1. 引言
包虫病，又称棘球蚴病，是由棘球绦虫中绦期幼虫引起的人兽共患寄生虫病，呈世界性分布[1]。该病不仅严重威胁流行区人群的生命健康，也给畜牧业发展带来巨大的经济损失[2]，是重要的公共卫生问题。包虫病被世界卫生组织列为17种被忽视的热带病之一，中国是包虫病流行较为严重的国家之一[3]，流行区主要分布在我国西藏自治区、新疆自治区、内蒙古自治区和四川、甘肃、青海等省份的农牧区[4] [5]，涉及370个县(市) 29,926个行政村[6]。研究报道，我国流行的包虫病类型主要是由细粒棘球蚴引起的囊型包虫病(Cystic echinococcosis, CE)和由多房棘球蚴引起的泡型包虫病(Alveolar echinococcosis, AE)两种[7]，其中以囊型包虫病居多，占总病例数的78.3% [5]。随着“以控制传染源为主，中间宿主防控与病人规范查治相结合”综合防治策略[8]的深入实施，包虫病防治取得显著成效。既往包虫病疾病负担研究多是国家传染病报告信息管理系统报告病例分析[5]-[8]、监测数据分析[9]和住院经济负担分析[10]等，评价指标多采用患病率、病死率、发病率、死因位次等，并不能全面估计包虫病对人群的危害。为全面了解囊型包虫病疾病负担，本研究利用2019年全球疾病负担(Global Burden of Disease 2019, GBD 2019)数据分析1990~2019年中国囊型包虫病疾病负担状况及变化趋势，并运用NNAR模型对中国2020~2025年囊型包虫病的疾病负担进行预测，为评估疾病防控工作成效及优化防控措施提供科学依据。
2. 资料与方法
2.1. 资料来源
本研究数据来源于GBD 2019中1990~019年中国囊型包虫病疾病负担数据，发病、患病、死亡和伤残调整寿命年(Disability adjusted life years, DALYs)等具体数据可通过登录GBD数据库官网(https://www.healthdata.org/)直接获取。GBD 2019数据库覆盖范围广、可信度高，采用贝叶斯偏回归DisMod-MR 2.1模型等统一、可比的方法对全球204个国家和地区的369种疾病、87种危险因素1990~2019年的疾病负担进行了系统评估。GBD 2019的详细介绍、数据整理及建模分析方法可参考已发表的GBD系列研究[11]-[13]。
2.2. 指标选取
研究采用发病率、患病率、死亡率分别描述中国囊型包虫病的发病、患病和死亡情况，采用DALYs评估囊型包虫病的疾病负担。DALYs指从发病到死亡所损失的健康生命年总数，由早死寿命损失年和伤残寿命损失年组成。年龄标准化率依据2019年世界标准人口[13]计算。
2.3. 统计学方法
运用Excel软件整理并建立数据库。采用美国癌症研究所开发的Joinpoint 4.9.0.1软件分析1990~2019年中国囊型包虫病年龄标化发病率、患病率、死亡率和DALY率的变化趋势。采用R4.2.2软件“forecast”包中“nnetar”等函数建立NNAR预测模型，采用“ggplot2”包进行可视化。使用GraphPad Prism 9.5软件绘图。检验水准α = 0.05 (双侧)。
2.3.1. Joinpoint回归模型
Joinpoint回归模型[14]通过网络搜索法确定拐点个数和位置，采用蒙特卡洛置换检验和贝叶斯信息准则优选模型，并计算年度变化百分比(Annual percentage change, APC)和平均年度变化百分比(Average annual percentage change, AAPC)。APC用于评价分段函数各独立区间的内部趋势，若APC > 0则呈上升趋势，APC < 0则呈下降趋势。AAPC用于评价包含多个区间的全局平均变化趋势，若APC = AAPC时，说明该组数据无转折点，呈单调变化趋势。
2.3.2. NNAR模型
神经网络自回归模型(Neural network auto regressive model, NNAR) [15]是一种模拟生物神经网络的数学模型，能有效处理响应变量和预测变量之间的复杂非线性关系。其结构主要包括由输入层(预测变量)形成的底层，输出层(响应变量)形成的顶层，以及包含“隐藏神经元”的中间层组成。模型将时间序列滞后值作为输入，记为NNAR (p, k)。其中p表示滞后输入数，k表示节点数。采用平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)及均方根误差(RMSE)评价模型[16]预测效果。MAPE、MAE、RMSE值越小，拟合精度越高。MAPE < 15%，提示预测精度较好。
3. 结果
3.1. 1990~2019年中国囊型包虫病疾病负担总体情况
