王红心; 樊文龙; 杨晓雨; 陈东宇; 黄巧; 潘素跃; 王朴; 胡敏; 何玉清

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0556

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• 论著 •

1990—2019年中国蛋白质能量营养不良发病趋势及预测研究

中国全科医学, 2023,26(5) : 591-597. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0556

摘要

背景

蛋白质能量营养不良（PEM）是常见的营养缺乏症之一，随着生活方式以及饮食习惯的改变，人们对营养健康问题的关注度日益增加，而PEM可对不同年龄人群的健康产生不同程度影响。

目的

分析1990—2019年中国PEM发病趋势以及不同年龄的PEM发病状况，并预测2020—2029年PEM发病趋势。

方法

本研究数据来源于2019年全球疾病负担研究（GBD 2019），从该数据库中获取1990—2019年中国不同年龄段的PEM发病和死亡指标，各标化率的计算均采用世界标准人口计算。将发病数据分为18个年龄组（<5岁，5~9岁，以此类推至80~84岁和85岁及以上）。采用Joinpoint回归分析计算发病率的年度百分比变化（APC）和年度平均百分比变化（AAPC）以及95%置信区间（CI），并描述其变化趋势。利用自回归求和移动平均模型（ARIMA模型）预测中国2020—2029年PEM发病趋势。

结果

（1）2019年中国全人群PEM标化发病率为1 996.5/10万，男性PEM标化发病率（2 444.7/10万）高于女性（1 536.0/10万）。2019年中国全人群PEM标化发病率低于全球（2 099.4/10万），但男性PEM标化发病率高于全球男性（2 304.0/10万）。<5岁人群PEM发病率最高（4 402.5/10万），其次是80~84岁（2 417.7/10万）。5岁以后，无论男女PEM标化发病率均随年龄的增加而增高，且男性仍大于女性。（2）1999—2019年中国PEM标化发病率结果显示：标化发病率整体趋势呈现6个拐点，分别在1995年、2006年、2010年、2014年、2017年、2019年。1990—1995年和2010—2014年中国PEM标化发病率呈下降趋势，APC分别为-1.3%、-2.3%（P<0.05）。1995—2006年、2006—2010年，中国PEM标化发病率均呈现上升趋势，APC分别为0.9%、2.5%（P<0.05）。2017—2019年中国PEM标化发病率的增长趋势最明显，APC为8.9%（P<0.05）。1999—2019年中国PEM标化发病率以年平均变化0.7%的速度上升（AAPC=0.7%，P<0.05）。（3）1999—2019年中国PEM年龄别发病率结果显示：1999—2019年<5岁的人群以年平均变化2.1%的速度下降，其余各年龄段年均变化呈现整体平稳上升趋势（P<0.05）。75~84岁中的2个年龄段，PEM发病率在1999—2019年每个时间间隔均呈上升趋势（P<0.05）。（4）通过ARIMA模型预测结果显示，2020—2029年中国PEM发病率仍持续上升，2029年可达7 280.06/10万。

结论

2019年中国全人群PEM标化发病率（1 996.5/10万）低于全球（2 099.4/10万），但男性PEM标化发病率高于全球男性（2 304.0/10万）。1999—2019年中国PEM标化发病率以年平均变化0.7%的速度上升，且据预测，直到2029年PEM标化发病率仍会继续上升，可达7 280.06/10万。

引用本文: 王红心, 樊文龙, 杨晓雨, 等. 1990—2019年中国蛋白质能量营养不良发病趋势及预测研究 [J] . 中国全科医学, 2023, 26(5) : 591-597. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0556.

