柳叶刀。作者手稿;将于2024年1月16日在PMC上市。
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美国国立卫生研究院:美国国立卫生研究院1950587
1990年和2010年20个年龄组235种死因的全球和区域死亡率:2010年全球疾病负担研究的系统分析
拉斐尔·洛扎诺,莫森·纳加维,凯尔·福尔曼,斯蒂芬·林,涉谷Kenji,维克托·阿布扬斯,* 杰里·亚伯拉罕,* 蒂莫西·阿代尔,* 拉凯什·阿加瓦尔,* 斯蒂芬妮·Y·安,* 穆罕默德·阿尔马佐阿,* 米里亚姆·阿尔瓦拉多,* H罗斯·安德森,* 劳里·M·安德森,* 凯瑟琳·安德鲁斯,* 查尔斯·阿特金森,* 拉里·巴杜尔,* 苏珊娜·巴克-科洛,* 大卫·H·巴特尔,* 米歇尔·贝尔,* 埃米莉亚·J·本杰明,* 德里克·贝内特,* 卡维·巴拉,* 鲍里斯·比克博夫,* 阿雷夫·本·阿卜杜勒哈克,* 格雷琴·伯贝克,* 菲奥娜·布莱思,* 伊恩·博利格,* 苏菲安·布福斯,* 奇亚拉·巴切洛,* 迈克尔·伯奇,* 彼得·伯尼,* 乔纳森·卡拉佩蒂斯,* 陈洪雷,* 大卫·周,* Sumeet S Chugh公司,* Luc E Coffeng公司,* 史蒂芬·D·科兰,* 萨曼莎·科尔库洪,* K Ellicott Colson公司,* 约翰康登,* 迈尔斯·D·康纳,* 莱斯利·T·库珀,* 马修·科里尔,* 莫妮卡·科尔蒂诺维斯,* 卡伦·库维尔·德瓦卡罗,* 威廉·库瑟,* 本杰明·科维,* 迈克尔·H·克里基,* 玛丽塔·克罗斯,* 考斯图布C达巴德卡,* 纳比拉·达霍德瓦拉,* 迭戈·德利奥,* 路易莎·德根哈特,* Allyne Delossantos公司,* 朱莉·德伦伯格,* Don C Des Jarlais先生,* 萨马特·D·法拉通,* E雷·多西,* 蒂姆·德里斯科尔,* 赫伯特·杜伯,* 贝斯·埃贝尔,* 帕特里夏·J·欧文,* 帕特里夏·埃斯平多拉,* 马吉德·伊扎提,* 瓦莱里·费金,* 亚伯拉罕·D·弗拉克斯曼,* 穆罕默德·福鲁扎法尔,* 弗朗西斯·格里·福克斯,* 理查德·富兰克林,* 玛琳·弗兰森,* 迈克尔·K·弗里曼,* 谢琳·加布里埃尔,* 艾曼纽拉·加基杜,* 弗拉维奥·加斯帕里,* 理查德·吉勒姆,* 迭戈·冈萨雷斯-梅迪纳,* 雅拉·A·哈拉萨,* 戴安娜·哈林,* 詹姆斯·哈里森,* 拉斯穆斯·哈夫穆勒,* 罗德里克·海伊,* 布鲁诺·霍恩,* 彼得·霍特斯,* 达米安·霍伊,* 凯瑟琳·雅各布森,* 斯宾塞·L·詹姆斯,* 拉什米·贾斯拉里亚,* 苏达·贾亚拉曼,* 尼科尔·约翰斯,* 甘尼桑·卡提基扬,* 尼古拉斯·卡斯鲍姆,* 安德烈·克伦,* Jon-Paul Khoo先生,* 丽莎·玛丽·诺尔顿,* 橄榄果Kobusingye,* 阿多福·科兰提格,* 丽塔·克里希纳穆西,* 迈克尔·利普尼克,* 史蒂文·利普舒尔茨,* 夏季Lockett Ohno,* 杰奎琳·马布韦亚诺,* 迈克尔·F·麦金太尔,* 莱斯利·马林格,* 林·马奇,* 盖伊·B·马克,* 罗宾·马克斯,* 松森明,* 理查德·马佐普洛斯,* Bongani M Mayosi公司,* 约翰·H·麦卡努蒂,* 玛丽·麦克德莫特,* 麦格拉思,* 齐亚德·A·梅米什,* 乔治·门萨,* 托尼·梅里曼,* 凯瑟琳·米绍德,* 马修·米勒,* 特德·米勒,* 查尔斯·莫克,* 安娜·奥尔加·莫坎比,* 阿里·阿莫达德,安德鲁·莫兰,* 金·穆霍兰德,* M内森·奈尔,* 路易吉·纳尔迪,* K M文卡特·纳拉扬,* 基马斯·纳赛里,* 保罗·诺曼,* 马丁·奥唐纳,* Saad B Omer公司,* 卡特里娜·奥尔特布拉德,* 理查德·奥斯本,* 多鲁克·奥兹格迪兹,* 比什努·巴哈里,* Jeyaraj Durai Pandian公司,* 安德烈亚·帕诺佐·里韦罗,* 罗杰利奥·佩雷斯·帕迪拉,* 费尔南多·佩雷斯-鲁伊斯,* 诺贝托·佩里科,* 大卫·菲利普,* 凯尔西·皮尔斯,* C雅登·波普,III,* 埃斯特班·波里尼,* Farshad Pourmalek公司,* 穆鲁格桑·拉朱,* 达拉尼·兰加纳坦,* 于尔根·雷姆,* 大卫·B·雷恩,* 吉塞佩·雷穆齐,* 弗雷德里克·P·里瓦拉,* 汤玛斯·罗伯茨,* 费利佩·罗德里格斯·德莱昂,* 丽莎·罗森菲尔德,* 莱斯利·拉什顿,* 拉尔夫·萨科,* 约书亚·A·所罗门,* 乌切丘库·桑普森,* 埃拉·桑曼,* 大卫·C·施韦贝尔,* 玛丽亚·塞奎·戈梅兹,* 唐纳德·谢泼德,* 大卫·辛格,* 杰西卡·辛格尔顿,* 卡伦·斯利瓦,* 艾玛·史密斯,* 安德鲁·斯蒂尔,* 詹妮弗·泰勒,* 伯纳黛特·托马斯,* 伊马德·姆特莱耶,* 杰弗里·A·托宾,* 托马斯·特鲁尔森,* 爱德华多·安杜拉加,* N Venketasubramanian语,* 拉克希米·维贾亚库玛,* 西奥·沃斯,* 格雷戈里·瓦格纳,* 王梦如,* 王文志,* 克里安·瓦特,* 马丁·温斯托克,* 罗伯特·温特劳布,* 詹姆斯·德·威尔金森,* 安东尼·伍尔夫,* 莎拉·沃尔夫,* 庞秀叶,* 叶伯英,* 阿扎德·扎贝提安,* 郑志杰,* 艾伦·D·洛佩兹,†和克里斯托弗·J·L·穆雷†‡ 健康指标和评估研究所(R Lozano教授医学博士、M Naghavi博士、S S Lim博士、S Y Ahn MPH、M Alvarado BA、K G Andrews MPH、C Atkinson BS、I Bolliger AB、D Chou BA、K E Colson BA、A Delossantos BS、S D Dharmaratne MBBS教授、A D Flaxman博士、M H Forouzanfar MD、M K Freeman BA、E Gakidou博士、D Gonzalez-Medina BA、D Haring BS、S L James MPH,R Jasrasaria BA、N Johns BA、S LockettOhno BA、M F MacIntyre EdM、L Mallinger MPH、A A Mokdad MD、M N Nair MD、K Ortblad BA、D Phillips BS、K Pierce BA、D Ranganathan BS、T Roberts BA、L C Rosenfeld MPH、E Sanman BS、M Wang MPH、S Wulf MPH、C J L Murray Prof)、麻醉学与疼痛医学系(N Kassebaum MD)、流行病学系,美国华盛顿大学公共卫生学院(L M Anderson博士)(W Couser教授医学博士、H Duber医学博士、B Ebel医学博士、C Mock医学博士、F P Rivara教授医学博士和B Thomas医学博士);英国伦敦帝国理工学院公共卫生学院(M Ezzati教授博士)(K Foreman MPH、P Burney教授医学博士、L Rushton博士);日本东京东京大学全球卫生系(涩谷教授医学博士);法国利摩日杜普伊特伦大学医院心内科(V Aboyans MD教授);美国德克萨斯州圣安东尼奥市德克萨斯大学医学院(J Abraham MPH);人口健康学院(T Adair博士,A D Lopez教授博士,T Vos教授博士),昆士兰心理健康研究中心(J-P Khoo MBBS),昆士兰州大学昆士兰大脑研究所,澳大利亚昆士兰布里斯班(J McGrath教授医学博士);桑贾·甘地医学科学研究生院,印度勒克瑙(R Aggarwal MD教授);沙特阿拉伯利雅得卫生部(MA AlMazroa医学博士,Z A Memish教授医学博士);英国伦敦大学圣乔治分校(H R Anderson教授,医学博士);梅奥诊所,美国明尼苏达州罗切斯特(医学博士L M Baddour教授,医学硕士P J Erwin,医学博士S E Gabriel教授);新西兰奥克兰奥克兰大学(S Barker-Collo博士);Brigham and Women's Hospital(s Jayaraman医学博士)、哈佛医学院(D H Bartels BA,s D Colan教授医学博士),哈佛人道主义倡议(L M Knowlton医学博士)和公共卫生学院(M Miller医学博士,J A Salomon教授哲学博士),美国马萨诸塞州波士顿哈佛大学(K Bhalla博士);美国康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学麻醉和外科全球合作伙伴(D Ozgediz医学博士)(M L Bell教授博士);波士顿大学,波士顿,马萨诸塞州,美国(E J Benjamin教授,医学博士);英国牛津大学临床试验服务部和流行病学研究部(D Bennett博士);俄罗斯莫斯科国立医学和牙科大学移植与人工器官研究所(B Bikbov MD);沙特阿拉伯利雅得法哈德国王医疗城(A Bin Abdulhak MD,I M Tleyjeh MD);密歇根州立大学,密歇根州东兰辛,美国(G Birbeck教授,医学博士);澳大利亚新南威尔士州悉尼大学悉尼分校公共卫生学院(T Driscoll博士)、健康科学学院(M Fransen博士)、北方临床学院风湿病学系(E Smith博士)、骨与关节研究所(L March教授MD)(F Blyth博士、G B教授Marks博士、M Cross博士);澳大利亚新南威尔士州悉尼新南威尔斯大学国家药物和酒精研究中心运输和道路安全研究(S Boufous博士)(J Singleton MIPH,L Degenhardt教授博士)(C Bucello BPsych);英国伦敦大奥尔蒙德街医院(M Burch MD);澳大利亚西澳大利亚州珀斯市西澳大利亚大学儿童健康研究中心Telethon儿童健康研究所(J Carapetis教授MBBS)(P Norman教授MD);美国北卡罗来纳州三角公园国家环境健康科学研究所(H Chen PhD);美国加利福尼亚州洛杉矶Cedars-Sinai医疗中心(S S Chugh教授医学博士,R Havmoeller医学博士);荷兰鹿特丹大学医学中心Erasmus MC(L E Coffeng MD);澳大利亚北领地达尔文孟席斯健康研究学院(S Colquhoun公共卫生硕士,J Condon博士);英国爱丁堡法夫国家卫生服务局(M D Connor博士);英国爱丁堡大学(M D Connor,F G R Fowkes FRCPE教授);南非约翰内斯堡威特沃特斯兰德大学(M D康纳);美国伊利诺伊州芝加哥洛约拉大学医学院(L T Cooper教授,医学博士);美国北卡罗来纳州温斯顿塞勒姆维克森林大学公共卫生科学学院流行病学系(M Corriere医学博士);意大利贝加莫马里奥·内格里药理学研究所(M Cortinovis BiotechD,F Gaspari ChemD,N Perico MD,Prof G Remuzzi MD);巴拿马奇特雷港古斯塔沃·N·科拉多医生医院(马里兰州科维尔·德瓦卡罗);澳大利亚维多利亚州墨尔本维多利亚传染病参考实验室(B C Cowie MBBS);加利福尼亚大学圣地亚哥分校,加利福尼亚州圣地亚哥,美国(M H Criqui教授医学博士,J Denenberg MA);美国佐治亚州亚特兰大埃默里大学公共卫生与医学院(S B Omer MBBS)(K C Dabhadkar MBBS,A Zabetian MD,K M V Narayan MD);宾夕法尼亚大学,费城,宾夕法尼亚州,美国(N Dahodwala MD);澳大利亚昆士兰州布里斯班格里菲斯大学(D De Leo DSc教授);美国纽约州纽约市贝思以色列医疗中心(D C Des Jarlais博士);斯里兰卡佩拉迪尼亚佩拉迪亚大学(S D Dharmaratne教授);约翰·霍普金斯大学,巴尔的摩,医学博士,美国(E R Dorsey医学博士);乌拉圭蒙得维的亚马赛尔医院(P Espindola MD);MRC-HPA环境与健康中心,英国伦敦(M Ezzati教授,博士);新西兰奥克兰奥克兰技术大学国家中风与应用神经科学研究所(V Feigin教授医学博士、R Krishnamurthi博士);澳大利亚新南威尔士州悉尼皇家救生协会(R Franklin博士);澳大利亚昆士兰州汤斯维尔詹姆斯·库克大学(K Watt博士、R Franklin博士);美国华盛顿特区霍华德大学医学院(医学博士R F Gillum教授);布兰迪斯大学,马萨诸塞州沃尔瑟姆,美国(Y A Halasa DDS,D S Shepard教授博士,E A Undurraga博士);澳大利亚阿德莱德弗林德斯大学(J E Harrison MBBS教授);瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡大学医院(R Havmoeller MD);英国伦敦国王学院国王学院医院NHS信托基金(R J Hay DM教授);法国贝桑松法兰西科姆特大学(B Hoen教授,医学博士);法国贝桑松巴塞尔大学区域医院中心(B Hoen教授);美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院国家热带医学院(P J Hotez医学博士教授);澳大利亚维多利亚州墨尔本莫纳什大学(D Hoy博士);乔治·梅森大学,费尔法克斯,弗吉尼亚州,美国(K H Jacobsen博士);印度新德里全印度医学科学研究所(G Karthikeyan MD);以色列耶路撒冷希伯来语大学哈达萨医学院心脏病学系(A Keren教授医学博士);乌干达坎帕拉马克雷雷大学公共卫生学院(O Kobusingye MMed)(J Mabweijano MMed);南非约翰内斯堡南非大学(O Kobusingye MMed);夸梅·恩克鲁玛科技大学,加纳库马西(可兰登理学硕士);加利福尼亚大学旧金山分校,加利福尼亚州旧金山,美国(M Lipnick MD);美国佛罗里达州迈阿密市迈阿密大学米勒医学院(S E Lipshultz教授医学博士、R L Sacco教授医学博士和J D Wilkinson教授医学博士);乌干达坎帕拉Mulago医院(J Mabweijano MMed);澳大利亚维多利亚州墨尔本大学皇家儿童医院儿科国际儿童健康中心(A Steer MBBS)(R Weintraub MBBS);亚太心脏病学会,日本京都(Matsumori医学博士);南非Tygerberg医学研究委员会(R Matzopoulos MPhil);南非开普敦开普敦大学医学系哈特研究所(K Sliwa医学博士教授)(G A Mensah医学博士教授)(R Matzopoulos,B M Mayosi DPhil教授);美国俄勒冈州波特兰市Legacy Health System(医学博士J H McAnulty);美国伊利诺伊州埃文斯顿西北大学范伯格医学院(M M McDermott教授,医学博士);沙特阿拉伯利雅得阿尔法萨尔大学医学院(Z A Memish教授);新西兰达尼丁奥塔哥大学(T R Merriman博士);美国马萨诸塞州波士顿市中国医疗委员会(C Michaud MD);美国医学博士卡尔弗顿太平洋研究与评估学院(T R Miller博士);莫桑比克马普托国家卫生研究所(A O Mocumbi MD教授);莫桑比克马普托爱德华多·蒙德兰大学(A O Mocumbi教授);美国纽约哥伦比亚大学(A Moran医学博士);伦敦卫生和热带医学院,英国伦敦(K Mulholland MD教授);意大利贝加莫中央研究所(L Naldi MD);英国利物浦大学公共卫生学院(K Nasseri DVM教授);HRB-临床研究机构,爱尔兰国立大学戈尔韦分校,爱尔兰戈尔韦,英国(M O’Donnell博士);澳大利亚维多利亚州墨尔本迪肯大学(R Osborne教授博士);B P Koirala健康科学研究所,尼泊尔达兰(B Pahari MD);Betty Cowan研究与创新中心,印度卢迪亚纳(J D Pandian MD);玻利维亚拉巴斯Juan XXIII医院(医学博士Panozo Rivero);墨西哥墨西哥城国家呼吸学会(R Perez Padilla MD);西班牙巴拉卡多克鲁斯大学医院(F Perez-Ruiz MD);美国犹他州普罗沃市杨百翰大学(C A Pope III博士);西班牙特内里费加拿大大学医院(E Porrini MD);加拿大不列颠哥伦比亚大学人口与公共卫生学院医学院(F Pourmalek MD);美国密苏里州哥伦比亚市密苏里大学梅森眼科研究所(M Raju博士);加拿大安大略省多伦多市成瘾与心理健康中心(J T Rehm教授博士);美国伊利诺伊州芝加哥市芝加哥大学国家民意研究中心(D B Rein博士);巴拿马巴拿马市Complejo Hospitalario Caja De Seguro Social(医学博士罗德里格斯·德莱昂);美国田纳西州纳什维尔范德比尔特大学(U Sampson教授,医学博士);阿拉巴马大学伯明翰分校(D C Schwebel博士);西班牙马德里内政部(M Segui-Gomez MD);美国夏威夷州火奴鲁鲁皇后医疗中心(D Singh MD);德雷塞尔大学公共卫生学院,美国宾夕法尼亚州费城(J A Taylor博士);辛辛那提儿童医院,俄亥俄州辛辛那蒂,美国(J A Towbin医学博士教授);丹麦赫列夫哥本哈根大学医院神经内科(T Truelsen MD);新加坡国立大学(N Venketasubramanian FRCP);印度钦奈Sneha志愿卫生服务(L Vijayakumar MBBS教授);美国马里兰州巴尔的摩国家职业安全与健康研究所(G R Wagner MD);首都医科大学北京神经外科研究所,北京,中国(王教授医学博士);布朗大学,普罗维登斯,美国RI(M A Weinstock教授,医学博士);英国特鲁罗皇家康沃尔医院(A D Woolf MBBS教授);伦敦经济学院,英国伦敦(P-H Yeh MS);香港大学自杀研究与预防中心,中国香港(叶教授博士);上海交通大学公共卫生学院(Z-J Zheng教授,医学博士)
*按字母顺序列出的作者
†联合高级作者
贡献者
CJLM、ADL和RL编制了初稿。RL、MN、KF、SL、KS、ADL和CJLM根据其他作者的意见和评审员的反馈最终确定了草案。ADL和CJLM构思了该研究并提供了总体指导。所有其他作者开发了特定病因模型,审查了结果,为关键协变量的选择提供了指导,并审查了报告。‡通讯作者:致:美国华盛顿大学健康计量与评估研究所克里斯托弗·J·L·穆雷教授,地址:2301 Fifth Avenue,Suite 600,Seattle,WA 98121,USA,ude.wu@mljc - 补充资料
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总结
背景
关于人口主要死亡原因及其变化情况的可靠和及时信息是对卫生政策辩论的重要投入。在《2010年全球疾病、伤害和风险因素负担研究》(GBD 2010)中,我们旨在分别按年龄和性别估计1980年至2010年间全球和21个地区235个原因的年死亡人数,不确定性区间(UI)。
方法
我们试图从人口动态登记、口头尸检、死亡率监测、人口普查、调查、医院、警方记录和停尸房等方面确定187个国家1980年至2010年的所有可用死因数据。我们评估了数据质量的完整性、诊断准确性、缺失数据、随机变化和可能的死亡原因。我们应用了六种不同的建模策略,根据数据的强度估计特定原因的死亡率趋势。对于133个原因和三个特殊聚集物,我们使用了死因集合模型(CODEm)方法,该方法使用四个系列的统计模型测试了一组使用不同协变量排列的不同模型。模型集合是从这些组件模型发展而来的。我们通过对预测误差和95%UI的有效性进行严格的样本外测试来评估模型性能。对于观察到的死亡人数较低的13个原因,我们开发了具有可信协变量的负二项模型。对于死亡罕见的27个原因,我们在GBD 2010的原因层次中建立了较高级别的原因模型,然后根据数据库中所有可用数据估计,按比例分配各组成原因的死亡。对于选定的原因(非洲锥虫病、先天梅毒、百日咳、麻疹、伤寒和甲状旁腺、利什曼病、急性戊型肝炎和HIV/AIDS),我们使用基于发病率、流行率和病例出生率信息的自然历史模型。我们分别估计了腹泻、下呼吸道感染和脑膜炎的病因,以及慢性肾脏疾病、孕产妇疾病、肝硬化和肝癌的亚组分。对于集体暴力和自然灾害造成的死亡,我们使用了死亡率冲击回归。由于各种原因,我们估计了95%的UI,这些UI捕获了参数估计的不确定性和由于使用CODEm的模型规范而产生的不确定性。我们根据不确定性分布得出的结果,将每个年龄-性别组中的特定病因分数限制为总死亡率。
