The temporal trend of disease burden attributable to metabolic risk factors in China, 1990–2019: An analysis of the Global Burden of Disease study
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: The disease burden attributable to metabolic risk factors is rapidly increasing in China, especially in older people. The objective of this study was to (i) estimate the pattern and trend of six metabolic risk factors and attributable causes in China from 1990 to 2019, (ii) ascertain its association with societal development, and (iii) compare the disease burden among the Group of 20 (G20) countries. Methods: The main outcome measures were disability-adjusted life-years (DALYs) and mortality (deaths) attributable to high fasting plasma glucose (HFPG), high systolic blood pressure (HSBP), high low-density lipoprotein (HLDL) cholesterol, high body-mass index (HBMI), kidney dysfunction (KDF), and low bone mineral density (LBMD). The average annual percent change (AAPC) between 1990 and 2019 was analyzed using Joinpoint regression. Results: For all six metabolic risk factors, the rate of DALYs and death increased with age, accelerating for individuals older than 60 and 70 for DALYs and death, respectively. The AAPC value in rate of DALYs and death were higher in male patients than in female patients across 20 age groups. A double-peak pattern was observed for AAPC in the rate of DALYs and death, peaking at age 20-49 and at age 70-95 plus. The age-standardized rate of DALYs increased for HBMI and LBMD, decreased for HFPG, HSBP, KDF, and remained stable for HLDL from 1990 to 2019. In terms of age-standardized rate of DALYs, there was an increasing trend of neoplasms and neurological disorders attributable to HFPG; diabetes and kidney diseases, neurological disorders, sense organ diseases, musculoskeletal disorders, neoplasms, cardiovascular diseases, digestive diseases to HBMI; unintentional injuries to LBMD; and musculoskeletal disorders to KDF. Among 19 countries of Group 20, in 2019, the age-standardized rate of DALYs and death were ranked fourth to sixth for HFPG, HSBP, and HLDL, but ranked 10th to 15th for LBMD, KDF, and HBMI, despite the number of DALYs and death ranked first to second for six metabolic risk factors. Conclusions: Population aging continuously accelerates the metabolic risk factor driven disease burden in China. Comprehensive and tight control of metabolic risk factors before 20 and 70 may help to mitigate the increasing disease burden and achieve healthy aging, respectively.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».