引用本文： 王越, 刘鲁蓉. 1990—2019年中国老年人跌倒发生与死亡趋势及其年龄-时期-队列模型分析. 中国循证医学杂志, 2024, 24(7): 783-791. doi: 10.7507/1672-2531.202312175 复制
跌倒是全球老年人面临的主要健康问题，且它在老年人意外伤害中的发生率和死亡率均居首位[1]，不仅给受害者及其家庭和社会带来了沉重的经济和心理负担，同时对老年人健康促进工作形成巨大挑战，阻碍了我国健康老龄化事业的发展。随着我国人口老龄化程度的不断加深，“健康老龄化”是发展主题更是必然要求，《“十四五”国民健康规划》中强调要加强老年人伤害预防和干预，减少老年人意外跌倒[2]。因此，本研究利用Joinpoint回归模型分析老年人跌倒发生与死亡的变化趋势，运用年龄-时期-队列模型估算年龄、时期和队列因素对老年人跌倒发生与死亡的影响程度，为更好地开展老年人跌倒预防工作提供参考。
1 资料与方法
1.1 资料来源
数据来源于全球健康数据交换库（global health data exchange，GHDx），该数据库由美国华盛顿大学卫生计量与评估研究所开展的全球疾病负担（global burden of disease，GBD）项目建立，旨在评估全球范围内多种疾病、伤害、死亡以及其他危险因素对健康造成的负担，中国地区数据主要来自于国家疾病监测系统、国家疾病预防控制中心死因登记报告信息系统、国家妇幼卫生监测网等[3]。本研究从中选取1990—2019年55～94岁中国老年人以每5岁分组的跌倒年龄标准化发生率（age-standardized incidence rate，ASIR）和年龄标准化死亡率（age-standardized mortality rate，ASMR）数据。
1.2 研究方法
Joinpoint回归模型常用于分析时间变化趋势以发现具有统计学意义的转折点，并计算年度变化百分比（annual percent change，APC）和平均年度变化百分比（average annual percent change，AAPC）及其95%CI。本研究利用Joinpoint回归模型对1990—2019年中国老年人跌倒ASIR和ASMR的变化趋势进行分析，若APC、AAPC>0表示该段时间观测指标呈上升趋势；APC、AAPC<0表示该段时间内观测指标呈下降趋势；APC、AAPC=0表示趋势无变化[4]，检验水准α=0.05。
APC模型以Poisson分布为基础，主要用于对目标分析变量从年龄、时期、队列三个维度进行分解，研究目标分析变量的年龄、时期、队列效应，是目前人口学、流行病学及社会学领域中常用的统计学分析方法[5]。本研究将全国55岁及以上的老年人作为研究人群，APC模型要求年龄、时期和队列的间距应保持一致，因此分为8个年龄组，时期分为6组，队列分为13组。由于年龄、时期、队列三者间存在高度共线性，无法满足Poisson分布的独立条件，因此，利用内生因子算法（intrinsic estimator，IE）进行APC模型的系数估计。为避免相邻出生队列信息重叠的影响，采用1992年、1997年、2002年、2007年、2012年和2017年单年时期组的数据代替5年时期组的平均数据进行分析[6]。本研究利用IE对APC模型进行求解，求解得到的系数大于0则说明发生或死亡风险增加，小于0则表示发生或死亡风险降低。对结果中的效应系数进行自然对数转换可得到相对危险度（relative risk，RR），即可观察年龄、时期、队列对老年人跌倒发生率、死亡率的效应趋势。
1.3 统计分析
使用Excel 2019导入数据并进行预处理，使用Joinpoint Regression Program 4.9.1.0计算APC和AAPC描述跌倒的发生和死亡趋势，结果采用t检验，检验水准为α=0.05。利用Stata 15.0软件中的“APC_IE”模块对APC模型进行计算，利用赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，BIC）评价模型的拟合效果，结果采用双侧检验。使用GraphPad Prism 9.0软件绘制折线图。
2 结果
2.1 1990—2019年中国老年人跌倒发生趋势变化
