引言

传统的回归模型无法呈现疾病分布趋势局部的变化特征，而Joinpoint回归模型却能完美解决这个缺点，方法简单，一学就会！

今天我们将详细介绍什么是Joinpoint回归模型，并用一篇GBD文章为例对该模型进行解读。

接下来将从以下两方面进行介绍：

1.何为Joinpoint回归模型，主要介绍该模型的基本原理;

2.Joinpoint回归模型是如何进行分析，通过一篇已发表的GBD数据库的文章，对该模型的分析结果进行解读。

什么是Joinpoint回归模型？

Joinpoint回归模型是一种用于分析时间序列数据中趋势变化的统计方法，通过在数据中寻找一个或多个“连接点”，将整个研究时间段分割成多个子区间，每个子区间内数据趋势相对一致，从而对不同时间段内的数据变化进行更细致的分析。

简单来说，Joinpoint回归模型主要计算出年度变化百分比（APC）和平均年度变化百分比（AAPC）及对应的95%CI。

APC为因变量平均每年变化的百分比，用于评价分段函数各独立区间的内部趋势或连接点数量为0的全局趋势。AAPC用于综合评价包含多个区间的全局平均变化趋势，通过分段区间的跨度宽度对各区间的回归系数进行加权计算而来。

当APC和AAPC及95%CI值全为正值时，表明该疾病随时间变化处于上升趋势；全为负值时，表明该疾病随时间变化处于下降趋势；95%CI值包含0时，表明处于平稳的趋势。

建模方法：

给定数据向量 y=(y1,y2,…,yn) 和协变量向量 x=(x1,x2,…,xn)，以及 joinpoints向量 τ=(τ1,…,τk)，其中β0,β1,δ1,…,δk是回归系数(给定 δ1,…,δk时间段τ的斜率差)和ϵi~N(0,σ2) 。
主要特点：

  • 趋势变化点检测：它是通过识别时间序列数据中的多个“拐点”，即joinpoints来描述数据的趋势变化。这些拐点表示趋势的显著变化点，例如从上升趋势变为下降趋势或反之。

  • 分段回归：在每个拐点之间，该模型都会使用线性回归来拟合数据，这意味着整个时间序列被分割成若干段，每段都有自己的线性趋势。

  • 统计显著性：该模型通过统计检验来确定每个拐点的显著性（注意确保检测到的趋势变化是真实的，而不是由于随机波动引起的）。

在GBD中，Joinpoint回归模型的建立包括以下数据：

  • 数据变量：主要结果变量为年龄标准化的率（年龄标准化死亡率、年龄标准化发病率等），时间变量为年份；

  • 协变量：包含年龄、性别、地理位置等人口统计和经济变量；

  • Joinpoints变量：时间点（年份）。

Joinpoint回归模型在GBD文章的具体应用

2023年8月22日，安徽医科大学附属医院的学者在《Autoimmunity Reviews》（医学一区，IF=9.2）中发表的题为:“Temporal trends in the prevalence of autoimmune diseases from 1990 to 2019”的研究论文，旨在从全球、四大洲和国家层面描述类风湿性关节炎 （RA）、炎症性肠病 （IBD）、多发性硬化症 （MS） 和银屑病四种自身免疫性疾病（AIDs）的现状，并通过Joinpoint回归模型分析其患病率的时间趋势。

自身免疫性疾病（AIDs）是指由自身抗原免疫耐受紊乱导致免疫系统攻击自身组织或器官所引起的一类慢性炎症性疾病，该病目前尚不能彻底治愈，给患者个体和社会造成了严重的经济负担。

研究团队基于 GBD 2019 的数据，以四种广泛影响人类健康的AIDs为研究对象，从全球、四大洲以及204 个国家和地区三个层面，描述了AIDs的全球患病率现状。并通过Joinpoint回归模型进一步分析了其1990~2019年的时间趋势。模型设定的子区间分别为1990~1999年、2000~2009年、2010~2019年和1990~2019年。

一、2019年自身免疫性疾病（AIDs）的现状描述

研究展示了 RA、IBD、MS 和银屑病在2019年的年龄标准化患病率（ASPR）。

结果显示 ，2019 年，RA、IBD、MS 和银屑病的全球 ASPR 分别为 224.25 、59.25、21.25和 503.62，并且美洲和欧洲的 AIDs 患病率显著高于亚洲和非洲。

同时，这四种 AIDs 的 ASPR 在 204 个国家和地区之间也具有明显差异。

表1 2019 年全球和四大洲层面自身免疫性疾病的 ASPR

图1 2019 年 RA（A）、IBD（B）、MS（C） 和银屑病（D）的 ASPR 世界地图
二、用Joinpoint回归模型分析自身免疫性疾病（AIDs）患病率1990~2019年的时间变化趋势

全球层面：RA 的 ASPR 呈显著上升趋势，IBD、MS 和银屑病的 ASPR 呈显著下降趋势，且在不同时期变化最为显著。

四大洲层面：非洲、亚洲和欧洲的 RA 和 IBD 呈上升趋势，MS 和银屑病呈下降趋势；美国的 RA 呈上升趋势，IBD 、 MS 和银屑病呈下降趋势。

国家层面：四种 AIDs 的 ASPR 趋势在国家之间均存在显著差异。
图 2 Joinpoint回归模型分析1990~2019年全球（A，C，E，G）及四大洲（B，D，F，H；非洲-绿色，美洲-紫色，亚洲-红色，欧洲-黑色）RA（A, B）、IBD（C, D）、MS（E, F）和银屑病（G, H）的ASPR

表2 自身免疫性疾病 ASPR 中的全球和四大洲 AAPC

图 3 1990 – 2019年RA（A）、IBD（B）、MS（C）和银屑病（D）患者ASPR中AAPCs的世界分布图

综上所述，自身免疫性疾病（AIDs）在全球范围内的分布不均衡，其在各个国家的预防、管理及治疗方面存在着较大差距。该研究为合理分配医疗资源和相关公共卫生政策的制定提供了依据。

总的来说，将Joinpoint回归模型应用在GBD数据中，不仅提高了数据分析的准确性和深度，还能够帮助公共卫生专家更好地理解疾病的动态变化，预测未来的健康趋势，从而更有效地配置资源和制定干预措施。