The Global, Regional, and National Burden of Lower Respiratory Infections Caused by Streptococcus pneumoniae Between 1990 and 2021
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To investigate the global epidemiological characteristics of lower respiratory infection (LRI) burden caused by Streptococcus pneumoniae (SP) from 1990 to 2021. Methods: Using data from the Global Burden of Disease (GBD) study 2021, we systematically analyzed Streptococcus pneumoniae-related (SP-related) LRI burden, focusing on mortality, disability-adjusted life years (DALYs), and temporal trends by age, gender, geographic region, and socio-demographic index (SDI) quintiles. Decomposition analysis assessed the influence of epidemiological shifts, population growth, and aging on age-standardized mortality rates (ASMRs), while an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model projected future trends. Results: Between 1990 and 2021, the global SP-related LRI death number decreased from 1,028,083 (95% uncertainty interval (UI): 923,782–1,146,074) to 505,268 (95% UI: 454,335–552,539), and the ASMR dropped from 19.28 (95% UI: 17.32–21.49) to 6.40 (95% UI: 5.76–7.00) per 100,000. The age distribution consistently exhibited a clear two-tiered pattern, gradually shifting from being predominantly composed of young children to being dominated by older adults. Disparities were stark across SDI quintiles, low-SDI regions exhibited up to 100-times-higher under-five mortality than high-SDI regions. Geographic distribution showed the highest ASMRs in sub-Saharan Africa and the lowest in Canada, the United States, and Australia, with Mongolia and Finland showing the largest reductions in mortality. Epidemiological changes were the most significant factor in ASMR reduction. Conclusions: The SP-related LRI burden has decreased globally but remains a major health concern, especially in low-SDI regions. Targeted public health interventions, particularly for neonates and elderly adults, are essential to address persistent disparities and further reduce mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».