心血管疾病（cardiovascular disease，CVD）是全球范围内导致死亡和残疾的首要原因，也是我国居民健康的主要威胁之一。中国现存3.3亿CVD患者，2023年以CVD为主要诊断的住院总费用高达2 834.3亿元[1-2]。近年来，随着人口老龄化、生活方式改变及代谢危险因素的增加，CVD的疾病负担持续加重，代谢相关危险因素已成为CVD的主要驱动因素[3]。高水平低密度脂蛋白胆固醇（low-density lipoprotein cholesterol，LDL-C）作为CVD的重要可调控危险因素，其与缺血性心脏病和缺血性脑卒中的发生发展密切相关[4-5]。2021年，归因于高LDL-C的伤残调整寿命年（disability-adjusted life years，DALY）位居全球疾病负担危险因素第七名 [6]。《中国血脂管理指南（2023年）》[7]显示，我国成人血脂异常发病率达35.6%，而知晓率却不足20%，早期干预能极大地降低CVD疾病负担。目前，我国大多数研究聚焦于CVD的总负担或其传统危险因素，但归因高LDL-C的CVD疾病负担的长期趋势、年龄-时期-队列效应及未来预测的系统分析仍较为有限。因此，系统分析1990—2021年我国归因于高LDL-C的CVD疾病负担变化趋势，并预测其未来演变，对优化CVD防控策略、降低疾病负担具有重要意义。
1 资料与方法
1.1 数据来源
基于2021年全球疾病负担研究（the Global Burden of Disease，GBD 2021）数据库[8]，通过GBD官方网站（http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool）的在线工具查询以下指标[9]，包括DALY、死亡人数及其95%不确定区间（uncertainty interval，UI）、年龄标准化DALY率（age-standardized DALY rate，ASDR）、年龄标准化死亡率（age-standardized mortality rate，ASMR）。CVD包括缺血性心脏病和缺血性脑卒中亚组疾病，其中缺血性心脏病ICD-10编码为I20-I25[10]，缺血性脑卒中ICD-10编码为G45-G46.8、I63-I63.9、I65-I66.9、I67.2-I67.848、I69.3-I69.4[11]。高LDL-C定义为LDL-C＞1.3 mmol/L或50 mg/dL[12]。
1.2 统计学分析
本研究采用Joinpoint 5.0.2计算ASDR、ASMR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）及其95%可信区间（confidence interval，CI），Joinpoint模型根据疾病的时间分布建立分段回归，通过识别模型拐点将研究时间分割成不同区段，并对每个区段进行趋势拟合和优化，以描述疾病特异性的变化特征，模型公式为[13]：
E(y|x)=β0+β1x+δ1(x-τ1)++…+δk(x-τk)+
其中x表示年份（1990—2021年）；y表示归因于高LDL-C的CVD疾病负担指标；β0、β1、δ是各个分段函数的回归系数；τ表示转折点；k代表连接点的个数，+表示当x-τk大于0时，(x-τk)+=x-τk，若不满足条件(x-τk)+则被赋值为0。若APC＞0，表示该区段内指标上升，反之则下降；若AAPC＞0，表示该指标逐年递增，反之则递减。若APC或AAPC的95%CI包含0，则说明变化趋势无统计学意义。
利用美国国家癌症研究所（NCI）网站提供的年龄-时期-队列模型分型工具（https://analysistools.cancer.gov/apc/）分析疾病负担随年龄、时期和出生队列的变化趋势。从1992年开始，5 年为一间隔，到2021年截止，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20个出生队列（1897—1901年至1987—1992年）[14]。采用R软件“forecast”包构建自回归移动平均（auto regressive integrated moving average，ARIMA）模型预测未来2022—2031年中国归因于高LDL-C的CVD疾病负担情况，采用Ljung-Box检验对模型残差进行白噪声检验，依据贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，BIC）和均方根误差（root mean square error，RMSE）最小为原则选出最优模型，运用ggplot2包绘制图形。以P＜0.05为差异具有统计学意义。
