方法文章

基于GBD 2021的分析工作流程估算归因于低体力活动的全球肿瘤疾病负担

DOI：

10.3791/70495

⸱

2026年8月7日

 ,  , 
1Department of Gastroenterology, Changshu Hospital of Traditional Chinese Medicine, 2The First School of Clinical Medicine, Nanjing University of Chinese Medicine, 3Department of Traditional Chinese Medicine, Inner Mongolia Medical University Affiliated Hospital, 4Department of Gastroenterology, Jiangsu Second Chinese Medicine Hospital

本文内容

摘要

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

本方案展示了一种可重复的工作流程，用于提取、处理、分析和可视化2021年全球疾病负担（GBD）研究中归因于身体活动不足的肿瘤相关估计数据。该工作流程使研究人员能够利用标准化的人群水平数据，评估疾病负担指标、时间趋势、分解成分、社会经济不平等以及基于模型的预测结果。

摘要

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

本方案描述了一种可重复的分析流程，用于利用2021年全球疾病负担（Global Burden of Disease 2021）数据估算由体力活动不足所致肿瘤的全球负担。该流程包括从GBD结果工具中提取数据，定义符合条件的结局和暴露类别，估算死亡人数、伤残调整生命年及年龄标准化率，使用估计年度百分比变化和连接点回归进行时间趋势分析，分解分析，社会经济不平等评估，以及贝叶斯年龄-时期-队列预测。本方案还阐述了如何在模型估算的人群水平背景下解读不确定性区间、分解组分和不平等指标。作为典型应用，该流程被应用于分析1990年至2021年间204个国家和地区中由体力活动不足所致的结直肠癌和女性乳腺癌，并预测至2045年。当研究人员需要对其他GBD风险-结局组合进行风险归因负担估算、趋势特征描述、不平等评估和预测分析时，可借鉴并调整本方案。

引言

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

肿瘤是导致全球死亡和残疾的一类重要非传染性疾病（NCDs），在全球范围内构成了严峻的公共卫生挑战。GLOBOCAN 2022年的数据显示，全球新发肿瘤病例达1996万例，死亡病例达974万例，其中肺癌、乳腺癌（女性）和结直肠癌为主要的恶性肿瘤类型。预计到2050年，全球癌症年发病率将达到3500万例（较2022年增长77%），人类发展指数（HDI）较低的国家增幅预计高达142%，主要受人口结构转变的驱动。在HDI较低的地区，人口增长、人口老龄化、筛查体系不完善以及治疗可及性受限等因素推动了这一趋势，凸显了公平分配全球肿瘤学资源的紧迫性1。

低水平体力活动（LPA）是多种主要非传染性疾病（包括恶性肿瘤、代谢性疾病和神经精神疾病）中已明确的可改变决定因素2,3,4。LPA 构成重大的全球健康负担，自2000年以来，其年龄标化患病率上升了6.6%，并在2022年导致全球所有原因死亡的7.2%5,6。中等强度体力活动（PA）对乳腺癌（HR 0.90；95% CI：0.87–0.93）、结肠癌（HR 0.84；95% CI：0.77–0.91）和直肠癌（HR 0.87；95% CI：0.80–0.95）具有显著保护作用，同时可平行降低特定部位的死亡率7。为在全球范围内促进必要的体力活动，许多国家和地区已根据各自具体情况制定了国家体力活动指南（如加拿大、英国和美国），并通过世界卫生组织（WHO）和欧盟等机构广泛传播。遗憾的是，全球仅有72.5%的成年人达到公共卫生指南中建议的最低体力活动水平8。

减轻由身体活动不足导致的肿瘤负担，对于实现联合国可持续发展目标（SDG）2030年目标至关重要：通过预防和治疗，将非传染性疾病（NCDs）的过早死亡率降低三分之一9。生成强有力的证据以阐明身体活动不足（LPA）与肿瘤之间的关系，对于指导未来的卫生政策具有重要意义。2021年全球疾病、伤害和危险因素负担研究（GBD 2021）采用标准化的流行病学方法，提供了1990年至2021年间204个国家和地区层面可比较的死亡率、伤残调整生命年（DALYs）以及危险因素归因负担的估计值。在GBD 2021中，疾病与伤害的估计涵盖371种疾病和伤害，而危险因素分析则对88种危险因素的暴露水平、相对风险、人群归因分数及归因负担进行了估算10。然而，目前较少研究提供了一套逐步且可重复的操作流程，用于提取GBD 2021中与身体活动不足相关的肿瘤数据，并在同一研究方案中应用趋势分析、分解分析、不平等分析和预测分析。本文填补了这一方法学空白，详细描述了针对该特定GBD危险因素-结局配对的数据提取、变量定义、统计建模及结果解释流程。本研究方案描述了一项可重复的GBD 2021数据二次分析，涵盖1990年至2021年间204个国家和地区因身体活动不足所致的肿瘤负担，并预测至2045年。研究目标在于量化死亡人数、DALYs、年龄标准化率、时间趋势、分解成分、社会经济不平等以及未来负担，但不推断个体层面的因果关系或直接干预效果。

选择该工作流程是因为它将多个互补的分析组件整合到一个可重复的框架中。与仅报告描述性GBD估计值或单一趋势指标的研究相比，本方案结合了负担估计、EAPC、转折点回归、分解分析、不平等评估和BAPC预测，使用户不仅能够考察负担的大小，还能分析其时间变化、人口驱动因素、社会经济梯度以及未来趋势。该方案适用于对GBD风险归因估计值进行二次分析的研究人员，特别是在需要比较不同时间、性别、年龄组、国家、地区或SDI类别之间负担模式时尤为适用。

方案

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

本研究使用了公开可获取的、去标识化的2021年全球疾病负担（GBD 2021）人群水平估算数据，未访问任何个体层面的人类参与者数据。GBD 2021 研究已获得华盛顿大学机构审查委员会的知情同意豁免；因此，本二次分析无需额外的机构伦理审批。

注意：本方案描述了一种可重复的工作流程，用于对2021年全球疾病负担（GBD 2021）研究中归因于身体活动不足的肿瘤相关估计值进行二次分析11。该工作流程包括数据提取、变量定义、负担估算、时间趋势分析、分解分析、不平等评估以及贝叶斯年龄-时期-队列预测。结果的呈现旨在说明本方案的应用，而非确立主要的因果关系。分析工作流程包含六个连续步骤：提取GBD 2021估计数据，定义暴露因素、疾病结局和SDI分层，估算死亡数、伤残调整生命年（DALYs）、年龄标化死亡率（ASMR）和年龄标化DALYs率（ASDR），利用估计年度百分比变化（EAPC）和连接点回归进行时间趋势分析，开展分解分析和不平等分析，以及通过贝叶斯年龄-时期-队列模型预测至2045年。每一项结果和图表均源自上述关联分析步骤之一。

1. 数据源的识别与访问

  1. 访问全球疾病负担（Global Burden of Disease, GBD）2021 年结果工具。
    1. 打开网页浏览器，访问全球疾病负担结果工具网站：https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/。
    2. 在可用的数据集选项中，选择 GBD 2021 作为研究版本。
    3. 在病因层级菜单中选择 危险因素。
  2. 定义疾病结局和危险因素。
    1. 选择 肿瘤 作为 疾病类别。
    2. 选择 体力活动不足 作为 危险因素。
    3. 选择 死亡 和 伤残调整生命年（DALYs） 作为 结局 指标。
  3. 指定人群、地理范围和时间段。
    1. 分别选择 两性合计、男性 和 女性，以进行性别特异性分析。
    2. 选择所有 ≥25 岁的可用年龄组。
    3. 选择全部 204 个国家和地区。
    4. 将分析时间段设定为 1990 年至 2021 年。
  4. 提取年龄标准化结局指标。
    1. 使用 GBD 2021 标准人口进行 年龄标准化。
    2. 选择 年龄标准化死亡率（ASMR） 和 年龄标准化 DALYs 率（ASDR） 作为输出变量。
    3. 为所有提取的估计值包含 95% 不确定区间（UIs）。
    4. 将提取的数据以 CSV 格式导出，用于后续分析。
    5. 为确保可重复性，请使用以下 GBD 结果工具设置：研究版本：GBD 2021；背景：危险因素；危险因素：体力活动不足；病因：肿瘤；指标：死亡 和 DALYs；度量方式：数量 和 率；年龄：年龄标准化 及 所有 ≥25 岁的 5 年年龄组；性别：两性合计、男性 和 女性；地区：全球、21 个 GBD 区域、SDI 区域 和 204 个国家和地区；年份：1990–2021。
    6. 以 CSV 格式导出每个分层的平均估计值、下限不确定区间和上限不确定区间。
  5. 获取按社会人口指数（SDI）分层的数据。
    1. 启用按 社会人口指数（Sociodemographic Index, SDI） 的分层分析。
    2. 提取特定 SDI 的 ASMR 和 ASDR 数据，用于比较分析。
  6. 访问基础数据来源。
    1. 前往 GBD 2021 数据输入来源工具网站：https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021。
    2. 查阅公开的文档资料，了解主要数据来源，包括死亡登记系统、人口调查、医疗记录和疾病登记库。

