全球疾病负担统计

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最新:全球卒中数据报告解读(完整版)

最新:全球卒中数据报告解读(完整版)

最新:全球卒中数据报告解读(完整版)摘要2022年,世界卒中组织在旗下《国际卒中杂志》上发表了2项最新全球卒中统计报告,更新了全球的卒中发病率和死亡率分布,分析了性别和地理差异,并提供了卒中归因危险因素最新数据。

2019年全球疾病负担研究调查结果显示,卒中仍然是世界上第二大死亡原因,也是第三大残疾合并死亡原因。

从1990年至2019年,卒中的疾病负担(按绝对病例数计算)大幅增加,目前全球卒中负担以较大比例分布于低收入和中低收入国家,且70岁以下人群卒中患病率和发病率显著增加。

全球卒中的五大主要危险因素包括高收缩压、高体重指数、高空腹血糖、大气颗粒物污染和吸烟。

中国卒中防治正面临巨大挑战,卒中已成为中国成人致死、致残的第一位病因,也是中国伤残调整生命年的首位原因。

全球卒中疾病负担从1990年至2019年,全球卒中的疾病负担(按绝对病例数计算)大幅增加,卒中的发病率增加了70.0%,卒中死亡人数增加了43.0%,卒中导致的DALY增加了32%。

2019年,全球范围内估计共有1220万新发卒中患者[95%不确定区间(UnCertaintyinterval z UI)1100万~1360万],患病人数估计达1.01亿,卒中导致了1.43亿DALY o 全球25岁以上的成年人中,每4人就有1人在其一生中会发生卒中。

全球卒中发病和死亡情况总体概况2019年,全球范围内估计共有1220万新发卒中患者(1100万~1360万),患病人数估计达1.01亿,卒中导致了1.43亿DALY o 卒中的发病呈年轻化趋势,每年有超过16%的卒中发生在15-49岁的人群中,62%以上的卒中发生在70岁以下人群中。

曾经历过卒中且目前健在的患者中,15~49岁的人群占22%,70岁以下人群占67%,其中56%为女性。

卒中导致了650万人死亡(51%是男性),其中6%发生在15~49岁人群中;34%发生在70卒中信息BB ©全球毒年诃1220万新发卒中, 每3眇钟有一个全球89%的卒中死亡及卒中后 遢症发生在中低收入国事. 。

《疾病负担研究》课件

《疾病负担研究》课件

传染病仍不可忽视
03
尽管传染病发病率有所下降,但仍对全球健康构成威胁,特别
是在低收入国家。
主要疾病负担的地区分布
1 2
亚洲地区疾病负担最重
由于人口众多和医疗资源有限,亚洲地区面临最 大的疾病负担。
非洲地区传染病负担较重
非洲地区由于卫生条件差和医疗资源匮乏,传染 病发病率和死亡率较高。
3
北美洲和欧洲慢性病负担增加
关注弱势群体和欠发达地 区
针对弱势群体和欠发达地区, 制定针对性的疾病防控措施, 降低这些地区的疾病负担。
未来研究方向与展望
深入研究特定疾 病的负担
针对特定疾病,如癌症、心 血管疾病等,深入研究其负 担情况,为制定针对性的防 控措施提供依据。
探索新的数据来 源和评估方法
随着科技的发展,新的数据 来源和评估方法将不断涌现 ,为疾病负担研究提供更多 可能性。
疾病负担研究对于制 定公共卫生政策、预 防和控制疾病具有重 要意义
研究目的与意义
研究目的
通过对疾病负担的全面研究,了解各种疾病的发病率、死亡率、伤残率等指标 ,评估不同疾病的危害程度,为制定科学合理的公共卫生政策提供依据。
研究意义
有助于提高公众对疾病负担的认识,促进健康意识的提升;有助于优化医疗资 源配置,提高疾病防治效果;有助于推动公共卫生领域的研究和发展,为全球 健康事业做出贡献。
04
YLD是指因疾病导致的失能所损失的生命年,用于衡量失能对健康的 影响。
疾病负担的影响因素
遗传因素是指个体的基因组成对 疾病发生的影响。
环境因素包括自然环境和社会环 境,如空气质量、水污染、社会 经济状况等对疾病发生的影响。
行为因素包括饮食习惯、运动量 、吸烟、饮酒等对疾病发生的影 响。

