归因分析与GBD数据库如何完美交织？这一篇就够了！

今天解读的是发表在 Frontiers in Public Health上的一篇文章《The Global Burden of Disease attributable to low physical activity and its trends from 1990 to 2019: An analysis of the Global Burden of Disease study》。本研究旨在评估 1990 年至 2019 年期间，全球、区域和国家层面，归因于低体力活动 (LPA) 的疾病负担及其趋势。研究利用了 2019 年全球疾病负担 (GBD) 研究的数据，分析了与 LPA 相关的伤残调整生命年 (DALYs) 和死亡率，并探讨了社会人口学因素与 LPA 相关疾病负担之间的关系。研究发现，虽然全球范围内，与 LPA 相关的年龄标准化 DALYs 和死亡率总体呈下降趋势，但在糖尿病以及 15-49 岁年龄组中，归因于 LPA 的疾病负担却显著增加。此外，研究还发现，较高的国内生产总值 (GDP) 和经常性卫生支出 (CHE) 与较低的 LPA 相关疾病负担呈负相关。

低体力活动 (LPA) 是全球主要的健康风险因素之一，与多种非传染性疾病 (NCD) 的发生和过早死亡密切相关。据估计，2016 年全球约有 27.5% 的人口缺乏足够的体力活动，而 2008 年全球约有 9% 的过早死亡（超过 530 万例）归因于 LPA。最新的研究表明，LPA 导致了全球 7.2% 的全因死亡，尤其是在中等收入国家，其中 69% 的死亡与 LPA 相关。此外，LPA 还带来了沉重的经济负担，2013 年全球生产力损失高达 137 亿美元，医疗保健支出也占用了各国国民卫生总支出的 0.3% 至 4.6%。目前，LPA 已被认为是一种全球大流行病，需要全球采取行动。然而，目前缺乏对归因于 LPA 的全球疾病负担 (DALPA) 的全面而动态的描述，而这对于深入了解 DALPA 的进展和指导资源分配、项目规划和战略制定至关重要。

全球疾病负担 (GBD) 研究由世界银行和世界卫生组织发起，是对主要疾病、伤害和相关风险因素造成的全球死亡和残疾的综合健康评估。GBD 2019 提供了 DALPA 数据，包括全因死亡率和五种特定原因（缺血性心脏病、糖尿病、中风、结直肠癌和乳腺癌）的死亡率。本研究旨在首先定量描述 DALPA 的全球负担，然后计算 1990 年至 2019 年国家、区域和全球范围内 DALPA 年龄标准化 DALYs 和死亡率的估计年百分比变化 (EAPC)。最后，我们使用广义线性模型 (GLM) 来估计与 DALPA 的 DALYs/死亡率相关的社会人口学因素。我们试图对 DALPA 进行系统的理解。

01 数据来源

本研究使用的数据来自 GBD 2019。GBD 2019 通过持续进行的多国合作，对 1990 年至 2019 年期间，不同地区和时间，369 种疾病和 87 种可归因风险因素的全球负担，提供了最新、最全面的估计。数据包括 1990 年至 2019 年按性别、地理区域和社会剥夺指数 (SDI) 评分划分的年龄标准化 DALYs 和死亡率，以及 DALPA 的 DALYs 和死亡率及其 95% 不确定区间 (UI)，可从全球健康数据交换 GBD 结果工具获取。国家和地区被进一步分为五个 SDI 五分位数（低、中低、中等、高中等和高 SDI 评分）和 21 个 GBD 区域。年龄进一步细分为三个组（15-49 岁、50-69 岁和 70 岁以上）。

02 分析方法

2.1 低体力活动的测量和定义

GBD 2019 研究对疾病风险因素暴露程度、相对风险和可归因疾病负担的量级，提供了标准化和全面的评估。在 GBD 2019 中，使用了两个标准化问卷 [全球体力活动问卷 (GPAQ) 和国际体力活动问卷 (IPAQ)] 来收集一般成年人口中活动强度、持续时间和频率的自我报告体力活动信息，并通过随机抽样进行 。然后，通过代谢当量 (MET，分钟/周) 量化体力活动，MET 代表工作代谢率与静息代谢率的比率。一个 MET 等于 1 kcal/kg/h，等于安静坐姿的能量消耗。根据 MET，体力活动分为四个级别：不活动（每周 <600 MET 分钟）、轻度活动（每周 600-3,999 MET 分钟）、中度活动（每周 4,000-7,999 MET 分钟）和高度活动（每周 ≥8,000 MET 分钟）。LPA 定义为 < 3,000 MET 分钟/周。最后，使用基于 IPAQ 和 GPAQ 数据集的12 个独立的 DisMod 模型来估计每个国家/年份/年龄组/性别亚群中上述四个活动水平的比例，并估算归因于 LPA 的疾病负担。

