精神障碍是指由于多种因素造成的大脑生理活动或功能异常，从而造成患者认知、行为和情绪等多个层面的疾病。精神障碍是全球最主要的疾病负担之一，有数据显示，全球14.3%的死亡可归因于精神障碍[1]，常见精神障碍疾病的总终生患病率估计为29.2%[2]。近年来虽然我国采取了一系列有效的精神障碍防控措施，但由于人口基数较大，我国仍然是全球精神障碍最严重的国家之一[3]。根据2019年的一项流行病学调查，我国精神障碍（不包括老年性痴呆）的终生患病率为16.57%，12个月患病率约为9.32%[4]。总体来看，目前对我国精神障碍的研究整体偏向于流行趋势与疾病负担描述分析，对精神障碍的预测研究较少。因此本研究基于2021年全球疾病负担研究数据库（Global Burden of Disease Study 2021，GBD 2021)，分析1990—2021年我国精神障碍的疾病负担，并对2022—2032年疾病负担变化趋势进行了预测，旨在为精神障碍防控策略提供依据。
1 资料与方法
1.1 数据来源
本研究使用的数据来源于GBD 2021，其是包含204个国家的371种疾病与健康状况的综合数据库（http://ghdx.healthdata.org/gbd-2021）。我国精神障碍发病率数据来自全国疾病监测点系统、死亡原因登记报告信息系统及已发表的文献[5]。本研究数据筛选中，选择地区为“China”，疾病为“Mental disorder”，年份选择1990—2021年全部年份，年龄选择0~4岁、5~9岁、10~14岁、15~19岁、20~24岁等，以5岁为一个区间直到95岁。获取1990—2021年我国精神障碍的发病率和年龄标化发病率（age-standardized incidence rate，ASIR）指标，其中ASIR通过2021年全球标准人口年龄构成[6]进行标化。
1.2 精神障碍病例定义
GBD中精神障碍的病例定义，通常指由各种原因引起的感知、情感和思维等精神活动的紊乱或者异常，导致患者明显的心理痛苦或者社会适应等功能损害。本研究中精神障碍按ICD-10[7]编码进行分类和编码，编码为F32.0-F33.9（重度抑郁症），F34.1（心境恶劣），F40-F42、F43.0、F43.1、F93.0-F93.2、F93.8（焦虑性障碍），F20（精神分裂症），F30.0-F31.6、F31.8-F31.9、F34.0（双相情感障碍），F50.0-50.2（神经性厌食症），F91（行为障碍），F90（多动症障碍），F84.0-F84.5、F84.8、F84.9（自闭症谱系障碍）和F60（其他精神障碍）。
1.3 统计学分析
Joinpoint回归模型是由Joinpoint软件根据数据特征建立的对数线性回归模型，利用蒙特卡洛置换检验方法确定最佳拟合模型，主要用于分析率及其标化率随时间变化的趋势特征。
基于Poisson分布的年龄-时期-队列模型是一种将年龄、周期和出生队列相结合的方法，可描述疾病负担随年龄、时间段和出生队列的变化。其中年龄以5年为间隔分为19组（0~4岁至90~94岁）。因为年龄-时期-队列模型以5 年为一间隔，所以从1992年开始，到2021年截止，时期以5年为间隔分为6段，拟采用中位数年份1994年、1999年、2004年、2009年、2014年、2019年六个时间点分别代表1992—1996年、1997—2001年、2002—2006年、2007—2011年、2012—2016年、2017—2021年。出生队列由时期减去年龄得到，划分为24个出生队列（1900—1904年至2015—2019年）。
贝叶斯年龄-时期-队列（Bayesian age-period-cohort model，BAPC）模型是在年龄-时期-队列模型的基础上增加贝叶斯模型，采用集成嵌套的拉普拉斯近似法，利用近似边际后验分布，预测后验发病率，该模型相较于其他预测方法有更好的覆盖率和准确性[8]。
采用Joinpoint 4.9.0软件分析1990—2021年我国精神障碍ASIR变化趋势，报告ASIR的年度变化百分比（annual percentage change，APC）和平均年度变化百分比（average annual percentage change，AAPC）及95%CI，AAPC＞0时，说明为上升趋势，而AAPC＜0则表明为下降趋势；采用网络工具[9]对年龄-时期-队列模型进行拟合分析，并计算相对危险度（relative risk，RR）、净漂移和局部漂移。净漂移表明一段时间内发病率的总体年百分比变化，局部漂移反映了年龄特异性发病率的APC。采用R 4.3.3软件的BAPC包对精神障碍发病率做出预测，运用ggplot 2包绘制预测图形；通过Origin 2021软件绘制其他图形。以P＜0.05为差异具有统计学意义。