2 结果
2.1 1992—2021年中国归因于高LDL-C的CVD疾病负担
2021年归因于高LDL-C的CVD的DALY为1 840.77万人年，较1990年增加132.86%，ASDR为920.69/10万人年，较1990年降低3.48%。其中，缺血性心脏病亚组DALY为1 155.71 万 人年，较1990年增加136.52%，ASDR为585.10/10 万 人 年，较1990年增加2.97%；缺血性脑卒中亚组DALY为685.05万人年，较1990年增加126.94%，ASDR为335.59/10万人年，较1990年降低12.98%（表1）。
2021年归因于高LDL-C的CVD死亡人数为83.28万人，较1990年增加194.38%，ASMR为44.97/10万，较1990年增加4.34% 。其中，缺血性心脏病亚组死亡人数为53.28万例，较1990年增加216.58%，ASMR为29.04/10万，较1990年增加16.77%；缺血性脑卒中亚组死亡人数为30.00万例，较1990年增加162.01%，ASMR为15.93/10万，较1990年降低12.62%（表1）。
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表格1 1990与2021年中国归因于高LDL-C的CVD疾病负担（95%UI）
Table1.CVD disease burden attributed to high LDL-C in China in 1990 and 2021（95%UI）
注：DALY.伤残调整寿命年；ASDR.年龄标准化DALY率；ASMR.年龄标准化死亡率。
1990—2021年归因于高LDL-C的CVD的ASDR无明显变化趋势[AAPC=-0.15%，95%CI（-0.35%，0.05%）]。其中，缺血性心脏病亚组的ASDR无明显变化趋势[AAPC=0.06%，95%CI （-0.18%，0.30%）]；缺血性脑卒中亚组的ASDR呈下降趋势[AAPC=-0.46%，95%CI（-0.63%， -0.29%）]，2004—2007年下降幅度最大[APC= -3.63%，95%CI（-4.78%，-2.48%）]，见图1-A至1-C。
1990—2021年归因于高LDL-C的CVD 的ASMR无明显变化趋势[AAPC=0.11%，95%CI（-0.19%，0.42%）]。其中，缺血性心脏病亚组的ASMR呈上升趋势[AAPC=0.47%，95%CI（0.18%，0.76%）]，1998—2004年增加幅度最大[APC=4.88%，95%CI（4.33%，5.43%）]；缺血性脑卒中亚组的ASMR呈下降趋势[AAPC= -0.42%，95%CI（-0.66%，-0.18%）]，2004—2007年下降幅度最大[APC=-4.58%，95%CI（-6.18%，-2.96%）]，见图1-D至1-F。
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图1 1990—2021年中国归因于高LDL-C的CVD的Joinpoint回归
Figure1.Joinpoint regression of CVD attributed to high LDL-C in China from 1990 to 2021
注：A.归因于高LDL-C的CVD的ASDR；B.归因于高LDL-C的缺血性心脏病ASDR；C.归因于高LDL-C的缺血性脑卒中ASDR；D.归因于高LDL-C的CVD的ASMR；E.归因于高LDL-C的缺血性心脏病ASMR；F.归因于高LDL-C的缺血性脑卒中ASMR；*表示对应时期的ASRD或ASMR变化具有统计学意义（P<0.05）。
2.2 不同年龄和性别疾病负担分析
2021年归因于高LDL-C的CVD疾病负担表现出显著的年龄依赖性，DALY率、死亡率均随年龄增长呈增长趋势。年龄＜40岁人群疾病负担处于极低水平，40~64岁人群疾病负担开始显著攀升，≥65岁人群疾病负担达到峰值（图2）。
