引用本文： 王越, 劉魯蓉. 1990—2019年中國老年人跌倒發生與死亡趨勢及其年齡-時期-隊列模型分析. 中國循證醫學雜志, 2024, 24(7): 783-791. doi: 10.7507/1672-2531.202312175 復制
版權信息： ?四川大學華西醫院華西期刊社《中國循證醫學雜志》版權所有，未經授權不得轉載、改編
跌倒是全球老年人面臨的主要健康問題，且它在老年人意外傷害中的發生率和死亡率均居首位[1]，不僅給受害者及其家庭和社會帶來了沉重的經濟和心理負擔，同時對老年人健康促進工作形成巨大挑戰，阻礙了我國健康老齡化事業的發展。隨著我國人口老齡化程度的不斷加深，“健康老齡化”是發展主題更是必然要求，《“十四五”國民健康規劃》中強調要加強老年人傷害預防和干預，減少老年人意外跌倒[2]。因此，本研究利用Joinpoint回歸模型分析老年人跌倒發生與死亡的變化趨勢，運用年齡-時期-隊列模型估算年齡、時期和隊列因素對老年人跌倒發生與死亡的影響程度，為更好地開展老年人跌倒預防工作提供參考。
1 資料與方法
1.1 資料來源
數據來源于全球健康數據交換庫（global health data exchange，GHDx），該數據庫由美國華盛頓大學衛生計量與評估研究所開展的全球疾病負擔（global burden of disease，GBD）項目建立，旨在評估全球范圍內多種疾病、傷害、死亡以及其他危險因素對健康造成的負擔，中國地區數據主要來自于國家疾病監測系統、國家疾病預防控制中心死因登記報告信息系統、國家婦幼衛生監測網等[3]。本研究從中選取1990—2019年55～94歲中國老年人以每5歲分組的跌倒年齡標準化發生率（age-standardized incidence rate，ASIR）和年齡標準化死亡率（age-standardized mortality rate，ASMR）數據。
1.2 研究方法
Joinpoint回歸模型常用于分析時間變化趨勢以發現具有統計學意義的轉折點，并計算年度變化百分比（annual percent change，APC）和平均年度變化百分比（average annual percent change，AAPC）及其95%CI。本研究利用Joinpoint回歸模型對1990—2019年中國老年人跌倒ASIR和ASMR的變化趨勢進行分析，若APC、AAPC>0表示該段時間觀測指標呈上升趨勢；APC、AAPC<0表示該段時間內觀測指標呈下降趨勢；APC、AAPC=0表示趨勢無變化[4]，檢驗水準α=0.05。
APC模型以Poisson分布為基礎，主要用于對目標分析變量從年齡、時期、隊列三個維度進行分解，研究目標分析變量的年齡、時期、隊列效應，是目前人口學、流行病學及社會學領域中常用的統計學分析方法[5]。本研究將全國55歲及以上的老年人作為研究人群，APC模型要求年齡、時期和隊列的間距應保持一致，因此分為8個年齡組，時期分為6組，隊列分為13組。由于年齡、時期、隊列三者間存在高度共線性，無法滿足Poisson分布的獨立條件，因此，利用內生因子算法（intrinsic estimator，IE）進行APC模型的系數估計。為避免相鄰出生隊列信息重疊的影響，采用1992年、1997年、2002年、2007年、2012年和2017年單年時期組的數據代替5年時期組的平均數據進行分析[6]。本研究利用IE對APC模型進行求解，求解得到的系數大于0則說明發生或死亡風險增加，小于0則表示發生或死亡風險降低。對結果中的效應系數進行自然對數轉換可得到相對危險度（relative risk，RR），即可觀察年齡、時期、隊列對老年人跌倒發生率、死亡率的效應趨勢。
1.3 統計分析
使用Excel 2019導入數據并進行預處理，使用Joinpoint Regression Program 4.9.1.0計算APC和AAPC描述跌倒的發生和死亡趨勢，結果采用t檢驗，檢驗水準為α=0.05。利用Stata 15.0軟件中的“APC_IE”模塊對APC模型進行計算，利用赤池信息準則（Akaike information criterion，AIC）和貝葉斯信息準則（Bayesian information criterion，BIC）評價模型的擬合效果，結果采用雙側檢驗。使用GraphPad Prism 9.0軟件繪制折線圖。
2 結果
2.1 1990—2019年中國老年人跌倒發生趨勢變化
