1999年至2020年间，美国1型糖尿病与2型糖尿病患者急性心肌梗死相关死亡率的趋势

《Frontiers in Endocrinology》：Trends in acute myocardial infarction-related mortality among adults with type 1 vs. type 2 diabetes in the United States, 1999–2020

　　摘要
目的：糖尿病（DM）仍然是急性心肌梗死（AMI）相关死亡率的主要因素。1型糖尿病（T1DM）和2型糖尿病（T2DM）都与AMI相关，然而，评估T1DM患者中AMI的社会经济影响和死亡负担的数据仍然有限。
方法：我们使用了来自疾病控制与预防中心（CDC）广泛在线流行病学研究数据（WONDER）数据库的公开、去标识化数据。利用国际疾病分类第10次修订版（ICD-10），我们识别出患有AMI的糖尿病患者。按年龄调整的死亡率（AAMR）以每10万人口计，并根据年份、性别、种族、城市化程度、地理区域和州进行分层。分析使用的是Joinpoint回归软件版本5.0.2。
结果：1999年至2020年间，共有203,068例与AMI相关的死亡发生在糖尿病患者中。其中，169,973例患有T2DM，33,095例患有T1DM。T2DM患者的总体AAMR（4.5）显著高于T1DM患者（0.9）。男性患者的死亡率始终较高（T2DM：5.0；T1DM：1.0）。在T2DM患者中，西班牙裔患者的AAMR最高（5.9），而在T1DM患者中，非西班牙裔患者的AAMR最高（0.9）。在两个群体中，农村地区的死亡率均较高（T2DM：5.9；T1DM：1.3）。T2DM相关的死亡率在美国西部最高（AAMR：5.3），而T1DM相关的死亡率在中西部最高（AAMR：1.1）。西弗吉尼亚州的T2DM死亡率最高（AAMR：7.9），其次是爱荷华州、加利福尼亚州、俄亥俄州和田纳西州。对于T1DM患者，罗德岛州的死亡率最高（AAMR：1.8），田纳西州、西弗吉尼亚州、阿肯色州和北达科他州也排在第90百分位。
结论：AMI对糖尿病患者造成了巨大的死亡负担，尤其是2型糖尿病患者。性别、种族、地区和城市化程度的显著差异强调了需要采取有针对性的预防和医疗保健策略来减少不平等现象。

图形摘要
引言
糖尿病（DM）是一个全球性的健康问题，其发病率每年都在稳步上升。根据国际糖尿病联合会的最新估计，目前全球约有5.89亿20-79岁的成年人患有糖尿病（1）。DM是一组慢性代谢性疾病，其特征是持续的高血糖，并由于包括周围神经病变、足部溃疡、视网膜病变、夏科关节和自主神经病变等一系列长期并发症而与显著的发病率和死亡率相关（2）。两种主要类型的糖尿病具有不同的病因和疾病进程。1型糖尿病（T1DM）是一种自身免疫性疾病，其特征是胰腺β细胞的破坏，通常在儿童期或青春期发病。T1DM与临床疾病出现之前出现的抗胰岛自身抗体有关。受影响的常见基因是6号染色体上的HLA区域，其等位基因为DR和DQ（3）。2型糖尿病（T2DM）更为常见，主要由胰岛素抵抗和遗传倾向引起，最常在成人中诊断出来（3, 4）。尽管潜在的病理生理机制不同，但两种类型的糖尿病都与急性心肌梗死（AMI）的风险显著增加有关（5）。AMI仍然是糖尿病患者的主要死因，大约三分之一的因AMI住院的患者之前已有DM（6, 7）。T2DM患者的AMI发病率增加了四倍，全因死亡率比非糖尿病患者高出2到3倍（8）。AMI的负担不仅限于T2DM患者。另一方面，T1DM是心血管疾病（CVD）的重要风险因素，这归因于慢性炎症、氧化应激和内皮功能障碍等复杂机制的相互作用。这些过程加速了动脉粥样硬化的进程，最终导致心肌梗死（MI）、心力衰竭和缺血性中风（9, 10）。研究表明，T1DM患者患冠状动脉疾病（CAD）的风险增加了9倍以上，心肌梗死的风险增加了6倍，女性患者的风险甚至更高（11）。
尽管心肌梗死患者的长期生存率和心血管结局有所改善，但与一般人群相比，这些患者仍然面临更高的死亡率和发病率风险，尤其是在存在糖尿病等额外风险因素的情况下（12）。先前的研究广泛调查了T2DM人群中AMI死亡率的趋势，最近发表的CDC WONDER数据库研究表明，2014-2020年间T2DM人群的AMI死亡率显著上升，其中男性和西班牙裔人群的死亡率相对较高（13）。然而，关于T1DM患者中AMI相关死亡率的真实世界见解仍然不足。这在文献中是一个关键空白，因为不同人口统计和地区群体的T1DM和T2DM患者的心血管风险特征、潜在病理生理学和死亡结局可能存在显著差异。正确解释公共卫生趋势和评估医疗系统绩效的关键在于区分T1DM和T2DM的病程。将这两种疾病合并可能会掩盖风险、结果和对治疗的反应性的显著差异，从而导致对糖尿病护理进展的错误结论。通过分别研究这两种疾病，政策制定者和医生可以更好地识别预防、治疗和护理方面的差距，确保针对每种健康状况的具体问题制定相应的措施。T1DM和T2DM在预防策略、长期护理和人群患病率方面的差异在塑造AMI死亡率趋势方面起着重要作用。T2DM更为常见，受到饮食、体力活动和心血管风险管理等可改变风险因素的强烈影响，因此对公共卫生干预和治疗进展更为敏感。相比之下，T1DM主要依赖于持续的血糖控制和胰岛素治疗，初级预防的机会较少。因此，AMI死亡率的变化可能在很大程度上反映了T2DM护理的改进，同时掩盖了T1DM患者的持续风险。为了填补这一空白，本研究旨在比较美国T1DM和T2DM患者中AMI相关死亡率的趋势。通过明确这些趋势，本研究旨在改进风险分层，并为每个糖尿病亚组制定更有效的、个性化的预防策略。

