中风的时空趋势归因于环境负担PM2.5在204个国家和地区,1990 - 2019 |神经学半岛投注体育官网

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文摘

背景和目标先前的研究表明,长期暴露于环境细颗粒物(PM_2.5)是与中风的风险增加有关。然而,有限的研究评估了中风归因于环境点负担_2.5在全球范围内,特别是由不同地区、国家和社会经济水平。因此我们进行这项研究估计周围的空间和时间趋势点_2.5有关的中风负担按性别、年龄和亚型从1990年到2019年在全球、地区和国家的水平。

方法周围的点的信息_2.5有关的中风负担从1990年到2019年从2019年全球疾病负担研究获得。中风的负担归因于环境点_2.5(即。,年龄标准化死亡率[ASMR] and age-standardized disability-adjusted life-year rate [ASDR]) were estimated by sex, age, and subtypes from 1990 to 2019 at global, regional, and national levels. The estimated annual percentage change (EAPC) was used to evaluate the changing trends of ASDR and ASMR attributable to ambient PM_2.5从1990年到2019年。斯皮尔曼相关系数是用于检查社会人口之间的关系指数(SDI)和EAPC纳德,正如在国家层面。

结果2019年,全球环境点_2.5有关的中风死亡率和残疾调整生命年114万年和2874万年,分别与相应的正如纳每100000人口,348.1和14.3。正如和纳随着年龄的增加,最高的男性患者,在中间SDI地区,对于脑出血(我)。从1990年到2019年,中风的绝对死亡数量归因于环境点_2.5和相应的纳德和正如都增加的趋势。中相应的EAPCs纳德,正如0.09 (95% CI 0.05−0.24)和0.31 (95% CI 0.18 - -0.44),分别。纳德的显著增加,正如被观察到低,low-middle,和SDI中部地区,和我。然而,下降趋势在高和中高档SDI地区,和蛛网膜下腔出血。

讨论中风的全球负担归因于环境点_2.5表现出增加的趋势在过去的30年里,尤其是在男性患者,低收入国家,和我。下午继续努力减少环境的水平_2.5是必要的,以减少中风的负担。

术语表

正如=: 年龄标准化率的残疾调整生命年;
纳德=: 年龄标准化死亡率;
ASR=: 年龄标准化率;
戴利=: 残疾调整生命年;
EAPC=: 估计年度百分比变化;
GBD=: 全球疾病负担;
我=: 脑内出血;
是=: 缺血性中风;
点_2.5 =: 可吸入颗粒物;
长官=: 蛛网膜下腔出血;
SDI=: 社会人口指数;
用户界面=: 不确定性区间;
谁=: 世界卫生组织;
收获率=: 年与残疾;
葵花籽油=: 年的寿命损失

介绍

中风、死亡和残疾的主要原因,认为带来一系列的疾病负担和重大的经济损失。^1,2先前的研究从全球疾病负担(GBD)合作者认为中风占了约655万人死亡和1.43亿残疾调整生命年(DALYs) 2019年全球。³此外,大约90%的中风患者疾病负担可以归因于可改变的危险因素,如空气污染、吸烟、低体力活动、代谢危险因素。³针对这些危险因素的干预措施已经被证明是有效的减少中风的沉重的负担对人类健康和经济。⁴

空气污染,特别是细颗粒物(PM_2.5),是一个重大的公共卫生问题。虽然接触点_2.5空气污染显示了一个总体下降趋势最发达地区,99%的世界人口仍居住在地区空气质量超过世界卫生组织(世卫组织)的限制。⁵2点的共同来源_2.5从交通环境空气污染排放和勤奋以及家居空气污染固体燃料。GBD合作者发现下午环境和家庭的影响_2.5在2019年与650万人过早死亡,其中420万人可以归因于环境点吗_2.5。⁶先前的研究显示,超过24%的点_2.5相关的过早死亡是由于在2019年中风,³和周围的点_2.5排名第四中风的主要危险因素。³因此,重要的是要制定有效的预防策略根据不同的空间和时间分布减少周围的点_2.5有关的中风的负担。然而,没有研究评价卒中疾病负担的空间和时间趋势归因于环境点_2.5在全球范围内。因此我们进行这项研究估计周围的空间和时间趋势点_2.5按性别和年龄有关的中风负担从1990年到2019年在全球、地区和国家的水平。