我國老年人跌倒ASIR總體呈波動上升趨勢，由1990年的1 972.47/10萬升至2019年的3 404.53/10萬。Joinpoint回歸結果顯示，除1990—1995年和2000—2005年跌倒ASIR有下降趨勢，其余年份均呈上升趨勢，1990—2019年年均增速為1.929%（AAPC=1.929%，t=19.246，P<0.001）。
男、女性老年人跌倒ASIR分別由1990年的1 797.55/10萬、2 141.38/10萬升至2019年的3 090.92/10萬、3 700.89/10萬。Joinpoint回歸結果顯示，男、女性老年人跌倒ASIR轉折年份均位于1995年、2000年、2005年、2008年和2011年，老年男性（AAPC=1.928%，t=16.399，P<0.001）年均增速高于老年女性（AAPC=1.923%，t=21.356，P<0.001）。見表1和圖1。
表1
1990—2019年中國老年人跌倒ASIR變化趨勢
圖1
1990—2019年中國老年人跌倒ASIR變化趨勢
2.2 1990—2019年中國老年人跌倒死亡趨勢變化
我國老年人跌倒ASMR總體呈波動上升趨勢，由1990年的20.17/10萬升至2019年的30.67/10萬。Joinpoint回歸結果顯示，除1990—1998年和2005—2010年跌倒ASMR有下降趨勢，其余年份均呈上升趨勢，1990—2019年年均增速為1.535%（AAPC=1.535%，t=8.402。P<0.001）。
男、女性老年人跌倒ASMR分別由1990年的21.14/10萬、19.23/10萬升至2019年的31.75/10萬、29.66/10萬。Joinpoint回歸結果顯示，老年男性跌倒ASMR轉折年份位于1998年、2001年、2005年、2009年和2017年，年均增速低于老年人總體水平（AAPC=1.407%，t=9.878，P<0.001）；老年女性跌倒ASMR轉折年份位于1998年、2001年、2005年和2011年，年均增速高于老年人總體水平（AAPC=1.562%，t=6.909，P<0.001）。見表2和圖2。
表2
1990—2019年中國老年人跌倒ASMR變化趨勢
圖2
1990—2019年中國老年人跌倒ASMR變化趨勢
2.3 中國老年人跌倒發生率的APC模型分析
2.3.1 年齡效應系數
老年男性跌倒發生風險隨年齡增長呈現先下降后上升趨勢，55～79歲年齡效應系數均小于0，說明在該年齡段跌倒發生風險減少；80～94歲年齡效應系數均大于0，說明在該年齡段跌倒發生風險增加。系數最大值和最小值分別出現在90～94歲、65～69歲年齡組，前者的發生風險是后者的2.895倍（exp1.063=2.895）。老年女性跌倒發生風險隨年齡增長呈現上升趨勢，在55～74歲年齡效應系數均小于0，說明在該年齡段跌倒發生風險減少；在75～94歲年齡效應系數均大于0，說明在該年齡段跌倒發生風險增加。系數最大值和最小值分別出現在90～94歲和55～59歲年齡組，前者的發生風險是后者的4.129倍（exp1.418=4.129）。見表3和圖3。
表3
1990—2019年中國老年人跌倒發生率的APC模型分析結果
圖3
中國老年人跌倒發生風險的年齡-時期-隊列效應系數
A1～A8分別表示55~59歲至90~94歲；B1～B6分別表示1990—1994年至2015—2019年；C1～C13分別表示1900—1904年至1960—1964年。
2.3.2 時期效應系數
1990—2019年間，無論是老年男性還是女性，除2005—2009年外，1990—1994年、1995—1999年、2000—2004年、2010—2014年和2015—2019年五個時期的效應系數均逐漸上升。系數最大值和最小值均出現在第六個時期組、第一個時期組，男、女性老年人在第六個時期組的發生風險分別是第一個時期組的2.092倍（exp0.738=2.092）和1.895倍（exp0.639=1.895）。
2.3.3 隊列效應系數
