傅晏红; 饶蓁蓁; 李若曈; 徐婷玲; 刘江美; 董文兰; 周脉耕; 于石成; 胡国清

doi:10.3760/cma.j.cn112338-20210702-00517

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2030年中国恶性肿瘤疾病负担预测研究与危险因素控制效果模拟

中华流行病学杂志, 2022,43(1) : 37-43. DOI: 10.3760/cma.j.cn112338-20210702-00517

摘要

目的

估计不同危险因素控制场景下我国恶性肿瘤的死亡水平和过早死亡概率，以及实现过早死亡概率防控目标的情况。

方法

基于国内外规划文件提出的恶性肿瘤相关危险因素控制目标，设定多种危险因素控制场景。利用2015年全球疾病负担研究中国的结果，计算危险因素的人群归因分值，根据比较风险评估理论将恶性肿瘤的死亡数分成可归因和不可归因两部分。采用比例变化模型估计出未来危险因素暴露和恶性肿瘤的不可归因死亡数，进而估计2030年恶性肿瘤的死亡水平和过早死亡概率。分析均通过R 3.6.1软件实现。

结果

如果危险因素暴露水平按1990-2015年变化趋势发展，2030年我国恶性肿瘤的死亡数、标化死亡率和过早死亡概率分别为361.87万例、153.96/10万和8.92%。如果所有危险因素控制达标，2030年恶性肿瘤的过早死亡概率将降至7.57%。

结论

危险因素控制对于降低恶性肿瘤死亡和过早死亡负担具有重要作用，但恶性肿瘤过早死亡概率的下降情况与实现规划目标尚有一定距离。

引用本文: 傅晏红, 饶蓁蓁, 李若曈, 等. 2030年中国恶性肿瘤疾病负担预测研究与危险因素控制效果模拟 [J] . 中华流行病学杂志, 2022, 43(1) : 37-43. DOI: 10.3760/cma.j.cn112338-20210702-00517.

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随着我国人口老龄化、城镇化和工业化进程的不断加快，加之慢性感染、不健康生活方式等因素的逐渐累积，以恶性肿瘤等为主的慢性疾病逐步取代传染病，严重威胁我国人群的生命健康。据2019年全球疾病负担研究（Global Burden of Disease 2019，GBD2019）估算，2019年我国有272万人死于恶性肿瘤，占当年我国总死亡人数的25%^［1］。国家统计局数据显示，2019年我国城市恶性肿瘤的粗死亡率位列第一（161.56/10万），农村恶性肿瘤的粗死亡率位列第二（160.96/10万）^［2］。除了受遗传因素的影响外，恶性肿瘤的死亡可归因于吸烟、身体活动不足、肥胖、空气污染以及HBV、幽门螺旋杆菌慢性感染等因素^{［3, 4］}。基于可控的危险因素预测疾病负担，有助于决策者了解这些危险因素的变化对疾病负担的影响，合理制定防控措施和分配卫生资源，达到改善疾病负担的目的。历年来，联合国人口部门^［5］和GBD研究组^［6］定期发布全球全因死亡率或特定原因死亡率预测结果。Li等^［7］估计了高血压、吸烟等危险因素控制对我国慢性病过早死亡概率的影响，但该研究未将膳食因素（如高盐饮食）和大气污染等环境因素纳入分析。《“健康中国2030”规划纲要》提到，2030年30~70岁人群重大慢性病过早死亡概率较2015年要下降30%^［8］。本研究基于WHO非传染性疾病全球监督框架等规划文件针对吸烟、室外空气动力学直径<2.5 μm的颗粒物（PM_2.5）和高盐饮食等危险因素提出的控制目标^{［9, 10］}，设定不同的危险因素控制场景。根据恶性肿瘤死亡和危险因素暴露数据，以及恶性肿瘤与危险因素之间的关联强度，预测不同危险因素控制场景下2030年恶性肿瘤的死亡和过早死亡情况，评估实现过早死亡概率降低目标的情况，为政府在卫生资源有限的情况下确定恶性肿瘤防控的优先领域提供依据。