流行病学中的全球疾病负担和健康不平等

流行病学中的全球疾病负担和健康不平等

流行病学中的全球疾病负担和健康不平等全球疾病负担和健康不平等是当今世界面临的重大挑战之一。

流行病学作为研究疾病在人群中分布和影响因素的科学,为我们深入了解全球疾病负担和健康不平等提供了框架和方法。

本文将探讨流行病学在揭示全球疾病负担和健康不平等方面的作用,并分析其对全球卫生政策的指导意义。

一、全球疾病负担的现状全球疾病负担是指各种疾病对不同人群的影响程度和累积效应。

根据世界卫生组织的统计数据,心血管疾病、癌症、呼吸系统疾病和传染病等是当前全球疾病负担的主要来源。

发展中国家由于医疗条件、卫生环境和经济因素等影响,往往承受着更重的疾病负担。

二、健康不平等的产生原因健康不平等是指在全球范围内不同人群和地区之间存在的卫生差异。

经济发达国家具备先进的医疗设施和资源,能够提供高质量的医疗服务和健康教育,因而享受较高水平的健康保障。

相反,发展中国家的卫生条件和医疗水平相对较差,贫困人口和农村地区的健康状况相对较差。

三、流行病学揭示全球疾病负担和健康不平等的作用流行病学在研究疾病负担和健康不平等方面具有独特的优势和价值。

首先,流行病学通过研究疾病在人群中的发病率和死亡率,揭示了不同地区、不同人群之间的卫生差异,为制定针对性的卫生政策提供依据。

其次,流行病学通过探索疾病的分布规律和风险因素,揭示了导致疾病负担和健康不平等的原因,为采取相应的预防和干预措施提供了科学依据。

此外,流行病学还可以通过建立数学模型预测和评估疾病的传播趋势和影响范围,为卫生规划和资源分配提供决策支持。

四、流行病学对全球卫生政策的指导意义基于流行病学研究的结果,制定并实施全球卫生政策是解决全球疾病负担和健康不平等的关键。

首先,全球卫生政策应重点关注发展中国家的医疗条件和卫生环境改善,提供适宜的医疗设施和健康资源,减轻其负担。

其次,推动全球卫生资源的公平分配,确保贫困地区和弱势人群能够获得基本的医疗保障和健康教育。

此外,加强传染病防控措施和国际合作,共同应对全球性传染病的挑战。

慢性病的全球负担与应对措施

慢性病的全球负担与应对措施

慢性病的全球负担与应对措施慢性病是指持续存在,严重影响生活质量和寿命的疾病。

在全球范
围内,慢性病已成为重要的公共卫生挑战,给社会和经济带来了巨大
负担。

本文将探讨慢性病的全球负担情况,并提出一些应对措施。

目前,慢性病在全球范围内呈上升趋势。

据世界卫生组织统计,全
球近三分之二的死亡是由于四类主要慢性病引起的,包括心血管疾病、癌症、慢性呼吸系统疾病和糖尿病。

这些慢性病占据了全球疾病负担
的绝大部分,给医疗系统和社会经济带来了沉重负担。

在发展中国家,慢性病也越来越成为主要健康威胁。

随着生活方式
的改变和城市化进程的加速,发展中国家的慢性病患病率逐渐增高。

由于医疗资源有限、健康教育不足等原因,这些国家面临着更为严峻
的挑战。

如果不加以有效干预和控制,慢性病将对这些国家的可持续
发展构成严重威胁。

要解决全球慢性病负担问题,需要多方合作,采取综合措施。

首先,政府部门应该加大对慢性病的投入,提高医疗资源配置和服务水平。

其次,要加强慢性病的预防和控制工作,包括宣传健康知识、倡导健
康生活方式、加强早期筛查和干预等。

同时,还需要加强国际合作,
共同应对慢性病的挑战。

总之,慢性病的全球负担日益加重,需要各国政府、国际组织和社
会各界共同努力,开展全面、协调的应对措施。

只有通过合作与努力,才能有效减轻慢性病给全球带来的负担,提高人们的生活质量和健康
水平。

世界卫生统计报告2023

世界卫生统计报告2023

世界卫生统计报告2023概述世界卫生组织(World Health Organization,简称WHO)是联合国的专门机构,负责全球卫生事务和健康推广。

每年,WHO都会发布一份《世界卫生统计报告》,旨在提供对全球卫生状况的综合评估和分析。