方法

数据源

信息的全球负担卒中及其亚型(脑出血[我],缺血性中风[是],和蛛网膜下腔出血(SAH))归因于环境点_2.5从1990年到2019年,由国家、地区和性,获得全球卫生数据交换。⁷共有204个国家和地区的数据,被分为5个区域根据社会人口指数(SDI)区域:高,中,中间,low-middle和低SDI地区。SDI是一个综合指标来反映一个特定地区的发展,这是根据计算总生育率比25岁年轻女性患者,15岁及以上的人的教育水平,和落后于人均国内生产总值。SDI范围从0到1,0代表最低的发展水平和1代表最高的发展水平。⁸更重要的是,这些国家也分为21个地区根据地理位置(表1)。分层分析,年龄分为15岁年龄组,其中包括14岁年龄组25和94年之间的间隔5年和1组95岁或以上的老人。

把这个表:

表1

中风负担归因于环境颗粒物在1990年和2019年及其时间趋势从1990年到2019年

周围的点_2.5污染暴露评估

周围点的水平_2.5用于GBD污染的加权人口分析年均可吸入颗粒物浓度的空气动力学直径≤2.5μm(μg / m³),这是评估使用化学传输模式,地面监测和卫星在网格0.1°×0.1°的空间分辨率。贝叶斯层次模型和高斯过程是用来计算的加权人口分析国家级或sub-national-level平均曝光的建模框架的数据集成模型空气质量。⁹

卒中疾病负担估计由于周围的点_2.5

卒中疾病负担的方法估计已经在先前的研究中描述。^3,8短暂,中风死亡的定义根据世界卫生组织的临床标准,作为一个临床症状(通常是焦)快速发展的大脑功能障碍的持续超过24小时或导致死亡。GBD 2019包括3中风的病理亚型:被定义为是一个攻击引起的神经功能障碍焦脑,脊髓,或视网膜梗塞;我被定义为nontraumatic中风的焦收集血液在大脑中;和长官被定义为中风引起的大脑SAH没有创伤。短暂性脑缺血发作没有估计。

比较风险评估框架采用GBD 2019评估由于死亡和残疾。⁸简而言之,所有病例对照、队列和随机临床试验研究发表在3月31日之前,2018年,评估环境点之间的关系_2.5和中风负担,定量合成。多元回归贝叶斯正规化,修剪(MR-BRT)样条函数选择适合环境的非线性曲线风险点_2.5基于混合的结果和中风。计计算,年的寿命损失的总和(按照)因为过早死亡和残疾寿命年(10)。按照被死亡的数量乘以计算时代下一个标准的预期寿命在每个时代。10 -计算的中风患者的数量乘以残疾的体重,这是测量范围从0到1,0表示完全健康的状态和1表示死亡。为一个特定的疾病的后遗症,残疾的重量是恒定的。GBD站点提供死亡,戴利,收获率,和葵花籽油,我们使用中风的残疾和死亡归因于环境点_2.5在这项研究中。

统计分析

年龄标准化率(ASR)残疾调整生命年(正如)和死亡率(纳)被用来量化中风的时间趋势归因于环境点负担_2.5在不同的层次,如国家、地区和亚型。¹⁰人造硅视网膜是必要的,包括不同的人群提供不同的年龄结构和相同的人口在不同时期。估计年度百分比变化(EAPC)被用来评估趋势正如或纳德周围的点_2.5从1990年到2019年。自然对数的回归直线安装ASR: ln (ASR) = A + bx + c,其中x =日历年度。EAPC被计算为EAPC = 100×(exp (b) - 1),及其95%可信区间(CI)是源自于回归模型。人造硅视网膜被认为是在一个增长趋势EAPC的估计价值和其相应的95%置信区间的下限是大于0。相比之下,ASR被认为是在一个下降趋势的估计价值EAPC和其相应的95%置信区间的上限是小于0。否则,它被认为是稳定的。此外,我们检查的关系正如和纳SDI的地区。斯皮尔曼相关系数是用于检查的相关性SDI和EAPC纳德,正如在国家层面。所有统计分析使用R程序(版本4.1.3;R核心团队,维也纳,奥地利)。 A 2-sidedp< 0.05被认为是统计学意义。

