Changing Trends in the Global Burden of Cataract Over the Past 30 Years: Retrospective Data Analysis of the Global Burden of Disease Study 2019
Notice bibliographique
Résumé
Background Cataracts now account for the largest proportion of the global burden of blindness and vision loss. Understanding the changing trends in the global burden of cataracts over the past 30 years and the next 15 years is of clear significance for the prevention and control of cataracts in key populations. As far as we know, research on the future burden of cataracts is lacking. Objective This study aims to assess the global burden of cataracts over the past 30 years by using age-period-cohort modeling and to estimate trends in the next 15 years. Methods Data were obtained from the Global Burden of Disease Study 2019, the United Nations Development Programme, and the WHO (World Health Organization) Global Health Observatory data repository. The assessment of trends and disparities in the number and rate of disability-adjusted life years (DALYs) for cataracts from 1990 to 2019 was conducted. The association between the age-standardized DALY rate (ASDR) and the socio-demographic index (SDI), human development index (HDI), national levels of particulate matter <2.5 μm in diameter (PM2.5), and ambient ultraviolet radiation (UVR) was determined using linear regression analysis. Additionally, we used the Nordpred (Harald Fekjær and Bjørn Møller) age-period-cohort model to predict the cataract burden from 2020 to 2034. Results Globally, the number of DALYs due to cataract increased from 3,492,604 (95% uncertainty interval [UI] 2,481,846-4,719,629) in 1990 to 6,676,281 (95% UI 4,761,210-9,006,193) in 2019. The ASDRs due to cataract decreased from 93.17 (95% UI 66.14-125.32) in 1990 to 82.94 (95% UI 59.06-111.75) in 2019, with an average annual percentage change of –0.37 (95% CI –0.44 to –0.3; P<.001). Age, female sex, air pollution, smoking, high fasting plasma glucose levels, and a high body mass index were risk factors for the burden of cataracts. SDI and HDI were negatively correlated with ASDRs of cataracts, while PM2.5 and UVR were positively associated with them. Higher DALY rates were also associated with lower SDI (R2=0.1939; P<.001), lower HDI (R2=0.2828; P<.001), national PM2.5 concentration (R2=0.1874; P<.001), and ambient UVR levels (R2=0.2354; P<.001). The prediction model suggested that the number of DALYs due to cataract will continue to rise globally, while the cataract DALY rate will continue to decrease. Conclusions While the ASDR of cataracts has decreased, there has been a notable increase in the number of DALYs over the past 30 years. Projections suggest that the global burden of cataracts will continue to rise over the next 15 years. To address this challenge, appropriate prevention and treatment policies must be implemented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».