老年男性跌倒發生風險隨出生隊列推移呈現先上升后下降趨勢，1990—1909年、1940—1964年出生的老年男性效應系數小于0，跌倒發生風險減少；1910—1939年出生的老年男性效應系數大于0，跌倒發生風險增加。系數的最大值和最小值分別出現在1920—1924年、1960—1964年隊列，前者的發生風險是后者的1.786倍（exp0.580=1.786）。老年女性跌倒發生風險隨出生隊列推移總體呈現下降趨勢，1935—1964年出生的老年女性效應系數小于0，跌倒發生風險減少；1900—1934年出生的老年女性效應系數大于0，跌倒發生風險增加。系數的最大值和最小值分別出現在1900—1904年、1960—1964年隊列，前者的發生風險是后者的1.614倍（exp0.479=1.614）。
2.4 中國老年人跌倒死亡率的APC模型分析
2.4.1 年齡效應系數
老年男性跌倒死亡風險隨年齡增長總體呈現上升趨勢，55～79歲年齡效應系數均小于0，說明在該年齡段跌倒死亡風險減少；80～94歲年齡效應系數均大于0，說明在該年齡段跌倒死亡風險增加。系數最大值和最小值分別出現在90～94歲、60～64歲年齡組，前者的死亡風險是后者的24.754倍（exp3.209=24.754）。老年女性跌倒死亡風險隨年齡增長呈現上升趨勢，在55～74歲年齡效應系數均小于0，說明在該年齡段跌倒死亡風險減少；在75～94歲年齡效應系數均大于0，說明在該年齡段跌倒死亡風險增加。系數最大值和最小值分別出現在90～94歲、55～59歲年齡組，前者的死亡風險是后者的54.817倍（exp4.004=54.817）。見表4和圖4。
表4
1990—2019年中國老年人跌倒死亡率的APC模型分析結果
圖4
中國老年人跌倒死亡風險的年齡-時期-隊列效應系數
A1～A8分別表示55~59歲至90~94歲；B1～B6分別表示1990—1994年至2015—2019年；C1～C13分別表示1900—1904年至1960—1964年。
2.4.2 時期效應系數
1990—2019年間，老年男性跌倒死亡風險隨時期呈現上升趨勢，系數最大值和最小值出現在第六個時期組、第一個時期組，前者的死亡風險是后者的2.024倍（exp0.705=2.024）。老年女性跌倒死亡風險隨時期呈現波動上升趨勢，除1995—1999年外，1990—1994年、2000—2004年、2005—2009年、2010—2014年和2015—2019年五個時期的效應系數均逐漸上升，系數最大值和最小值出現在第六個時期組、第二個時期組，前者的死亡風險是后者的2.090倍（exp0.737=2.090）。
2.4.3 隊列效應系數
男、女性老年人跌倒死亡風險隨出生隊列推移總體呈現下降趨勢，1900—1934年出生的老年男性和女性的效應系數大于0，跌倒死亡風險增加；1935—1964年出生的老年男性和女性的效應系數小于0，跌倒死亡風險減少。系數最大值和最小值均出現在1905—1909年、1960—1964年隊列，男、女性老年人在前者的死亡風險分別是后者的2.838倍（exp1.043=2.838）和3.857倍（exp1.350=3.857）。
3 討論
研究結果顯示，1990—2019年中國老年總體、男性和女性跌倒ASIR和ASMR均呈現波動上升趨勢，其原因可能包括以下幾點：一是生理原因，我國人口老齡化進程明顯加快，人均期望壽命不斷增加，壽命延長所伴隨的身體變化增加了老年人的跌倒風險[7]，例如中樞處理能力下降導致的自身反應速度減慢，視力敏感性逐漸減弱導致的不能精確判斷環境中的障礙物和結構等[8]；二是心理原因，跌倒相關的心理問題（falls-related psychological concerns，FrPCs）愈發普遍，FrPCs包含跌倒恐懼、跌倒相關自我效能、平衡信心和預期結果[9]，這些心理問題與老年人的活動回避密切相關[10]，會因此出現肌肉無力、過度警覺導致適應不良的注意力偏差、頭暈以及步態不穩等現象[11]，增加了老年人的跌倒風險；三是外在原因，環境適老化尚未廣泛應用于居家及社會環境中，地面過滑、門檻絆腳/地面不平和沒有扶手等環境問題，均對老年人跌倒風險有著顯著影響[12]。在性別方面，老年女性跌倒ASIR高于男性，可能與女性人均期望壽命更高導致的高齡獨居可能性更大有關[13,14]，獨居者在日常生活中缺少照料者的協助[15]，同時年齡增大導致的雌激素下降促進了骨質疏松的發生[16]，均增加了女性跌倒發生風險；老年男性跌倒ASMR高于女性，符合我國傷害死亡男性高于女性的突出特點[17]，可能與男性承擔的社會及家庭分工有關，男性會更多地從事繁重、危險的活動，同時吸煙、飲酒和冒險行為等生活方式也增加了跌倒死亡風險[18]。因此，應當將高齡老人作為跌倒預防教育的重點人群，通過預防教育使其了解跌倒的原因、不良后果以及可防可控措施，同時還要重點關注跌倒發生及死亡的性別差異，有針對性地開展跌倒防控等相關工作。
