《Frontiers in Endocrinology》：Burden and trends of chronic kidney disease due to type 2 diabetes mellitus in China and G20 countries, 1990–2023: a comparative analysis
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摘要
背景：研究人员利用2023年全球疾病负担（GBD）数据库，系统比较了1990年至2023年间中国与G20国家因2型糖尿病导致的慢性肾病（T2DM-CKD）的疾病负担，并预测了未来26年的疾病负担趋势。方法：研究人员使用Joinpoint模型分析疾病负担随
摘要
背景：研究人员利用2023年全球疾病负担（GBD）数据库，系统比较了1990年至2023年间中国与G20国家因2型糖尿病导致的慢性肾病（T2DM-CKD）的疾病负担，并预测了未来26年的疾病负担趋势。方法：研究人员使用Joinpoint模型分析疾病负担随时间的变化趋势，应用Das Gupta分解法，并利用集中指数（CI）和斜率不平等指数（SII）评估健康不平等。最后，研究人员采用自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和贝叶斯年龄-时期-队列（BAPC）模型预测2024–2050年的趋势。结果：在过去33年中，中国的年龄标准化发病率（ASIR）、死亡率（ASDR）和伤残调整生命年率（ASDALYR）均呈下降趋势，平均年度变化百分比（AAPC）分别为–0.72%、–2.02%和–1.45%，但人口老龄化推动了绝对负担的稳步上升。ASIR的负担集中在低社会人口指数（SDI）国家（集中指数（CI）：–0.168至–0.277），而ASDR的负担正在向高SDI国家转移（CI：–0.312至–0.161）。BAPC模型预测，到2050年，年龄标准化发病率将增加23.2%（ARIMA模型产生了不切实际的过度估计，因此未予强调）。结论：中国必须为未来不断增长的慢性病人口做好准备，并着重降低老年人群的发病率。同时，G20国家需要采取量身定制的干预措施并共同努力，以缩小不同SDI水平之间的健康不平等。
**论文解读：中国与G20国家2型糖尿病相关慢性肾病的疾病负担及趋势（1990–2023）**
**1. 研究背景**
慢性肾病（Chronic Kidney Disease, CKD）是2型糖尿病（Type 2 Diabetes Mellitus, T2DM）常见且严重的并发症。根据2023年GBD研究，全球CKD患病率在2023年达到7.88亿，较1990年增长了108%。2型糖尿病是CKD的首要病因，约27%的T2DM患者会发展为CKD。全球肥胖和糖尿病患病率的上升预计将进一步增加2型糖尿病相关慢性肾病（T2DM-CKD）的负担。中国的T2DM-CKD负担尤为严峻。因此，了解中国与其他国家相比的T2DM-CKD趋势，对于制定卫生政策和指导临床实践至关重要。G20作为涵盖全球超三分之二人口的主要经济体，其疾病负担模式对全球公共卫生政策具有重要影响。先前研究虽已系统分析了全球和区域的T2DM-CKD负担，但专门聚焦G20国家的比较研究仍相对有限。现有研究表明，不同经济发展水平国家的糖尿病肾病防控差异显著，对这些差异的系统比较对于识别成功的防控策略以减少全球健康不平等具有重要意义。
**2. 主要研究方法**
研究人员基于2023年全球疾病负担（GBD）数据库，主要运用以下关键技术方法：1. **Joinpoint回归模型**：分析1990–2023年间中国和G20国家T2DM-CKD的ASIR、ASDR、ASDALYR的时间趋势，并计算年度变化百分比（APC）和平均年度变化百分比（AAPC）。2. **Das Gupta分解法**：量化人口增长、人口老龄化和流行病学变化对T2DM-CKD病例数、死亡数和伤残调整生命年（DALYs）绝对变化的贡献。3. **健康不平等分析**：使用斜率不平等指数（SII）和集中指数（CI）评估疾病负担（ASIR、ASDR、ASDALYR）与社会人口指数（Socio-demographic Index, SDI）之间的关系及时间变化。4. **预测模型**：运用贝叶斯年龄-时期-队列（Bayesian Age-Period-Cohort, BAPC）模型和自回归积分滑动平均模型（Auto Regressive Integrated Moving Average, ARIMA）预测2024–2050年的疾病负担趋势。数据来源为IHME发布的GBD 2023数据库，样本包括中国及除中国和欧盟之外的18个G20经济体。
