和死亡率的数据,采用Joinpoint回归模型进行时间趋势分析,计算标化发病率和死亡率的年度变化百分比(APC)和平均年度变化百分比(AAPC).运用年龄-时期-队列(APC)模型探讨影响中国HIV/AIDS发病率及死亡率风险的年龄效应、时期效应以及出生队列效应.结果 1990-2019年,中国HIV/AIDS男性疾病负担高于女性.标化发病率呈现先上升后下降的趋势(AAPC为3.28%),2006-2014年开始下降(APC为-8.46%),标化死亡率呈现上升趋势(AAPC为7.06%).青壮年人群(15~19岁组至25~29岁组)和老年人群(65~69岁组至75~79岁组)发病率的年龄效应呈现上升趋势,男性最大RR为2.23,女性为1.84,65~69岁组(RR男性为1.23,女性为1.22)之前死亡率的年龄效应变化趋势男女一致,之后男性上升,女性下降.发病率时期效应先上升后下降,转折点为2004年(RR男性为0.68,女性为2.11),死亡率时期效应随时间推移增加.队列效应中,发病率也呈现波动变化趋势,死亡率趋势平稳,变化较小.结论 1990-2019年,中国HIV/AIDS流行情况得到了控制,然而死亡率处于上升阶段.无论是发病率还是死亡率都存在明显的性别和年

作者:李志波;袁欣鑫;熊欢;刘伟;韦焘

来源:现代预防医学 2023 年 50卷 8期

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作者:
李志波;袁欣鑫;熊欢;刘伟;韦焘
来源:
现代预防医学 2023 年 50卷 8期
标签:
艾滋病 Joinpoint回归 年龄-时期-队列模型 时间趋势 中国
目的 分析1990-2019年中国HIV/AIDS发病率和死亡率趋势及其年龄-时期-队列效应,为我国HIV/AIDS防治策略提供依据.方法 获取GBD 2019关于中国HIV/AIDS发病率和死亡率的数据,采用Joinpoint回归模型进行时间趋势分析,计算标化发病率和死亡率的年度变化百分比(APC)和平均年度变化百分比(AAPC).运用年龄-时期-队列(APC)模型探讨影响中国HIV/AIDS发病率及死亡率风险的年龄效应、时期效应以及出生队列效应.结果 1990-2019年,中国HIV/AIDS男性疾病负担高于女性.标化发病率呈现先上升后下降的趋势(AAPC为3.28%),2006-2014年开始下降(APC为-8.46%),标化死亡率呈现上升趋势(AAPC为7.06%).青壮年人群(15~19岁组至25~29岁组)和老年人群(65~69岁组至75~79岁组)发病率的年龄效应呈现上升趋势,男性最大RR为2.23,女性为1.84,65~69岁组(RR男性为1.23,女性为1.22)之前死亡率的年龄效应变化趋势男女一致,之后男性上升,女性下降.发病率时期效应先上升后下降,转折点为2004年(RR男性为0.68,女性为2.11),死亡率时期效应随时间推移增加.队列效应中,发病率也呈现波动变化趋势,死亡率趋势平稳,变化较小.结论 1990-2019年,中国HIV/AIDS流行情况得到了控制,然而死亡率处于上升阶段.无论是发病率还是死亡率都存在明显的性别和年