年齡效應結果表明，中國老年男性的跌倒發生風險隨著年齡增長呈現先下降后上升的趨勢，其下降原因可能是老年男性參與勞動的時間隨著年齡的增長而減少[19]，易發跌倒的勞動環境、因勞動引發的虛弱和眩暈等跌倒相關風險因素也相應減少。老年女性的跌倒發生風險隨著年齡增長呈現上升趨勢，且上升速度加快，這與衰老帶來的生理、心理等變化密切相關。同時，男、女性老年人跌倒死亡風險均隨年齡增長總體呈現上升趨勢，老年男性、女性在90～94歲年齡組的死亡風險分別是60～64歲、55～59歲的24.754倍、54.817倍，提示年齡是老年人跌倒死亡的重要危險因素，老年人年齡越大，其跌倒死亡風險越高，可能與慢性病患病風險隨著年齡的增長而增加有關[20]，慢性病可能通過潛在的疾病過程或是治療的副作用（如活動量減少、肌肉功能減退、藥物服用增加等）增加老年人的跌倒死亡風險[21,22]，同時高齡老年人跌倒發生比例及危害遠遠高于其他年齡段的老年人，使得高齡跌倒死亡率較高。
時期效應結果表明，中國男、女性老年人跌倒發生風險均隨時期呈現先上升后下降再上升趨勢，隨著社會經濟的快速發展，居家及社會環境均發生較大改變，樓房的普及、地面不平和照明不良等環境危險因素均會增加老年人跌倒發生風險[13]，其中在2005—2009年出現跌倒發生率降低的時期拐點，可能與2008年北京奧運會掀起全民健身熱潮，老年人身體健康素質得到提升有關。同時，男、女性老年人的跌倒死亡風險均隨年份總體呈上升趨勢，可能與我國人口高齡化程度不斷加深有關，根據國家統計局2000年第五次全國人口普查和2020年第七次全國人口普查數據顯示，我國80歲及以上高齡老年人占老年人口比例已從9.23%升至13.56%，老齡人口高齡化趨勢明顯，高齡作為跌倒的重要獨立危險因素[23]，高齡老年人口比例的逐年增加直接導致老年人總體跌倒死亡風險增加。
隊列效應結果表明，中國老年男性的跌倒發生風險隨出生隊列推移呈現先上升后下降趨勢，1900—1924年出生的男性跌倒發生風險增高，原因可能是20世紀50年代后我國進入工業化建設時期，經濟負擔沉重、社會保障制度不健全等原因導致大量尚可繼續勞動的老年男性涌入勞動力市場，從事較為繁重、危險的工作，使得該出生隊列老年男性跌倒死亡風險增高，但這一推論仍需進一步驗證；老年女性的跌倒發生風險隨出生隊列推移呈現下降趨勢，其原因可能是出生越晚的老年人受教育程度越高[24]，而受教育程度越高則健康素養越高，自我健康管理能力也就越強[25]，不僅能夠及時發現并防控如頭暈、骨質疏松和步態不穩等跌倒危險因素，而且能夠掌握更多預防跌倒的相關知識，從而降低了跌倒發生的可能性。此外，男、女性老年人的跌倒死亡風險均隨出生隊列推移總體呈下降趨勢，原因可能是改革開放以來國家衛生健康事業取得了巨大進步，出生越晚診療服務水平和居民醫療保障水平越高，老年人跌倒發生后能夠得到妥善治療與預后。
本研究結果提示，中國老年人跌倒發生率及死亡率較高，與當前我國衛生健康事業高質量發展的要求產生了差距，側面反映出我國在老年人跌倒預防工作中的不足與改進空間。年齡是老年人跌倒發生及死亡的重要影響因素，隨著我國老齡化程度不斷加深，跌倒防控工作仍面臨較大挑戰。因此，我國老年人跌倒預防和健康指導工作應重視高齡老年人，同時關注老年女性跌倒發生風險因素以減少其跌倒發生可能，加大對老年男性跌倒后自救措施的宣講力度以減少其跌倒死亡風險，重視跌倒相關心理問題，推進適老化環境建設，加強防跌倒知識和技能學習，增強相關政策措施的針對性、可行性和有效性，努力使老年人跌倒預防工作在較短時間、較小成本、較大范圍中取得顯著成效，促進實現健康老齡化。
本研究的局限性：① 研究數據來自于2019年全球疾病負擔研究，其結果由系統動力學模型與統計學模型相結合計算獲得的估計數據，并非真實的觀測數據，難以避免估計結果失真的可能性[26]，未來需通過更多大型研究進一步驗證其結果的準確性。② 本研究中年齡、時期及出生隊列均以5歲（年）為組距進行組別劃分，因此某些細微變化趨勢可能被遮掩。建議未來研究采用組距更小的數據，從而更加精細、準確地掌握我國老年人跌倒發生與死亡風險的變化趨勢。