2 结果
2.1 我国精神障碍发病情况
2021年我国精神障碍发病例数为5 461.75 万，其中男性2 242.98万例，女性3 218.77万例；总体居民、男性和女性精神障碍粗发病率分别为3 838.88/10 万、3 080.58/10万、4 633.71/10万；总体居民、男性和女性精神障碍ASIR分别为3 349.58/10万、2 822.50/10万和3 876.57/10万，无论是粗发病率还是ASIR，女性均高于男性。1990—2021年总体居民、男性和女性精神障碍粗发病率和ASIR均呈先上升后下降再上升的趋势（图1）。
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图1 1990－2021年我国不同性别精神障碍发病情况
Figure1.Incidence rates of mental disorders by gender in China from 1990 to 2021
注：A.粗发病率；B.年龄标化发病率；ASIR.年龄标化发病率。
2.2 我国精神障碍发病趋势
1990—2021年我国精神障碍ASIR整体呈下降趋势[AAPC=-0.17%，95%CI（-0.34%， -0.03%）]，其中1990—1994年上升速度较快[APC=1.82%，95%CI（1.16%，2.48%）]，1994—2000年下降速度较快[APC=-1.47%，95%CI（-1.88%，-1.07%）]；就不同性别而言，男性精神障碍ASIR呈波动变化趋势[AAPC=0.01%，95%CI（-0.15%，0.17%）]，其中1990—1992年上升速度较快[APC=4.05%，95%CI（2.90%，5.20%）]，2006—2009年下降速度较快[APC= -1.18%，95%CI（-2.15%，-0.20%）]；女性精神障碍ASIR呈下降趋势[AAPC=-0.33%，95%CI（-0.55%，-0.11%）]，其中2010—2015年上升速度较快[APC=1.18%，95%CI（0.47%，1.89%）]，1995—1999年下降速度较快[APC=-2.00%，95%CI（-3.14%，-0.84%）]（表1）。
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表格1 1990－2021年我国精神障碍年龄标化发病率的APC和AAPC（%）
Table1.APC and AAPC (%) of age-standardized incidence of mental disorders in China, 1990-2021
2.3 我国精神障碍发病风险年龄-时期-队列模型分析
1990—2021年间，我国精神障碍男女发病率的各项指标存在显著差异（P＜0.001），受到年龄、时期和出生队列三个因素的影响，见表2。年龄效应结果显示，1990—2021年我国总体居民、男性和女性精神障碍发病率随着年龄的增长呈现先上升再下降再上升的趋势，具体而言，总体居民、男性、女性精神障碍发病率分别在15~19岁、10~14岁、15~19岁达小高峰，之后缓慢下降，随后分别在30~34岁、35~39岁、30~34岁再次上升；0~9岁年龄段男性精神障碍发病风险高于女性，10~14岁年龄段起女性逐渐高于男性（图 2-A）。
1990—2021年我国总体居民、男性居民和女性居民精神障碍发病率的净漂移值分别为-0.33%[95%CI（-0.46%，- 0.20%）]、- 0.38% [95%CI（-0.51%，-0.25%）]、-0.32%[95%CI（-0.45%，-0.18%）]。总体居民、男性居民和女性居民精神障碍发病率的局部漂移值随着年龄的增长呈现先下降后上升的趋势，均在30~ 34岁年龄组达到最低值，分别为-1.41%[95%CI（-1.62%，- 1.21%）]、-1.35%[95%CI（-1.53%， - 1.17%）]、-1.48%[95%CI（-1.70%，-1.26%）]（图 2-B）。
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表格2 1990－2021年我国精神障碍发病率年龄-时期-队列模型检验