性别亚组分析显示，2021年归因于高LDL-C的CVD疾病负担存在明显性别差异。性别差异在45~64岁人群中最为突出，男性DALY率与死亡率均高于同龄女性；在75岁及以上人群中，性别差异逐渐缩小或趋于一致（图2）。
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图2 2021年归因于高LDL-C的CVD疾病负担年龄、性别亚组分析
Figure2.Age and gender subgroup analysis of CVD disease burden attributed to high LDL-C in 2021
注：A.归因于高LDL-C的CVD的DALY率；B.归因于高LDL-C的缺血性心脏病的DALY率；C.归因于高LDL-C的缺血性脑卒中的DALY率；D.归因于高LDL-C的CVD死亡率；E.归因于高LDL-C的缺血性心脏病死亡率；F.归因于高LDL-C的缺血性脑卒中死亡率。
2.3 年龄-时期-队列效应分析
2.3.1 年龄效应
纵向年龄曲线显示，归因于高LDL-C的CVD、缺血性心脏病、缺血性脑卒中的疾病负担（DALY率和死亡率）随年龄增长呈显著上升趋势。从青年期（25~30岁）开始，疾病负担逐渐增加，进入中年后（40~50岁）增速加快，并在老年阶段达到峰值，整体呈现“J型”增长模式，高LDL-C相关CVD负担在老年人群中尤为突出（附件图1）。
2.3.2 时期效应
归因于高LDL-C的CVD、缺血性心脏病、缺血性脑卒中的疾病负担（DALY和死亡风险）时期变化呈现先升后降的趋势。以2002—2006年为参照组（RR=1），归因于高LDL-C的CVD、缺血性脑卒中RR值在1992年至2004年期间逐步上升，并于2004年达到峰值，此后呈下降趋势。归因于高LDL-C的缺血性心脏病的疾病负担（DALY和死亡）RR值在1992年至2009年期间逐步上升，并于2009年达到峰值，此后呈下降趋势（附件图1）。
2.3.3 队列效应
归因于高LDL-C的CVD、缺血性心脏病的疾病负担（DALY和死亡风险）的队列效应呈先升后降的倒“U”型模式。以1940—1944年出生队列为参照组（RR=1），对于较早的出生队列（1897—1936年前后），其队列RR值随出生年份推移而快速上升，并在1940年前后出生的队列中达到峰值（RR＞1.0）；对于1940年以后出生的更晚队列，其RR值呈现持续且平缓的下降趋势。归因于高LDL-C的缺血性脑卒中的疾病负担（DALY和死亡风险）的队列效应整体表现为高位波动后下降的趋势。在早期出生的队列中，队列RR值处于较高水平；随着出生年份推移，RR值在经历一段时期的波动后，1960年之后出生的队列呈现先下降后上升趋势（附件图1）。
2.3.4 局部漂移
归因于高LDL-C的CVD、缺血性心脏病、缺血性脑卒中的局部漂移值随队列推移呈先下降后上升趋势。在晚出生的近队列中（0~60岁），局部漂移值下降，提示年龄相对较轻人群在其生命周期中，随年龄增长的疾病负担在显著减弱甚至转为下降。对于较早出生的队列（＞60岁），局部漂移值上升且随年龄增长呈逐渐增长趋势，表明其疾病负担累积增加（附件图1）。
2.4 2022—2031年疾病负担趋势预测
对1990—2021年时间序列进行平稳性检验，运用ARIMA模型中的自动预测实现模型最优指数的自动选取，进一步对模型的残差做Ljung-Box检验显示，残差为白噪声序列（均P ＞0.05），拟合最佳预测ARIMA模型（表2）。模型预测显示2022年—2031年归因于高LDL-C的CVD的ASDR、ASMR呈上升趋势，缺血性心脏病ASDR、ASMR呈稳定趋势，缺血性脑卒中ASDR、ASMR呈下降趋势（附件图2）。
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表格2 2022—2031年中国归因于高LDL-C心血管疾病预测模型指标
Table2.Indicators of cardiovascular disease prediction models attributed to high LDL-C in China from 2022 to 2031
3 讨论