调查结果
2010年,全球有5200万人死亡。2010年,全世界死于传染病、孕产妇、新生儿和营养不良的人数占死亡人数的24.9%,低于1990年的1590万(34.1%),即4650万。这主要是由于腹泻病(从250万降至140万)、下呼吸道感染(从340万降至280万)、新生儿疾病(从310万降至220万)、麻疹(从0.63万降至0.13万)和破伤风(从0.27万降至0.06万)的死亡率下降。艾滋病毒/艾滋病导致的死亡人数从1990年的0.3亿增加到2010年的150万,2006年达到峰值170万。自1990年以来,疟疾死亡率估计也上升了19.9%,至2010年的117万人死亡。2010年,结核病导致120万人死亡。1990年至2010年间,非传染性疾病导致的死亡人数增加了不到800万,占到2010年全球死亡人数的三分之二(3450万)。2010年有800万人死于癌症,比20多年前增加了38%;其中,150万(19%)来自气管、支气管和肺癌。2010年,缺血性心脏病和中风共导致1290万人死亡,占全球死亡人数的四分之一,而1990年这一比例为五分之一;130万人死于糖尿病,是1990年的两倍。2010年,全球因伤害死亡的比例(510万人死亡)略高于20年前(8.8%)。这是由全球道路交通事故死亡人数增长46%(2010年为130万)和跌倒死亡人数增加所致。缺血性心脏病、中风、慢性阻塞性肺病(COPD)、下呼吸道感染、肺癌和艾滋病毒/艾滋病是2010年的主要死亡原因。缺血性心脏病、下呼吸道感染、中风、腹泻病、疟疾和艾滋病毒/艾滋病是2010年因早产死亡(YLL)而死亡数年的主要原因,与1990年的估计情况类似,但艾滋病毒/艾滋病和早产并发症除外。自1990年以来,下呼吸道感染和腹泻的YLL下降了45-54%;缺血性心脏病和中风患者的YLL增加了17–28%。主要死因的地区差异很大。2010年,在撒哈拉以南非洲地区,传染病、孕产妇、新生儿和营养原因仍然占早产儿死亡率的76%。一些关键疾病的年龄标准化死亡率上升(尤其是艾滋病毒/艾滋病、阿尔茨海默病、糖尿病和慢性肾脏病),但对于大多数疾病来说,死亡率在过去二十年中有所下降;包括主要血管疾病、COPD、大多数癌症、肝硬化和母亲疾病。对于其他疾病,尤其是疟疾、前列腺癌和损伤,几乎没有什么变化。
解释
人口增长,世界人口平均年龄增加,年龄、性别和病因死亡率大幅下降,共同推动了从传染病、孕产妇、新生儿和营养病因向非传染病的广泛转变。然而,传染性、孕产妇、新生儿和营养原因仍然是撒哈拉以南非洲YLL的主要原因。在流行病学转变的一般模式上,许多原因存在显著的地区差异,如人际暴力、自杀、肝癌、糖尿病、肝硬化、恰加斯病、非洲锥虫病、黑色素瘤等。区域异质性突出了定期对死亡原因进行合理流行病学评估的重要性。
介绍
特定原因死亡率可以说是人口健康最基本的指标之一。死亡率和死亡人数、死亡地点、死亡年龄和死亡原因是政策辩论、规划干预措施和优先研究新卫生技术的关键因素。死亡原因的趋势提供了一个重要的地理概要,说明社会在减少过早死亡(尤其是可避免的)负担方面是否取得进展,以及需要在哪些方面作出新的努力。如果卫生信息系统不能及时、准确地提供按年龄和性别分列的死亡原因信息,就需要进行重大改革,为卫生规划人员提供这一重要的卫生信息。
尽管追踪死因的重要性以及自1893年以来国际疾病和伤害分类(ICD)中死因定义和编码标准化的传统,全球死因评估仍然是一项重大的分析挑战。2005年,包括死因医学证明在内的生命登记系统记录了约1800万人死亡,估计年死亡总数为5170万人,这是生命登记系统中报告死亡人数最多的国家(100个)的最近一年。即使是这些死亡,主要死因调查结果的可比性也受到医生认证技能的差异、填写死亡证明时可用的诊断和病理数据、选择潜在死因的医学文化差异、,以及管理死亡率报告的法律和体制框架。1–5对于未经医学认证的其余死亡,必须使用监测系统、人口研究网站、调查、人口普查、疾病登记和警方记录中的许多不同数据源和诊断方法,以构建不同人群死亡原因的综合图。由于数据来源的多样性及其相关偏见,死亡原因评估具有内在的不确定性,并受到激烈的争论。6–8
1980年代开始努力对选定的原因进行全球评估。9–11之所以做出这些努力,部分原因是各种疾病特异性估计的总和大大超过了世界上估计的死亡人数,尤其是儿童死亡人数。12洛佩兹和赫尔11试图制定一套与1983年全因死亡率数据一致的5岁以下儿童死亡率(5岁以下死亡率)估计值。1990年的全球疾病负担研究(GBD 1990)是第一次全面尝试这样做,包括涵盖所有年龄组的134个病因。GBD 1990的死因方法进行了一些改进,以得出1999年、2000年、2001年、2002年、2004年和2008年的死因估计数。13–17在此期间,对疟疾、艾滋病毒/艾滋病和结核病等优先疾病给予了特别关注。儿童健康流行病学参考小组(CHERG)还对1G原因导致的5岁以下儿童死亡率进行了估算,并将其与2000-03年、2008年和2010年5岁以下的儿童死亡率估算值相加,18–20部分使用GBD 1990方法与其他方法相结合,并特别强调在低收入环境中使用口头尸检作为数据来源。除了这些全面的方法之外,始于20世纪80年代的全球癌症死亡率的疾病特异性分析传统一直在延续并加强。例如,在过去5年中,发表了关于全球孕产妇死亡率的文章和报告,21–24疟疾,25,26肺结核,27,28艾滋病毒/艾滋病,29道路交通事故,30特定部位癌症,31,32和糖尿病,33在其他中。34,35这些对个别原因的评估基于不同科学严谨性的不同流行病学方法,而且不限于对人口来源的全因死亡率的估计。
全球死因评估可分为四个维度:确定和检查的原始数据范围、评估和提高数据质量和可比性的努力、统计建模策略以及死因是否限制为全因死亡率的总和。首先,就数据范围而言,GBD和CHERG对5岁以下儿童死亡的各种迭代分析大量使用了试图捕捉死亡事件的系统的死因数据。其他单原因分析,如艾滋病规划署估计艾滋病毒相关死亡的年度工作、麻疹估计数、,34《世界疟疾报告》,26世卫组织全球结核病控制报告,28还有许多其他人将疾病发病率或流行率以及病例生育率的数据结合在自然史进展模型中。其次,在已发表的研究中,差异最大的领域可能是评估和提高可用数据的质量和可比性。这些工作通常包括针对不同数据源采取的非常具体的步骤,并且经常记录不足。第三,在过去二十年中,开发死因统计模型的工作变得更加复杂。所罗门和默里首先将一次估计多个原因的原因分数的成分模型应用于全球健康36CHERG已广泛使用,但仅用于部分原因。1999年、2000年、2001年、2002年、2004年和2008年的GBD修订版使用这些组成模型,根据三大原因组分配死亡:传染病、孕产妇、新生儿和营养原因;非传染性疾病;和受伤。最近,用于死因分析的一系列建模策略已经扩大到包括时空高斯过程回归,22,37混合效应层次模型和集成模型。38鉴于统计建模选项丰富,一项重要的创新是报告样本外预测有效性,以记录复杂模型的性能。22,38
最后,鉴于死亡率和死因估计领域的发展,对于GBD 2010,我们全面重新评估了GBD分析策略的所有方面,包括全因死亡率的人口统计估计。39,40由于公开发表的口头尸检研究大幅增加,以及政府重要登记来源(130个国家)的死因数据在公共领域的可用性,数据范围大幅扩大。评估和提高数据的质量和可比性现在可以考虑1980年至2010年死因数据的时间趋势,这为认证和编码的变化提供了重要的见解。借鉴其他科学领域,我们将分析方法(见下文)改为集成建模策略,以生成更真实的不确定性区间(UI)和更准确的预测。38这些创新已用于估算2010年GBD原因扩展列表中291个原因的死亡率,而1990年GBD研究中为134个原因;在291个原因中,235个是导致死亡的原因,而其余的原因是残疾年数,但不是死亡。我们对所有原因使用统一的框架,使得特定原因估计值之和等于每个国家或地区、时期、年龄组和性别的所有原因的死亡人数。这在王和同事报告的全因死亡率数据的系统分析之间建立了联系40以及按原因得出的结果。在这篇文章中,我们简要概述了GBD本次修订所用的大量数据和方法,以及我们认为对卫生优先权辩论具有重要意义的关键全球和区域调查结果。
方法
其他地方报告了分析框架的一些一般方面,如21个GBD区域的创建和完整的分层原因列表,包括ICD到GBD 2010原因列表的映射。39尽管本条报告了1990年和2010年区域一级的结果,但1980年至2010年期间在国家一级对187个国家进行了死因分析。较长时间序列的使用提高了许多类型的估计模型的性能;然而,1980年之前的数据对发展中国家来说要少得多,所以我们将分析限制在1980-2010年。
数据库开发
在GBD 2010的5年期间,我们试图确定与估计1980年至2010年187个国家的死因相关的所有已发布和未发布的数据来源。根据原因,使用了各种数据来源。我们在下文中简要概述了确定的主要数据类型以及如何使用这些数据。这个附录(第2页)提供了由广泛类型的数据系统确定的站点数据年数和GBD区域的站点年数的摘要(数据显示在附录为给定研究绘制最详细的地图;聚合级别是通过合并详细级别创建的)。在GBD区域中,撒哈拉以南非洲中部的证据基础最为有限,至少有一个国家的27个病因数据。
对于死亡原因医疗证明的生命登记,我们确定了1980年至2010年间130个国家2798个站点年的数据。3%的场址年用ICD 8编码,44%用ICD 9编码,40%用ICD 10编码,12%用国家特定的ICD 8、ICD 9和ICD 10表格编码,1%用非ICD表格编码。此外,国家报告清单中用于报告死因的详细信息因国家而异,即ICD 9的基本表格清单、ICD 10的表格清单、三位数和四位数的详细信息以及特殊报告清单。总的来说,我们确定了1980年至2010年在所有生命登记来源中使用的25种死因报告列表变体。
口头尸检数据通过样本登记系统、人口监测系统或调查收集。口头尸检是在生命登记系统不完整的人群中确定个人死因和特定死因死亡率的一种手段。一位训练有素的采访者使用结构化问卷调查一位最近去世的近亲的体征、症状和人口统计学特征。我们确定了66个国家486个已公布和未公布的口头尸检数据,其中10%具有全国代表性。口头尸检数据具有高度异质性:研究使用不同的工具,从单一原因到完整ICD原因列表的不同原因列表,根据已完成的口头尸检确定死因的不同方法,不同的回忆期和不同的年龄组,在具体问题的解释上,除了文化差异外。这个附录(第25页)提供了国家组织的所有口头尸检和非生命登记数据的完整来源列表。
基于人口的癌症登记处提供了各国癌症发病率的重要数据来源。我们确定了93个国家2715个癌症登记点年的数据。一些登记处还跟踪癌症死亡率,并提供按年龄、性别和地点划分的死亡率与发病率的合理数据。遵循Forouzanfar及其同事开发的方法,31我们根据年龄、性别和国家对所有主要癌症的死亡率与发病率进行了估计。我们估计死亡率与发病率的对数是人均国民收入的函数,对国家、年份和年龄具有随机影响。估计的死亡率与发病率之比被用于将癌症登记数据与纳入数据库的预期死亡率进行映射。可根据要求提供按国家、年龄和性别分列的死亡率与发病率比率。
在大多数国家,警方和犯罪报告是某些类型伤害的重要信息来源,尤其是道路伤害和人际暴力。本分析中使用的警方报告来自已发表的研究、国家机构和机构调查,如联合国犯罪趋势调查和世卫组织全球道路安全状况调查报告。30,41通过与其他来源(如人口动态登记数据)进行比较,我们评估了警方报告是否可能完整并覆盖整个国家。总的来说,我们在分析中纳入了从1980年到2010年来自122个国家的1129份符合我们标准的现场警察报告。
我们从11个国家的卫生部、已发表的报告和停尸房本身中确定了32个埋葬和停尸地点年的数据。由于埋葬和停尸数据的流行病学组成中存在已知的偏差,我们仅使用了这些来源的特定子原因造成的伤害比例信息。这些特定原因导致的伤害死亡比例分数被转换为所有原因的分数,方法是乘以根据所有伤害的模型估计的所有伤害死亡比例。
多项人口与健康调查、其他调查和人口普查提供了与怀孕有关的生育年龄组死亡比例的数据。我们确定了1557个具有兄弟姐妹历史数据的调查年份,以及覆盖61个国家的52个家庭调查年份或人口普查年份的数据。我们还确定了56项调查或人口普查,其中包含65个调查年或人口普查年的伤害死亡率信息。
我们确定了8个具有国家代表性的孕产妇死亡率监测系统的国家,覆盖83个地点年和5个GBD区域。一些监测系统基于预期的口头尸检。孕产妇死亡人数的监测数据,或孕产妇死亡率乘以出生数,除以生殖年龄组估计的总死亡人数,转换成原因分数。
此外,我们还纳入了21个基于卫生设施中死亡人数的现场年数据。然而,由于已知的偏见,我们选择仅纳入该来源的伤害导致的死亡。我们使用医院调整方法的修订版对数据进行了偏差调整,该方法使用了更多的数据,并且与Murray及其同事2007年制定的GBD原因列表更加一致。42该方法试图纠正医院死亡中的选择偏差。最后,我们仅使用了这些来源的特定伤害导致的伤害死亡分数,并按照所述的埋葬和停尸数据方法将其转换为所有原因导致的死亡分数。
评估和提高数据质量和可比性
我们按照以下六个步骤评估并提高了数据质量:
步骤1包括评估每个来源中死亡记录的完整性。在数据源没有捕获人口中所有死亡的情况下,捕获的死亡原因组成可能与未捕获的不同。默里和洛佩兹431990年《GBD》中假设,在人口动态登记不完整的国家中记录的死亡更有可能来自较富裕的人群,其死因结构偏向于非传染性疾病而非传染性疾病,传染病在那些负担不起适当治疗的人中更为常见。他们基于一个国家内死亡率的不平等在各国之间是一致的假设,提出了一项修正。在随后的GBD修订和一些CHERG中使用了这种方法19,44在使用生命登记数据时进行分析。
然而,也有理由担心,低覆盖率系统中记录的死亡可能偏向于更可能发生在医院的特定原因。许多生命登记系统从住院死亡开始,逐步记录社区死亡情况。Murray和同事42研究表明,急性原因导致的住院死亡比例较高,急性原因的死亡不是立即发生的,而是在几天内发生的,例如一些孕产妇原因。此外,关于国家以下各级死亡率模式的证据45清楚地表明,一致不等式的假设不太可能成立;从最富有的社区到最贫穷的社区,死亡人数按顺序登记的假设也不成立。对于GBD 2010,我们使用最准确的死亡分布方法变体评估了5岁以上人口动态登记或样本登记数据的完整性:合成灭绝世代法、广义生长平衡法以及两者的混合。46我们通过比较登记数据与儿童死亡率调查和人口普查数据来评估5岁以下儿童的完整性。王和同事提供了这些方法合成的更多细节。40儿童和成人死亡的完整性通常有很大不同;在拉丁美洲等一些地区,儿童的完整性通常低于成人,但在亚洲也观察到其他模式。40完整性等级也必须谨慎解释。例如,土耳其的一些系统仅在选定的行政单位中相对完整地记录死亡人数。也就是说,注册的完整性可能很高,但覆盖率却不高。
对于成年人,数据库中几乎没有完整性低于70%的重要登记或样本登记数据点。由于5岁以下儿童死亡的完整性通常低于5岁以上个人,因此我们调查了包含完整性低于70%的死亡原因数据的影响(参见附录p 49更多细节)。我们以五种不同的方式重新运行了5岁以下儿童主要死因的死因模型:排除所有完整性低于30%、低于40%、低于50%、低于60%和低于70%的数据。例如,在全球范围内,2010年急性呼吸道感染和腹泻的死亡人数估计值在包括所有数据的模型和排除5岁以下儿童死亡登记完成率低于70%的数据的模型之间分别相差0.9%和1.2%。1980年的差异稍大,其中包括所有数据导致的数字高于排除不完整数据。即使在20世纪80年代,在区域或国家一级,差异也很小,我们选择使用所有可用数据。这些敏感性分析表明,至少在儿童死亡的主要原因方面,没有一致的证据表明在富裕人口中存在对死亡原因的选择偏见。
评估完整性对于生命登记和样本登记数据是可行的,但对于口头尸检的小规模研究则不可行,因为口头尸检可能无法通过家庭召回检测到所有死亡。事实上,家庭召回往往导致大量死亡人数被低估。47,48在没有证据表明召回与未召回死亡的死因模式的情况下,我们简化了假设,即口头尸检原因分数代表了研究人群;CHERG对口头尸检数据的分析做出了相同的假设。19,20
步骤2包括ICD的映射修订和变体(参见附录p 50更多细节)。使用ICD 8、ICD 9和ICD 10的几个变体报告了1980年至2010年的生命登记数据和一些口头尸检数据。我们将这些修订映射到附录该映射提供了ICD 9和ICD 10详细列表的代码,以及ICD 9(BTL)的基本列表。我们确定了ICD 9 BTL的三个国家变体,并将其映射到GBD原因列表。值得注意的是,在BTL中有119个GBD病因不可用,例如肺炎和腹泻病因、一些癌症、肝炎的类型、一些心血管病因、许多精神和行为障碍、一些肌肉骨骼疾病和一些损伤亚型。
第3步涉及分配给垃圾代码的死亡人数的重新分配。默里和洛佩兹43在GBD 1990中引入了“垃圾代码”的概念,并提出了将指定给垃圾代码的死亡重新分配到可能的潜在死亡原因的方法。垃圾代码是死亡原因,不应被视为潜在死亡原因,而应在死亡证明中作为潜在死亡原因输入。垃圾代码的典型例子包括衰老或心肺骤停。在1990年的GBD中,确定了主要的垃圾代码,并提出了简单的算法,将这些代码按比例重新分配给可能导致死亡的各种原因(称为“目标代码”)。49GBD 2000和随后的世卫组织更新采用了类似的方法。对于GBD 2010,我们在更详细的层面上确定了不应被指定为潜在死亡原因的原因。50总的来说,我们在ICD 10详细数据中确定了2759个垃圾代码,在ICD 9详细数据中识别了3382个垃圾代码和ICD 9 BTL中识别了85个垃圾代码(从腹部僵硬到黄指甲综合征)。垃圾代码已尽可能在最详细的级别进行识别(例如,ICD 9和ICD 10的第四位数级别)。对于每一个垃圾代码,根据病理生理学确定潜在的死亡原因。例如,腹膜炎的目标代码包括急性胃溃疡穿孔和急性肾小管间质性肾炎;弥散性血管内凝血的目标代码包括其他败血症和胎盘早剥。此外,与目标代码中注明的死亡人数成比例的再分配不能可靠地适用;例如,虽然存在许多损伤,但并非所有腹膜炎死亡都可能是由损伤引起的。同样,由于目标原因导致的死亡在死亡证明上被错误分类为垃圾代码的概率也不相等。我们根据很少发表的科学文献、专家判断、统计分析、,51在某些情况下,目标原因之间的比例分配。这个附录(第71页–103)提供了所使用的按垃圾代码组织的重新分发算法的完整列表。重要登记数据中垃圾编码的程度在各国之间差异很大,从芬兰的低5.5%到斯里兰卡的高69.6%不等。
第四步包括年龄分割和性别分割。资料来源根据不同年龄组报告数据;为了分析的一致性,GBD项目定义并使用了一组标准化的20个年龄组。使用全球观察到的因年龄而致死亡的相对风险模式和按年龄划分的当地人口分布,将报告的更多总年龄组的数据分成不同年龄组的死亡估计数。使用医学认证死因的整个汇总数据集,计算每个死因的年龄相对死亡风险。在少数研究报告男女死亡人数合并的案例中,采用了类似的方法将这些死亡人数分配到不同年龄段的性别组。这个附录(第104页)提供了关于年龄分裂模型和年龄性别分裂模型发展的更多详细信息。
步骤5包括平滑。在一些国家,由于某些原因,一年中观察到的死亡人数很低;由于随机波动,某些年份可能会出现零、一或两人死亡。对于使用死亡率对数的模型,要么删除记录零死亡的观测值,要么用任意较小的数字代替零观测值;这两种方法都可能导致偏见。在试图捕获空间和时间相关性结构的建模策略中,这个问题更加严重。在国家-年龄组多年未报告任何死亡病例的情况下,我们使用了标准化平滑算法,本质上是一种移动平均值,如附录(第104页).