Table2.The age-period-cohort model testing for the incidence of mental disorders in China, 1990－2021
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图2 1990－2021年我国精神障碍发病率年龄-时期-队列模型分析
Figure2.The age-period-cohort model analysis of the incidence of mental disorders in China, 1990－2021
注：A.纵向年龄曲线；B.局部漂移值；C.时期相对风险；D.队列相对风险。
时期效应结果显示，1992—2021年我国总体居民、男性和女性精神障碍发病风险呈现先下降后上升的趋势，以2002—2006年（中位数年份2004年）为参考值（RR=1），总体居民除2007—2011年(中位数年份2009年)、2012—2016年（中位数年份2014年）RR＜1，其余时期RR均＞1；男性除2007—2011年（中位数年份2009年）、2012—2016年（中位数年份2014年）、2017—2021年（中位数年份2019年）RR＜1，其余时期RR均＞1；女性除2007—2011年（中位数年份2009年）RR＜1，其余时期RR均＞1；除2007—2011年(中位数年份2009年)男性发病风险大于女性，其余时期女性发病风险均大于男性（图2-C）。
出生队列效应结果显示，1992—2021年我国总体居民、男性和女性精神障碍发病风险随着出生队列的推移均呈现先上升后下降的趋势，以1955—1959年出生队列为参考值（RR=1），总体居民和女性居民在1950—1954年出生具有相对更高的发病风险，在2015—2019年出生发病风险相对较低；而男性居民在1945—1949年出生具有相对更高的发病风险，在2015—2019年出生发病风险相对较低（图2-D）。
2.4 2022－2032年我国精神障碍发病情况预测
预测结果显示，2022—2032年我国总体居民、男性和女性精神障碍ASIR均呈现下降趋势。总体居民精神障碍ASIR将从2022年的3 313.95/10 万降低为2032年的3 064.04/10万；女性ASIR从2022年的3 929.34/10万降低为2032年的3 723.74/10万；男性ASIR从2022年的2 815.40/10万降低为2032年的2 739.63/10万，且女性精神障碍ASIR始终要高于男性（图 3）。
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图3 2022－2032年我国精神障碍发病率预测
Figure3.Prediction of incidence of mental disorders in China from 2022 to 2032
注：A.总体居民；B.女性；C.男性；ASIR.年龄标化发病率。
3 讨论
本研究利用GBD 2021数据库分析了1990—2021年我国居民精神障碍疾病负担变化趋势。结果显示，我国居民精神障碍发病率自1995年起呈下降趋势，这可能与我国基本卫生服务的扩大，使精神障碍患者的生命得到了更好的保障以及针对精神障碍执行的一系列措施有关，如我国1996年印发了《精神病医院评审标准（试行）》[10]，2004年开展686项目，通过拨付中央资金来补助地方开展重性精神疾病管理治疗工作[11]。此外，政府提供更多的经济援助和就业机会也是我国居民精神障碍发病率下降的另一重要原因[12]。而从2010年开始，精神障碍发病率又开始上升，这可能与快节奏的生活方式和高度的工作压力有关；人口老龄化问题的加重也是我国居民精神障碍发病率上升的重要原因之一，因为老年人由于身体机能的下降更容易发生精神障碍问题[13]。此外，城市化进程中造成的噪音干扰和空气污染也是我国精神障碍发生的重要诱因[14]。本研究显示精神障碍发病率在不同性别间存在差异，1990—2021年我国女性居民粗发病率和ASIR均高于男性，与Deng等[3]研究结果一致。有研究表明，在处理负面情绪时，女性左侧杏仁核及下丘脑等周边区域相较于男性表现出更显著的激活性。相反，在面对积极情绪时，男性的左侧杏仁核以及双侧额下回等区域的激活程度则超过女性。杏仁核作为大脑情绪处理的关键区域，在面对相同负面情绪时，女性反应更强烈，从而增加女性患焦虑和抑郁等精神障碍疾病的风险[15]。此外，男女在生理机制上也存在显著差异。女性在月经周期、妊娠期、哺乳期和绝经期等不同生命阶段会经历雌激素等激素水平的显著波动，而男性的睾酮等激素水平则相对稳定。雌激素的变化会影响5-羟色胺等神经递质的代谢，进而破坏大脑神经递质的平衡，导致精神障碍疾病的发生[16]。