本文将对2023年的世界卫生统计报告进行概述和重点分析。

1. 全球疾病负担据2023年的世界卫生统计报告显示,全球疾病负担持续增加。

在过去几十年里,许多发展中国家面临着传统传染病和非传染病的双重负担。

报告指出,心血管疾病、癌症和呼吸系统疾病是全球主要的疾病死因。

然而,艾滋病、疟疾和结核病等传染病仍然是一些低收入国家的主要健康挑战。

2. 健康基础设施和健康服务报告指出,全球卫生基础设施和健康服务的发展不平衡。

尽管在一些国家和地区取得了显著进展,但在其他地方,特别是在冲突地区和贫困地区,健康基础设施的建设和健康服务的覆盖率仍然面临巨大的挑战。

此外,报告还关注到全球医疗人员分布不均衡的问题,一些国家和地区仍然面临医疗人员短缺的困境。

3. 儿童健康和发展世界卫生统计报告2023强调了儿童健康和发展的重要性。

报告显示,尽管全球儿童死亡率有所下降,但在某些地区,儿童死亡率仍然居高不下。

此外,儿童患病率和儿童营养不良等问题仍然需要关注和改善。

报告呼吁各国加大对儿童健康和发展的投资,并推动儿童保健的可持续发展。

4. 非传染性疾病和生活方式因素世界卫生统计报告提醒我们,非传染性疾病和生活方式因素对全球健康产生了巨大的影响。

吸烟、高血压、高血糖、肥胖等生活方式因素被认为是导致心血管疾病、癌症和糖尿病等非传染性疾病的主要原因。

报告呼吁各国采取积极措施来预防和控制非传染性疾病,并促进健康的生活方式。

5. 疫苗接种和传染病控制报告指出,疫苗接种是预防传染病的有效方法之一,对于降低传染病的发病率和死亡率具有重要意义。

尽管全球疫苗接种率逐步提高,但仍有许多国家和地区面临疫苗供应不足和接种覆盖率不高的问题。

2024年卫生统计总结

2024年卫生统计总结

2024年卫生统计总结2024年是一个充满挑战和机遇的年份,全球各国在抗击COVID-19疫情的过程中经历了很多困难和变革。

在这一年里,卫生统计数据扮演了重要的角色,提供了对健康状况、疾病负担和卫生资源分布的详细了解。

本文将对2024年的卫生统计数据进行总结和分析。

一、疫情情况2024年是新冠疫情爆发后的第四个年头,全球范围内的疫情情况呈现出差异化。

在一些国家,特别是那些能够有效控制疫情的国家,疫情逐渐得到控制,病例和死亡人数呈现下降趋势。

然而,仍有许多国家和地区持续面临疫情的挑战,病例和死亡人数较高。

二、疾病负担除了新冠病毒之外,其他疾病的负担也是2024年卫生统计数据关注的重点。

在经过多年的努力后,全球某些传染病疫苗接种率有所提高,一些疾病的发病率下降。

然而,与此相反的是,慢性非传染性疾病的负担逐年上升。

例如,心血管疾病、癌症和糖尿病等慢性病在全球范围内造成的死亡人数和健康影响仍然很大。

三、卫生资源分布2024年,卫生资源在全球范围内的分布仍然存在不均衡现象。

一些国家和地区的卫生资源相对充足,人均卫生服务水平较高。

然而,许多低收入国家和贫困地区依然面临卫生资源匮乏的挑战,人们无法得到基本的卫生保健服务。

这种不平等导致了健康差距的进一步扩大。

四、健康数据收集和管理2024年,用于收集和管理卫生数据的技术工具得到了广泛应用。

电子健康记录系统在许多国家的医疗机构中得到推广和使用,有助于提高数据的准确性和可靠性。

此外,人工智能和大数据分析等技术也为卫生统计工作带来了新的机遇和挑战。

五、卫生统计方法和指标在2024年,卫生统计方法和指标得到进一步改进和完善。

此前,在衡量健康状况和卫生服务质量时主要依赖传统的指标如死亡率和出生率。

然而,在全球范围内,对更多的因素进行综合评估变得越来越重要,例如生活质量、健康期望寿命和失能率等。

总之,2024年的卫生统计数据提供了对全球卫生状况的全面了解。

虽然疫情仍然是一个主要挑战,但许多国家在疫苗接种和疫情防控方面取得了显著进展。

2020年全球癌症统计数据解读(全文)

