1990–2021年中国败血症的发病率和死亡率：全球疾病负担研究的分析

《Journal of Intensive Medicine》：Sepsis incidence and mortality in China, 1990–2021: analysis for the Global Burden of Disease Study

　　庞明敏|张琦|王浩宇|张世汉|李亚楠|卢梦菲|张淼萨|王浩
山东大学齐鲁医院重症监护医学系，济南，250012，中国

**摘要**
背景
败血症是一种危及生命的机体对感染的调节失常反应，会导致器官功能障碍，仍然是全球可预防健康损失的主要来源。然而，其在中国的影响尚未得到充分描述。因此，我们根据GBD 2021框架估计了1990年至2021年中国败血症的发病率和死亡率。

**方法**
利用特定的中国GBD 2021基准值以及公开的可得GBD数据，我们通过分段对数线性插值重建了1990年至2021年全年龄段败血症的发病率和死亡率。广义病因组的负担是根据中国GBD数据中的年份额分配的。由于缺乏直接的中国年龄标准化基准值，年龄标准化发病率和死亡率被视为敏感性分析。同时，我们也检验了分段线性插值和单调三次Hermite（PCHIP）插值在敏感性分析中的效果。

**结果**
2021年，中国估计有6,773,717例新发败血症病例（95%置信区间[UI]为4,828,778-9,275,569例）和2,480,000例败血症相关死亡（2,080,000-2,950,000例）。从1990年到2021年，新发病例数增加，败血症相关死亡人数略有下降，而年龄标准化发病率和死亡率大幅度下降。感染性败血症仍然是导致死亡的主要原因，且其负担主要集中在男性和老年人中。

**结论**
败血症仍然是中国健康损失的主要来源。尽管年龄标准化率有所下降，但绝对负担仍然很大，感染性败血症仍占死亡人数的最大比例，尤其是老年人和男性以及患有慢性疾病的人群面临更高的风险。

**引言**
败血症被定义为一种危及生命的机体对感染的调节失常反应，会导致器官功能障碍[1]，是可预防死亡和健康损失的主要但尚未完全量化的原因[2,3]。尽管在败血症的识别、标准化管理和感染预防方面取得了显著进展[4,5]，但由于败血症通常被记录为死亡的中间原因而非根本原因，且缺乏标准的全国时间序列数据，因此其负担仍难以准确描述。最近的中国研究和系统综述提高了证据基础[6,7]，但这些研究仅涵盖了部分全国负担。一项关于住院败血症的全国性研究表明，标准化医院发病率从2017年的每10万人328.25例上升到2019年的每10万人421.85例，其中57.5%的病例发生在65岁以上的成年人中[8]；而一项基于人群的死亡率研究显示，尽管2006年至2025年间年龄标准化死亡率有所下降，但在男性、老年人和中国西部地区，败血症的负担仍然较高[9]。2026年基于GRAM框架的中国败血症负担分析进一步强调了老年人及婴儿的高死亡率和病原体耐药性的日益突出[9]。然而，这些研究并未提供在GBD 2021框架内明确的中国特定发病率和死亡率估计值，以及广泛的病因分类和统一的国家时间趋势。同时，标准的GBD数据无法直接解读中国的败血症时间序列，而GBD败血症框架中使用的原始个体级别数据集也未公开。因此，需要基于公开的中国GBD数据和公布的日本GBD基准值，重新构建一个透明的中国特定数据集，以阐明长期的国家模式，而不必重新估计原始的GBD模型。为此，我们使用了2025年GBD败血症论文中报告的中国特定GBD 2021结果，重建了1990年至2021年中国败血症的发病率和死亡率[10]。我们的目标是描述全年龄段负担、年龄标准化发病率和死亡率的时间模式、性别、年龄和广义病因类别的变化，以及不同插值假设下国家序列的稳健性。

**研究设计与数据来源**
本研究基于公开的可得GBD 2021结果和2025年GBD败血症论文[10]的内容，对1990年至2021年中国败血症负担进行了二次分析。工作数据集包括按年份、性别、年龄组和指标划分的中国特定GBD数据，以及从已发布的表格中提取的中国全年龄段败血症基准值，并将中国GBD的病因分类为感染、非传染性疾病和伤害进行了本地化映射。由于我们无法访问GBD合作方使用的原始个体级别多病因死亡或医院数据集，所有结果应视为与公布的中文GBD败血症结果一致的国家估计值。

