30至70岁人群死于心血管疾病、癌症、糖尿病或慢性呼吸系统疾病的概率（%）

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

该指标数值越高，表示30岁时个体在70岁之前死于心血管疾病、癌症、糖尿病或慢性呼吸系统疾病中任意一类的假设概率越大，反映该人群面临的四大慢性病死亡风险越高。

数值较低通常意味着什么

该指标数值越低，表示30岁时个体在70岁之前死于上述四类疾病的假设概率越低，反映该人群的慢性病防控效果越好、公共卫生干预或医疗条件对延长高质量生存年限有积极贡献。

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• 该指标为条件概率（基于当前各年龄死亡率的静态假设），不代表个体实际命运，也不可直接解读为"每百人中必然有多少人死于该类疾病"。
• 仅涵盖心血管疾病、癌症、糖尿病和慢性呼吸系统疾病，排除了伤害、传染病、母婴死亡等其他重要死因，不能代表总体健康水平或全因死亡风险。
• 不同国家的死因编码体系、死亡报告完整性和数据采集能力差异较大，直接跨国比较可能存在口径偏差。
• 该指标不区分死因构成，一个国家可能因某类疾病风险下降而指标改善，但另一类疾病风险却在上升，总指标下降可能掩盖内部结构变化。
• 人口老龄化本身会导致高年龄段人口占比上升，而该指标已经过年龄标准化，理论上不受年龄结构直接影响，但实际计算中各年龄组死亡率的报告质量仍可能产生隐性偏差。

使用建议

• 结合分病种死亡率（如各疾病分别导致的死亡概率）一同分析，以识别该指标变化的内部驱动因素和结构性差异。
• 结合相关行为和环境风险因素指标（如吸烟率、空气污染暴露水平）以及医疗资源供给指标（如每千人医生数）进行综合解读，避免将该指标的改善简单归因于单一因素。
• 在进行跨国比较时，优先选择同一收入组或相近发展阶段的国家进行对标，谨慎使用全球平均值作为唯一参照基准。
• 注意结合性别分项指标（如男女分别的死亡率）和年龄段分项指标，以捕捉人群内部的异质性，避免用平均值掩盖不同群体的差异。
• 关注世界银行对该指标统计口径和计算方法的更新说明，在进行长周期趋势分析时确保数据的一致性。

实际应用场景

• 中国慢性病防控政策效果的量化评估：利用2000—2019年中国该指标的时间序列数据，结合同期新型农村合作医疗覆盖率、基本公共卫生服务项目扩展等政策变量，采用双重差分或合成控制法评估公共卫生干预对降低中青年慢性病死亡风险的贡献 被解释变量（结果变量） 使用该指标作为结果变量时应注意其概率性质，进行对数或概率尺度变换后再建模；建议同时报告各病种分项指标的变化，以识别影响整体趋势的主导因素；需检验数据的平稳性和断点特征，排除报告修订带来的伪趋势。
• 空气污染治理对人群健康的延迟效应分析：将PM2.5年均浓度或空气污染治理政策实施时间作为核心解释变量，利用省级面板数据考察大气污染暴露水平与30至70岁非传染性疾病死亡概率之间的长期关联，检验污染暴露是否存在滞后效应或非线性影响 被解释变量（健康结果） 大气污染对健康的影响可能存在多年滞后期，建议在模型中纳入滞后项或使用分布滞后模型；慢性呼吸系统疾病在该指标中权重有限，应结合呼吸系统疾病专项死亡率指标进行补充验证；需控制地区经济发展水平、医疗资源配置和居民生活方式等混杂因素。
• 老龄化背景下慢性病死亡风险的结构性变化研究：将人口老龄化指标（65岁以上人口比例）与该指标进行联合建模，分析人口年龄结构变化是否以及如何影响30至70岁人群的慢性病死亡风险分布，考察是否存在年龄-疾病交互效应 被解释变量（健康结果） 该指标本身已经过年龄标准化处理，理论上不受人口年龄结构直接影响，但各年龄组死亡率的报告质量可能随人口结构变化而改变；建议结合不同年龄段的分项死亡率进行分层分析；应关注老龄化对疾病谱的潜在影响，即不同年龄段的主导死因构成可能发生变化。
• 跨国健康绩效比较中的稳健性检验：在比较不同国家或国家组间慢性病防控绩效时，将该指标作为核心被解释变量，同时引入婴儿死亡率、总医疗支出占GDP比例、人均预期寿命等指标进行稳健性检验，评估结果对指标选取的敏感性 稳健性检验变量 不同健康指标之间可能存在多重共线性，模型设计中应注意变量间的独立性；该指标与人均GDP的负相关可能存在倒U型或门槛效应，建议进行非线性检验；跨国分析需特别关注数据可得性和报告质量的系统性差异。
• 吸烟与慢性病死亡风险的关联机制研究：利用成年吸烟率、烟草消费量和该指标构建中介效应模型，考察烟草使用通过何种路径影响心血管疾病、癌症和慢性呼吸系统疾病的死亡风险，评估控烟政策在降低非传染性疾病死亡中的间接贡献 机制变量（中介变量） 吸烟是多种目标疾病的重要风险因素，但其对各病种的贡献权重不同，建议结合分病种死亡率分别建模；烟草使用数据通常通过调查获得，可能存在报告偏差和跨期可比性问题；中介效应检验应报告直接效应和间接效应的分解结果，并进行Bootstrap置信区间估计。