1990~2019年中国囊型包虫病发病人数由4975例增至6665例，增加33.97 %；患病人数由22711例增至31,873例，增加40.34%；死亡人数从72例降至71例，降低1.39%；DALYs从5236人年降至4259人年，降低18.66%。发病率由0.42/10万增至0.47/10万，增加11.90 %；患病率由1.92/10万增至2.24/10万，增加16.67%；死亡率从0.61/1000万降至0.50/1000万，降低18.03%；DALY率从0.44/10万降至0.30/10万，降低31.82%。标化发病率由0.41/10万增至0.46/10万，增加12.20%；标化患病率由1.84/10万增至2.07/10万，增加12.50%；标化死亡率从0.74/1000万降至0.41/1000万，降低44.59%；标化DALY率从0.46/10万降至0.27/10万，降低41.30%。1990~2019年男性囊型包虫病疾病负担均高于女性，男性发病率、患病率增加幅度高于女性，死亡率、DALY率下降幅度低于女性。见表1、图1。
Table 1. Disease burden and changes of cystic echinococcosis in China from 1990 to 2019
表1. 1990年和2019年中国囊型包虫病的疾病负担及变化情况
指标 |
男性 |
女性 |
总体 |
1990年 |
2019年 |
变化率(%) |
1990年 |
2019年 |
变化率(%) |
1990年 |
2019年 |
变化率(%) |
发病数 |
2664 |
3562 |
33.71 |
2311 |
3103 |
34.27 |
4975 |
6665 |
33.97 |
发病率 |
0.44 |
0.49 |
11.36 |
0.40 |
0.44 |
10.00 |
0.42 |
0.47 |
11.90 |
标化发病率(/10万) |
0.43 |
0.49 |
13.95 |
0.39 |
0.43 |
10.26 |
0.41 |
0.46 |
12.20 |
患病数 |
12,108 |
17,015 |
40.53 |
10,603 |
14,858 |
40.13 |
22,711 |
31,873 |
40.34 |
患病率 |
1.98 |
2.35 |
18.69 |
1.85 |
2.13 |
15.14 |
1.92 |
2.24 |
16.67 |
标化患病率(/10万) |
1.91 |
2.21 |
15.71 |
1.77 |
1.92 |
8.47 |
1.84 |
2.07 |
12.50 |
死亡数 |
39 |
42 |
7.69 |
33 |
29 |
−12.12 |
72 |
71 |
−1.39 |
死亡率(/1000万) |
0.64 |
0.58 |
−9.38 |
0.57 |
0.42 |
−26.32 |
0.61 |
0.50 |
−18.03 |
标化死亡率(/1000万) |
0.83 |
0.55 |
−33.73 |
0.68 |
0.31 |
−54.41 |
0.74 |
0.41 |
−44.59 |
DALYs (人年) |
2846 |
2482 |
−12.79 |
2390 |
1777 |
−25.65 |
5236 |
4259 |
−18.66 |
DALY率(/10万) |
0.47 |
0.34 |
−27.66 |
0.42 |
0.25 |
−40.48 |
0.44 |
0.30 |
−31.82 |
标化DALY率(/10万) |
0.49 |
0.31 |
−36.73 |
0.43 |
0.22 |
−48.84 |
0.46 |
0.27 |
−41.30 |
Figure 1. The burden of cystic echinococcosis in China from 1990 to 2019
图1. 1990~2019年中国囊型包虫病疾病负担
3.2. 不同年龄段中国囊型包虫病疾病负担情况
2019年，中国囊型包虫病总体发病率和患病率随年龄段增加呈先升高后逐渐降低再上升的“N”字形走势。发病率和患病率分别在15~19岁、20~24岁年龄段首次达到顶峰，并在70~74岁年龄段再次出现拐点。死亡率和DALY率随着年龄的增加，呈“J”字形上升。在≥95岁组囊型包虫病疾病负担各项指标均最高，发病率、患病率、死亡率和DALY率分别为0.88/10万、3.60/10万、17.19/1000万、1.17/10万。分性别看，随年龄段的变化，男性、女性疾病负担走势基本一致，但男性的变化幅度高于女性。见图2。
Figure 2. Disease burden of cystic echinococcosis in China by age group in 2019