方法
研究设置和人群
这项流行病学研究于2023年3月进行，使用了来自疾病控制与预防中心（CDC）广泛在线流行病学研究数据（WONDER）数据库的公开可访问的死亡数据，该数据库仅基于美国公民的死亡证明记录。该数据集包括50个州和哥伦比亚特区的死亡证明中的死因信息，此前已被用于多项研究以确定心血管疾病的死亡率趋势。我们使用了多死因公共使用记录死亡证明来调查急性心肌梗死（AMI）作为1型和2型糖尿病成人患者的死亡原因或基础原因。应用国际疾病及相关健康问题统计分类第10次修订版代码（ICD-10）来识别患有AMI的糖尿病患者：MCD - ICD-10代码：I21.0；I21.1；I21.3；I21.4；I21.9；I22.0；I22.1；I22.8；I22.9。2型糖尿病患者根据以下ICD代码分类：E11.0；E11.1；E11.2；E11.3；E11.4；E11.5；E11.6；E11.7；E11.8；E11.9；而1型糖尿病患者则根据以下代码分类：E10.0；E10.1；E10.2；E10.3；E10.4；E10.5；E10.6；E10.7；E10.8；E10.9。

伦理委员会
本研究使用了CDC WONDER数据库中的公开数据，这些数据已去标识化并汇总以保护个人隐私（14）。本研究未访问或使用任何个人识别信息，确保符合保密标准和规定。由于数据是公开的、匿名化的政府数据，因此无需征求机构审查委员会的批准。此外，该研究符合STROBE（加强流行病学观察性研究报告）指南（15）。

数据提取
数据集的时间跨度为1999年至2020年。将死亡时年龄在35岁或以上的成年人定义为研究对象。提取了人口规模、年份、死亡地点、人口统计特征、城乡分类、地区和州的数据。我们查询了以下参数：1）性别，2）种族背景，3）地理位置，4）城市化程度，5）州。我们将患者分为两组，即患有AMI和1型糖尿病的患者以及患有AMI和2型糖尿病的患者，并分别提取其数据集以比较两组之间的死亡率趋势。由于种族群体数据较少，种族类别被定义为西班牙裔和非西班牙裔。对于地理分层，使用了国家卫生统计中心的城乡分类方案将人口分为城市（大城市区[人口≥100万]、中等/小城市区[人口50,000–999,999]和农村（非城市区[人口<50,000]）（16）。此外，根据美国人口普查局的分类，地区被划分为东北部、中西部、南部和西部（17）。

