2011—2022年北京市某区居民饮酒率和饮酒量趋势分析

doi:10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2026.08.003

预防医学

2026, Vol. 38

Issue (8): 767-771 DOI: 10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2026.08.003

论著

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2011—2022年北京市某区居民饮酒率和饮酒量趋势分析

肖春丽^1,2, 史宇晖¹, 张世伟², 王凤双²

1.北京大学公共卫生学院,北京 100191;
2.北京市顺义区疾病预防控制中心,北京 101300

Trends in alcohol consumption rates and quantities among residents in a district of Beijing Municipality from 2011 to 2022

XIAO Chunli^1,2, SHI Yuhui¹, ZHANG Shiwei², WANG Fengshuang²

1. School of Public Health, Peking University, Beijing 100191, China;
2. Shunyi District Center for Disease Control and Prevention, Beijing 101300, China

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摘要目的了解2011—2022年北京市某区居民饮酒率和日均饮酒量的变化趋势,为开展健康教育、制定针对性限酒策略提供依据。方法通过2011年、2014年、2017年、2019年和2022年北京市某区慢性病及危险因素监测项目收集18~79岁常住居民基本信息和饮酒情况,分析饮酒率和日均饮酒量;采用2020年第七次全国人口普查数据对饮酒率进行分层加权。分别采用分段logistic回归模型、分段线性回归模型分析2011—2022年加权饮酒率、日均饮酒量变化趋势及拐点。结果共监测居民10 101人,2011年、2014年、2017年、2019年和2022年分别为855、3 335、479、3 993和1 439人。男性4 903人,占48.54%;女性5 198人,占51.46%。年龄以18~<45岁为主,5 489人占54.34%。饮酒4 392人,加权饮酒率为48.22%,日均饮酒量M（Q_R）为6.85（29.60）g/d。全人群（2011—2017年,OR=1.127,95%CI：1.051~1.208;2017—2022年,OR=0.896,95%CI：0.842~0.954）、男性（2011—2017年,OR=1.126,95%CI：1.048~1.210;2017—2022年,OR=0.831,95%CI：0.765~0.902）和18~<45岁（2011—2017年,OR=1.157,95%CI：1.045~1.280;2017—2022年,OR=0.870,95%CI：0.792~0.957）居民加权饮酒率以2017年为拐点呈先升后降趋势。全人群（2011—2014年,β=-0.895,95%CI：-1.123~-0.667;2014—2022年,β=0.152,95%CI：0.067~0.236）、男性（2011—2014年,β=-0.968,95%CI：-1.174~-0.762;2014—2022年,β=0.097,95%CI：0.023~0.171）、18~<45岁（2011—2014年,β=-0.702,95%CI：-0.957~-0.448;2014—2022年,β=0.167,95%CI：0.081~0.253）和45~<60岁（2011—2014年,β=-0.936,95%CI：-1.313~-0.560;2014—2022年,β=0.185,95%CI：0.078~0.292）饮酒者日均饮酒量以2014年为拐点呈先降后升趋势。2011—2022年女性饮酒者日均饮酒量呈下降趋势（β=-0.033,95%CI：-0.057~-0.008）。结论 2011—2022年北京市某区居民饮酒率以2017年为拐点呈先升后降趋势,日均饮酒量以2014年为拐点呈先降后升趋势;男性、18~<60岁人群为限酒重点人群。