綜上所述，1990—2019年中國老年人跌倒ASIR和ASMR總體呈波動上升趨勢，老年女性跌倒ASIR高于男性，老年男性跌倒ASMR高于女性，中國老年男性與女性跌倒發生和死亡風險不同程度地受年齡效應、時期效應及隊列效應的影響，建議加強對高齡老年人跌倒、老年女性跌倒發生和老年男性跌倒死亡的預防工作。
跌倒是全球老年人面臨的主要健康問題，且它在老年人意外傷害中的發生率和死亡率均居首位[1]，不僅給受害者及其家庭和社會帶來了沉重的經濟和心理負擔，同時對老年人健康促進工作形成巨大挑戰，阻礙了我國健康老齡化事業的發展。隨著我國人口老齡化程度的不斷加深，“健康老齡化”是發展主題更是必然要求，《“十四五”國民健康規劃》中強調要加強老年人傷害預防和干預，減少老年人意外跌倒[2]。因此，本研究利用Joinpoint回歸模型分析老年人跌倒發生與死亡的變化趨勢，運用年齡-時期-隊列模型估算年齡、時期和隊列因素對老年人跌倒發生與死亡的影響程度，為更好地開展老年人跌倒預防工作提供參考。
1 資料與方法
1.1 資料來源
數據來源于全球健康數據交換庫（global health data exchange，GHDx），該數據庫由美國華盛頓大學衛生計量與評估研究所開展的全球疾病負擔（global burden of disease，GBD）項目建立，旨在評估全球范圍內多種疾病、傷害、死亡以及其他危險因素對健康造成的負擔，中國地區數據主要來自于國家疾病監測系統、國家疾病預防控制中心死因登記報告信息系統、國家婦幼衛生監測網等[3]。本研究從中選取1990—2019年55～94歲中國老年人以每5歲分組的跌倒年齡標準化發生率（age-standardized incidence rate，ASIR）和年齡標準化死亡率（age-standardized mortality rate，ASMR）數據。
1.2 研究方法
Joinpoint回歸模型常用于分析時間變化趨勢以發現具有統計學意義的轉折點，并計算年度變化百分比（annual percent change，APC）和平均年度變化百分比（average annual percent change，AAPC）及其95%CI。本研究利用Joinpoint回歸模型對1990—2019年中國老年人跌倒ASIR和ASMR的變化趨勢進行分析，若APC、AAPC>0表示該段時間觀測指標呈上升趨勢；APC、AAPC<0表示該段時間內觀測指標呈下降趨勢；APC、AAPC=0表示趨勢無變化[4]，檢驗水準α=0.05。
APC模型以Poisson分布為基礎，主要用于對目標分析變量從年齡、時期、隊列三個維度進行分解，研究目標分析變量的年齡、時期、隊列效應，是目前人口學、流行病學及社會學領域中常用的統計學分析方法[5]。本研究將全國55歲及以上的老年人作為研究人群，APC模型要求年齡、時期和隊列的間距應保持一致，因此分為8個年齡組，時期分為6組，隊列分為13組。由于年齡、時期、隊列三者間存在高度共線性，無法滿足Poisson分布的獨立條件，因此，利用內生因子算法（intrinsic estimator，IE）進行APC模型的系數估計。為避免相鄰出生隊列信息重疊的影響，采用1992年、1997年、2002年、2007年、2012年和2017年單年時期組的數據代替5年時期組的平均數據進行分析[6]。本研究利用IE對APC模型進行求解，求解得到的系數大于0則說明發生或死亡風險增加，小于0則表示發生或死亡風險降低。對結果中的效應系數進行自然對數轉換可得到相對危險度（relative risk，RR），即可觀察年齡、時期、隊列對老年人跌倒發生率、死亡率的效應趨勢。
1.3 統計分析
使用Excel 2019導入數據并進行預處理，使用Joinpoint Regression Program 4.9.1.0計算APC和AAPC描述跌倒的發生和死亡趨勢，結果采用t檢驗，檢驗水準為α=0.05。利用Stata 15.0軟件中的“APC_IE”模塊對APC模型進行計算，利用赤池信息準則（Akaike information criterion，AIC）和貝葉斯信息準則（Bayesian information criterion，BIC）評價模型的擬合效果，結果采用雙側檢驗。使用GraphPad Prism 9.0軟件繪制折線圖。
2 結果
2.1 1990—2019年中國老年人跌倒發生趨勢變化
