Analysis and prediction of the trends of esophageal cancer mortality attributable to low fruit intake in China from 1990 to 2019
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摘要:
目的 分析1990-2019年中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡率的长期趋势，并预测2020-2034年的变化，为中国食管癌的防控提供科学建议。 方法 从2019年全球疾病负担(Global Burden of Disease 2019, GBD 2019)获取1990-2019年中国归因于水果摄入不足的死亡负担数据，运用Joinpoint回归模型分析其死亡率的变化趋势，并使用年龄-时期-队列(age-period-cohort, APC)模型评估年龄、时期、队列效应。采用R软件Nordpred包对2020-2034年的死亡情况进行预测。 结果 1990-2019年中国归因于水果摄入不足的食管癌标化死亡率整体呈现下降趋势，总人口从3.86/10万降至1.02/10万、男性从5.27/10万降至1.72/10万、女性从2.61/10万降至0.44/10万，平均年度变化百分比(average annual percentage change, AAPC)分别为总人口-4.54%、男性-3.83%、女性-5.94%。APC模型分析显示，1990-2019年中国归因于水果摄入不足的食管癌纵向年龄死亡率随年龄增加呈现先上升后下降的趋势，整体呈上升趋势，总人口从0.20/10万增至3.54/10万、男性从0.26/10万增至6.40/10万、女性从0.37/10万增至1.36/10万；随着时期的推移死亡风险减小，总人口RR值从1.28降至0.19、男性RR值从1.24降至0.22、女性RR值从1.52降至0.11；越晚出生的队列其死亡风险越小，总人口RR值从12.31降至0.04、男性RR值从8.96降至0.05、女性RR值从26.04降至0.01。预计2020-2034年，死亡人数降至73 897例，死亡率降至0.52/10万。 结论 相应防控策略对1990-2019年中国归因于水果摄入不足的食管癌防制有效，须重点加强缺乏水果摄入的50岁以上男性人群的相关疾病防控和体检筛查，科学指导居民摄入水果。 Abstract:Objective To analyze the long-term trends in esophageal cancer attributable to low fruit intake in China from 1990 to 2019, and to predict the changes from 2020 to 2034, so as to provide scientific suggestions for esophageal cancer prevention and control in China. Methods Data on mortality burden of esophageal cancer attributable to low fruit intake in China from 1990 to 2019 were extracted from the Global Burden of Disease Study 2019 (GBD2019). Joinpoint regression model was used to analyze the trend of esophageal cancer mortality. Age, period, birth cohort effects were evaluated using age-period-cohort (APC) models. Deaths from 2020 to 2034 were predicted using the R software Nordpred package. Results The age-standardized mortality rates showed an overall downward trend for esophageal cancer attributable to low fruit intake from 1990 to 2019 in China, decreased from 3.86/105 to 1.02/105 in total population, from 5.27/105 to 1.72/105 in male, and from 2.61/105 to 0.44/105 in female, with the average annual percentage change (AAPC) of both -4.54%, male -3.83%, female -5.94%, respectively. The analysis of APC model showed that the longitudinal mortality rates of esophageal cancer attributable to low fruit intake