摘要
目的:本研究旨在通过提取全球健康数据交换(Global Health Data Exchange,GHDx)数据库中的1990-2019年间中国居民髋部骨折的疾病负担数据(发病率、患病率、伤残损失健康生命年)，横向比较30年来我国髋部骨折的疾病负担变化趋势，纵向比较我国与全球髋部骨折疾病负担水平，并对未来5年的疾病负担水平进行预测，从而为我国髋部骨折预防和控制提供参考。 方法:首先，运用联接点回归模型描述1990-2019年我国全体居民以及不同性别、不同年龄组的髋部骨折的发病率、患病率、伤残损失健康生命年(Years Lived with Disability,YLDs)的总体变化趋势，结局指标分别采用年度变化百分比(Annual Percent Change,APC)和平均年度变化百分比(Average Annual Percent Change,AAPC);其次，运用年龄-时期-队列模型对30年间中国居民髋部骨折疾病负担数据中的可能存在共线性的年龄、时期、出生队列因素进行分解，评估不同因素对疾病负担产生的影响程度;最后利用两类时间序列模型(指数平滑模型和非线性自回归模型)，对未来五年我国全体以及不同性别居民的髋部骨折疾病负担水平进行预测，并根据均方根误差(Rmean Squared Error,RMSE)和平均绝对百分比误差(Mean Aabsolute Percentage,MAPE)两个准确性度量指标衡量模型的预测精度。 结果:1990-2019年我国髋部骨折的疾病负担水平低于全球水平，但发病率、患病率增长迅速，伤残损失健康生命年呈现下降趋势。不同性别、年龄组居民的疾病负担水平存在差异，女性居民的疾病负担水平远高于男性居民，AAPC值则低于男性居民，患病率的AAPC值略高于男性居民，YLDs的AAPC值则与其持平，40岁以上年龄组发病率总体增长、45岁以上年龄组患病率总体增长、80岁以上年龄组的YLDs总体增长。年龄-时期-队列模型的结果显示，在发病率和患病率方面，年龄效应和时期效应占主导作用;在YLDs方面，队列效应占主导效应。时间序列模型预测结果显示未来五年我国居民疾病负担指标将继续增长。指数平滑模型在大部分预测指标上获得了更小RMSE和MAPE值，各项结果的预测值高于非线性自回归模型。 结论:1990-2019年，中国居民髋部骨折的疾病负担发生如下变化:首先,发病率和患病率迅速增长，值得引起关注;其次，女性居民相较于男性居民、老年居民相较于年轻居民，疾病负担更为沉重，是髋部骨折预防工作的重点人群;最后，未来5年我国居民髋部骨折负担还将继续增长。对此应当从三个方面采取措施:预防方面，针对骨质疏松和跌倒的防范是重中之重;诊疗方面，需要提高基层医院医疗水平、加大医疗服务供给以及开展诊疗流程的优化;康复方面，政府应该加大对康复行业的支持力度，发挥科技力量的作用。
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