**定义与分析范围**
败血症的定义遵循2025年GBD败血症论文[10]中的概念框架，即败血症被视为一种危及生命的机体对感染的调节失常反应，是通往死亡或重症的中间事件。在本研究中，我们没有对原始ICD编码记录中的败血症进行重新分类，而是采用了公布的败血症框架，并根据报告的国家基准值估计相应的中国数据序列。这种区别很重要，因为本研究并非对原始GBD回归模型的重新估计。主要的目标输出是中国的新发败血症病例数、败血症相关死亡人数及其相应比率。对于全年龄段计数和粗率，我们将估计值与2025年论文补充文件中报告的中国特定值对齐。这些表格提供了1990年、2019年和2021年的主要参考值。

**校准框架与关键假设**
我们的估计依赖于三个预先指定的假设：首先，使用分段对数线性函数对公布的基准年份之间的年度发病率和死亡率进行插值，这意味着年与年之间的变化是成比例的，而非绝对的；其次，将中国GBD输出中的年份额应用于与公布的基准值对齐的国家总数；第三，由于补充文件未直接报告中国的年龄标准化序列，因此将年龄标准化发病率和死亡率作为敏感性分析提供，而非主要输出。

**广义病因组**
我们使用了包含感染、伤害和非传染性疾病的三大类框架。对于分组发病率，将本地出口中的中国GBD病因分类为这三类，并在年度内对年份额进行标准化，然后应用于与公布的基准值对齐的国家总数；对于分组死亡率，直接从2025年论文补充文件中获取感染性和非感染性子总数，并根据中国GBD的总体输出将非感染性子总数分配给非传染性疾病和伤害。我们将这些结果描述为基于中国GBD份额的分组估计，而非直接观测值。

**性别特定、年龄特定和年龄标准化分析**
通过将中国GBD输出中的比例分布应用于与公布的基准值对齐的国家序列，得出性别特定和年龄特定的估计值。对于2021年的败血症相关死亡年龄分布，将中国GBD输出中的年龄份额重新调整为与公布的基准值对齐的病因特定死亡率总数。这种方法保持了中国GBD输出中的年龄结构，同时与公布的全国总数保持一致。我们没有直接从论文补充文件中推断性别特定的分组发病率。

**年龄标准化敏感性分析**
由于2025年补充文件提供的是全年龄段的粗率而非直接的中国特定年龄标准化序列，因此分别处理年龄标准化发病率和死亡率。我们在敏感性分析中保留了截至2019年中国GBD输出中的长期年龄标准化轨迹，并应用2019-2021年粗率序列中的相对变化。为了评估稳健性，我们使用分段线性插值和单调三次Hermite插值重复了国家插值，并将差异与主要的分段对数线性序列进行了比较（表S1）。

**统计呈现**
结果以计数或率的形式呈现，并附有95%置信区间，遵循GBD败血症报告的风格[11]。正文强调了与公布的中文基准值对齐的全年龄段发病率和死亡率，而年龄标准化分析明确标记为敏感性分析，分组分解标记为基于中国GBD份额的分组估计，而非直接的GBD输出。由于GBD合作方使用的原始医院入院数据集未公开，因此未重新估计，病例死亡率仅作为探索性的推断人群水平死亡率比进行总结，定义为估计的败血症相关死亡人数除以估计的新发败血症病例数。

**结果**
1990年至2021年间，中国的败血症绝对发病率从439万例（95%置信区间337万–552万例）增加到677万例（483万–928万例）（表1）。这一增长在男女两侧均有所体现：女性从219万例（169万–275万例）增加到337万例（241万–460万例），男性从220万例（168万–279万例）增加到341万例（241万–468万例）。绝对计数和粗率的总体时间趋势见图S1。