我国老年人跌倒ASIR总体呈波动上升趋势，由1990年的1 972.47/10万升至2019年的3 404.53/10万。Joinpoint回归结果显示，除1990—1995年和2000—2005年跌倒ASIR有下降趋势，其余年份均呈上升趋势，1990—2019年年均增速为1.929%（AAPC=1.929%，t=19.246，P<0.001）。
男、女性老年人跌倒ASIR分别由1990年的1 797.55/10万、2 141.38/10万升至2019年的3 090.92/10万、3 700.89/10万。Joinpoint回归结果显示，男、女性老年人跌倒ASIR转折年份均位于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）。见表1和图1。
表1
1990—2019年中国老年人跌倒ASIR变化趋势
图1
1990—2019年中国老年人跌倒ASIR变化趋势
2.2 1990—2019年中国老年人跌倒死亡趋势变化
我国老年人跌倒ASMR总体呈波动上升趋势，由1990年的20.17/10万升至2019年的30.67/10万。Joinpoint回归结果显示，除1990—1998年和2005—2010年跌倒ASMR有下降趋势，其余年份均呈上升趋势，1990—2019年年均增速为1.535%（AAPC=1.535%，t=8.402。P<0.001）。
男、女性老年人跌倒ASMR分别由1990年的21.14/10万、19.23/10万升至2019年的31.75/10万、29.66/10万。Joinpoint回归结果显示，老年男性跌倒ASMR转折年份位于1998年、2001年、2005年、2009年和2017年，年均增速低于老年人总体水平（AAPC=1.407%，t=9.878，P<0.001）；老年女性跌倒ASMR转折年份位于1998年、2001年、2005年和2011年，年均增速高于老年人总体水平（AAPC=1.562%，t=6.909，P<0.001）。见表2和图2。
表2
1990—2019年中国老年人跌倒ASMR变化趋势
图2
1990—2019年中国老年人跌倒ASMR变化趋势
2.3 中国老年人跌倒发生率的APC模型分析
2.3.1 年龄效应系数
老年男性跌倒发生风险随年龄增长呈现先下降后上升趋势，55～79岁年龄效应系数均小于0，说明在该年龄段跌倒发生风险减少；80～94岁年龄效应系数均大于0，说明在该年龄段跌倒发生风险增加。系数最大值和最小值分别出现在90～94岁、65～69岁年龄组，前者的发生风险是后者的2.895倍（exp1.063=2.895）。老年女性跌倒发生风险随年龄增长呈现上升趋势，在55～74岁年龄效应系数均小于0，说明在该年龄段跌倒发生风险减少；在75～94岁年龄效应系数均大于0，说明在该年龄段跌倒发生风险增加。系数最大值和最小值分别出现在90～94岁和55～59岁年龄组，前者的发生风险是后者的4.129倍（exp1.418=4.129）。见表3和图3。
表3
1990—2019年中国老年人跌倒发生率的APC模型分析结果
图3
中国老年人跌倒发生风险的年龄-时期-队列效应系数
A1～A8分别表示55~59岁至90~94岁；B1～B6分别表示1990—1994年至2015—2019年；C1～C13分别表示1900—1904年至1960—1964年。
2.3.2 时期效应系数
1990—2019年间，无论是老年男性还是女性，除2005—2009年外，1990—1994年、1995—1999年、2000—2004年、2010—2014年和2015—2019年五个时期的效应系数均逐渐上升。系数最大值和最小值均出现在第六个时期组、第一个时期组，男、女性老年人在第六个时期组的发生风险分别是第一个时期组的2.092倍（exp0.738=2.092）和1.895倍（exp0.639=1.895）。
2.3.3 队列效应系数
老年男性跌倒发生风险随出生队列推移呈现先上升后下降趋势，1990—1909年、1940—1964年出生的老年男性效应系数小于0，跌倒发生风险减少；1910—1939年出生的老年男性效应系数大于0，跌倒发生风险增加。系数的最大值和最小值分别出现在1920—1924年、1960—1964年队列，前者的发生风险是后者的1.786倍（exp0.580=1.786）。老年女性跌倒发生风险随出生队列推移总体呈现下降趋势，1935—1964年出生的老年女性效应系数小于0，跌倒发生风险减少；1900—1934年出生的老年女性效应系数大于0，跌倒发生风险增加。系数的最大值和最小值分别出现在1900—1904年、1960—1964年队列，前者的发生风险是后者的1.614倍（exp0.479=1.614）。
