9.5 Q1 | 北京协和医学院GBD发文 | 1990-2021 年全球、区域和国家心力衰竭负担及其根本原因

1.第一段-文章基本信息

 

文章题目：Global, regional, and national burden of heart failure and its underlying causes, 1990-2021: results from the global burden of disease study 2021

 

中文标题：1990-2021 年全球、区域和国家心力衰竭负担及其根本原因：2021 年全球疾病负担研究结果

 

发表杂志：Biomarker Research

 

影响因子：1区，IF=9.5

 

发表时间：2025年1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）2021研究数据，系统评估1990—2021年全球心力衰竭（HF）的疾病负担及其病因。研究利用GBD数据库中的流行病例、因病致残年（YLDs）和年龄标准化率等数据，通过估计年百分比变化（EAPC）和joinpoint回归分析评估时间趋势，通过皮尔逊相关分析探讨社会人口指数（SDI）与疾病负担的关系，并进行病因归因分析。研究按SDI区域、GBD区域、国家和地区、年龄组及性别分层分析，旨在全面揭示HF的时空分布特征及主要病因，为制定针对性的预防和控制策略提供科学依据。

 

3.第三段-Introdction

背景

心力衰竭（HF）是多种心脏疾病的严重表现或终末阶段，由于其高死亡率和再住院率，已成为全球主要的公共卫生问题。近年来，心力衰竭的诊断和治疗取得了显著进展，包括国际心力衰竭协会联合发布HF的通用定义和分类标准，以及新型药物（如ARNI、SGLT2抑制剂和sGC刺激剂）的应用，这些进展为精准治疗奠定了基础。然而，全球心力衰竭负担的趋势仍存在争议，部分地区缺乏可靠的流行病学数据，给全面评估和制定针对性策略带来了挑战。鉴于HF诊断和治疗的快速发展以及流行病学研究结果的不一致性，利用最新的GBD数据系统分析全球心力衰竭负担显得尤为重要，这有助于评估诊断和治疗进展的实际效果，并为优化医疗资源配置提供科学依据。

 

4.第四段-Methods

方法

GBD研究概述：

全球疾病负担（GBD）研究由华盛顿大学健康指标与评估研究所（IHME）领导，是全球最大规模的健康趋势评估项目，吸引了来自160多个国家和地区的超过12000名研究人员参与。GBD 2021整合了100983个数据源，涵盖科学文献、调查、监测数据、登记处和临床信息学等非致命数据，以及生命登记、口头尸检、调查、人口普查和专门记录等致命数据。该研究为204个国家和地区、25个年龄组和两种性别提供了371种疾病和伤害的估计数据，时间跨度从1990年到2021年，涵盖患病率、发病率、死亡率、因病致残年（YLDs）、失能调整生命年（DALYs）和健康预期寿命（HALE）等指标。这些指标以计数、每10万人口的比率和年龄标准化率的形式计算，最终估计值为500次模拟的平均值，95%不确定性区间从2.5百分位和97.5百分位得出。此外，GBD 2021还按社会人口指数（SDI）五分位数评估负担，SDI结合了人均收入、平均受教育年限和25岁以下女性的生育率，得分越高表示社会经济条件越好。GBD 2021的数据公开可获取，可通过GBD结果工具下载。

 

心力衰竭及其病因的定义：

在GBD研究中，心力衰竭（HF）的病例定义包括使用Framingham或欧洲心脏病学会标准等结构化标准临床诊断HF的研究。自2016年起，研究采用心力衰竭通用定义中的C阶段及以上，以涵盖当前有症状的患者以及已被诊断为HF但目前无症状的患者。HF的病因定义包括27种详细的病因，如缺血性心脏病、高血压性心脏病、慢性阻塞性肺病（COPD）等。这些病因的选择基于文献综述、定量分析、专家意见以及确保估计值全面且互斥的原则。每个病因的详细定义可在相关GBD研究文章中找到。

 

GBD建模策略和负担估计：

GBD研究采用复杂的方法估计HF的患病率、病因分布和YLDs。总体HF患病率使用DisMod-MR 2.1进行估计，该工具整合了文献、医院和索赔数据，并将医疗保健质量和可及性指数作为关键协变量。特定病因的估计则涉及对某些病因进行单独建模，并利用患病率、病因特异性死亡率和超额死亡率之间的关系进行建模，使用MR-BRT进行建模。研究首先估计七个广泛的病因组，随后对特定病因进行进一步调整。严重程度分布（对YLDs计算至关重要）主要基于医疗支出小组调查数据。YLDs通过将残疾权重应用于严重程度特异性的患病率估计值（无症状、轻度、中度和重度）进行估计，随后进行共病调整。这种综合方法为HF的患病率和残疾负担提供了全面评估，为全球卫生政策和研究优先事项提供信息。详细的建模策略可在GBD方法学附录中找到。

 

