基于时间序列模型的中国2020—2029年慢性肾病发病和患病情况预测研究

作者：王仕鸿; 令垚; 杨子华; 彭根祺; 曹汝岱; 吴树法; 陈学琴; **莉; 于海兵; **林^*

来源：中国慢性病预防与控制, 2023, 31(11): 801-806.

DOI：10.16386/j.cjpccd.issn.1004-6194.2023.11.001

• 慢性肾病
• 疾病预测
• 时间序列模型

目的 了解1990—2019年中国慢性肾病发病和患病情况，并预测2020—2029年的发病率及患病率，为慢性肾病的防控提供参考。方法 收集2019年全球疾病负担研究（GBD）数据库中1990—2019年中国慢性肾病发病率和患病率等数据。采用SPSS 25.0分别计算变化率和年估计变化百分比（EAPC）。将1990—2016年数据作为训练集，运用R 4.1.0软件构建自回归移动平均（ARIMA）模型和神经网络自回归（NNAR）模型，并运用MATLAB 7.0软件构建灰色模型（GM）。将2017—2019年数据作为测试集评价模型的预测性能。根据平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和误差均方根（RMSE）最小的原则选出最优模型，并预测中国2020—2029年慢性肾病的发病率和患病率。结果 2019年中国慢性肾病标化发病率和标化患病率分别为161.52/10万和8 124.75/10万，女性标化发病率和标化患病率均高于男性；≥70岁人群发病率和患病率在各年龄组中最高；10～24岁人群发病率、0～9岁人群患病率在各年龄组中分别最低。1990—2019年中国慢性肾病标化发病率和标化患病率均呈上升趋势（EAPC分别为0.61%和0.28%,P<0.05）。其中，女性标化发病率和标化患病率上升幅度（EAPC分别为0.63%、0.30%）明显高于男性（EAPC分别为0.58%、0.24%）。选择预测性能最优的ARIMA模型预测中国2020—2029年慢性肾病发病率，选择NNAR模型预测患病率。结果显示，2020—2029年中国慢性肾病总体发病率和患病率均呈上升趋势，预计到2029年总体发病率和患病率将分别达到294.88/10万和10 989.40/10万。结论 1990—2019年中国慢性肾病标化发病率和标化患病率总体呈上升趋势。预计到2029年中国慢性肾病发病率和患病率将不断增长，提示政府及相关卫生部门应加强女性、高龄等重点人群的疾病监测及早期筛查。

• 单位
  广东医科大学; 公共卫生学院