2. 关键变量的定义与分类标准

  1. 定义肿瘤。
    1. 根据全球疾病负担（GBD）2021年病因层级，将肿瘤定义为恶性肿瘤。
    2. 仅包括由遗传和表观遗传调控失调导致的细胞不受控增殖所表征的恶性肿瘤。
    3. 在所有分析中排除良性肿瘤。
  2. 定义低水平身体活动。
    1. 使用任务代谢当量（MET）值定义身体活动强度，其中1 MET相当于静息状态下耗氧量为3.5 mL O₂/kg/min。
    2. 使用每周总MET-分钟数计算每周身体活动水平。
    3. 将身体活动水平分为四类12,13：
      每周少于600 MET-分钟。
      每周600至3,999 MET-分钟。
      每周4,000至7,999 MET-分钟。
      每周8,000或以上MET-分钟。
    4. 将低水平身体活动定义为每周少于4,000 MET-分钟，与GBD 2021风险归因方法一致。
      注：此截断值采用自GBD 2021风险归因定义，并非本研究中新近选定。采用该定义旨在与GBD比较风险评估框架保持一致，并确保与其他基于GBD的估计结果具有可比性。
  3. 定义SDI。
    1. 将SDI定义为一个取值范围从0到1的综合指标。
    2. 通过人均收入、教育程度以及25岁以下人群生育率的标准化值的几何平均数来计算SDI。
    3. 将国家和地区划分为五个SDI类别14：低、中低、中等、高中和高。
    4. 根据SDI分层将各国分配至21个GBD区域之一。
  4. 定义归因于低水平身体活动的肿瘤。
    1. 使用GBD 2021比较风险评估框架识别归因于低水平身体活动的肿瘤。
      1. 在此框架内，通过结合暴露分布、风险-结局的相对风险以及理论最小风险暴露水平，估算人群归因分数，从而量化低水平身体活动所致疾病负担；然后将其应用于符合条件的肿瘤结局的死亡数和伤残调整生命年（DALYs）。
    2. 将结直肠癌和女性乳腺癌作为归因于低水平身体活动暴露的肿瘤结局纳入分析。
      注：因此，在本研究中，归因于低水平身体活动的肿瘤仅指GBD 2021比较风险评估框架中定义的结直肠癌和女性乳腺癌，而非所有恶性肿瘤。

3. 身体活动不足导致的肿瘤全球负担估算。

  1. 提取疾病负担指标。
    1. 根据全球疾病负担（GBD）2021年结果工具，按照标准的GBD比较风险评估框架，导入由低体力活动归因所致肿瘤的死亡人数和伤残调整生命年（DALYs）数据。
    2. 使用GBD 2021标准人口，提取每10万人中的年龄标准化死亡率（ASMR）和年龄标准化伤残调整生命年率（ASDR）。
    3. 保留GBD 2021方法学所提供的所有估计值相应的95%不确定性区间。
  2. 计算伤残调整生命年。
    1. 根据标准GBD定义，将伤残调整生命年（DALYs）定义为过早死亡损失的生命年（YLLs）与伤残生存年（YLDs）之和。
    2. 通过将特定年龄的死亡率乘以GBD 2021生命表中规定的标准预期寿命，计算YLLs。
    3. 根据GBD方法学所述，通过将新发病例数乘以特定疾病的伤残权重和疾病持续时间，计算YLDs。
    4. 验证所计算的DALY数值与GBD 2021报告的估计值一致。

4. 时间趋势分析

  1. 估算年度百分比变化15,16。
    1. 将ASMR和ASDR数据导入R软件（版本4.4.2）。
    2. 对年龄标化率进行自然对数转换。
    3. 以日历年份为自变量拟合线性回归模型，以评估时间趋势，遵循既定的流行病学趋势分析方法。
    4. 利用标准指数变换，根据回归斜率计算估计的年度百分比变化（EAPC）。
    5. 根据EAPC的95%置信区间是否高于、低于或包含零值，将趋势分类为上升、下降或稳定。
  2. 进行连接点回归分析。
    1. 打开连接点回归程序（Joinpoint Regression Program，版本5.3.0；美国国家癌症研究所）。
    2. 将ASMR和ASDR数据集导入该软件。
    3. 选择对数线性回归模型进行趋势分析，符合连接点回归方法学指南17。
    4. 设定最少0个、最多6个连接点。
    5. 选择数据驱动的贝叶斯信息准则（BIC）方法，并采用加权BIC优化以确定最优连接点。
      1. 根据1990年至2021年年度时间序列的长度以及连接点回归程序的默认建议，设定最多六个连接点。
      2. 通过数据驱动的BIC确定最终的连接点数量。
    6. 运行分析，计算年度百分比变化（APC）和平均年度百分比变化（AAPC）及其95%置信区间。对于数据稀疏或年度估计不稳定的分层，需谨慎解释各段APC，除非拟合趋势得到相应不确定性区间的支持且具有流行病学上的合理性，否则不予重点强调。
    7. 导出APC和AAPC结果用于后续分析。
      注：EAPC和连接点回归用于不同目的。EAPC提供了1990–2021年间平均对数线性趋势的单一汇总估计，而连接点回归则识别出变化率发生转变的日历时间段，并估计各段特定的APC。因此，EAPC用于各分层之间的总体比较，而连接点回归用于描述时间上的拐点模式。

5. 分解分析

  1. 准备分解分析的输入数据。
    1. 按年龄组、日历年份和地理区域对死亡率和伤残调整生命年（DALY）数据进行分层。
    2. 将分层后的数据集导入 JD_GBDR 软件（版本 2.37.1）。
  2. 执行分解分析。
    1. 使用已建立的分解方法18，将选定时间点之间死亡率和 DALYs 的变化分解为人口老龄化、人口增长和流行病学变化三个组成部分。
    2. 量化各组成部分对疾病负担总体变化的贡献。
      1. 将百分比贡献解释为老龄化、人口增长和流行病学变化对两个时间点之间死亡数或 DALYs 净变化的相对贡献比例。
      2. 当某一组成部分增加疾病负担而另一组成部分抵消该影响时，可能出现超过 100% 或负值的情况；此类数值应解释为数学分解的结果，而非直接的生物学效应。
    3. 导出用于全球、SDI 水平及 GBD 区域分析的分解结果。

6. 健康不平等分析

  1. 为不平等评估准备数据。
    1. 根据社会人口指数（SDI）值从低到高对所有国家和地区进行排序。
    2. 将年龄标化死亡率（ASMR）和年龄标化伤残调整生命年率（ASDR）导入 R 软件（版本 4.4.2）。
  2. 计算不平等斜率指数。
    1. 基于 SDI 分层中累积的人口分布，为每个国家分配一个相对社会经济等级。
    2. 以 ASMR 或 ASDR 为因变量，以相对 SDI 等级为自变量，拟合加权线性回归模型。
    3. 根据既定的不平等分析方法，将不平等斜率指数（SII）计算为 SDI 梯度最高端与最低端之间疾病负担的绝对差异。
  3. 计算集中指数。
    1. 通过将按 SDI 排序的累积 ASMR 或 ASDR 比例对累积人口比例作图，绘制集中曲线。
    2. 将集中指数（CII）计算为集中曲线与平等线之间面积的两倍。
    3. 根据标准卫生经济学方法，CII 值接近零表示不平等程度较低，而接近 −1 或 +1 的值表示相对不平等程度增加19。
  4. 估算不平等指标的不确定性。
    1. 对于 SII，使用国家级别人口权重，从加权回归模型中推导 95% 置信区间。
    2. 对于 CII，采用带放回的国家和地区重抽样法（bootstrap 重抽样）估算 95% 置信区间。
    3. 当存在后验抽样结果时，跨抽样重复计算 SII 和 CII，并将第 2.5 和第 97.5 百分位数报告为不确定性区间。

