学术研究报告：中国特应性皮炎疾病负担研究（1990-2021）

一、 研究作者与发表信息

本研究的主要作者包括赵伟佳（哈尔滨医科大学附属第二医院皮肤性病科；南方医科大学皮肤病医院；南方医科大学全球健康学院）、叶鹏鹏（中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心）以及杨海慧、杨蕴青、朱顺民、Hajanirina Jade Cheung、杨斌、梁云生、李昶畅等共同作者，他们分别来自南方医科大学、南方医科大学皮肤病医院、中南大学湘雅二医院等机构。该研究以《Burden of atopic dermatitis in China and its provinces, 1990–2021: a Global Burden of Disease 2021 analysis》为题，于2025年发表在皮肤病学领域的知名期刊《International Journal of Dermatology》上。

二、 学术背景与研究目标

本研究属于流行病学与公共卫生领域，重点关注慢性炎症性皮肤疾病——特应性皮炎（Atopic Dermatitis， AD）的疾病负担。特应性皮炎是一种以红斑、丘疹和剧烈瘙痒为特征的慢性炎症性皮肤病，严重影响患者生活质量，并带来沉重的直接与间接经济负担。在全球范围内，尤其是在工业化国家，其发病率在过去一个世纪持续上升。中国作为世界人口大国，拥有庞大的AD患者群体，且在过去三十年间经历了快速的城市化进程。尽管已有全国性调查显示儿童AD患病率有所上升，但关于AD疾病负担在中国各省份的具体分布、长期变化趋势及其驱动因素的研究尚不充分。这种信息的缺失，阻碍了针对不同地区制定精准的AD管理策略和合理分配医疗资源。

因此，本研究的核心目标是：利用最新的全球疾病负担（Global Burden of Disease, GBD）研究数据，全面评估1990年至2021年间，中国33个省级行政区（包括省、自治区、直辖市和特别行政区）特应性皮炎的疾病负担（包括发病率、患病率、伤残损失健康生命年），分析其时间变化趋势，并探讨城市化速度及人类发展指数与AD疾病负担变化趋势之间的关联。其最终目的是识别高负担重点区域，为制定因地制宜的AD精准防控和管理策略提供科学依据。

三、 详细研究方法与工作流程

本研究是一项基于现有大型数据库的二次分析研究，其工作流程严谨、系统，主要包含以下几个关键环节：

1. 数据来源与研究对象定义： 研究核心数据来源于GBD 2021项目，该项目整合了全球范围内的疾病、伤害和风险因素数据，并通过标准化的模型方法进行估算。本研究覆盖了中国33个地理单元的全部人口。疾病定义遵循GBD 2021的标准，将特应性皮炎定义为一种复发性炎症性皮炎，伴随表皮屏障破坏，与血清免疫球蛋白E水平升高和免疫失调相关。城市化率数据（2005-2021）来自中国国家统计局，定义为区域内城镇常住人口占总常住人口的比例。人类发展指数数据来源于联合国开发计划署和全球数据实验室数据库。

2. 疾病负担指标估算： 研究采用了GBD 2021的既定方法来估算AD的疾病负担。重点关注的三个核心指标是：发病率、患病率以及伤残损失健康生命年。其中，YLDs被选为首要指标，因为它量化了这种非致死性慢性疾病所导致的健康生命损失，通过将患病病例数乘以一个代表疾病严重程度的伤残权重计算得出。所有估算结果均通过GBD模型生成，并计算了95%不确定性区间以反映数据不确定性。

3. 时间趋势分析： 为了量化1990年至2021年间AD疾病负担的长期变化趋势，研究采用了Joinpoint回归模型。该模型能够识别时间序列中发生显著变化的“转折点”，并计算不同时间段内的年度百分比变化以及整个研究期间的平均年度百分比变化。通过分析APC和AAPC，可以判断趋势是上升、下降还是保持平稳，并识别趋势发生改变的特定年份。

