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中华老年病研究电子杂志 ›› 2020, Vol. 07 ›› Issue (03) : 29 -35. doi: 10.3877/cma.j.issn.2095-8757.2020.03.007

所属专题: 文献

Meta分析

中国老年期痴呆患病率Meta分析
李世明1, 陈再芳2, 冯为1, 张紫娟1, 吴越1, 杨雀屏1,()   
  1. 1. 214000 南京医科大学附属无锡精神卫生中心社会防治办公室
    2. 214000 无锡市疾病预防控制中心
  • 收稿日期:2019-12-12 出版日期:2020-08-28
  • 通信作者: 杨雀屏
  • 基金资助:
    无锡市基层适宜卫生技术推广项目(T201520); 无锡市哲学社会科学课题(15-C-32)

Prevalence of dementia in the elderly in China: A systematic review and Meta analysis

ShiMing Li1, ZaiFang Chen2, Wei Feng1, ZiJuan Zhang1, Yue Wu1, QuePing Yang1,()   

  1. 1. Department of Social Prevention, Wuxi Mental Health Center affiliated to Nanjing Medical University, Wuxi 214000, China
    2. Wuxi Center for Disease Control and Prevention, Wuxi 214000, China
  • Received:2019-12-12 Published:2020-08-28
  • Corresponding author: QuePing Yang
  • About author:
    Corresponding author: Yang Queping, Email:
引用本文:

李世明, 陈再芳, 冯为, 张紫娟, 吴越, 杨雀屏. 中国老年期痴呆患病率Meta分析[J/OL]. 中华老年病研究电子杂志, 2020, 07(03): 29-35.

ShiMing Li, ZaiFang Chen, Wei Feng, ZiJuan Zhang, Yue Wu, QuePing Yang. Prevalence of dementia in the elderly in China: A systematic review and Meta analysis[J/OL]. Chinese Journal of Geriatrics Research(Electronic Edition), 2020, 07(03): 29-35.

目的

通过Meta分析了解我国老年期痴呆的患病情况。

方法

检索1979-2019年中国期刊全文数据库、万方数据库、中国生物医学文献数据库、维普数据库中有关中国老年期痴呆患病率研究文献,以及PubMed数据库中1946-2019年关于中国老年期痴呆患病率的相关文献。根据STROBE声明中针对横断面研究的评价标准进行文献质量评价,利用Stata 12.0软件合并患病率,并对性别、地区、年龄等因素进行亚组分析,采用Egger检验及漏斗图评估各文献发表偏倚,并作敏感性分析。

结果

共纳入文献48篇,总样本量165 192例;其中43篇文献报道了不同性别的人数,男70 448例,女81 668例。中国老年期痴呆总患病率为5.3%(95%CI=4.5%-6.0%)。亚组分析结果显示,女性患病率高于男性,文化程度小学及以下患病率高于小学以上,≥70岁年龄组患病率高于60~69岁组,发表年份在2010-2019年的患病率高于1994-2009年,差异均有统计学意义(t=3.051、5.957、10.140、3.554,P<0.05)。不同地区和不同类型居住地的患病率差异无统计学意义(t=1.028、1.042,P>0.05)。

结论

我国老年期痴呆总体患病率较高,女性患病率明显高于男性,年龄越大患病率越高,应针对性采取适宜的预防策略加以控制。

Objective

To understand the prevalence of dementia in the elderly in China through Meta analysis.

Methods

We searched the CNKI database, Wanfang database, CBM database and VIP database from 1979 to 2019 about the prevalence of dementia in China, as well as the PubMed database from 1946 to 2019. The literature quality was evaluated according to the evaluation criteria for cross-sectional studies stated by STROBE, the combined prevalence rate was evaluated by Stata 12.0 software. The gender, region, age and other factors were analyzed by subgroup analysis. The publication bias was evaluated by egger test and funnel plot, and the sensitivity was analyzed.

Results

A total of 48 references were included, with a total sample size of 165 192, including 70 448 males and 81 668 females. The overall prevalence of dementia in the elderly in China was 5.3%(95%CI=4.5%-6.0%). The subgroup analysis showed that the prevalence rate of female was higher than that of male, the prevalence of primary school and below was higher than that of above primary school, the prevalence of the aged ≥ 70 years was higher than that of the aged 60~69 years, the prevalence rate of publication year in 2010-2019 was higher than that in 1994-2009, all the differences were statistically significant (t=3.051, 5.957, 10.140, 3.554; P < 0.05). There was no statistically significant difference in the prevalence rate among different regions and different types of residence (t=1.028, 1.042; P > 0.05).

Conclusion

The prevalence rate of dementia in the elderly is higher in China, and the prevalence rate of female is significantly higher than that of male, and the prevalence rate increases with age, Therefore, appropriate prevention strategies should be taken to control it.