图2. 2019年不同年龄段中国囊型包虫病疾病负担
3.3. 1990~2019年中国囊型包虫病疾病负担变化趋势分析
3.3.1. 1990~2019年中国囊型包虫病标化发病率变化趋势分析
1990~2019年全人群、男性和女性囊型包虫病标化发病率总体呈上升趋势，平均每年分别上升0.42%、0.50%、0.30%。最优拟合模型显示全人群、男性和女性的标化发病率均表现为6阶段变化趋势，其中2001~2004年上升幅度最大，APC分别为2.51%、2.73%、2.19%。1990~1993年全人群、男性和女性标化发病率均下降，APC分别为−0.35%、−0.22%、−0.51%。上述变化趋势均有统计学意义(P < 0.01)。见表2。
Table 2. Joinpoint regression analysis of standardized incidence of cystic echinococcosis in China from 1990 to 2019
表2. 1990~2019年中国囊型包虫病标化发病率Joinpoint回归分析
分类 |
指标 |
年份 |
变化值(%) (95%CI) |
t值 |
P值 |
男性 |
APC |
1990~1993 |
−0.22 (−0.31~−0.13) |
−5.06 |
<0.01 |
|
|
1993~1998 |
0.17 (0.11~0.23) |
6.20 |
<0.01 |
|
|
1998~2001 |
0.57 (0.38~0.77) |
6.43 |
<0.01 |
续表
|
|
2001~2004 |
2.73 (2.54~2.92) |
31.11 |
<0.01 |
|
|
2004~2007 |
0.61 (0.43~0.78) |
7.39 |
<0.01 |
|
|
2007~2019 |
0.23 (0.22~0.24) |
47.44 |
<0.01 |
|
AAPC |
1990~2019 |
0.50 (0.47~0.54) |
29.81 |
<0.01 |
女性 |
APC |
1990~1993 |
−0.51 (−0.75~−0.27) |
−4.53 |
<0.01 |
|
|
1993~1998 |
−0.19 (−0.34~−0.04) |
−2.64 |
0.02 |
|
|
1998~2001 |
0.21 (−0.27~0.69) |
0.92 |
0.36 |
|
|
2001~2004 |
2.19 (1.74~2.64) |
10.35 |
<0.01 |
|
|
2004~2019 |
0.26 (0.25~0.28) |
31.26 |
<0.01 |
|
AAPC |
1990~2019 |
0.30 (0.22~0.37) |
8.14 |
<0.01 |
总体 |
APC |
1990~1993 |
−0.35 (−0.41~−0.29) |
−12.81 |
<0.01 |
|
|
1993~1998 |
0.01 (−0.03~0.04) |
0.35 |
0.73 |
|
|
1998~2001 |
0.40 (0.28~0.52) |
7.14 |
<0.01 |
|
|
2001~2004 |
2.51 (2.39~2.62) |
46.64 |
<0.01 |
|
|
2004~2007 |
0.45 (0.34~0.56) |
8.98 |
<0.01 |
|
|
2007~2019 |
0.26 (0.25~0.26) |
87.62 |
<0.01 |
|
AAPC |
1990~2019 |
0.42 (0.40~0.44) |
39.75 |
<0.01 |
3.3.2. 1990~2019年中国囊型包虫病标化患病率变化趋势分析
1990~2019年全人群、男性和女性囊型包虫病标化患病率总体呈上升趋势，平均每年分别上升0.41%、0.51%、0.28%。最优拟合模型显示全人群、男性和女性标化患病率均表现为6阶段变化趋势，其中2001~2004年上升幅度最大，APC分别为2.49%、2.84%、2.12%。1990~1993年全人群和男性标化患病率下降，APC分别为−0.35%、−0.23%。1990~1993、1993~1998年女性标化患病率下降，APC分别为−0.49%、−0.19%。上述变化趋势均有统计学意义(P < 0.01)。见表3。
Table 3. Joinpoint regression analysis of the standardized prevalence of cystic echinococcosis in China from 1990 to 2019