showed an upward trend first and then a downward trend with age, and the overall trend was upward, the mortality increased from 0.20/105 to 3.54/105 in total population, from 0.26/105 to 6.40/105 in male, and from 0.37/105 to 1.36/105 in female. Risk of death decreased over time. The RR decreased from 1.28 to 0.19 in total population, from 1.24 to 0.22 in male, from 1.52 to 0.11 in female. Cohorts born later had lower mortality risk. The RR decreased from12.31 to 0.04 in total population, from 8.96 to 0.05 in male, and from 26.04 to 0.01 in female. From 2020 to 2034, the number of deaths will fall to 73 897 and mortality rate to 0.52/105. Conclusions The corresponding prevention and control strategies are effective for esophageal cancer attributable to low fruit intake in China from 1990 to 2019. At the same time, it is necessary to strengthen the related disease and physical examination of men over the age of 50 and scientifically guide the fruit intake of residents. -
Key words:
- Esophageal cancer /
- Low fruit intake /
- Mortality /
- Trend analysis /
- Prediction
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食管癌是全球常见的恶性肿瘤之一，据2020全球癌症[1]估计，2020年全球食管癌新发60.40万例，居全球癌症发病第七位；死亡54.40万例，居全球癌症死亡第六位。其中，东亚地区食管癌的发病和死亡数最高，超过一半的病例发生在中国[2]。水果摄入不足是食管癌重要的危险因素[3]，水果富含维生素、矿物质、膳食纤维、植物化学物质和某些抗氧化成分，增加水果摄入在预防慢性疾病方面发挥着重要作用[4-5]。中国居民膳食指南建议一般人群应保证每天摄入200 g~350 g新鲜水果，但我国摄入量较高的人群仅为55.7 g/d，与合理膳食要求相比，有较大差距[6]，因此我国水果摄入不足导致的疾病负担不容忽视。本研究通过分析1990-2019年中国人群归因于水果摄入不足的食管癌死亡变化趋势，从而对未来死亡负担进行预测，为中国食管癌的防控提供有效建议。
1. 资料与方法
1.1 资料来源
本研究数据均来自2019年全球疾病负担(Global Burden of Disease 2019, GBD2019)。GBD2019对204个国家、28个地区的87种危险因素所致的疾病负担进行了全面评估[3]。全球疾病负担(Global Burden of Disease, GBD)评估中国食管癌死亡率的数据主要来自国家疾病监测点、妇幼保健监测系统、生命监测系统，以及中国疾病预防控制中心死因报告系统等[7]。水果摄入水平数据主要来源于已发表的文献和2002年中国居民营养与健康调查以及2013年中国慢性病及其危险因素监测等[8]。
1.2 归因疾病负担评估方法
GBD根据比较风险评估(comparative risk assessment, CRA)的理论框架，采用反事实推理分析法，计算出特定人群中该危险因素导致的疾病负担占总疾病负担的比例，即人群归因分值(population attributable fraction，PAF)[3, 9]。归因于水果摄入不足的食管癌疾病负担的估计值等于给定年龄、性别、地点和年份的相应指标乘以PAF。
1.3 统计学方法
1.3.1 Joinpoint回归分析
使用Joinpoint 4.9.0.0软件，采用对数线性回归模型计算死亡率的年度变化百分比(annual percentage change, APC)、平均年度变化百分比(average annual percentage change, AAPC)及其95% CI值并分析其变化趋势，再通过蒙特卡罗排列检验确定连接点的个数以及对应的P值。检验水准α=0.05[10]。
1.3.2 年龄-时期-队列(age-period-cohort, APC)模型分析
使用APC模型分析年龄、时期和队列效应对归因于水果摄入不足的食管癌死亡率的独立影响，APC模型的基本形式如下:
$$ \ln \left(R_{i j k}\right)=\ln \left(\frac{y_{i j}}{n_{i j}}\right)=\mu+\alpha_i+\beta_j+\gamma_r+\varepsilon $$ (1) Rijk表示第k个出生队列在第i个年龄组中第j个时期的归因于水果摄入不足的食管癌死亡率，yij表示食管癌死亡人数，nij表示同期暴露人口数，μ表示回归方程的截距，ε表示服从正态分布的随机误差，i、j和r分别代表年龄、时期和出生队列组，αi、βj、γr分别表示年龄、时期、出生队列效应。采用NCI网站提供的基于R语言的APC模型分析工具，纳入模型的时期为5年一个时期组，共6组。年龄限定在25~＜85岁，按5岁一个年龄组分为12组。队列通过时期减年龄确定[11]，模型中均以居中的年龄、时期和队列作为参照。因此，本研究时期参照组为2000-2004年，队列参照组为1950年，可估计函数采用Wald χ2检验[12]，统计学分析均为双侧检验。检验水准α=0.05。
1.3.3 归因于水果摄入不足的食管癌死亡情况预测
使用R软件Nordpred软件包，基于年龄-周期-队列模型预测2020-2034年的死亡情况，该模型已被广泛用于肿瘤发病及死亡的预测，并得到了充分的证实和认可[13-14]，模型公式如下：
$$ R_{a p}=\left(A_a+D \cdot p+P_p+C_c\right)^5 $$ (2) Rap为年龄组和时期的发病率或死亡率，Aa为年龄组的参数，D为计算时期和队列趋势线性分量的常见漂移参数，Pp是归因于周期的非线性效应，Cc是归因于队列的非线性效应[15]。Nordpred软件包可以应用幂连接函数和泊松年龄时期队列模型来进行预测。
2. 结果
2.1 1990年和2019年中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡负担分析
与1990年相比，中国2019年归因于水果摄入不足的食管癌死亡人数、死亡率和标化死亡率均呈现下降趋势，降幅分别为36.89%、47.51%和73.58%。其中男性死亡负担高于女性，但女性下降幅度高于男性。见表 1。
表 1 1990年和2019年中国归因水果摄入不足的食管癌死亡负担及变化情况Table 1. The mortality burden and changes of low in fruit intake-attributable esophageal cancer in China in 1990 and 2019组别 死亡人数(104，95% CI值) 死亡率(/10万，95% CI值) 标化死亡率(/10万，95% CI值) 1990年 2019年 变化率(%) 1990年 2019年 变化率(%) 1990年 2019年 变化率(%) 总人口 3.09(0.97~5.56) 1.95(0.33~5.19) -36.89 2.61(0.82~4.69) 1.37(0.23~3.65) -47.51 3.86(1.22~6.92) 1.02(0.18~2.68) -73.58 男性 2.03(0.60~3.70) 1.52(0.24~4.03) -25.12 3.33(0.98~6.06) 2.09(0.33~5.55) -37.24 5.27(1.63~9.55) 1.72(0.29~4.57) -67.36 女性 1.06(0.33~1.96) 0.44(0.06~1.16) -58.49 1.85(0.58~3.42) 0.63(0.09~1.66) -65.95 2.61(0.83~4.83) 0.44(0.07~1.16) -83.14 注：变化率=(2019年指标值-1990年指标值)/1990年指标值×100%。 2.2 1990-2019年中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡负担的长期趋势
Joinpoint回归模型分析结果显示，1990-2019年中国总人口、男性、女性归因于水果摄入不足的食管癌标化死亡率AAPC分别为-4.54%、-3.83%、-5.94%的速度下降。从2004年开始，呈现快速下降趋势，总人口(2004-2013年)APC为-9.08%、男性(2004-2014年)为-7.43%、女性(2004-2013年)为-11.91%，均有统计学意义(均有P＜0.05)。见表 2。
表 2 1990-2019年中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡率的Joinpoint分析结果Table 2. Joinpoint analysis results of low in fruit intake-attributable esophageal cancer mortality in China from 1990 to 2019组别 总人口 男性 女性 年份(年) APC(%，95% CI)值 年份(年) APC(%，95% CI)值 年份(年) APC(%，95% CI)值 趋势1 1990-1998 -2.16(-2.38~-1.94) a 1990-1998 -2.06(-2.28~-1.84) a 1990-1993 -1.43(-2.07~-0.78) a 趋势2 1998-2004 -0.73(-1.26~-0.21) a 