刘 畅 郭默宁 袁颖超 郑建鹏 杨金奎*

(1.首都医科大学附属北京同仁医院内分泌科, 北京 100730;2.北京市糖尿病研究所,北京 100730;3.北京市卫生健康大数据与政策研究中心,北京 100034)

1型糖尿病(type 1 diabetes,T1DM)是一种终身疾病,需要长期的胰岛素治疗。研究[1-4]表明,T1DM的年发病率地域差异很大。根据DiaMond研究[1-2],在1985-1994年间,中国儿童T1DM年发病率为0.51/(10万)。Weng等[5]报道2010年至2013年期间,中国所有年龄段T1DM的年发病率为1.01/(10万)。另一项最新的研究[6]表明北京市常住人口T1DM的发病率在2017年约为3.6/(10万)。目前,中国大多数有关T1DM的报道仅限于区域或自然横断面抽样调查和个别医疗中心对发病率和趋势的研究。临床数据的缺乏阻碍了中国医疗保健提供者对T1DM发病率的研究。某些区域性的研究中得出的发病率不能外推到全部中国人口甚至不能代表某一地区的全部人口,基于人群的T1DM发病率和趋势的研究报道仍然非常有限。

T1DM发病率的性别差异在不同国家及地区差异很大。国际T1DM研究(EURODIAB和DiaMond)[7]表明,儿童中T1DM发病率的性别比大致相等,在高发病率地区(来自欧洲的人口)中,男性的发病率略高[7],在亚洲和非洲低发病率地区(非欧洲血统的人口)中,女性的发病率更高[5]。与男孩相比,浙江省女孩T1DM的发病率比值(incidence rate ratio, IRR)为1.25[8], 与台湾省的报道[9]一致(IRR=1.27)。但是,上海男孩与女孩的T1DM发病率之间的差异无统计学意义[10]。相比之下,在芬兰,女孩与男孩T1DM发病率比值为0.91,在13岁时,这一比例下降为0.59[11]。过去的三十年,全世界T1DM的发病率均有所增加。来自美国的青少年糖尿病研究[12]结果表明,与数十年前相比,环境或行为因素或两者在T1DM发病率升高中起了很大的作用。在中国T1DM发病率较低的地区进行研究,有助于提高对遗传和环境不同组合因素对疾病发展的贡献的理解。据报道[13],中国北部省份T1DM的发病率高于南部省份。由于中国庞大的人口基数、迅速的经济发展和快速的生活方式变化,研究中国相对高危地区的T1DM趋势非常重要。

本文研究是一项基于人群的研究,涵盖了北京市几乎所有能够诊断T1DM的医院,调查分析2013-2018年期间北京所有年龄段不同性别的T1DM发病率及发病趋势。

1 对象与方法

1.1 研究对象

1.1.1 病例来源

本研究病例资料来自北京市卫生健康大数据与政策研究中心(以下简称研究中心),由北京市各医院专科医生按照中国T1DM诊治指南进行诊断并上报至研究中心。根据病例首页的主要诊断,将首次住院的T1DM患者视为当年的新发病病例。本研究经首都医科大学附属北京同仁医院伦理委员会批准进行(TREC2023-KY006)。本文为回顾性研究,研究对象无须签订知情同意书。

1.1.2 人口资料来源

2013年至2018年北京市常住人口资料来自北京市政府发布的年度人口自然状况报告,其中常住人口定义为:户籍地址与现居住地一致,或在现居住地居住6个月以上的人口。户籍地址与现居住地不一致或居住时间不超过6个月的、现役军人和现居住地址不详者被排除在常住人口之外。

1.2 调查内容及方法

本研究是一项基于人群的多中心观察性研究,以医生诊断的T1DM为病例。以2013年至2018年北京市常住人口中每年新发T1DM病例数为分子,以每年北京市常住人口数作为分母,计算该年的T1DM发病率。

1.3 发病率预测

发病率的预测通过灰色预测模型1,1 [Gray Model 1,1, GM(1,1) ][14]实现。

1.4 统计学方法

使用R Studio(版本1.1.383)对数据进行统计分析。以每年北京市常住人口数作为分母,按年龄组和性别计算每10万人年发病率并计算95%CI。根据泊松分布建立估算北京T1DM发病率的模型。泊松回归模型用于分析发病率与潜在影响因素(例如性别,年龄和日历年)之间的关系,以及它们之间的相互作用。年发病率变化(annual percentage change,APC)应用Joinpoint软件(4.9.0.0)进行分析。发病趋势为双侧检验,以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 北京地区2013-2018年间T1DM发病率及趋势