表3. 1990~2019年中国囊型包虫病标化病患病率Joinpoint回归分析
分类 |
指标 |
年份 |
变化值(%) (95%CI) |
t值 |
P值 |
男性 |
APC |
1990~1993 |
−0.23 (−0.32~−0.15) |
−5.84 |
<0.01 |
|
|
1993~1998 |
0.19 (0.13~0.25) |
7.35 |
<0.01 |
|
|
1998~2001 |
0.60 (0.42~0.78) |
7.24 |
<0.01 |
|
|
2001~2004 |
2.84 (2.67~3.02) |
35.54 |
<0.01 |
|
|
2004~2009 |
0.48 (0.43~0.53) |
20.35 |
<0.01 |
|
|
2009~2019 |
0.20 (0.18~0.21) |
34.01 |
<0.01 |
|
AAPC |
1990~2019 |
0.51 (0.49~0.54) |
36.35 |
<0.01 |
女性 |
APC |
1990~1993 |
−0.49 (−0.70~−0.29) |
−5.15 |
<0.01 |
|
|
1993~1998 |
−0.19 (−0.31~0.06) |
−3.09 |
<0.01 |
|
|
1998~2001 |
0.19 (−0.21~0.59) |
1.02 |
0.32 |
|
|
2001~2004 |
2.12 (1.74~2.5) |
11.89 |
<0.01 |
|
|
2004~2019 |
0.24 (0.22~0.25) |
33.37 |
<0.01 |
|
AAPC |
1990~2019 |
0.28 (0.22~0.34) |
9.05 |
<0.01 |
总体 |
APC |
1990~1993 |
−0.35 (−0.42~−0.29) |
−11.50 |
<0.01 |
|
|
1993~1998 |
0.01 (−0.03~0.06) |
0.68 |
0.50 |
|
|
1998~2001 |
0.41 (0.27~0.54) |
6.57 |
<0.01 |
续表
|
|
2001~2004 |
2.49 (2.36~2.62) |
41.72 |
<0.01 |
|
|
2004~2007 |
0.45 (0.33~0.58) |
8.09 |
<0.01 |
|
|
2007~2019 |
0.24 (0.23~0.25) |
73.69 |
<0.01 |
|
AAPC |
1990~2019 |
0.41 (0.39~0.43) |
35.20 |
<0.01 |
3.3.3. 1990~2019年中国囊型包虫病标化死亡率变化趋势分析
1990~2019年全人群、男性和女性囊型包虫病标化死亡率AAPC分别为−1.64%、−0.89%、−2.21%，但变化趋势无统计学意义(P > 0.05)。最优拟合模型显示全人群、男性和女性标化死亡率均表现为2阶段变化趋势，其中1990~2016年均呈下降趋势，APC分别为−7.42%、−6.72%、−8.14%；2016~2019年均呈上升趋势，APC分别为66.22%、67.60%、68.24%，变化趋势有统计学意义(P < 0.01)。见表4。
Table 4. Joinpoint regression analysis of standardized mortality for cystic echinococcosis in China from 1990 to 2019
表4. 1990~2019年中国囊型包虫病标化死亡率Joinpoint回归分析
分类 |
指标 |
年份 |
变化值(%) (95%CI) |
t值 |
P值 |
男性 |
APC |
1990~2016 |
−6.72 (−7.40~−6.04) |
−19.62 |
<0.01 |
|
|
2016~2019 |
67.60 (35.99~106.56) |
5.09 |
<0.01 |
|
AAPC |
1990~2019 |
−0.89 (−3.00~1.26) |
−0.82 |
0.41 |
女性 |
APC |
1990~2016 |
−8.14 (−8.81~−7.46) |
−23.72 |
<0.01 |
|
|
2016~2019 |
68.24 (36.04~108.06) |
5.04 |
<0.01 |
|
AAPC |
1990~2019 |
−2.21 (−4.32~−0.05) |
−2.00 |
0.06 |
总体 |
APC |
1990~2016 |
−7.42 (−8.10~−6.73) |
−21.53 |
<0.01 |
|
|
2016~2019 |
66.22 (35.75~103.54) |