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世界卫生组织（WHO）将营养不良定义为一种细胞失衡的状态。营养不良对发展中国家产生了不利影响，也是造成全球居民疾病和死亡的风险因素。蛋白质能量营养不良（protein-energy malnutrition，PEM）是常见的营养缺乏症之一，一般影响1~5岁的婴幼儿，由于大脑和神经发育不良使得这种影响会持续到成年，长久的能量和营养物质的供应不足也增加了感染的概率，甚至导致死亡^[1]。PEM患者出现类似低血糖、体温过低、严重感染和电解质紊乱等问题的风险较高。PEM也会导致早产、传染性疾病和寄生虫病等。人体测量指标，如身高、体质量、皮肤褶皱厚度和手臂围等，被认为是PEM的重要指标^[2]。本研究利用2019年全球疾病负担研究（GBD 2019）数据，分析2019年中国PEM疾病现状，估计1990—2019年的发病趋势，并预测2020—2029年中国PEM的未来趋势，旨在为制订相关政策提供参考，为PEM的预防提供依据。

1　资料与方法

1.1　一般资料

本研究数据来源于GBD 2019（https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/），该数据库提供了1990—2019年204个国家和地区因369种疾病和伤害、87个危险因素和危险因素组合而分列的伤残寿命损失年（YLD）、早死亡寿命损失年（YLL）和伤残调整寿命年（DALY）。依据世界标准人口计算年龄标化率。从该数据库中获取1990—2019年中国不同年龄段的PEM发病指标。

1.2　疾病定义和编码

PEM包括中度和重度急性营养不良，通常被称为"消瘦"，并以WHO 2006年儿童生长标准的体质量-身高Z值（WHZ）来定义^[3]。将非致命性PEM的负担量化为4个相互排斥和共同详尽的类别，具体为：中度消瘦而无水肿，中度消瘦伴水肿，严重消瘦而无水肿，严重消瘦伴水肿^[3]。本研究将包括水肿在内的各种类别的总和通常称为恶性营养不良的疾病状态，严重消瘦也可等同于消瘦。对于PEM的ICD 10代码为E40-E46.9，E64.0，ICD 9代码为260-263.9。将发病数据分为18个年龄组（<5岁，5~9岁，以此类推至80~84岁和85岁及以上）^[3]。

1.3　研究方法

1.3.1　Joinpoint回归分析^[4，5]

使用Joinpoint Regression Program 4.9.0软件，利用GBD 2019数据对1990—2019年各年龄段的PEM发病率和年龄标化率进行趋势分析。采用年度百分比变化（annual percentage change，APC）和年度平均百分比变化（average annual percentage change，AAPC）以及95%置信区间（confidence interval，CI）描述每个指标的趋势。APC>0表示发病率逐年上升，APC<0表示发病率逐年下降，如果APC=AAPC，则趋势曲线没有连接点，表明患病率呈单调上升或下降趋势。本研究中的数据跨越了30年，所以连接点的最大数量取5个。为了使数据适合对数线性模型，置换检验的α值被设定为0.05，置换次数为4 499次。计算每个区段的APC和AAPC，以及95%CI。以P<0.05为差异有统计学意义。

1.3.2　自回归求和移动平均模型（autoregressive integrated moving average model，ARIMA模型）

ARIMA模型是一种时间序列预测方法，目前已广泛应用，其通过拟合数据的变化特征来预测事件的未来趋势，形成一个具有良好准确性和效果的时间序列。ARIMA（p、d、q）模型的三个参数，p为自回归（AR）阶数，q为偏自回归（MA）阶数，d为使数据平稳所需差分的次数。时间序列ARIMA模型建模主要分为平稳性检验、确定参数、模型检验和模型预测^[6，7，8]。

1.4　统计学方法

采用GraphPad Prism 8.0.2对2019年PEM发病现状进行描述，采用Joinpoint Regression Program 4.9.0软件对1990—2019年PEM各年龄段发病率以及年龄标化率进行趋势分析。利用SPSS 14.0对2020—2029年中国PEM的标化发病率进行预测。

2　结果

2.1　2019年中国PEM发病现状

2019年中国全人群PEM标化发病率为1 996.5/10万，男性PEM标化发病率（2 444.7/10万）高于女性（1 536.0/10万）。2019年中国全人群PEM标化发病率低于全球（2 099.4/10万），但男性PEM标化发病率高于全球男性（2 304.0/10万）。<5岁人群PEM发病率最高（4 402.5/10万），其次是80~84岁（2 417.7/10万）。5岁以后，无论男女PEM发病率均随年龄的增加而增高，且男性仍大于女性（图1）。