本研究结果显示，1990—2021年归因于高LDL-C的CVD整体疾病负担无明显变化趋势，其中缺血性心脏病ASMR呈上升趋势，而缺血性脑卒中ASDR、ASMR则呈下降趋势。随着医疗技术进步、新型降脂药物应用、“互联网 +医疗”模式普及以及居民对疾病认知提升，缺血性脑卒中在防控方面取得一定进展[15]。尽管如此，归因于高LDL-C的CVD疾病负担（DALY与死亡人数）仍呈上升趋势，血脂管理仍面临挑战。高LDL-C水平与缺血性心脏病和缺血性脑卒中的发生机制密切相关，高血压、吸烟、糖尿病等危险因素损害血管内皮屏障功能，血液中升高的LDL颗粒穿过受损内皮，滞留于动脉内膜下并被局部活性氧等物质氧化，产生具有强烈致炎性和细胞毒性的氧化型LDL，导致动脉粥样硬化[16-17]。高LDL-C环境会维持并加剧斑块内部炎症，引发心血管事件[18-19]。本研究结果与国内外多项研究结果一致 [20-23]，高LDL-C作为CVD的主要危险因素，其控制水平直接影响缺血性心脏病和缺血性脑卒中的发生与发展。
年龄-时期-队列模型中年龄效应显示，归因于高LDL-C的CVD引起的疾病负担随年龄增长呈指数增长。我国人口老龄化成为归因于高LDL-C的CVD疾病负担驱动因素之一，人口基数增长与老龄化程度加深加剧CVD基础风险，中老年人多重疾病风险叠加增加CVD的风险[24]。性别亚组分析发现，2021年归因于高LDL-C的CVD疾病负担男性高于女性，女性的雌激素可能在脂质稳态和内皮功能中起保护作用 [25- 26]；而男性行为危险因素（吸烟、酗酒、不良的生活习惯）高于女性，这可能导致男性缺血性心脏病和缺血性脑卒中的疾病负担更高，与既往研究一致[27-28]。
时期效应显示，归因于高LDL-C的CVD风险在经历上升期后逐渐下降，提示随着医疗水平的进一步发展，近几十年来我国CVD防控措施可能已初见成效。队列效应显示，CVD风险呈先上升后下降趋势，前期医疗资源相对匮乏，CVD的诊断和治疗受到一定限制，随着医疗水平的发展、健康教育普及以及慢性病管理体系的逐步完善，CVD疾病负担有所下降[29-30]。ARIMA模型预测显示，2022—2031年归因于高LDL-C的CVD整体疾病负担上升，但缺血性脑卒中负担下降，提示我国CVD防控仍面临严峻挑战。从卫生管理角度建议强化中年男性等高危人群的早期筛查与干预，构建“年龄-性别”差异化的健康教育体系，提升全民血脂知晓率，将血脂管理纳入国家基本公共卫生服务项目中的老年人健康管理，建立国家级血脂异常及CVD归因负担动态监测系统，加强数据监测与科研攻关，为相关防控政策制定提供持续证据。
本研究具有一定的局限性，GBD 2021数据库中仅能获取中国归因于高LDL-C的CVD（缺血性心脏病、缺血性脑卒中）流行病学数据，分析结果有限。其次，GBD未纳入其他血脂指标（如非HDL-C、载脂蛋白B等），可能未能全面反映血脂异常对CVD疾病负担的影响。此外，模型预测基于历史趋势，未考虑未来政策干预、医疗技术进步等动态因素的影响。
综上所述，1990―2021年归因于高LDL-C的缺血性心脏病疾病负担呈上升趋势，年龄越高，归因于高LDL-C的CVD疾病负担越重，男性疾病负担高于女性，ARIMA模型预测显示，2022—2031年归因于高LDL-C的CVD整体负担上升，但缺血性脑卒中疾病负担呈下降趋势。
附件见《医学新知》官网附录（https://yxxz.whuznhmedj.com/futureApi/storage/appendix/202502021.pdf）
伦理声明：不适用
作者贡献：研究构思、数据采集与分析、论文撰写：阿力木·卡特尔；经费支持、论文审定：迪丽达尔·希力甫，沙吉旦·阿不都热 衣
数据获取：本研究中使用和分析的数据可在GBD 2021 数据库获取（https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/）
利益冲突声明：无
致谢：不适用
1. 国家心血管病中心, 中国心血管健康与疾病报告编写组, 胡盛寿. 中国心血管健康与疾病报告2024概要 [J]. 中国循环杂志, 2025, 40(6): 521-559. [National Cardiovascular Disease Center, Chinese Cardiovascular Health and Disease Report Writing Team, Hu SS. Overview of China cardiovascular health and disease report 2024[J]. Chinese Journal of Circulation, 2025, 40(6): 521-559.]
