该研究由华盛顿大学健康指标与评估研究所 (IHME) 牵头，是一项真正的全球性研究，来自 160 多个国家和地区的 11,000 多名研究人员参与了最新更新。GBD 创建了一个独特的平台来比较不同年龄组、性别、国家、地区和时间的疾病、伤害和风险因素的严重程度。对于决策者、卫生部门领导者、研究人员和知情公民来说，GBD 方法提供了一个机会，将其国家的卫生进展与其他国家进行比较，并了解可能避免的健康损失的主要原因，例如高血压、吸烟和家庭空气污染。
GBD 定期估算全因死亡率、死亡原因死亡率、因过早死亡而损失的生命年数 (YLL)、伤残生活年数 (YLD) 以及伤残调整生命年数 (DALY)。
文章题目：可解释的机器学习模型用于预测抗体阳性自身免疫性脑炎患者的预后
研究目的：目的是利用九种机器学习（ML）方法来预测抗体阳性自身免疫性脑炎（AE）患者的预后。
方法：分析全球疾病负担（GBD）研究的脑炎数据，以反映脑炎的疾病负担。这项研究包括 187 名 AE 患者。121 名患者作为训练集，67 名患者作为验证集。决策树 (DT)、随机森林 (RF)、极限梯度提升 (XGBoost)、k 最近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯 (NB)、神经网络 (NN)、光梯度提升机（LGBM）和逻辑回归（LR）是用于构建预测模型的机器学习方法。使用验证集数据对构建的模型进行区分、校准和临床适用性的验证。沙普利附加解释（SHAP）分析用于解释该模型。
结果：从 2010 年到 2021 年，全球脑炎死亡人数、发病率和患病率每年都在增加。训练集包括 121 名 AE 患者。单变量分析和 LASSO 筛选确定了六个变量。使用9种ML方法构建模型的结果显示，RF的准确率最高（0.860），其次是XGBoost（0.826），F1分数分别为0.844和0.807。验证集数据显示该模型具有良好的区分性、校准性和临床适用性。感染、脑脊液单核细胞百分比和前白蛋白的SHAP值分别为0.906、0.790和0.644。
结论：使用RF和XGBoost构建的模型具有良好的性能，具有良好的判别性、校准性、临床适用性和可解释性。
4.中国学者文章介绍（三）
文章题目：2000年至2019年204个国家和地区青壮年CKD-T2DM全球负担分析：2019年全球疾病负担系统研究
背景：糖尿病是肾脏和心血管疾病等严重并发症的主要危险因素。全球 2 型糖尿病病例逐渐增加，加上人口年轻化趋势，导致慢性肾病患病率不断上升。然而，其病因是多方面的，需要个体化治疗和精细化治疗，这对于筛查和管理 CKD-T2DM 的负担尤其重要。基于最新数据，对2000年至2019年全球、区域和国家层面的CKD-T2DM负担进行全面分析，可以为筛查、早期诊断和治疗策略提供信息，从而优化医疗资源配置。
方法：利用来自全球疾病负担（GBD）数据库的数据，我们描绘了 2000 年至 2019 年全球、区域和国家范围内 CKD-T2DM 的发病率、死亡率和 DALY 率。我们总结了全球、区域和国家范围内 CKD-T2DM 的年龄标准化发病率（ASIR）、年龄标准化死亡率（ASMR）和年龄标准化死亡率（ASDR），并以直观方式呈现。此外，我们计算并直观地描述了这些水平上各种 CKD-T2DM 指标的估计年度百分比变化 (EAPC)。此外，还对 CKD-T2DM 患者按年龄进行分层，以比较 2000 年至 2019 年患者死亡的年龄分布和年龄负担。
结果：2000年至2019年，全球青壮年CKD-T2DM疾病负担持续增加，发病率、死亡率和DALY率总体呈上升趋势，其中男性发病率高于女性。不同国家和地区之间存在显着差异，印度、中国和墨西哥是新增病例数最多的国家。尼加拉瓜、墨西哥和阿拉伯联合酋长国的年龄标准化发病率最高，而乌干达、埃塞俄比亚和布隆迪的发病率最低。在年龄层面，不同年龄组的CKD-T2DM负担呈现出不同的趋势，但总体呈上升趋势，特别是在45-49岁年龄段。高收缩压和高体重指数是死亡率和伤残调整生命年的主要影响因素，不同地区和发展水平的影响存在差异。
结论：近20年来，全球中青年CKD-T2DM负担持续加重，不同国家、地区、年龄组之间存在差异，但总体呈上升趋势。造成这一趋势的原因是多方面的，包括全球生活方式的变化，如饮食变化、久坐的生活方式、肥胖，以及人口老龄化和某些地区的预防措施不足。应对这些挑战需要优化筛查方法，调整生活方式，加强管理策略，提高医疗保健和意识水平，特别是加强男性的认知和筛查工作，加强45-49岁年龄段的防控措施，加强基础设施和医疗资源的建设。发展中国家，促进国际合作，并实施针对具体情况的措施。
文章题目：1990-2019年中国省级卫生不平等的演变趋势、区域差异、决定因素和疾病来源：时间收敛和新颖的三重分解分析
研究背景：促进健康公平一直是全球目标，但全球和中国仍面临严峻挑战。健康不平等的根源和决定因素的多重分解对于缩小健康不平等和改善健康公平具有重要意义。