标准协议的审批、登记和病人同意

这项研究被认为是监管的机构伦理委员会的郑州大学因为只有公开和聚合数据。知情同意是不需要,因为没有可识别的信息包括在分析中。

数据可用性

本研究的数据和分析方法可从相应的作者以合理的要求。

结果

中风的全球空间模式归因于环境点负担_2.52019年

在全球范围内,2019年,中风死亡的绝对数字,纳德,正如归因于环境点_2.5每100000人口约114万,14.3,和348.1每100000人口,分别为(表1)。其中,约一半(45.8%)的中风死亡是由于我(表1,图1)。我最高的观察卒中疾病负担(6.8(95%不确定性区间(UI) 5.5 - -8.1)每100000人口纳为174.8(95%的UI 140.1 - -206.0)正如每100000人口,分别),紧随其后的是(6.6每100000人口(95% UI 5.5 - -7.7)纳为146.2每100000人口(95% UI 119.8 - -171.2),正如)和长官(0.8每100000人口(95% UI 0.7 - -1.0)纳为27.1(95%的UI 21.3 - -32.7)正如每100000人口,分别)。

图1 颅内出血的贡献、缺血性中风和蛛网膜下腔出血绝对中风死亡归因于环境颗粒物数量全球地区,在1990年和2019年

SDI =社会人口指数。

SDI地区中风的数字纳德,正如在高低SDI地区比其他3 SDI地区小,最小的数量高SDI地区在2019年(表1)。我占的比例最高的中风死亡数量低,low-middle和SDI中部地区(SDI地区低:60.6%;low-middle SDI区域:56.8%;中间SDI区域:51.2%)。然而,是主要的贡献者中风死亡人数高和中SDI地区(高SDI区域:57.1%;中SDI区域:55.2%)(图1)。

地理层面上,东亚最多的中风纳(29 (95% UI 23.4 - -34.5)每100000人口),正如(639.1每100000人口(95% UI 518.3 - -758.7))归因于环境点_2.5,其次是中亚(26.9每100000人口(95% UI 19.5 - -35.4)纳为630.7每100000人口(95% UI 455.1 - -827.3),正如)和北非和中东(19.3每100000人口(95% UI 16.1 - -22.8)纳为466.4每100000人口(95% UI 391.1 - -553.9),正如)(表1,图2 A和C)。相比之下,最低数量的中风纳德和正如归因于环境点_2.5观察在澳大拉西亚(0.6每100000人口(95% UI 0.2 - -1.2)纳为14.7(95%的UI 3.6 - -27.7)正如每100000人口,分别),其次是北美高收入(1.1每100000人口(95% UI 0.6 - -1.7)纳为32.4每100000人口(95% UI 17.3 - -49.7),正如)和西欧(2.1每100000人口(95% UI 1.5 - -2.7)纳为46.2每100000人口(95% UI 34.0 - -59.8),正如)(表1,图2 A和C)。中风死亡的绝对数量归因于环境点_2.5在东亚最高(533×10³[UI 446.5×10 95%³-659.2×10³),其次是南亚(213.9×10³[UI 159.5×10 95%³-267.4×10³])和东南亚(96.7×10³[UI 72.8×10 95%³-121.2×10³]),而最低人数中观察到澳大拉西亚(0.3×10³[UI 0.1×10 95%³-0.7×10³),其次是大洋洲(0.4×10³[UI 0.1×10 95%³-0.9×10³])和拉丁美洲安第斯(3.3×10³[UI 2.3×10 95%³-4.5×10³))(表1)。我是中风的主要死亡原因归因于环境点_2.510个地区(包括中亚,拉丁美洲中部,中部撒哈拉以南的非洲,东亚,东方撒哈拉以南的非洲,大洋洲、南亚、东南亚、撒哈拉以南非洲南部和西部非洲撒哈拉沙漠以南地区),和其他11个地区是主要的贡献者(包括安第斯拉丁美洲,大洋洲,加勒比海,中欧,东欧,高收入亚太,北美高收入,北非和中东,拉丁美洲南部热带拉丁美洲和西欧)(图1)。