1998-2001 0.34(-1.90~2.63) 1993-1998 -3.06(-3.48~-2.64) a 趋势3 2004-2013 -9.08(-9.36~-8.80) a 2001-2004 -1.12(-3.51~1.34) 1998-2004 -1.19(-1.52~-0.86) a 趋势4 2013-2016 -6.33(-3.27~-9.30) a 2004-2014 -7.43(-7.66~-7.19) a 2004-2013 -11.91(-12.08~-11.73) a 趋势5 2016-2019 -2.45(-4.02~-0.85) a 2014-2017 -4.46(-7.40~-1.43) a 2013-2016 -8.46(-10.33~-6.55) a 趋势6 2017-2019 -1.67(-4.79~-1.55) 2016-2019 -3.23(-4.26~-2.20) a AAPC值 1990-2019 -4.54(-4.89~-4.18) a 1990-2019 -3.83(-4.29~-3.36) a 1990-2019 -5.94(-6.17~-5.70) a 注：a P < 0.05。 2.3 1990-2019年中国归因水果摄入不足的食管癌死亡率的年龄-时期-队列分析
2.3.1 年龄效应
在相同出生队列中，中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡率随年龄增加呈现出先上升后下降的趋势，在70~＜75岁年龄组达到顶峰，总人口为4.22/10万、男性为6.90/10万、女性为1.73/10万。在25~＜30岁至80~＜85岁年龄组，总人口从0.20/10万增至3.54/10万、男性从0.26/10万增至6.40/10万、女性从0.37/10万增至1.36/10万。除25~＜30岁年龄组外，男性的死亡率均大于女性。见图 1。
图 1 中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡率的纵向年龄曲线Figure 1. Longitudinal age curves of low fruit intake-attributable esophageal cancer mortality in China2.3.2 时期效应
1990-2019年，在调整年龄和出生队列后，我国人群归因于水果摄入不足的食管癌死亡率的时期RR值均呈现下降趋势，女性下降趋势大于男性。总人口死亡风险从1990年的1.28(95% CI: 1.23~1.34)降至2019年的0.19(95% CI: 0.18~0.20)、男性死亡风险从1990年的1.24(95% CI: 1.19~1.30)降至2019年的0.22(95% CI: 0.21~0.23)、女性人群的死亡风险从1990年的1.52(95% CI: 1.39~1.67)降至2019年的0.11(95% CI: 0.10~0.13)。见图 2。
图 2 中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡率时期效应Figure 2. Period effects of low in fruit intake-attributable esophageal cancer mortality in China2.3.3 队列效应
在1906-1914年和1986-1994年整个出生队列组间，不同性别人群队列RR值均呈现下降趋势，总人口的死亡风险从12.31 (95% CI: 11.10~13.66)降至0.04 (95% CI: 0.01~0.13)、男性人群的死亡风险从8.96 (95% CI: 7.94~10.11)降至0.05 (95% CI: 0.02~0.15)、女性人群的死亡风险从26.04 (95% CI: 21.66~31.30)降至0.01 (95% CI: 0.00~0.12)。此外，可估计函数的Wald χ2检验P值均小于0.05。见表 3、图 3。
表 3 APC模型中可估计函数的Wald χ2检验Table 3. Wald Chi-Square tests for estimable functions in the APC model零假设 总人口 男性 女性 χ2值 P值 χ2值 P值 χ2值 P值 净漂移=0 939.90 < 0.001 827.86 < 0.001 452.38 < 0.001 全时期RR=1 1 280.24 < 0.001 1 125.86 < 0.001 615.63 < 0.001 全队列RR=1 4 400.18 < 0.001 3 685.07 < 0.001 2 340.58 < 0.001 所有局部漂移=净漂移 155.87 < 0.001 155.95 < 0.001 115.69 < 0.001 
图 3 中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡率的队列效应Figure 3. Cohort effects of low fruit intake-attributable esophageal cancer mortality in China2.4 2020-2034中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡负担变化趋势预测