2.4 中国老年人跌倒死亡率的APC模型分析
2.4.1 年龄效应系数
老年男性跌倒死亡风险随年龄增长总体呈现上升趋势，55～79岁年龄效应系数均小于0，说明在该年龄段跌倒死亡风险减少；80～94岁年龄效应系数均大于0，说明在该年龄段跌倒死亡风险增加。系数最大值和最小值分别出现在90～94岁、60～64岁年龄组，前者的死亡风险是后者的24.754倍（exp3.209=24.754）。老年女性跌倒死亡风险随年龄增长呈现上升趋势，在55～74岁年龄效应系数均小于0，说明在该年龄段跌倒死亡风险减少；在75～94岁年龄效应系数均大于0，说明在该年龄段跌倒死亡风险增加。系数最大值和最小值分别出现在90～94岁、55～59岁年龄组，前者的死亡风险是后者的54.817倍（exp4.004=54.817）。见表4和图4。
表4
1990—2019年中国老年人跌倒死亡率的APC模型分析结果
图4
中国老年人跌倒死亡风险的年龄-时期-队列效应系数
A1～A8分别表示55~59岁至90~94岁；B1～B6分别表示1990—1994年至2015—2019年；C1～C13分别表示1900—1904年至1960—1964年。
2.4.2 时期效应系数
1990—2019年间，老年男性跌倒死亡风险随时期呈现上升趋势，系数最大值和最小值出现在第六个时期组、第一个时期组，前者的死亡风险是后者的2.024倍（exp0.705=2.024）。老年女性跌倒死亡风险随时期呈现波动上升趋势，除1995—1999年外，1990—1994年、2000—2004年、2005—2009年、2010—2014年和2015—2019年五个时期的效应系数均逐渐上升，系数最大值和最小值出现在第六个时期组、第二个时期组，前者的死亡风险是后者的2.090倍（exp0.737=2.090）。
2.4.3 队列效应系数
男、女性老年人跌倒死亡风险随出生队列推移总体呈现下降趋势，1900—1934年出生的老年男性和女性的效应系数大于0，跌倒死亡风险增加；1935—1964年出生的老年男性和女性的效应系数小于0，跌倒死亡风险减少。系数最大值和最小值均出现在1905—1909年、1960—1964年队列，男、女性老年人在前者的死亡风险分别是后者的2.838倍（exp1.043=2.838）和3.857倍（exp1.350=3.857）。
3 讨论
研究结果显示，1990—2019年中国老年总体、男性和女性跌倒ASIR和ASMR均呈现波动上升趋势，其原因可能包括以下几点：一是生理原因，我国人口老龄化进程明显加快，人均期望寿命不断增加，寿命延长所伴随的身体变化增加了老年人的跌倒风险[7]，例如中枢处理能力下降导致的自身反应速度减慢，视力敏感性逐渐减弱导致的不能精确判断环境中的障碍物和结构等[8]；二是心理原因，跌倒相关的心理问题（falls-related psychological concerns，FrPCs）愈发普遍，FrPCs包含跌倒恐惧、跌倒相关自我效能、平衡信心和预期结果[9]，这些心理问题与老年人的活动回避密切相关[10]，会因此出现肌肉无力、过度警觉导致适应不良的注意力偏差、头晕以及步态不稳等现象[11]，增加了老年人的跌倒风险；三是外在原因，环境适老化尚未广泛应用于居家及社会环境中，地面过滑、门槛绊脚/地面不平和没有扶手等环境问题，均对老年人跌倒风险有着显著影响[12]。在性别方面，老年女性跌倒ASIR高于男性，可能与女性人均期望寿命更高导致的高龄独居可能性更大有关[13,14]，独居者在日常生活中缺少照料者的协助[15]，同时年龄增大导致的雌激素下降促进了骨质疏松的发生[16]，均增加了女性跌倒发生风险；老年男性跌倒ASMR高于女性，符合我国伤害死亡男性高于女性的突出特点[17]，可能与男性承担的社会及家庭分工有关，男性会更多地从事繁重、危险的活动，同时吸烟、饮酒和冒险行为等生活方式也增加了跌倒死亡风险[18]。因此，应当将高龄老人作为跌倒预防教育的重点人群，通过预防教育使其了解跌倒的原因、不良后果以及可防可控措施，同时还要重点关注跌倒发生及死亡的性别差异，有针对性地开展跌倒防控等相关工作。