2. 张泽宇, 李春晖. 1990—2021年中国归因于二手烟的缺血性心脏病疾病负担分析[J]. 中国全科医学, 2026, 1-11. [Zhang ZY, Li CH. Analysis of the burden of ischemic heart disease attributed to secondhand smoke in China from 1990 to 2021[J]. Chinese General Practice, 2026, 1-11]
3. Global Burden of Cardiovascular Diseases and Risks 2023 Collaborators. Global, regional, and national burden of cardiovascular diseases and risk factors in 204 countries and territories, 1990—2023[J]. J Am Coll Cardiol, 2025, 86(22): 2167-2243.
4. Wang W, Hu M, Liu H, et al. Global Burden of Disease Study 2019 suggests that metabolic risk factors are the leading drivers of the burden of ischemic heart disease[J]. Cell Metab, 2021, 33(10): 1943-1956.e2.
5. Zhang Y, Pletcher MJ, Vittinghoff E, et al. Association between cumulative low-density lipoprotein cholesterol exposure during young adulthood and middle age and risk of cardiovascular events[J]. JAMA Cardiol, 2021, 6(12): 1406-1413.
6. GBD 2021 Risk Factors Collaborators. Global burden and strength of evidence for 88 risk factors in 204 countries and 811 subnational locations, 1990—2021: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021[J]. Lancet, 2024, 403(10440): 2162-2203.
7. 中国血脂管理指南修订联合专家委员会. 中国血脂管理指南(2023年)[J]. 中国循环杂志, 2023, 38(3): 237-271. [Joint Expert Committee on Revision of Chinese Blood Lipid Management Guidelines. Guidelines for blood lipid management in China (2023)[J]. Chinese Journal of Circulation, 2023, 38(3): 237-271.]
8. Li Q, Li YL, Guo YS, et al. Global trends of schistosomiasis burden from 1990 to 2021 across 204 countries and territories: findings from GBD 2021 study[J]. Acta tropica, 2024, 261: 107504.
9. Wang Y, Wang X, Wang C, et al. Global, regional, and national burden of cardiovascular disease, 1990—2021: results from the 2021 Global Burden of Disease Study[J]. Cureus, 2024, 16(11): e74333.
10. Wang Y, Li Q, Bi L, et al. Global trends in the burden of ischemic heart disease based on the global burden of disease study 2021: the role of metabolic risk factors[J]. BMC Public Health, 2025, 25(1): 310.
11. Deng Z, Li H, Wang J. Temporal trends of the burden of ischemic stroke attributable to high low-density lipoprotein cholesterol in China from 1999 to 2019[J]. BMC Public Health, 2024, 24(1): 3003.
12. GBD 2019 Risk Factors Collaborators. Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990—2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019[J]. Lancet, 2020, 396(10258): 1223-1249.
13. 霍文霞, 马艳, 吴瑞凯, 等. 1990—2021年中国心房颤动和扑动疾病负担分析及趋势预测[J]. 医学新知, 2025, 35(8): 892-902. [Huo WX, Ma Y, Wu RK, et al. Analysis and trend prediction of the disease burden of atrial fibrillation and flutter in China from 1990 to 2021[J]. Yixue Xinzhi Zazhi, 2025, 35(8): 892-902.]
14. 蒋露, 张志东, 吴建军,等. 1990—2021年我国精神障碍疾病负担分析与预测[J]. 医学新知, 2025, 35(1): 14-21. [Jiang L, Zhang ZD, Wu JJ, et al. Analysis and prediction of the burden of mental disorders in China from 1990 to 2021[J]. Yixue Xinzhi Zazhi, 2025, 35(1): 14-21.]
15. Rosengren A, Smyth A, Rangarajan S, et al. Socioeconomic status and risk of cardiovascular disease in 20 low-income, middle-income, and high-income countries: the prospective urban rural epidemiologic (pure) study[J]. Lancet Glob Health, 2019, 7(6): e748-e760.