7. 贝叶斯年龄-时期-队列模型

  1. 准备用于预测的输入数据。
    1. 按5岁年龄组和日历年份，整理1990年至2021年期间的年龄别死亡数、伤残调整生命年（DALYs）及相应的人口数据。
    2. 确保在整个观察期内，年龄组定义和时间间隔的一致性。
  2. 应用贝叶斯年龄-时期-队列模型20。
    1. 使用贝叶斯年龄-时期-队列建模框架，在R中导入年龄别的疾病负担和人口数据集。
    2. 将年龄、时期和队列效应设定为结构化的随机效应，并采用二阶随机游走先验对相邻的年龄组、日历时期和出生队列进行平滑处理。
    3. 生成年龄别率的后验估计值，然后使用GBD 2021标准人口计算预测的年龄标化死亡率（ASMR）和年龄标化伤残调整生命年率（ASDR）。
    4. 通过比较历史期间拟合值与观测值，评估模型拟合优度。
    5. 通过保留最近的观测年份数据，重新拟合模型，并将预测值与实际观测值进行比较，开展内部验证。
  3. 生成未来预测结果。
    1. 预测2022年至2045年期间由体力活动不足导致的肿瘤年龄标化死亡率和年龄标化DALYs率。
    2. 提取所有预测结果的后验均值估计及其相应的95%不确定性区间。使用后验95%不确定性区间评估预测的不确定性，并对距离观测期越远的估计结果应越加谨慎地解读。
    3. 导出预测结果以用于可视化和报告。

8. 统计分析

  1. 进行一般性统计分析。
    1. 将所有清理后的数据集导入 R 软件（版本 4.4.2）。
    2. 使用 R 软件进行所有统计分析，并生成图表和表格。
    3. 所有分析的统计学显著性水平设定为双侧 p 值小于 0.05。
  2. 开展专门的全球疾病负担（GBD）分析。
    1. 将符合 GBD 格式的数据集导入 JD_GBDR 软件（版本 2.37.1）。
    2. 根据 GBD 分析规范，使用 JD_GBDR 软件进行疾病负担计算、分解分析以及标准化率的可视化。
  3. 进行连接点回归分析。
    1. 从美国国家癌症研究所网站（https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/download）下载并安装连接点回归程序（版本 5.3.0）。
    2. 将年龄标准化死亡率和年龄标准化伤残调整生命年（DALYs）率数据集导入连接点回归软件。
    3. 选择对数线性回归模型，并按照连接点回归程序的方法执行连接点回归分析，以评估时间趋势。
    4. 导出趋势估计结果，包括年度百分比变化和平均年度百分比变化，及其相应的 95% 置信区间。
      注：所有分析均使用 R 软件（版本 4.4.2）、连接点回归程序（版本 5.3.0）和 JD_GBDR 软件（版本 2.37.1）完成。主要分析设置包括对数线性 EAPC 模型、基于数据驱动的贝叶斯信息准则（BIC）选择 0–6 个连接点的连接点回归、分解为人口老龄化、人口增长和流行病学变化三个组成部分、SII 的加权回归、CII 不确定性的自助重抽样或后验抽样，以及贝叶斯年龄-时期-队列模型投影至 2045 年。

结果

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

成功实施本方案应生成一套完整的、经过协调的GBD衍生估计值，覆盖预定义的地区、年份、性别、年龄组、测量指标和度量方法。预期输出结果包括具有95%不确定性区间的年龄标准化和年龄别负担估计值、EAPC和拐点趋势估计值、分解组分、SII和CII不平等度量指标，以及基于BAPC的预测结果及其后验不确定性区间。若实施效果不理想，则可能表现为分层缺失、年龄或地区标签不一致、数据清洗后无法重现GBD报告的估计值、在稀疏分层中拐点模型不稳定，或预测区间异常狭窄等不合理情况。

由LPA导致的肿瘤的全球疾病负担
2021年，由LPA导致的肿瘤在全球造成87,440例死亡（95%不确定性区间：48,636–125,811），相较于1990年的基线水平（44,675例；95%不确定性区间：24,963–64,997）增加了95.73%（表1，补充表1）。在调整了人口年龄结构差异后，1990年至2021年间，年龄标准化死亡率（ASMR）从每10万人1.32例（95%不确定性区间：0.75–1.92）下降至1.06例（95%不确定性区间：0.59–1.52）。绝对死亡数上升的同时ASMR下降，表明人口增长和老龄化推高了死亡总数，而按年龄标准化后的死亡率则随时间推移呈下降趋势。这一显著下降得到了EAPC值为-0.79（95%置信区间：-0.83至-0.75）和AAPC值为-0.70（95%置信区间：-0.73至-0.68）的支持（表1，补充表2）。通过分段线性回归分析，连接点回归模型在ASMR变化趋势中识别出五个时间拐点（1994年、2004年、2007年、2014年和2018年）（图1，补充表2）。

同样，与LPA相关的肿瘤所致伤残调整生命年（DALYs）从1990年的944,286例（95%不确定性区间[UI]：505,737–1,389,544）增加到2021年的1,744,944例（95% UI：908,799–2,545,345），增幅约为84.79%（表2，补充表1）。尽管绝对疾病负担持续上升，但年龄标准化死亡率（ASDR）在1990年至2021年间从每10万人25.16例（95% UI：13.67–37.09）下降至20.50例（95% UI：10.73–29.89），降幅为18.51%（95% UI：-26.10至-10.09）。这一长期下降趋势与显著的时间变化趋势一致（EAPC：-0.76，95% CI：-0.82至-0.70；AAPC：-0.68，95% CI：-0.72至-0.64）（表2，补充表2）。Joinpoint回归分析确认了1994年、2004年、2007年、2014年和2018年为趋势拐点（图1，补充表2）。

2021年，结直肠癌（CRC）是导致与LPA相关的肿瘤死亡的主要原因，其每10万人口的年龄标准化死亡率（ASMR）为0.87（95%不确定性区间：0.55–1.19），而女性乳腺癌（BC）的ASMR相对较低，为每10万人口0.19（95%不确定性区间：0.04–0.34）。从1990年到2021年，所有肿瘤亚型的死亡率均呈下降趋势，其中结直肠癌的年度变化百分比（EAPC）为-0.82（95%置信区间：-0.86至-0.78），平均年度变化百分比（AAPC）为-0.72（95%置信区间：-0.74至-0.70）；乳腺癌相应数值分别为-0.66（95%置信区间：-0.72至-0.61）和-0.56（95%置信区间：-0.58至-0.55）。年龄标准化死亡率（ASDR）的时间变化模式在所有疾病亚型中与ASMR的变化轨迹一致，其中结直肠癌的降幅最为显著（ASDR下降20.34%，95%不确定性区间：-27.99至-10.82）（表1、表2、补充表3、补充图1）。为提高可读性，正文重点报告全球、性别特异性和按社会人口指数（SDI）分层的结果，而详细的国家和区域层面的估计值则在补充材料中提供。

归因于LPA的肿瘤全球疾病负担：性别与年龄分层
归因于LPA的肿瘤全球疾病负担呈现出特征性的单峰年龄分布，表现为先上升后逐渐下降的趋势，且对女性的影响尤为显著。2021年，两性死亡率均在80–84岁年龄组达到峰值，而伤残调整生命年（DALYs）的峰值则更早出现在70–74岁年龄组。年龄标化死亡率（ASMR）和年龄标化失能调整生命年率（ASDR）均随年龄增长而持续上升，在老年人群中达到最高水平。值得注意的是，年龄相关增长的减缓以及绝对数值的下降仅限于老年男性。在所有年龄分层中，女性的率比均保持较高水平，流行病学模式与1990年的观察结果一致（图2，补充表4，补充表5，补充图2）。

1990年至2021年间，归因于低体力活动（LPA）的肿瘤在全球范围内的死亡率和伤残调整生命年（DALY）负担呈上升趋势。男性在比例上的增幅更大[死亡率：131.61%（95%不确定性区间：94.52–176.46）；DALYs：114.23%（95%不确定性区间：79.34–157.63）]，而女性则表现出显著的绝对负担增长：死亡人数从31,792人（95%不确定性区间：16,647–46,903）增至57,602人（95%不确定性区间：29,060–85,197）（+81.18%），DALYs从676,178（95%不确定性区间：336,046–992,525）增至1,170,572（95%不确定性区间：555,314–1,756,518）（+73.12%）。在整个研究期间，女性的疾病负担始终显著高于男性（表1、表2、补充表1和补充图3）。这种性别差异应结合GBD结果定义进行解读，因为女性乳腺癌被纳入归因于低体力活动的肿瘤范畴，而男性乳腺癌则未被包括在内。因此，女性较高的疾病负担部分反映了疾病构成的差异，同时也可能涉及暴露水平、易感性或医疗可及性方面的潜在性别特异性差异。然而，归因于LPA的肿瘤年龄标化率（ASR）显示出性别二态性下降趋势：年龄标化死亡率（ASMR）：男性从0.92（95%不确定性区间：0.57–1.30）降至0.84（95%不确定性区间：0.52–1.19）/100,000 [EAPC -0.32（95%置信区间：-0.36至-0.28）]；女性从1.61（95%不确定性区间：0.85–2.38）降至1.24（95%不确定性区间：0.62–1.83）/100,000 [EAPC：-0.96（95%置信区间：-1.00至-0.91）]。年龄标化伤残调整生命年率（ASDR）：男性从16.57（95%不确定性区间：10.18–22.94）降至15.03（95%不确定性区间：9.21–20.93）/100,000 [EAPC -0.37（95%置信区间：-0.43至-0.32）]；女性从32.38（95%不确定性区间：16.26–47.60）降至25.46（95%不确定性区间：12.04–38.21）/100,000 [EAPC -0.89（95%置信区间：-0.95至-0.83）]。平均年度百分比变化（AAPC）进一步证实了这种性别二态性：ASMR：男性为-0.29（95%置信区间：-0.31至-0.26），女性为-0.85（95%置信区间：-0.87至-0.83）；ASDR：男性为-0.31（95%置信区间：-0.35至-0.29），女性为-0.78（95%置信区间：-0.79至-0.76）（表1、表2、图1、图3、补充表2）。