图1 文献检索流程图
表1 纳入文献基本情况及质量评分
第一作者 发表年份 地区 诊断标准 抽样方法 年龄(岁) 患病例数 总例数 男(例) 女(例) 质量评分
Shen Yucun[7] 1994 北京市 DSM-Ⅲ 整群 ≥60 14 1 090 505 585 9
王天祥[8] 1994 阜阳市 ICD-10、CCMD-2-R 整群 ≥65 145 2 749 998 1 751 12
薛冠华[9] 1997 广州市 DSM-Ⅲ-R 随机整群 ≥60 47 3 285 1 579 1 706 13
李增金[10] 1997 北京市 DSM-Ⅲ 整群 ≥60 63 1 027 372 655 8
吕书臣[11] 1998 舟山市 RDCD 整群分层 ≥60 119 1 689 823 866 13
张京立[12] 1998 北京市 DSM-Ⅲ-R 整群 ≥60 17 1 243 760 483 13
李淑然[13] 1999 北京市 ICD-10 整群 ≥60 40 1 593 697 896 14
范俭雄[14] 2000 南京市 DSM-Ⅲ-R 分层随机 ≥60 48 3 268 1 589 1 679 12
孙月吉[15] 2001 大连市 DSM-IV 分层随机整群 ≥60 180 2 000 884 1 116 8
龚建兵[16] 2002 儋州市 CCMD-3-R 整群 ≥60 39 2 961 1 210 1 751 14
邹开利[17] 2002 重庆市 DSM-Ⅳ-R 随机 ≥65 87 1 519 611 908 14
孙金华[18] 2002 云南省 MMSE 多点典型抽样 ≥60 81 6 476 2 977 3 499 8
汤哲[19] 2003 北京市 DSM-IV 分层随机整群 ≥60 209 2 788 - - 18
梁柳娟[20] 2003 南海市 DSM-IV 整群 ≥60 65 1 418 599 819 10
陈维雄[3] 2004 海南省 DSM -Ⅲ -R 机械抽样 ≥60 92 12 628 6 193 6 435 8
唐牟尼[21] 2005 成都市 DSM-Ⅲ 多阶段分层整群 ≥60 102 2 989 1 924 1 984 15
马崔[22] 2005 广州市 DSM-IV 分层随机整群 ≥65 182 3 780 1 539 2 241 13
袁也丰[23] 2005 南昌市 ICD-10、CCM-3 分层随机 ≥60 89 2 126 1 042 1 084 13
唐牟尼[24] 2007 广州市 DSM-IV 分层整群随机 ≥60 183 4 697 1 933 2 764 14
黄文湧[25] 2007 贵阳市 DSM-IV 多阶段分层整群 ≥60 64 3 229 1 227 2 002 14
谭杰华[26] 2007 湖北省 DSM-IV 分层整群 ≥60 102 2 958 - - 14
闫芳[27] 2008 北京市 ICD-10 整群 ≥65 48 1 160 499 661 13
栗克清[28] 2008 河北省 DSM-IV 多阶段分层整群 ≥65 218 2 126 1 100 1 026 15
魏会敏[29] 2008 保定市 CCMD-2-R 分层整群 ≥60 113 2 308 1 005 1 303 16
李红[30] 2009 福州市 DSM-IV 整群 ≥65 197 2 696 1 104 1 592 15
陈彬[31] 2009 福州市 CCMD-3、DSM-IV 整群 ≥60 141 2 373 1 039 1 334 14
季敏[32] 2010 上海市 DSM-IV 分层整群随机 ≥65 1 271 15 129 6 617 8 512 15
王峰[33] 2010 枣庄市 DSM-IV、ICD-10 整群 ≥60 77 1 500 968 532 13
李磊[34] 2011 安徽省 CCMD-3 整群 ≥65 21 1 090 497 578 13
樊清华[35] 2011 浙江省 DSM-IV 整群 ≥60 64 1 826 1 126 700 14
叶国英[36] 2011 宁波市 DSM-IV-R 整群 ≥60 145 2 445 1 344 1 101 15
康美玉[37] 2011 河北省 DSM-IV 多阶段分层整群 ≥60 263 3 632 1 937 1 695 16
孙宏贤[38] 2012 上海市 DSM-Ⅳ-TR 整群 ≥60 79 1 472 666 806 17
何秀山[39] 2012 瑞昌市 CCMD-3 整群 ≥65 29 1 029 412 617 14
马勇[40] 2013 上海市 DSM-Ⅳ、ICD-10 整群 ≥65 206 2 442 1 130 1 312 15
葛小平[41] 2014 长沙市 DSM-Ⅳ-TR 整群 ≥60 349 8 204 - - 14
Jia Jianping[42] 2014 长春等五市 DSM-IV 分层整群 ≥65 528 10 276 4 379 5 897 17
Ding Ding[43] 2014 上海市 DSM-IV 整群 ≥60 156 3 141 1 438 1 703 16
黄鹤鸣[44] 2014 深圳市 NINCDS-ADRDA 整群 ≥65 177 3 368 1 748 1 620 14
李秋琴[45] 2014 磐安市 CCMD-2-R 单纯随机 ≥60 102 2 451 1 235 1 216 13
张德华[46] 2015 牡丹江市 DSM-IV 整群 ≥60 109 2 761 1 529 1 232 13
廖君[47] 2015 南昌市 ICD-10 方便抽样 ≥60 612 9 733 4 784 4 949 13
李翀慧[48] 2015 天津市 DSM-IV 整群随机 ≥60 288 2 532 1 091 1 441 14
Ji Yong[49] 2016 天津市 DSM-IV 整群 ≥60 429 5 578 2 482 3 096 16
Li Yang[50] 2016 浙江省 NIA-AA 分层整群随机 ≥65 444 2 015 850 1 165 15
王刚平[51] 2016 天水市 DSM-IV 多阶段分层整群 ≥60 119 2 416 1 251 1 165 15
吴越[52] 2017 无锡市 NINCDS-ADRDA 分层整群随机 ≥60 205 4 195 2 051 2 144 14
Deng Jing[53] 2018 重庆市 MMSE、IADL 整群 ≥60 186 1 781 704 1 077 16
图2 中国老年期痴呆总体患病率Meta分析森林图
表2 中国老年期痴呆患病率亚组分析
图3 纳入文献漏斗图分析
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