**图1. 1990年和2021年中国败血症新发病例数和败血症相关死亡人数**
- 1990年：新发病例数（95%置信区间）：4,390,840例（3,373,824–5,522,713例）；6,773,717例（4,828,778–9,275,569例）
- 女性：新发病例数（95%置信区间）：2,191,569例（1,691,112–2,745,641例）；3,368,542例（2,412,199–4,595,774例）
- 男性：新发病例数（95%置信区间）：2,199,271例（1,676,433–2,791,255例）；3,405,175例（2,411,236–4,682,025例）
- 死亡病例数（95%置信区间）：两者均为2,795,000例（2,530,000–3,080,000例）；2,480,000例（2,080,000–2,950,000例）
- 女性：死亡病例数（95%置信区间）：1,255,016例（1,102,494–1,421,181例）；1,017,347例（817,663–1,288,756例）
- 男性：死亡病例数（95%置信区间）：1,539,984例（1,341,444–1,760,245例）；1,462,653例（1,178,943–1,823,156例）

数据显示为n（95%置信区间），除非另有说明。男女的估计值均基于1990–2021年论文中的中国基准值；通过将基于模型的性别份额应用于相应的两性总数得出。在同一时期，败血症相关死亡人数从1990年的280万例（95%置信区间253万–308万例）略有下降至2021年的248万例（208万–295万例）（表1）。女性死亡人数从126万例（110万–142万例）降至102万例（82万–129万例），男性从154万例（134万–176万例）降至146万例（118万–182万例），尽管男性的负担仍然较高。图S1进一步表明，粗死亡率曲线在最近时期出现下降后有所反弹。

败血症的总体推断死亡率比（定义为估计的败血症相关死亡人数除以估计的新发败血症病例数）从1990年的63.7%（95%置信区间45.8–91.3%）下降至2021年的36.6%（95%置信区间22.4–61.1%）。2019年至2021年间，总体推断死亡率比总体保持稳定，从36.7%（95%置信区间23.1–59.7%）降至36.6%（95%置信区间22.4–61.1%）。我们未将特定病因的推断死亡率比解释为临床CRF，因为分子和分母来自不同的模型组成部分，在基于中国GBD份额的分组分配中可能不稳定的情况下。相应的探索性推断死亡率比趋势见图S2。

1990年至2021年间，所有三大广义病因组的年龄标准化发病率均有所下降（图1）。2021年，感染性败血症的年龄标准化发病率最高，而非传染性疾病和伤害引起的发病率在整个研究期间始终较低。相应的年龄标准化发病率和死亡率趋势见图S3，年龄标准化发病率的敏感性分析见图S4。2021年，男性总体上的年龄标准化死亡率明显高于女性（每10万人63.4例对比35.3例；表3），并且在所有三个主要病因类别中也是如此（表2）。在年龄标准化发病率方面，男性的感染性败血症和外伤性败血症发病率高于女性，而非传染性疾病导致的败血症发病率则略高于女性。

表3. 1990年和2021年中国败血症的年龄标准化发病率及与败血症相关的年龄标准化死亡率
| 年份 | 每10万人年龄标准化发病率（95%置信区间） |
|------|-------------------|
| 1990年 | 男性：706.9（657.1-763.5）女性：727.9（680.0-785.3） |
| 2021年 | 男性：687.2（634.0-747.7）女性：634.9（517.2-656.2） |

数据为每10万人发病率（95%置信区间）。CI=不确定性区间。这些年龄标准化率是在敏感性分析中估算得出的。

2021年针对不同年龄段的败血症相关死亡数据的分析揭示了不同的负担模式（图2）。感染性败血症死亡在儿童和老年人中均较为常见，其中85-89岁年龄段的死亡人数最多；而外伤性败血症死亡在所有年龄段中相对较低，而非传染性疾病导致的败血症死亡则随年龄增长而急剧上升，并在80-84岁年龄段达到峰值。这些年龄结构化的模式与图1以及图S3-S5中的年龄标准化分析结果相辅相成。进一步分析表明，在整个研究期间，感染和非传染性疾病始终是败血症的主要原因，而外伤仅占较小比例（图S6）。在死亡率分析中，感染性病因在1990年占败血症相关死亡的66.5%，2021年为56.5%；而非感染性病因的贡献逐渐增加（图S7）。在年龄标准化敏感性分析中，发病率和死亡率均在2019年前有所下降，随后在2020-2021年出现小幅回升或趋于平稳（图S4和S5）。不同的插值方法得出的2020年全国估计结果几乎相同，表明主要的大流行期影响并不受插值方法选择的影响（表S1）。