5.17 |
<0.01 |
|
AAPC |
1990~2019 |
−1.64 (−3.67~0.44) |
−1.55 |
0.12 |
3.3.4. 1990~2019年中国囊型包虫病标化DALY率变化趋势分析
1990~2019年全人群、男性和女性囊型包虫病标化DALY率总体呈下降趋势，平均每年分别下降1.62%、1.24%、2.08%。最优拟合模型显示全人群、男性、女性均表现为3阶段变化趋势。1990~2004、2004~2016年全人群标化DALY率下降，APC分别为−4.41%、−2.27%。1990~2003、2003~2016年男性标化DALY率下降，APC分别为−4.12%、−2.33%。1990~2005、2005~2016年女性标化DALY率下降，APC分别为−4.77%、−2.12%。2016~2019年全人群、男性和女性的标化DALY率均在升高，APC分别为15.54%、17.84%、12.68%。上述变化趋势均有统计学意义(P < 0.01)。见表5。
Table 5. Joinpoint regression analysis of standardized DALY rate for cystic echinococcosis in China from 1990 to 2019
表5. 1990~2019年中国囊型包虫病标化DALY率Joinpoint回归分析
分类 |
指标 |
年份 |
变化值(%) (95%CI) |
t值 |
P值 |
男性 |
APC |
1990~2003 |
−4.12 (−4.66~−3.58) |
−15.51 |
<0.01 |
|
|
2003~2016 |
−2.33 (−3.28~−1.38) |
−5.06 |
<0.01 |
|
|
2016~2019 |
17.84 (9.07~27.31) |
4.40 |
<0.01 |
|
AAPC |
1990~2019 |
−1.24 (−2.12~−0.35) |
−2.74 |
<0.01 |
女性 |
APC |
1990~2005 |
−4.77 (−5.07~−4.46) |
−31.88 |
<0.01 |
|
|
2005~2016 |
−2.12 (−2.96~−1.27) |
−5.12 |
<0.01 |
|
|
2016~2019 |
12.68 (6.81~18.86) |
4.63 |
<0.01 |
|
AAPC |
1990~2019 |
−2.08 (−2.69~−1.46) |
−6.57 |
<0.01 |
总体 |
APC |
1990~2004 |
−4.41 (−4.81~−4.01) |
−22.29 |
<0.01 |
|
|
2004~2016 |
−2.27 (−3.17~−1.35) |
−5.10 |
<0.01 |
|
|
2016~2019 |
15.54 (8.25~23.32) |
4.59 |
<0.01 |
|
AAPC |
1990~2019 |
−1.62 (−2.36~−0.87) |
−4.21 |
<0.01 |
3.4. 2020~2025年中国囊型包虫病疾病负担预测分析
NNAR模型结果显示，2020~2025年中国囊型包虫病的发病率和患病率变化相对稳定，死亡率和DALY率持续下降，预测到2025年中国囊型包虫病的发病率、患病率、死亡率和DALY率分别为0.47/10万、2.24/10万、0.40/1000万、0.24/10万。相比2019年，2025年死亡率和DALY率将降低19.54%、20.13%。见图3。其中，发病率NNAR模型参数p = 2，k = 2；患病率、死亡率、DALY率NNAR模型参数p = 1，k = 1。模型预测评价结果显示，平均绝对百分误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)均较小，MAPE均小于15%，提示模型的拟合预测效果好。见表6。
注：黑色实线为实际值，虚线为拟合值，蓝色实线为预测值，深灰区域为NNAR模型预测值的95%CI，浅灰区域为预测值80%CI。
Figure 3. NNAR prediction model of cystic echinococcosis disease burden in China from 2020 to 2025
图3.基于NNAR模型预测2020~2025年中国囊型包虫病疾病负担
Table 6. Evaluation of prediction effect of NNAR model
表6. NNAR模型预测效果评价
指标 |
发病率 |
患病率 |
死亡率 |
DALY率 |
MAPE (%) |
0.1083 |
0.2874 |