**3. 研究结果**
* **3.1 T2DM-CKD疾病负担概况及其年龄和性别分布**
* **3.1.1 总体趋势**：2023年，中国T2DM-CKD的发病例数为681,203.38，ASIR为28.87/10万，ASDR为1.27/10万，ASDALYR为45.80/10万。与1990年相比，DALYs增加了67.59%。虽然ASIR、ASDR和ASDALYR均呈下降趋势（AAPC分别为–0.72%、–2.02%、–1.45%），但绝对负担（病例数）在增加。同期，G20国家的ASIR、ASDR和ASDALYR均显著高于中国。
* **3.1.2 年龄分布**：病例主要集中于60岁及以上人群。中国DALYs的峰值年龄组从2010年前的75–79岁转移至2010年后的95岁以上年龄组，而G20国家则始终位于95岁以上年龄组。ASDR也随年龄增长而增加。
* **3.2 回归分析**：Joinpoint分析显示，1990–2023年，中国的ASIR、ASDR和ASDALYR均呈显著下降趋势。ASDALYR经历了多次转折，包括1990–1995年快速下降、1995–2002年减缓、2002–2013年重回快速下降、2013–2017年再次减缓、2017–2020年快速下降以及2020–2023年反弹。G20国家的ASDR和ASDALYR则呈缓慢总体上升趋势。
* **3.3 贡献因素与驱动因素**：分解分析显示，在G20国家DALYs的总增长中，人口增长贡献最大（48.30%），流行病学变化次之（43.87%），人口老龄化贡献最小（7.83%）。病例数的增加主要由人口老龄化（58.84%）和人口增长（57.66%）驱动，而流行病学变化为负贡献（–16.50%）。
* **3.4 G20国家疾病负担比较**：1990–2023年，大多数G20国家的ASIR、ASDR和ASDALYR呈上升趋势。美国和澳大利亚的ASDR和ASDALYR增幅最大。墨西哥的ASIR增幅最大。中国的ASDR降幅最大。
* **3.5 健康不平等分析**：健康不平等分析显示，ASIR的负担在低SDI国家中更加集中（CI从–0.168降至–0.277），而ASDR的负担正在向高SDI国家转移（CI从–0.312升至–0.161）。ASDALYR的集中指数绝对值减小，表明虽然总负担仍集中在低SDI国家，但集中程度有所减轻。
* **3.6 模型预测**：BAPC模型预测，到2050年，中国的ASIR将上升23.16%，而ASDR和ASDALYR将下降。G20国家的ASIR预计将下降4.35%，ASDR和ASDALYR也将下降。
**4. 讨论与结论**
讨论部分指出，中国年龄标准化率的下降反映了医疗系统的进步，如保险覆盖扩大和透析可及性提高。尽管ASIR总体下降，但2010年后有轻微上升，表明预防和控制仍面临挑战。人口老龄化是驱动中国疾病负担绝对数增长的主要因素，导致了“率-数悖论”。研究将G20国家根据驱动因素分为三类：老龄化主导型（如日本）、人口增长与老龄化平衡型（如印度）以及流行病学变化主导型（如美国）。健康不平等分析揭示了低SDI国家在预防方面的不足和高SDI国家在疾病管理上面临的压力。
**研究结论部分翻译**：从1990年到2023年，中国T2DM-CKD的年龄标准化发病率、死亡率和伤残调整生命年率（ASIR、ASDR和ASDALYR）总体呈下降趋势。被认为比ARIMA模型更具流行病学合理性的BAPC模型预测，ASDR和ASDALYR将继续下降，同时ASIR预计将持续上升。尽管如此，主要受人口老龄化驱动，病例的绝对数量预计将大幅增加，这对中国的慢性病负担构成了日益严峻的挑战。分解分析将G20国家根据绝对增长的驱动因素分为三个不同的组别：老龄化主导型（例如中国）、混合型（人口增长和老龄化）和流行病学变化主导型。比较分析表明，发病率负担日益集中在低社会人口指数（SDI）国家，而死亡负担在高SDI地区的集中程度有所降低——这表明预防和治疗之间存在关键差距。因此，为应对发病率上升和治疗覆盖不足的双重挑战，应将慢性病管理纳入老龄化战略，并建立一个全面的、全周期的预防框架。