图2 空间分布的中风负担归因于环境颗粒物在204个国家和地区

(A)的纳德2019年中风负担归因于环境颗粒物。(B)中风的EAPC纳德从1990年到2019年。(C)中风的正如负担归因于环境颗粒物在2019年。(D)中风的EAPC纳德从1990年到2019年。正如=年龄标准化率的残疾调整生命年;纳德=年龄标准化死亡率;EAPC预计年度百分比变化;NA =。

附加信息的空间格局中风归因于环境点负担_2.5在国家层面上提出了eAppendix 1 (links.lww.com/WNL/C944)。

中风的全球负担归因于环境点_2.52019年按性别和年龄

在全球范围内,中风的死亡和残疾的数字归因于环境点_2.5在男性患者均高于女性患者在2019年(表1,图3),所以我,,长官(eFigures 1 - 3,links.lww.com/WNL/C933,links.lww.com/WNL/C934,links.lww.com/WNL/C935)。死亡和残疾的中风的死亡率归因于环境点_2.5介绍了图3。中风的死亡和残疾归因于环境点_2.5一般均呈增长趋势随着年龄的增长,但85岁后下降。同时,男性患者的死亡和残疾的利率也高于女性患者。

图3 数字和年龄的死亡(A)和残疾(B)的中风归因于环境颗粒物性,在2019年

戴利=残疾调整生命年;UI =不确定性区间。

SDI和中风之间的关系可归因于环境点负担_2.5

图4介绍纳之间的关系以及正如中风归因于环境点_2.5与SDI在21个地区从1990年到2019年由GBD分类。每个颜色的线代表指定地区的时间趋势。每个点代表一个特定的地区。结果表明一个倒生的“U”纳德和SDI之间的关系,与纳德逐渐增加,当SDI < 0.45但迅速增加当SDI > 0.7。也观察到类似的结果,正如和SDI之间的关系。纳德斯皮尔曼相关建议EAPC,正如在2019年降低SDI(相关系数0.35−EAPC EAPC的纳德和−0.35正如)(eFigure 4,links.lww.com/WNL/C936)。

图4 戴利的年龄标准化中风的死亡率(A)和(B)归因于环境颗粒物社会人口指数于2019年

戴利=残疾调整生命年。

中风的时间趋势归因于环境点负担_2.5从1990年到2019年

在全球层面,纳德中风归因于环境点负担_2.5稍微增加了2.1%从14每100000人口每100000人口在2019年到1990年的14.3。同时,中风死亡的绝对数字,正如归因于环境点_2.5也增加了(表1)。纳德的EAPC表明纳德的变化是在一个增长趋势从1990年到2019年(EAPC 0.09%、95% CI−0.05%到0.24%),虽然这种变化无统计学意义(表1)。相比之下,中风的正如归因于环境点负担_2.5平均显著增加了0.31% (95% CI 0.18% -0.44%)从1990年到2019年(表1)。至于我,纳德的绝对死亡数字,正如2019年都与1990年相比增加(表1)。EAPC表明,纳德和正如平均增加了0.57% (95% CI 0.26% - -0.87%)和0.57%(95%可信区间0.31% - -0.83%),分别在1990 - 2019 (表1)。的是,尽管绝对死亡,正如增加,纳德降低了。EAPC显示的纳德平均下降了0.05%(95%可信区间0.0% - -0.11%),而正如平均增加了0.41% (95% CI 0.35% - -0.46%)。长官,纳德和正如减少,尽管绝对死亡人数增加了。纳德,正如平均下降了1.98% (95% CI 1.62% -2.33%)和1.48%(95%可信区间1.19% - -1.76%),分别为(表1)。