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图1

2019年中国PEM年龄别发病率

Figure 1

Age-specific incidence of protein-energy malnutrition in China，2019

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图1

2019年中国PEM年龄别发病率

Figure 1

Age-specific incidence of protein-energy malnutrition in China，2019

2.2　1999—2019年中国PEM标化发病率趋势的Joinpoint回归分析

1999—2019年中国PEM标化发病率结果显示：标化发病率整体趋势呈现6个拐点，分别在1995年、2006年、2010年、2014年、2017年、2019年。1990—1995年和2010—2014年中国PEM标化发病率呈下降趋势，APC分别为-1.3%、-2.3%（P<0.05）。1995—2006年、2006—2010年，中国PEM标化发病率均呈现上升趋势，APC分别为0.9%、2.5%（P<0.05）。2017—2019年标化发病率的增长趋势最明显，APC为8.9%（P<0.05）。2014—2017年标化发病率无明显变化（APC=0.2%，P>0.05）。1999—2019年中国PEM标化发病率以年平均变化0.7%的速度上升（AAPC=0.7%，P<0.05），见表1、图2。

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图2

1990—2019年中国PEM标化发病率Joinpoint趋势分析图

Figure 2

Joinpoint analysis of the trend of standardized incidence ratio of protein-energy malnutrition in China from 1990 to 2019

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图2

1990—2019年中国PEM标化发病率Joinpoint趋势分析图

Figure 2

Joinpoint analysis of the trend of standardized incidence ratio of protein-energy malnutrition in China from 1990 to 2019

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表1

1990—2019年中国PEM标化率Joinpoint趋势分析结果

Table 1

Joinpoint analysis of trends in standardized incidence ratio of protein-energy malnutrition in China from 1990 to 2019

表1

1990—2019年中国PEM标化率Joinpoint趋势分析结果

Table 1

Joinpoint analysis of trends in standardized incidence ratio of protein-energy malnutrition in China from 1990 to 2019

年份（年）	APC（95%CI）（%）	AAPC（95%CI）（%）
1990—1995	-1.3（-1.9，-0.7）^a	0.7（0.3，1.1）^a
1995—2006	0.9（0.7，1.1）^a
2006—2010	2.5（1.1，3.9）^a
2010—2014	-2.3（-3.6，-1.0）^a
2014—2017	0.2（-2.4，2.9）
2017—2019	8.9（6.0，11.9）^a

注：^a表示P<0.05；APC=年度百分比变化，AAPC=年度平均百分比变化

2.3　1990—2019年中国PEM年龄别发病率的Joinpoint回归分析

1990—2019年中国PEM年龄别发病率结果显示：1990—2019年<5岁的人群以年平均变化2.1%的速度下降，其余各年龄段年均变化呈现整体平稳上升趋势（P<0.05）。<85岁时，各年龄段在2017—2019年的APC最大，且均>0，呈逐年上升趋势（P<0.05）。2010—2014年5~29岁中的这5个年龄段其PEM发病率呈下降趋势，APC分别为-6.0%、-5.2%、-3.5%、-2.6%、-2.4%（P<0.05）；30~34岁及35~39岁和40~44岁在2010—2017年、2010—2014年和2010—2016年PEM发病率也呈下降趋势，其APC分别为-1.1%、-1.5%、-0.7%（P<0.05）。45~69岁中的5个年龄段，PEM发病率在2010—2014年无明显变化（P>0.05）。75~84岁中的2个年龄段，PEM发病率在1990—2019年每个时间间隔均呈上升趋势（P<0.05），见表2。

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表2

1990—2019年中国各年龄段人群发病率Joinpoint回归分析结果

Table 2

Joinpoint regression analysis of the trend of age-specific incidence of protein-energy malnutrition in China from 1990 to 2019

表2

1990—2019年中国各年龄段人群发病率Joinpoint回归分析结果

Table 2

Joinpoint regression analysis of the trend of age-specific incidence of protein-energy malnutrition in China from 1990 to 2019