资料与方法

1. 数据来源：本研究通过中南大学湘雅公共卫生学院伦理委员会审查（批准文号：XYGW- 2021-42）。

（1）危险因素暴露数据：结合当前全球或我国政府是否设置了特定危险因素的防控目标、当前危险因素暴露数据和危险因素与疾病间关联强度数据是否可及3条准则，本研究选取与恶性肿瘤相关的、同时满足上述3条准则的5个危险因素，包括吸烟、身体活动不足、高BMI、高盐饮食和PM_2.5污染。从GBD2015中提取1990-2015年我国不同年龄组、性别各危险因素的暴露水平。

（2）死亡数据：选取恶性肿瘤及其主要亚类疾病，从GBD2015中提取1990-2015年我国分年龄组、性别恶性肿瘤及其亚类的死亡人数。每种疾病的国际疾病分类第10版（International Classification of Diseases，ICD-10）编码范围见表1。

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表1

恶性肿瘤及其亚类的ICD-10编码

表1

恶性肿瘤及其亚类的ICD-10编码

肿瘤类别	ICD-10编码
恶性肿瘤	C00~C97
结直肠癌	C18.0~C20.0
食管癌	C15.0~C15.9
肝癌	C22.0~C22.9
肺癌	C34.0~C34.9
胃癌	C16.0~C16.9
其他恶性肿瘤	C00~C14，C17.0~C17.9，C21.0~C21.8，C23~C26，C30~C33，C37~C41，C43~C58，C60~C97

（3）危险因素与疾病间关联强度：GBD2015更新的与恶性肿瘤具有病因学联系的危险因素及其RR值^［11］。

（4）人口数据：2015年和2030年人口数据来自中国人口与发展研究中心对中国的估算结果，由项目牵头单位协调获取数据。

2. 预测模型

（1）2030年各种场景假设下危险因素暴露估计：基于WHO非传染性疾病全球监督框架等规划文件^{［9, 10］}对各危险因素的控制目标，设定7种不同的危险因素控制场景（表2）。

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表2

恶性肿瘤相关危险因素控制场景

表2

恶性肿瘤相关危险因素控制场景

控制场景	具体描述
自然趋势	假设年变化率与1990-2015年的趋势一致，以2015年为基线，预测2030年分年龄组、性别的危险因素暴露水平
单一危险因素控制达标
吸烟	2030年分年龄组、性别现在吸烟率比2015年下降30%
身体活动不足^a	2030年分年龄组、性别身体活动不足率比2015年减少10%
高BMI	2030年分年龄组、性别BMI的暴露分布与2015年相同
PM_2.5污染	2030年24 h PM_2.5平均浓度比2015年降低10%
高盐饮食	2030年分年龄组、性别人均每日盐摄入量比2015年降低20%
所有危险因素控制达标	各危险因素暴露水平均实现既定下降目标

注：^a身体活动不足是指平均每周活动量<600 MET-min

对于“自然趋势”场景，采用比例改变模型预测2030年各危险因素暴露水平^［12］。公式：

\begin{array}{l} 危 险 因 素 暴 露_{s, a, r, t} = 危 险 因 素 暴 露_{s, a, r, 2015} \times \\ e x p [\frac{l n (\frac{危 险 因 素 暴 露_{s, a, r, 2015}}{危 险 因 素 暴 露_{s, a, r, 1990}})}{2015 - 1990} \times (t - 2015)] \end{array}

式中，s为性别，a为年龄组，r为危险因素，t为年份。

（2）危险因素人群归因分值（population attributable fraction，PAF）计算：基于以上各种场景下各危险因素的暴露水平以及危险因素与疾病间的RR值，计算1990-2015年和2030年各种场景假设下归因于各类危险因素的PAF，计算公式参见文献［11］。

针对几个危险因素均达到降低目标的场景，利用公式计算各危险因素的联合PAF：

P A F_{d, a, s, t} = 1 - \prod_{j = 1}^{J} [1 - P A F_{i, d, a, s, t} \prod_{i = 1}^{J} (1 - M F_{j, i, d})]