统计分析
我们通过计算每年每10万人口的年龄调整死亡率（AAMR）以及95%置信区间（CI）来评估糖尿病患者中AMI相关死亡的模式。在比较1型糖尿病（T1DM）和2型糖尿病（T2DM）时，年龄调整非常重要，因为T1DM主要影响儿童和年轻人，而T2DM主要影响老年人。此外，人口老龄化对糖尿病趋势有显著影响。使用Joinpoint回归中的年度百分比变化（APC）和平均年度百分比变化（AAPC）来衡量随时间的变化率，并确定主要趋势转变的时间。粗死亡率是通过将AMI相关死亡人数除以该年的美国相应人口数来确定的。AAMR是通过将糖尿病患者的AMI相关死亡人数标准化到2000年美国人口来计算的（18）。使用Joinpoint回归程序（版本5.0.2，国家癌症研究所）来评估死亡率的时间变化（19）。使用Joinpoint回归程序版本4.7.0.0来检查死亡率的时间趋势，该程序通过连接对数尺度上的连续线性段来建模这些段的变化点。如果估计的斜率基于双尾t检验显著不同于零，则认为死亡率的变化是增加或减少的。统计显著性设定为P ≤ 0.05。

1型和2型糖尿病患者中AMI相关AAMR的年度趋势
使用年龄调整死亡率（AAMR）来比较不同年龄分布的1型和2型糖尿病患者群体，因为T2DM主要影响基线死亡风险较高的老年人。1999年至2020年间，糖尿病患者中共有203,068例与AMI相关的死亡。其中，169,973例死于2型糖尿病，33,095例死于1型糖尿病。在整个研究期间，2型糖尿病患者（T2DM）的AMI相关死亡率显著上升，1999年的AAMR为4.2（95% CI：4.1-4.3），2020年为6（95% CI：5.8-6.1）。相反，1型糖尿病患者（T1DM）的AAMR显著下降，1999年为2.4（95% CI：2.3-2.5），2020年为0.4（95% CI：0.4-0.4）。使用Joinpoint回归评估了AAMR的时间趋势，其中年度百分比变化（APC）表示随时间的年龄调整死亡率的变化。1999年至2003年间，2型糖尿病患者（T2DM）的总体AAMR保持稳定（APC：2.52；95% CI：-0.06至8.84）。此后，2003年至2014年间AAMR显著下降（APC：-1.85；95% CI：-4.08至-1.21）。最后，2014年至2020年间AAMR显著上升（APC：6.68；95% CI：5.05至8.97）。相比之下，1型糖尿病患者（T1DM）的AAMR在1999年至2001年间显著下降（APC：-13.43；95% CI：-15.24至-10.58）。2001年至2012年间AAMR进一步显著下降（APC：-10.08；95% CI：-11.16至-3.07），然后在2012年至2020年间保持稳定（APC：-4.52；95% CI：-8.98至3.59）。人口统计特征，包括死亡人数、年调整死亡率（AAMRs）、年度百分比变化（APCs）和年度平均百分比变化（AAPCs），在T2DM和T1DM患者中因AMI相关死亡的情况已在表1、表2和补充表1中突出显示。

表1
2型糖尿病
1型糖尿病
变量
死亡人数
AAMRs
死亡人数
AAMRs
总体
16,997
34.53
30,950
0.9
性别
男性
961
905.91
750
41
女性
7,378
33.41
559
10.7
种族
西班牙裔
1,638
35.92
2,084
0.7
非西班牙裔
1,532
614.43
0.9
未注明
329
-6
城市/农村
城市
1,305
984.22
456
70.8
农村
3,937
55.98
528
1.3
人口普查区域
东北部
2,339
93.16
377
0.9
中西部
4,415
35.29
260
1.1
南部
5,908
4.31
223
80.9
西部
4,334
15.35
220
0.6