本研究的统计分析：

本研究使用R统计软件（4.4.0版本）进行数据分析和可视化，joinpoint回归分析则使用美国国家癌症研究所开发的Joinpoint回归程序（5.3.0版本），所有分析的统计显著性水平设定为p < 0.05。为了量化长期趋势，我们通过拟合年度率的自然对数的线性回归来计算估计年百分比变化（EAPC），并使用joinpoint回归分析识别时间趋势中的显著变化，描述近期模式变化。此外，我们计算皮尔逊相关系数（r），以评估SDI与发病率、死亡率和失能调整生命年（DALY）率之间的关系。

 

第五段-Results

结果

患病率负担

从1990年到2021年，全球心力衰竭（HF）的患病率显著增加，患病人数从2540万例（95%不确定性区间：2230万–2920万）增加到5550万例（95%不确定性区间：4900万–6380万）。即使在调整人口年龄结构后，年龄标准化患病率（ASPR）也从每10万人口的641.14上升到676.68，年均估计变化百分比（EAPC）为0.19%。值得注意的是，高社会人口指数（SDI）地区自2019年起患病率开始下降，而其他SDI地区的增长速度有所放缓。2021年，高收入北美地区ASPR最高，达到882.03/10万，而南亚地区ASPR相对较低，但EAPC最高，为0.40%，表明其疾病负担增长最快。此外，男性患病率普遍高于女性，尤其是在60岁以后，患病率急剧上升。

 

 

YLDs负担

与患病率类似，全球因HF导致的因病致残年（YLDs）也显著增加，从1990年的240万年（95%不确定性区间：160万–330万）增加到2021年的530万年（95%不确定性区间：360万–730万）。年龄标准化YLDs率（ASYR）从每10万人口的61.07上升到64.70，EAPC为0.20%。高SDI地区自2019年起YLDs负担开始下降，而其他SDI地区增长速度放缓。2021年，高收入北美地区ASYR最高，达到82.36/10万，而南亚地区ASYR相对较低，但EAPC最高，为0.40%，表明其YLDs负担增长最快。

病因归因分析

2021年，全球HF的主要病因及其归因比例为：缺血性心脏病（34.53%）、高血压性心脏病（22.53%）、其他心肌病（7.61%）、慢性阻塞性肺病（6.51%）和先天性心脏病异常（5.69%）。这些病因在不同年龄组和地区的分布模式存在差异。例如，在儿童和青少年中，先天性心脏病异常是主要病因；而在60岁以上人群中，缺血性心脏病和高血压性心脏病成为主要病因。此外，东欧地区缺血性心脏病的归因比例最高，达到54.0%，而在撒哈拉以南非洲地区，高血压性心脏病的归因比例约为25%。

性别和年龄差异

男性HF的疾病负担普遍高于女性，尤其是在60岁以后，患病率和YLDs率急剧上升。此外，HF的患病率和YLDs率均随年龄增长而增加，尤其在60岁以后增长更为显著。尽管80岁以上人群的患病率和YLDs率继续上升，但由于人口基数较小，绝对病例数有所减少。

地区差异

尽管高SDI和高中等SDI地区通常比低和低中等SDI地区承担更高的HF负担，但SDI与疾病负担之间的相关性可以忽略不计（|R| < 0.2）。此外，即使在高收入地区，如西欧，不同国家之间的HF负担也存在显著差异。例如，法国和瑞典的ASPR位居世界前列，但EAPC相对较低，表明其疾病负担趋于稳定；而德国的EAPC位居世界前列，表明其疾病负担增长迅速。

 

5.第六段-结论与启发

 

结论与启发

结论

全球心力衰竭负担在过去几十年显著增加，2019年出现潜在转折点，但区域差异仍显著。需重点关注高负担或快速增长地区，如北美和南亚，加强主要病因管理，并在后疫情时代持续监测负担趋势，以支持精准防控和政策制定。

 

【光速科研启发】

 

选题：研究系统分析了1990—2021年全球心力衰竭（HF）的疾病负担及其病因，填补了近年来关于HF全球趋势研究的空白，为制定精准的预防和控制策略提供了重要依据，具有显著的临床和公共卫生意义。

 

统计学：采用估计年百分比变化（EAPC）、Joinpoint回归分析和皮尔逊相关分析等方法，评估HF患病率和因病致残年（YLDs）的时间趋势，分析社会人口指数（SDI）与疾病负担的相关性，并通过分层分析揭示不同地区、年龄和性别的差异。

 

数据库：基于全球疾病负担（GBD）2021研究数据，利用其广泛的全球数据源和先进的统计方法，确保研究结果的代表性和准确性，为研究提供了坚实的数据基础。

 

启发：研究提示全球HF负担存在显著的区域和人群差异，强调了在制定公共卫生政策时需考虑地区特点和重点人群；揭示了主要病因（如缺血性心脏病和高血压性心脏病）对HF负担的重要贡献，为针对性干预提供了方向；同时，强调了在后疫情时代持续监测HF负担的必要性，以评估防控措施的效果并优化资源分配。