2020年全球癌症统计数据解读(全文)

2020年全球癌症统计数据解读(全文)【摘要】GLOBOCAN 2020于2020年12月发布,估计了全球185个国家/地区的36种癌症发病率、死亡率以及癌症发展趋势等相关数据,分析了癌症的地区和性别差异,并新增2040年癌症负担的预测数据。

GLOBOCAN 2020数据库显示,2020年全球新发癌症19 292 789例,9 958 133例癌症患者死亡。

女性乳腺癌首次超过肺癌成为最常见的癌症,2020年新发乳腺癌2 261 419例,占总体癌症发病的11.7%,其次是肺癌(11.4%)、结直肠癌(10.0%)、前列腺癌(7.3%)和胃癌(5.6%)。

肺癌仍是导致癌症死亡的首要原因,估计有1 796 144人死于肺癌,占总体癌症死亡的18.0%,其次是结直肠癌(9.4%)、肝癌(8.3%)、胃癌(7.7%)和女性乳腺癌(6.9%),癌症发病和死亡呈明显的地区和性别差异。

本文对更新的数据库的重要内容进行了整理并加以解读。

【关键词】GLOBOCAN 2020;发病率;死亡率;全球估计癌症严重危害人类生命健康,根据世界卫生组织2019年的估计,在全球183个国家中的112个国家的年龄<70岁的人群中,癌症是导致人类死亡的第1或第2大原因。

了解癌症流行数据可为癌症防控提供基础信息和指导方向,为推广癌症病因学研究和描述全球癌症流行病学,1965年,国际癌症研究中心(International Agency for Research on Cancer,IARC)在法国里昂正式成立。

GLOBOCAN是IARC的一个重要项目,统计了全球185个国家/地区的36种癌症发病率、死亡率以及癌症发展趋势等相关数据,旨在概括全球癌症的流行病学及其对人类健康的影响,研究者可在IARC的全球癌症观察站上获得结果(https://gco.iarc.fr)。