在SDI地区层面,一般线性增加的趋势在纳德和中风的正如归因于环境点负担_2.5在低(EAPC(95%置信区间)纳为2.51(2.33 - -2.70)和2.55(2.36 - -2.74),正如)和low-middle (EAPC(95%置信区间)纳为2.75(2.66 - -2.84)和2.85(2.75 - -2.94),正如)SDI地区从1990年到2019年,而一般的线性递减趋势高SDI地区(EAPC[95%可信区间]−4.01(4.16−−3.87)纳德和−3.14(3.27−−3.01),正如)在同一时期(表1,图5)。然而,在中间SDI地区,我们发现中风的纳德,正如归因于环境点_2.5首先在2010年之前,开始略有上升下降之后(EAPC(95%置信区间)纳为1.04(0.73 - -1.36)和1.00(0.74 - -1.27),正如分别)。在高中等SDI地区,中风的纳德,正如归因于环境点_2.5出现了轻微的下降趋势从1990年到2014年,成为自2014年以来迅速减少(EAPC[95%可信区间]−1.27(1.55−−0.99)纳德和−1.09[1.35−−0.83]正如,分别)。同样,我也越来越低的趋势,low-middle,和SDI中部地区,但高和中高档地区的下降趋势(eTables 1和2,links.lww.com/WNL/C943eFigures 5和6,links.lww.com/WNL/C937,links.lww.com/WNL/C938)。然而,SAH均呈增长趋势在低和low-middle SDI地区,但高的下降趋势,中高档,SDI中部地区(eFigure eTable 3日7日links.lww.com/WNL/C939)。纳德最大的增加中风亚型都归因于我low-middle SDI地区,而最大的增加归因于SAH观察低SDI地区(eTables 1 - 3, eFigures 5 - 7)。

图5 时间趋势纳(每100000人口)(A)和正如(每100000人口)(B)与环境相关的中风颗粒物在全球和SDI地区,1990 - 2019

正如=年龄标准化率的残疾调整生命年;纳德=年龄标准化死亡率;SDI =社会人口指数。

中风的地理区域,纳德归因于环境点负担_2.5增加了9个地区,在撒哈拉沙漠以南的非洲东部最大的增加(EAPC 2.65(95%置信区间)[2.49 - -2.82]),其次是撒哈拉以南非洲西部(EAPC 2.23(95%置信区间)[2.05 - -2.41])和南亚(EAPC 2.14(95%置信区间)[2.02 - -2.26])(表1,图2 b)。相比之下,纳德下降10个地区最大的减少在西欧(EAPC[95%可信区间]−5.37[5.48−−5.26]),其次是北美高收入(EAPC[95%可信区间]−4.82[5.15−−4.49])和澳大拉西亚(EAPC[95%可信区间]−4.77 [5.03−−4.51])(表1,图2 b)。同样,由于我纳的增加最为明显,,或长官也观察到在撒哈拉以南非洲地区,东部和最高的纳德下降由于我,在西欧,长官被检测到。然而,最明显减少纳德由于长官在东亚(eTables 1 - 3,links.lww.com/WNL/C943)。

附加信息在纳德和中风的正如负担EAPCs归因于环境点_2.5从1990年到2019年在国家层面上提出了eTable 4 (links.lww.com/WNL/C943)和eFigures 8 - 10 (links.lww.com/WNL/C940,links.lww.com/WNL/C941,links.lww.com/WNL/C942)。