北京市2013-2018年间新诊断的T1DM患者4 275例,其中男性病例数为2 291例(53.59%),女性为1 984例(46.41%)。6年内,T1DM年发病率从3.10/(10万)[95%CI:3.10(2.90, 3.30) ]增加到3.60/(10万)[95%CI:3.60(3.56, 3.86) ](表1)。男性每年发病率从3.23/(10万)[95%CI:3.23(2.96, 3.51)]上升至3.81/(10万)[95%CI:3.81(3.46, 4.19)],女性年发病率从2.96/(10万)[95%CI: 2.96(2.69, 3.25) ]上升到3.39/(10万)[95%CI: 3.39(3.06, 3.76)]。从2013年到2018年,男性及女性的T1DM的发病率均明显增加,但女性增加的幅度更大(表2)。

表1 2013至2018年北京市T1DM在不同性别的发病率Tab.1 The incidence of T1DM in different genders in Beijing from 2013 to 2018

表2 2013至2018年男性及女性T1DM发病率趋势Tab.2 Incidence trends of T1DM in men and women from 2013 to 2018

2.2 不同年龄段男性和女性发病率的差异

6年内,0～4岁、5～9岁、10～14岁这3组年龄段人群中,女性T1DM发病率都略高于男生,但差异无统计学意义(P=0.08);15～19岁、20～24岁、25～29岁这3组年龄段人群中,女性T1DM发病率显著高于男性,差异有统计学意义(P<0.05)。≥30岁组男性T1DM发病率显著高于女性,差异有统计学意义 (P<0.001)(图1)。

图1 各年龄段男女T1DM发病率Fig.1 The incidence of T1DM by gender in age groupsT1DM:type 1 diabetes;the incidence is per 100 000 persons per year.

2.3 北京地区男性、女性T1DM发病预测

如果维持相同的趋势,使用GM(1,1)预测,到2024年,北京新发T1DM年发病率男性将增加到4.96/(10万),女性T1DM发病率将增加到5.10/(10万)(表3)。

表3 预测未来10年T1DM发病率变化Tab.3 Predicted changes in incidence of T1DM in the next 10 years

3 讨论

在本研究中,使用了北京市153个医院或中心的数据,结果显示T1DM的发病率在2013年至2018年期间是显著增加的。研究[15-16]表明中国T1DM的发病率在1998年至2000年没有增长趋势。本文研究发现2013年至2018年的T1DM发病率增加了14%。这种快速增长趋势与其他人群中的观察结果[17-18]是一致的。此外,本文研究结果表明北京市的T1DM发病率年平均增长率是4.2%,与已报道的亚洲的年平均增长率4.0%[13]相符合。

研究[5,7]证实T1DM发病率存在性别差异。本文研究表明,男性T1DM的年发病率高于女性,0～14岁女孩的T1DM糖尿病的发病率较高,与之前的报道[9]一致。

本文研究表明,北京地区30岁以下的T1DM发病率在女性中较高,而在30岁以上的男性中较高,与之前的研究[19]结果一致。环境危险因素和生活方式对男女T1DM发病率的不同影响可能造成这种差异。男孩青春期的时间要晚于女孩,青春期的生理变化可能是糖尿病的诱因[20]。近年来女性T1DM发病率增长快也与城市女性生活压力大、睡眠质量差和免疫力低下等相关[21]。

糖尿病发病率的地理差异是显而易见的。美国的SEARCH研究[22]指出,2002年至2009年之间,0～19岁人群中的糖尿病年平均发病率为25.5/(10万)。Catanzariti等[23]报道,在2000-2006年期间,澳大利亚0～14岁儿童的糖尿病校正年平均发病率为21.6/(10万),而在2006-2011年期间,芬兰糖尿病年发病率为62.5/(10万)[24]。亚洲地区报道的T1DM的发病率相对较低。在1997年至2011年,上海0～14岁儿童的糖尿病年平均发病率为3.1/(10万)[10]。Lu等[9]研究表明,2003-2008年,台湾省儿童糖尿病的年平均发病率为5.3/(10万)。在本研究中,2013年至2018年大多数新发T1DM病例在10～14岁年龄组中确诊,这与之前的结果[1,21,25]一致。

发病率迅速增加的原因可能与危险因素有关,它们可能在触发和加速T1DM发病中起着至关重要的作用。最近的研究[19,26-27]表明,T1DM是由遗传易感性和外源性因素共同引起的复杂疾病。环境因素的迅速变化,例如儿童肥胖、营养和病毒感染与糖尿病的发病率上升相关[24],其中一些危险因素已在北京地区报道[28]。近几十年来北京特别是在北京郊区,其经济、城市化和生活方式发生了巨大变化;另外,郊区医疗保障制度得到了迅速的改革和发展,这些因素可能导致郊区地区糖尿病发病率的迅速增加。

利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突。

作者贡献声明刘畅: 撰写稿件;刘畅,郭默宁:收集、处理流行病学和临床资料;袁颖超:绘制、分析部分表格和图表;郑建鹏:解释结果,设计实验,校对稿件;杨金奎:构思研究思路,设计研究,撰写稿件。