预测2020-2034年中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡负担将继续呈下降趋势。2030-2034年，总人口的标化死亡率降至0.52/10万、男性降至0.96/10万，女性降至0.17/10万；总人口的死亡例数降至73 897例、男性降至61 241例、女性降至12 752例。见图 4。
图 4 预测2020-2034年中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡趋势Figure 4. Prediction of the trends of esophageal cancer mortality attributable to low fruit intake in China from 2020 to 20343. 讨论
1990-2019年我国归因于水果摄入不足的食管癌死亡负担呈下降趋势，在未来15年将继续下降，50岁以上男性人群死亡负担更高。
归因于水果摄入不足的死亡负担有明显的性别差异，这可能与男性食管癌基线死亡率高和水果摄入量低有关[16]。男性食管癌危险因素的暴露率高于女性，如吸烟、饮酒和咀嚼槟榔等，这导致男性食管癌基线死亡率高于女性[17]；不同性别的水果摄入量也存在差异，2009年成年男性和女性的平均每日水果摄入量分别为38.1 g和49.1 g [18]，2010-2012年城市和农村各年龄段的男性水果摄入量均低于女性[19]。此外，根据APC模型，女性时期和队列死亡风险下降幅度均大于男性，提示改善女性因水果摄入不足导致的食管癌死亡风险比男性更有希望，这可能与女性的健康意识更强，更容易改变不健康的生活方式有关[20]。水果摄入量低是一个可干预的风险因素，因此本研究应该采取措施加强健康行为，比如男性人群的健康意识和行为，以期降低其归因于水果摄入不足所产生的疾病负担。
我国归因于水果摄入不足的食管癌死亡率在调整时期和队列偏差后，随年龄增加整体呈上升趋势且大多数死亡病例发生在45岁之后。年龄是食管癌一个重要的独立危险因素，尤其是在50岁以上的人群中[21]。随着年龄的增加自身免疫功能降低，更容易受到各种食管癌风险因素的影响，另外由于须要控制血糖，老年人的水果摄入量往往低于年轻人[19]。因此，我国应在进行全民健康促进的基础上，指导50岁以上人群科学选择和摄入水果。
1990-2019年，我国归因于水果摄入不足的时期RR值有所下降。自改革开放以来我国基本解决粮食问题，年人均水果摄入量达到9.31 kg，在解决粮食问题以后，人们则有更多的精力来关注水果问题[22]。中国营养学会制定的饮酒、戒烟、每日水果摄入和定期体育等活动，这使食管癌死亡率也得到了有效地降低[23]。此外，中国政府从2006年开始针对高危地区人群实施食管癌癌症筛查，可能部分解释了食管癌死亡率下降的原因[24]。尽管过去20年中国人口日均水果摄入量逐渐增加，但总体水平仍低于推荐的水平，应采取一些有效、有针对性的措施来改善我国水果摄入量低的现状，从而降低归因水果摄入不足的食管癌死亡率。
1920-1930年发生了几次自然灾害，随后是严重的饥荒和死亡[25]，在饥荒中幸存下来的新生儿可能存在营养不良问题，这会导致早期几代人归因水果摄入量不足的食管癌死亡率较高。在1906-1914年出生的一代人中，他们在出生和儿童时期的社会经济发展极其不稳定、营养摄入不足、卫生服务欠缺和医疗体系不完整等[26]，可能会导致长期水果摄入不足。晚出生的人群在相对有利的环境中长大，良好的行为习惯和健康意识使他们避免长期水果摄入不足[27]。因此，这种队列效应的转变也是经济发展和社会进步带来的。
综上所述，1990-2019年中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡负担减轻，但由于人口老龄化，未来15年中国归因水果摄入不足的食管癌死亡人数将超过7万人，水果摄入不足仍然是我国食管癌死亡的一个重要危险因素。因此，科学增加水果摄入对预防食管癌具有重要意义，应针对男性和老年人群积极开展健康知识宣传活动，增加人群水果摄入量。
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图 1 中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡率的纵向年龄曲线
Figure 1. Longitudinal age curves of low fruit intake-attributable esophageal cancer mortality in China
图 2 中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡率时期效应
Figure 2. Period effects of low in fruit intake-attributable esophageal cancer mortality in China
图 3 中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡率的队列效应
Figure 3. Cohort effects of low fruit intake-attributable esophageal cancer mortality in China