2020年12月,IARC对数据库(原GLOBOCAN 2018)进行了更新,目前,GLOBOCAN 2020为GLOBOCAN数据库的最新版本。

疾病统计常用指标

疾病统计常用指标

计算方法
计算公式:发病率=(某特定时间内总人口中某病新病例人数/同期平均人口数)×K
K值取决于欲计算的发病率类型,K=100%时为粗发病率,K=100万/10万时为标准发病率,K=10万
通过比较不同地区、不同时间、 不同人群的发病率,可以了解某 病的流行趋势和分布特点,为制 定防控策略提供依据。
间接法
利用人口普查资料或人口变动抽样调查资料, 通过推算出分年龄死亡率,再计算总死亡率。
生命表法
根据生命表资料计算死亡率,通常用于编制生命表和评估人口预测模型的准确 性。
应用场景
公共卫生监测
监测不同地区、不同人群的死亡率变化趋势,为制定公共 卫生政策提供依据。
01
流行病学研究
分析不同疾病、不同死因的死亡率及其 影响因素,为制定防治措施提供科学依 据。
02
03
人口统计
评估人口增长、老龄化、性别比例等 人口学特征对死亡率的影响,为制定 人口政策提供参考。
04
CATALOGUE
病死率
定义
病死率
指一定时期内,某病患者死亡人数与同期该病平均确诊人数之比,它反映的是某种疾病对人的生命健康的危害程度和 医疗水平,是评价医疗质量和衡量社会卫生状况的重要指标。
通过比较不同地区、不同时间点的病死率,可以评估疾病控制和治疗效果 ,为制定疾病防治策略和改进医疗质量提供依据。
在评价病死率时,需要综合考虑各种影响因素,不能简单地以数值高低评 价医疗质量和卫生状况。
05
CATALOGUE
疾病负担
定义
疾病负担是指某一特定时期内,某一特定人群因某种疾病所消耗的资源或所带来 的损失。
疾病负担包括直接负担和间接负担,直接负担指因疾病导致的医疗费用、失能和 死亡等损失,间接负担指因疾病导致的劳动力丧失、生产力下降等社会经济损失 。
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World Health Organization Organisation Mondiale de la Santé
Department of Measurement and HeES
April 2011
(a) This workbook contains summary estimates of mortality for WHO Member States for the year 2008. This update of estimates of deaths by cause, age and sex uses the same general methods as previous revisions carried out by WHO for 2002 and 2004 (1,2). Mortality estimates are based on analysis of latest available national information on levels of mortality and cause distributions as at the end of 2010 together with latest available information from WHO programs, IARC and UNAIDS for specific causes of public health importance. Data, methods and cause categories are described in an accompanying text document available on the WHO website (3). Member States were consulted on these estimates in late 2010 and comments or data provided by them were considered and incorporated where appropriate. These summary tables represent the best estimates of WHO – based on evidence available at the end of 2010 – rather than the official estimates of Member States. These estimates have been computed using standard categories and methods to ensure crossnational comparability . Therefore, they are not always the same as official national estimates, nor necessarily endorsed by specific Member States. (b) Underlying cause of death categories are defined in an Annex Table in the Data sources and methods documentation (3). (c) The data sources and methods used for the estimation of total deaths (all causes), and deaths by cause, for each Member State are summarized in Annex Table 4 of reference (3).
(f)
Maternal HIV deaths (deaths during pregnancy or within 42 days of end of pregnancy) exacerbated by HIV infection are classified as maternal deaths and counted there rather than as HIV deaths. (g) Does not include liver cancer and cirrhosis deaths or DALYs resulting from chronic hepatitis virus infection. (h) This cause category includes 'Causes arising in the perinatal period' as defined in the International Classification of Diseases, principally low birthweight, prematurity, birth asphyxia and birth trauma, and does not include all disability or deaths occurring in the neonatal period (under 28 days after birth). For example, congenital anomalies and injuries may also occur in the neonatal period but are classified to other cause categories. (i) Includes severe neonatal infections and other non-infectious causes arising in the perinatal period. (j) Includes macular degeneration and other age-related causes of vision loss not correctable by provision of glasses or contact lenses, together with deaths due to other sense organ disorders.
(d) Colour codes are used to summarize the levels of evidence for causes of death available for each Member State. Levels of uncertainty are highest for the last category, and caution should be used in comparing mortality levels across these countries for causes without country-specific information. Reasonably complete death registration data available with underlying cause of death coded using ICD-9 or ICD-10 without excessive use of inappropriate or non-specific codes. Incomplete death registration data, and/or other forms of nationally representative information on causes of death (eg. verbal autopsy, sample registration data) available. Cause of death models may be used to adjust for biases due to incomplete population coverage, other adjustments made using countryspecific information for specific causes. Country information on causes of death not available for most causes. Cause of death modelling used to estimate broad distribution of causes of death for Groups I, II and III by age and sex for the country level of all cause mortality and per capita income. Cause of death patterns within the three major cause groups based on death registration data from other countries in the region. Further country-level information and data on specific causes listed above was also used. Separate specific multicause models used for the major causes of child death. Note that levels of evidence will vary for specific causes within a country, and the above colour coded scheme does not attempt to provide that level of detail for specific causes. In general, country-level adjustments were made for cause-specific mortality estimates obtained from WHO technical programmes, IARC, UNAIDS and other sources for the following conditions: AIDS, TB, measles, pertussis, tetanus, dengue, malaria, schistosomiasis, trypanosomiasis, Japanese encephalitis, Chagas, maternal conditions (including abortion), cancers, drug use disorders, rheumathoid arthritis, road traffic accidents and war. See reference (3) for details. (e) UN estimates of de-facto population (2008 Revision) (4). Estimated death rates by age, sex for underlying causes of death as defined by the ICD classification rules, are applied to the UN estimates of de-facto resident population for 2008 to give numbers of expected deaths by cause for each Member State.
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