年龄（岁）	年份（年）	APC（95%CI）（%）	AAPC（95%CI）（%）	年龄（岁）	年份（年）	APC（95%CI）（%）	AAPC（95%CI）（%）
<5	1990—1994	-7.2（-9.1，-5.2）^a	-2.1（-2.5，-1.7）^a	45~49	1990—2000	2.4（2.3，2.6）^a	2.1（1.8，2.5）^a
	1994—2003	-2.3（-3.0，-1.6）^a			2000—2005	1.2（0.5，1.9）^a
	2003—2019	-0.7（-0.9，-0.4）^a			2005—2010	3.4（2.7，4.2）^a
5~9	1990—1995	1.7（1.4，2.0）^a	2.3（2.1，2.5）^a		2010—2014	-0.9（-2.0，0.3）
	1995—2001	4.9（4.6，5.3）^a			2014—2017	1.0（-1.3，3.4）
	2001—2010	2.8（2.6，3.0）^a			2017—2019	7.4（5.0，9.9）^a
	2010—2014	-6.0（-6.6，-5.3）^a		50~54	1990—2001	2.2（2.0，2.3）^a	2.0（1.6，2.3）^a
	2014—2017	-1.0（2.4，0.4）			2001—2005	0.6（-0.4，1.7）
	2017—2019	17.3（15.7，19.0）^a			2005—2010	3.6（2.9，4.3）^a
10~14	1990—1995	1.8（1.6，2.0）^a	2.3（2.1，2.4）^a		2010—2014	-0.6（-1.6，0.5）
	1995—2000	4.4（4.1，4.7）^a			2014—2017	1.0（-1.2，3.1）
	2000—2010	3.0（3.0，3.1）^a			2017—2019	6.3（4.0，8.5）^a
	2010—2014	-5.2（-5.6，-4.7）^a		55~59	1990—2000	2.2（2.1，2.3）^a	1.9（1.7，2.1）^a
	2014—2017	-0.6（-1.6，0.4）			2000—2005	0.6（0.1，1.1）^a
	2017—2019	15.1（14.0，16.3）^a			2005—2010	3.5（3.0，4.0）^a
15~19	1990—1995	1.8（1.4，2.3）^a	2.2（1.9，2.6）^a		2010—2014	-0.2（-0.9，0.5）
	1995—1999	4.2（3.2，5.2）^a			2014—2017	1.0（-0.5，2.4）
	1999—2010	2.8（2.7，3.0）^a			2017—2019	5.8（4.3，7.4）^a
	2010—2014	-3.5（-4.5，-2.6）^a		60~64	1990—2000	2.2（2.1，2.4）^a	1.9（1.7，2.1）^a
	2014—2017	-0.6（-2.5，1.4）			2000—2005	0.3（-0.1，0.8）
	2017—2019	13.0（10.8，15.2）^a			2005—2010	3.5（3.0，4.0）^a
20~24	1990—1995	2.0（1.6，2.3）^a	2.3（2.1，2.5）^a		2010—2014	-0.2（-0.9，0.6）
	1995—1999	4.0（3.2，4.8）^a			2014—2017	1.0（-0.4，2.5）
	1999—2010	2.5（2.4，2.7）^a			2017—2019	5.5（4.0，7.0）^a
	2010—2014	-2.6（-3.3，-1.9）^a		65~69	1990—2000	2.2（2.1，2.3）^a	1.8（1.7，2.0）^a
	2014—2017	0.4（-1.0，1.9）			2000—2005	0.4（0.1，0.7）^a
	2017—2019	11.6（9.9，13.3）^a			2005—2010	3.5（3.2，3.8）^a
25~29	1990—1995	1.9（1.2，2.5）^a	2.2（1.8，2.7）^a		2010—2014	0（-0.5，0.5）
	1995—1998	4.1（1.2，7.0）^a			2014—2017	1.0（0，2.0）
	1998—2010	2.6（2.4，2.8）^a			2017—2019	4.5（3.5，5.5）^a
	2010—2014	-2.4（-3.8，-1.1）^a		70~74	1990—2000	2.2（2.1，2.3）^a	1.8（1.7，2.0）^a
	2014—2017	0.4（-2.3，3.3）			2000—2005	0.3（-0.1，0.7）
	2017—2019	11.1（8.0，14.2）^a			2005—2010	3.7（3.4，4.1）^a
30~34	1990—1995	1.8（1.3，2.2）^a	2.1（1.9，2.4）^a		2010—2017	0.4（0.2，0.6）^a
	1995—1999	3.6（2.5，4.7）^a			2017—2019	4.5（3.3，5.8）^a
	1999—2005	2.0（1.5，2.4）^a		75~79	1990—2000	2.0（1.9，2.0）^a	1.8（1.8，1.9）^a
	2005—2010	3.0（2.3，3.7）^a			2000—2005	0.3（0，0.5）^a
	2010—2017	-1.1（-1.5，-0.8）^a			2005—2010	3.8（3.6，4.1）^a
	2017—2019	10.1（7.8，12.5）^a			2010—2017	0.8（0.7，0.9）^a
35~39	1990—2001	2.6（2.4，2.7）^a	2.2（1.8，2.6）^a		2017—2019	3.8（3.1，4.6）^a
	2001—2005	1.3（0.1，2.5）^a		80~84	1990—2000	1.9（1.9，2.0）^a	1.8（1.8，1.9）^a
	2005—2010	3.6（2.8，4.4）^a			2000—2005	0.2（0.1，0.3）^a
	2010—2014	-1.5（-2.6，-0.3）^a			2005—2010	4.0（3.8，4.1）^a
	2014—2017	0.8（-1.5，3.2）			2010—2017	1.0（0.9，1.1）^a
	2017—2019	8.3（5.8，10.8）^a			2017—2019	4.0（3.4，4.5）^a
40~44	1990—1995	1.9（1.6，2.2）^a	2.1（1.9，2.3）^a	≥85	1990—2000	1.5（1.4，1.5）^a	1.6（1.5，1.6）^a
	1995—1999	3.5（2.8，4.2）^a			2000—2005	-0.3（-0.5，-0.1）^a
	1999—2005	1.3（0.9，1.6）^a			2005—2010	3.8（3.6，4.0）^a
	2005—2010	3.3（2.8，3.7）^a			2010—2016	0.3（0.2，0.5）^a
	2010—2016	-0.7（-1.0，-0.4）^a			2016—2019	3.7（3.4，4.0）^a
	2016—2019	5.9（5.2，6.7）^a