式中，s为性别，a为年龄组，d为疾病，t为年份，J为计算联合作用的危险因素个数，PAF_{i，d，a，s，t}为危险因素i的人群归因分值，MF_j，i，d为危险因素i通过危险因素j与某疾病d之间的调整因子。调整因子MF值来自GBD2015研究结果。

（3）各种场景假设下死亡数估计：基于比较风险评估（comparative risk assessment）理论，利用计算得到的PAF将1990-2015年分性别、年龄组各类疾病分为可归因和不可归因两部分^［11］，公式：

可 归 因 死 亡 数_{s, a, d, t} = 总 死 亡 数_{s, a, d, t} \times \sum_{i = 1}^{n} P A F_{s, a, d, t, r i s k_{i}}

不 可 归 因 死 亡 数_{s, a, d, t} = 总 死 亡 数_{s, a, d, t} - 可 归 因 死 亡 数_{s, a, d, t}

式中，s为性别，a为年龄组，d为疾病，t为年份，risk_i为第i个危险因素，n为疾病相关危险因素个数。

利用比例变化模型，根据1990-2015年分性别、年龄组各类疾病的不可归因死亡数，估计2030年不可归因死亡数^［12］，公式：

不 可 归 因 死 亡 数_{s, a, d, t} = 不 可 归 因 死 亡 数_{s, a, d, 2015} \times e x p [\frac{l n (\frac{不 可 归 因 死 亡 数_{s, a, d, 2015}}{不 可 归 因 死 亡 数_{s, a, d, 1990}})}{2015 - 1990} \times (t - 2015)]

式中，s为性别，a为年龄组，d为疾病。

未来各场景下各类疾病分性别、年龄组的死亡总数为：

总 死 亡 数_{s, a, d, t, c} = [\frac{不 可 归 因 死 亡 数_{s, a, d, t}}{(1 - \sum_{i = 1}^{n} P A F_{s, a, d, t, c, r i s k_{i}})}]

式中，s为性别，a为年龄组，d为疾病，t为年份，c为2030年设置的各种场景，risk_i为第i个危险因素，n为疾病相关危险因素个数。

（4）标化死亡率和过早死亡概率计算：利用各场景下2030年分年龄组、性别恶性肿瘤及其亚类的死亡数，结合2030年人口估计值，计算各类疾病的粗死亡率。采用2010年第六次人口普查结构对粗死亡率进行标化。

过早死亡概率定义为30~70岁的人群死于某病的概率。通过寿命表法，利用年龄别死亡率估算过早死亡概率（30~70岁，每5岁为1个年龄组）^［13］。①计算年龄别死亡率： ${}_{5}^{*} M_{X}$ =某疾病x岁至（x+5）岁年龄组的总死亡数/该年龄组的总人数；②计算年龄别死亡概率： ${}_{5}^{*} q_{X}$ = ${}_{5}^{*} M_{X} \times$ 5/（1+ ${}_{5}^{*} M_{X}$ ×2.5）；③计算30~70岁年龄段的过早死亡概率： ${}_{40}^{*} q_{30}$ =1 $- \prod_{x = 30}^{65} (1 - {}_{5}^{*}q q_{X}$ ）。所有分析均通过R 3.6.1软件实现。

结果

1. 自然趋势下2030年恶性肿瘤死亡数、标化死亡率和过早死亡概率：2030年我国恶性肿瘤的死亡数和标化死亡率分别为361.87万例和153.96/10万，相对于2015年的死亡数（234.37万例）和标化死亡率（150.17/10万）均呈上升趋势。其中，肺癌死亡数将从2015年的58.00万例增加到2030年的117.66万例，上升幅度最大（102.86%），其次是结直肠癌（73.86%）和肝癌（31.79%）；结直肠癌和肺癌的标化死亡率呈上升趋势，食管癌、肝癌和胃癌整体上呈下降趋势。男性恶性肿瘤及其亚类的死亡数和标化死亡率始终高于女性，且差异超过两倍。

2030年我国30~70岁人群恶性肿瘤的过早死亡概率为8.92%，相比2015年（8.81%）稍有上升，上升幅度为1.19%。其中，肺癌和结直肠癌的过早死亡概率呈上升趋势，食管癌、胃癌和肝癌的过早死亡概率呈下降趋势。男性恶性肿瘤及其亚类的过早死亡概率始终高于女性（表3）。