归因于LPA的肿瘤全球负担：社会人口学差异分析
归因于LPA的肿瘤表现出显著的社会经济差异：2021年，年龄标化死亡率（ASMR）从低社会人口学指数（SDI）地区的0.41（95%不确定性区间[UI]：0.20–0.61）逐步上升至高SDI地区的1.35（95% UI：0.75–1.95）/100,000，增幅达3.3倍；同期年龄标化伤残调整生命年率（ASDR）也从8.83（95% UI：4.16–13.49）增至26.52（95% UI：14.13–38.73）/100,000，增长3.0倍。在1990年至2021年间，尽管全球总体率呈下降趋势[ASMR的年均百分比变化（EAPC）：-0.79（95%置信区间[CI]：-0.83至-0.75），ASDR EAPC：-0.76（95% CI：-0.82至-0.70）]，但在不同SDI五分位区间内呈现出显著异质性：高SDI地区负担显著减轻[ASMR EAPC：-1.42（95% CI：-1.48至-1.36）；ASDR EAPC：-1.40（95% CI：-1.47至-1.33）]，而中低SDI地区负担则持续上升[ASMR EAPC：0.86（95% CI：0.81–0.91）；ASDR EAPC：0.77（95% CI：0.73–0.81）]（表1、表2、图3）。

在1990年至2021年期间，全球21个GBD地区中，SDI与ASMR（ρ = 0.7560，p < 0.001）和ASDR（ρ = 0.7364，p < 0.001）均呈现显著的正相关关系，相关率随SDI上升至约0.8后，在更高水平时开始下降（图4）。2021年，在全球204个国家/地区中，SDI与ASMR（ρ = 0.6724，p < 0.001）和ASDR（ρ = 0.5938，p < 0.001）的相关性仍然存在，其模式与GBD地区趋势相似。巴巴多斯、英国、美属萨摩亚以及密克罗尼西亚联邦的ASMR/ASDR值显著高于SDI预测值（图5）。

由LPA导致的肿瘤负担的地理差异
2021年，由LPA导致的肿瘤表现出明显的区域负担差异：南亚（ASMR 0.42/10万；ASDR 9.05/10万）、撒哈拉以南非洲东部（0.42；8.95）和中亚（0.48；9.94）负担最低，而澳大拉西亚（1.69；34.88）和中欧（1.75；32.89）负担最高。东亚地区的全球负担最重，死亡人数达19,608例（95% UI：11,453–29,247），伤残调整生命年（DALYs）达396,653年（95% UI：224,218–604,269）。1990年至2021年间，撒哈拉以南非洲南部和拉丁美洲中部该恶性肿瘤的年龄标准化死亡率（ASMR）和年龄标准化伤残调整生命年率（ASDR）增幅最大（表1，表2）。区域和国家间的比较采用描述性解释，因为全球疾病负担（GBD）估计值在不同地区的精确性可能因基础数据的可获得性和质量差异而有所不同。

在区域视角的基础上，国家级分析进一步量化了疾病负担的差异：年龄标化死亡率（ASMR）最高的国家为摩纳哥［2.47（95% 不确定区间：1.24–3.88）］、英国［2.69（95% 不确定区间：1.50–3.82）］和巴巴多斯［3.16（95% 不确定区间：1.54–4.92）］，而年龄标化伤残调整生命年率（ASDR）最高的国家为密克罗尼西亚［61.31（95% 不确定区间：27.37–98.65）］、美属萨摩亚［62.28（95% 不确定区间：28.75–101.61）］和巴巴多斯［66.62（95% 不确定区间：31.56–104.95）］。相反，年龄标化死亡率最低的国家为坦桑尼亚［0.16（95% 不确定区间：0.06–0.30）］、马拉维［0.19（95% 不确定区间：0.08–0.33）］和乌兹别克斯坦［0.19（95% 不确定区间：0.08–0.32）］，相应的年龄标化伤残调整生命年率最低的国家为坦桑尼亚［3.36（95% 不确定区间：1.22–6.12）］、贝宁［3.97（95% 不确定区间：1.58–7.12）］和马拉维［4.25（95% 不确定区间：1.60–7.64）］。值得注意的是，中国疾病负担居全球最高，死亡人数达18,624例（95% 不确定区间：10,849–27,939），伤残调整生命年（DALYs）为375,360（95% 不确定区间：211,389–574,711）。在1990年至2021年期间，奥地利、圣马力诺和比利时在两项指标上均实现了显著下降，而佛得角、莱索托和洪都拉斯的年龄标化死亡率明显上升，莱索托、毛里求斯和萨尔瓦多的年龄标化伤残调整生命年率显著升高（图6，补充表6，补充表7，补充图4）。具有极端ASMR或ASDR值的国家和地区被特别标出以描述负担分布情况，但这些估计值应谨慎解读，尤其是在人口规模较小或不确定性区间较宽的地区。

分解分析
分解分析（老龄化/人口/流行病学变化）量化了全球5个SDI区域和21个GBD区域之间死亡率和伤残调整生命年（DALY）的变化（图7，补充表8）。由于分解百分比是相对于负担的净变化计算的，当相互抵消的组分存在时，可能出现非常大或非常小的正值或负值。这些数值仅表示各组分在数学上的相对贡献，不应被解释为生物学效应大小。

全球范围内，归因于LPA的肿瘤死亡率和伤残调整生命年（DALYs）的变化主要受人口因素驱动（死亡率：88.44%，DALYs：131.53%），其次是人口老龄化（46.63%；-79.71%）和流行病学转变（-35.07%；48.19%），表明人口因素对全球具有显著的负面影响。

在SDI地区层面，人口因素对死亡率和伤残调整生命年（DALYs）均持续表现出负面影响。相比之下，老龄化在所有SDI地区均对死亡率产生负面影响，但对DALYs则呈现正面影响；而流行病学转变在中等及以下SDI地区表现出有害影响。具体而言，高SDI地区受到全部三种人口决定因素最为显著的影响：老龄化（死亡率变化48.02%，DALYs变化-104.89%）、人口（175.03%，300.33%）以及流行病学转变（-123.04%，-95.44%）。就死亡率而言，老龄化在低SDI地区负面影响最小（28.08%），人口因素在中低SDI地区负面影响最轻（50.27%），而流行病学转变在高SDI地区表现出最大的有益影响（-123.04%）。对于DALYs，老龄化在高SDI地区显示出显著的正面效应（-104.89%）；而中低SDI地区的人口因素负面影响最弱（64.39%），却因流行病学转变遭受最严重不利后果（46.31%）。

在21个GBD地区中，人口老龄化（75.74%）、人口增长（389.67%）和流行病学转变（-298.99%）在澳大拉西亚和西欧地区的死亡率贡献最为显著，而在中欧、中美洲拉丁美洲和大洋洲的死亡率影响则最小，分别为-9.04%、42%和-3.06%。令人意外的是，西欧地区在伤残调整生命年（DALY）变化方面的贡献极为突出，老龄化为-1036.4%，人口增长为1987.98%，流行病学转变为-851.58%；而东南亚（0.7%）、中美洲拉丁美洲（47.99%）和大洋洲（-4.83%）在这些决定因素对DALYs的影响方面则最弱。

健康不平等分析
健康不平等指标显示，按社会人口指数（SDI）地区划分，由LPA负担导致的肿瘤疾病长期存在显著差异：1990年至2021年间，年龄标化死亡率（ASMR）的差异指数（SII）从1.45（95% CI：1.24–1.66）下降至1.11（95% CI：0.95–1.26），同时集中指数（CII）从0.30（95% CI：0.26–0.34）下降至0.20（95% CI：0.17–0.24）。相应的年龄标化伤残调整生命年率（ASDR）趋势显示，SII从28.52（95% CI：24.21–32.83）降至20.02（95% CI：16.62–23.41），CII从0.27（95% CI：0.23–0.31）降至0.17（95% CI：0.13–0.21），综合表明绝对不平等（SII）和相对不平等（CII）指标均取得显著改善（图8，补充表9）。