图2. 2021年中国不同病因分类及年龄段下的败血症相关死亡情况。条形图显示了感染、非传染性疾病和外伤导致的死亡人数估计值；误差条表示95%的不确定性区间。

**讨论**
败血症仍然是中国健康损失的主要来源。尽管年龄标准化的发病率和死亡率随时间有所下降，但绝对负担仍然很高。感染性病因仍然是导致死亡的主要原因，而慢性疾病和人口老龄化则在人群层面逐渐增加了脆弱性。因此，减少中国的可预防败血症死亡需要采取综合策略，加强感染预防和早期败血症治疗，并将败血症预防纳入慢性疾病管理和健康老龄化计划中。

这项研究有几个优势。通过应用统一的基于GBD（全球疾病负担）的框架对1990年至2021年的数据进行分析，我们能够在一个统一的分析框架内考察感染、外伤和非传染性疾病的长期败血症趋势。这种方法还使我们能够将败血症视为多种病因下的中间状态，而不仅仅是医院内的病例。然而，该研究也有一些局限性。首先，分析结果受到GBD估计值的不确定性影响，易受编码实践、报告不足、分类错误、数据可用性以及将败血症记录为中间死因而非根本死因等因素的影响。其次，年龄标准化敏感性分析依赖于2019年的中国GBD年龄标准化路径，并在此之后应用了2019-2021年的粗死亡率变化；如果败血症的年龄结构与全国总体趋势不同，或者大流行期间感染模式和医疗使用变化未能完全反映在粗死亡率中，这可能会低估或高估实际的年龄标准化变化。第三，探索性推断的死亡率比率不应被视为医院内的病例死亡率，因为死亡和发病率是基于不同模型组成部分估算的，且未对时间滞后进行建模，基于中国GBD比例的组别分配可能导致不稳定的病因特异性值。第四，尽管主要采用了分段对数线性插值方法，但线性和单调三次Hermite插值方法也得出了类似的定性结论和2020年的估计结果，最大的差异出现在2019年之前的插值段，而非大流行期间。

这些发现对中国预防和卫生政策具有直接意义。尽管感染性败血症的发病率有所下降，但感染预防仍应是重点。需要继续投资于疫苗接种、感染控制、抗菌药物管理、严重感染的快速识别以及及时的医疗干预。同时，非传染性疾病导致的败血症比例上升表明，应将败血症预防纳入慢性疾病管理中，特别是对于患有糖尿病、慢性心肺疾病、慢性肾病、恶性肿瘤、虚弱状态和多重疾病的患者[12]。男性死亡率的持续较高进一步表明，预防和早期识别策略应针对高风险男性人群，尤其是那些吸烟量大、职业风险高和就医延迟的人群。还需要根据不同年龄段制定特定的预防措施，包括加强对儿童的感染预防和对老年人健康状况恶化的监测。

年龄特定的模式支持了这一解读。感染性败血症在儿童中仍然重要，而非传染性疾病导致的死亡率随年龄增长而急剧上升，并成为老年人的主要死因。这种分布符合临床实际：儿童由于发育阶段的脆弱性容易发生严重感染，而老年人则受到虚弱、多重疾病、免疫衰老和反复就医等因素的影响[[13],[14],[15],[16]]。这一模式也与其他证据一致，表明儿科和新生儿败血症在中国以外的地区同样具有临床重要性[17,18]。晚年非传染性疾病导致的败血症比例上升对卫生系统规划具有重要意义，因为未来减少败血症死亡率不仅依赖于更好的急性感染管理，还依赖于对患有复杂慢性疾病的高风险老年人的长期管理。