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表3

自然趋势下2015年和2030年中国30~70岁人群恶性肿瘤死亡数、标化死亡率、过早死亡概率

表3

自然趋势下2015年和2030年中国30~70岁人群恶性肿瘤死亡数、标化死亡率、过早死亡概率

类别	2015年			2030年			相对变化幅度（%）
类别	死亡数（万例）	标化死亡率（/10万）	过早死亡概率（%）	死亡数（万例）	标化死亡率（/10万）	过早死亡概率（%）	死亡数	标化死亡率	过早死亡概率
男性
结直肠癌	10.91	14.35	0.79	20.43	17.34	0.96	87.24	20.79	21.19
食管癌	15.15	19.70	1.24	18.81	15.42	0.95	24.11	-21.76	-23.60
肝癌	30.56	40.24	2.77	41.59	41.08	2.80	36.08	2.08	1.15
胃癌	23.76	31.00	1.87	29.58	24.40	1.45	24.50	-21.30	-22.14
肺癌	42.05	54.83	3.30	82.83	68.62	3.90	96.97	25.16	18.09
其他	35.39	46.94	2.56	56.10	51.19	2.91	58.54	9.07	13.45
小计	157.82	207.06	11.92	249.34	218.05	12.32	57.99	5.30	3.38
女性
结直肠癌	6.39	7.85	0.44	9.64	7.57	0.43	50.99	-3.49	-1.00
食管癌	5.05	6.06	0.33	5.52	3.74	0.18	9.23	-38.29	-46.47
肝癌	9.03	11.29	0.71	10.59	8.72	0.55	17.27	-22.74	-21.94
胃癌	9.71	11.88	0.66	10.42	7.96	0.45	7.31	-32.98	-32.57
肺癌	15.95	19.64	1.15	34.83	25.84	1.32	118.39	31.59	14.39
其他	30.42	39.24	2.40	41.53	39.47	2.54	36.51	0.59	5.64
小计	76.55	95.96	5.57	112.53	93.30	5.36	47.00	-2.76	-3.83
合计
结直肠癌	17.30	11.00	0.62	30.08	12.28	0.70	73.86	11.68	13.34
食管癌	20.20	12.73	0.79	24.32	9.42	0.56	20.39	-26.02	-28.47
肝癌	39.59	25.72	1.75	52.18	24.86	1.69	31.79	-3.34	-3.39
胃癌	33.47	21.19	1.27	40.00	15.90	0.95	19.51	-24.96	-24.94
肺癌	58.00	36.75	2.23	117.66	46.57	2.62	102.86	26.71	17.15
其他	65.81	42.78	2.48	97.63	44.93	2.72	48.36	5.04	9.68
小计	234.37	150.17	8.81	361.87	153.96	8.92	54.40	2.53	1.19

注：2030年为按1990-2015年危险因素变化趋势估算的数值；相对变化幅度以两个年份的原始数值（非表格中保留两位小数点的数值）进行计算而得

2. 不同危险因素控制场景下2030年恶性肿瘤死亡数和过早死亡概率：如果所有危险因素控制达标，2030年可避免71.04万例死于恶性肿瘤。其中，男性可避免死亡数为51.78万例，女性为19.26万例。仅吸烟控制达标对恶性肿瘤死亡的影响最重要，可减少42.40万例的死亡。仅PM_2.5污染控制达标可减少27.51万例死亡，仅高盐饮食控制达标可减少5.99万例死亡。吸烟控制达标对肺癌死亡的贡献最大，可减少34.10万例的死亡；PM_2.5污染控制达标将避免27.51万例死于肺癌（表4）。