步骤6包括异常值检测。尽管这些努力提高了质量和可比性,但来自某些来源的数据似乎完全不可信。如果这些来源是一个国家出于特定原因的众多来源之一,那么它们对结果几乎没有影响。然而,在某些情况下,时间序列估计可能会受到这些异常值的严重影响。我们确定了符合以下标准的异常值:同一时间同一国家同一原因与其他数据存在较大不一致;与类似国家的其他数据存在较大不一致;或对时间序列估计的不成比例影响。在这些情况下,观察结果被排除在后续分析之外。对重大不一致或不成比例影响的解释因原因而异,并基于调查人员的共识。
个人死因建模
根据可用数据的强度,我们使用了六种不同的死因建模策略。这个附录(第105页)显示了用于每个原因的建模策略;在表中,“聚合”意味着层次结构中的父原因只是该量规下原因的总和。在下一节中,我们将提供有关所使用的不同建模策略的更多详细信息。然而,所有这些策略都是为了生成按年龄、性别、国家和年份划分的特定原因死亡率的不确定性分布。我们试图捕捉由于模型参数估计、模型规范和基本不确定性引起的不确定性。对于死因集合建模(CODEm),评估了不确定性分布的有效性。通过从后验分布中抽取1000个样本,将建模过程中给定国家、年份、年龄和性别组的病因的不确定性分布传播到因过早死亡(YLL)和各种地理和年龄性别聚集而损失的寿命计算中。
代码Em
对于除艾滋病毒/艾滋病和麻疹以外的所有主要死亡原因,我们使用了原因列表中的CODEm-133原因和其他三种特殊的总类。CODEm用于分析已发表研究中的孕产妇死亡率、乳腺癌和宫颈癌死亡率以及疟疾死亡率。22,25,31其他地方详细报道了CODEm的逻辑和开发。38简而言之,CODEm按照以下三个步骤开发模型:
首先,针对每一个原因都开发了一系列合理的统计模型。根据已发表的研究,确定了协变量和相关原因之间的合理关系。基本上,对这些选定协变量的所有可能排列进行了测试。保留了协变量系数上的符号与基于文献的预期方向一致且系数具有统计显著性的所有模型。哪里有n个协变量,这意味着测试2n个模型。此外,使用协变量开发了四类统计模型:死亡率对数的混合效应线性模型、原因部分logit的混合效应直线模型、死亡率对数的时空高斯过程回归(ST-GPR)模型和原因部分logit的ST-GPR。最后,开发了集成模型,或这些不同组件模型的混合。
其次,使用样本外预测有效性测试评估所有组件模型和集成的性能。初始模型拟合中排除了30%的数据;其中一半(占总数的15%)用于评估组件模型和构建集成。样本外预测有效性测试是基于将建模活动中保留的剩余15%数据的预测与实际观测数据进行比较。数据是使用死因数据库中每个原因的缺失模式从分析中得出的。例如,如果有国家没有数据,则算法将排除某些国家的所有数据;如果一些国家只有儿童数据,那么算法将排除一些国家的所有成人数据。通过这种方式,样本外预测有效性测试模拟了良好死因模型所需的任务。重复样本外预测有效性测试,直到获得稳定的模型结果。样本外性能测试包括特定原因死亡率对数的平方根误差、预测与数据相比的趋势方向以及95%UI的有效性。
第三,根据样本外预测有效性,选择性能最佳的模型或集成。对样本外性能的严格评估意味着,对于每个CODEm模型,我们都会生成有关结果UI有效性的客观数据。
这个附录(第112页)总结了针对原因列表中133个原因开发的CODEm模型的性能,我们在GBD 2010中专门使用了CODEm和三种特殊聚合。由于某些原因,当有理由相信协变量和死亡率之间的关系在不同年龄段可能不同时,对不同的年龄段运行不同的模型,例如,儿童与成人之间的关系。对于每个模型,我们显示了对数死亡率(RMSE)的样本内均方根误差和模型构建过程中未使用的15%数据的样本外性能。在所有情况下,样本外性能都比样本内性能差(RMSE更大)。值得注意的是,样本内和样本外表现之间的差距在不同的原因中有很大差异,从差异最大的机械力(火器)到差异最小的白血病。样本外表现也因不同原因而有很大差异;肾癌的RMSE在女性个体中最大(2.039),而在男性个体中最小的RMSE是心血管和循环疾病(0.555)。50%以上的车型附录(第112页)样本外均方根误差小于1。接下来的专栏评估了模型预测数据中每年观察到的趋势的频率。由于死亡率的随机波动,我们不期望一个好的模型能够100%地预测数据中观察到的趋势。样本内和样本外趋势测试之间的差距不如RMSE的差距显著。模型性能的最终评估是UI的有效性;理想情况下,模型的95%用户界面将捕获样本中95%的数据。更高的覆盖率表明UI太大,低于95%表明UI太窄。CODEm模型的覆盖率从“其他神经系统疾病”的99.0%到肺尘埃沉着病的84.2%不等。
负二项模型
对于27个原因,数据库中记录的死亡人数太低,无法生成样本外预测有效性的稳定估计。针对这些原因,我们使用合理的协变量开发了负二项模型。这些原因在附录(第105页)对于这些负二项模型,遵循了标准的建模实践,在模型开发中包含了合理的协变量,并遵循了反向逐步程序来包含协变量。使用协变量回归β中的不确定性和负二项式的伽马分布估计不确定性分布。
固定比例模型
在死亡为罕见事件的27个原因中,我们首先使用CODEm在GBD层次结构中建模父原因,然后使用固定比例将死亡分配给特定原因。比例是使用数据库中的所有可用数据计算的,并随时间而固定,但根据数据密度,允许因地区、年龄或性别而异。具体而言,子宫肌瘤、多囊卵巢综合征、子宫内膜异位症、生殖器脱垂和其他妇科疾病因女性个体的地区和年龄而异。下呼吸道感染、上呼吸道感染、脑膜炎和脑炎因地区和年龄而异。地中海贫血、镰状细胞病、葡萄糖-6-磷酸脱氢酶(G6PD)缺乏症以及其他血红蛋白病和溶血性贫血因国家、年龄和性别而异。阿片类药物、可卡因、安非他明和其他药物使用障碍因地区和年份而异。最后,蜂窝织炎、褥疮、其他皮肤和皮下疾病、脓肿、脓疱病和其他细菌性皮肤病都因年龄和性别而异。
腹泻、下呼吸道感染、脑膜炎、肝硬化、母亲疾病、肝癌和慢性肾脏疾病(按子用途分类)
GBD 2010病因列表包括十种腹泻病因,五种下呼吸道感染病因,四种脑膜炎病因。此外,我们还按子用途列出了孕产妇病因、肝硬化、肝癌和慢性肾脏疾病的分类。在大多数此类病例中,可获得社区、医院或登记病例的病因或主要诊断数据,但死亡数据不可用。针对这些原因,对公布的数据进行了系统审查,并对肾登记等统计年鉴进行了仔细审查。使用其他地方描述的GBD贝叶斯荟萃回归方法对这些病因学研究或数据点进行荟萃分析。52荟萃回归生成的区域-年龄-性别估计值,不确定腹泻、下呼吸道感染、脑膜炎、慢性肾病、母亲疾病、肝硬化和肝癌的因果分数(附录第121页–129). 然后将这些分数应用于父原因的估计,并使用CODEm进行估计。在肝硬化、肝癌、母亲疾病和慢性肾脏疾病的病例中,病因研究或数据集确定了临床评估的主要病因;腹泻、下呼吸道感染和脑膜炎的病因基于实验室发现。
自然历史模型
对于一些选定的原因,有证据表明,死亡原因数据系统由于以下两个原因之一没有捕获足够的信息。首先,对于一些原因,如非洲锥虫病,在生命登记或口头尸检研究中几乎没有死亡记录,很可能是因为没有在存在大量疾病的重点人群中获得数据。第二,死亡原因数据来源中存在系统性的死亡分类错误,尤其是先天性梅毒,53,54百日咳,55麻疹,56和艾滋病毒/艾滋病。57对于这些原因,已经使用了自然历史模型,该模型从疾病发生率或流行率以及病例生育率的数据开始(附录第129页–141). 就艾滋病毒/艾滋病而言,采用了混合方法。我们与联合国艾滋病规划署协商,在36个拥有完整和高质量的人口动态登记系统的国家中使用了CODEm。对于其余国家,我们使用了联合国艾滋病规划署根据其2012年修订直接提供的按年龄和性别划分的不确定估计数。然而,就泰国和巴拿马而言,联合国艾滋病规划署2012年的修订估计数远高于2010年的估计数,与全因死亡率证据不一致。对于这两个国家,我们使用了2010年艾滋病规划署修订版。
死亡率休克回归
为了估计直接由自然灾害或集体暴力造成的死亡人数,我们使用了不同的方法。首先,我们利用各种灾害和集体暴力数据库,为每10000人报告的战争和灾害死亡人数制定了一个变量;接下来,我们估计了5岁以下儿童死亡率和成人死亡率之间的经验关系(45q个15)以及在这些死亡率冲击期间收集数据的环境中的这个变量。作为最后一步,我们利用在死亡率冲击期间观察到的这种经验关系,以及按年龄划分的详细数据,按年龄分配自然灾害和集体暴力造成的死亡。Murray及其同事概述了这种方法的细节。58
为了确定集体暴力期间战斗死亡的协变量,我们使用了来自国际战略研究所(1997-2011)武装冲突数据库、乌普萨拉冲突数据计划(UCDP)/PRIO武装冲突数据集(1946年至今)的数据,以及来自完整生命登记系统的可用数据。在可从多个来源获得估计数的国家年,如果人口动态登记数据提供的估计死亡人数较高,则优先考虑人口动态登记。当无法获得重要登记数据时,优先考虑乌普萨拉冲突数据计划(UCDP)/PRIO武装冲突数据集,因为它的估计时间序列更长、更一致。自然灾害死亡的协变量基于国际灾害数据库(灾害流行病学研究中心)。59–61
5岁以下儿童死亡率和成人死亡率之间的关系以及灾害和集体暴力协变量是使用43个灾害经验观察值和206个集体暴力经验观察值进行估算的(本分析中仅保留了冲击导致的粗死亡率超过万分之一的年份)。通过使用Murray及其同事概述的方法,首先从观察到的死亡率中减去休克年的预期死亡率,从这些数据来源中估计超额死亡率的关系。58这些回归系数以及灾害和集体暴力协变量用于预测这两种原因导致的超额死亡。由于这些模型通过估计超额死亡率和这些协变量之间的关系来考虑竞争原因,因此我们没有将这两个原因的估计值置于下文所述的CoDCorrect算法中。这些死亡冲击导致的死亡年龄模式是基于从功能性生命登记系统的经验数据中观察到的相对死亡年龄模式。
结合个别死因的结果生成最终估计-CoDCorrect算法
因为我们已经开发了单原因模型,所以作为最后一步,必须确保每个年龄-性别-国家年组的个人原因估计值与全因死亡率估计值之和。这必须考虑到每个死因模型结果中的不确定性,其中一些原因的已知精度要比其他原因高得多。我们使用了一种称为CoDCorrect的简单算法;在每个原因的后验分布的每个提取水平上,我们按比例重新调整每个原因,使得特定原因估计值的总和等于人口统计分析产生的所有原因的死亡人数。40
在实践中,从每种原因的1000次抽签的后验分布中随机抽取一次未替换的抽签,并与该年龄段、性别、国家/地区的全因死亡率分布中的抽签相匹配。我们假设,如果每个单独原因的死亡人数之和较大,则更有可能与全因死亡率水平较高相关。为了反映这一点,我们归纳出跨原因随机抽取的总和与全因死亡率之间的秩序相关性为1.0。在全因死亡率水平存在重大不确定性的国家中,这种等级顺序相关性的影响是增加了每种原因最终估计值的不确定性。
重复的模拟研究表明,这里所使用的两阶段方法,分别对每个原因建模,然后应用CoDCorrect算法,可以获得较高的特定原因死亡率准确率(附录第146页–148). 这些模拟研究还表明,在所有测试情况下,死亡原因建模的两阶段方法与所罗门和穆雷提出的单阶段方法一样好或更好。36
我们以分层的方式应用了CoDCorrect。这个附录(第106页–110)确定了CoDCorrect应用的三个级别。我们首先将算法应用于1级原因。然后,我们对二级原因应用CoDCorrect,使一个国家-年龄组的二级原因总和等于一级原因的抽签数。对于3级原因,重复此级联。我们根据可用数据的数量和质量为每个原因选择级别。例如,由于口头尸检研究中关于所有心血管原因的数据远远多于特定心血管原因的数据,我们将“所有心血管”指定为CoDCorrect的1级原因。这种方法的另一个例子是“慢性呼吸系统疾病”类别,其中关于总病因的数据远远多于慢性阻塞性肺病(COPD)、哮喘、肺尘埃沉着病和间质性肺病。由于我们只想将与共同决定因素密切相关的原因分为2级或3级,因此我们没有使用更高级别的汇总,例如“所有非传染性疾病”作为1级原因,因为很难为这些组开发合理的模型,其中包括一些在同一时间段内增加的原因和其他减少的原因。
这个附录(第144页)显示了由于CoDCorrect应用于全球一级死因,2010年每个死因的百分比变化。这提供了一个粗略的指标,衡量特定死因模型与人口统计分析之间的不一致程度。尽管在绘图级别,相同的标量被应用于所有原因,但CoDCorrect的净效果是将更多不确定原因的大小更改为比更确定原因的更大,这是一个理想的属性。
排名列表
对于主要死因的表述,一个人对死因进行排名的水平是有争议的。考虑到GBD原因列表树结构,有许多选择是可能的,例如所有癌症与特定部位癌症。我们选择使用似乎与公共卫生决策最相关的分解级别来制作排名表。虽然我们报告了更多的分类原因,但由于与公共卫生计划相关的考虑,我们选择了包括腹泻病、下呼吸道感染、孕产妇原因、脑血管病、肝癌、肝硬化、吸毒、道路伤害、接触机械力、动物接触、杀人、,以及排名中的先天原因。
过早死亡导致的YLL计算
YLL是通过将每个年龄段的死亡人数乘以该年龄段的参考标准预期寿命来计算的。参考标准是使用人口超过500万的国家中每个年龄组的最低观察死亡率构建的(参见Murray及其同事39详细信息)。实际上,对于特定年龄段(如20至24岁)的死亡,我们使用了该年龄段平均死亡年龄人口统计分析中的国家特定估计值。40在GBD 2010中,由于老年组数据的稀缺性和质量,用于分析死亡原因和YLD的终端年龄组为80岁以上。然而,由于对110岁以下的更详细年龄组进行了全因死亡率分析,因此在计算YLL时,我们能够考虑到每个国家-性别组80岁以上的平均死亡年龄。
将死因数量变化分解为人口和流行病学因素
为了帮助理解按原因或地区划分的死亡人数变化的驱动因素,我们将1990年至2010年的变化分解为总人口的增长、人口年龄和性别结构的变化以及特定年龄和性别比率的变化。我们计算了两组与事实相反的死亡人数:(1)如果总人口数量增加到2010年的水平,但人口的年龄-性别结构与1990年保持不变,年龄-性别特定比率保持在1990年的水平上,那么2010年的预期死亡人数就是人口增长情景;以及(2)人口增长和人口老龄化情景,使用1990年特定年龄性别比率和2010年特定年龄和特定性别人口数量,计算2010年的预期死亡人数。1990年数字和人口增长情景之间的差异是死亡人数的变化,这完全是由于总人口的增长。从人口增长情景到人口增长和老龄化情景的变化是人口老龄化导致的死亡人数。2010年死亡人数与人口增长和老龄化情况之间的差异是由于年龄和性别死亡率的流行病学变化导致的死亡人数差异。这三个差异中的每一个也以相对于1990年死亡人数的百分比变化表示。
我们根据世卫组织世界人口标准年龄结构,直接使用年龄标准化死亡率计算按原因划分的死亡风险变化。62如有要求,可提供关于特定死因所用数据和方法的更多详细信息。
资金来源的作用
该研究的发起人在研究设计、数据收集、数据分析、数据解释或报告撰写中没有任何作用。通讯作者可以完全访问研究中的所有数据,并最终负责提交以供发布。
结果
GBD 2010原因列表将原因分为三大类。2010年,在所有年龄段的52080万总死亡人数中,传染病、孕产妇、新生儿和营养原因占1320万(24.9%)。非传染性疾病占3450万,占65.5%。第三类伤害占510万,占9.6%。传染性疾病、孕产妇疾病、新生儿疾病和营养性疾病的死亡率持续下降,即使不令人惊讶,也令人震惊。这些疾病的死亡人数从1990年的1590万减少到2010年的1320万,减少了270万,比1990年到2010年减少了17%。相比之下,每年死于非传染性疾病的人数增加了不到800万,达到3450万,即2010年每三人中就有两人死亡。1990年至2010年间,全球因伤害而死亡的比例略有增加(从8.8%增至9.6%),但这掩盖了这些原因导致的死亡率的一些重要趋势。
将这些全球趋势分解为人口总量增长、人口老龄化以及特定年龄和性别比率变化的贡献。从1990年到2010年,仅全球人口增长一项,所有原因导致的死亡人数预计就将增加31.8%。由于人口增长率与传染病、孕产妇、新生儿和营养因素导致的死亡率之间的相关性,仅人口增长一项就会使这一类疾病增加46.9%,非传染病增加22.9%,伤害增加31.1%(). 世界人口老龄化使得世界平均年龄从26.1岁增加到29.5岁,导致传染病、孕产妇、新生儿和营养障碍减少了11.2%,非传染病死亡人数增加了39.2%,受伤人数增加了9.2%(). 年龄和性别死亡率的下降导致传染病、孕产妇、新生儿和营养性死亡人数减少52.7%,非传染病死亡人数减少32.1%,伤害死亡人数减少16.3%。随着包括非传染性疾病在内的所有三类原因导致的年龄别死亡率下降,人口增长和老龄化,而非年龄别原因死亡率的增加,正在推动全球向非传染性疾病和伤害转变,成为主要的死亡原因。
表1:
将1990年至2010年按一级原因划分的全球死亡人数(千人)变化分解为总人口增长、人口老龄化以及特定年龄、性别和特定原因死亡率的变化
| 所有原因 | 传染性疾病、母亲疾病、新生儿疾病和营养性疾病 | 慢性非传染性疾病 | 损伤 |
---|
1990人死亡(千人) | 46 511 | 15 859 | 26 560 | 4092 |
2010年人口、1990年人口年龄结构、1990年死亡率(千)的预期死亡人数 | 61 307 | 23 295 | 32 647 | 5365 |
2010年人口、2010年人口年龄结构、1990年死亡率(千)的预期死亡人数 | 70 316 | 21 513 | 43 062 | 5741 |
2010年死亡人数(千人) | 52 770 | 13 156 | 34 540 | 5073 |
由于人口增长,与1990年相比的百分比变化 | 31·8% | 46·9% | 22·9% | 31·1% |
人口老龄化造成的1990年以来的百分比变化 | 19·4% | –11·2% | 39·2% | 9·2% |
由于死亡率的变化,与1990年相比的百分比变化 | –37·7% | –52·7% | –32·1% | –16·3% |
1990年至2010年的百分比变化 | 13·5% | –17·0% | 30·0% | 24·0% |
在GBD 2010原因层次的第二级,有21个主要原因组。–总结了1990年和2010年各年龄段男性和女性个体的死因构成,按第二级死因分类。死亡原因的结构随着年龄的增长而发生系统性变化。在新生儿年龄组中,新生儿期出现的疾病占主导地位,但腹泻病、下呼吸道感染以及其他传染病和非传染病(包括先天性疾病)的种类也起着重要作用。到新生儿后期,死亡原因主要是腹泻、下呼吸道感染和麻疹等其他传染病。在1-4岁年龄段,被忽视的热带病和疟疾也是全球死亡率的重要因素。在5-14岁年龄组中,感染性疾病、艾滋病毒/结核病(HIV/TB)、伤害和一些癌症占主导地位,尽管这些年龄段的总死亡率较低。年龄在15-34岁之间存在显著的性别差异;在男性中,受伤、艾滋病毒/结核病和一些非传染性疾病占主导地位。在同一年龄组的女性个体中,伤害是一个较小的死亡原因,母亲原因起着重要作用。2010年,孕产妇原因占该年龄组女性死亡人数的10.7%。到40岁时,1990年全球死亡人数的50%以上来自非传染性疾病——由于艾滋病毒的流行,这一过渡年龄在2010年转移到了45岁。从50岁开始,循环系统疾病开始稳步上升,成为最大的死亡原因。
1990年和2010年曲线图的比较显示,不同年龄和性别的原因结构发生了不同的变化(). 在较年轻的年龄组中,新生儿疾病和其他非传染性原因(包括先天性异常)占主导地位。艾滋病毒/结核病对年轻成年男子和妇女死亡模式的贡献大幅增加,清楚地表明了全球一级正在蔓延的艾滋病毒/艾滋病流行病。例如,到2010年,艾滋病毒/结核病和伤害占20-39岁男性死亡人数的一半以上。随着年龄的增长,其他重要的变化是显而易见的,在许多年龄组中,糖尿病、慢性肾脏疾病、血液和内分泌紊乱以及癌症导致的死亡比例不断上升,而在中老年人群中,慢性呼吸系统死亡所占比例有所下降。对于妇女来说,20-39岁年龄段因母亲原因死亡的比例显著下降。
在更细分的原因层面上,人们对谁死于什么以及这种情况如何变化的广泛全球概览感兴趣。提供了1990年和2010年每种原因的死亡总数和年龄标准化死亡率。由于人们对不同年龄组的死亡原因有着浓厚的兴趣,我们提供了20个GBD年龄组的全球死亡人数(按性别),包括2010年和1990年95%的UI(附录第149页–340). 除了死亡人数外,我们还列出了2010年和1990年按年龄分列的死亡率,以供那些有兴趣比较年龄-性别别死亡率变化的读者参考(附录pp 341–533). 这些表格有许多值得讨论的特点:我们仅限于一些一般性的观察结果,我们认为这些观察结果是千年之交主要流行病学趋势的特征。传染病、产妇、新生儿和营养原因的减少主要是由于腹泻病(从250万减少到140万)、下呼吸道感染(从340万减少到280万)、新生儿疾病(从310万减少至220万)、麻疹(从0.63万减少到0.13万)、,破伤风(从0.27亿到0.06亿),反映出有效治疗和技术的不断扩大,以对抗这些通常与贫困相关的疾病(). 然而,并非所有这类疾病都有所减少。显示了1990年至2010年间艾滋病毒/艾滋病死亡人数的大幅增加(从0万增加到150万),尽管2006年后有所下降,疟疾死亡率在20年内上升了19.9%。
表2:
1990年和2010年,全球所有年龄段和性别的235个死亡原因的总和(千人)和年龄标准化率(每10万人)以及95%的UI和百分比变化
| 所有年龄段的死亡人数(千人)
| 老年人标准死亡率(每10万人)
|
---|
1990 | 2010 | %Δ | 1990 | 2010 | %Δ |
---|
所有原因
|
46 511·2 (45 497·4–47 726·2)
|
52 769·7 (50 877·7–53 917·2)
|
13·5%
|
999·1 (979·2–1022·0)
|
784·5 (756·3–801·6)
|
–21·5
|
传染性疾病、母亲疾病、新生儿疾病和营养性疾病
| 15 859·2 (15 065·8–16 842·5) | 13 156·4 (12 377·2–13 807·6) | –17·0% | 271·1 (258·4–287·2) | 189·8 (178·6–199·2) | –30·0 |
艾滋病毒/艾滋病和结核病
| 1770·3 (1600·2–2032·7) | 2661·4 (2358·1–2895·7) | 50·3% | 39·3 (35·4–45·2) | 39·4 (34·8–42·9) | 0·2 |
肺结核 | 1471·5 (1318·5–1716·1) | 1196·0 (923·7–1376·8) | –18·7% | 33·3 (29·8–38·7) | 18·0 (13·9–20·7) | –46·0 |
艾滋病毒/艾滋病 | 298·8 (242·0–378·5) | 1465·4 (1334·2–1606·0) | 390·4% | 6·0 (4·8–7·7) | 21·4 (19·4–23·5) | 258·4 |
HIV疾病导致分枝杆菌感染 | 53·8 (42·4–70·0) | 256·9 (231·9–284·1) | 377·2% | 1·1 (0·8–1·4) | 3·7 (3·4–4·2) | 254·4 |
导致其他特定或非特定疾病的HIV疾病 | 245·0 (197·7–312·6) | 1208·4 (1091·6–1333·9) | 393·3% | 4·9 (3·9–6·3) | 17·6 (15·9–19·5) | 259·3 |
腹泻、下呼吸道感染、脑膜炎和其他常见传染病
| 7772·1 (7136·0–8769·2) | 5276·9 (4742·2–5790·4) | –32·1% | 131·9 (122·4–146·5) | 76·4 (68·6–83·7) | –42·1 |
腹泻病 | 2487·4 (2306·8–2661·9) | 1445·8 (1278·9–1607·0) | –41·9% | 41·0 (38·3–43·6) | 20·9 (18·5–23·3) | –49·0 |
霍乱 | 120·9 (96·7–149·1) | 58·1 (44·2–74·3) | –52·0% | 1·8 (1·4–2·2) | 0·8 (0·6–1·0) | –54·5 |
其他沙门氏菌感染 | 134·7 (107·5–162·4) | 81·3 (61·8–101·7) | –39·6% | 2·3 (1·8–2·7) | 1·2 (0·9–1·5) | –48·2 |
志贺氏菌病 | 194·0 (161·5–227·4) | 122·8 (97·4–149·6) | –36·7% | 3·3 (2·8–3·9) | 1·8 (1·4–2·2) | –46·5 |
肠致病性大肠杆菌感染 | 205·5 (163·0–250·2) | 88·7 (66·8–112·8) | –56·8% | 3·0 (2·4–3·6) | 1·2 (0·9–1·6) | –58·2 |