图 4 预测2020-2034年中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡趋势
Figure 4. Prediction of the trends of esophageal cancer mortality attributable to low fruit intake in China from 2020 to 2034
表 1 1990年和2019年中国归因水果摄入不足的食管癌死亡负担及变化情况
Table 1. The mortality burden and changes of low in fruit intake-attributable esophageal cancer in China in 1990 and 2019
组别 死亡人数(104，95% CI值) 死亡率(/10万，95% CI值) 标化死亡率(/10万，95% CI值) 1990年 2019年 变化率(%) 1990年 2019年 变化率(%) 1990年 2019年 变化率(%) 总人口 3.09(0.97~5.56) 1.95(0.33~5.19) -36.89 2.61(0.82~4.69) 1.37(0.23~3.65) -47.51 3.86(1.22~6.92) 1.02(0.18~2.68) -73.58 男性 2.03(0.60~3.70) 1.52(0.24~4.03) -25.12 3.33(0.98~6.06) 2.09(0.33~5.55) -37.24 5.27(1.63~9.55) 1.72(0.29~4.57) -67.36 女性 1.06(0.33~1.96) 0.44(0.06~1.16) -58.49 1.85(0.58~3.42) 0.63(0.09~1.66) -65.95 2.61(0.83~4.83) 0.44(0.07~1.16) -83.14 注：变化率=(2019年指标值-1990年指标值)/1990年指标值×100%。 
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表 2 1990-2019年中国归因于水果摄入不足的食管癌死亡率的Joinpoint分析结果
Table 2. Joinpoint analysis results of low in fruit intake-attributable esophageal cancer mortality in China from 1990 to 2019
组别 总人口 男性 女性 年份(年) APC(%，95% CI)值 年份(年) APC(%，95% CI)值 年份(年) APC(%，95% CI)值 趋势1 1990-1998 -2.16(-2.38~-1.94) a 1990-1998 -2.06(-2.28~-1.84) a 1990-1993 -1.43(-2.07~-0.78) a 趋势2 1998-2004 -0.73(-1.26~-0.21) a 1998-2001 0.34(-1.90~2.63) 1993-1998 -3.06(-3.48~-2.64) a 趋势3 2004-2013 -9.08(-9.36~-8.80) a 2001-2004 -1.12(-3.51~1.34) 1998-2004 -1.19(-1.52~-0.86) a 趋势4 2013-2016 -6.33(-3.27~-9.30) a 2004-2014 -7.43(-7.66~-7.19) a 2004-2013 -11.91(-12.08~-11.73) a 趋势5 2016-2019 -2.45(-4.02~-0.85) a 2014-2017 -4.46(-7.40~-1.43) a 2013-2016 -8.46(-10.33~-6.55) a 趋势6 2017-2019 -1.67(-4.79~-1.55) 2016-2019 -3.23(-4.26~-2.20) a AAPC值 1990-2019 -4.54(-4.89~-4.18) a 1990-2019 -3.83(-4.29~-3.36) a 1990-2019 -5.94(-6.17~-5.70) a 注：a P < 0.05。
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表 3 APC模型中可估计函数的Wald χ2检验
Table 3. Wald Chi-Square tests for estimable functions in the APC model
零假设 总人口 男性 女性 χ2值 P值 χ2值 P值 χ2值 P值 净漂移=0 939.90 < 0.001 827.86 < 0.001 452.38 < 0.001 全时期RR=1 1 280.24 < 0.001 1 125.86 < 0.001 615.63 < 0.001 全队列RR=1 4 400.18 < 0.001 3 685.07 < 0.001 2 340.58 < 0.001 所有局部漂移=净漂移 155.87 < 0.001 155.95 < 0.001 115.69 < 0.001
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