年龄效应结果表明，中国老年男性的跌倒发生风险随着年龄增长呈现先下降后上升的趋势，其下降原因可能是老年男性参与劳动的时间随着年龄的增长而减少[19]，易发跌倒的劳动环境、因劳动引发的虚弱和眩晕等跌倒相关风险因素也相应减少。老年女性的跌倒发生风险随着年龄增长呈现上升趋势，且上升速度加快，这与衰老带来的生理、心理等变化密切相关。同时，男、女性老年人跌倒死亡风险均随年龄增长总体呈现上升趋势，老年男性、女性在90～94岁年龄组的死亡风险分别是60～64岁、55～59岁的24.754倍、54.817倍，提示年龄是老年人跌倒死亡的重要危险因素，老年人年龄越大，其跌倒死亡风险越高，可能与慢性病患病风险随着年龄的增长而增加有关[20]，慢性病可能通过潜在的疾病过程或是治疗的副作用（如活动量减少、肌肉功能减退、药物服用增加等）增加老年人的跌倒死亡风险[21,22]，同时高龄老年人跌倒发生比例及危害远远高于其他年龄段的老年人，使得高龄跌倒死亡率较高。
时期效应结果表明，中国男、女性老年人跌倒发生风险均随时期呈现先上升后下降再上升趋势，随着社会经济的快速发展，居家及社会环境均发生较大改变，楼房的普及、地面不平和照明不良等环境危险因素均会增加老年人跌倒发生风险[13]，其中在2005—2009年出现跌倒发生率降低的时期拐点，可能与2008年北京奥运会掀起全民健身热潮，老年人身体健康素质得到提升有关。同时，男、女性老年人的跌倒死亡风险均随年份总体呈上升趋势，可能与我国人口高龄化程度不断加深有关，根据国家统计局2000年第五次全国人口普查和2020年第七次全国人口普查数据显示，我国80岁及以上高龄老年人占老年人口比例已从9.23%升至13.56%，老龄人口高龄化趋势明显，高龄作为跌倒的重要独立危险因素[23]，高龄老年人口比例的逐年增加直接导致老年人总体跌倒死亡风险增加。
队列效应结果表明，中国老年男性的跌倒发生风险随出生队列推移呈现先上升后下降趋势，1900—1924年出生的男性跌倒发生风险增高，原因可能是20世纪50年代后我国进入工业化建设时期，经济负担沉重、社会保障制度不健全等原因导致大量尚可继续劳动的老年男性涌入劳动力市场，从事较为繁重、危险的工作，使得该出生队列老年男性跌倒死亡风险增高，但这一推论仍需进一步验证；老年女性的跌倒发生风险随出生队列推移呈现下降趋势，其原因可能是出生越晚的老年人受教育程度越高[24]，而受教育程度越高则健康素养越高，自我健康管理能力也就越强[25]，不仅能够及时发现并防控如头晕、骨质疏松和步态不稳等跌倒危险因素，而且能够掌握更多预防跌倒的相关知识，从而降低了跌倒发生的可能性。此外，男、女性老年人的跌倒死亡风险均随出生队列推移总体呈下降趋势，原因可能是改革开放以来国家卫生健康事业取得了巨大进步，出生越晚诊疗服务水平和居民医疗保障水平越高，老年人跌倒发生后能够得到妥善治疗与预后。
本研究结果提示，中国老年人跌倒发生率及死亡率较高，与当前我国卫生健康事业高质量发展的要求产生了差距，侧面反映出我国在老年人跌倒预防工作中的不足与改进空间。年龄是老年人跌倒发生及死亡的重要影响因素，随着我国老龄化程度不断加深，跌倒防控工作仍面临较大挑战。因此，我国老年人跌倒预防和健康指导工作应重视高龄老年人，同时关注老年女性跌倒发生风险因素以减少其跌倒发生可能，加大对老年男性跌倒后自救措施的宣讲力度以减少其跌倒死亡风险，重视跌倒相关心理问题，推进适老化环境建设，加强防跌倒知识和技能学习，增强相关政策措施的针对性、可行性和有效性，努力使老年人跌倒预防工作在较短时间、较小成本、较大范围中取得显著成效，促进实现健康老龄化。
本研究的局限性：① 研究数据来自于2019年全球疾病负担研究，其结果由系统动力学模型与统计学模型相结合计算获得的估计数据，并非真实的观测数据，难以避免估计结果失真的可能性[26]，未来需通过更多大型研究进一步验证其结果的准确性。② 本研究中年龄、时期及出生队列均以5岁（年）为组距进行组别划分，因此某些细微变化趋势可能被遮掩。建议未来研究采用组距更小的数据，从而更加精细、准确地掌握我国老年人跌倒发生与死亡风险的变化趋势。
综上所述，1990—2019年中国老年人跌倒ASIR和ASMR总体呈波动上升趋势，老年女性跌倒ASIR高于男性，老年男性跌倒ASMR高于女性，中国老年男性与女性跌倒发生和死亡风险不同程度地受年龄效应、时期效应及队列效应的影响，建议加强对高龄老年人跌倒、老年女性跌倒发生和老年男性跌倒死亡的预防工作。