方法：选取中国大陆31个省份的预期寿命（LE）、健康预期寿命（HALE）、年龄标准化死亡率（ASMR）和年龄标准化伤残调整生命年（DALY）率作为健康状况指标。，从全球疾病负担 (GBD) 数据库中获得。使用时间收敛分析来测试健康状况的演变趋势。Dagum的基尼系数分解用于根据区域内和区域间的差异分解总体基尼系数。Oaxaca-Blinder 分解用于计算决定因素对区域间差异的贡献。采用因子分解基尼系数来分析各成分对整体基尼系数的绝对贡献和边际贡献。
结果：1990-2019年，中国以LE、HALE、ASMR和年龄标准化DALY率衡量的健康状况显着改善。但东、中、西部三个地区的健康状况存在显着的地区间差异。其中东西方的差异是最大的。调整后的短期条件 β 收敛模型表明，30 年来 LE、HALE、ASMR 和年龄标准化 DALY 率的省际差异显着收敛，年增长率分别为 0.31%、0.35%、0.19% 和 0.28%。年。LE、HALE和年龄标准化DALY率的整体基尼系数下降，而ASMR则表现出相反的趋势。区域间和区域内差异分别占总体基尼系数的>70%和<30%。归因分析显示，社会经济决定因素解释了2010-2019年东西部差异的85.77%至91.93%，其次是卫生系统决定因素解释了7.79%至11.61%。ASMR 基尼系数和年龄标准化 DALY 率的来源分析显示，非传染性疾病 (NCD) 的绝对贡献最大且不断增加，而传染性疾病、孕产妇疾病、新生儿疾病和营养性疾病 (CMNND) 的影响则递减且较低。然而，非传染性疾病对基尼系数产生负边际效应，而 CMNND 则表现出正边际效应，表明控制 CMNND 可能更有效地减少健康不平等。
结论：地区差异是中国卫生不平等的一个主要根源。尽管非传染性疾病仍然是造成健康不平等的最大绝对因素，但从边际效应的角度来看，优先预防和控制 CMNND 而不是非传染性疾病可能会对减少健康不平等产生更显着的影响。
文章题目：1990-2021年中国子宫癌负担及15年预测：系统分析及与全球水平的比较
背景：子宫癌(UC)是女性生殖系统常见的恶性肿瘤之一。估计 UC 的负担趋势对于在国家层面制定有效的预防战略至关重要。然而，目前还没有对中国UC负担进行全面分析。我们重点评估了过去32年中国UC的负担趋势，提供了15年的预测，并与全球水平进行了比较。
方法：从《2021 年全球疾病负担》(GBD) 中提取有关发病率、患病率、死亡率和伤残调整生命年 (DALY) 的数据，以描述中国 UC 的负担。采用Joinpoint回归分析来描述过去32年中国和全球UC的时间趋势。利用贝叶斯年龄-时期-队列模型来预测未来 15 年 UC 的趋势。采用Spearman相关分析比较中国与全球UC中ASIR、ASPR、ASMR、ASDR和SDI之间的关系。探讨1990年至2021年中国和全球高BMI引起的UC ASMR和ASDR的变化。
结果：2021年，中国UC年龄标准化发病率（ASIR）、年龄标准化患病率（ASPR）、年龄标准化死亡率（ASMR）、年龄标准化DALY率（ASDR）分别为6.65、46.52 、1.24 和 37.86（每 10 万人）。与1990年相比，ASMR和ASDR分别下降了48.63%和48.15%，而ASIR和ASPR分别上升了17.79%和37.67%。从全球范围来看，中国的UC负担也呈现出类似的趋势，ASIR和ASPR增加，ASMR和ASDR减少，但增加和减少的幅度小于中国。Joinpoint回归分析结果显示，中国和全球UC的ASIR和ASPR总体呈上升趋势，而ASMR和ASDR总体呈下降趋势。分年龄分析显示，1990年至2021年期间，中国UC发病率、患病率、死亡率和伤残调整生命年(DALY)最高的年龄组普遍较全球出现更早的年龄。预计未来15年，中国的UC负担将继续以高于全球水平的速度增加。Spearman相关分析显示，中国及全球UC的ASIR和ASPR与SDI显着正相关（p< 0.05），ASMR和ASDR与SDI显着负相关（p< 0.001）。高BMI是影响中国和全球UC死亡率和DALY的危险因素，中国高BMI导致ASMR和ASDR增加，高于全球。
结论：过去32年来，中国和全球女性UC的发病率和患病率负担呈上升趋势，而死亡率和DALY则呈下降趋势。未来 15 年，中国的 UC 负担预计将继续以高于全球水平的速度增长。鉴于中国人口众多，政府需要加强筛查和预防策略，以减轻UC的负担。
7.中国学者文章介绍（五）
文章题目：1990 年至 2021 年高体重指数导致的全球心房颤动负担：2021 年全球疾病负担研究的结果
背景：评估1990年至2021年全球高体重指数（BMI）导致的心房颤动（AF）负担并分析其时空分布特征。
方法：高 BMI 导致的 AF 负担数据来自 2021 年全球疾病负担研究 (GBD)。计算估计年度百分比变化 (EAPC) 以评估年龄标准化死亡率和伤残调整生命年的时间趋势（伤残调整生命年）超过 30 年。
结果：2021年，高BMI相关的房颤在全球造成27,000人死亡和725,000个DALY，自1990年以来增加了376%。女性和老年人（70岁以上）承受着更高的负担。中高收入地区的房颤负担超过高收入地区。澳大利亚的年龄标准化率最高，而高收入亚太地区和南亚的年龄标准化率最低。南亚的年龄标准化死亡率快速增长。
结论：高 BMI 相关房颤的全球负担因地区和时间而异，威胁着全球健康，尤其是女性和老年人。需要有针对性的策略来减少房颤和肥胖。
