Disease Burden of Type 2 Diabetes Among Young Adults in Asia: An Analysis From the Global Burden of Disease Study 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background: Asia is experiencing the most significant and rapid increase in Type 2 diabetes mellitus (T2DM) globally. Previous studies have indicated a trend toward early onset of T2DM in this region. However, the burden of T2DM among young adults in Asia remains unclear. This study is aimed at exploring the burden of T2DM and its attributable risk factors in Asian adults aged 15-39 years from 1990 to 2021, which could generate insights into our further understanding and thus prevention and management of T2DM in this population. Methods: Data from Global Burden of Disease 2021 was used to estimate the trends in age-standardized incidence, disability-adjusted life years (DALYs), and mortality of T2DM among young adults in Asia from 1990 to 2021. We analyzed the association between country development level and T2DM burden and investigated the attributable risk factors for T2DM in 2021. Results: In 2021, total T2DM incidence, prevalence, DALYs, and deaths in Asian young adults were estimated to be 4.55, 59.69, 4.14 million, and 12,769, respectively. There was a consistent annual increase in age-standardized incidence (average annual percentage change [AAPC]: 2.39%) and DALYs (AAPC: 2.08%) and a fluctuating temporal trend in mortality (AAPC: 0.34%) between 1990 and 2021. Incidence and DALYs were higher in males than females in most age groups, although females under 20 years experienced higher DALYs compared to males. Mortality was higher in females before 2007 but lower thereafter. In both males and females, high body mass index was by far the primary attributable risk factor, accounting for 54.56% of T2DM DALYs overall. Conclusion: The burden of T2DM has increased among young adults in Asia, particularly among females under 20 years. Prevention and treatment of obesity should be prioritized to reduce the burden of T2DM in this population in Asia.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».