跌倒是全球老年人面临的主要健康问题，且它在老年人意外伤害中的发生率和死亡率均居首位[1]，不仅给受害者及其家庭和社会带来了沉重的经济和心理负担，同时对老年人健康促进工作形成巨大挑战，阻碍了我国健康老龄化事业的发展。随着我国人口老龄化程度的不断加深，“健康老龄化”是发展主题更是必然要求，《“十四五”国民健康规划》中强调要加强老年人伤害预防和干预，减少老年人意外跌倒[2]。因此，本研究利用Joinpoint回归模型分析老年人跌倒发生与死亡的变化趋势，运用年龄-时期-队列模型估算年龄、时期和队列因素对老年人跌倒发生与死亡的影响程度，为更好地开展老年人跌倒预防工作提供参考。
1 资料与方法
1.1 资料来源
数据来源于全球健康数据交换库（global health data exchange，GHDx），该数据库由美国华盛顿大学卫生计量与评估研究所开展的全球疾病负担（global burden of disease，GBD）项目建立，旨在评估全球范围内多种疾病、伤害、死亡以及其他危险因素对健康造成的负担，中国地区数据主要来自于国家疾病监测系统、国家疾病预防控制中心死因登记报告信息系统、国家妇幼卫生监测网等[3]。本研究从中选取1990—2019年55～94岁中国老年人以每5岁分组的跌倒年龄标准化发生率（age-standardized incidence rate，ASIR）和年龄标准化死亡率（age-standardized mortality rate，ASMR）数据。
1.2 研究方法
Joinpoint回归模型常用于分析时间变化趋势以发现具有统计学意义的转折点，并计算年度变化百分比（annual percent change，APC）和平均年度变化百分比（average annual percent change，AAPC）及其95%CI。本研究利用Joinpoint回归模型对1990—2019年中国老年人跌倒ASIR和ASMR的变化趋势进行分析，若APC、AAPC>0表示该段时间观测指标呈上升趋势；APC、AAPC<0表示该段时间内观测指标呈下降趋势；APC、AAPC=0表示趋势无变化[4]，检验水准α=0.05。
APC模型以Poisson分布为基础，主要用于对目标分析变量从年龄、时期、队列三个维度进行分解，研究目标分析变量的年龄、时期、队列效应，是目前人口学、流行病学及社会学领域中常用的统计学分析方法[5]。本研究将全国55岁及以上的老年人作为研究人群，APC模型要求年龄、时期和队列的间距应保持一致，因此分为8个年龄组，时期分为6组，队列分为13组。由于年龄、时期、队列三者间存在高度共线性，无法满足Poisson分布的独立条件，因此，利用内生因子算法（intrinsic estimator，IE）进行APC模型的系数估计。为避免相邻出生队列信息重叠的影响，采用1992年、1997年、2002年、2007年、2012年和2017年单年时期组的数据代替5年时期组的平均数据进行分析[6]。本研究利用IE对APC模型进行求解，求解得到的系数大于0则说明发生或死亡风险增加，小于0则表示发生或死亡风险降低。对结果中的效应系数进行自然对数转换可得到相对危险度（relative risk，RR），即可观察年龄、时期、队列对老年人跌倒发生率、死亡率的效应趋势。
1.3 统计分析
使用Excel 2019导入数据并进行预处理，使用Joinpoint Regression Program 4.9.1.0计算APC和AAPC描述跌倒的发生和死亡趋势，结果采用t检验，检验水准为α=0.05。利用Stata 15.0软件中的“APC_IE”模块对APC模型进行计算，利用赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，BIC）评价模型的拟合效果，结果采用双侧检验。使用GraphPad Prism 9.0软件绘制折线图。
2 结果
2.1 1990—2019年中国老年人跌倒发生趋势变化
我国老年人跌倒ASIR总体呈波动上升趋势，由1990年的1 972.47/10万升至2019年的3 404.53/10万。Joinpoint回归结果显示，除1990—1995年和2000—2005年跌倒ASIR有下降趋势，其余年份均呈上升趋势，1990—2019年年均增速为1.929%（AAPC=1.929%，t=19.246，P<0.001）。