讨论

本研究评估中风的时空趋势归因于环境点负担_2.5在全球、区域和国家的水平。在全球层面,2019年中风下午归因于环境的负担_2.5污染是中产SDI地区最高,更高的男性患者比女性患者,主要类型的负担是我的。从1990年到2019年,中风的绝对死亡数量归因于环境点_2.5和相应的纳德和正如都增加的趋势。纳德的显著增加,正如被观察到低,low-middle,和SDI中部地区,对于我,而减少的趋势在高和中高档SDI地区,长官。在204个国家和地区中,纳德和中风的正如归因于环境点_2.5表现出增加的趋势在87年和84年的204个国家或地区,分别。然而,下降趋势观察204个国家或地区在103年和104年,分别。

一些先前的研究调查周围的点之间的关系_2.5和中风的风险。^{11,- - - - - -,16}例如,在美国一个全国性的以人群为基础的队列研究表明,每四分位范围每年增加意味着周围的点_2.5(3.7μg / m³)2.2% (95% CI 1.7% -2.8%)增加中风的风险事件。¹⁵英国生物库的研究表明,每5μg / m³年均增加周围的点_2.5与事件发生中风的风险增加了24% (95% CI 10% - -40%)。¹⁶在中国的另一项研究表明每10μg / m³日均增加周围的点_2.5与0.34% (95% CI 0.20% -0.48%)增加在住院。¹¹然而,这些研究大多是局限于特定的地区或国家,或仅提供时间序列估计,本研究全面评价卒中疾病负担的长期趋势归因于环境点_2.5在全球层面。此外,我们的研究依赖于大量的研究和影响的估计,已被组合和集成在一个广泛的环境_2.5曝光。更重要的是,GBD研究非线性风险函数用于环境点_2.5接触和中风负担,向下凹生物和单调递增最合理的形状的点_2.5风险曲线,⁸因此为点提供更准确的估计_2.5有关的疾病负担。

确切的机制如何点_2.5有助于中风仍不清楚。先前的研究已经表明,空气污染物可以对血管内皮功能有不利影响,可以增加交感神经系统的活动,导致血管收缩,血压升高,缺血、血栓形成。^{17,- - - - - -,19}此外,即使是稍微增加点的水平_2.5已经证明与血流动力学的变化,包括减少脑血流量和脑血管阻力增加。^20.另一个潜在的途径对空气污染的影响中风是接触点_2.5可以增加心房心律失常的风险,这可能导致血栓栓塞事件。²¹

我们发现中风下午归因于环境的负担_2.5高在男性患者比女性患者中,这是与以往的研究一致。^15,16一些潜在的因素可以解释中风的性别异质性归因于环境点负担_2.5。首先,与女性患者相比,男性病人以外的时间长一些,有更多的机会接触周围的点_2.5。第二,男性患者有更高的通风体积单位时间和更大的粒子沉积,这可能会导致男性病人血管炎症引起的点更敏感_2.5。²²此外,男性患者更有可能接触到其他中风相关的危险因素,如吸烟和饮酒,³这可能影响点的交互_2.5蛙泳的关系。我们还发现,中风下午归因于环境的负担_2.5显示通常会随着年龄增长而增加的趋势,这可以归因于积累不再接触点_2.5在老年人口,日益流行的事件中风。⁷

在大多数SDI和地理区域,我占更高比例的中风归因于环境点负担_2.5比长官。尽管先前的研究表明,空气污染物可以激活系统性炎症和氧化应激反应,导致内皮功能障碍,^23,24确切的机制_2.5影响不同中风亚型还不清楚。因此,很难直接比较点的效果_2.5在不同亚型在中风。此外,中风亚型我显示显著增加的趋势从1990年到2019年,而和SAH显示一个下降的趋势。然而,我下降的比例在大多数地区,这可能是由于其他危险因素暴露水平的变化,生活方式和代谢等因素。^16,25