表2
1999年至2020年间美国成年人因AMI和糖尿病死亡的人口统计特征

表3
变量
2型糖尿病
1型糖尿病
总体
分段
下限
上限
APC
下限
上限
CI
下限
上限
CI
分段
下限
上限
APC
下限
上限
CI
下限
上限
CI
1999
2003
2.52
-0.06
188.84
76
1999
2001
-13.42
67*
-15.23
53
-10.57
62
2003
2014
-1.85
42*
-4.07
87
-1.21
2001
2012
-10.07
80*
-11.16
39
-3.06
93
2014
2020
6.67
76*
5.05
278.97
33
2012
2020
-4.51
88
-8.98
06
3.58
75
种族
西班牙裔或拉丁裔
1,199
92014
0.01
59
-7.92
214.56
46
1,199
2001
-24.29
85*
-28.43
65
-16.08
92
西班牙裔或拉丁裔
2,2014
2018
4.51
51
-5.02
597.51
98
2,2001
2020
-8.50
97*
-9.67
16
-7.58
54
西班牙裔或拉丁裔
3,2018
2020
19.15
40*
9.03
1227.41
68
非西班牙裔或拉丁裔
1,199
2003
2.77
91*
0.38
567.96
26
1,199
2007
-11.48
38*
-12.86
4
-10.66
61
非西班牙裔或拉丁裔
2,2003
2014
-2.08
26*
-3.58
78
-1.47
92
2,007
2020
-6.84
68*
-8.21
35
-4.99
54
非西班牙裔或拉丁裔
3,2014
2020
6.25
05*
4.67
18.48
74
性别
女性
1,199
2003
2.15
36
-0.57
598.45
98
1,199
2007
-12.57
00*
-16.04
61
-11.48
05
女性
2,2003
2014
-2.75
90*
-5.27
11
-2.05
42
2,007
2020
-8.02
83*
-10.17
63
-1.73
62
女性
3,2014
2020
5.83
46*
3.88
298.68
46
男性
1,199
2003
2.69
15
-0.02
649.84
48
1,199
2008
-10.44
73*
-11.45
42
-9.83
31
男性
2,2003
2014
-1.42
09*
-4.51
44
-0.70
68
2,2008
2020
-6.04
64*
-7.28
97
-4.33
62
男性
3,2014
2020
7.20
38*
5.54
329.73
04
城市化
城市
1,199
2004
1.50
83
-0.67
058.50
14
1,199
2008
-12.29
52*
-14.32
61
-11.31
73
城市
2,2004
2014
-1.69
29
-5.91
282.38
53
2,2008
2020
-5.93
77*
-8.30
95
-1.6776
城市
3,2014
2020
6.99
59*
5.06
9710.42
91
农村
1,199
2002
5.92
34*
2.65
412.22
39
1,199
2009
-9.31
13*
-11.53
82
-8.59
05
农村
2,2002
2014
-2.43
25*
-3.15
05
-1.96
39
2,2009
2020
-6.84
68*
-8.21
35
-4.99
54
非西班牙裔或拉丁裔
3,2014
2020
6.25
05*
4.67
18.48
74
种族
西班牙裔或拉丁裔
1,199
2014
0.01
59
-7.92
214.56
46
1,199
2001
-24.29
85*
-28.43
65
-16.08
92
西班牙裔或拉丁裔
2,2014
2018
4.51
51
-5.02
597.51
98
2,2001
2020
-8.50
97*
-9.67
16
-7.58
54
西班牙裔或拉丁裔
3,2018
2020
19.15
40*
9.03
1227.41
68
非西班牙裔或拉丁裔
1,199
2003
2.77
91*
0.38
567.96
26
1,199
2007
-11.48
38*
-12.86
4
-10.66
61
非西班牙裔或拉丁裔
2,2003
2014
-2.08
26*
-3.58
78
-1.47
92
2,007
2020
-6.84
68*
-8.21
35
-4.99
54
非西班牙裔或拉丁裔
3,2014
2020
6.25
05*
4.67
18.48
74
性别
女性
1,199
2003
2.15
36
-0.57
598.45
98
1,199
2007
-12.57
00*
-16.04
61
-11.48
05
女性
2,2003
2014
-2.75
90*
-5.27
11
-2.05
42
2,007
2020
-8.02
83*
-10.17
63
-1.73
62
女性
3,2014
2020
5.83
46*
3.88
298.68
46
男性
1,199
2003
2.69
15
-0.02
649.84
48
1,199
2008
-10.44
73*
-11.45
42
-9.83
31
男性
2,2003
2014
-1.42
09*
-4.51
44
-0.70
68
2,2008
2020
-6.04
64*
-7.28
97
-4.33
62
男性
3,2014
2020
7.20
38*
5.54
329.73
04
城市
1,199
2004
1.50
83
-0.67
058.50
14
1,199
2008
-12.29
52*
-14.32
61
-11.31
73
城市
2,2004
2014
-1.69
29
-5.91
282.38
53
2,2008
2020
-5.93
77*
-8.30
95
-11.6776
城市
3,2014
2020
6.99
59*
5.06
9710.42
91
农村
1,199
2002
5.92
34*
2.65
412.22
39
1,199
2009
-9.31
13*
-11.53
82
-8.59
05
农村
2,2002
2014
-2.43
25*
-3.15
05
-1.96
39
2,2009
2020
-5.68
27*
-7.5079
-0.1227
农村
3,2014
2020
6.44
96*
5.05
498.52
91
人口普查区域
人口普查区域1：东北部
1,199
2003
-0.3678
-2.4093
4.0732
1,199
2007
-12.1439*
-15.238
-11.0205
人口普查区域1：东北部
2,2003
2,2013
-4.3667*
-8.2038
-3.7544
2,2007
2020
-7.1226*
-9.2119
-2.6975
人口普查区域1：东北部
3,2013
2,2018
1.4451
-3.0955.51
08
人口普查区域2：中西部
1,199
2005
0.96
22
-0.54984.11
66
1,199
2008
-12.1759*
-14.2114
-11.1174
人口普查区域2：中西部
2,2005
2,2013
-3.9669*
-8.122
-2.7644
2,2008
2020
-6.0868*
-8.4568
-1.5805
人口普查区域2：中西部
3,2013
2,2020
5.1297*
3.52567.5801
人口普查区域3：南部
1,199
2003
3.4880*
0.2683
10.5638
1,199
2007
-11.0205*
-13.5273
-10.1786
人口普查区域3：南部
2,2003
2,2014
-2.9878*
-5.3962
-2.1722
2,2007
2020
-7.9716*
-9.4409
-2.5487
人口普查区域3：南部
3,2014
2,2020
6.3804*
4.18429.9975
人口普查区域4：西部
1,199
2008
4.4236*
2.5656
6.3152
1,199
2011
-8.8648*
-12.9912
-7.806
人口普查区域4：西部
2,2008
2,2011
-2.2598
-16.6928
14.6737
2,2011
2020
-2.5238
-6.4186
15.2112
人口普查区域4：西部
3,2011
2,2020
6.3366*
5.13657.5503