注：^a表示P<0.05，APC/AAPC与0有显著差异

2.4　2020—2029年中国PEM标化发病率预测

通过对1990—2019年的数据建立ARIMA（1，2，0）模型，再对2020—2029年中国PEM标化发病率进行预测。模型的残差进行白噪声检验，Ljung-Box Q检验结果P=0.830>0.05，即选取的模型合适；R²=0.974，该模型拟合程度好。利用该模型对2020—2029年中国PEM标化发病率进行预测，结果显示2020—2029年中国PEM标化发病率仍持续上升，2029年可达7 280.06/10万，见表3。

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表3

2020—2029年中国PEM标化发病率ARIMA（1，2，0）模型预测情况

Table 3

The standardized incidence ratio of protein-energy malnutrition in China from 2020-2029 predicted using ARIMA（1，2，0） model

表3

2020—2029年中国PEM标化发病率ARIMA（1，2，0）模型预测情况

Table 3

The standardized incidence ratio of protein-energy malnutrition in China from 2020-2029 predicted using ARIMA（1，2，0） model

年份（年）	预测值（1/10万）	95%CI
2020	2 280.32	（2 241.77，2 280.32）
2021	2 637.44	（2 519.85，2 755.03）
2022	3 059.19	（2 815.37，3 303.02）
2023	3 537.93	（3 117.49，3 958.36）
2024	4 066.89	（3 417.65，4 716.14）
2025	4 640.15	（3 709.01，5 571.29）
2025	5 252.45	（3 986.07，6 518.83）
2027	5 899.17	（4 244.42，7 553.91）
2028	6 576.23	（4 480.54，8 671.92）
2029	7 280.06	（4 691.61，9 868.50）