肠毒性的大肠杆菌感染 | 184·0 (155·6–218·2) | 120·8 (95·7–147·6) | –34·4% | 3·3 (2·7–3·9) | 1·8 (1·4–2·2) | –45·8 |
弯曲杆菌肠炎 | 210·8 (171·2–253·6) | 109·7 (81·8–137·2) | –48·0% | 3·3 (2·7–4·0) | 1·6 (1·2–2·0) | –52·5 |
阿米巴病 | 67·7 (53·2–82·8) | 55·5 (40·6–73·8) | –18·1% | 1·4 (1·1–1·7) | 0·8 (0·6–1·1) | –39·0 |
隐孢子虫病 | 222·6 (181·5–264·7) | 99·8 (76·1–125·0) | –55·2% | 3·2 (2·6–3·8) | 1·4 (1·1–1·8) | –56·6 |
轮状病毒性肠炎 | 523·3 (433·5–605·7) | 250·9 (191·5–308·2) | –52·1% | 7·9 (6·5–9·2) | 3·6 (2·7–4·4) | –54·9 |
其他腹泻病 | 623·9 (466·5–814·3) | 458·3 (339·1–603·9) | –26·5% | 11·6 (8·8–14·8) | 6·8 (5·0–8·9) | –41·6 |
伤寒和副伤寒 | 136·5 (16·5–254·7) | 190·2 (23·8–359·1) | 39·4% | 2·4 (0·3–4·4) | 2·7 (0·3–5·1) | 15·5 |
下呼吸道感染 | 3415·4 (3109·5–3650·9) | 2814·4 (2487·8–3033·0) | –17·6% | 62·3 (57·0–67·2) | 41·0 (36·3–44·2) | –34·1 |
流感 | 574·6 (519·3–625·8) | 507·9 (444·2–553·8) | –11·6% | 10·9 (10·0–11·8) | 7·5 (6·5–8·1) | –31·8 |
肺炎双球菌肺炎 | 858·4 (778·5–932·3) | 827·3 (718·4–899·5) | –3·6% | 17·0 (15·5–18·6) | 12·1 (10·5–13·2) | –28·7 |
流感嗜血杆菌B型肺炎 | 606·9 (541·5–669·6) | 379·9 (337·1–420·5) | –37·4% | 9·8 (8·9–10·8) | 5·5 (4·8–6·0) | –44·4 |
呼吸道合胞病毒肺炎 | 534·8 (463·4–608·4) | 253·5 (215·0–296·6) | –52·6% | 7·6 (6·6–8·6) | 3·5 (3·0–4·1) | –53·3 |
其他下呼吸道感染 | 840·6 (747·9–926·9) | 845·8 (734·1–927·6) | 0·6% | 16·9 (15·1–18·6) | 12·4 (10·8–13·6) | –26·5 |
上呼吸道感染 | 4·0 (3·6–4·2) | 3·0 (2·7–3·4) | –23·6% | 0·1 (0·1–0·1) | <0·05 (0·0–0·05) | –36·2 |
中耳炎 | 5·2 (0·0–61·0) | 3·5 (0·0–39·8) | –33·5% | 0·1 (0·0–1·0) | <0·05 (0·0–0·6) | –42·3 |
脑膜炎 | 492·2 (444·1–583·3) | 422·9 (360·2–471·7) | –14·1% | 8·1 (7·4–9·4) | 6·1 (5·1–6·7) | –25·0 |
肺炎球菌性脑膜炎 | 124·9 (111·8–149·3) | 118·4 (98·4–132·0) | –5·2% | 2·1 (1·9–2·5) | 1·7 (1·4–1·9) | –19·5 |
流感嗜血杆菌B型脑膜炎 | 118·9 (103·2–148·5) | 83·0 (70·6–97·0) | –30·2% | 1·8 (1·5–2·2) | 1·2 (1·0–1·4) | –33·9 |
脑膜炎球菌感染 | 77·1 (68·8–92·7) | 75·0 (61·8–85·0) | –2·6% | 1·3 (1·2–1·5) | 1·1 (0·9–1·2) | –16·5 |
其他脑膜炎 | 171·3 (153·2–199·2) | 146·4 (119·8–164·4) | –14·6% | 2·9 (2·6–3·3) | 2·1 (1·7–2·4) | –27·4 |
脑炎 | 143·5 (126·7–168·1) | 119·3 (98·0–137·1) | –16·9% | 2·4 (2·1–2·8) | 1·7 (1·4–2·0) | –28·3 |
白喉 | 6·3 (0·0–53·0) | 2·9 (0·0–24·9) | –53·5% | 0·1 (0·0–0·8) | <0·05 (0·0–0·3) | –55·2 |
百日咳 | 166·5 (0·6–815·7) | 81·4 (0·3–399·0) | –51·1% | 2·3 (0·0–11·4) | 1·1 (0·0–5·5) | –51·6 |
破伤风 | 272·8 (163·4–456·1) | 61·3 (31·0–114·0) | –77·5% | 4·1 (2·4–7·6) | 0·9 (0·4–1·6) | –78·8 |
麻疹 | 631·2 (188·2–1492·6) | 125·4 (41·3–295·5) | –80·1% | 9·0 (2·7–21·3) | 1·7 (0·6–4·1) | –80·6 |
水痘 | 11·2 (0·0–75·0) | 6·8 (0·0–46·4) | –38·9% | 0·2 (0·0–1·3) | 0·1 (0·0–0·7) | –50·8 |
被忽视的热带疾病和疟疾
| 1210·6 (1014·1–1485·4) | 1321·8 (1055·6–1677·6) | 9·2% | 21·0 (17·5–25·9) | 18·9 (15·1–23·9) | –10·0 |
疟疾 | 975·7 (781·2–1239·5) | 1169·5 (916·5–1526·9) | 19·9% | 16·6 (13·4–21·3) | 16·7 (13·0–21·7) | 0·5 |
恰加斯病 | 9·3 (4·6–19·9) | 10·3 (5·1–28·6) | 10·8% | 0·2 (0·1–0·5) | 0·2 (0·1–0·4) | –30·4 |
利什曼病 | 87·2 (50·6–138·4) | 51·6 (33·2–76·1) | –40·9% | 1·5 (0·9–2·4) | 0·7 (0·5–1·1) | –51·3 |
非洲锥虫病 | 33·5 (9·9–72·7) | 9·1 (1·1–29·0) | –72·8% | 0·6 (0·2–1·4) | 0·1 (0·0–0·4) | –79·2 |
血吸虫病 | 10·5 (0·0–62·9) | 11·7 (0·0–69·8) | 10·9% | 0·2 (0·0–1·5) | 0·2 (0·0–1·1) | –28·6 |
囊虫病 | 0·7 (0·0–2·8) | 1·2 (0·0–4·3) | 58·5% | <0·05 (0·0–0·1) | <0·05 (0·0–0·1) | 7·3 |
棘球蚴病 | 2·0 (0·0–7·7) | 1·2 (0·0–4·7) | –41·2% | <0·05 (0·0–0·2) | <0·05 (0·0–0·1) | –62·2 |
登革热 | 11·4 (3·7–23·5) | 14·7 (6·1–24·3) | 28·9% | 0·2 (0·1–0·4) | 0·2 (0·1–0·4) | 3·2 |
狂犬病 | 54·1 (32·4–103·4) | 26·4 (15·2–45·2) | –51·2% | 1·0 (0·6–1·9) | 0·4 (0·2–0·7) | –61·7 |
肠道线虫感染 | 3·4 (0·0–16·4) | 2·7 (0·0–13·0) | –21·7% | 0·1 (0·0–0·2) | <0·05 (0·0–0·2) | –27·3 |
蛔虫病 | 3·4 (0·0–16·4) | 2·7 (0·0–13·0) | –21·7% | 0·1 (0·0–0·2) | <0·05 (0·0–0·2) | –27·3 |
其他被忽视的热带疾病 | 22·9 (14·3–29·5) | 23·7 (16·6–30·9) | 3·4% | 0·5 (0·3–0·6) | 0·3 (0·2–0·5) | –23·6 |
母亲疾病
| 358·6 (297·7–429·4) | 254·7 (203·8–303·3) | –29·0% | 6·9 (5·7–8·3) | 3·7 (2·9–4·4) | –47·2 |
产妇出血 | 84·8 (69·0–101·7) | 58·3 (46·2–68·7) | –31·2% | 1·7 (1·4–2·0) | 0·8 (0·7–1·0) | –49·8 |
母亲败血症 | 33·8 (28·0–41·6) | 21·9 (17·6–26·7) | –35·3% | 0·6 (0·5–0·8) | 0·3 (0·2–0·4) | –50·8 |
妊娠期高血压疾病 | 69·8 (57·6–85·0) | 47·1 (37·7–57·2) | –32·5% | 1·3 (1·1–1·6) | 0·7 (0·5–0·8) | –48·8 |
难产 | 19·1 (15·6–23·8) | 10·9 (8·6–13·5) | –43·0% | 0·4 (0·3–0·5) | 0·2 (0·1–0·2) | –57·3 |
堕胎 | 56·1 (46·4–68·7) | 37·1 (29·8–45·1) | –33·8% | 1·1 (0·9–1·3) | 0·5 (0·4–0·6) | –50·3 |
其他孕产妇疾病 | 95·1 (78·4–112·8) | 79·4 (63·0–92·4) | –16·6% | 1·9 (1·5–2·2) | 1·1 (0·9–1·3) | –38·7 |
新生儿疾病
| 3081·1 (2684·2–3393·8) | 2236·4 (2014·6–2470·1) | –27·4% | 42·4 (36·9–46·7) | 31·0 (27·9–34·3) | –26·8 |
早产并发症 | 1204·1 (998·1–1376·8) | 859·7 (731·6–990·1) | –28·6% | 16·6 (13·7–18·9) | 11·9 (10·1–13·7) | –28·0 |
新生儿脑病(新生儿窒息/外伤) | 638·1 (516·7–798·1) | 511·4 (402·2–619·4) | –19·9% | 8·8 (7·1–11·0) | 7·1 (5·6–8·6) | –19·2 |
新生儿败血症和其他传染病 | 534·6 (292·0–817·1) | 513·7 (317·6–841·0) | –3·9% | 7·4 (4·0–11·2) | 7·1 (4·4–11·7) | –3·1 |
其他新生儿疾病 | 704·3 (529·1–860·3) | 351·7 (293·5–429·8) | –50·1% | 9·7 (7·3–11·8) | 4·9 (4·1–6·0) | –49·7 |
营养不足
| 976·9 (854·4–1155·7) | 684·1 (546·0–790·1) | –30·0% | 17·3 (15·1–20·4) | 9·9 (7·9–11·5) | –42·8 |
蛋白质-能量营养不良 | 883·0 (726·7–1052·6) | 599·8 (459·4–701·9) | –32·1% | 15·4 (12·6–18·3) | 8·7 (6·6–10·1) | –43·7 |
碘缺乏 | 2·0 (1·7–2·4) | 3·4 (2·4–3·8) | 67·7% | <0·05 (0·0–0·1) | <0·05 (0·0–0·1) | 17·5 |
缺铁性贫血 | 80·8 (66·5–97·8) | 69·4 (51·6–78·9) | –14·1% | 1·6 (1·3–2·0) | 1·0 (0·8–1·2) | –37·3 |
其他营养不足 | 11·1 (9·6–14·0) | 11·5 (8·0–12·8) | 3·4% | 0·2 (0·2–0·3) | 0·2 (0·1–0·2) | –31·4 |
其他传染性疾病、孕产妇疾病、新生儿疾病和营养性疾病
| 689·5 (569·9–815·1) | 721·2 (626·8–830·4) | 4·6% | 12·3 (10·4–14·2) | 10·6 (9·2–12·1) | –14·3 |
不包括艾滋病毒的性传播疾病 | 209·4 (130·0–324·3) | 118·3 (71·6–187·7) | –43·5% | 3·0 (1·9–4·6) | 1·6 (1·0–2·6) | –45·6 |
梅毒 | 202·9 (121·9–315·8) | 113·3 (66·9–181·7) | –44·1% | 2·9 (1·8–4·4) | 1·6 (0·9–2·5) | –45·4 |
性传播衣原体疾病 | 1·5 (0·8–2·0) | 1·2 (0·8–1·8) | –23·7% | <0·05 (0·0–0·05) | <0·05 (0·0–0·05) | –49·1 |
淋菌感染 | 1·1 (0·6–1·5) | 0·9 (0·6–1·3) | –23·6% | <0·05 (0·0–0·05) | <0·05 (0·0–0·05) | –49·0 |
其他性传播疾病 | 3·8 (2·0–5·0) | 2·9 (2·0–4·5) | –23·6% | 0·1 (0·0–0·1) | <0·05 (0·0–0·01) | –49·0 |
肝炎 | 210·2 (200·3–221·1) | 307·7 (268·2–356·5) | 46·4% | 4·4 (4·2–4·6) | 4·6 (4·0–5·3) | 4·6 |
急性甲型肝炎 | 99·0 (56·5–154·2) | 102·8 (51·2–228·1) | 3·9% | 2·1 (1·1–3·3) | 1·5 (0·8–3·4) | –25·1 |
急性乙型肝炎 | 68·6 (46·7–84·4) | 132·2 (91·1–169·7) | 92·7% | 1·5 (1·1–1·9) | 2·0 (1·4–2·6) | 29·2 |
急性丙型肝炎 | 8·1 (4·9–11·6) | 16·0 (11·6–21·4) | 97·1% | 0·2 (0·1–0·3) | 0·2 (0·2–0·3) | 25·6 |
急性戊型肝炎 | 34·5 (19·6–55·0) | 56·6 (23·3–113·3) | 64·2% | 0·6 (0·3–0·9) | 0·8 (0·3–1·6) | 36·1 |
其他传染病 | 269·9 (192·2–320·5) | 295·2 (205·6–362·1) | 9·4% | 4·9 (3·5–5·7) | 4·3 (3·0–5·3) | –11·8 |
慢性非传染性疾病
| 26 560·3 (25 843·4–27 249·3) | 34 539·9 (33 164·7–35 313·0) | 30·0% | 645·9 (629·9–662·9) | 520·4 (499·5–532·0) | –19·4 |
肿瘤
| 5779·1 (5415·9–6201·9) | 7977·9 (7337·1–8403·8) | 38·0% | 140·8 (131·9–151·4) | 121·4 (111·6–127·9) | –13·8 |
食管癌 | 344·7 (279·7–428·8) | 395·2 (298·4–482·1) | 14·7% | 8·5 (6·9–10·6) | 6·1 (4·6–7·4) | –28·7 |
胃癌 | 774·1 (602·8–1014·2) | 754·9 (571·9–990·4) | –2·5% | 19·0 (14·8–25·0) | 11·5 (8·7–15·1) | –39·5 |
肝癌 | 463·0 (386·5–526·8) | 752·1 (643·6–880·3) | 62·4% | 11·2 (9·4–12·8) | 11·5 (9·8–13·4) | 2·3 |
乙型肝炎继发肝癌 | 210·2 (176·9–239·4) | 341·4 (290·1–402·6) | 62·4% | 5·1 (4·3–5·8) | 5·2 (4·4–6·1) | 2·6 |
丙型肝炎继发肝癌 | 113·0 (96·6–129·3) | 195·7 (165·2–222·0) | 73·3% | 2·8 (2·4–3·2) | 3·0 (2·5–3·4) | 7·6 |
继发于饮酒的肝癌 | 93·4 (78·6–106·4) | 149·0 (127·3–172·6) | 59·5% | 2·3 (1·9–2·6) | 2·3 (1·9–2·6) | –0·1 |
其他肝癌 | 46·5 (38·2–52·6) | 66·0 (57·2–77·3) | 42·0% | 1·1 (0·9–1·2) | 1·0 (0·9–1·2) | –7·7 |
喉癌 | 81·9 (43·5–133·4) | 98·3 (52·8–159·2) | 20·1% | 2·0 (1·1–3·3) | 1·5 (0·8–2·4) | –25·1 |
气管癌、支气管癌和肺癌 | 1036·3 (825·8–1314·3) | 1527·1 (1126·3–1779·4) | 47·4% | 25·5 (20·4–32·4) | 23·4 (17·3–27·3) | –8·3 |
乳腺癌 | 319·1 (310·1–337·0) | 438·7 (420·1–461·9) | 37·5% | 7·8 (7·6–8·3) | 6·6 (6·4–7·0) | –15·3 |
宫颈癌 | 192·3 (120·5–264·4) | 225·4 (145·2–311·5) | 17·3% | 4·7 (2·9–6·4) | 3·4 (2·2–4·7) | –26·9 |
子宫癌 | 45·2 (25·3–79·4) | 58·6 (27·5–87·8) | 29·7% | 1·1 (0·6–2·0) | 0·9 (0·4–1·3) | –20·2 |
前列腺癌 | 155·6 (88·8–239·6) | 256·0 (141·1–404·4) | 64·5% | 4·0 (2·3–6·1) | 3·8 (2·1–6·1) | –3·1 |
结肠癌和直肠癌 | 490·5 (417·2–547·3) | 714·6 (627·9–822·6) | 45·7% | 12·2 (10·4–13·6) | 10·8 (9·5–12·5) | –10·9 |
口腔癌 | 81·9 (68·6–88·3) | 123·9 (104·2–136·3) | 51·2% | 2·0 (1·7–2·2) | 1·9 (1·6–2·1) | –5·9 |
鼻咽癌 | 45·2 (29·9–59·6) | 64·9 (42·3–83·3) | 43·6% | 1·1 (0·7–1·4) | 1·0 (0·6–1·3) | –8·2 |
咽和口咽其他部位癌 | 74·0 (43·8–90·9) | 102·4 (59·5–128·5) | 38·3% | 1·8 (1·1–2·2) | 1·6 (0·9–2·0) | –12·9 |
胆囊癌和胆道癌 | 97·4 (66·1–136·0) | 151·7 (100·4–206·8) | 55·7% | 2·4 (1·6–3·4) | 2·3 (1·5–3·1) | –4·7 |
胰腺癌 | 200·0 (154·1–261·5) | 310·2 (231·7–393·1) | 55·1% | 5·0 (3·8–6·5) | 4·7 (3·5–6·0) | –4·8 |
皮肤恶性黑色素瘤 | 31·0 (20·3–46·6) | 49·1 (29·9–69·5) | 58·4% | 0·8 (0·5–1·1) | 0·7 (0·5–1·1) | –1·5 |
非黑色素瘤性皮肤癌 | 20·5 (12·5–32·7) | 30·6 (17·5–46·3) | 49·6% | 0·5 (0·3–0·8) | 0·5 (0·3–0·7) | –10·7 |
卵巢癌 | 113·6 (82·9–138·8) | 160·5 (115·9–200·6) | 41·2% | 2·8 (2·0–3·4) | 2·4 (1·8–3·1) | –12·1 |
睾丸癌 | 6·5 (3·8–8·3) | 7·7 (4·8–10·0) | 18·6% | 0·1 (0·1–0·2) | 0·1 (0·1–0·1) | –18·9 |
肾癌和其他泌尿器官癌 | 85·1 (62·0–112·9) | 162·1 (125·5–219·8) | 90·6% | 2·1 (1·5–2·7) | 2·5 (1·9–3·3) | 19·4 |
膀胱癌 | 123·4 (100·2–148·5) | 170·7 (131·1–201·2) | 38·3% | 3·1 (2·5–3·7) | 2·6 (2·0–3·0) | –16·3 |
脑癌和神经系统癌 | 131·5 (88·7–188·3) | 195·5 (115·1–239·3) | 48·7% | 3·0 (2·1–4·4) | 3·0 (1·7–3·6) | –2·5 |
甲状腺癌 | 24·0 (18·0–29·9) | 36·0 (26·4–43·2) | 50·2% | 0·6 (0·4–0·7) | 0·5 (0·4–0·7) | –6·7 |
霍奇金病 | 18·9 (11·8–26·2) | 17·7 (11·6–25·5) | –6·0% | 0·4 (0·3–0·6) | 0·3 (0·2–0·4) | –36·7 |
非霍奇金淋巴瘤 | 143·2 (119·4–158·9) | 210·0 (166·0–228·5) | 46·7% | 3·3 (2·8–3·7) | 3·2 (2·5–3·4) | –5·0 |
多发性骨髓瘤 | 49·3 (34·5–71·2) | 74·1 (48·9–102·2) | 50·4% | 1·2 (0·9–1·8) | 1·1 (0·7–1·6) | –7·5 |
白血病 | 218·3 (175·7–269·2) | 281·3 (219·6–328·0) | 28·9% | 4·7 (3·8–5·9) | 4·2 (3·3–4·9) | –11·5 |
其他肿瘤 | 412·7 (319·5–521·9) | 608·4 (441·2–737·3) | 47·4% | 9·8 (7·6–12·4) | 9·2 (6·7–11·2) | –5·7 |
心血管和循环疾病
| 11 903·7 (11 329·4–12 589·3) | 15 616·1 (14 542·2–16 315·1) | 31·2% | 298·1 (283·9–314·9) | 234·8 (218·7–245·2) | –21·2 |
风湿性心脏病 | 462·6 (431·5–517·7) | 345·1 (305·8–374·3) | –25·4% | 11·1 (10·3–12·4) | 5·2 (4·6–5·6) | –53·1 |
缺血性心脏病 | 5211·8 (5014·5–5643·9) | 7029·3 (6577·2–7431·1) | 34·9% | 131·3 (126·4–142·2) | 105·7 (98·8–111·9) | –19·5 |
脑血管病 | 4660·4 (4436·1–5154·9) | 5874·2 (5304·7–6280·1) | 26·0% | 105·7 (98·8–111·9) | 88·4 (79·8–94·4) | –24·6 |
缺血性中风 | 2241·1 (2088·0–2494·9) | 2835·4 (2657·0–3262·8) | 26·5% | 57·6 (53·7–64·0) | 42·3 (39·6–48·7) | –26·6 |
出血性和其他非缺血性卒中 | 2419·4 (2050·9–2827·9) | 3038·8 (2643·4–3496·9) | 25·6% | 59·7 (50·6–69·7) | 46·1 (40·1–53·1) | –22·7 |
