6.2 Q1|哈尔滨医科大学GBD发文 | 1990 年至 2019 年颗粒物污染导致的中风全球趋势和负担
1.第一段–文章基本信息
文章题目：Global trends and burden of stroke attributable to particulate matter pollution from 1990 to 2019
中文标题：1990 年至 2019 年颗粒物污染导致的中风全球趋势和负担
发表杂志：Ecotoxicology and Environmental Safety
影响因子：1区，IF=6.2
发表时间：2024年4月
2.第二段–研究思路
本研究思路
本文通过分析全球疾病负担（GBD）2019数据，研究1990至2019年间细颗粒物（PM2.5）污染（包括室外颗粒物污染和家庭固体燃料空气污染）对全球中风发病、致残和死亡的影响。研究从年龄、性别、地理区域、社会人口指数（SDI）及中风亚型（缺血性中风、脑出血和蛛网膜下腔出血）等多维度分析了PM2.5对中风的归因负担，包括致残调整生命年（DALYs）和死亡数，并计算了1990至2019年间的年均百分比变化（EAPC）以评估趋势。结果显示，PM2.5对中风的负担在不同地区和人群中存在差异，且室外颗粒物污染和家庭固体燃料空气污染的影响趋势不同，为制定针对性干预措施提供了依据。
3.第三段-Introdction
背景
全球疾病负担（GBD）2019数据显示，中风是全球第二大死亡原因和第三大致残原因。2019年，中风导致全球约655万人死亡，约1.432亿致残调整生命年（DALYs），是全球健康的重大负担。中风由血管破裂或阻塞引起，分为缺血性中风、脑出血和蛛网膜下腔出血三种亚型，其中缺血性中风占60%~70%。约90%的中风可归因于可改变的风险因素，如空气污染、缺乏运动、高体重指数、饮食不良和吸烟。空气污染是不可避免的暴露因素，越来越多的证据表明其与中风的发病率和死亡率密切相关。室外颗粒物污染是全球中风负担的第四大风险因素，占2019年中风负担的20.2%。颗粒物（PM2.5）是空气污染的重要组成部分，与中风的死亡率和复发风险密切相关。
4.第四段-Methods
方法
研究数据：
全球疾病负担（GBD）2019系统性评估了1990至2019年204个国家和地区的369种疾病和伤害以及87种风险因素的年度负担。数据来源广泛，包括人口普查、家庭调查、民事登记、疾病登记、医疗服务利用、空气污染监测等。本研究数据来自全球健康数据交换中心（https://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool），涵盖：1990至2019年全球PM2.5归因中风的年龄和性别特异性DALYs和死亡人数；国家和区域的PM2.5归因中风DALYs和死亡人数；按社会人口指数（SDI）分类的PM2.5归因中风数据；以及按中风亚型分类的PM2.5归因中风数据。
定义：
在GBD 2019中，PM2.5空气污染分为家庭空气污染（HAP）和室外颗粒物污染（APMP）。APMP暴露是基于大气卫星观测、地面测量、化学传输模型模拟、人口估计和土地利用数据估算的每年每立方米空气中PM2.5的平均质量浓度。HAP暴露则由使用固体烹饪燃料的人口比例和该人群暴露的PM2.5水平决定。中风分为缺血性中风、脑出血和蛛网膜下腔出血，其诊断标准由ICD-10分类。年龄标准化死亡率和DALYs分别指每10万人中特定年龄组的死亡人数和因残疾生活年数与失去寿命年的总和。社会人口指数（SDI）是基于生育率、受教育年限和人均收入的综合指标，范围为0到1，用于将204个国家和地区分为五类。每个指标的95%不确定性区间（UI）基于1000个估计值的2.5百分位和97.5百分位计算，以评估数据缺乏、时间、地点和异质性导致的不确定性。
统计分析：
我们对性别、年龄组（25至80岁及≥80岁的5年年龄组）、国家和地区以及SDI进行了比较。我们使用致残调整生命年（DALYs）、死亡人数、年龄标准化率（ASR）和估计的年均百分比变化（EAPC）量化了1990年至2019年全球PM2.5归因中风的负担。EAPC是ASR趋势的总结和广泛使用的度量，用于指定的时间间隔。通过拟合自然对数ASR的回归线，公式为y = a + βx + ε，其中y是ASR的自然对数，x是日历年份。随后，EAPC估计为100×（exp（β）-1）和95%置信区间（CI）。当EAPC和下限CI为正时，ASR呈上升趋势；相反，当EAPC和上限CI为负时，ASR呈下降趋势。此外，我们还使用Spearman秩相关检验评估了EAPC、PM2.5相关中风负担和SDI之间的关联。所有统计分析和结果可视化均使用R程序（版本4.2.1）进行，双侧P值小于0.05被认为具有统计学意义。