3　讨论

中国经济的快速发展加快了城市化的进程，人们生活方式、饮食习惯的改变，使人们对营养健康问题的关注度日益增加^[2]。研究显示发展中国家的PEM发病率比发达国家高，而PEM在低收入和受教育程度较低的人群中更为普遍^[9]。评估中国PEM的发病趋势变化对制订防治政策具有指导意义。

本研究结果显示，2019年中国<5岁人群PEM发病率最高。在儿童生长发育期间，PEM的影响可能是长期且不可恢复的，特别是大脑发育的关键时期，营养不良与大脑的结构和功能有关，可导致生长迟缓，髓鞘形成延迟等损伤。研究显示，大脑功能的长期改变也与营养不良相关的认知障碍有关^[2，10]。从年龄趋势来看，1990—2019年<5岁的人群PEM标化发病率逐渐下降，这表明过去的30年，中国为儿童营养健康的付出有所成效，同时仍要坚持加强对营养健康的宣教，并为儿童的生长和发育提供必要的物质基础。

PEM多为继发性，可由营养物质的摄入不足/丢失增加，或者蛋白质合成减少/分解增加引起。在我国较为贫困的农村地区，由于摄入不足导致的儿童营养问题，或是由于基础疾病导致过度消耗的老年人可能是主要的发病群体^[11]。本研究结果显示，2019年中国PEM发病率第二位的是80~84岁人群，且5岁以后，无论男女其发病率均随年龄的不断增加而增高。有研究显示，营养不良的风险随着年龄的增加而增加，主要是由于营养摄入不足，这样的问题普遍存在于独居高龄老年人^[12]。由于疾病程度加重，食欲随之改变，食物摄入量常会随着衰老而减少^[13]，更加导致营养不良的发生。PEM可表现为肌肉减少，体质量减轻等，肌肉质量占体质量的40%，蛋白质也是肌肉不可缺少的一部分，随着年龄的增加，50岁以后每年有1%~2%的肌肉质量减少，而这种肌肉质量的损失尤其体现在男性中，这便严重影响老年人的活动能力以及生活质量^[14，15]。本研究结果显示，75~84岁人群在1990—2019年各年份间隔中PEM发病率均呈上升趋势，说明老年群体的营养健康问题仍然面临很大挑战。部分PEM发生在住院患者中，由于大多数住院的老年人至少有一种疾病，慢性病的存在增加了PEM的发生风险，而这两者又相互促进^[16]。PEM也可能发生在严重炎性反应的重症患者中，例如脓毒症。而PEM不仅增加了发生脓毒症的可能性，且多年来PEM患者的脓毒症病死率的改善较少，因此对脓毒症住院患者进行早期和定期的营养筛查尤为重要^[17]。除此之外，不良营养状况和卒中后功能表现之间存在因果关系，PEM可能通过多种机制和系统对脑卒中后的恢复产生影响^[18，19]。还有慢性肾脏病（chronic kidney disease，CKD）^[20]、心力衰竭（heart failure，HF）^[21]等疾病的高发病率甚至病死率均与PEM有关。因此，要对住院患者进行个性化护理以及及时的营养服务，尽可能协助患者全面康复。老年人大多存在营养知识缺陷，对自身蛋白质的需求以及饮食与健康的关系不了解，因此改善老年人饮食模式也很有必要^[22]。最后，本研究预测结果显示未来十年PEM标化发病率仍持续上升，随着中国人口老龄化进程的加剧，患PEM的老年人数量可能会增加，这可能导致了PEM发病率的增加。

综上所述，1990—2019年中国PEM标化发病率以年平均变化0.7%的速度上升，且据预测，直到2029年PEM标化发病率仍会继续上升。同时，1990—2019年<5岁的人群PEM发病率以年平均变化2.1%的速度下降，其余各年龄段年均变化呈现整体平稳上升趋势。75~84岁中的2个年龄段，PEM发病率在1999—2019年每个时间间隔均呈上升趋势。本研究为制订相关政策提供参考，为PEM的预防提供依据。

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利益冲突

本文无利益冲突。

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王红心