死亡
and injuries
Domain 1
Death
Distal and systemic - Socioeconomic - Environmental
. . . .
Domain n
Quality of life and Wellbeing
健康状态
生命质量
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2.危险因素归因疾病负担
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标准期望寿命
标准寿命表的选择： 基于所有超过5百万人口人群 中观察到的各年龄别最低死 亡率
日本女性
男女采用相同的标准寿命表
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YLD Pr ev DW
其中： Prev = 人群估计的患病人数 DW = 伤残权重
YLDsequela = Prevsequela x DWhealth state
0.07
0.06
F 80+ Australia 2003 Theoretical minimum
--澳大利亚2003年80+岁女性 --最小理论暴露
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0.00 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220
Sequela = 疾病结局 Health state = 健康状态
比如：糖尿病足、眼病、神经病变、截肢
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YLD糖尿病=YLD糖尿病足+YLD糖尿病眼病+YLD糖尿病 神经病变+YLD糖尿病截肢+YLD其它
YLD单相抑郁障碍=YLD轻+YLD中+YLD重+YLD精神抑 郁
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PAF 1 (1 PAFi )
i 1
n
PAFi 为单一危险因素的归因分值，(1 PAFi ) 为不归因于任何一个
危险因素的分值， n 为危险因素总数 举例：假设某人群吸烟、被动吸烟、室内空气污染、大气污染导致 肺癌的PAF分别为0.3、0.1、0.1、0.2，则联合PAF=1-（（1-0.3） *（1-0.1）*（1-0.1）*（1-0.2））=0.55
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DALYs计算的几点争议
1) 时间贴现（discounting）——不再贴现 2) 年龄权重（age-weighting）——不采用年龄权重 3) 发病率和患病率YLD（incidence & prevalence YLD） ——采用患病率YLD 4) 共病状态，但伤残权重不能超过1 5) 标准寿命表，以前的女性82.5，男性80已经不适用——
疾病负担与期望寿命计算
临清市疾控中心慢病科
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提纲
1.疾病负担测量方法
疾病负担 危险因素归因疾病负担
2.期望寿命计算
平均期望寿命 去死因期望寿命 健康调整期望寿命
3.归因期望寿命计算
危险因素归因期望寿命
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疾病负担基本概念和测量方法
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1.什么是疾病负担？
（伤残调整生命年）
YLL = Years of Life Lost due to premature death
（因早死导致健康生命年的损失）
YLD = Years Lost due to Disability
（因伤残导致健康生命年的损失）
出 危险因素暴露 患 生 病 YLD 死 亡 YLL 期望 寿命
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两分类危险因素人群归因计算举例——吸烟 问题：某地区30-44岁男性人群吸烟率为55%，计算该人群肺癌 死亡中因为吸烟导致的比例是多少？
解答：查阅文献、或者系统综述/meta分析得知，30-44岁男性 吸烟导致肺癌死亡的RR 值为2.7，按公式计算得PAF =48%
P( RR 1) 0.55(2.7 1) PAF 0.48 P( RR 1) 1 0.55(2.7 1) 1
Blood pressure level
血压水平
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反事实分析最基本的统计基础就是人群归因分值（population attributable fraction, PAF）
PAF
P( RR 1) P( RR 1) 1
P:人群暴露率 RR:相对危险度
按某种危险因素将人群分为非0和0两类，反事实暴露场景（参 考暴露）为0。对于分类资料，如吸烟，定义为0，表示人群吸 烟率为0；对于连续性资料，比如血压，不可能为0，则定义为 非高血压的定值（将人群分为高血压和非高血压人群）