我國老年人跌倒ASIR總體呈波動上升趨勢，由1990年的1 972.47/10萬升至2019年的3 404.53/10萬。Joinpoint回歸結果顯示，除1990—1995年和2000—2005年跌倒ASIR有下降趨勢，其余年份均呈上升趨勢，1990—2019年年均增速為1.929%（AAPC=1.929%，t=19.246，P<0.001）。
男、女性老年人跌倒ASIR分別由1990年的1 797.55/10萬、2 141.38/10萬升至2019年的3 090.92/10萬、3 700.89/10萬。Joinpoint回歸結果顯示，男、女性老年人跌倒ASIR轉折年份均位于1995年、2000年、2005年、2008年和2011年，老年男性（AAPC=1.928%，t=16.399，P<0.001）年均增速高于老年女性（AAPC=1.923%，t=21.356，P<0.001）。見表1和圖1。
表1
1990—2019年中國老年人跌倒ASIR變化趨勢
圖1
1990—2019年中國老年人跌倒ASIR變化趨勢
2.2 1990—2019年中國老年人跌倒死亡趨勢變化
我國老年人跌倒ASMR總體呈波動上升趨勢，由1990年的20.17/10萬升至2019年的30.67/10萬。Joinpoint回歸結果顯示，除1990—1998年和2005—2010年跌倒ASMR有下降趨勢，其余年份均呈上升趨勢，1990—2019年年均增速為1.535%（AAPC=1.535%，t=8.402。P<0.001）。
男、女性老年人跌倒ASMR分別由1990年的21.14/10萬、19.23/10萬升至2019年的31.75/10萬、29.66/10萬。Joinpoint回歸結果顯示，老年男性跌倒ASMR轉折年份位于1998年、2001年、2005年、2009年和2017年，年均增速低于老年人總體水平（AAPC=1.407%，t=9.878，P<0.001）；老年女性跌倒ASMR轉折年份位于1998年、2001年、2005年和2011年，年均增速高于老年人總體水平（AAPC=1.562%，t=6.909，P<0.001）。見表2和圖2。
表2
1990—2019年中國老年人跌倒ASMR變化趨勢
圖2
1990—2019年中國老年人跌倒ASMR變化趨勢
2.3 中國老年人跌倒發生率的APC模型分析
2.3.1 年齡效應系數
老年男性跌倒發生風險隨年齡增長呈現先下降后上升趨勢，55～79歲年齡效應系數均小于0，說明在該年齡段跌倒發生風險減少；80～94歲年齡效應系數均大于0，說明在該年齡段跌倒發生風險增加。系數最大值和最小值分別出現在90～94歲、65～69歲年齡組，前者的發生風險是后者的2.895倍（exp1.063=2.895）。老年女性跌倒發生風險隨年齡增長呈現上升趨勢，在55～74歲年齡效應系數均小于0，說明在該年齡段跌倒發生風險減少；在75～94歲年齡效應系數均大于0，說明在該年齡段跌倒發生風險增加。系數最大值和最小值分別出現在90～94歲和55～59歲年齡組，前者的發生風險是后者的4.129倍（exp1.418=4.129）。見表3和圖3。
表3
1990—2019年中國老年人跌倒發生率的APC模型分析結果
圖3
中國老年人跌倒發生風險的年齡-時期-隊列效應系數
A1～A8分別表示55~59歲至90~94歲；B1～B6分別表示1990—1994年至2015—2019年；C1～C13分別表示1900—1904年至1960—1964年。
2.3.2 時期效應系數
1990—2019年間，無論是老年男性還是女性，除2005—2009年外，1990—1994年、1995—1999年、2000—2004年、2010—2014年和2015—2019年五個時期的效應系數均逐漸上升。系數最大值和最小值均出現在第六個時期組、第一個時期組，男、女性老年人在第六個時期組的發生風險分別是第一個時期組的2.092倍（exp0.738=2.092）和1.895倍（exp0.639=1.895）。
2.3.3 隊列效應系數
老年男性跌倒發生風險隨出生隊列推移呈現先上升后下降趨勢，1990—1909年、1940—1964年出生的老年男性效應系數小于0，跌倒發生風險減少；1910—1939年出生的老年男性效應系數大于0，跌倒發生風險增加。系數的最大值和最小值分別出現在1920—1924年、1960—1964年隊列，前者的發生風險是后者的1.786倍（exp0.580=1.786）。老年女性跌倒發生風險隨出生隊列推移總體呈現下降趨勢，1935—1964年出生的老年女性效應系數小于0，跌倒發生風險減少；1900—1934年出生的老年女性效應系數大于0，跌倒發生風險增加。系數的最大值和最小值分別出現在1900—1904年、1960—1964年隊列，前者的發生風險是后者的1.614倍（exp0.479=1.614）。