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关键词 ：饮酒, 趋势, 监测

Abstract：Objective To understand the changing trends in alcohol consumption rates and average daily alcohol consumption quantities among residents in a district of Beijing Municipality from 2011 to 2022, so as to provide evidence for carrying out health education and formulating targeted alcohol restriction strategies. Methods Data on basic characteristics and alcohol consumption of permanent residents aged 18-79 years were collected from Chronic Disease and Risk Factor Surveillance conducted in 2011, 2014, 2017, 2019 and 2022 within the district. Alcohol consumption rates and average daily alcohol consumption quantities were analyzed, and stratified weight adjustment for alcohol consumption rates was performed using the data from the Seventh National Population Census in 2020. The segmented logistic regression model and segmented linear regression model were separately used to identify inflection points and analyse temporal variations in weighted alcohol consumption rates and average daily alcohol consumption quantities from 2011 to 2022. Results A total of 10 101 residents were enrolled for surveillance, with 855, 3 335, 479, 3 993 and 1 439 participants in each survey year. There were 4 903 males (48.54%) and 5 198 females (51.46%). The majority of residents were aged 18-<45 years, with 5 489 individuals (54.34%). There were 4 392 drinkers, the weighted alcohol consumption rate was 48.22%, and the median of average daily alcohol consumption quantities was 6.85 (interquartile range, 29.60) g/d. The weighted alcohol consumption rates of the overall population (2011-2017, OR=1.127, 95%CI: 1.051-1.208; 2017-2022, OR=0.896, 95%CI: 0.842-0.954), males (2011-2017, OR=1.126, 95%CI: 1.048-1.210; 2017-2022, OR=0.831, 95%CI: 0.765-0.902) and residents aged 18-<45 years (2011-2017, OR=1.157, 95%CI: 1.045-1.280; 2017-2022, OR=0.870, 95%CI: 0.792-0.957) showed a trend of first increasing and then decreasing, with 2017 identified as the inflection point. The average daily alcohol consumption quantities among drinkers in the overall population (2011-2014, β=-0.895, 95%CI: -1.123 to -0.667; 2014-2022, β=0.152, 95%CI: 0.067-0.236), males (2011-2014, β=-0.968, 95%CI: -1.174 to -0.762; 2014-2022, β=0.097, 95%CI: 0.023-0.171), residents aged 18-<45 years (2011-2014, β=-0.702, 95%CI: -0.957 to -0.448; 2014-2022, β=0.167, 95%CI: 0.081-0.253) and residents aged 45-<60 years (2011-2014, β=-0.936, 95%CI: -1.313 to -0.560; 2014-2022, β=0.185, 95%CI: 0.078-0.292) showed a trend of first decreasing and then increasing, with 2014 identified as the inflection point. The average daily alcohol consumption quantities of female drinkers exhibited an overall downward trend from 2011 to 2022 (β=-0.033, 95%CI: -0.057 to -0.008). Conclusions From 2011 to 2022, alcohol consumption rates among residents in a district of Beijing Municipality showed a trend of first increasing and then decreasing with 2017 as the inflection point, while the average daily alcohol consumption quantities showed a trend of first decreasing and then increasing with 2014 as the inflection point. Males and the population aged 18-<60 years were the key groups for alcohol restriction intervention.

Key words： alcohol consumption trend surveillance

收稿日期: 2026-04-24 修回日期: 2026-07-28 出版日期: 2026-08-10

中图分类号:

R15

作者简介: 肖春丽,硕士研究生在读,主管医师,主要从事慢性病预防与控制工作

通信作者: 史宇晖,E-mail：yuhuishibmu@bjmu.edu.cn

引用本文:

肖春丽, 史宇晖, 张世伟, 王凤双. 2011—2022年北京市某区居民饮酒率和饮酒量趋势分析[J]. 预防医学, 2026, 38(8): 767-771.
XIAO Chunli, SHI Yuhui, ZHANG Shiwei, WANG Fengshuang. Trends in alcohol consumption rates and quantities among residents in a district of Beijing Municipality from 2011 to 2022. Preventive Medicine, 2026, 38(8): 767-771.

链接本文:

https://www.zjyfyxzz.com/CN/10.19485/j.cnki.issn2096-5087.2026.08.003 或 https://www.zjyfyxzz.com/CN/Y2026/V38/I8/767

[1] Griswold M G,Fullman N,Hawley C,et al.Alcohol use and burden for 195 countries and territories,1990-2016:a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016[J].Lancet,2018,392(10152):1015-1035.
[2] Taylor B,Irving H M,Kanteres F,et al.The more you drink,the harder you fall:a systematic review and meta-analysis of how acute alcohol consumption and injury or collision risk increase together[J].Drug Alcohol Depend,2010,110(1/2):108-116.
[3] 许晓丽,王惠君,房红芸,等.2002—2015年中国成年人饮酒状况变迁[J].卫生研究,2025,54(2):201-207.
[4] 朴玮,赵丽云,房红芸,等.中国18岁及以上成人饮酒行为现况[J].中国食物与营养,2021,27(10):15-19.
[5] 程文龙,游凯,张月,等.北京市顺义区居民健康生活方式行动效果评估调查[J].卫生研究,2014,43(3):504-505.
[6] 喇雪娜,刘晓侠,施燕,等.上海市18岁及以上居民代谢综合征的流行状况及影响因素分析[J].中国慢性病预防与控制,2025,33(5):375-381.
[7] 中华人民共和国国务院.中共中央国务院印发《“健康中国2030”规划纲要》[EB/OL].[2026-07-28].https://www.gov.cn/zhengce/2016-10/25/content_5124174.htm.
[8] 中华人民共和国国务院.国务院关于印发“十三五”卫生与健康规划的通知[EB/OL].[2026-07-28].https://www.gov.cn/zhengce/content/2017-01/10/content_5158488.htm.
[9] 中国营养学会.中国居民膳食指南(2016)[M].北京:人民卫生出版社,2016.
[10] 中华人民共和国国家卫生健康委员会.“三减三健迈向健康”全民健康生活方式行动第二阶段启动仪式[EB/OL].[2026-07-28].https://www.nhc.gov.cn/xcs/c100122/201704/256e233fe9f64cb48ae0322be00e9cdd.shtml.
[11] 郑哲,刘镇,张伟坚,等.适量饮酒对人体健康调节作用的研究进展[J].食品安全质量检测学报,2026,17(4):271-280.
[12] GBD 2020 Alcohol Collaborators.Population-level risks of alcohol consumption by amount,geography,age,sex,and year:a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2020[J].Lancet,2022,400(10347):185-235.
[13] 中华人民共和国国家卫生健康委员会.关于印发《中国慢性病防治工作规划(2012—2015年)》的通知[EB/OL].[2026-07-28].https://www.nhc.gov.cn/wjw/gfxwj/201205/a3883d58107e4c89a088c43b64eed34c.shtml.
[14] 马莉,孙继军,马婉.杭州市35~60岁常住人口酒精依赖行为现状及影响因素分析[J].健康研究,2025,45(3):315-320,333.
[15] 陈小娜,陈福辉,颜玮,等.江西省成年居民饮酒行为及其影响因素分析[J].江西医药,2024,59(1):123-128.
[16] 马洁桃,陈淑琦,王子言,等.昆山市居民健康相关行为现状及影响因素研究[J].健康教育与健康促进,2025,20(6):579-582.
[17] 中华人民共和国国家卫生健康委员会.健康中国行动(2019—2030年)[EB/OL].[2026-07-28].https://www.nhc.gov.cn/guihuaxxs/c100133/201907/2a6ed52f1c264203b5351bdbbadd2da8.shtml.
[18] 许晓丽,赵丽云,房红芸,等.2010—2012年中国15岁及以上居民饮酒状况[J].卫生研究,2016,45(4):534-537,567.
[19] 冉欣欣,宋兴惠,朱小玲.重庆市巴南区30~79岁居民饮酒情况及相关因素分析[J].预防医学情报杂志,2022,38(5):690-695,701.
[20] 李川,廖婷婷,孟瑞琳,等.2018年广东省18岁及以上居民饮酒行为调查研究[J].华南预防医学,2022,48(10):1215-1218.