第五段-Results
结果
2019年全球PM2.5归因中风的负担
2019年，全球中风导致约1.432亿致残调整生命年（DALYs）和660万死亡。其中，PM2.5归因的中风DALYs和死亡人数分别为4348万（95%不确定性区间：3836–4872）和170.194万（95%不确定性区间：149.845–191.789），分别占中风总DALYs的30.35%和总死亡数的25.97%。室外颗粒物污染（APMP）和家庭空气污染（HAP）分别贡献了中风DALYs的20.06%和10.29%，以及中风死亡的17.45%和8.53%。APMP归因的中风负担是HAP的近两倍。
2019年，全球PM2.5归因中风的年龄标准化DALY率和死亡率分别为525.57/10万人（95%不确定性区间：463.91–589.93）和21.14/10万人（95%不确定性区间：18.63–23.86）。1990至2019年间，PM2.5归因中风的年龄标准化DALY率和死亡率分别下降了40.81%和42.52%，但APMP和HAP的趋势不同。APMP归因的中风DALYs和死亡人数增加了两倍多，而HAP归因的中风DALYs和死亡人数呈下降趋势。
按性别和年龄划分的全球PM2.5归因中风负担
全球范围内，男性因PM2.5导致的中风年龄标准化DALY率和死亡率略高于女性。1990至2019年间，男性和女性的中风年龄标准化DALY率和死亡率均呈下降趋势，但男性下降幅度较小。APMP归因的中风负担在男性中呈上升趋势，而女性的死亡率呈下降趋势。HAP归因的中风负担在两者中均呈下降趋势，且在25至50岁年龄组中，女性的下降幅度大于男性。
按SDI划分的中风负担
2019年，中等SDI地区因PM2.5导致的中风DALYs和死亡人数最多，但低SDI地区年龄标准化DALY率和死亡率最高。具体而言，中等SDI地区因APMP暴露导致的中风年龄标准化DALY率和死亡率最高，而低SDI地区因HAP暴露导致的中风年龄标准化DALY率和死亡率最高。1990年以来，低中SDI地区因APMP归因的中风负担增加最多，而HAP归因的中风负担在所有SDI地区均呈下降趋势。
按地区和国家划分的中风负担
从地区层面来看，2019年全球21个GBD地区中约有12个地区的PM2.5归因中风负担增加。大洋洲因PM2.5导致的中风年龄标准化DALY率和死亡率最高，而东非撒哈拉地区因APMP导致的中风负担增加最多。相比之下，西欧、高收入北美和澳大利亚的APMP归因中风负担显著下降。在国家层面，中国和印度因PM2.5导致的中风DALYs和死亡人数最多，分别占全球中风DALYs的20%以上和全球中风死亡人数的55%以上。
5.第六段–结论与启发
结论与启发
结论
本研究结果表明，2019年，归因于PM2.5的中风负担在男性、老年人群以及低中等和中等社会人口指数（SDI）地区仍然较高。这一趋势在年轻人群体中也较为明显，年轻人群体中中风负担逐年增加。在中风亚型方面，PM2.5导致的脑出血负担最重，但年轻人群体中缺血性中风的增加以及老年人群中脑出血的增加尤为显著。尽管过去30年中因家庭固体燃料空气污染（HAP）导致的中风负担显著下降，但与室外颗粒物污染（APMP）相关的中风负担显著增加，这不仅对人类健康构成巨大负担，也增加了社会医疗成本。我们的研究结果识别了受严重影响的人群和地区，有助于各国政府制定针对性的政策、中风预防策略以及全球范围内的空气质量管理办法。
【光速科研启发】
选题：研究聚焦细颗粒物（PM2.5）污染对中风负担的影响，涵盖室外颗粒物污染（APMP）和家庭固体燃料空气污染（HAP），系统分析其对中风发病率、致残率和死亡率的长期影响，填补了全球范围内按年龄、性别、地区和SDI分类的详细研究空白，具有重要的公共卫生和环境政策意义。
统计学：采用估计的年均百分比变化（EAPC）评估1990至2019年间PM2.5归因中风的年龄标准化死亡率（ASMR）和致残调整生命年率（ASDR）的趋势变化；通过Spearman秩相关检验评估PM2.5相关中风负担与社会人口指数（SDI）的关联，并利用R程序进行统计分析和结果可视化，确保研究结果的科学性和可靠性。
数据库：基于全球疾病负担（GBD）2019数据，涵盖204个国家和地区1990至2019年的详细数据，包括369种疾病和伤害以及87种风险因素的负担评估，数据来源广泛且权威，为研究提供了全面且可靠的数据支持。
启发：研究揭示了PM2.5污染对中风负担的显著影响，提示在制定公共卫生政策时，应重点关注APMP和HAP的差异化干预策略；通过分析不同SDI地区和年龄群体的中风负担变化趋势，为资源分配和优先干预提供了依据；强调了减少空气污染对降低中风负担的重要性，为全球环境健康政策的制定提供了科学依据。