2.4 中國老年人跌倒死亡率的APC模型分析
2.4.1 年齡效應系數
老年男性跌倒死亡風險隨年齡增長總體呈現上升趨勢，55～79歲年齡效應系數均小于0，說明在該年齡段跌倒死亡風險減少；80～94歲年齡效應系數均大于0，說明在該年齡段跌倒死亡風險增加。系數最大值和最小值分別出現在90～94歲、60～64歲年齡組，前者的死亡風險是后者的24.754倍（exp3.209=24.754）。老年女性跌倒死亡風險隨年齡增長呈現上升趨勢，在55～74歲年齡效應系數均小于0，說明在該年齡段跌倒死亡風險減少；在75～94歲年齡效應系數均大于0，說明在該年齡段跌倒死亡風險增加。系數最大值和最小值分別出現在90～94歲、55～59歲年齡組，前者的死亡風險是后者的54.817倍（exp4.004=54.817）。見表4和圖4。
表4
1990—2019年中國老年人跌倒死亡率的APC模型分析結果
圖4
中國老年人跌倒死亡風險的年齡-時期-隊列效應系數
A1～A8分別表示55~59歲至90~94歲；B1～B6分別表示1990—1994年至2015—2019年；C1～C13分別表示1900—1904年至1960—1964年。
2.4.2 時期效應系數
1990—2019年間，老年男性跌倒死亡風險隨時期呈現上升趨勢，系數最大值和最小值出現在第六個時期組、第一個時期組，前者的死亡風險是后者的2.024倍（exp0.705=2.024）。老年女性跌倒死亡風險隨時期呈現波動上升趨勢，除1995—1999年外，1990—1994年、2000—2004年、2005—2009年、2010—2014年和2015—2019年五個時期的效應系數均逐漸上升，系數最大值和最小值出現在第六個時期組、第二個時期組，前者的死亡風險是后者的2.090倍（exp0.737=2.090）。
2.4.3 隊列效應系數
男、女性老年人跌倒死亡風險隨出生隊列推移總體呈現下降趨勢，1900—1934年出生的老年男性和女性的效應系數大于0，跌倒死亡風險增加；1935—1964年出生的老年男性和女性的效應系數小于0，跌倒死亡風險減少。系數最大值和最小值均出現在1905—1909年、1960—1964年隊列，男、女性老年人在前者的死亡風險分別是后者的2.838倍（exp1.043=2.838）和3.857倍（exp1.350=3.857）。
3 討論
研究結果顯示，1990—2019年中國老年總體、男性和女性跌倒ASIR和ASMR均呈現波動上升趨勢，其原因可能包括以下幾點：一是生理原因，我國人口老齡化進程明顯加快，人均期望壽命不斷增加，壽命延長所伴隨的身體變化增加了老年人的跌倒風險[7]，例如中樞處理能力下降導致的自身反應速度減慢，視力敏感性逐漸減弱導致的不能精確判斷環境中的障礙物和結構等[8]；二是心理原因，跌倒相關的心理問題（falls-related psychological concerns，FrPCs）愈發普遍，FrPCs包含跌倒恐懼、跌倒相關自我效能、平衡信心和預期結果[9]，這些心理問題與老年人的活動回避密切相關[10]，會因此出現肌肉無力、過度警覺導致適應不良的注意力偏差、頭暈以及步態不穩等現象[11]，增加了老年人的跌倒風險；三是外在原因，環境適老化尚未廣泛應用于居家及社會環境中，地面過滑、門檻絆腳/地面不平和沒有扶手等環境問題，均對老年人跌倒風險有著顯著影響[12]。在性別方面，老年女性跌倒ASIR高于男性，可能與女性人均期望壽命更高導致的高齡獨居可能性更大有關[13,14]，獨居者在日常生活中缺少照料者的協助[15]，同時年齡增大導致的雌激素下降促進了骨質疏松的發生[16]，均增加了女性跌倒發生風險；老年男性跌倒ASMR高于女性，符合我國傷害死亡男性高于女性的突出特點[17]，可能與男性承擔的社會及家庭分工有關，男性會更多地從事繁重、危險的活動，同時吸煙、飲酒和冒險行為等生活方式也增加了跌倒死亡風險[18]。因此，應當將高齡老人作為跌倒預防教育的重點人群，通過預防教育使其了解跌倒的原因、不良后果以及可防可控措施，同時還要重點關注跌倒發生及死亡的性別差異，有針對性地開展跌倒防控等相關工作。