[1]	程珺霞, 唐慧玲, 金屡华, 朱珂. 2012—2024年金华市HIV/AIDS病例新发现率变化趋势[J]. 预防医学, 2026, 38(8): 761-766.
[2]	何继东, 黄勇, 张宇, 李婷, 张辉望, 姚寒砺, 栾荣生. 2011—2024年眉山市肺结核流行特征[J]. 预防医学, 2026, 38(6): 555-558.
[3]	郭诗, 赵林, 陈枭, 罗琳, 余丹. 2016—2025年南充市流行性感冒流行特征分析[J]. 预防医学, 2026, 38(5): 513-516,522.
[4]	冷焱, 许军, 石鑫, 舒畅, 夏逢阳, 王宇峰. 黑龙江省0~14岁儿童流感样病例监测结果分析[J]. 预防医学, 2026, 38(5): 528-531.
[5]	张爱平, 袁芳, 蔡一飙, 岑焕新, 潘劲. 2014—2023年江北区冠心病死亡特征及趋势分析[J]. 预防医学, 2026, 38(5): 504-507,512.
[6]	杜哲群, 唐娴, 余鹏飞, 甘正凯, 宋逸平, 胡洁. 嘉兴市含脑膜炎球菌成分疫苗疑似预防接种异常反应监测结果分析[J]. 预防医学, 2026, 38(4): 382-387.
[7]	朱列波, 叶蓁, 冯霞燕, 蒋君. 2015—2024年义乌市输入性疟疾病例特征分析[J]. 预防医学, 2026, 38(4): 406-409.
[8]	李琳, 冯高雨洁, 朱星雨, 孟祥杰, 吴晨. 基于真实世界数据的智慧化传染病监测预警体系构建与挑战[J]. 预防医学, 2026, 38(4): 377-381.
[9]	张炳, 张言武, 雷松, 陈奕. 基于区域健康医疗大数据的宁波市登革热早期监测预警系统建设与实践[J]. 预防医学, 2026, 38(3): 321-324.
[10]	石春雷, 戴启刚, 董彦会, 刘东升, 周胜男. 江苏省流感样病例病原学监测结果分析[J]. 预防医学, 2026, 38(2): 109-114.
[11]	马亚萍, 邱理杨, 陈晓蕾, 肖靓, 赵启源, 李启, 杨延平. 2016—2024年丽水市居民健康素养分析[J]. 预防医学, 2026, 38(2): 206-210.
[12]	顾伟玲, 彭晗琪, 吕大兵, 富小飞, 亓云鹏, 谢亮, 向泽林. 2001—2024年嘉兴市血吸虫病和螺情监测结果分析[J]. 预防医学, 2025, 37(9): 897-902.
[13]	陈绍云, 曹思静, 霍泳琦, 谷超男, 严新凤, 于传宁. 龙华区伤害病例特征分析[J]. 预防医学, 2025, 37(9): 950-954,958.
[14]	孙强, 黄颖, 李小勇, 杨晨迎, 王思嘉. 2014—2023年宁波市老年伤害病例特征分析[J]. 预防医学, 2025, 37(8): 822-826,831.
[15]	孙玲, 刘元青, 刘新光, 张楠, 温婵, 郝建宗, 李梅. 河北省某儿童医院住院患儿多重耐药菌耐药性分析[J]. 预防医学, 2025, 37(6): 616-621.

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