年龄效应结果显示，随着年龄的增长，无论男性还是女性，精神障碍发病风险都呈现先升高、后降低、再升高的变化趋势。青少年精神障碍高发可能与青春期面临的家庭暴力、父母离异、校园霸凌和学习压力等问题有关[17]。电子产品的过度使用也是青少年精神障碍高发的重要原因之一 [18]。此外，青少年由于大脑发育尚未成熟，多巴胺和去甲肾上腺素等神经递质的功能紊乱也是其精神障碍高发的另一重要原因 [19]。而从中年期开始精神障碍发病风险一直增加，可能与中年人面临的职业转型、家庭变故和婚姻破裂等问题有关[20-21]。此外，个体在中年期经历的一些生理变化（如女性绝经期雌激素和孕激素水平的下降以及男性睾酮水平的下降）也是精神障碍高发的另一重要原因[22]。而老年人精神障碍高发，可能是因为老年人中枢神经系统老化，导致大脑功能容易出现问题，进而引发精神障碍[23]；此外，老年人本身患有的一些身体疾病（如高血压、糖尿病等慢性疾病）也会促进精神障碍的发生[24]。
时期效应结果显示，我国精神障碍的时期相对风险在2011年之前呈下降趋势，这可能与近年来政府、学校和媒体等积极开展精神健康教育活动有关，这些活动有助于提高我国居民对精神障碍的认知[25]，预防精神障碍的发生，降低发病率。此外，精神障碍综合治疗的广泛应用（如高压氧治疗，心理治疗、物理治疗等）已被证明可以提高治疗效果，降低精神障碍的复发率[26-27]，因此我国居民精神障碍的发病风险有所降低。而从2011年开始精神障碍发病风险呈上升趋势，这可能是因为近年来结婚率和生育率的逐渐降低，使得独居人口数量日益增加，而独居人群由于缺乏社交和情感支持，容易出现精神障碍问题 [28]。此外，随着互联网的普及，网络成瘾等新型精神障碍问题也日益突出[29]。现代诊断技术的进步（颅脑CT和动态脑电图）能够更早地识别出潜在的精神疾病患者，在一定程度上提高了精神疾病的检出率 [30- 31]。队列效应显示，在1945—1954年出生的人具有更高的发病风险，可能是我国当时正处于战争等动荡之中，进而对人们的心理健康产生深远影响，增加精神障碍的发病风险[32-33]。此外当时医疗资源相对匮乏，使得精神障碍的诊断和治疗受到一定限制也是精神障碍发病风险增加的另一个重要原因。
根据本研究预测结果显示，到2032年我国居民精神障碍ASIR均降低，表明开展的精神障碍相关防控策略具有一定作用。但值得关注的是，女性精神障碍发病风险一直高于男性，表明未来应重点关注女性人群心理健康，有针对性地制定精神障碍防控策略。
本研究存在一定局限性。首先，精神障碍在我国各省份之间存在差异，并且城市和农村之间也有明显差异，但本研究只分析了整体情况，并未详细讨论。其次，未按精神障碍分类进行讨论。
综上所述，从1990—2021年我国精神障碍发病率整体呈下降趋势，预计到2032年精神障碍发病率将进一步下降。但青少年、中老年以及女性仍是精神障碍防控的重点，未来应继续加强对青少年和中老年的帮扶工作，并着重关注女性人群的心理健康，以降低精神障碍带来的疾病负担。因此，为了进一步加强青少年的心理健康教育，建议在校园内广泛推广心理健康教育课程，并设立配备专业人员的心理咨询室，以便为学生提供及时的心理指导。对于中老年人群，政府应加强健康教育和宣传活动，提升他们的健康意识；同时，在社区建立中老年心理健康服务中心，为他们提供更专业的心理咨询、心理干预和康复服务。在关注女性心理健康方面，社会应给予女性更多的支持，鼓励女性参与社会活动和体育锻炼，尤其是对于产后抑郁等女性特有的心理健康问题，应当提供专业的心理咨询和治疗服务。
伦理声明：不适用
作者贡献：研究设计和论文撰写：蒋露；数据采集与分析、论文修订：张志东、刘璐和商珑健；经费支持：魏兴民和吴建军
数据获取：本研究中使用和（或）分析的数据可在GBD网站获取（https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021）
利息冲突声明：无
致谢：不适用
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