男、女性老年人跌倒ASIR分别由1990年的1 797.55/10万、2 141.38/10万升至2019年的3 090.92/10万、3 700.89/10万。Joinpoint回归结果显示，男、女性老年人跌倒ASIR转折年份均位于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）。见表1和图1。
表1
1990—2019年中国老年人跌倒ASIR变化趋势
图1
1990—2019年中国老年人跌倒ASIR变化趋势
2.2 1990—2019年中国老年人跌倒死亡趋势变化
我国老年人跌倒ASMR总体呈波动上升趋势，由1990年的20.17/10万升至2019年的30.67/10万。Joinpoint回归结果显示，除1990—1998年和2005—2010年跌倒ASMR有下降趋势，其余年份均呈上升趋势，1990—2019年年均增速为1.535%（AAPC=1.535%，t=8.402。P<0.001）。
男、女性老年人跌倒ASMR分别由1990年的21.14/10万、19.23/10万升至2019年的31.75/10万、29.66/10万。Joinpoint回归结果显示，老年男性跌倒ASMR转折年份位于1998年、2001年、2005年、2009年和2017年，年均增速低于老年人总体水平（AAPC=1.407%，t=9.878，P<0.001）；老年女性跌倒ASMR转折年份位于1998年、2001年、2005年和2011年，年均增速高于老年人总体水平（AAPC=1.562%，t=6.909，P<0.001）。见表2和图2。
表2
1990—2019年中国老年人跌倒ASMR变化趋势
图2
1990—2019年中国老年人跌倒ASMR变化趋势
2.3 中国老年人跌倒发生率的APC模型分析
2.3.1 年龄效应系数
老年男性跌倒发生风险随年龄增长呈现先下降后上升趋势，55～79岁年龄效应系数均小于0，说明在该年龄段跌倒发生风险减少；80～94岁年龄效应系数均大于0，说明在该年龄段跌倒发生风险增加。系数最大值和最小值分别出现在90～94岁、65～69岁年龄组，前者的发生风险是后者的2.895倍（exp1.063=2.895）。老年女性跌倒发生风险随年龄增长呈现上升趋势，在55～74岁年龄效应系数均小于0，说明在该年龄段跌倒发生风险减少；在75～94岁年龄效应系数均大于0，说明在该年龄段跌倒发生风险增加。系数最大值和最小值分别出现在90～94岁和55～59岁年龄组，前者的发生风险是后者的4.129倍（exp1.418=4.129）。见表3和图3。
表3
1990—2019年中国老年人跌倒发生率的APC模型分析结果
图3
中国老年人跌倒发生风险的年龄-时期-队列效应系数
A1～A8分别表示55~59岁至90~94岁；B1～B6分别表示1990—1994年至2015—2019年；C1～C13分别表示1900—1904年至1960—1964年。
2.3.2 时期效应系数
1990—2019年间，无论是老年男性还是女性，除2005—2009年外，1990—1994年、1995—1999年、2000—2004年、2010—2014年和2015—2019年五个时期的效应系数均逐渐上升。系数最大值和最小值均出现在第六个时期组、第一个时期组，男、女性老年人在第六个时期组的发生风险分别是第一个时期组的2.092倍（exp0.738=2.092）和1.895倍（exp0.639=1.895）。
2.3.3 队列效应系数
老年男性跌倒发生风险随出生队列推移呈现先上升后下降趋势，1990—1909年、1940—1964年出生的老年男性效应系数小于0，跌倒发生风险减少；1910—1939年出生的老年男性效应系数大于0，跌倒发生风险增加。系数的最大值和最小值分别出现在1920—1924年、1960—1964年队列，前者的发生风险是后者的1.786倍（exp0.580=1.786）。老年女性跌倒发生风险随出生队列推移总体呈现下降趋势，1935—1964年出生的老年女性效应系数小于0，跌倒发生风险减少；1900—1934年出生的老年女性效应系数大于0，跌倒发生风险增加。系数的最大值和最小值分别出现在1900—1904年、1960—1964年队列，前者的发生风险是后者的1.614倍（exp0.479=1.614）。