归因于LPA的肿瘤全球负担预测：贝叶斯年龄-时期-队列模型分析（2022–2045）
BAPC模型预测，到2045年，归因于LPA负担的肿瘤将在全球范围内呈逐渐下降趋势：年龄标化死亡率（ASMR）从1.34（95% UI：1.33–1.35）降至0.95（95% UI：0.88–1.03）/100,000，年龄标化伤残调整生命年率（ASDR）从25.36（95% UI：25.30–25.41）降至18.86（95% UI：16.99–20.72）/100,000。性别特异性分析显示持续存在差异，女性负担更高——男性ASMR下降0.14/100,000［最终为0.79（95% UI：0.71–0.88）］，而女性下降幅度更大（0.54/100,000），但最终率更高［1.09（95% UI：1.00–1.18）］。类似地，预测的ASDR在男性中达到14.22/100,000，女性中为23.28/100,000（图9，补充表10）。由于对观测期之后的预测依赖于历史趋势的稳定性及模型假设，2045年的估计值应被解读为基于模型的预测，而非确定性预报。

使用多个连接点模型进行趋势分析；ASDR 与年份；线形图；统计数据比较。
图 1：1990 年至 2021 年期间，按性别分层的因体力活动不足导致的肿瘤 ASMR 和 ASDR 的连接点回归分析。（A）ASMR 和（B）ASDR。圆点表示观测到的年度估计值，拟合线表示分段对数线性趋势，垂直标记表示检测到的连接点。各段的 APC 和 AAPC 见补充表 2。请点击此处查看该图的放大版本。

按性别和年龄组划分的特定年龄死亡率和伤残调整生命年（DALYs）柱状图，突出显示趋势。
图2：2021年因体力活动不足导致的肿瘤相关特定年龄死亡人数和伤残调整生命年（DALYs），按性别分层。（A）死亡人数，（B）DALYs；柱状图表示绝对数值，折线表示特定年龄率，误差线或阴影区域表示95%不确定性区间。请点击此处查看该图的放大版本。

Global and regional trends in ASMR and ASDR from 1990-2019 by SDI in line charts; gender comparison.
图31990–2021年全球及不同SDI五分位组中归因于低体力活动的肿瘤年龄标化死亡率和伤残调整生命年率的时间趋势. (A–F) ASMR 和 (G–LASDR (A,G全球的，（B,H高 SDI，（C,我高-中等 SDI，（D,J) 中等 SDI，（E,K低-中等 SDI，（F,L低SDI。 提供了详细的数值估算 表1, 表 2，以及 补充表 2. 请点击此处以查看此图的放大版本。

SDI 与 ASMR 和 ASDR 的关系图；带趋势线的散点图；区域数据比较；p<0.001。
图 4：1990 年至 2021 年全球 21 个 GBD 地区因体力活动不足导致的肿瘤 ASMR 和 ASDR 随 SDI 的变化情况。（A）ASMR 和（B）ASDR。拟合曲线显示了 SDI 与疾病负担之间的总体关联。位于拟合曲线上方或下方的地区，其观察到的发病率高于或低于相同 SDI 水平下的预期值。请点击此处查看该图的高清版本。

散点图显示ASMR与SDI的相关性及统计分析结果（p<0.001）
图5：2021年全球204个国家和地区因体力活动不足导致的肿瘤ASMR与ASDR按SDI分布。（A）ASMR 和（B）ASDR。位于拟合SDI曲线以上或以下的国家，其观察到的率值高于或低于相同SDI水平下的预期值。这些差异可能反映了暴露分布、人口结构、癌症检出情况、登记系统的完整性，或模型估计中的不确定性。请点击此处查看此图的高清版本。

全球死亡率地图，含ASMR、ASDR数据；全球健康比较，关注不同地区。
图6：2021年因体力活动不足导致的肿瘤相关国家层面的ASMR和ASDR。（A）ASMR 和（B）ASDR。颜色类别表示每10万人口中的点估计值。对于人口较少或不确定性区间较宽的国家或地区，其估计值应谨慎解读。请点击此处查看此图的高清版本。

全球健康数据条形图；按区域划分的死亡数与伤残调整生命年（DALYs）；老龄化、人口和流行病学因素。
图7：低体力活动所致死亡数和伤残调整生命年（DALYs）变化的分解，分为老龄化、人口增长和流行病学变化三个组成部分。（A）死亡数；（B）伤残调整生命年（DALYs）。正值表示导致疾病负担增加的组成部分，负值表示抵消负担增长的组成部分。当各组成部分作用方向相反时，百分比可能超过100%或为负值。请点击此处查看此图的放大版本。

洛伦兹曲线和散点图；累积分布与极化效应的数据分析。
图 8：由身体活动不足导致的肿瘤相关健康不平等分析。（A–D）死亡和伤残调整生命年（DALY）的累积比例。社会人口指数（SDI）表示SDI分布中最高端与最低端之间负担的绝对差异，而集中指数表示按SDI排序人群中相对不平等的程度。数值越接近零，表示不平等程度越低。请点击此处查看该图的高清版本。

多年AUC指标比较；科学研究中性别分析的线图。
图9：2022年至2045年因体力活动不足导致的肿瘤年龄标化死亡率（ASMR）和年龄标化死亡率（ASDR）的贝叶斯年龄-时期-队列预测。（A–F）实线表示后验均值估计，阴影区域表示95%不确定性区间。预测结果应被理解为基于历史趋势和模型假设的模型估计值。请点击此处查看此图的放大版本。