高血压心脏病 | 590·7 (481·0–740·6) | 873·2 (715·5–1074·1) | 47·8% | 14·9 (12·1–18·6) | 13·1 (10·8–16·2) | –11·5 |
心肌病和心肌炎 | 286·8 (250·5–316·8) | 403·9 (361·5–450·4) | 40·8% | 6·7 (5·9–7·4) | 6·1 (5·4–6·8) | –9·8 |
心房颤动和扑动 | 34·4 (27·9–43·1) | 114·7 (92·7–144·7) | 233·9% | 0·9 (0·7–1·1) | 1·7 (1·4–2·1) | 89·6 |
主动脉瘤 | 131·9 (94·6–173·3) | 191·7 (140·3–249·2) | 45·3% | 3·3 (2·4–4·3) | 2·9 (2·1–3·8) | –12·7 |
外周血管疾病 | 18·6 (12·2–28·7) | 49·8 (32·9–74·8) | 167·0% | 0·5 (0·3–0·7) | 0·7 (0·5–1·1) | 53·3 |
心内膜炎 | 35·8 (30·0–44·4) | 48·3 (39·3–55·4) | 34·8% | 0·8 (0·7–1·0) | 0·7 (0·6–0·8) | –8·0 |
其他心血管和循环疾病 | 470·6 (446·3–489·9) | 685·9 (664·0–705·3) | 45·7% | 11·5 (11·0–11·9) | 10·3 (9·9–10·5) | –10·9 |
慢性呼吸道疾病
| 3986·3 (3914·3–4063·8) | 3776·3 (3648·2–3934·1) | –5·3% | 98·2 (96·4–100·1) | 57·0 (55·1–59·4) | –41·9 |
慢性阻塞性肺病 | 3099·0 (2914·2–3338·6) | 2899·9 (2669·3–3245·8) | –6·4% | 77·4 (72·8–83·3) | 43·8 (40·4–49·1) | –43·3 |
尘肺 | 167·0 (86·3–295·2) | 124·7 (78·3–196·9) | –25·3% | 4·2 (2·2–7·3) | 1·9 (1·2–3·0) | –54·8 |
哮喘 | 380·2 (273·8–589·6) | 345·7 (282·6–529·1) | –9·1% | 9·0 (6·6–13·9) | 5·2 (4·3–8·0) | –42·1 |
间质性肺病和肺结节病 | 65·0 (44·5–89·8) | 115·1 (76·7–152·0) | 77·2% | 1·6 (1·1–2·2) | 1·7 (1·2–2·3) | 9·1 |
其他慢性呼吸道疾病 | 275·2 (200·8–375·8) | 290·8 (226·8–356·5) | 5·7% | 6·0 (4·4–8·1) | 4·3 (3·4–5·3) | –28·3 |
肝肝硬化
| 777·8 (663·1–867·9) | 1030·8 (868·8–1160·5) | 32·5% | 18·6 (15·8–20·7) | 15·6 (13·2–17·6) | –15·8 |
乙型肝炎继发性肝硬化 | 241·7 (198·5–270·5) | 312·4 (270·8–378·3) | 29·3% | 5·8 (4·8–6·5) | 4·8 (4·1–5·8) | –18·5 |
丙型肝炎继发性肝硬化 | 211·9 (181·1–240·7) | 287·4 (245·4–330·5) | 35·6% | 5·2 (4·4–5·9) | 4·4 (3·7–5·0) | –15·3 |
酒精中毒引起的肝硬化 | 206·1 (168·6–245·3) | 282·8 (225·6–335·0) | 37·2% | 5·0 (4·1–5·9) | 4·3 (3·4–5·1) | –13·9 |
其他肝硬化 | 118·2 (101·4–136·7) | 148·2 (126·6–173·0) | 25·4% | 2·6 (2·2–3·0) | 2·2 (1·9–2·6) | –14·4 |
消化系统疾病(肝硬化除外)
| 973·1 (877·1–1063·5) | 1111·7 (999·5–1210·0) | 14·2% | 22·9 (20·7–25·0) | 16·7 (15·0–18·1) | –27·2 |
消化性溃疡病 | 319·3 (265·9–338·8) | 246·3 (215·0–282·2) | –22·9% | 7·5 (6·3–8·0) | 3·7 (3·2–4·2) | –50·9 |
胃炎和十二指肠炎 | 15·6 (11·3–21·1) | 14·3 (11·0–18·2) | –8·7% | 0·4 (0·3–0·5) | 0·2 (0·2–0·3) | –42·1 |
阑尾炎 | 39·5 (27·2–57·0) | 34·8 (22·0–46·9) | –12·0% | 0·8 (0·6–1·2) | 0·5 (0·3–0·7) | –38·1 |
无疝气的麻痹性肠梗阻和肠梗阻 | 121·0 (78·7–141·1) | 148·1 (112·1–192·2) | 22·4% | 2·8 (1·8–3·2) | 2·2 (1·7–2·9) | –20·9 |
腹股沟疝或股疝 | 23·3 (22·8–23·7) | 17·1 (16·7–17·3) | –26·7% | 0·5 (0·5–0·6) | 0·3 (0·2–0·3) | –53·4 |
非感染性炎症性肠病 | 29·5 (16·8–37·7) | 34·0 (23·6–39·7) | 15·1% | 0·6 (0·4–0·8) | 0·5 (0·3–0·6) | –20·3 |
肠血管疾病 | 51·4 (28·9–104·6) | 73·4 (41·2–150·0) | 42·9% | 1·3 (0·7–2·6) | 1·1 (0·6–2·3) | –15·2 |
胆囊和胆管疾病 | 74·0 (63·6–93·6) | 89·1 (72·1–105·0) | 20·4% | 1·8 (1·5–2·2) | 1·3 (1·1–1·6) | –25·5 |
胰腺炎 | 51·6 (37·7–64·6) | 76·6 (57·4–95·5) | 48·5% | 1·2 (0·9–1·5) | 1·2 (0·9–1·4) | –6·0 |
其他消化系统疾病 | 247·9 (194·2–296·2) | 378·1 (301·6–500·4) | 52·5% | 5·9 (4·6–7·0) | 5·7 (4·5–7·5) | –3·1 |
神经系统疾病
| 594·5 (468·3–703·0) | 1273·8 (980·9–1466·9) | 114·3% | 13·7 (10·8–16·1) | 18·8 (14·5–21·8) | 37·8 |
阿尔茨海默病和其他痴呆 | 141·2 (110·8–208·5) | 485·7 (307·8–590·5) | 244·0% | 3·6 (2·8–5·4) | 7·1 (4·5–8·6) | 95·4 |
帕金森氏病 | 53·5 (42·4–70·1) | 111·1 (81·2–138·6) | 107·7% | 1·4 (1·1–1·8) | 1·7 (1·2–2·1) | 20·8 |
癫痫 | 130·2 (86·4–167·7) | 177·6 (119·7–222·3) | 36·4% | 2·6 (1·8–3·1) | 2·6 (1·7–3·2) | 1·0 |
多发性硬化 | 15·4 (11·4–18·8) | 18·2 (14·1–21·8) | 17·8% | 0·4 (0·3–0·4) | 0·3 (0·2–0·3) | –25·0 |
其他神经系统疾病 | 254·2 (154·1–343·1) | 481·1 (317·9–690·7) | 89·3% | 5·7 (3·5–7·7) | 7·2 (4·8–10·4) | 25·9 |
精神和行为障碍
| 138·1 (95·2–188·0) | 231·9 (176·3–329·1) | 68·0% | 3·2 (2·2–4·3) | 3·5 (2·6–4·9) | 9·3 |
精神分裂症 | 20·0 (13·1–24·6) | 19·8 (16·6–25·0) | –1·3% | 0·5 (0·3–0·6) | 0·3 (0·2–0·4) | –36·7 |
酒精使用障碍 | 74·6 (40·1–119·2) | 111·1 (64·0–186·3) | 48·9% | 1·8 (1·0–2·8) | 1·7 (1·0–2·8) | –5·0 |
药物使用障碍 | 26·6 (15·5–56·4) | 77·6 (48·8–124·4) | 191·7% | 0·5 (0·3–1·2) | 1·1 (0·7–1·8) | 112·5 |
阿片类药物使用障碍 | 8·9 (5·0–18·7) | 43·0 (26·9–68·4) | 385·8% | 0·2 (0·1–0·4) | 0·6 (0·4–1·0) | 257·5 |
可卡因使用障碍 | 1·2 (0·7–2·7) | 0·5 (0·2–0·5) | –55·1% | <0·05 (0·0–0·1) | <0·05 (0·0–0·05) | –67·7 |
苯丙胺使用障碍 | 0·3 (0·1–0·5) | 0·5 (0·1–0·3) | 40·1% | <0·05 (0·0–0·05) | <0·05 (0·0–0·05) | 1·5 |
其他药物使用障碍 | 16·2 (9·6–34·2) | 33·6 (21·9–55·9) | 107·3% | 0·3 (0·2–0·7) | 0·5 (0·3–0·8) | 50·3 |
进食障碍 | 5·4 (2·4–8·3) | 7·3 (4·5–9·9) | 35·0% | 0·1 (0·1–0·2) | 0·1 (0·1–0·1) | –12·8 |
其他精神和行为障碍 | 11·4 (5·2–17·0) | 16·1 (9·8–22·1) | 41·7% | 0·3 (0·1–0·4) | 0·2 (0·1–0·3) | –11·4 |
糖尿病、泌尿生殖道、血液和内分泌疾病
| 1544·3 (1420·0–1804·0) | 2726·2 (2447·1–2999·1) | 76·5% | 36·1 (33·4–41·6) | 41·0 (36·8–45·1) | 13·8 |
糖尿病 | 665·0 (593·3–757·5) | 1281·3 (1065·2–1347·9) | 92·7% | 16·3 (14·5–18·6) | 19·5 (16·2–20·5) | 19·7 |
急性肾小球肾炎 | 135·2 (57·4–357·3) | 84·2 (41·4–191·8) | –37·7% | 2·7 (1·2–7·4) | 1·2 (0·6–2·8) | –54·5 |
慢性肾脏疾病 | 403·5 (354·5–468·9) | 735·6 (612·1–810·4) | 82·3% | 9·6 (8·4–11·2) | 11·1 (9·2–12·2) | 15·4 |
糖尿病引起的慢性肾脏疾病 | 91·9 (79·7–109·9) | 178·3 (147·7–198·4) | 94·1% | 2·3 (2·0–2·7) | 2·7 (2·3–3·0) | 19·2 |
高血压引起的慢性肾脏疾病 | 91·5 (80·1–106·9) | 175·3 (147·0–193·3) | 91·5% | 2·2 (2·0–2·6) | 2·6 (2·2–2·9) | 18·5 |
慢性肾脏疾病(未指明) | 220·2 (191·9–252·9) | 382·0 (317·9–422·3) | 73·5% | 5·1 (4·5–5·9) | 5·7 (4·8–6·3) | 12·3 |
泌尿疾病和男性不育 | 140·1 (102·5–172·6) | 267·1 (204·5–343·4) | 90·7% | 3·4 (2·5–4·2) | 4·0 (3·0–5·1) | 18·0 |
肾小管间质性肾炎、肾盂肾炎和尿路感染 | 83·0 (61·4–107·2) | 163·3 (109·1–199·8) | 96·7% | 2·0 (1·5–2·6) | 2·4 (1·6–3·0) | 20·0 |
尿路结石 | 18·4 (12·4–27·8) | 19·0 (11·0–26·0) | 3·1% | 0·5 (0·3–0·7) | 0·3 (0·2–0·4) | –36·8 |
其他泌尿系统疾病 | 38·6 (26·2–49·3) | 84·9 (63·5–114·1) | 119·6% | 0·9 (0·6–1·1) | 1·3 (1·0–1·7) | 40·8 |
妇科疾病 | 5·1 (3·7–6·4) | 7·0 (5·9–8·0) | 39·0% | 0·1 (0·1–0·1) | 0·1 (0·1–0·1) | –9·0 |
子宫肌瘤 | 0·4 (0·3–0·5) | 0·8 (0·6–0·9) | 85·7% | <0·05 (0·0–0·05) | <0·05 (0·0–0·05) | 16·5 |
子宫内膜异位症 | <0·05 (0·0–0·05) | <0·05 (0·0–0·05) | 91·5% | <0·05 (0·0–0·05) | <0·05 (0·0–0·05) | 28·6 |
生殖器脱垂 | 0·2 (0·1–0·2) | 0·4 (0·3–0·4) | 118·5% | <0·05 (0·0–0·05) | <0·05 (0·0–0·05) | 32·5 |
其他妇科疾病 | 4·5 (3·2–5·7) | 5·9 (4·9–6·7) | 31·5% | 0·1 (0·1–0·1) | 0·1 (0·1–0·1) | –13·4 |
血红蛋白病和溶血性贫血 | 111·4 (72·8–160·4) | 114·8 (86·2–151·1) | 3·1% | 2·1 (1·4–3·0) | 1·7 (1·3–2·2) | –22·2 |
地中海贫血 | 25·1 (17·0–34·4) | 17·9 (15·1–20·4) | –28·9% | 0·4 (0·3–0·6) | 0·3 (0·2–0·3) | –41·3 |
镰状细胞疾病 | 23·8 (15·1–32·7) | 28·6 (16·8–40·9) | 20·5% | 0·4 (0·3–0·5) | 0·4 (0·2–0·6) | 3·6 |
G6PD缺乏 | 4·3 (3·4–5·3) | 4·0 (3·5–4·6) | –5·6% | 0·1 (0·1–0·1) | 0·1 (0·1–0·1) | –31·8 |
其他血红蛋白病和溶血性贫血 | 58·3 (36·2–91·2) | 64·3 (40·9–89·2) | 10·3% | 1·2 (0·8–1·8) | 0·9 (0·6–1·3) | –23·0 |
其他内分泌、营养、血液和免疫疾病 | 84·0 (42·3–115·5) | 236·1 (148·8–417·9) | 181·2% | 1·8 (0·9–2·5) | 3·5 (2·2–6·2) | 91·8 |
肌肉骨骼疾病
| 69·5 (46·2–89·6) | 153·5 (110·7–214·8) | 121·0% | 1·7 (1·1–2·2) | 2·3 (1·7–3·2) | 37·8 |
类风湿关节炎 | 33·5 (23·5–43·5) | 48·9 (37·9–68·6) | 45·8% | 0·8 (0·6–1·1) | 0·7 (0·6–1·0) | –9·9 |
其他肌肉骨骼疾病 | 36·0 (25·0–42·8) | 104·7 (83·8–143·7) | 191·0% | 0·8 (0·6–1·0) | 1·6 (1·2–2·1) | 84·0 |
其他非传染性疾病
| 793·9 (670·6–970·4) | 641·7 (524·8–721·4) | –19·2% | 12·7 (10·8–15·3) | 9·2 (7·5–10·3) | –28·0 |
先天性异常 | 663·2 (551·7–843·4) | 510·4 (404·7–596·3) | –23·0% | 10·1 (8·4–12·7) | 7·2 (5·7–8·4) | –28·3 |
神经管缺陷 | 118·5 (70·5–173·3) | 70·8 (39·8–104·6) | –40·3% | 1·7 (1·0–2·5) | 1·0 (0·6–1·5) | –42·2 |
先天性心脏异常 | 278·9 (234·9–355·9) | 223·6 (199·5–246·7) | –19·8% | 4·3 (3·7–5·3) | 3·2 (2·8–3·5) | –26·4 |
唇腭裂 | 8·4 (3·3–16·6) | 3·7 (2·1–5·5) | –56·2% | 0·1 (0·0–0·2) | 0·1 (0·0–0·1) | –56·2 |
唐氏综合征 | 22·0 (9·8–37·5) | 17·4 (11·1–25·4) | –21·0% | 0·3 (0·2–0·6) | 0·2 (0·2–0·4) | –28·3 |
其他染色体异常 | 34·6 (11·9–80·3) | 18·9 (9·7–33·8) | –45·4% | 0·5 (0·2–1·1) | 0·3 (0·1–0·5) | –46·8 |
其他先天性异常 | 200·8 (115·8–298·9) | 176·0 (118·9–218·7) | –12·3% | 3·1 (1·9–4·5) | 2·5 (1·7–3·1) | –19·3 |
皮肤和皮下疾病 | 100·6 (77·5–118·3) | 109·2 (84·9–124·0) | 8·5% | 2·2 (1·7–2·6) | 1·6 (1·3–1·8) | –26·5 |
蜂窝织炎 | 26·1 (19·9–30·8) | 26·6 (20·4–30·2) | 2·0% | 0·6 (0·4–0·7) | 0·4 (0·3–0·5) | –28·9 |
脓肿、脓疱和其他细菌性皮肤病 | 42·1 (31·2–51·0) | 39·7 (31·1–45·1) | –5·7% | 0·8 (0·6–1·0) | 0·6 (0·5–0·7) | –30·6 |
褥疮 | 32·1 (26·0–38·5) | 42·6 (32·9–48·7) | 32·5% | 0·8 (0·6–1·0) | 0·6 (0·5–0·7) | –20·6 |
其他皮肤和皮下疾病 | 0·3 (0·1–0·1) | 0·4 (0·1–0·1) | 4·4% | <0·05 (0·0–0·05) | <0·05 (0·0–0·05) | –28·7 |
婴儿猝死综合征 | 30·0 (15·4–56·7) | 22·0 (13·1–36·5) | –26·7% | 0·4 (0·2–0·8) | 0·3 (0·2–0·5) | –26·7 |
损伤
| 4091·7 (3851·9–4489·7) | 5073·3 (4556·7–5548·1) | 24·0% | 82·0 (77·2–90·3) | 74·3 (66·8–81·3) | –9·3 |
运输伤害
| 958·2 (770·4–1175·0) | 1396·8 (1101·4–1850·1) | 45·8% | 19·4 (15·4–23·6) | 20·5 (16·1–27·1) | 5·9 |
道路伤害 | 907·9 (764·1–1123·4) | 1328·5 (1050·9–1747·0) | 46·3% | 18·4 (15·4–22·7) | 19·5 (15·4–25·6) | 6·2 |
道路车辆对行人的伤害 | 284·1 (210·6–333·9) | 461·0 (337·1–617·3) | 62·3% | 5·8 (4·2–6·7) | 6·8 (5·0–9·1) | 17·6 |
脚踏车 | 54·9 (41·7–66·7) | 83·3 (62·3–101·4) | 51·7% | 1·1 (0·9–1·4) | 1·2 (0·9–1·5) | 7·8 |
两轮机动车辆 | 131·7 (99·4–163·4) | 206·4 (159·7–233·8) | 56·7% | 2·6 (2·0–3·3) | 3·0 (2·3–3·4) | 14·4 |
三个或多个车轮的机动车辆 | 336·9 (268·8–420·5) | 474·5 (379·3–581·4) | 40·9% | 6·8 (5·5–8·4) | 7·0 (5·6–8·5) | 2·4 |
道路伤害其他 | 100·3 (49·0–182·3) | 103·3 (50·7–202·2) | 3·0% | 2·0 (1·0–3·7) | 1·5 (0·7–3·0) | –25·2 |
其他运输伤害 | 50·2 (41·7–65·1) | 68·3 (58·0–82·7) | 35·9% | 1·0 (0·8–1·3) | 1·0 (0·8–1·2) | –0·0 |
运输伤害以外的意外伤害
| 2030·1 (1896·0–2266·8) | 2122·8 (1867·5–2283·8) | 4·6% | 39·6 (37·1–44·3) | 31·0 (27·3–33·4) | –21·6 |
瀑布 | 348·6 (311·2–415·3) | 540·5 (415·2–611·9) | 55·0% | 7·8 (7·0–9·4) | 8·0 (6·1–9·1) | 2·0 |
溺水 | 432·9 (353·3–516·1) | 349·1 (299·9–437·8) | –19·4% | 7·5 (6·3–9·0) | 5·1 (4·3–6·3) | –33·1 |
火、热和热物质 | 280·1 (233·6–330·1) | 337·6 (234·7–433·8) | 20·5% | 5·3 (4·5–6·3) | 4·9 (3·4–6·3) | –7·3 |
毒物 | 202·9 (157·3–326·8) | 180·4 (130·1–239·9) | –11·1% | 4·0 (3·2–6·5) | 2·6 (1·9–3·5) | –34·4 |
暴露于机械力 | 276·0 (199·6–417·1) | 215·6 (154·6–255·3) | –21·9% | 5·5 (4·0–8·1) | 3·2 (2·3–3·7) | –42·2 |
机械力(火器) | 127·5 (76·8–206·0) | 79·8 (52·0–127·1) | –37·4% | 2·5 (1·5–4·1) | 1·2 (0·8–1·8) | –53·2 |
机械力(其他) | 148·5 (103·0–197·4) | 135·7 (83·5–161·0) | –8·6% | 3·0 (2·1–3·9) | 2·0 (1·2–2·4) | –33·1 |
医疗的不良影响 | 42·0 (32·7–49·3) | 83·7 (64·6–96·2) | 99·1% | 0·9 (0·7–1·0) | 1·2 (1·0–1·4) | 41·0 |
动物接触 | 75·0 (50·7–97·5) | 64·3 (41·0–88·4) | –14·3% | 1·4 (1·0–1·9) | 0·9 (0·6–1·3) | –34·4 |
动物接触(有毒) | 54·9 (30·1–89·3) | 47·0 (25·6–84·7) | –14·3% | 1·0 (0·6–1·7) | 0·7 (0·4–1·2) | –34·4 |
动物接触(无毒) | 20·1 (10·7–30·8) | 17·3 (10·0–24·6) | –14·2% | 0·4 (0·2–0·6) | 0·3 (0·1–0·4) | –34·5 |
其他地方未分类的意外伤害 | 372·5 (311·9–403·8) | 351·6 (301·4–387·8) | –5·6% | 7·1 (6·0–7·7) | 5·1 (4·4–5·7) | –27·9 |
自残和人际暴力
| 1008·5 (838·8–1201·9) | 1340·0 (1108·2–1616·9) | 32·9% | 21·1 (17·5–25·4) | 19·7 (16·2–23·8) | –6·9 |