1999年至2020年间美国糖尿病患者AMI相关死亡率的年度百分比变化（APCs）和平均年度百分比变化（AAPCs）。

* 表示相应年份观察到的显著死亡趋势。

按性别分层的死亡趋势显示，T2DM男性共有96,190例死亡，T1DM男性共有17,504例死亡；T2DM女性共有7,378例死亡，T1DM女性共有15,591例死亡（表1；补充表2）。在整个研究期间，男性的死亡率始终高于女性（图1、图2）。T2DM男性的总体AAMR为5.9，T1DM男性为1.0；相比之下，女性的总体AAMR较低，T2DM女性为3.4，T1DM女性为0.7（表1；补充表2）。

图1：1999–2020年间糖尿病患者AMI相关死亡率的总体趋势及按性别分层的情况。

图2：1999–2020年间糖尿病患者AMI相关死亡率的年度百分比变化（APCs）激素通路在糖尿病的发病机制中起着核心作用，雌激素具有保护血管、抗炎和稳定内皮细胞的作用（29），而睾酮则与血管修复能力下降和不良的免疫调节相关（30）。患有糖尿病的男性血小板反应性更高，血栓形成的风险增加，且以阻塞性冠状动脉粥样硬化为主，这加剧了急性心肌梗死（AMI）的死亡率；而女性则更常出现微血管功能障碍，其急性死亡率相对较低（31, 32）。这些生物学差异，加上男性吸烟率较高、就医延迟以及预防性治疗依从性较差（33），可能导致尽管再灌注治疗使用更广泛，但死亡率仍然较高。在1型糖尿病（T1DM）和2型糖尿病（T2DM）中都存在显著的种族和民族差异：西班牙裔成年人在T2DM中的死亡率最高，尤其是在2018年至2020年COVID-19大流行期间这一趋势更为明显；而非西班牙裔成年人在这两种类型的糖尿病中死亡率虽持续较高，但相对较低，这反映了他们肥胖和代谢综合征的患病率较低、诊断更早以及能够获得更多心脏保护性治疗的机会（34, 35）。这与先前的研究结果一致，即由于临床风险、就医延迟和治疗机会有限等因素，西班牙裔成年人与AMI相关的死亡率更高（36）。社会经济因素也加剧了这些差异，无保险状态、教育水平低和收入有限都增加了死亡风险（37）。2018年后西班牙裔成年人死亡率的上升可能反映了他们在危机期间的脆弱性，这可能是由于职业暴露、语言障碍或医疗保健获取困难所致（38）。