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表4

各危险因素控制达标场景假设下2030年恶性肿瘤死亡数（万例）的减少情况

表4

各危险因素控制达标场景假设下2030年恶性肿瘤死亡数（万例）的减少情况

类别	危险因素					所有危险因素控制达标
类别	高BMI	吸烟	身体活动不足	高盐饮食	PM_2.5 污染	所有危险因素控制达标
男性
结直肠癌	0.42	0.29	0.07	-	-	0.77
食管癌	0.78	2.94	-	-	-	3.60
肝癌	1.63	2.37	-	-	-	3.91
胃癌	-	1.11	-	4.65	-	5.58
肺癌	-	24.22	-	-	19.37	37.92
其他	-	-	-	-	-	-
小计	2.83	30.93	0.07	4.65	19.37	51.78
女性
结直肠癌	0.09	0.15	0.07	-	-	0.30
食管癌	0.26	0.98	-	-	-	1.19
肝癌	0.28	0.24	-	-	-	0.51
胃癌	-	0.22	-	1.34	-	1.54
肺癌	-	9.88	-	-	8.14	15.72
其他	-	-	-	-	-	-
小计	0.63	11.47	0.07	1.34	8.14	19.26
合计
结直肠癌	0.51	0.43	0.14	-	-	1.07
食管癌	1.03	3.92	-	-	-	4.79
肝癌	1.91	2.61	-	-	-	4.42
胃癌	-	1.33	-	5.99	-	7.12
肺癌	-	34.10	-	-	27.51	53.63
其他	-	-	-	-	-	-
小计	3.46	42.40	0.14	5.99	27.51	71.04

注：表内数据为各场景预测结果与按1990-2015年危险因素自然变化趋势的预测结果相比；“-”表示该危险因素与该疾病之间无关联，其中“其他恶性肿瘤”的预测过程与危险因素无关，故此处无数值，设为“-”

1990-2015年，我国30~70岁人群恶性肿瘤过早死亡概率整体呈下降趋势。如果所有危险因素控制达标，到2030年恶性肿瘤的过早死亡概率将降至7.57%，比2015年降低14.07%，但是仍不能实现《“健康中国2030”规划纲要》的过早死亡概率防控目标。仅吸烟控制达标，到2030年恶性肿瘤的过早死亡概率将降至8.24%，较2015年降低6.47%。仅PM_2.5污染控制达标，到2030年恶性肿瘤的过早死亡概率将降至8.35%，较2015年降低5.22%（图1）。如果所有危险因素控制达标，对于男性，到2030年恶性肿瘤的过早死亡概率将降至10.15%，比2015年降低14.87%（图2）；对于女性，到2030年恶性肿瘤的过早死亡概率将降至4.90%，比2015年降低12.06%（图3）。

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图1

各危险因素控制达标场景假设下1990-2030年中国30~70岁人群恶性肿瘤过早死亡概率变化趋势

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图1

各危险因素控制达标场景假设下1990-2030年中国30~70岁人群恶性肿瘤过早死亡概率变化趋势

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图2

各危险因素控制达标场景假设下1990-2030年中国30~70岁男性恶性肿瘤过早死亡概率变化趋势

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图2

各危险因素控制达标场景假设下1990-2030年中国30~70岁男性恶性肿瘤过早死亡概率变化趋势

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图3

各危险因素控制达标场景假设下1990-2030年中国30~70岁女性恶性肿瘤过早死亡概率变化趋势

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图3

各危险因素控制达标场景假设下1990-2030年中国30~70岁女性恶性肿瘤过早死亡概率变化趋势

讨论

本研究结果显示，自然趋势场景下，到2030年我国恶性肿瘤的死亡数将上升至361.87万例。这稍高于曾新颖等^［14］预测的2030年我国恶性肿瘤死亡数将增至308.4万例的结果。本研究结果显示，自然趋势场景下2030年恶性肿瘤的过早死亡概率为8.92%，相比2015年（8.81%）稍有上升。Li等^［7］估算2030年我国恶性肿瘤的过早死亡概率将从2013年的8.3%降至7.5%，本研究结果与该结果的变化趋势存在差异。以上结果的差异可能由于本研究所用预测起始年份以及人口预测数的来源与其不同，且增加了PM_2.5污染和高盐饮食这两个与恶性肿瘤密切相关的危险因素。