199020211990-2021
死亡病例数每10万人年龄标准化率（ASR）死亡病例数每10万人年龄标准化率（ASR）ASR变化百分比（%）ASMR的EAPC
数量（95% UI）ASMR（95% UI）数量（95% UI）ASMR（95% UI）（95% UI）（95% CI）
全球44,674.70(24,963.44 至 64,996.55)1.32(0.75 至 1.92)87,440.12(48,636.46 至 125,810.50)1.06(0.59 至 1.52)-19.72(-27.11 至 -11.38)-0.79(-0.83 至 -0.75)
​性别​
男性12,882.94(7,911.97 至 17,917.59)0.92(0.57 至 1.30)29,838.39(18,371.98 至 42,033.66)0.84(0.52 至 1.19)-8.61(-23.80 至 9.61)-0.32(-0.36 至 -0.28)
女性31,791.77(16,646.68 至 46,902.98)1.61(0.85 至 2.38)57,601.73(29,060.33 至 85,196.67)1.24(0.62 至 1.83)-23.17(-31.34 至 -14.61)-0.96(-1.00 至 -0.91)
​SDI​
低SDI702.55(360.97 至 1,079.18)0.36(0.19 至 0.55)1,755.02(845.64 至 2,662.49)0.41(0.20 至 0.61)11.58(-7.78 至 39.82)0.36(0.24 至 0.49)
中低SDI2,326.69(1,203.88 至 3,443.41)0.44(0.24 至 0.65)7,394.12(3,580.19 至 10,989.26)0.57(0.28 至 0.84)29.63(9.70 至 53.53)0.86(0.81 至 0.91)
中等SDI7,125.05(3,839.38 至 10,401.70)0.84(0.46 至 1.23)21,815.22(12,091.00 至 31,568.52)0.89(0.50 至 1.28)5.81(-10.55 至 25.55)0.06(0.01 至 0.11)
中高SDI11,715.52(6,575.68 至 16,808.12)1.34(0.76 至 1.90)24,257.36(13,536.14 至 34,810.76)1.24(0.70 至 1.78)-7.34(-20.01 至 6.36)-0.30(-0.36 至 -0.23)
高SDI22,740.72(12,713.50 至 33,355.57)2.03(1.14 至 3.00)32,101.73(17,720.24 至 46,072.78)1.35(0.75 至 1.95)-33.53(-40.64 至 -26.20)-1.42(-1.48 至 -1.36)
​GBD地区​
安第斯拉丁美洲94.66(46.63 至 144.02)0.52(0.26 至 0.79)334.93(165.85 至 522.17)0.59(0.29 至 0.92)14.07(-17.75 至 60.72)0.42(0.31 至 0.53)
澳大拉西亚622.72(330.83 至 894.24)2.70(1.44 至 3.87)985.92(553.20 至 1,451.29)1.69(0.95 至 2.49)-37.32(-48.68 至 -23.42)-1.62(-1.70 至 -1.55)
加勒比307.15(157.94 至 442.19)1.27(0.66 至 1.84)718.83(375.11 至 1,074.48)1.33(0.69 至 1.98)4.11(-14.10 至 25.40)0.21(0.16 至 0.25)
中亚255.09(121.93 至 379.62)0.58(0.28 至 0.86)338.66(168.31 至 509.00)0.48(0.24 至 0.72)-17.80(-31.97 至 -1.09)-0.08(-0.26 至 0.10)
中欧2,266.85(1,272.80 至 3,271.41)1.62(0.91 至 2.32)4,170.99(2,237.91 至 6,015.29)1.75(0.93 至 2.53)7.93(-7.79 至 24.67)0.09(-0.03 至 0.21)
中美洲拉丁美洲384.26(183.94 至 573.19)0.52(0.25 至 0.77)1,556.11(800.47 至 2,334.25)0.64(0.33 至 0.95)23.59(2.30 至 50.21)0.71(0.48 至 0.93)
中撒哈拉以南非洲83.65(40.22 至 132.35)0.48(0.24 至 0.75)236.51(100.45 至 393.49)0.55(0.25 至 0.91)14.74(-21.74 至 63.78)0.46(0.29 至 0.62)
东亚6,768.09(3,653.81 至 10,056.11)1.03(0.57 至 1.53)19,607.89(11,453.34 至 2,9247.43)0.98(0.57 至 1.45)-4.73(-32.51 至 33.60)-0.29(-0.36 至 -0.21)
东欧2,802.45(1,497.00 至 3,941.72)1.05(0.57 至 1.47)4,428.85(2,320.28 至 6,600.14)1.21(0.63 至 1.80)15.79(-8.61 至 44.43)0.36(0.26 至 0.47)
东撒哈拉以南非洲225.93(105.51 至 360.94)0.35(0.17 至 0.55)588.90(269.23 至 909.90)0.42(0.19 至 0.65)19.13(-7.33 至 59.92)0.53(0.40 至 0.65)
高收入亚太地区2,898.71(1,630.17 至 4,145.85)1.52(0.86 至 2.19)7,306.42(4,018.91 至 10,907.07)1.31(0.71 至 1.90)-14.02(-33.96 至 15.28)-0.55(-0.60 至 -0.50)
高收入北美5,859.88(2,968.16 至 9,058.79)1.59(0.80 至 2.47)7,243.90(3,643.52 至 10,755.63)1.03(0.52 至 1.53)-34.95(-51.35 至 -13.14)-1.52(-1.62 至 -1.41)
北非与中东1,271.47(733.69 至 1,840.36)0.88(0.51 至 1.25)3936.12(2155.17 至 5755.13)0.98(0.56 至 1.43)11.42(-5.74 至 33.24)0.67(0.50 至 0.84)
大洋洲18.63(7.98 至 30.63)0.67(0.31 至 1.07)47.63(18.61 至 78.91)0.63(0.26 至 1.03)-5.55(-23.06 至 16.71)-0.20(-0.29 至 -0.12)
南亚1,737.90(882.29 至 2,628.84)0.35(0.18 至 0.53)5,543.21(2,719.11 至 8,491.21)0.42(0.21 至 0.64)20.20(-6.28 至 49.97)0.44(0.32 至 0.56)
南拉丁美洲1,913.00(997.87 至 2,899.66)0.87(0.46 至 1.32)6,763.64(3,374.55 至 10,004.93)1.16(0.59 至 1.69)33.53(6.63 至 63.18)0.85(0.76 至 0.94)
南撒哈拉以南非洲464.42(233.50 至 723.20)1.08(0.56 至 1.67)860.59(417.20 至 1,323.57)0.95(0.46 至 1.46)-12.08(-37.87 至 27.28)-0.21(-0.35 至 -0.07)
东南亚267.72(130.05 至 417.79)1.14(0.56 至 1.76)753.71(364.83 至 1,110.43)1.53(0.77 至 2.26)34.50(5.96 至 67.10)1.00(0.79 至 1.21)
热带拉丁美洲868.79(440.43 至 1,265.92)1.12(0.57 至 1.63)3,270.12(1,677.67 至 4,855.25)1.31(0.68 至 1.94)16.96(-6.80 至 49.74)0.56(0.49 至 0.63)
西欧15,255.70(8,488.72 至 22,265.38)2.52(1.39 至 3.69)17,835.97(9,801.50 至 25,806.91)1.59(0.87 至 2.32)-36.81(-43.81 至 -29.62)-1.56(-1.61 至 -1.50)
西撒哈拉以南非洲307.64(131.59 至 478.58)0.40(0.18 至 0.62)911.22(348.96 至 1,466.65)0.53(0.22 至 0.84)32.49(3.30 至 74.66)1.05(0.94 至 1.16)
​肿瘤亚分类​
乳腺癌8,177.91(1,662.64 至 14,354.52)0.23(0.05 至 0.40)15,964.16(3,230.21 至 28,326.21)0.19(0.04 至 0.34)-15.99(-22.39 至 -9.41)-0.66(-0.72 至 -0.61)
结肠与直肠癌36,496.79(23,150.55 至 50,771.76)1.09(0.70 至 1.53)71,475.96(44,830.06 至 98,195.49)0.87(0.55 至 1.19)-20.49(-28.57 至 -11.42)-0.82(-0.86 至 -0.78)

表1：归因于低体力活动的肿瘤：死亡负担及时间趋势（1990–2021年） 该表格按性别和SDI类别列出了主要负担估计值和趋势指标。更详细的区域和国家层面估计值见补充表格。 请点击此处下载该表格