地理和区域间的差异进一步凸显了结构性因素对健康结果的影响：在T2DM患者中，西弗吉尼亚州的AMI死亡率最高，而内华达州最低，这可能反映了医疗基础设施、保险覆盖率和慢性疾病患病率的显著差异（39）。在T1DM患者中，罗德岛州的死亡率最高，夏威夷州和内华达州最低，尽管绝对数值仍低于T2DM。社会经济因素、教育程度和健康素养可能通过降低预防性护理的参与度、治疗依从性和急性事件的及时识别来影响这些差异（40, 41）。在区域层面，T2DM的死亡率在西部最高，那里的年死亡率（AAMR）持续较高，且没有出现其他地区的下降趋势，这可能反映了预防措施、风险因素控制和及时心血管干预措施获取方面的持续不足（42）。相比之下，东北部的死亡率一直较低，直到2018年至2020年间急剧上升，这可能是COVID-19的叠加效应，加剧了现有的脆弱性并扰乱了慢性疾病的管理（43）。所有地区T1DM死亡率的稳步下降，尤其是在中西部地区，表明胰岛素治疗、连续血糖监测和结构化糖尿病护理的进步得到了更公平的普及，从而减少了地区间的差异（44）。

城乡之间的死亡率差距在整个研究期间一直存在。农村地区往往缺乏有效管理和治疗心肌梗死及糖尿病所需的高级医疗服务和诊断设施（45, 46）。医疗人力资源短缺和较高的贫困率等结构性限制可能加剧了这些挑战（47）。这些发现表明，AMI和糖尿病死亡率是系统性医疗不平等的一个指标，尤其是在公共卫生危机期间。

尽管这项基于大规模人群的分析具有优势，但仍存在一些局限性。首先，依赖于CDC WONDER数据库中的死亡证明数据可能导致分类偏差，包括1型糖尿病和2型糖尿病之间的混淆，并可能受到编码错误、选择偏差以及报告不完整或不准确的影响，尤其是在区分死亡的根本原因和促成原因时。心肌梗死和糖尿病的诊断标准及编码实践的差异可能会影响特定原因死亡率的准确性。其次，缺乏个体层面的数据使得无法调整糖尿病的持续时间、血糖控制情况、治疗方法、合并症、社会经济状况和医疗利用情况。第三，某些1型糖尿病亚组（特别是在性别分层分析中）样本量较小，可能导致死亡率波动较大，应谨慎解读这些结果。这些波动可能反映了随机变化而非真正的死亡率模式变化。第四，区域聚合可能掩盖了区域内部的异质性，研究期间临床指南和编码标准的变化也可能影响了观察到的趋势。第五，由于CDC WONDER数据库的报告一致性和小细胞抑制协议的限制，只能进行二元分层（西班牙裔与非西班牙裔），这限制了我们可靠地分析更详细的种族/民族类别的能力。最后，虽然纳入2020年的数据提高了研究的时效性，但COVID-19大流行对死亡率的影响，特别是对合并慢性疾病的影响，仍未完全反映出来。未来的研究应利用个体层面的数据来阐明地理和时间上死亡率变化的复杂驱动因素。

美国糖尿病患者的AMI相关死亡率仍然高得不可接受且分布极不均衡。2型糖尿病导致了绝大多数死亡病例，各州之间的差异反映了长期存在的医疗系统能力、社会经济脆弱性以及预防性和急性心血管护理获取方面的差距。尽管1型糖尿病的死亡率有所下降，但地理上的差距依然存在。美国西部的持续高死亡率和2018年后东北部死亡率的突然上升可能反映了慢性投资不足和COVID-19大流行的破坏性影响。农村地区持续较高的死亡率进一步凸显了及时获得救命干预措施的结构性障碍。这些发现强调了需要制定协调的国家策略，以加强区域医疗基础设施，扩大高质量心血管和糖尿病护理的公平获取，并优先进行结构性改革，以解决导致过度死亡的社会决定因素。