本研究预测2015-2030年自然趋势场景下肺癌和结直肠癌的标化死亡率和过早死亡概率不降反升，2030年肺癌和结直肠癌死亡数较2015年显著上升。这提示假设不加干预，肺癌和结直肠癌的死亡和过早死亡负担将持续加重。据2004- 2005年全国恶性肿瘤死亡抽样回顾调查^［15］，肺癌取代胃癌成为我国恶性肿瘤死因顺位的首位，结直肠癌死亡率也呈持续上升的趋势。《中国卫生统计年鉴2019》显示，2018年我国城市和农村人群肺癌死亡率仍居于恶性肿瘤死因之首^［16］。我国应进一步关注人群恶性肿瘤防治工作，早诊早治，进一步降低恶性肿瘤的疾病负担。

本研究结果显示，2015-2030年自然趋势下男性恶性肿瘤及其亚类的死亡数、标化死亡率和过早死亡概率始终高于女性。这可能与男性吸烟率、有害饮酒率、肥胖率等危险因素的暴露水平一直高于女性有关^{［17, 18, 19, 20］}。但如果对危险因素加以控制，2030年男性恶性肿瘤死亡数显著减少，过早死亡概率降低幅度高于女性。因此，我国在强化危险因素干预的同时，应将男性作为重点人群。

本研究结果显示，控制危险因素可大幅减少恶性肿瘤的死亡数和过早死亡概率，其中吸烟和PM_2.5污染对我国人群健康的影响更为突出。然而，即使这些危险因素都达到控制目标，仍不能实现《“健康中国2030”规划纲要》提出的过早死亡概率防控目标^［8］。由于数据资源的局限性，本研究未能将慢性感染、蔬菜水果摄入不足、饮酒等恶性肿瘤相关危险因素纳入分析，这可能是2030年恶性肿瘤过早死亡概率的预测值未下降的原因之一。后续如可获得相关数据，将在本研究的基础上纳入其他恶性肿瘤相关危险因素，进一步完善预测结果。

2015-2017年我国先后颁布实施了一系列癌症防治计划^{［8，21, 22］}，推进癌症危险因素综合控制，加强控烟、免疫接种、环境整治、职业防护等工作。2019年，国家有关部门制定了2019-2022年的癌症防治实施方案^［23］，进一步推进危险因素控制行动。但是居民吸烟、体育锻炼不足等不健康生活方式仍普遍存在^［24］。可见人群危险因素干预存在一定的困难，但长期坚持开展危险因素干预是非常必要的。建议继续加大恶性肿瘤防控的力度，通过调整公共卫生资源和策略，把重点从治疗转向预防，继续完善和强化危险因素干预，开展恶性肿瘤综合防控策略，如：开展更有效的控烟策略，进一步强化大气污染治理措施，提倡健康的生活方式，扩大癌症筛查、提升健康教育和疫苗接种计划的覆盖面，提高公众对恶性肿瘤预防的认识，以降低我国恶性肿瘤的疾病负担，改善人群健康。

利益冲突

所有作者声明无利益冲突

参考文献

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贡献者信息

傅晏红

中南大学湘雅公共卫生学院流行病与卫生统计学系，长沙　410078

饶蓁蓁

中南大学湘雅公共卫生学院流行病与卫生统计学系，长沙　410078

李若曈

中南大学湘雅公共卫生学院流行病与卫生统计学系，长沙　410078

徐婷玲

中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心，北京　100050

刘江美

中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心，北京　100050

董文兰

中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心，北京　100050

周脉耕

中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心，北京　100050

于石成

中国疾病预防控制中心流行病学办公室，北京　102206

胡国清

中南大学湘雅公共卫生学院流行病与卫生统计学系，长沙　410078

中南大学湘雅医院国家老年疾病临床医学研究中心，长沙　410078

通信作者

于石成

中国疾病预防控制中心流行病学办公室，北京　102206

Email：shicheng_yu@163.com

胡国清

中南大学湘雅公共卫生学院流行病与卫生统计学系，长沙　410078

中南大学湘雅医院国家老年疾病临床医学研究中心，长沙　410078

Email：huguoqing@csu.edu.cn

关键词

恶性肿瘤; 危险因素; 预测; 疾病负担; 死亡; 过早死亡概率; 标化死亡率;