年齡效應結果表明，中國老年男性的跌倒發生風險隨著年齡增長呈現先下降后上升的趨勢，其下降原因可能是老年男性參與勞動的時間隨著年齡的增長而減少[19]，易發跌倒的勞動環境、因勞動引發的虛弱和眩暈等跌倒相關風險因素也相應減少。老年女性的跌倒發生風險隨著年齡增長呈現上升趨勢，且上升速度加快，這與衰老帶來的生理、心理等變化密切相關。同時，男、女性老年人跌倒死亡風險均隨年齡增長總體呈現上升趨勢，老年男性、女性在90～94歲年齡組的死亡風險分別是60～64歲、55～59歲的24.754倍、54.817倍，提示年齡是老年人跌倒死亡的重要危險因素，老年人年齡越大，其跌倒死亡風險越高，可能與慢性病患病風險隨著年齡的增長而增加有關[20]，慢性病可能通過潛在的疾病過程或是治療的副作用（如活動量減少、肌肉功能減退、藥物服用增加等）增加老年人的跌倒死亡風險[21,22]，同時高齡老年人跌倒發生比例及危害遠遠高于其他年齡段的老年人，使得高齡跌倒死亡率較高。
時期效應結果表明，中國男、女性老年人跌倒發生風險均隨時期呈現先上升后下降再上升趨勢，隨著社會經濟的快速發展，居家及社會環境均發生較大改變，樓房的普及、地面不平和照明不良等環境危險因素均會增加老年人跌倒發生風險[13]，其中在2005—2009年出現跌倒發生率降低的時期拐點，可能與2008年北京奧運會掀起全民健身熱潮，老年人身體健康素質得到提升有關。同時，男、女性老年人的跌倒死亡風險均隨年份總體呈上升趨勢，可能與我國人口高齡化程度不斷加深有關，根據國家統計局2000年第五次全國人口普查和2020年第七次全國人口普查數據顯示，我國80歲及以上高齡老年人占老年人口比例已從9.23%升至13.56%，老齡人口高齡化趨勢明顯，高齡作為跌倒的重要獨立危險因素[23]，高齡老年人口比例的逐年增加直接導致老年人總體跌倒死亡風險增加。
隊列效應結果表明，中國老年男性的跌倒發生風險隨出生隊列推移呈現先上升后下降趨勢，1900—1924年出生的男性跌倒發生風險增高，原因可能是20世紀50年代后我國進入工業化建設時期，經濟負擔沉重、社會保障制度不健全等原因導致大量尚可繼續勞動的老年男性涌入勞動力市場，從事較為繁重、危險的工作，使得該出生隊列老年男性跌倒死亡風險增高，但這一推論仍需進一步驗證；老年女性的跌倒發生風險隨出生隊列推移呈現下降趨勢，其原因可能是出生越晚的老年人受教育程度越高[24]，而受教育程度越高則健康素養越高，自我健康管理能力也就越強[25]，不僅能夠及時發現并防控如頭暈、骨質疏松和步態不穩等跌倒危險因素，而且能夠掌握更多預防跌倒的相關知識，從而降低了跌倒發生的可能性。此外，男、女性老年人的跌倒死亡風險均隨出生隊列推移總體呈下降趨勢，原因可能是改革開放以來國家衛生健康事業取得了巨大進步，出生越晚診療服務水平和居民醫療保障水平越高，老年人跌倒發生后能夠得到妥善治療與預后。
本研究結果提示，中國老年人跌倒發生率及死亡率較高，與當前我國衛生健康事業高質量發展的要求產生了差距，側面反映出我國在老年人跌倒預防工作中的不足與改進空間。年齡是老年人跌倒發生及死亡的重要影響因素，隨著我國老齡化程度不斷加深，跌倒防控工作仍面臨較大挑戰。因此，我國老年人跌倒預防和健康指導工作應重視高齡老年人，同時關注老年女性跌倒發生風險因素以減少其跌倒發生可能，加大對老年男性跌倒后自救措施的宣講力度以減少其跌倒死亡風險，重視跌倒相關心理問題，推進適老化環境建設，加強防跌倒知識和技能學習，增強相關政策措施的針對性、可行性和有效性，努力使老年人跌倒預防工作在較短時間、較小成本、較大范圍中取得顯著成效，促進實現健康老齡化。
本研究的局限性：① 研究數據來自于2019年全球疾病負擔研究，其結果由系統動力學模型與統計學模型相結合計算獲得的估計數據，并非真實的觀測數據，難以避免估計結果失真的可能性[26]，未來需通過更多大型研究進一步驗證其結果的準確性。② 本研究中年齡、時期及出生隊列均以5歲（年）為組距進行組別劃分，因此某些細微變化趨勢可能被遮掩。建議未來研究采用組距更小的數據，從而更加精細、準確地掌握我國老年人跌倒發生與死亡風險的變化趨勢。
綜上所述，1990—2019年中國老年人跌倒ASIR和ASMR總體呈波動上升趨勢，老年女性跌倒ASIR高于男性，老年男性跌倒ASMR高于女性，中國老年男性與女性跌倒發生和死亡風險不同程度地受年齡效應、時期效應及隊列效應的影響，建議加強對高齡老年人跌倒、老年女性跌倒發生和老年男性跌倒死亡的預防工作。