自我伤害 | 669·8 (519·5–853·4) | 883·7 (655·6–1105·2) | 31·9% | 14·5 (11·3–18·4) | 13·1 (9·7–16·3) | –9·6 |
人际暴力 | 338·7 (245·8–416·6) | 456·3 (354·9–610·9) | 34·7% | 6·7 (4·8–8·3) | 6·6 (5·1–8·9) | –1·0 |
枪击 | 141·8 (107·4–175·7) | 196·2 (153·9–233·6) | 38·4% | 2·8 (2·1–3·5) | 2·8 (2·2–3·4) | 1·9 |
被尖锐物体袭击 | 83·1 (55·4–119·8) | 126·7 (82·2–188·2) | 52·5% | 1·7 (1·1–2·4) | 1·8 (1·2–2·7) | 10·9 |
以其他方式袭击 | 113·8 (85·2–129·3) | 133·4 (107·3–159·0) | 17·2% | 2·2 (1·7–2·5) | 1·9 (1·6–2·3) | –13·5 |
自然力、战争和法律干预
| 94·9 (65·0–162·3) | 213·7 (119·2–433·5) | 125·2% | 1·9 (1·3–3·4) | 3·1 (1·7–6·3) | 62·0 |
暴露于自然力 | 31·4 (18·2–60·0) | 196·0 (106·9–401·9) | 523·5% | 0·7 (0·4–1·3) | 2·9 (1·6–5·8) | 336·4 |
集体暴力和法律干预 | 63·5 (44·3–101·8) | 17·7 (12·2–29·6) | –72·2% | 1·3 (0·9–2·1) | 0·3 (0·2–0·4) | –79·5 |
2010年,癌症夺去了800万人的生命,占全球死亡人数的15.1%,气管癌、支气管癌和肺癌的死亡人数大幅增加,是接下来两个最常见死亡部位(肝脏和胃)死亡人数的两倍。大约一半的肝癌总死亡率归因于乙型肝炎感染,较小部分归因于丙型肝炎和酒精(). 2010年所有死因中最大的死因比例(13.3%)是缺血性心脏病,紧随其后的是中风(11.1%),在缺血性中风、出血性中风和其他非缺血性中风之间大致持平(). 2010年,缺血性心脏病和各种形式的中风总共导致约1290万人死亡,占全球总死亡人数的四分之一,而20年前全球死亡人数为五分之一。2010年,肝硬化导致了100万人死亡,比1990年增加了33%,这大致可归因于乙型肝炎、丙型肝炎和酒精。全世界糖尿病死亡人数几乎翻了一番,慢性肾脏病死亡人数也翻了一倍。阿尔茨海默病和其他痴呆症的死亡人数增加了三倍多,帕金森病的死亡人数翻了一番。COPD是该组人数减少的少数原因之一,从310万降至290万。这与20世纪上半叶英国等国家发展过程中观察到的下降趋势相一致,但随着烟草使用的影响变得明显,这种趋势才得以扭转。63,64自20世纪70年代以来,烟草使用量大幅增加,尤其是欠发达国家的男性,可能在未来十年左右扭转这一趋势。65
2010年受伤死亡人数比20年前增加100万(510万),增长24%(). 这主要是由于2010年道路交通死亡人数增加420600人,导致130万人死亡。与1990年相比,瀑布还造成191900人死亡,大多数其他意外原因相对稳定,或有所减少,尤其是溺水。自残和人际暴力导致故意伤害的死亡人数增加。自然力、战争和法律干预导致的死亡人数是20年前的两倍多。鉴于自然和战争造成的死亡人数每年都有巨大波动,因此必须谨慎解读这些趋势。伤害造成的死亡人数正在上升,占全世界死亡人数的十分之一,这一事实表明需要采取更大的政策行动来预防伤害。
死亡人数的趋势对于旨在减少各种原因造成的过早死亡的卫生服务和卫生政策来说,具有重要意义。然而,仅仅死亡人数并不能清楚地表明疾病控制策略是否有效,因为它们严重依赖于人口规模和年龄结构的变化。通过计算年龄标准化死亡率,我们有效地控制了人口随时间的变化;然而,年龄标准化死亡率对使用的人口标准很敏感。1990年至2010年间年龄标准化死亡率的变化显示在自1990年以来,所有传染性疾病、孕产妇疾病、新生儿疾病和营养性疾病的死亡率下降了30%,比仅死亡人数的下降幅度要大得多(). 腹泻病的年龄标准化死亡率下降了49%,而下呼吸道感染下降了34%。有趣的是,1990年至2010年间,气管癌、支气管癌和肺癌的年龄标准化死亡率下降了8%,尽管死亡人数增加了47%,这是因为发达国家的死亡率持续下降,而较不发达国家的上升幅度较小,在这些国家,吸烟的全面影响,尤其是男性,尚未发生。尽管乳腺癌死亡人数增加了三分之一以上,但乳腺癌死亡率下降了15%。
我们的研究结果表明,尽管2010年血管疾病死亡人数增加了三分之一,达到1560万,但全世界主要血管疾病,特别是心脏病和中风的年龄标准化死亡率显著下降(20%或更多)(). 慢性阻塞性肺病和肝硬化的死亡率也有所下降,但阿尔茨海默病的死亡率几乎翻了一番,糖尿病和慢性肾脏病的死亡率上升。这些都是重要的全球健康挑战,仅从死亡人数的趋势评估中就可以看出,也可以不看出。从全球来看,虽然自1990年以来受伤死亡人数增加了24%,但死亡率略有下降,尽管这掩盖了不同伤害的不同趋势,溺水和中毒的死亡率下降了约三分之一,自残和暴力的死亡率下降幅度较小,交通伤伤的死亡率上升,有趣的是,从医疗的不利影响。由于2010年海地发生地震,与1990年相比,自然力导致的死亡率也大幅增加(增加了336%)。
5岁以下儿童的死亡原因特别令人关注,因为过去几十年来,全球关注改善儿童生存率,近年来,推动实现千年发展目标4(在1990年至2015年期间,将5岁以下死亡率降低三分之二),这一点得到了加强。这个附录(第149页–340)提供了2010年和1990年5岁以下儿童死亡人数的细分,包括早期新生儿、晚期新生儿、后期新生儿和1-4岁年龄组。为了便于了解5岁以下不同年龄段的主要原因,我们在,和C分别表示新生儿期、新生儿后期和1-4岁年龄段的死亡分布。在280万早期和晚期新生儿死亡中,我们估计有210万是由新生儿疾病引起的,包括早产并发症、新生儿败血症和新生儿脑病等。另有137000人死于新生儿期出现的疾病,但这些疾病会导致婴儿出生后第一个月死亡。在重要的新生儿疾病中,早产事件占全球新生儿死亡人数的29%,新生儿败血症和新生儿脑病的比例几乎相等,各占17%。在其余741000例新生儿死亡中,先天性畸形占183000例死亡,尽管大多数先天性死亡发生在出生后的第一个月。受伤导致28000名新生儿死亡;其他非传染性原因,包括血红蛋白病和溶血性贫血、一些罕见癌症、婴儿猝死综合征(SIDS)和其他罕见原因,导致45000人死亡。在传染病中,尤其是下呼吸道感染(194000)、腹泻(77000)和脑膜炎(46000)是新生儿死亡的主要原因。
2010年全球新生儿、新生儿后和儿童死亡的饼图(按原因合并)(A) 年龄0-27天(新生儿);2 840 157人死亡。(B) 年龄28-364天(新生儿后);死亡总人数2031 474人。(C) 年龄1-4岁;总死亡人数为1969 567人。ETEC=肠毒性大肠杆菌.EPEC=肠道致病性大肠杆菌.Hib=流感嗜血杆菌B型RSV=呼吸道合胞病毒。
在新生儿后期()我们估计有200万人死亡。其中近一半的死亡原因是三种疾病:下呼吸道感染、腹泻病和疟疾。新生儿后期死亡的其他重要原因包括营养不足、脑膜炎和脑炎、受伤、百日咳、麻疹和艾滋病毒/艾滋病。主要导致新生儿期死亡的原因也占1个月至11个月死亡人数的14.0%,包括新生儿疾病、先天性畸形和先天性梅毒。我们对按病原体分类的下呼吸道感染的分析表明,新生儿后下呼吸道感染最重要的确定原因是呼吸道合胞病毒(RSV),流感嗜血杆菌B型(Hib)和肺炎球菌。对于腹泻病,最重要的病原体是轮状病毒,其次是隐孢子虫。1-4岁年龄组(),我们注意到200万死亡病例分布在更广泛的原因中。该年龄组全球最重要的病因是疟疾,其次是下呼吸道感染、腹泻病和营养不足。这四个原因占该年龄组死亡人数的52.4%。四种原因分别占死亡人数的3%至5%:艾滋病毒/艾滋病、脑膜炎或脑炎、麻疹和溺水。与1岁以下的年龄组相比,导致下呼吸道感染的特定病原体在该年龄组发生了显著变化,肺炎球菌死亡所起的作用更大。在这个年龄段的死亡人数中,只有不到14%的人是由一长串非传染性原因造成的,而每一种原因造成的死亡人数相对较少。
由于千年发展目标5的重点是孕产妇死亡率,育龄妇女和男子的死因构成尤其令人感兴趣。尽管千年发展目标特别重视与怀孕和分娩有关的死亡,但这些年轻人年龄组的任何死亡都是令人关切的主要原因。对于15-49岁的女性,我们估计2010年有350万人死于各种原因。结果显示,艾滋病是主要病因,其次是心血管疾病、孕产妇疾病、自杀、结核病、乳腺癌和宫颈癌、消化道疾病和肝硬化。前七大原因占这些年龄组妇女死亡人数的一半。虽然没有千年发展目标专门与生殖年龄组男性死亡相关,但千年发展计划6针对的疾病对15-49岁年龄组的男性造成了重大损失。然而,这一年龄组男性的主要死亡原因是心血管疾病、道路交通伤害和艾滋病毒/艾滋病,其他主要原因包括自杀和人际暴力。
2010年15-49岁人群的全球死亡人数(A) 女性死亡人数为3496480人。(B) 男性,总死亡人数为5741 344人。CKD=慢性肾脏疾病。
确定更详细的原因对于确定优先次序和规划可能更为重要,因为干预措施通常是针对具体原因的。显示了1990年和2010年世界排名前25位的死因,并用箭头将这两个时期的死因联系起来。虽然1990年的四大死因仍然是2010年的四大死因,但死亡人数的变化值得注意,缺血性心脏病和中风在这段时间内增加了26-35%,但下呼吸道感染和COPD下降了7-18%。20年来,肺癌从第8位上升到第5位,因为死亡人数增加了48%。最大的变化是艾滋病毒/艾滋病,从第35位死因上升到第6位死因。腹泻、结核病和疟疾在全球排名中都有所下降。糖尿病、肝癌、跌倒和慢性肾脏疾病的死亡绝对数及其相对重要性大幅增加。在过去20年中,每一个原因都增加了50%以上。
尽管特定原因造成的死亡人数是一个被广泛理解的衡量标准,但它作为告知公共卫生优先事项的指标的效用是有限的,因为它对90岁时的死亡给予了同等的重视,例如,与25岁或5岁时的死亡相比。因此,非传染性疾病占主导地位可能会产生误导。在全球疾病负担研究中,基于每个死亡年龄的标准预期寿命计算的寿命损失年数量化了每个原因导致的过早死亡(YLL)导致的寿命损失量。通过计算YLL,我们可以汇总所有年龄段的死亡信息,以总结过早死亡的总体模式。显示了人口统计学和流行病学的转变,以及1990年至2010年期间男女YLL组成的变化。即使在全球范围内,卢旺达种族灭绝(1994年)和朝鲜饥荒(涵盖了20世纪90年代的大部分时间,1995年达到峰值)等重大死亡冲击的影响也是显而易见的。腹泻、下呼吸道感染、脑膜炎和其他常见传染病导致的YLL比例从1990年的27.3%大幅下降至2010年的15.4%。由于艾滋病毒的流行,艾滋病毒/结核病的发病率有所上升。由于非传染性疾病,特别是心血管疾病,YLLs也随之扩大。非传染性疾病的YLL所占比例从1990年的33.3%增加到2010年的42.8%。这个附录(第534页–725)显示了2010年和1990年95%用户界面的全球YLL。
1990年至2010年按原因和年份计算的所有年龄段和两性的全球寿命损失年百分比
对男女合并的前25个YLL病因进行了比较,与根据每个病因的死亡人数对死因进行简单排序相比,这为疾病控制的优先次序提供了更有意义的观点。全球YLL的主要病因是1990年的下呼吸道感染和2010年的缺血性心脏病;在此期间,下呼吸道感染的YLL总数减少了45%,但缺血性心脏病的YLL增加了28%。更普遍地说,一些传染性、孕产妇、新生儿和营养原因作为YLL的绝对原因和相对重要性都有所下降,其中最显著的是麻疹、破伤风、早产并发症、结核病、脑膜炎和蛋白能营养不良。相反,尽管慢性阻塞性肺病(COPD)和先天性病因在YLL中的排名有所下降,但在过去20年中,几种非传染性疾病的重要性有所增加:缺血性心脏病、中风、肺癌、肝硬化、糖尿病、肝癌和慢性肾脏病。在伤害中,道路交通、自残和人际暴力在绝对值和相对值上都显著增加,而溺水则有所减少。
本研究的一个重要创新是按原因量化不确定性。不同原因的UI差异很大。显示了2010年每个原因的YLL的95%UI,按每个原因的平均等级排序。两个主要原因——血源性心脏病和下呼吸道感染——的UI几乎重叠。这两个原因与排名第二的原因中风有很大差距。排名第12位的原因是新生儿败血症,其UI几乎是排名第11位的原因COPD的三倍。几个原因的UI比排名表中的相邻原因大得多。百日咳、麻疹和梅毒的自然历史模型具有较大的UI。这源于对发病率和病死率估计的相当大的经验不确定性。相比之下,艾滋病规划署开发的艾滋病毒/艾滋病自然历史模型在许多流行病严重的国家中的不确定性非常小。在使用CODEm分析的原因中,使用样本外绩效评估UI的有效性,原因之间也存在很大差异,反映了基础数据的一致性,以及是否确定了强有力的解释性协变量。
显示了1990年和2010年21个GBD地区的第二级汇总死因构成(21个原因组),男女合并。这些地区是按平均死亡年龄排序的,这是一种粗略但信息丰富的人口统计和流行病学过渡措施。40在这两个时期,不同原因的相对重要性在各区域之间有很大差异,撒哈拉以南非洲和亚洲部分地区的传染病和相关原因比北非更为重要,而血管疾病和癌症在大多数其他区域占主导地位。到2010年,即使在非洲,也在减少传染性、孕产妇、新生儿和营养原因的YLL方面取得了实质性进展,尽管这仍然占非洲四分之三的早产儿死亡人数。在东欧,血管疾病是导致过早死亡的主要原因尤其是与其他发达地区相比,在这些地区,癌症导致的过早死亡(如果不是更多的话)同样多。1990年巴布亚新几内亚的民间暴力和2010年海地地震的影响,导致了战争和灾难带来的显著变化。道路伤害、其他意外伤害和故意伤害的组合从2010年拉丁美洲中部23%的YLL高到加勒比地区6%的YLL低,几乎是四倍的变化。
显示了2010年全球YLL前25个原因中的每一个原因的排名,或出现在任何地区YLL的前25个因素中的每个原因的排名。这个附录(第726页)提供了1990年的相同信息。不同的颜色代表不同的等级带(). 这样的热图有助于可视化不同地区YLL排名的重要变化。1990年和2010年,排名中出现了类似数量的原因(大约60个),但区域差异很大。在的顶部2010年,在YLL全球排名中排名最高的原因,如下呼吸道疾病、缺血性心脏病和中风,是几乎所有地区早产死亡的十大原因,除欧洲、高收入亚太地区和东亚地区外,所有地区的早产并发症也是前十大原因。到2010年,艾滋病毒/艾滋病对大多数发展中地区死亡率的巨大影响也是显而易见的,北非和中东、东亚、中亚和拉丁美洲南部是明显的例外。疟疾是一个主要的全球病因,但在撒哈拉以南非洲和大洋洲以外的大多数地区是次要病因。道路伤害是YLL的一个非常一致的原因;其最低地区排名为大洋洲第19位,在八个地区排名前五。在一些发展中地区,所有新生儿原因和结核病都是重要原因,但在流行病学和人口统计学较为发达的地区则是次要原因。还重点介绍了不在全球排名前25位但在选定地区很重要的原因。在某些情况下,这些区域模式让我们得以一窥未来的模式和趋势。自杀是八个健康转型最先进地区的十大原因。其他与流行病学和人口统计学转变密切相关的原因包括结肠癌、直肠癌、乳腺癌、胰腺癌、脑癌、非霍奇金淋巴瘤、阿尔茨海默病、肾癌和前列腺癌。其他疾病具有更为集中的区域模式,与广泛的健康转型没有直接关系。彩色行突出显示的更显著的例子包括:肝硬化、糖尿病、人际暴力、镰状细胞病、百日咳、中毒、食道癌、吸毒、胆囊癌、恶性黑色素瘤和非洲锥虫病。一般来说,YLL的按原因排列的等级分布比YLD的要异质得多。52这两个时间段都是如此,表明疾病和伤害控制优先事项的地区差异显著,可以提高生存率。
2010年各地区的癌症发病率有显著差异().显示了粗略死亡率,以突出每个地区卫生系统记录的癌症混合情况,但消除了各地区人口规模差异的影响。粗死亡率受特定年龄和特定地点死亡率的变化以及人口年龄结构的影响。总的来说,人口结构转型程度较高的地区的癌症死亡率较高。但是,由于乳腺癌、肝癌、胃癌以及一些较小的癌症,高收入亚太地区的癌症状况与西欧大不相同。在流行病谱的另一端,撒哈拉以南非洲三个地区的粗癌症发病率最低。中拉丁美洲、热带拉丁美洲和安第斯拉丁美洲的总体癌症发病率较低,而加勒比海的人口结构转型率高于预期。
2010年各年龄段和性别的癌症死亡率(按原因和地区)
讨论
GBD 2010是迄今为止对死亡原因进行的最全面和系统的分析。1980年至2010年期间时间趋势的增加和不确定性的量化增加了结果的实用性和方法严谨性。全球卫生界现在可以根据1980年至2010年世界21个地区235个不同原因的年死亡率估计值,按年龄和性别分列,每个原因都有95%的UI来帮助解释。这些区域一级的死因估计数是根据187个国家国家一级的单独死因估计值得出的。目前还没有为决策者、捐助者或学者提供此类资源。在最总体的层面上,我们记录了拉丁美洲中部和拉丁美洲热带等地区死因结构的巨大变化。我们还确定了东欧和中亚等地区,在这些地区,死亡率在过去20年中大幅上升,但死亡原因结构没有发生显著变化,至少在主要原因方面没有发生显著改变。
不同时间、地区和年龄组因死亡人数的变化模式与变化的三个关键驱动因素相一致:总人口增加、世界人口平均年龄增加和广泛的流行病学转变。对于传染病、孕产妇、新生儿和营养原因,人口老龄化和年龄-性别别死亡率下降扭转了仅因人口增长而预期的增长。相比之下,人口增长和老龄化导致的非传染性疾病和伤害死亡人数的增加超过了预期的下降,因为年龄和性别比例较低。总的来说,这些因素正在导致一种模式的转变,即从主要的儿童传染病杀手(如下呼吸道感染、腹泻、疟疾和脑膜炎),以及年轻成年人的结核病和孕产妇病因,转变为40岁以上的非传染性病因。在这个广泛的模式上,覆盖着截然不同的地区故事。伤害具有非常明显的地区模式,暴力死亡在选定地区更为常见。艾滋病毒疫情在撒哈拉以南非洲东部和南部产生了巨大影响。糖尿病在拉丁美洲中部、加勒比海、北非中东部和大洋洲都有重大影响。需要对流行病学转变的理论进行细微的区分,以捕捉这些不同的趋势和模式,这些趋势和模式表明未来几十年不同地区的不同健康轨迹。我们的研究结果也与许多已发表的关于某些年龄组的死亡原因或特定原因的研究不同;这些差异值得仔细讨论。
1990年至2010年间,艾滋病毒疫情极大地改变了撒哈拉以南非洲东部和南部的死因格局。我们估计,2010年,艾滋病毒/艾滋病导致的死亡人数为147万,而联合国艾滋病规划署估计为177万,这在全球范围内相差21%。对于特定的国家和地区来说,差异要大得多。我们使用联合国艾滋病规划署的估计数作为大多数国家CoDCorrect的输入,因此,差异几乎完全是由于将全因死亡率水平的证据与艾滋病毒/艾滋病死亡的自然历史模型估计数并列。我们认为,这是疾病负担办法的一个重要力量。一些差异还归因于泰国的数据,2012年艾滋病规划署的评估死亡率比2010年的评估死亡率翻了一番。即使是2010年联合国艾滋病规划署(UNAIDS)的评估也是两项国家口头尸检和生命登记数据研究记录的两倍。66,67我们选择使用联合国艾滋病规划署2010年泰国修订估计数,因为2012年修订估计数的性质令人难以置信。尼日利亚是另一个国家的例子,该国的估计数在很大程度上导致了联合国艾滋病规划署和2010年GBD的全球数据之间的差异。由于尼日利亚是一个人口众多、艾滋病毒/艾滋病疫情严重、数据质量差的国家,当我们将尼日利亚的艾滋病毒/艾滋病估计值与该国的全因死亡率水平相匹配时,我们的估计值(2010年为27.9%)远低于联合国艾滋病规划署的估计值,这种巨大的死亡差异反映在全球范围内。联合国艾滋病规划署对撒哈拉以南非洲一些国家死亡率估计的不确定性分布异常狭窄;例如,在马拉维疫情高峰期,联合国艾滋病规划署提供的所有年龄段死亡的UI变化幅度为±8.5%或-8.1%。根据联合国艾滋病规划署的数据,我们的统计单位也极为狭窄。艾滋病规划署在估计艾滋病毒/艾滋病流行的时间进程方面不断取得进展,尼日利亚等一些关键国家成人死亡率的进一步数据也将改善艾滋病毒/艾滋病死亡率的估计,包括未来的不确定性。
在单原因分析的基础上,Murray和他的同事25据报道,2010年有1240万人死于疟疾,其中42%的人年龄在5岁以上。这些估计具有非常大的UI;例如,撒哈拉以南非洲5岁以上人群的死亡人数估计在307000至658000之间。结果中的巨大不确定性既反映了有关成年人死亡原因的现有稀疏数据,也反映了最终集合模型中不同模型之间结果的巨大差异。在这些GBD 2010结果中,具体原因估计数之和必须等于每个国家-性别-年份人口统计分析中的死亡人数,2010年疟疾死亡人数估计减少约5%,约为117万。5岁以下儿童的死亡人数从714000人增加到676000人。5岁以上人群的死亡人数从524000人增加到494000人。我们发现5岁以上人群因疟疾导致大量死亡,这是受流行地区口头尸检研究的证据驱动的。25验证研究表明,口头尸检研究高估了疟疾发病率较低时的成人死亡率,低估了疟疾死亡普遍时的成人疟疾死亡率。68成年人死于疟疾的调查结果与疟疾流行地区的出院和死亡数据一致,但仍有争议。69–72我们对5岁以上疟疾患者全球死亡人数的UI为365 356至643 977,部分反映了潜在数据来源的不确定性。
GBD 2010的一个创新方面是增加了不同腹泻和下呼吸道感染病原体导致的死亡估计数。这些对于现有治疗(如轮状病毒或肺炎球菌疫苗)的优先顺序以及未来技术的发展都很重要。通过病因学来理解这些数据是非常具有挑战性的。对于腹泻,许多病原体可以从没有腹泻的人的粪便中培养出来。全球肠道多中心研究(GEMS)等研究73正在尝试评估不同病原体存在时腹泻的相对风险。在不使用这种相对风险方法的现有观测数据中,特定病原体的流行率与检测的病原体数量之间的关系很强。仅测试一种病原体的研究有效地报告了由一种病因体引起的分数高于测试多种病因体的研究。这一发现可能是由于同一粪便样本中各种病原体的频率以及将腹泻比例分配给病原体的规则导致的,从而使病原体引起部分的总和达到100%。在我们的分析中,我们调整了研究结果,使其与报告2到8种病原体的研究结果相等。由于结果的巨大异质性和研究中检测的病原体数量的差异,在解释我们对腹泻病原学的研究结果时应格外谨慎。当GEMS等大型多中心研究发表其结果时,他们的发现将是该分析的重要补充;GBD的未来修订版应利用这些结果。尽管如此,我们的研究结果与被广泛引用的研究结果明显不同。例如,我们报告2010年5岁以下儿童因轮状病毒死亡17.3万人,5岁以上儿童死亡7.8万人;这些发现与世卫组织2008年仅5岁以下儿童就有453000例轮状病毒死亡的说法形成对比。74世卫组织报告的数字较高可能有三个原因:5岁以下儿童的全因全球死亡人数高于联合国儿童基金会或GBD 2010目前的估计数;当时5岁以下儿童死于腹泻的比例要高得多;轮状病毒引起的腹泻比例较高。由于轮状病毒仍然是许多国家的一个重要死亡原因,因此当公布各国的GBD估计数时,将是一个重要的方法,有助于了解其负担在哪里最大。
对于呼吸道病原体来说,存在着更大的挑战。在许多观察性研究中,有很大一部分病例未发现病原体。即使在导致入院的严重病例中,病原体的病例-生育率也可能会有很大差异,这使分析更加困难。O'Brien及其同事公布的评估结果中的重大差异35奈尔及其同事对肺炎球菌下呼吸道感染的治疗75RSV、Watt和同事76因为Hib值得探索。我们的调查结果显示,2010年5岁以下儿童因肺炎球菌下呼吸道感染导致168000人死亡,1990年为381000人,与O'Brien及其同事发布的2000年826000人死亡人数形成鲜明对比。352009年,这些调查人员估计2000年5岁以下儿童因各种原因死亡人数为1060万,与我们估计的940万和联合国儿童基金会估计的960万形成对比。他们估计5岁以下儿童因下呼吸道感染死亡的比例高于我们的研究,分别为27%和18%。2000年,5岁以下儿童因肺炎链球菌肺炎导致的下呼吸道死亡比例为35.8%(UI 16.0–50.9),而2010年GBD为19.8%(16.1–24.8)。这些组分的95%UI会导致部分严重重叠。平均估计值的差异很大程度上是由于O'Brien及其同事独家使用冈比亚、菲律宾、美国和南非的四项疫苗试验结果来估计5岁以下儿童的平均肺炎比例。尽管他们回顾了文献,但他们选择不使用已发表的观察性研究。这些观测数据表明,各地区之间存在显著差异;例如,肺炎球菌在南亚可能不太常见。我们使用了试验和观察数据,根据病原体的不同区域产生不同的分解,从而为试验增加了额外的权重;然而,我们的发现仍然显示出不同地区和年龄的差异。对于呼吸道合胞病毒下呼吸道感染,我们发现2010年5岁以下儿童死亡234000人,1990年死亡520000人,明显高于Nair及其同事报告的2005年66000至199000人的死亡人数752010年。他们审查了已发表的RSV研究,但根据专家意见,选择假设2岁以上的人没有RSV死亡;75然而,科学文献记录了2岁以上人群的死亡情况。77,78例如,美国的入院数据表明,严重呼吸道合胞病毒的负担至少在3-5岁之间。其他研究人员79,80认为RSV是导致老年人严重下呼吸道感染的一种重要且经常被忽视的病原体。然而,研究在采样、培养和鉴定方案方面存在显著差异,这也可能是一些异质性的原因。大多数研究表明,RSV引起的新生儿下呼吸道死亡比例很高,因此RSV是新生儿后下呼吸道死亡的主要原因的程度需要最为关注。Watt及其同事针对Hib下呼吸道感染导致的死亡762009年发布的2000年死亡人数估计为29.2万人,与我们2010年的18.4万人(95%的UI 154 053–219 456)和1990年的44.7万人(385 717–506 594)相比,这一数字非常接近。然而,结果的相似性有些令人误解。他们使用了比我们使用的更高的全因五岁以下儿童死亡率估计值和因下呼吸道感染导致的更高病因比例。换句话说,我们估计5岁以下儿童因Hib导致的下呼吸道感染死亡比例高于Watt及其同事。造成这种差异的主要原因是,Watt及其同事认为2岁以上的人的Hib不会导致死亡;可用的观测数据,81–84然而,显示Hib在所有年龄段的死亡率。例如,日本的研究结果84显示了与Hib相关的医院获得性和社区获得性肺炎的严重病例,这些评估对所有呼吸道病原体的差异更为显著。新的多中心研究,如PERCH85有望提供急需的数据,以加强各地区的病原体分析。