PIF
x 0
RR( x) P( x)dx RR( x) P( x)dx
x 0 m x 0
m
RR( x) P( x)dx
RR( x)为暴露水平的相对危险度； P( x) 为观察到的人群暴露分布； P( x ) 为反事
实暴露分布； m 为最大暴露水平
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多分类危险因素非0参考暴露人群归因计算举例——身体活动
疾病负担的核心范畴： 寿命损失（死亡） 生存质量损失（伤残） 直接经济损失（医疗费用）
疾病负担的边缘范畴： 社会过度反应 家庭成员情感影响 医学科研投入 其他可能和疾病相关的 资源消耗 疾病预防 ……
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疾病负担测量指标
伤残调整生命年（DALY）
DALYs = YLL + YLD DALY = Disability-Adjusted Life Year
结果：身体活动干预导致该地区30-44岁男性人群2型糖尿病死 亡减少了6.6%（或：PAF干预前-PAF干预后）
PIF
PRR P RR
i 1 i i i 1 i
n
n
i
PRR
i 1 i
n

(0.25 1.45 0.45 1.24 0.30 1) (0.15 1.45 0.30 1.24 0.55 1) 0.066 (0.25 1.45 0.45 1.24 0.30 1)
问题：因为干预导致多少2型糖尿病死亡 的减少？
问题：因为干预导致多少中风死亡的减少？
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分类资料多个水平（如n 个）：
PIF
PRR P RR
' i 1 i i i 1 i
n
n
i
PRR
i 1 i
m
n
i
连续性资料：
广义的潜在影响分值 （potential impact fraction, PIF）
举例1——身体活动：某地区30-44岁男性 举例2——SBP：某地区男性 干预前 干预前 缺乏：25% 不足：45% 充足：30% 干预后 缺乏：15% 不足：30% 充足：55% 30-34：105 35-39：109 40-44：113 45-49：125 50-54：135 55-59：145 „„ 30-34：106 35-39：103 40-44：109 45-49：120 50-54：125 55-59：125 „„ 干预后
PAF
P ( RR
i 1 i
n
i
1)
P ( RR
i 1 i
n
i
1) 1
0.25(1.45 1) 0.45(1.24 1) 0.18 0.25(1.45 1) 0.45(1.24 1) 1
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以上所有公式的参考暴露都是0，而且均为分类变量。有时反事实暴露 （参照暴露）为另一种分布，表现为观察到的暴露分布与另外一种分布的 多重比较，怎么办？
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伤残权重（DW）
患病或伤残后活过的1年 1个健康生命年，应该是小于1 年 每个疾病每个健康结局对应一个DW，分治疗和未治疗，0 为完全健康，1为死亡
比如：失明的权重为0.20, 某年某地区失明患病率5/10万， 该地区平均人口数为30万，则该年该地区人群因失明导致 的YLD=30*5/10*0.20=3，表示损失3个健康生命年（=3个YLL）； 同样，一个失明患者，从50岁开始失明，65岁死亡，因失明 导致的YLD=（65-50）*0.20=3
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如果某危险因素在人群中的暴露有多个水平（n个）。比如身 体活动，分为身体活动缺乏、不足和充足三类，前两类为暴露， 最后一类为非暴露，公式为：
PAF
P ( RR 1)
i 1 i i
n
P ( RR 1) 1
i 1 i i
n
其反事实暴露场景（参考暴露）仍为0，如以上身体活动分类 中，充足表示无暴露，设为0
比较风险评估（Comparative Risk Assessment，CRA） Murray and Lopez提出，GBD1990、2000、2010研
究中应用
归因法：疾病的发生，或者死亡，或者期望寿命有多少 是因为某一个，或某一些危险因素导致的 归因法分类：Mathers et al.(2002) 提出了健康决定因子 和结果（状态）因果归因的两类模型：
-分类归因（categorical attribution，某事件的发生100%归因于某一因素 或某一群因素），如：职业粉尘接触导致矽肺、酒后驾车导致交通事故 -反事实分析（counterfactual analysis，分析和比较人群中某一个或某 些危险因素从目前的暴露水平转变成一种可替代的暴露场景或参考暴露下 的期望暴露水平，发病和死亡的变化），如：男性吸烟率从65%减少至0、 人群SBP平均值从145 mmHg下降至115 mmHg 中国疾病预防控制中心
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