Global, regional, and national burden of diabetes and kidney diseases, 1990–2021: a trend and health inequality analyses based on the Global Burden of Disease Study 2021
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes and kidney diseases pose a major global public health challenge, impacting both health and socioeconomic development. Comprehensive analyses combining long-term trend decomposition (1990-2021) and inequality measurements are lacking. METHODS: Using data from the Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study (GBD) 2021, we conducted comprehensive analyses to examine the disease burden through two complementary approaches (1): decomposition analysis to quantify the relative contributions of population growth, aging effects, and epidemiologic changes; and (2) inequality assessment using both the slope index of inequality and concentration index to evaluate socioeconomic disparities in disease burden across countries. RESULTS: According to GBD 2021, the global figures for diabetes and kidney diseases in 2021 included 1,081,017,594 prevalent cases, 44,905,586 incident cases, 123,704,574 DALYs, and 3,195,034 deaths. The age-standardized rates (ASR) of estimated annual percentage change (EAPC) and average annual percentage change (AAPC) for both prevalence and incidence were positive across all countries and territories, denoting an upward trend. Population (36.92%), aging (28.64%), and epidemiologic change (i.e., changes in age-specific disease risk independent of demographic shifts, driven by diagnostics, risk factors, or treatments; 34.44%) were key drivers over 1990-2021. Significant absolute and relative inequalities in the burden of diabetes and kidney diseases, measured by sociodemographic index (SDI), were observed and showed a substantial increase over time. CONCLUSION: Understanding these patterns-particularly the rising burden in high-SDI nations and widening cross-country inequalities-is crucial for tailoring interventions for diabetes and kidney diseases.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».