2.2归因于低体力活动的疾病的测量

 研究使用先前建立的比较风险评估框架来估算归因于 LPA 的疾病负担，主要包括以下步骤 ：

首先，根据系统评价和荟萃回归总结低体力活动的相对风险。

其次，使用多种方法根据所有可用数据源估算每个年龄组/性别/地点/年份的 LPA 水平。

第三，将理论上的最低 LPA 暴露水平定义为与已发表的试验和队列研究中确定的最低风险相关的水平。

第四，通过将人口归因分数 (PAF) 乘以每个年龄组/性别/地点/年份的相关结果数量来计算归因死亡、YLL、YLD 和 DALY，并且还估算了归因于风险因素组合的负担。计算公式如下：

其中：a 为年龄组，s 为性别，l 为地点，y 为年份；PAF_asly 为 LPA 导致的疾病负担的人口归因分数；RR 为 LPA 暴露水平 x（从 1 到 k）与疾病负担之间的相对风险；P 为暴露于低体力活动的人口比例 。

2.3 时间趋势分析

使用线性回归模型评估 1990 年至 2019 年国家、区域和全球范围内年龄标准化 DALYs 和死亡率的时间趋势。将年龄标准化率 (ASR) 的自然对数拟合到模型中：ln(ASR) = α + βX + ε，其中 X 指的是日历年。EAPC 及其 95% 置信区间计算为 100 × (exp(β) - 1)。如果 EAPC 的 95% CI 包含 0 (P > 0.05)，则认为趋势稳定；否则，如果 EAPC 及其 95% CI 大于 0 则趋势增加，如果小于 0 则趋势减少 。

2.4 社会人口学分析

使用广义线性模型 (GLM) 拟合 DALPA 的 DALYs 和死亡率与社会人口学因素。模型细节如下：ln(DALYs 或死亡率) = β0 + β1 * 国内生产总值 + β2 * 当前医疗卫生支出 (% of GDP) + β3 * [60 岁以上人口 (% of 总人口)] + β4 * 城市人口 (% of 总人口) + β5 * 人口密度。根据赤池信息准则 (AIC) 确定最佳拟合模型。

01 总体负担和趋势

2019 年，全球 DALPA 的年龄标准化 DALY 率为 198.42/10万人 (95% UI: 108.16-360.32)，年龄标准化死亡率为 11.10/10万人 (95% UI: 5.66-19.51)。归因于 LPA 的 DALYs 总计 1574 万 (95% UI: 851 万-2861 万)，死亡人数总计 83 万 (95% UI: 43 万-147 万)。总体而言，年龄标准化 DALY 率和死亡率从 1990 年到 2019 年呈现显著下降趋势，EAPC 分别为 -0.68% (95% CI: -0.85, -0.50) 和 -1.00% (95% CI: -1.13, -0.86)。男性 DALPA 负担高于女性。中低 SDI 国家和地区的 DALPA 负担较高，而高 SDI 国家和地区的 DALPA 负担较低。北非和中东、大洋洲和热带拉丁美洲地区的年龄标准化 DALY 率最高，而东撒哈拉以南非洲地区的年龄标准化 DALY 率最低。中亚、大洋洲和撒哈拉以南非洲南部的年龄标准化 DALY 率和死亡率增幅最为显著，而高收入地区的降幅最大。

套表1：1990年和2019年因体力活动不足而导致的残疾和疾病死亡的人数和年龄标准化率

图1：2019年DALPA标准化DALPA和死亡率，年龄标准化DALPA中的EAPC以及1990年至2019年的死亡率。(A)2019年DALPA的年龄标准化DALY。(B)2019年DALPA的年龄标准化死亡率。(C)1990年至2019年年龄标准化的Dalys中的EAPC。(D)1990年至2019年年龄标准化死亡率的EAPC

02 特定死因的影响

全球范围内，归因于 LPA 的糖尿病的年龄标准化 DALY 率和死亡率显著增加，EAPC 分别为 0.76% (95% CI: 0.70, 0.82) 和 0.33% (95% CI: 0.21, 0.51)，而缺血性心脏病、中风、结直肠癌和乳腺癌相关的 DALYs 和死亡率则下降。就 SDI 五分位数而言，1990 年至 2019 年期间，每个 SDI 水平的糖尿病相关 DALYs 均大幅增加。除高 SDI 和高中等 SDI 水平外，糖尿病相关死亡人数也大幅增加。在中 SDI 和低 SDI 地区的 DALYs 和死亡人数均大幅增加。缺血性心脏病、糖尿病、中风、结直肠癌和乳腺癌相关的 DALYs 和死亡率在北非和中东、大洋洲、北非和中东、热带拉丁美洲和大洋洲地区最高。