4. 关联性分析： 为了探究AD疾病负担变化趋势的社会经济驱动因素，研究计算了两个关键变量：城市化速度（定义为2005年至2021年间的城市化率百分比变化）和人类发展指数增长速率（定义为1990年至2021年间的HDI百分比变化）。随后，采用斯皮尔曼等级相关性检验，分别分析了这两个变量与不同年龄组（特别是5岁以下儿童组）AD发病率、患病率和YLD率的AAPC之间的关联。这种分析旨在揭示快速的社会经济发展进程是否与特定人群AD疾病负担的加剧有关联。

四、 主要研究结果及其逻辑阐述

研究结果丰富，从整体负担、地理分布、时间演变到驱动因素，层层递进，揭示了AD在中国流行特征的多个重要维度。

1. 2021年中国AD总体负担： 研究发现，2021年中国AD疾病负担依然沉重。具体数据显示，全年新增病例217万例，现有患者1542万例，由此导致的伤残损失健康生命年为68万年。粗发病率、粗患病率和粗YLD率分别为每10万人152.43例、1083.86例和47.62年。在年龄分布上，疾病负担存在显著的年龄差异。发病率、患病率和YLD率均在5岁以下年龄组达到顶峰。以发病率为例，该年龄组的发病率是30-34岁年龄组的12倍以上，凸显了AD主要是一种儿童期发病的疾病。此外，研究还观察到明显的性别差异，女性的疾病负担总体高于男性，尤其在15岁之后，这种差异变得显著，可能与青春期后激素变化、免疫反应差异以及化妆品使用、家务劳动暴露等因素有关。

2. AD疾病负担的地理分布格局： 研究揭示了中国各省份间AD疾病负担存在显著的空间异质性。总体呈现出一个清晰的梯度：从西部到东部、从南部到北部，AD的发病率、患病率和YLD率呈递减趋势。例如，粗发病率最高的地区集中在西南部（西藏、贵州、广西）和西北部（新疆、青海、宁夏），而最低的则出现在东北地区（黑龙江、吉林、辽宁）。值得注意的是，上海作为东部高度发达的城市，其各项AD负担率却异常高，患病率（1754.82/10万）和YLD率（75.91/10万）均为全国最高。对于5岁以下儿童，发病率、患病率和YLD率最高的地区则出现在上海、香港和新疆。这种地理分布格局与各省份的人口年龄结构密切相关。西部地区由于经济发展相对较慢、生活成本较低以及文化偏好等因素，生育率较高，0-14岁人口比例（19.84%）高于全国平均水平，因此儿童AD的绝对负担更高。而东部地区老龄化程度更高，儿童比例相对较低，整体AD负担率也相应较低。这提示，医疗资源的分配不能仅考虑总体经济发展水平，还需考虑地区特定的人口结构。

3. AD疾病负担的时间变化趋势（1990-2021）： 从1990年至2021年的长期趋势来看，中国AD的粗发病率、患病率和YLD率整体呈波动下降的趋势。具体而言，从1990年至2014年呈下降趋势，2014年至2019年间略有回升，随后在2019年至2021年再次下降。全国33个省份均呈现相似的下降趋势。然而，在所有年龄组中，5岁以下儿童组的疾病负担增长趋势最为显著。这一发现至关重要，它表明尽管全国整体负担有所缓解，但最脆弱的人群——幼儿的AD问题正在加剧，需要引起公共卫生策略的特别关注。

4. 疾病负担变化与城市化、人类发展的关联： 这是本研究的核心发现之一。相关性分析表明，城市化速度和人类发展指数的增长速率，与5岁以下儿童的AD发病率、患病率和YLD率的平均年度百分比变化呈显著正相关。具体而言，城市化速度与发病率、患病率、YLD率的AAPC相关系数分别为0.52, 0.50和0.61；人类发展指数增速与三者的相关系数分别为0.48, 0.50和0.62。这种关联在其他年龄组中并未观察到。这意味着，一个地区在过去几十年间城市化进程越快、人类发展水平提升越迅速，其低龄儿童AD负担的增长速度也越快。研究者分析，这可能是由于快速城市化伴随的环境污染、饮食结构转变（更多加工食品）、生活压力增加等因素，影响了免疫功能和皮肤屏障完整性。此外，产前环境（如母亲过敏史、烟草烟雾暴露）可能通过表观遗传学机制影响胎儿免疫发育，增加幼儿期发生AD的风险。而在大多数南方城市化程度更高的地区，75岁及以上老年人的AD负担反而较低，这可能得益于更好的医疗条件和健康意识。