199020211990-2021
DALYs 病例数每 10 万人年龄标准化率 (ASR)DALYs 病例数每 10 万人年龄标准化率 (ASR)ASR 百分比变化 (%)ASDR 年均百分比变化 (EAPC)
数量 (95% UI)ASDR (95% UI)数量 (95% UI)ASDR (95% UI)(95% UI)(95% CI)
全球944,285.78(50,5737
.18 至 1,389,543.57)		25.16(13.67 至 37.09)1,744,943.68(908,799
.35 至 2,545,344.72)		20.50(10.73 至 29.89)-18.51(-26.10 至 -10.09)-0.76(-0.82 至 -0.70)
​性别​
男性268,107.56(165,239
.07 至 370,163.08)		16.57(10.18 至 22.94)574,371.32(348,379
.46 至 800,744.94)		15.03(9.21 至 20.93)-9.33(-23.71 至 7.51)-0.37(-0.43 至 -0.32)
女性676,178.23(336,047
.59 至 992,525.42)		32.38(16.26 至 47.60)1,170,572.36(555,313
.54 至 1,756,517.84)		25.46(12.04 至 38.21)-21.36(-29.62 至 -12.76)-0.89(-0.95 至 -0.83)
​SDI 水平​
低 SDI18,578.95(9,176
.46 至 28,775.19)		8.16(4.14 至 12.53)45,807.13(20,570.83
至 70,949.02)		8.83(4.16 至 13.49)8.29(-10.50 至 39.10)0.21(0.09 至 0.33)
中低 SDI60,418.06(29,886
.07 至 90,000.18)		9.82(4.99 至 14.56)181,922.35(84,591
.84 至 280,191.13)		12.56(5.94 至 19.03)27.86(8.31 至 53.45)0.77(0.73 至 0.81)
中等 SDI174,555.29(91,042
.96 至 256,446.54)		17.36(9.33 至 25.39)488,709.60(253,743
.20 至 717,931.89)		18.38(9.67 至 26.94)5.89(-10.57 至 26.39)0.07(-0.00 至 0.14)
中高 SDI248,517.72(134,358
.78 至 358,881.54)		25.99(14.17 至 37.65)462,899.84(248,381
.01 至 674,525.73)		23.44(12.50 至 34.20)-9.81(-22.49 至 4.59)-0.42(-0.46 至 -0.38)
高 SDI440,886.67(236,640
.98 至 641,945.58)		39.77(21.25 至 58.06)563,339.77(306,210
.10 至 819,262.15)		26.52(14.13 至 38.73)-33.32(-39.10 至 -27.18)-1.40(-1.47 至 -1.33)
​GBD 区域​
安第斯拉丁美洲2,032.06(953
.15 至 3,244.52)		10.17(4.81 至 15.75)6,788.27(3,379.82 至 10,869.37)11.60(5.80 至 18.58)14.05(-16.37 至 57.15)0.38(0.28 至 0.48)
澳大拉西亚13,091.85(6,785.74
至 19,155.80)		56.24(29.15 至 82.31)18,402.32(10,330
.87 至 27,196.61)		34.88(19.18 至 51.79)-37.98(-48.06 至 -25.70)-1.64(-1.72 至 -1.57)
加勒比地区6,682.48(3,257.50
至 9,803.70)		26.05(12.83 至 37.96)14,936.71(7,467.85
至 22,741.58)		27.76(13.82 至 42.35)6.56(-11.43 至 26.59)0.30(0.26 至 0.33)
中亚6,113.13(2,875.45
至 9,342.10)		13.08(6.17 至 19.82)7,871.50(3,630.97
至 11,955.55)		9.94(4.74 至 14.99)-24.04(-36.62 至 -7.97)-0.47(-0.59 至 -0.35)
中欧46,026.42(24,775
.41 至 66,105.09)		31.28(16.84 至 45.01)75,115.03(39,699
.13 至 107,678.56)		32.89(17.34 至 47.12)5.15(-8.57 至 19.95)0.04(-0.06 至 0.14)
中美洲拉丁美洲9,305.49(4,170.58
至 13,956.30)		11.02(5.09 至 16.45)37,715.23(18,709.78
至 58,000.93)		14.87(7.41 至 22.65)34.95(11.77 至 64.97)1.01(0.75 至 1.26)
中撒哈拉以南非洲2,221.31(1,016.14
至 3,556.00)		10.23(4.88 至 16.16)6,337.46(2,428.48
至 10,487.21)		11.63(4.95 至 19.40)13.71(-22.36 至 57.99)0.43(0.24 至 0.61)
东亚159,121.88(82,933
.80 至 241,470.88)		19.79(10.48 至 29.45)396,653.40(224,218
.04 至 604,268.93)		18.61(10.59 至 28.17)-5.96(-32.26 至 32.19)-0.33(-0.43 至 -0.23)
东欧59,978.58(30,902
.71 至 87,472.34)		21.54(10.95 至 31.20)82,590.09(40,451.64
至 123,453.92)		22.92(11.22 至 34.24)6.38(-14.08 至 33.51)0.00(-0.10 至 0.10)
东撒哈拉以南非洲6,144.30(2,759.22
至 9,942.73)		7.98(3.74 至 12.73)15,726.10(6,676.96
至 24,634.43)		8.95(4.06 至 13.94)12.10(-14.88 至 51.44)0.29(0.16 至 0.43)
高收入亚太地区68,367.61(37,187
.31 至 96,750.88)		33.95(18.43 至 48.21)125,612.22(68,484.09
至 180,959.20)		27.96(14.89 至 39.87)-17.66(-34.93 至 3.02)-0.70(-0.75 至 -0.64)
高收入北美110,579.32(53,603
.23 至 168,944.28)		30.91(14.75 至 47.02)135,048.33(65,207.39
至 206,531.98)		20.66(9.84 至 31.60)-33.18(-48.18 至 -14.30)-1.39(-1.56 至 -1.22)
北非与中东33,502.36(18,573
.46 至 49,734.41)		19.49(11.13 至 28.52)102,096.12(51,831.63
至 151,539.80)		21.70(11.51 至 31.87)11.34(-6.57 至 32.99)0.60(0.46 至 0.73)
大洋洲612.40(245.17 至 1,023.79)17.68(7.53 至 29.11)1,573.18(576.67 至
2,667.60)		17.19(6.65 至 28.58)-2.72(-23.76 至 23.48)-0.13(-0.21 至 -0.05)
南亚46,100.94(22,425
.80 至 69,073.26)		7.89(3.95 至 11.94)133,476.27(62,105.33
至 207,069.89)		9.05(4.30 至 14.00)14.67(-10.43 至 43.16)0.21(0.08 至 0.34)
南拉丁美洲48,213.16(24,344
.03 至 74,368.69)		19.00(9.75 至 29.04)161,677.60(76,724.20
至 247,604.85)		24.67(12.01 至 37.15)29.87(1.97 至 61.27)0.77(0.70 至 0.83)
南部撒哈拉以南非洲9,529.23(4,537.37
至 14,950.84)		21.05(10.09 至 33.08)15,906.65(7,462.34 至 24,568.27)18.09(8.45 至 28.03)-14.05(-36.07 至 18.51)-0.32(-0.41 至 -0.24)
东南亚6,545.75(3,015.15
至 10,197.86)		23.82(11.30 至 37.07)18,303.10(8,337.73 至 27,183.17)31.82(14.94 至 46.79)33.57(7.39 至 62.74)1.08(0.89 至 1.27)
热带拉丁美洲20,004.58(9,888.11
至 30,396.32)		22.53(11.21 至 33.34)71,793.02(34,457.98 至 107,876.77)27.92(13.51 至 41.78)23.94(0.01 至 55.61)0.71(0.66 至 0.76)
西欧282,256.07(150,133
.40 至 413,719.92)		48.37(25.25 至 71.16)292,870.10(158,018
.77 至 430,007.70)		30.13(15.78 至 43.96)-37.71(-43.35 至 -31.66)-1.60(-1.66 至 -1.55)
西撒哈拉以南非洲7,856.86(3,225.38
至 12,446.50)		8.86(3.71 至 13.83)24,451.00(8,434.07 至 40,517.27)11.81(4.42 至 19.19)33.20(1.42 至 76.70)1.07(0.93 至 1.21)
​肿瘤亚分类​
乳腺癌219,022.34(43,911
.88 至 378,430.50)		5.47(1.10 至 9.50)415,254.34(83,318.
37 至 729,174.93)		4.81(0.97 至 8.45)-11.93(-18.74 至 -4.98)-0.51(-0.57 至 -0.44)
结肠与直肠癌725,263.44(458,229
.16 至 1,007,049.44)		19.69(12.45 至 27.40)1,329,689.34(831,183
.72 至 1,829,992.61)		15.69(9.81 至 21.54)-20.34(-27.99 至 -10.82)-0.83(-0.89 至 -0.77)

表2：归因于低体力活动的肿瘤：伤残调整生命年（DALYs）负担及时间趋势（1990–2021年）。 该表按性别和SDI类别列出了主要负担估计值和趋势指标。更详细的区域和国家层面的估计值见补充表格。请点击此处下载该表格。

补充图1：1990年至2021年因体力活动不足导致的肿瘤亚类按性别划分的（A）年龄标化死亡率（ASMR）和（B）年龄标化伤残调整生命年率（ASDR）（每10万人）的Joinpoint回归分析。蓝色曲线，乳腺癌（BC）两性合并的Joinpoint回归分析；棕色曲线，结肠与直肠癌（CRC）两性合并的Joinpoint回归分析；绿色曲线，CRC女性的Joinpoint回归分析；橙色曲线，CRC男性的Joinpoint回归分析；红色曲线，BC女性的Joinpoint回归分析。ASMR，年龄标化死亡率；ASDR，年龄标化伤残调整生命年率；BC，乳腺癌；CRC，结肠与直肠癌；DALYs，伤残调整生命年。请点击此处下载该文件。

补充图2：由体力活动不足导致的肿瘤：按性别划分的1990年特定年龄发病数、年龄标准化死亡率（ASMR）和年龄标准化伤残调整生命年率（ASDR）（每10万人），ASMR，年龄标准化死亡率；ASDR，年龄标准化伤残调整生命年率；DALYs，伤残调整生命年。请点击此处下载该文件。

补充图3：1990年至2021年按社会人口学指数（SDI）划分的因体力活动不足导致的肿瘤相关全球死亡人数和伤残调整生命年（DALYs）的时间趋势。DALYs，伤残调整生命年；SDI，社会人口学指数。请点击此处下载该文件。

补充图4：1990年至2021年全球204个国家和地区因体力活动不足导致的肿瘤年龄标化死亡率（ASMR）（A）和年龄标化伤残调整生命年率（ASDR）（B）（每10万人）的变化趋势。ASMR，年龄标化死亡率；ASDR，年龄标化伤残调整生命年率；DALYs，伤残调整生命年；EAPC，估计年度百分比变化。请点击此处下载该文件。

补充表 1：1990–2021 年全球因体力活动不足导致的肿瘤相关死亡和伤残调整生命年（DALYs）的百分比变化（按性别划分）。DALYs，伤残调整生命年。请点击此处下载该文件。

补充表 2：1990 年至 2021 年间归因于低体力活动的肿瘤性别特异性 ASMR 和 ASDR（每 10 万人口）的连接点回归分析。ASMR，年龄标化死亡率；ASDR，年龄标化伤残调整生命年率；AAPC，全时段平均年度百分比变化；APC，年度百分比变化；CI，置信区间。请点击此处下载该文件。

补充表3：1990年至2021年归因于低体力活动的肿瘤亚类按性别划分的年龄标准化死亡率（ASMR）和年龄标准化伤残调整生命年率（ASDR）（每10万人口）的连接点回归分析。ASMR，年龄标准化死亡率；ASDR，年龄标准化伤残调整生命年率；AAPC，全时段平均年度百分比变化；APC，年度百分比变化；BC，乳腺癌；CRC，结肠与直肠癌；CI，置信区间。请点击此处下载该文件。

补充表 4：1990 年和 2021 年按性别划分的因体力活动不足导致的肿瘤死亡人数的年龄别数据及年龄标准化死亡率。请点击此处下载该文件。

补充表 5：1990 年和 2021 年按性别划分的因体力活动不足导致的肿瘤伤残调整生命年（DALYs）的年龄别数量及年龄标准化率。DALYs，伤残调整生命年。请点击此处下载该文件。