2.4 中国老年人跌倒死亡率的APC模型分析
2.4.1 年龄效应系数
老年男性跌倒死亡风险随年龄增长总体呈现上升趋势，55～79岁年龄效应系数均小于0，说明在该年龄段跌倒死亡风险减少；80～94岁年龄效应系数均大于0，说明在该年龄段跌倒死亡风险增加。系数最大值和最小值分别出现在90～94岁、60～64岁年龄组，前者的死亡风险是后者的24.754倍（exp3.209=24.754）。老年女性跌倒死亡风险随年龄增长呈现上升趋势，在55～74岁年龄效应系数均小于0，说明在该年龄段跌倒死亡风险减少；在75～94岁年龄效应系数均大于0，说明在该年龄段跌倒死亡风险增加。系数最大值和最小值分别出现在90～94岁、55～59岁年龄组，前者的死亡风险是后者的54.817倍（exp4.004=54.817）。见表4和图4。
表4
1990—2019年中国老年人跌倒死亡率的APC模型分析结果
图4
中国老年人跌倒死亡风险的年龄-时期-队列效应系数
A1～A8分别表示55~59岁至90~94岁；B1～B6分别表示1990—1994年至2015—2019年；C1～C13分别表示1900—1904年至1960—1964年。
2.4.2 时期效应系数
1990—2019年间，老年男性跌倒死亡风险随时期呈现上升趋势，系数最大值和最小值出现在第六个时期组、第一个时期组，前者的死亡风险是后者的2.024倍（exp0.705=2.024）。老年女性跌倒死亡风险随时期呈现波动上升趋势，除1995—1999年外，1990—1994年、2000—2004年、2005—2009年、2010—2014年和2015—2019年五个时期的效应系数均逐渐上升，系数最大值和最小值出现在第六个时期组、第二个时期组，前者的死亡风险是后者的2.090倍（exp0.737=2.090）。
2.4.3 队列效应系数
男、女性老年人跌倒死亡风险随出生队列推移总体呈现下降趋势，1900—1934年出生的老年男性和女性的效应系数大于0，跌倒死亡风险增加；1935—1964年出生的老年男性和女性的效应系数小于0，跌倒死亡风险减少。系数最大值和最小值均出现在1905—1909年、1960—1964年队列，男、女性老年人在前者的死亡风险分别是后者的2.838倍（exp1.043=2.838）和3.857倍（exp1.350=3.857）。
3 讨论
研究结果显示，1990—2019年中国老年总体、男性和女性跌倒ASIR和ASMR均呈现波动上升趋势，其原因可能包括以下几点：一是生理原因，我国人口老龄化进程明显加快，人均期望寿命不断增加，寿命延长所伴随的身体变化增加了老年人的跌倒风险[7]，例如中枢处理能力下降导致的自身反应速度减慢，视力敏感性逐渐减弱导致的不能精确判断环境中的障碍物和结构等[8]；二是心理原因，跌倒相关的心理问题（falls-related psychological concerns，FrPCs）愈发普遍，FrPCs包含跌倒恐惧、跌倒相关自我效能、平衡信心和预期结果[9]，这些心理问题与老年人的活动回避密切相关[10]，会因此出现肌肉无力、过度警觉导致适应不良的注意力偏差、头晕以及步态不稳等现象[11]，增加了老年人的跌倒风险；三是外在原因，环境适老化尚未广泛应用于居家及社会环境中，地面过滑、门槛绊脚/地面不平和没有扶手等环境问题，均对老年人跌倒风险有着显著影响[12]。在性别方面，老年女性跌倒ASIR高于男性，可能与女性人均期望寿命更高导致的高龄独居可能性更大有关[13,14]，独居者在日常生活中缺少照料者的协助[15]，同时年龄增大导致的雌激素下降促进了骨质疏松的发生[16]，均增加了女性跌倒发生风险；老年男性跌倒ASMR高于女性，符合我国伤害死亡男性高于女性的突出特点[17]，可能与男性承担的社会及家庭分工有关，男性会更多地从事繁重、危险的活动，同时吸烟、饮酒和冒险行为等生活方式也增加了跌倒死亡风险[18]。因此，应当将高龄老人作为跌倒预防教育的重点人群，通过预防教育使其了解跌倒的原因、不良后果以及可防可控措施，同时还要重点关注跌倒发生及死亡的性别差异，有针对性地开展跌倒防控等相关工作。