13.1287 |
3.3555 |
MAE |
0.0005 |
0.0059 |
0.0302 |
0.0087 |
RMSE |
0.0006 |
0.0073 |
0.0671 |
0.0180 |
4. 讨论
随着中国社会经济的快速发展和寄生虫病防治工作的深入推进，一度严重危害人民生命健康的疟疾、血吸虫和内脏利什曼病等“五大寄生虫病”得到消除或控制[17]，寄生虫感染谱发生根本性变化，包虫病已成为中国寄生虫病防治亟待解决的工作重点。包虫感染可造成人体肝、肺、脑及骨骼等器官和组织损害，严重的导致过敏性休克及死亡。研究报道中国包虫病受威胁人口约有6000万[9]。本研究利用GBD 2019数据库采用Joinpoint回归模型分析1990~2019年中国囊型包虫病疾病负担变化趋势，并运用NNAR模型预测2020~2025年的疾病负担，为科学、规范制定防治措施，进一步遏制囊型包虫病流行提供有益参考。
据全球疾病负担项目[11]估计，2019年全球囊型包虫病发病207,368例，患病900,005例，死亡1349例，由囊型包虫病所致DALYs达122,457人年。本研究结果显示，2019年中国囊型包虫病发病6665例、患病31,873例、死亡71例、DALYs为4259人年，分别占全球的3.21%、3.54%、5.26%、3.48%。研究报道[11] 2019年全球囊型包虫病标化发病率、标化患病率、标化死亡率和标化DALY率分别为2.60/10万、11.16/10万、0.02/10万、1.56/10万。本研究结果显示，2019年中国囊型包虫病标化发病率、标化患病率、标化死亡率和标化DALY率分别为0.46/10万、2.07/10万、0.004/10万、0.27/10万，提示中国囊型包虫病疾病负担远低于全球平均水平。
本研究结果显示，1990~2019年中国男性囊型包虫病的发病率、患病率、死亡率和DALY率均高于女性，提示男性是囊型包虫病的易感人群。2019年中国囊型包虫病疾病负担研究结果显示，15~19岁、20~24岁年龄段分别是囊型包虫病发病率和患病率的第一个高峰，提示需加强对高中生和大学生的健康教育[18]，帮助养成良好生活习惯，同时主动进行健康筛查，早发现、早诊断、早治疗。年龄70岁以上老年人囊型包虫病的发病率和患病率较高，且随年龄的增加，发病率、患病率、死亡率和DALY率显著上升，可能与农牧区老年人因年龄增长职业选择受限，外出务工减少，多选择畜牧、养殖等产业造成感染风险增加及身体机能退化、抵抗力下降等有关[19]。由于我国人口老龄化进程不断加剧，加强老年人群囊型包虫病的重点防控对降低包虫病疾病负担和保障人民群众生命健康尤为关键。
Joinpoint回归模型显示，1990~2019年中国囊型包虫病标化发病率、标化患病率总体呈现上升趋势，分别年平均增加0.42%、0.41%。囊型包虫病标化发病率、标化患病率上升，可能与囊型包虫病的防治力度在不断增强，更多的患者通过监测、筛查等被发现有关。本研究显示，2001~2004年中国囊型包虫病标化发病率、标化患病率上升幅度较大，其原因可能与我国开展了第2次全国人体重要寄生虫病调查[20]有关。本研究结果显示，1990~2019年中国囊型包虫病标化死亡率、标化DALY率总体呈现下降趋势，分别年平均降低1.64%、1.62%。囊型包虫病标化死亡率、标化DALY率下降可能与医疗技术的进步、医疗保障制度的不断完善[21]有关。
NNAR模型作为时间序列分析的机器学习重要方法之一，具有逼近非线性不平稳时间序列的优势，模型泛化能力较强，拟合精度好，有较高的推广价值。有学者将其应用于丙型病毒性肝炎[22]、流行性感冒[16]、慢性阻塞性肺疾病等[23]流行趋势预测取得良好效果。本研究首次采用NNAR模型预测囊性包虫病疾病负担，结果显示，2020~2025年中国囊型包虫病的发病率和患病率变化较为稳定，而死亡率和DALY率持续下降，预测2025年中国囊型包虫病的发病率、患病率、死亡率和DALY率分别为0.47/10万、2.24/10万、0.40/1000万、0.24/10万，提示现行包虫病防治策略的有效性。
本研究还存在一定的局限性：GBD 2019没有涵盖多房棘球蚴病，因此不能对泡型包虫病的疾病负担进行分析。受数据库限制，不能对各流行省份囊型包虫病疾病负担进行变化趋势分析和预测。GBD 2019估计囊型包虫病DALYs时，伤残权重的确定不完善[24] [25]，仅考虑了慢性呼吸道症状、癫痫和腹部病症3种临床表现，DALYs可能被低估。GBD 2019数据基于统计模型估算获得，并非真实观测数据，与实际情况可能存在偏差。
基金项目
新疆医科大学大学生创新创业训练计划项目(S202410760126)、新疆医科大学校级自然科学青年研究项目(2024XYZR11)。
NOTES
*通讯作者。