图2：1990年至2019年，SDI五分位数中归因于低体力活动的特定原因的标准化死亡率和死亡率(A)全球范围内，由于身体活动不足而导致的每种特定原因的标准化死亡率和死亡率。(B)在高SDI国家中，由低体力活动引起的每种特定原因的标准化DALYs和死亡率。(C)在SDI较高的中等国家中，由于身体活动不足而导致的每种特定原因的标准化死亡率和死亡率。(D)中等SDI国家中归因于低体力活动的每种特定原因的标准化DALYs和死亡率。(E)中低SDI国家中归因于低体力活动的年龄标准化DALY和每种特定原因的死亡率。(F)在低SDI国家中，由低体力活动引起的每种特定原因的标准化DALYs和死亡率。

03 不同年龄组的 LPA 相关疾病负担:

老年人 (70 岁以上) 的 DALYs 和死亡率最高。在 15-49 岁年龄组中，DALPA 呈上升趋势，DALYs 的 EAPC 为 0.74% (95% CI: 0.58, 0.91)，死亡率的 EAPC 为 0.31% (95% CI: 0.1, 0.51)。值得注意的是，在所有三个年龄组中，归因于 LPA 的糖尿病相关 DALYs 均有所增加。除 50-60 岁年龄组外，在 15-49 岁和 70 岁以上年龄组中，与糖尿病相关的死亡率也有所增加。

图3：1990年至2019年三个年龄组因体力活动不足而导致的疾病死亡率和死亡率。(A)15-49岁(B)50-69岁(C)70 +年。* 代表统计学显著性

04 社会人口学因素与 DALPA 的 DALYs 和死亡率的相关性

广义线性模型结果显示，较高的 GDP 和当前医疗卫生支出 (% of GDP) 与较低的 DALPA 的 DALYs 和死亡率呈负相关，而 60 岁以上人口比例较高和城市人口比例较高与较高的 DALPA 的 DALYs 和死亡率呈正相关。显示了 1990 年至 2019 年 21 个 GBD 区域按 SDI 评分划分的年龄标准化 DALYs 和死亡率的变化。在 SDI 评分最高的五个区域中，所有区域的 LPA 相关 DALYs 和死亡人数均有所减少。相反，从 1990 年到 2019 年，SDI 评分最低的五个区域的 LPA 相关 DALYs 和死亡人数都有所增加。并显示了 2019 年各国年龄标准化 DALYs 和死亡率与 SDI 评分之间的关联。

表2：与DALPA的DALY和死亡率相关的社会人口因素

图4：21个GBD地区的年龄标准化DALY与低体力活动和SDI水平所致疾病死亡率之间的关系。(A)年龄标准化的DALY。(B)年龄标准化死亡率.

数据来源的局限性: GBD 估计依赖于数据的质量和可用性。在某些地区，数据可能不完整或不可靠，尤其是在低收入和中等收入国家。此外，用于评估体力活动水平的自我报告问卷 (GPAQ 和 IPAQ) 可能存在回忆偏差和社会期望偏差。

LPA 测量的局限性: 使用 MET 分钟数量化体力活动水平可能无法完全捕捉所有类型的体力活动及其对健康的益处。例如，一些活动（如瑜伽或太极拳）可能 MET 分钟数较低，但对健康仍有益处。

因果关系的局限性: 比较风险评估框架可以估计归因于 LPA 的疾病负担，但不能确定因果关系。其他因素，如遗传、环境和社会经济因素，也可能导致 LPA 和 NCD。

模型的局限性: 线性回归模型和广义线性模型可能无法完全捕捉 LPA 与 DALPA 之间的复杂关系。其他更复杂的模型可能更适合分析这些数据。

糖尿病负担增加的原因: 研究发现，归因于 LPA 的糖尿病负担呈上升趋势，但并未深入探讨其原因。未来的研究需要进一步调查这一现象，并探索潜在的解释。

小编说明：

本研究利用 GBD 2019 数据，对归因于 LPA 的全球疾病负担进行了全面分析，并揭示了总体下降趋势和特定疾病、年龄组和地区的上升趋势。研究结果强调了在全球范围内推广体力活动以降低 NCD 负担的重要性，并为制定有针对性的干预措施提供了依据。然而，由于数据和方法的局限性，未来的研究需要进一步验证和完善研究结果，并深入探索 LPA 与不同疾病之间复杂的相互作用机制。

临床研究的根本使命是发现并解决生命科学领域亟待解决的临床问题，同时，为即将发生的临床难题提供备选解决方案。

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