中风可归因于环境点负担_2.52019年世界各地不同。低SDI-ranked国家,包括大多数国家在亚洲和非洲,有更高的纳德,正如点_2.5有关的中风比高SDI-ranked国家负担。差异可能是由于不同的环境_2.5和SDI。高水平的环境_2.5曝光和几个因素与低SDI(即有关。,low education level and economic development, poor health care and prevention programme, and lack of health awareness) may have interactively contributed to a heavy stroke burden due to ambient PM_2.5。^{26,- - - - - -,28}例如,城市扩张和工业快速发展加剧了空气污染情况在南亚,进而导致卒中疾病负担沉重的环境相关点_2.5。此外,国家在高SDI地区更加关注空气污染控制,使周围的点_2.5控制在低水平。⁹此外,低SDI-ranked国家缺乏有效的干预对中风和卫生保健由于极度贫困,导致中风增加负担。⁴我们还发现,中风归因于环境点负担_2.5与SDI显示倒生的“U”关系,这可能是由于倒生的你周围的点之间的关系_2.5和社会经济发展,越来越趋势的点_2.5暴露在低到中等SDI地区,但在高SDI地区递减的趋势。⁸这也是符合环境库兹涅茨曲线的意见,建议,环境质量恶化的经济增长的早期阶段,但改进后一定水平的经济增长。^29日

并行的空间格局中风归因于环境点负担_2.5纳德的时间趋势,正如周围的点_2.5有关的中风负担越来越低的趋势,low-middle,和SDI中部地区,而高,中高档SDI地区的下降趋势,从1990年到2019年。政府的努力改善空气质量,以及先进的医疗系统和高健康意识在人群中,可能导致较低的周围点的负担_2.5有关的中风在高SDI国家负担。更重要的是,低收入和中等收入国家卒中疾病负担更明显比高收入国家,⁸部分由于增加点_2.5排放造成城市化工业化和汽车保有量的增加,和绿色的植被的减少。^30.另一个可能的解释是,少在低SDI国家获得卫生服务可能导致低估中风的负担,^31日,32这可能导致中风的低估低SDI国家负担。因此,控制空气质量仍迫切需要防止中风,尤其是在低SDI国家。

这项研究提供了一个综合评估中风的空间和时间趋势归因于环境点负担_2.5在全球、区域和国家的水平。尽管我们使用数据通过系统和综合数据库,应该提到的一些局限性。首先,中风的负担可能是低估了几种类型的中风以来,如静态中风,GBD没有记录。其次,由于数据点等其他污染物₁₀,没有₂,所以₂没有可用的,我们很难以区分是否观察到的负担造成的具体点吗_2.5或污染物的组合。第三,点_2.5暴露估计使用住宅邮政编码而不是具体的家庭地址,这可能偏见暴露水平的估计。然而,方法标准和数据包含GBD所有国家是一致的;因此,偏见似乎随机时减少这些限制各国比较指标。⁹第四,暴露和健康结果数据用于这项研究是基于2019年GBD估计,但不是真实的数据。这是更重要的在低收入和中等收入国家,通常健康数据有限。估计,因此,在这data-limited国家严重依赖协变量预测和趋势在邻近的国家,从而防止明确的推论,尤其是对因果关系的推论。最后,可能会有残余混杂由于未知或无法预测的混杂因素的研究包括在GBD 2019,这可能影响评估的风险曲线。

总之,本研究系统地卒中疾病负担估计的时间和空间趋势归因于环境点_2.5。中风的全球负担归因于点_2.5表现出增加的趋势在过去的30年里,尤其是在男性患者,低收入国家,和我。下午继续努力减少环境的水平_2.5急需降低中风的负担。

研究资金

这项研究特别重大公益项目的部分支持河南(201300310800号),中原科技创新领导力项目(214200510016号),国家健康委员会和开放研究基金重点实验室出生缺陷预防和河南人口缺陷预防的重点实验室。ZD202203)。

信息披露

作者报告没有相关的信息披露。去半岛投注体育官网Neurology.org/N为充分披露。

附录的作者

脚注

去半岛投注体育官网Neurology.org/N为充分披露。资金信息和披露认为作者相关的,如果有的话,年底提供这篇文章。
这篇文章加工费由作者。
提交和外部同行评议。处理编辑主编穆美利奴,医学博士,硕士,FAAN。

收到了2022年12月6日。
接受的最终形式2023年4月21日。

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