我们估计,2010年有120万人死于结核病,比世卫组织估计的105万人(2011年世卫组织结核病报告)高出约14%。我们的分析与世卫组织的分析使用了根本不同的方法,但在总体上并没有得出实质性不同的结论。关键区别在于如何估计每个国家的病例检出率;世卫组织使用当地知情专家咨询来评估诊断不足和报告不足,而我们使用统计模型来尝试和估计病例检出率。我们的模型还捕获了死亡原因数据中更多的时间和空间相关性结构,得出了与数据强大的世界卫生组织(如日本和泰国)截然不同的估计值。这些差异导致我们的估计与世卫组织在国家和区域层面的估计之间存在重大差异,值得进一步调查。尽管存在这些差异,但对于厄瓜多尔等一些国家来说,我们的估计、世卫组织的估计和死因数据是一致的。全球和区域一级的评估表明,在降低结核病死亡率方面取得了持续的重大进展。2010年,我国结核病死亡率较高,这表明结核病应该继续是一个主要优先事项。
各种研究报告了孕产妇死亡86,87在同行评审的科学文献和联合国报告中。88然而,这些研究侧重于产妇死亡率。ICD 10规则建议,在计算孕产妇死亡率时应包括因艾滋病毒引起的怀孕相关死亡,但应在艾滋病毒死亡原因表中报告。2010年GBD遵循了这一公约,因此我们2010年的255000例孕产妇死亡不包括艾滋病毒总数中的18970例与艾滋病毒相关的妊娠死亡。我们还修订了本研究中用于估计与艾滋病毒/艾滋病相关的孕产妇死亡比例的方法,并与Lozano及其同事进行了比较。23在GBD 2010中,我们对与艾滋病毒/艾滋病相关的孕产妇死亡比例的估计来自对现有数据的审查和统计分析,这些数据提供了孕产妇死亡的详细分类。此外,此处报告的孕产妇死亡是在应用CoDCorrect算法后发生的,这是综合疾病负担方法的优势。通过应用CoDCorrect,全球孕产妇死亡人数减少了9.8%。这里提出的产妇死亡率订正方法也突出了产妇死亡的主要原因。2010年孕产妇死亡的最大具体原因是孕产妇出血,占死亡人数的23%,其次是高血压疾病,占18%,流产占15%,败血症占9%,分娩障碍占4%。这些结果与WHO-one 2005年报告的各种估计值形成了对比,该估计值基于各种已发表研究中报告的35197例死亡89其中一项主要基于2008年的人口动态登记数据。162005年世界卫生组织的报告估计,堕胎仅造成8%的孕产妇死亡,但在2008年的研究中,堕胎造成的孕产妇死亡率为14%。16其他孕产妇原因也有很大差异。我们的发现是基于一系列已发表的研究,包括来自印度、南非、孟加拉国、加纳和巴基斯坦等18个国家的报告,这些国家在孕产妇死亡的详细原因方面又增加了22943例孕产妇死亡。
对于5岁以下儿童的死亡,我们的结果与CHERG发布的结果不同20同年,在几个关键方面:CHERG估计下呼吸道感染导致的死亡人数为1.4亿,而我们的研究为84.7万;CHERG估计腹泻病为801000例,而GBD 2010为666000例;对于疟疾,CHERG估计为564000人,而这里为676000人。在新生儿病因中,特定新生儿病因的构成也存在显著差异,CHERG估计早产并发症导致的分数较高,而败血症和其他疾病导致的分数较低。在探讨这些差异时,至关重要的是要区分新生儿年龄组(28天以下)和新生儿期引起的死亡原因,这些原因可能会导致28天以下和新生儿期后的死亡,而1岁以上的死亡率较低。然而,了解新生儿病因差异的来源是具有挑战性的。差异必须来自以下任何或所有方面:使用的数据集、对数据的调整和建模策略。在他们对新生儿后死亡率(1-59个月)的分析中,CHERG报告使用了1998年至2009年间578个国家年的生命登记数据,而我们使用了1125个国家年。他们在1980年至2008年间使用了113个研究年;相比之下,我们用了294年。CHERG使用的研究数量减少,因为他们决定只使用报告六个主要原因的研究。最大的差异和可能解释不同结果的差异在于建模策略。对于腹泻病或下呼吸道感染等单一原因,我们使用所有数据开发了一个集合模型。单系综模型包括具有多种功能形式的组件模型,但都包括年龄组固定效应。CHERG测试并开发了四种不同的模型,它们之间没有任何关系:1个月以下婴儿的5岁以下死亡率(UFMR)低于35,1个月以上婴儿的UFMR高于35,1至59个月儿童的UFM低于35,以及1-59个月的儿童的UVMR高于35。这些不同模型中协变量之间的关系被估计为完全独立的。对四个模型中的每一个单独的死因进行协变量选择。他们使用多项式logistic模型同时对六种死亡原因进行估计,发现这种方法的表现比单独建模原因然后按比例计算全因死亡率差(附录第146页–148). 他们的模型结构不考虑残差中的空间或时间模式,可能会大大降低模型性能。22模型性能很难与我们的进行评估和比较:他们报告进行了交叉验证研究,但没有报告模型性能指标,例如其UI的覆盖范围或预测误差的度量。此外,在交叉验证研究中,他们随机遗漏了10%的数据;如之前的研究所示,23这是最容易预测的任务。GBD 2010中使用的一项难度更大的任务是删除一些国家的长序列或所有数据,看看模型的表现如何。此外,忽略某一原因的数据而不删除该国年份其他原因的数据,这使得CHERG所用的多项式逻辑模型的任务更加简单。一项严格的验证研究表明,下呼吸道感染的高死亡率可能与医生对口头尸检的诊断偏差有关。68尽管这项研究68使用由物理学家认证的下呼吸道感染口头尸检数据,通过将数据分为四个部分,并且在其模型中不包括国家随机效应,口头尸检研究中对此类感染较高的偏见可能会对其估计过程产生更大的影响。最后,CHERG估计策略对模型子集使用多项式模型,然后对选定国家的选定原因(如艾滋病毒/艾滋病、麻疹、破伤风和疟疾)进行估计。建模策略中对某些原因而非其他原因的区别对待也可能导致结果失真。有趣的是,考虑到建模方法的巨大差异,这两种方法2010年的结果实际上惊人地接近。
与健康相关的千年发展目标特别重视降低5岁以下儿童死亡率、孕产妇死亡率以及艾滋病毒、结核病和疟疾造成的死亡。这些原因合计占2010年YLL的42.4%。尽管YLL的计算严重影响了5岁以下儿童的死亡,但2010年全球一半以上(57.6%)的YLL是由非千年发展目标疾病和伤害造成的。未纳入千年发展目标的重要全球原因包括缺血性心脏病、中风、慢性阻塞性肺病、道路交通伤害和自残。在YLL排名中,这些原因占主导地位的不仅仅是数量问题:许多死于这些原因的人都是在年轻的成年人中。在千年发展目标平台内,对可预防的死亡率有一个更全面的观点,认为这些原因应该包括在任何以证据为基础的减少可避免死亡的框架内。对1990年至2010年趋势的研究表明,与千年发展目标相关的YLLs以每年2.0%的速度下降,而与千年发展目标无关的YLLs以每年0.8%的速度增加。人口老龄化以及在减少千年发展目标相关原因导致的年龄别死亡率方面取得的实质性进展(如果不完全)都表明,这些趋势将继续下去。事实上,如果确实如此,那么到2025年,非千年发展目标相关的原因可能会占到YLL的三分之二以上(67.6%)。这些发现突出了更加批判性和全面地研究世界范围内死亡和YLL的主要原因以及这些原因是如何变化的重要性。我们的分析首次允许进行这种比较评估,是对讨论千年发展目标后时代的目标和指标的重要投入。90主要非传染性疾病导致的过早死亡在全球范围内迅速增加,这有力地证明了将这些疾病及其主要原因纳入这一议程,尤其是考虑到它们与减贫目标的密切关系。91–96它还强调,需要了解预防非传染性疾病和伤害以及包括医疗和外科干预在内的治疗的有效和负担得起的选择。97
我们的研究表明,从1990年到2010年,以慢性肾脏疾病为基本死因的死亡人数增加了82%。除了这些死亡外,肾小球滤过率(GFR)降低也与死亡风险增加有关。98即使是慢性肾脏病II–IV期也与死亡风险增加有关。我们估计,慢性肾脏疾病直接编码的死亡人数可能仅包括终末期肾脏疾病的死亡人数。糖尿病等其他疾病也与其他原因导致的死亡风险增加有关。对于糖尿病,风险因素分析99评估与高血糖相关的所有死亡率。这一数字远远大于此处估计的直接编码为糖尿病的死亡人数。
那些研究战争对健康影响的人将对2010年与直接冲突相关的17770例死亡感到惊讶。对这个数字的解释应该非常谨慎。首先,在ICD原因列表中,只有直接死亡被指定为该原因;17 670不是与冲突有关的死亡总数,其中包括通过各种机制调解的间接死亡,如破坏保健基础设施。100第二,每年直接死亡人数差异很大。1990年至2010年期间,直接死亡人数在1994年达到高峰,为496400人,2001年为14700人,2010年为17000人。例如,2011年,由于利比亚的冲突,直接死亡人数可能要高得多,接近61000人。对于战争或自然灾害等偶发事件,重要的是要考虑较长时间内的疾病负担,以充分了解其对人类的影响。
在GBD企业中,我们首次将主要与乙型肝炎、丙型肝炎、酒精和其他原因相关的死亡列为肝硬化和肝癌的分类原因。这些分类分类并不是反事实评估,而是试图将死亡归因于主要或主要原因。肝炎和饮酒之间存在相互作用,因此将这些情况作为风险因素进行评估会得出不同的结果。尽管如此,这种分类属性提供了对直接负担大小的有用评估,特别是对于指导干预优先事项。据估计,2010年死于乙型肝炎的总人数为786000人,死于丙型肝炎的总死亡人数为499000人。如果所有与这些疾病相关的死亡都直接计入GBD 2010主要死因列表中,那么乙型肝炎将是排名第15的死因,丙型肝炎将是第25的死因。各国的肝硬化发病率差异很大,埃及的肝硬化发病水平最高,这与早在20世纪20年代就开始的医源性丙型肝炎疫情有关。101一些地区的发病率很高,如中亚、大洋洲、撒哈拉以南非洲东部和西部、东欧和拉丁美洲中部。并非所有这些地区和国家差异都可以用乙型肝炎、丙型肝炎或总饮酒量来解释。例如,东欧的高饮酒率可能与饮酒量而非饮酒量有关。关于这一区别的理论包括在这些地区常见的自制劣质酒精中的肝毒性酒精成分。102鉴于肝硬化的大部分负担都是可以预防的,其全球死亡率之高值得更多的政策关注。
GBD 2010中更详细的受伤死亡原因类别为全球道路伤害流行提供了一些重要见解。死亡人数从1990年的90.8万增加到2010年的132.9万。这些结果与世卫组织2007年报告的12.37亿人相似。103然而,道路伤害增加的构成因子类别而异。行人道路死亡是主要原因,从1990年的28.4万人上升到2010年的46.1万人。在过去20年中,三个或更多车轮的机动车辆的乘客死亡人数和两轮机动车辆的驾驶员死亡人数也增加了约20万人。区域细节显示,东亚、南亚、撒哈拉以南非洲东部和西部的道路死亡人数在过去20年中迅速上升,而在有道路安全计划历史的高收入地区,如西欧和高收入北美,道路死亡人数有所下降。
暴力是造成死亡的原因之一,在不同地区是最异质的。高收入亚太地区的暴力粗死亡率最低,为1/10万。2010年,在以美国为主的高收入北美地区,每10万人中有7人的比例几乎是高收入亚太地区、西欧或澳大利亚的7倍。但在热带拉丁美洲,发病率要高得多,为十万分之三十,在拉丁美洲中部和撒哈拉以南非洲南部甚至更高,为十万分之三十三。暴力的巨大变化引发了关于暴力的起源和社会政治背景、与暴力相关的死亡率变化的驱动因素以及公共卫生战略在减少暴力死亡方面的有效性的重要问题。在来自热带拉丁美洲的男性中,暴力是YLL的首要原因。2010年,仅20-24岁年龄组的男性就有653600个YLL,是北美高收入男性824000个YLL总和的四分之三。
GBD的一个重要方面是要求死因估计值和全因死亡率估计值之和。自1990年GBD以来,要求这种内部一致性的原则一直是疾病分析负担的标志。如附录(第144页)与单原因分析相比,其效果是减少了因多种原因估计的死亡人数。修正系数表明人口分析和具体原因分析之间在国家-年龄-年份层面存在不一致。我们认为,对于这些修正幅度相对较大的原因,未来的研究应该有针对性,试图更好地了解各种数据来源的优缺点,无论是流行病学还是人口学数据。从某种意义上说,CoDCorrect比率可以帮助人们直接关注数据最不一致、我们的知识最不确定的环境。单原因模型估计值与此处所述估计值之间的巨大差异引发了对发布单原因评估值的质疑。近年来,一些组织(如世卫组织)一直在进行这两种类型的评估:世卫组织与CHERG一起对16种主要的儿童死亡原因进行评估,但也发布了结核病、艾滋病毒/艾滋病、疟疾、孕产妇死亡率和其他原因的单原因评估。领先的科学期刊是否应该继续审查和发表关于单一死因的研究?对单原因模型的价值进行适当考虑,以引起对被忽视问题的关注,或刺激方法或新数据收集的创新,将需要与更全面的评估(如本文所述)的更大稳健性相平衡。
这种规模和范围的研究有很多局限性。在1980年至2010年期间,预计187个国家235个原因的不确定性死亡率的目标意味着必须在数据来源、数据质量调整和建模策略方面做出许多选择。我们强调了一些关键限制。首先,关于死因的数据,即使是在有医疗证明的环境中,也不一定能准确地捕捉到潜在的死因。尸检结果104–106已经证明医学证明的死亡原因可能是不正确的。第二,我们的垃圾代码重新分配方法虽然比过去的工作有所改进,但可以从更多有关错误分类的经验信息中受益匪浅,这些信息是在可能采用金标准死因分配的地方获得的。我们无法围绕垃圾代码重新分配算法开发不确定性分布;如果这一点鲜为人知,那么我们出于某些原因的UI可能会被低估。第三,我们广泛使用了口头尸检数据,尤其是在低收入环境中。口头尸检验证研究68建议口头尸检对于某些原因(如乳腺癌、溺水或道路受伤)是准确的,但对于其他原因则不太准确。儿童死亡的一些关键原因(如下呼吸道感染)的口头尸检表现尤其差。通过对口头尸检方法的最新进展进行更广泛的测试和应用,可以在死亡证明较差的国家了解更多关于死亡原因的信息,这大大减少了目前使用口头尸检的人群中诊断实践的异质性。107第四,对于一些死亡原因,如肾癌、中毒或麻痹性肠梗阻,只有微弱的协变量可以解释原因的时空变化。不可避免的是,对这些原因的模型估计将具有广泛的UI。在数据极其薄弱的情况下,使用负二项模型和固定比例模型是另一个领域,更好的数据和改进的方法可以加强总体发现。第五,在使用自然历史模型的地方,目前很难对其进行验证。当人们担心直接死亡原因的数据可能存在偏见时,原则上会使用自然历史模型。艾滋病毒/艾滋病等某些原因的死因数据的改进,可能在未来有机会验证某些国家的自然历史模型。在使用自然历史模型的情况下,这些方法可能会比使用CODEm等更具经验的策略产生更高的估计。第六,我们对大多数主要死因使用CODEm意味着我们的UI在大多数情况下都被证明是有效的,但对于我们不得不使用其他方法(如负二项式、固定比例或自然历史模型)的死因,UI还没有得到独立验证。第七,未来可以通过包括更广泛的一组模型族来改进CODEm。归根结底,最大的限制是关于死亡原因本身的数据的可用性。最后,在专家意见和可用数据不一致的情况下,我们倾向于遵循可用数据。这种做法的例子包括估计5岁以上的人死于疟疾或2岁以上的人群死于Hib。随后更详细的研究可能会确认专家的意见是正确的,现有数据有很大偏差。然而,我们认为,遵循符合我们质量标准的可用数据的平衡非常重要。
未来改进死因数据收集是用更窄的统计单位改进全球、区域和国家死因估计的最直接和最明显的途径。改进的口头尸检方法108–111这意味着,在我们对主要死因仍基本一无所知的人群中,定期应用它们以成本效益高的方式生成有关死因的可比数据,可能很快就可行了。有机会加强死亡登记、死因证明以及更广泛地使用口头尸检。一些国家的民事登记制度记录的死亡人数不到70%;在这种情况下,首要任务是改进死因的认证和编码。沙特阿拉伯等其他国家有由内政部管理的民事登记,但卫生部没有充分利用这些登记。总体而言,全球卫生界将从中受益匪浅,因为它将更加优先重视加强生命登记系统,以改进对死因的衡量。这现在是卫生计量网络的重点,可以合理地预期,在全球发展伙伴的适当领导、关注和协作下,可以取得重大进展。112
在GBD 2010中,开发并应用了一套全新的分析方法。这些方法包括从改进的诊断重新分配方法到CODEm和CoDCorrect,利用了近10亿例死亡的信息和数百个影响死亡率的协变量的时间序列。这是一项巨大的努力,但在适当的投资和领导下,随着死亡原因或替代协变量的新数据的可用,更新结果将比迄今更具可行性。现在,不需要每十年对GBD进行大规模的定期修订,而是可以每年更新一次,以便卫生情报的消费者在需要帮助指导公共卫生决策的地方和时间获得有关疾病负担比较原因的最新和全面的信息。世界各地的公共卫生优先事项正在发生变化,或者很快就会发生变化,因为随着发展,疾病负担的巨大和可避免的原因变得越来越普遍。如果没有战略上重要和可比较的卫生信息,并且没有像我们在这里所表明的那样,将被用来为新的卫生对话和疾病控制优先事项提供信息,这将是对全球卫生的巨大错失机会。
鸣谢
我们要感谢以各种身份为2010年全球疾病负担研究做出贡献的无数个人。我们还要特别感谢世卫组织多名工作人员对这项工作的重要贡献。我们还要感谢以下组织在分析过程的最后阶段提供咨询,就结果和数据提供宝贵反馈,以改进研究的总体结果:泛美卫生组织;世卫组织东地中海区域办事处;艾滋病规划署;巴西卫生部;中国疾病控制中心;以及赞比亚大学。我们要感谢Cynthia Boschi Pinto对分析和估算的贡献。最后,我们要感谢卫生计量与评估研究所所有工作人员的广泛支持,并特别感谢:James Bullard、Andrew Ernst和Serkan Yalcin对产生结果所需的计算基础设施的不懈支持;Linda A Ettinger感谢她的专业行政支持,并促进了作者之间的沟通和协调;彼得·斯派尔(Peter Speyer)、阿比盖尔·麦克莱恩(Abigail McLain)、凯瑟琳·利奇·凯蒙(Katherine Leach-Kemon)和伊登·斯托克(Eden Stork)为获取尽可能多的数据并对其进行编目以提供估算所做的不懈而宝贵的工作;以及艾琳·C·穆拉尼(Erin C Mullany),感谢她在组织论文草稿、格式化与专家组的通信以及准备最终手稿方面所做的系统努力。以下人士感谢各种形式的机构支持。J P Abraham感谢世界银行全球道路安全基金和全球卫生与人口部、哈佛公共卫生学院以及世卫组织暴力和伤害预防。K Bhalla得到了世界银行全球道路安全基金的支持,用于支付研究人员的工资,支付非洲许多小型项目的费用,以数字化二级数据源,并在过去6年中支持伤害专家组的几次聚会。B Bikbov承认俄罗斯莫斯科国立医学和牙科大学;俄罗斯莫斯科舒马科夫联邦移植和人工器官研究中心V I Shumakov院士;和国际肾脏病学会。G L Birbeck获得了美国国家卫生研究院、达纳基金会和多丽丝·杜克慈善基金会的研究资助;她还获得了世卫组织提供的相关工作的旅费资助。H Chen承认,他参与这项研究的部分资金来自NIH(国家环境健康科学研究所)的内部研究项目。L E Coffeng获得了非洲盘尾丝虫病控制计划(WHO/APOC)对盘尾丝虫病工作的资助。M Cortinovis、F Gaspari和N Perico代表整个泌尿生殖专家组感谢国际肾脏病学会(ISN)。M Cross和L March承认悉尼大学(USYD);悉尼大学骨与关节研究所,澳大利亚新南威尔士州圣伦纳德皇家北岸医院风湿病科,邮编2065。N Dahodwala在开展该项目时得到了NIH拨款K23 AG034236和帕金森委员会的支持。L Degenhardt得到了澳大利亚NHMRC高级研究奖学金的支持,支持非法药物依赖性研究的资金由澳大利亚新南威尔士大学澳大利亚国家药物和酒精研究中心提供。R Havmoeller得到了瑞典研究委员会的资助(#2011-1071)。D Hoy得到了Bill&Melinda Gates基金会和澳大利亚国家卫生和医学研究委员会的支持。P J Hotez承认来自多个来源的资助:比尔和梅琳达·盖茨基金会通过萨宾研究所(人类钩虫疫苗倡议1人类钩虫免疫倡议;人钩虫疫苗倡议3(Na-GST-1和Na-APR-1钩虫疫苗抗原的临床开发和评估);美国国立卫生研究院(血吸虫病膜四联疫苗产品开发;生物防御用RBD重组蛋白基SARS疫苗);和荷兰政府(人类钩虫疫苗产品开发支持)。K H Jacobsen在甲型肝炎方面的工作得到了世卫组织的支持。B M Mayosi由Lily and Ernst Hausmann Research Trust资助。T R Merriman承认新西兰健康研究委员会。D Ozgediz感谢乌干达坎帕拉Mulago医院和Makerere大学的同事们的合作。巴哈里感谢马里奥·内格里研究所。U Sampson的部分资金来自罗伯特·伍德·约翰逊基金会的哈罗德·阿莫斯医学院发展奖和范德比尔特临床和转化学者奖。M Segui-Gomez的参与部分得到了纳瓦拉大学欧洲伤害预防中心的资金支持。E Smith承认澳大利亚联邦政府健康与老龄部、悉尼大学骨与关节研究所(IBJR)、澳大利亚新南威尔士州St Leonards 2065皇家北岸医院风湿科。拉什顿获得了欧洲化学品生态毒理学和毒理学中心董事会成员的酬金;欧洲化学工业委员会(CEFIC)和欧洲清洁空气和水资源保护委员会(CONCAWE)向伦敦帝国理工学院(PI)提供研究资助。叶彬娴获得香港大学一般研究资助。
脚注
请参阅在线的对于附录
对于的交互式版本
,,和
–看见http://healthmetricsandevaluation.org/gbd/visualizations/regional
利益冲突
E R Dorsey收到了Medtronic和Lundbeck的咨询费,以及Lundbek和Prana生物技术的研究支持。M Ezzati主持了一次会议,并在世界心脏病大会(WCC)上发表了演讲,旅费由世界心脏联合会报销。在WCC上,他还在百事公司组织的一次会议上发表了演讲,没有任何财务或其他报酬。P J Hotez报道曾担任多个职位:贝勒医学院国家热带医学院院长;德克萨斯州儿童医院疫苗开发中心Sabin疫苗研究所所长;萨宾疫苗研究所所长。他还发明了多项专利:5527937“钩虫抗凝剂”;5753787“钩虫分泌蛋白的核酸”;7303752 B2“钩虫疫苗”;12/492734“人类钩虫疫苗”;61/077256“多价驱虫疫苗”;和PCT-20100701/0.20.5.18“疟疾传播阻断疫苗”。G A Mensah是百事可乐公司的前员工。F Perez-Ruiz是Ardea、Menarini、Novartis和Metabolex的顾问;是诺华美纳里尼议长局成员;萨文特教育问题顾问;领导西班牙卫生部、克鲁斯医院风湿病协会的调查拨款;是Ardea临床试验的主要研究者。
工具书类
1Murray CJL、Kulkarni SC、Ezzati M。了解冠心病与心血管总死亡率悖论:增强美国心血管死亡统计数据可比性的方法。
循环200G;113: 2071–81. [公共医学][谷歌学者] 2Ruzicka LT,Lopez AD公司。使用死因统计数据进行健康状况评估:国家和国际经验。
世界卫生统计Q1990;43: 249–58.[公共医学][谷歌学者] 三。Lopez AD。工业化国家和发展中国家的死亡原因:1985-1990年的估计。主题:发展中国家的疾病控制重点:牛津医学出版社,牛津大学出版社,1993: 15–30.[谷歌学者] 4.Mathers CD、Fat DM、Inoue M、Rao C、Lopez AD。统计死亡人数和死亡原因:全球死因数据现状评估。
公牛世界卫生组织2005;83: 171–77.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 5Lu T-H、Shih T-P、Lee M-C、Chou M-C、Lin C-K。死亡证明的多样性:案例小品方法。
临床流行病学杂志2001;54: 1086–93.[公共医学][谷歌学者] 6阿布扎尔C孕产妇死亡率的新估计值及其解释:选择还是混淆?