年龄效应结果表明，中国老年男性的跌倒发生风险随着年龄增长呈现先下降后上升的趋势，其下降原因可能是老年男性参与劳动的时间随着年龄的增长而减少[19]，易发跌倒的劳动环境、因劳动引发的虚弱和眩晕等跌倒相关风险因素也相应减少。老年女性的跌倒发生风险随着年龄增长呈现上升趋势，且上升速度加快，这与衰老带来的生理、心理等变化密切相关。同时，男、女性老年人跌倒死亡风险均随年龄增长总体呈现上升趋势，老年男性、女性在90～94岁年龄组的死亡风险分别是60～64岁、55～59岁的24.754倍、54.817倍，提示年龄是老年人跌倒死亡的重要危险因素，老年人年龄越大，其跌倒死亡风险越高，可能与慢性病患病风险随着年龄的增长而增加有关[20]，慢性病可能通过潜在的疾病过程或是治疗的副作用（如活动量减少、肌肉功能减退、药物服用增加等）增加老年人的跌倒死亡风险[21,22]，同时高龄老年人跌倒发生比例及危害远远高于其他年龄段的老年人，使得高龄跌倒死亡率较高。
时期效应结果表明，中国男、女性老年人跌倒发生风险均随时期呈现先上升后下降再上升趋势，随着社会经济的快速发展，居家及社会环境均发生较大改变，楼房的普及、地面不平和照明不良等环境危险因素均会增加老年人跌倒发生风险[13]，其中在2005—2009年出现跌倒发生率降低的时期拐点，可能与2008年北京奥运会掀起全民健身热潮，老年人身体健康素质得到提升有关。同时，男、女性老年人的跌倒死亡风险均随年份总体呈上升趋势，可能与我国人口高龄化程度不断加深有关，根据国家统计局2000年第五次全国人口普查和2020年第七次全国人口普查数据显示，我国80岁及以上高龄老年人占老年人口比例已从9.23%升至13.56%，老龄人口高龄化趋势明显，高龄作为跌倒的重要独立危险因素[23]，高龄老年人口比例的逐年增加直接导致老年人总体跌倒死亡风险增加。
队列效应结果表明，中国老年男性的跌倒发生风险随出生队列推移呈现先上升后下降趋势，1900—1924年出生的男性跌倒发生风险增高，原因可能是20世纪50年代后我国进入工业化建设时期，经济负担沉重、社会保障制度不健全等原因导致大量尚可继续劳动的老年男性涌入劳动力市场，从事较为繁重、危险的工作，使得该出生队列老年男性跌倒死亡风险增高，但这一推论仍需进一步验证；老年女性的跌倒发生风险随出生队列推移呈现下降趋势，其原因可能是出生越晚的老年人受教育程度越高[24]，而受教育程度越高则健康素养越高，自我健康管理能力也就越强[25]，不仅能够及时发现并防控如头晕、骨质疏松和步态不稳等跌倒危险因素，而且能够掌握更多预防跌倒的相关知识，从而降低了跌倒发生的可能性。此外，男、女性老年人的跌倒死亡风险均随出生队列推移总体呈下降趋势，原因可能是改革开放以来国家卫生健康事业取得了巨大进步，出生越晚诊疗服务水平和居民医疗保障水平越高，老年人跌倒发生后能够得到妥善治疗与预后。
本研究结果提示，中国老年人跌倒发生率及死亡率较高，与当前我国卫生健康事业高质量发展的要求产生了差距，侧面反映出我国在老年人跌倒预防工作中的不足与改进空间。年龄是老年人跌倒发生及死亡的重要影响因素，随着我国老龄化程度不断加深，跌倒防控工作仍面临较大挑战。因此，我国老年人跌倒预防和健康指导工作应重视高龄老年人，同时关注老年女性跌倒发生风险因素以减少其跌倒发生可能，加大对老年男性跌倒后自救措施的宣讲力度以减少其跌倒死亡风险，重视跌倒相关心理问题，推进适老化环境建设，加强防跌倒知识和技能学习，增强相关政策措施的针对性、可行性和有效性，努力使老年人跌倒预防工作在较短时间、较小成本、较大范围中取得显著成效，促进实现健康老龄化。
本研究的局限性：① 研究数据来自于2019年全球疾病负担研究，其结果由系统动力学模型与统计学模型相结合计算获得的估计数据，并非真实的观测数据，难以避免估计结果失真的可能性[26]，未来需通过更多大型研究进一步验证其结果的准确性。② 本研究中年龄、时期及出生队列均以5岁（年）为组距进行组别划分，因此某些细微变化趋势可能被遮掩。建议未来研究采用组距更小的数据，从而更加精细、准确地掌握我国老年人跌倒发生与死亡风险的变化趋势。
综上所述，1990—2019年中国老年人跌倒ASIR和ASMR总体呈波动上升趋势，老年女性跌倒ASIR高于男性，老年男性跌倒ASMR高于女性，中国老年男性与女性跌倒发生和死亡风险不同程度地受年龄效应、时期效应及队列效应的影响，建议加强对高龄老年人跌倒、老年女性跌倒发生和老年男性跌倒死亡的预防工作。