基金项目

国家重点研发计划（2018YFC1315304）

湖南省自然科学基金（2020JJ4764）

国家老年疾病临床医学研究中心临床研究基金（2020LNJJ14）

作者声明

作者贡献声明

傅晏红：研究设计、数据整理、统计学分析、论文撰写；饶蓁蓁、李若曈、徐婷玲、刘江美：数据整理、论文修改；董文兰、周脉耕、于石成、胡国清：研究指导、论文修改、经费支持

引用格式：

傅晏红, 饶蓁蓁, 李若曈, 等. 2030年中国恶性肿瘤疾病负担预测研究与危险因素控制效果模拟[J]. 中华流行病学杂志, 2022, 43(1): 37-43. DOI: 10.3760/cma.j.cn112338-20210702-00517.

利益冲突

所有作者声明无利益冲突

历史

出版日期：2022-01-10

收稿日期：2021-07-02

本文编辑

万玉立

Surveillance

Prediction of disease burden caused by malignant cancer in the context of risk factor control in China, 2030

Fu Yanhong, Rao Zhenzhen, Li Ruotong, Xu Tingling, Liu Jiangmei, Dong Wenlan, Zhou Maigeng, Yu Shicheng, Hu Guoqing

Published 2022-01-10

Cite as Chin J Epidemiol, 2022, 43(1): 37-43. DOI: 10.3760/cma.j.cn112338-20210702-00517

Abstract

Objective

To predict the number of deaths, standardized mortality and probability of premature mortality caused by malignant cancer in the context of risk factor control at different levels in China in 2030, and assess the possibility of achieving the target of reducing the probability of premature mortality of malignant cancer.

Methods

According to the risk factor control standard for malignant cancer used both at home and abroad, the results of China from Global Burden of Disease Study 2015 were used to calculate the population attributable fraction of the risk factors. Based on the comparative risk assessment theory, the deaths of malignant cancer were classified as attributable deaths and un-attributable deaths. Proportional change model was used to predict risk factor exposure and un-attributable deaths of malignant cancer in the future, then the number of deaths, standardized mortality rate and probability of premature mortality of malignant cancer in 2030 was estimated. Data analyses were performed by using software R 3.6.1.

Results

If the risk factor exposure level during 1990-2015 remains, the number of deaths, standardized mortality rate, and probability of premature mortality of malignant cancer would increase to 3.62 million, 153.96/100 000 and 8.92% by 2030, respectively. If the risk factor exposure control level meets the requirement, the probability of premature mortality from cancer in people aged 30-70 years would drop to 7.57% by 2030.

Conclusions

The control of risk factor exposure will play an important role in reducing deaths, standardized mortality rate and probability of premature mortality of malignant cancer. But more efforts are needed to achieve the goals of Health China Action.

Key words:

Malignant cancer; Risk factor; Prediction; Burden of disease; Death; Probability of premature mortality; Standardized mortality rate

Contributor Information

Fu Yanhong

Department of Epidemiology and Health Statistics, Xiangya School of Public Health, Central South University, Changsha 410078, China

Rao Zhenzhen

Department of Epidemiology and Health Statistics, Xiangya School of Public Health, Central South University, Changsha 410078, China

Li Ruotong

Department of Epidemiology and Health Statistics, Xiangya School of Public Health, Central South University, Changsha 410078, China

Xu Tingling

National Center for Chronic and Non-communicable Disease Prevention and Control, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 100050, China

Liu Jiangmei

National Center for Chronic and Non-communicable Disease Prevention and Control, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 100050, China

Dong Wenlan

National Center for Chronic and Non-communicable Disease Prevention and Control, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 100050, China

Zhou Maigeng

National Center for Chronic and Non-communicable Disease Prevention and Control, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 100050, China

Yu Shicheng

Office of Epidemiology Research, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China

Hu Guoqing

Department of Epidemiology and Health Statistics, Xiangya School of Public Health, Central South University, Changsha 410078, China

National Clinical Research Center for Geriatric Disorders, Xiangya Hospital, Central South University, Changsha 410078, China

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