男性持续的较高死亡率也需要特别关注。在感染性、外伤性和非传染性疾病导致的败血症中，男性的年龄标准化发病率和死亡率始终高于女性。先前的中国研究也报告了类似现象[8,15,19]。有几个合理的解释：历史上，中国男性的吸烟率远高于女性，这可能增加了呼吸道感染、慢性心肺疾病和严重感染后不良结局的风险[14]；男性可能面临更大的职业危害、外伤和一些慢性代谢疾病的危险，这些因素可能加剧了男性和女性之间的死亡差异。免疫和激素反应的生物学差异以及就医延迟或延迟就医也可能加重感染后的后果。尽管当前分析无法区分这些因素的相对贡献，但多个中国数据集中的男性高死亡率现象表明，性别差异是中国败血症中的一个稳定流行病学特征，需要采取有针对性的预防和临床措施。

我们的发现与中国之前的研究结果大体一致，并扩展了现有文献。Weng等人对全国范围内医院内败血症的分析显示，该负担主要集中在男性和老年人身上，尽管医院内死亡率有所下降，但仍具有临床重要性[8]。早期关于败血症相关死亡率的研究也记录了显著的全国性负担和明显的年龄及性别差异[16]。最近的一项基于人群的研究表明，败血症相关死亡率随时间有所变化，但仍是一个重大的公共卫生问题[19]。来自中国、美国、澳大利亚、新西兰和巴西的系统评价和荟萃分析也显示，败血症的发病率和死亡率仍然很高[6,7]。这些结果表明，尽管病例定义和数据来源不同，败血症仍然是多种医疗系统中的重大问题[2,3,20,21]。本研究通过三十年间的病因分析进一步证实了这一点，并显示在中国流行病学转变的过程中，感染性败血症仍然是死亡的主要原因，而非传染性疾病导致的败血症变得越来越突出。

非传染性疾病导致的败血症比例上升很可能反映了中国的广泛流行病学转变。近年来，糖尿病、心血管疾病、慢性肾病、慢性肺病和恶性肿瘤等慢性疾病在 middle-aged 和老年人中的发病率逐渐增加[15,22]。这些疾病通过多种途径增加了感染的易感性，包括免疫功能障碍、多次就医、侵入性操作和重复住院等。它们还减少了身体的生理储备，使得急性感染更容易发展为器官衰竭。在这种情况下，非传染性疾病导致的败血症增加不应被视为与感染无关的现象，而应被视为慢性疾病加剧了感染性疾病的严重性和致命性的结果。

感染性败血症与非传染性疾病导致的败血症之间的差异在中国背景下是生物学和流行病学上合理的。感染性败血症发病率的下降很可能反映了卫生条件的长期改善、疫苗接种率的提高、母婴医疗保健的改善以及常见传染病的控制。尽管如此，感染性败血症仍然是导致死亡的主要原因，表明严重感染仍然具有很高的致命性。这一解释与先前的中国研究一致，表明即使在死亡率下降的情况下，败血症相关死亡率仍然很高[8,16,19]。这也与近期中国范围内的负担分析一致，表明感染相关死亡率在高风险年龄段仍然很高，并继续构成重大的公共卫生挑战[9]。在实际应用中，初级感染预防的进步尚未转化为重症患者死亡数量的显著减少。

这项研究提供了1990年至2021年中国败血症发病率和死亡率的人群水平评估，并阐明了败血症的流行病学背景如何随时间变化。四个主要发现值得强调：首先，年龄标准化发病率和死亡率有所下降，但绝对负担仍然很高；其次，2021年感染性败血症仍然是导致败血症相关死亡的主要原因；第三，非传染性疾病导致的败血症贡献逐渐增加，表明慢性疾病在中国败血症风险中的作用日益重要；第四，男性相对于女性的负担更高，且非传染性疾病导致的败血症在老年人中的比例逐渐增加。总体而言，这些发现表明中国的败血症越来越多地受到严重感染、人口老龄化、多重疾病以及不同人群风险暴露的相互作用的影响。

**作者贡献说明**
Mingmin Pang：可视化、软件开发、正式分析、数据管理
Qi Zhang：写作——审稿与编辑、方法学、调查
Haoyu Wang：写作——初稿撰写、方法学、正式分析
Shihan Zhang：软件开发、资源管理、正式分析
Yanan Li：验证、数据管理
Mengfei Lu：可视化、验证、方法学
Miaosa Zhang：可视化、软件开发
Hao Wang：写作——审稿与编辑、监督、资金获取