Reprod健康问题2011;19: 117–28.[公共医学][谷歌学者] 7Grassly NC、Morgan M、Walker N等人。艾滋病毒/艾滋病估计数的不确定性:似然界限的估计和应用。
性交感染2004;80(补充1):i31–38。[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 8Cooper RS、Osotimehin B、Kaufman JS、Forrester T。撒哈拉以南非洲的疾病负担:在缺乏数据的情况下,我们应该得出什么结论?
柳叶刀1998;351: 208–10.[公共医学][谷歌学者] 9Hakulinen T、Hansluwka H、Lopez AD、Nakada T。1980年按死因划分的全球和区域死亡率模式。
国际流行病学杂志1986;15: 226–33.[公共医学][谷歌学者] 10Bulatao RA,Stephens PW,1970年至2015年全球死亡率估计和预测。人口与人力资源部:世界银行,1992年。[谷歌学者] 11Lopez AD,Hull TH公司。关于估计高死亡率人群死亡原因结构的说明。
Popul Bull联合国1982;14: 66–70. [公共医学][谷歌学者] 12Murray CJL,Lopez AD公司。全球疾病负担研究的循证健康政策教训。
科学类1996;274: 740–43.[公共医学][谷歌学者] 16Mathers C,脂肪DM,Boerma JT,WHO。全球疾病负担:2004年更新世界卫生组织,2008年。[谷歌学者] 18Bryce J、Boschi-Pinto C、涉谷K、Black RE和世卫组织儿童健康流行病学参考小组。世卫组织估计儿童死亡原因。
柳叶刀2005;365: 1147–52.[公共医学][谷歌学者] 19Black RE、Cousens S、Johnson HL等,以及世卫组织和联合国儿童基金会儿童健康流行病学参考小组。2008年全球、区域和国家儿童死亡原因:系统分析。
柳叶刀2010;375: 1969–87.[公共医学][谷歌学者] 20Liu L、Johnson HL、Cousens S等,以及世卫组织和联合国儿童基金会儿童健康流行病学参考小组。全球、区域和国家儿童死亡率的原因:2000年以来时间趋势的2010年最新系统分析。
柳叶刀2012;379: 2151–61.[公共医学][谷歌学者] 21Hill K、Thomas K、AbouZahr C等人。1990年至2005年全球孕产妇死亡率估计:现有数据评估。
柳叶刀2007;370: 1311–19.[公共医学][谷歌学者] 22Hogan MC、Foreman KJ、Naghavi M等人。1980-2008年181个国家的孕产妇死亡率:千年发展目标5进展情况的系统分析。
柳叶刀2010;375: 1609–23.[公共医学][谷歌学者] 23Lozano R、Wang H、Foreman KJ等。关于产妇和儿童死亡率的千年发展目标4和5的进展情况:最新的系统分析。
柳叶刀2011;378: 1139–65.[公共医学][谷歌学者] 25Murray CJ、Rosenfeld LC、Lim SS等。1980年至2010年全球疟疾死亡率:系统分析。
柳叶刀2012;379: 413–31.[公共医学][谷歌学者] 27.Glaziou P、Floyd K、Korenromp EL等人。结核病控制挽救的生命以及实现2015年全球降低结核病死亡率目标的前景。
公牛世界卫生组织2011;89: 573–82.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 31Forouzanfar MH、Foreman KJ、Delossantos AM等人。1980年至2010年间187个国家的乳腺癌和宫颈癌:一项系统分析。
柳叶刀2011;378: 1461–84.[公共医学][谷歌学者] 32Ferlay J、Shin H-R、Bray F、Forman D、Mathers C、Parkin DM。2008年全球癌症负担估计:GLOBOCAN 2008。
国际癌症杂志2010;127: 2893–917.[公共医学][谷歌学者] 33Roglic G、Unwin N、Bennett PH等。糖尿病引起的死亡率负担:2000年的现实估计。
糖尿病护理2005;28: 2130–35.[公共医学][谷歌学者] 34Simons E、Ferrari M、Fricks J等。对2010年全球麻疹死亡率降低目标的评估:监测数据模型的结果。
柳叶刀2012;379: 2173–78.[公共医学][谷歌学者] 35O'Brien KL、Wolfson LJ、Watt JP等,以及Hib和肺炎球菌全球疾病负担研究团队。5岁以下儿童肺炎链球菌引起的疾病负担:全球估计。
柳叶刀2009;374: 893–902.[公共医学][谷歌学者] 36所罗门JA,穆雷CJL。重新审视流行病学转变:按年龄和性别划分的死因构成模型。
Popul开发版本2002;28: 205–28.[谷歌学者] 37Rajaratnam JK、Marcus JR、Flaxman AD等。1970-2010年187个国家的新生儿、新生儿后、儿童和5岁以下儿童死亡率:千年发展目标4进展情况的系统分析。
柳叶刀2010;375: 1988–2008.[公共医学][谷歌学者] 38Foreman KJ、Lozano R、Lopez AD、Murray CJ。死亡原因建模:使用CODEm的综合方法。
大众健康指标2012;10: 1.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 39Murray CJL、Ezzati M、Flaxman AD等。2010年全球疾病负担研究:设计、定义和指标。
柳叶刀2012;380: 2063–66.[公共医学][谷歌学者] 40Wang H、Dwyer-Lindgren L、Lofgren KT等。1970–2010年187个国家的特定年龄和性别死亡率:2010年全球疾病负担研究的系统分析。
柳叶刀2012;380: 2071–94.[公共医学][谷歌学者] 42Murray CJL、Lopez AD、Barofsky JT、Bryson Cahn C、Lozano R。从住院死亡率估算人群特定原因死亡率分数:一种新方法的验证。
公共科学图书馆医学2007;4:e326。[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 43Murray CJL,Lopez AD。估计死因:1990年新方法以及全球和区域应用。In:Murray CJL,Lopez AD编辑。全球疾病和伤害负担系列。全球疾病负担:1990年和2020年疾病、伤害和风险因素导致的死亡率和残疾综合评估波士顿:哈佛公共卫生学院,代表世界卫生组织和世界银行,1996: 117–200.[谷歌学者] 44Lawn JE、Wilczynska-Ketende K、Cousens SN。估计2000年400万新生儿死亡的原因。
国际流行病学杂志2006;35: 706–18.[公共医学][谷歌学者] 45Kulkarni SC、Levin-Rector A、Ezzati M、Murray CJ。落后:国际背景下2000年至2007年美国各州的预期寿命。
大众健康指标2011;9: 16.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 46Murray CJL、Rajaratnam JK、Marcus J、Laakso T、Lopez AD。我们可以从死亡登记中得出什么结论?改进了评估完整性的方法。
公共科学图书馆医学2010;7:e1000262。[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 47Gakidou E,国王G。调查死亡:根据兄弟姐妹生存数据估算成人死亡率,无选择偏差。
人口统计学2006;43: 569–85.[公共医学][谷歌学者] 48沙利文J根据DHS死亡率估计,儿童死亡率的可信度下降。,UNICEF(工作草案;修订版1,10/29/08) [谷歌学者] 49Murray CJL,Lopez AD公司。全球疾病负担:1990年和2020年疾病、伤害和风险因素导致的死亡率和残疾综合评估波士顿:哈佛公共卫生学院,代表世界卫生组织和世界银行,1996年。[谷歌学者] 50Naghavi M、Makela S、Foreman K、O'Brien J、Pourmalek F、Lozano R。增强国家死因数据公共卫生效用的算法。
大众健康指标2010;8: 9.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 51Ahern RM、Lozano R、Naghavi M、Foreman K、Gakidou E、Murray CJ。提高全球心血管死亡率数据的公共卫生效用:缺血性心脏病的增加。
大众健康指标2011;9: 8.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 52.Vos T、Flaxman AD、Naghavi M等人。1990-2010年289种疾病和损伤的1160个后遗症的残疾年数:2010年全球疾病负担研究的系统分析。
柳叶刀2012;380: 2163–96.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 53舒尔茨KF,Cates W Jr,奥马拉PR。妊娠损失、婴儿死亡和痛苦:梅毒和淋病在非洲的遗留问题。
Genitourin Med公司1987;63: 320–25.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 55克劳克罗夫特NS、安德鲁斯N、鲁尼C、布里森M、米勒E。在英格兰,百日咳的死亡人数被低估了。
儿童疾病文献2002;86: 336–38.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 56安克尔M错误分类错误对口头尸检报告的特定原因死亡率分数的影响。
国际流行病学杂志1997;26: 1090–96.[公共医学][谷歌学者] 57Birnbaum JK、Murray CJ、Lozano R。暴露南非错误分类的艾滋病毒/艾滋病死亡病例。
公牛世界卫生组织2011;89: 278–85.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 58Murray C、Lopez AD、Wang H。全国人口死亡率估计:方法和应用华盛顿州西雅图:华盛顿大学出版社,2012年。[谷歌学者] 59Gleditsch N、Wallensteen P、Eriksson M、Sollenberg M、Strand H。1946-2001年武装冲突:一个新的数据集。
J和平研究2002;39: 615–37.[谷歌学者] 61人口前景W.2010年修订版。纽约,联合国,联合国,经济和社会事务部人口司, 2011.[谷歌学者] 63洛根WPD。1848年至1947年英格兰和威尔士的死亡率。
大众钉1950;4: 132–78.[谷歌学者] 64马克斯·G、伯尼·P。呼吸系统疾病。
摘自:1841-1994年英国成人健康文具办公室,1997年。[谷歌学者] 65Adair T、Damian H、Dettrick Z、Lopez AD。澳大利亚慢性阻塞性肺病(COPD)100年死亡率:烟草消费的作用。
Int J结节性肺病2012;16: 1699–1705.[公共医学][谷歌学者] 66Choprapawon C、Porapakkham Y、Sablon O、Panjajaru R、Jhantharatat B。泰国的国家死亡登记改革:核实1997年7月至1999年12月期间的死因。
亚太公共卫生杂志2005;17: 110–16.[公共医学][谷歌学者] 67Porapakkham Y、Rao C、Pattararchachai J等人。2005年泰国的估计死因:对卫生政策的影响。
大众健康指标2010;8: 14.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 68Lozano R、Lopez AD、Atkinson C、Naghavi M、Flaxman AD、Murray CJ和人口健康指标研究联盟(PHMRC)。医生认证的口头尸检表现:使用临床诊断金标准的多地点验证研究。
大众健康指标2011;9: 32.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 69Bates M、O’Grady J、Mudenda V、Shibemba A、Zumla A。全球疟疾死亡人数的新估计。
柳叶刀2012;380: 560–61. [公共医学][谷歌学者] 70.Lynch M、Korenromp E、Eisele T等人。全球疟疾死亡人数的新估计。
柳叶刀2012;380: 559. [公共医学][谷歌学者] 71Shah NK、Kumar A、Valecha N。全球疟疾死亡人数的新估计。
柳叶刀2012;380: 560.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 72.新泽西州怀特、顿多普AM、费兹A、米什拉S、Hien TT。全球疟疾死亡人数的新估计。
柳叶刀2012;380: 559–60. [公共医学][谷歌学者] 75Nair H、Nokes DJ、Gessner BD等人。幼儿呼吸道合胞病毒所致急性下呼吸道感染的全球负担:一项系统综述和荟萃分析。
柳叶刀2010;375: 1545–55.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 76Watt JP、Wolfson LJ、O'Brien KL等。5岁以下儿童中由乙型流感嗜血杆菌引起的疾病负担:全球估计数。
柳叶刀2009;374: 903–11.[公共医学][谷歌学者] 77Almirall J、Boixeda R、Bolíbar I等人和GEMPAC研究小组。不同护理地点的社区获得性肺炎病因差异:一项基于人群的研究。
Respir Med公司2007;101: 2168–75.[公共医学][谷歌学者] 78Díaz A、Barria P、Niederman M等人。智利住院患者社区获得性肺炎的病因学:呼吸道病毒在典型病原体中的发病率增加。
胸部2007;131: 779–87.[公共医学][谷歌学者] 79Elliot AJ,Fleming DM。老年人中的流感和呼吸道合胞病毒。
专家Rev疫苗2008;7: 249–58.[公共医学][谷歌学者] 80Falsey AR、Hennessey PA、Formica MA、Cox C、Walsh EE。老年人和高危成年人呼吸道合胞病毒感染。
N英格兰J医学2005;352: 1749–59.[公共医学][谷歌学者] 81.Shibli F、Chazan B、Nitzan O等人。以色列北部住院患者社区获得性肺炎的病因学。
以色列医学协会2010;12: 477–82.[公共医学][谷歌学者] 82Köksal I、OzlüT、Bayraktar O等,以及TUCAP研究小组。土耳其成年患者社区获得性肺炎的病因学因素;多中心横断面研究。
Tuberk火炬2010;58: 119–27.[公共医学][谷歌学者] 83Maruyama T、Niederman MS、Kobayashi T等人。非输卵管老年人疗养院获得性肺炎与医院获得性肺炎的前瞻性比较。
Respir Med公司2008;102: 1287–95.[公共医学][谷歌学者] 84Maruyama T、Gabazza EC、Morser J等人。老年患者的社区获得性肺炎和疗养院获得性肺炎。
Respir Med公司2010;104: 584–92.[公共医学][谷歌学者] 85Levine OS、O'Brien KL、Deloria Knoll M等人。儿童健康项目肺炎病因学研究:一项21世纪儿童肺炎病原学研究。
临床感染性疾病2012;54(供应2):S93–101。[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 86Ganyaglo GYK,Hill WC。加纳科波里杜瓦东部地区医院6年(2004年至2009年)孕产妇死亡率回顾。
赛明围产期2012;36: 79–83.[公共医学][谷歌学者] 87Almerie MQ、Matar HE、Almerie Y。叙利亚大马士革20年(1989年至2008年)孕产妇死亡率审计。
国际妇科障碍杂志2011;112: 70–71.[公共医学][谷歌学者] 89Khan KS、Wojdyla D、Say L、Gülmezoglu AM、Van Look PF。世卫组织对孕产妇死亡原因的分析:系统综述。
柳叶刀2006;367: 1066–74.[公共医学][谷歌学者] 90Waage J、Banerji R、Campbell O等人。千年发展目标:2015年《柳叶刀》和伦敦国际发展中心委员会之后的跨部门分析和目标制定原则。
柳叶刀2010;376: 991–1023.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 91Beaglehole R、Bonita R、Horton R等柳叶刀非传染性疾病行动小组和非传染性疾病联盟。非传染性疾病危机的优先行动。
柳叶刀2011;377: 1438–47.[公共医学][谷歌学者] 92Beaglehole R、Yach D。全球化与非传染性疾病的预防和控制:成年人被忽视的慢性病。
柳叶刀2003;362: 903–08.[公共医学][谷歌学者] 93Daar AS、Singer PA、Persad DL等。慢性非传染性疾病面临的巨大挑战。
自然2007;450: 494–96.[公共医学][谷歌学者] 94Nugent RA、Yach D、Feigl AB。非传染性疾病和《巴黎宣言》。
柳叶刀2009;374: 784–85.[公共医学][谷歌学者] 95雅克D营养变化并不是非传染性疾病的简单答案。
BMJ公司2011;343:d5097。[公共医学][谷歌学者] 96Geneau R、Stuckler D、Stachenko S等人。提高预防慢性病的优先次序:一个政治进程。
柳叶刀2010;376: 1689–98.[公共医学][谷歌学者] 97Mock C、Joshipura M、Arreola-Risa C、Quansah R。估计通过全球创伤护理的改进可以挽救的生命数量。
世界外科杂志2012;36: 959–63.[公共医学][谷歌学者] 98Go AS、Chertow GM、Fan D、McCulloch CE、Hsu CY。慢性肾脏疾病和死亡、心血管事件和住院的风险。
N英格兰J医学2004;351: 1296–305.[公共医学][谷歌学者] 99Lim SS、Vos T、Flaxman AD等人。1990-2010年21个地区67个风险因素和风险因素集群导致的疾病和伤害负担的比较风险评估:2010年全球疾病负担研究的系统分析。
柳叶刀2012;380: 2224–60.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 100Murray CJL、King G、Lopez AD、Tomijima N、Krug EG。武装冲突是一个公共卫生问题。
BMJ公司2002;324: 346–49.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 101.Frank C、Mohamed MK、Strickland GT等人。肠外抗血吸虫治疗在埃及丙型肝炎病毒传播中的作用。
柳叶刀2000;355: 887–91.[公共医学][谷歌学者] 102WA Zatoánski、Sulkowska U、Man czuk M等人。欧洲肝硬化死亡率,特别关注中欧和东欧。
欧洲成瘾研究2010;16: 193–201.[公共医学][谷歌学者] 104Roulson J、Benbow EW、Haslton PS。临床与尸检诊断的差异及尸检组织学价值;荟萃分析和综述。
组织病理学2005;47: 551–59.[公共医学][谷歌学者] 105Sonnedreger-Iseli K、Burger S、Muntwyler J。三个医学时代的诊断错误:一项尸检研究。
柳叶刀2000;355: 2027–31.[公共医学][谷歌学者] 107口头尸检:创新、应用、机遇——改进死因测量。
大众健康指标2011;9: 18–50.[谷歌学者] 108Flaxman AD、Vahdatpour A、Green S、James SL、Murray CJ和人口健康指标研究联盟(PHMRC)。口头尸检分析的随机森林:使用临床诊断金标准的多站点验证研究。
大众健康指标2011;9: 29.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 109Murray CJ、James SL、Birnbaum JK、Freeman MK、Lozano R、Lopez AD和人口健康指标研究联盟(PHMRC)。用于口头尸检分析的简化症状模式方法:使用临床诊断金标准的多站点验证研究。
大众健康指标2011;9: 30.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 110James SL、Flaxman AD、Murray CJ和人口健康指标研究联盟(PHMRC)。关税法的性能:验证用于口头尸检分析的简单加法算法。
大众健康指标2011;9: 31.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 111Murray CJ、Lopez AD、Black R等。人口健康指标研究联盟金标准口头尸检验证研究:分析数据集的设计、实施和开发。
大众健康指标2011;9: 27.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]