五、 研究结论与价值

本研究得出结论：特应性皮炎在中国仍是一个重大的公共卫生问题，疾病负担沉重，且存在显著的年龄、性别和地理差异。尤其值得警惕的是，5岁以下儿童的疾病负担呈现快速上升趋势，而快速的城市化进程和人类发展可能是这一增长的关键驱动因素。这些发现强调了在制定AD综合管理策略时，必须充分考虑城市化带来的影响，并将儿童群体作为重点干预对象。

本研究的科学价值在于，首次基于GBD 2021数据，系统、全面地描绘了中国AD疾病负担在省级层面的精细图谱及其三十余年来的时空演变规律。应用价值则体现在为卫生政策制定者提供了关键的循证依据：首先，提示需要针对高负担的西部地区和快速增长的低龄儿童群体进行资源倾斜和精准干预；其次，警示在快速城市化进程中，必须同步加强环境保护、倡导健康生活方式，以遏制AD等过敏性疾病负担的上升；最后，为其他经历快速城市化的发展中国家应对类似公共卫生挑战提供了可借鉴的分析框架和警示。

六、 研究亮点

本研究的亮点体现在以下几个方面： 1. 数据全面性与权威性：依托全球疾病负担（GBD）2021数据库，研究覆盖了中国所有33个省级行政区长达32年（1990-2021）的数据，提供了前所未有的时空全景分析。 2. 分析方法的严谨与深入：不仅进行了描述性分析，还运用Joinpoint回归模型识别趋势转折点，并使用斯皮尔曼相关性分析深入挖掘了社会经济因素（城市化、HDI）与疾病负担动态变化之间的关联，超越了简单的现状描述。 3. 聚焦关键脆弱人群：研究明确识别出5岁以下儿童是AD负担最重且增长最快的群体，并成功将这一群体的负担增长与宏观的社会发展进程（城市化、人类发展）联系起来，为精准干预指明了方向。 4. 揭示地理异质性及其成因：清晰展示了AD负担从西到东、从南到北递减的梯度格局，并将其与地区人口年龄结构差异相联系，为基于区域特点制定差异化卫生政策提供了实证支持。 5. 关注特殊现象：研究指出了上海作为发达地区却AD负担异常高的矛盾现象，提示除了人口结构，可能还存在其他复杂的城市环境或生活方式风险因素，值得未来深入研究。

七、 其他有价值的内容

研究在讨论部分也坦承了其局限性，这些对于正确解读研究结果至关重要： 1. 数据依赖性与潜在偏倚：研究完全依赖于GBD估算数据，而GBD模型在数据稀缺地区可能低估负担，在诊断能力过剩的城区可能高估负担。 2. COVID-19疫情的影响：2019冠状病毒病大流行期间，患者就医模式改变（如发热患者分流至发热门诊），可能导致2020-2021年的AD病例，尤其是儿科病例，被低估，影响了趋势分析的末端准确性。 3. 伤残权重的普适性问题：研究使用的YLD计算基于全球平均的伤残权重，可能未充分反映中国人群对AD疾病严重程度的文化认知和主观感受差异。有研究表明，适用于中国的AD伤残权重可能比全球平均值高出50%以上，这意味着本研究可能仍低估了AD在中国造成的真实健康损失。

这些局限性为未来研究指明了方向：需要开发更符合中国实际的疾病负担评估工具，并在全球健康评估中纳入对特殊时期（如大流行）影响的考量。