16. Borén J, Williams KJ. The central role of arterial retention of cholesterol-rich apolipoprotein-b-containing lipoproteins in the pathogenesis of atherosclerosis: a triumph of simplicity[J]. Curr Opin Lipidol, 2016, 27(5): 473-483.
17. National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (Adult Treatment Panel III). Third report of the national cholesterol education program (NCEP) expert panel on detection, evaluation, and treatment of high blood cholesterol in adults (adult treatment panel III) final report[J]. Circulation, 2002, 106(25): 3143-3421.
18. Zhao J, Fan H, Wang T, et al. TyG index is positively associated with risk of CHD and coronary atherosclerosis severity among NAFLD patients[J]. Cardiovasc Diabetol, 2022, 21(1): 123.
19. Libby P, Pasterkamp G, Crea F, et al. Reassessing the mechanisms of acute coronary syndromes[J]. Circ Res, 2019, 124(1): 150-160.
20. Sacks FM, Pfeffer MA, Moye LA, et al. The effect of pravastatin on coronary events after myocardial infarction in patients with average cholesterol levels. Cholesterol and recurrent events trial investigators[J]. N Engl J Med, 1996, 335(14): 1001-1009.
21. Long-Term Intervention with Pravastatin in Ischaemic Disease (LIPID) Study Group. Prevention of cardiovascular events and death with pravastatin in patients with coronary heart disease and a broad range of initial cholesterol levels[J]. N Engl J Med, 1998, 339(19): 1349-1357.
22. Patel SB, Wyne KL, Afreen S, et al. American association of clinical endocrinology clinical practice guideline on pharmacologic management of adults with dyslipidemia[J]. Endocr Pract, 2025, 31(2): 236-262.
23. Domanski MJ, TianX, Wu CO, et al. Time course of LDL cholesterol exposure and cardiovascular disease event risk[J]. J AmColl Cardiol, 2020, 76(13): 1507-1516.
24. Jin Z, Wang D, Zhang H, et al. Incidence trend of five common musculoskeletal disorders from 1990 to 2017 at the global, regional and national level: results from the Global Burden of Disease Study 2017[J]. Ann Rheum Dis, 2020, 79(8): 1014-1022.
25. Vitale C, Fini M, Speziale G, et al. Gender differences in the cardiovascular effects of sex hormones[J]. Fundam Clin Pharmacol, 2010, 24(6): 675-685.
26. Sangiorgi G, Roversi S, Biondi Zoccai G, et al. Sex-related differences in carotid plaque features and inflammation[J]. J Vasc Surg, 2013, 57(2): 338-344.
27. Khan Minhas AM, Sedhom R, Jean ED, et al. Global burden of cardiovascular disease attributable to smoking, 1990—2019: an analysis of the 2019 Global Burden of Disease Study[J]. Eur J Prev Cardiol, 2024, 31(9): 1123-1131.
28. Zhang L, Tong Z, Han R, et al. Global, regional, and national burdens of ischemic heart disease attributable to smoking from 1990 to 2019[J]. J Am Heart Assoc, 2023, 12(3): e028193.
29. 张茸祯, 贾敏, 娄豆豆, 等. 合并心血管疾病的高血压患者强化降压治疗研究进展[J]. 新医学, 2024, 55(4): 248-254. [Zhang EZ, Jia M, Lou DD, et al. Advances in intensive antihypertensive treatment in hypertensive patients complicated with cardiovascular disease[J]. New Medicine, 2024, 55(4): 248-254.]
30. 钱晰彦, 汤一帆, 李婷茹, 等. 高血压患者发生心血管疾病相关危险因素的Meta分析[J]. 中国循证心血管医学杂志, 2024, 16(12): 1416-1423. [Qian XY, Tang YF, Li TR, et al. Risk factors related to cardiovascular diseases in patients with hypertension: a Meta-analysis[J] Chinese Journal of Evidence-Bases Cardiovascular Medicine, 2024, 16(12): 1416-1423.]
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