补充表6：1990年和2021年全球204个国家和地区因体力活动不足导致的肿瘤死亡负担，以及1990年至2021年期间的时间趋势。ASMR，年龄标化死亡率；ASR，年龄标化率；CI，置信区间；EAPC，估计年度百分比变化；UI，不确定性区间。请点击此处下载该文件。

补充表 7：1990 年和 2021 年全球 204 个国家和地区因体力活动不足导致的肿瘤疾病负担（以伤残调整生命年计），以及 1990 年至 2021 年间的时序趋势。ASDR，年龄标化伤残调整生命年率；ASR，年龄标化率；CI，置信区间；DALYs，伤残调整生命年；EAPC，估计年度百分比变化；UI，不确定性区间。请点击此处下载该文件。

补充表 8：归因于身体活动不足的肿瘤死亡人数和伤残调整生命年（DALYs）变化的分解，包括人口老龄化、人口变化和流行病学变化的影响。DALYs，伤残调整生命年。请点击此处下载该文件。

补充表 9：由体力活动不足导致的肿瘤疾病负担不平等性分析。DALYs，伤残调整生命年。请点击此处下载该文件。

补充表10：根据贝叶斯年龄-时期-队列模型（BAPC）预测的2021年至2045年因体力活动不足导致的肿瘤归因年龄标化死亡率（ASMR）和年龄标化伤残调整生命年率（ASDR）（每10万人）的全球趋势。ASMR，年龄标化死亡率；ASDR，年龄标化伤残调整生命年率；BAPC，贝叶斯年龄-时期-队列模型；UI，不确定性区间。请点击此处下载该文件。

讨论

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

这项GBD 2021分析显示了低体力活动归因性肿瘤负担的两种相反趋势。尽管归因于低体力活动（LPA）的肿瘤年龄标化死亡率（ASMR）和年龄标化伤残调整生命年率（ASDR）从1990年到2021年显著下降（ΔASMR = -19.72%；ΔASDR = -18.51%），但绝对死亡人数和伤残调整生命年（DALYs）分别增加了95.73%和84.79%。尽管年龄标化率下降，但绝对负担的上升主要归因于人口增长和人口老龄化。年龄标化率的下降可能反映了多种因素，包括癌症检测、治疗和危险因素控制的改善，尽管本分析未对这些因素进行直接分解1,21,22。值得注意的是，2021年全球仍有超过87,000例肿瘤相关死亡和174万DALYs归因于低体力活动。这些发现支持低体力活动在GBD归因框架中的持续相关性。由于本研究采用了GBD比较风险评估估算值，研究结果量化了归因于低体力活动的建模人群层面负担，但并未确立个体层面的因果机制或直接干预效果。

由LPA负担引起的肿瘤在不同SDI地区之间仍存在显著差异。高SDI地区（北美、西欧、澳大利亚）在2021年表现出最高的年龄标化死亡率（ASMR：1.35/10万）和年龄标化发病率（ASDR：26.52/10万），但在1990年至2021年间实现了最大程度的下降（EAPC：-1.42；-1.40），这反映了以下方面的同步进展：（i）基于证据的筛查（例如，英国结直肠癌筛查覆盖率达60%）23；（ii）综合治疗手段的应用（例如，机器人辅助手术的推广）24；以及（iii）全国性的体力活动促进计划（例如，韩国国家健身奖励项目）25。矛盾的是，中低SDI地区（尤其是撒哈拉以南非洲）的ASMR和ASDR呈上升趋势（EAPC：+0.86；+0.77），这与卫生系统资源受限及缺乏预防性政策密切相关26。这种分层现象与世界卫生组织《2022年非传染性疾病全球报告》一致，凸显了低收入和中等收入国家（LMICs）亟需通过以下措施加强癌症防控：建立基于人群的癌症登记系统、扩大基于证据的癌症筛查项目，以及提供综合性的姑息治疗服务27。

SDI负担相关性（ASMR ρ = 0.7560；ASDR ρ = 0.7364）揭示了社会经济发 展对归因于LPA的肿瘤所具有的矛盾影响 。高SDI地区通过加强筛查和靶向治疗实现了显著的死亡率下降（EAPC = -1.42），但与此同时，由于西化饮食和久坐职业模式，肥胖相关恶性肿瘤（如乳腺癌/结直肠癌）却呈上升趋势21,22,28。东亚特别是中国，记录了因体力活动不足导致的死亡和伤残调整生命年（DALYs）的最高绝对数量，这可能部分反映了其庞大的人口规模和人口结构特征29,30。加勒比和太平洋地区部分国家的数据异常值，可能反映了暴露分布、人口结构、癌症检出能力、登记系统的完整性以及GBD模型假设等多因素的综合作用31。由于这些因素在本研究分析中未被直接验证，因此仅作为可能的背景解释进行讨论，而非确认的作用机制32,33。

全球范围内，女性因久坐行为（LPA）导致的肿瘤负担显著更高，2021年年龄标准化死亡率（ASMR）为1.24/10万，年龄标准化残疾调整生命年率（ASDR）为25.46/10万，均超过男性（分别为0.84/10万和15.03/10万），这主要归因于乳腺癌（BC）的高发病率34。LPA增加乳腺癌死亡风险（HR = 1.22，95% CI：1.05–1.42），而参与非职业性体力活动（PA），无论活动类型或强度如何，均在不同程度上降低乳腺癌的发病风险35,36。既往研究提出激素、代谢和炎症通路可能是体力活动与乳腺癌风险之间的关联机制；然而，本研究基于全球疾病负担（GBD）的分析并未直接检验这些机制37。尽管如此，全球女性身体活动不足的流行率仍比男性高35.5%（女性不遵守世卫组织指南的比例为31.7%，男性为23.4%）8，在社会经济发展水平（SDI）较低的地区，这一问题因文化限制（着装限制使体力活动概率降低37%）和性别化的照护负担（每日家务劳动差异达4.3小时，导致体力活动减少29%）而进一步加剧38。

由低体力活动（LPA）导致的肿瘤在全球70至84岁人群中达到高峰，这与肿瘤进展及年龄相关的代谢功能下降一致39,40。老年男性经调整的年龄标化死亡率/年龄标化发病率（ASMR/ASDR）的上升幅度较小，与持续参与低强度活动（如园艺、步行）相关；相比之下，女性易感性更高，因其每年发生肌肉减少症（1%–2%的肌肉流失）且骨骼肌肉系统共病率较高，从而加速了对LPA相关风险的易感性41,42。这些发现提示，在解读由低体力活动所致疾病负担时，应考虑年龄特异性模式。

人口因素成为归因于LPA的肿瘤死亡率上升（88.44%）和伤残调整生命年（DALYs）增加（131.53%）的主要驱动因素。尽管在高SDI地区，流行病学转变使疾病负担降低了-123.04%，但在低SDI地区，人口老龄化和流行病学转变共同导致疾病负担加重（综合贡献率为36.33%）。这些发现表明，正处于人口结构转型阶段的发展中国家（例如生育率下降、预期寿命延长）若未能同步建立全面的癌症预防体系，可能面临传染病与非传染性疾病双重负担的挑战43。

健康不平等分析表明，尽管绝对差距和相对差距有所缩小（SII：1.45→1.11/10万；CII：0.30→0.20，1990年至2021年），高SDI与低SDI地区之间的年龄标化死亡率（ASMR）差异仍持续存在（>1/10万）。导致这种不平等的三大主要障碍包括：（i）基础设施差异：高SDI国家或地区的健身设施数量是低SDI地区的五倍。在印度科拉尔，人均休闲空间仅为0.4 m2，远低于高SDI地区人均3.0–4.0 m2的标准，且大多数设施集中在城市中心，造成空间分布不均，限制了健康资源的公平可及性44。（ii）健康教育差距：仅有30%的低SDI地区学校将身体活动（PA）纳入必修课程（实施率<50%），而高SDI国家则普遍实施标准化的学校健康项目（每周150分钟活动）并配备专职健康督导人员8。（iii）资源分配失衡：占全球人口>10%的低SDI地区仅获得全球卫生支出的0.4%。与此同时，国际卫生发展援助（DAH）用于非传染性疾病预防（包括癌症防控）的资金极为有限，这种差异化的资金分配模式进一步加剧了疾病负担的地理集中趋势45。

归因于低体力活动（LPA）的肿瘤通过BAPC模型预测将呈现全球范围内的下降趋势（2045年年龄标化死亡率：0.95/10万，95%UI 0.88–1.03；年龄标化伤残调整生命年率：18.86/10万，16.99–20.72）。尽管如此，低社会人口指数（SDI）地区仍持续面临医疗保健不平等问题。这些发现支持在癌症风险因素监测和预防规划中优先关注体力活动不足的问题46，特别是针对老年人群、女性以及年龄标化发病率上升的地区47。然而，具体的干预策略应根据当地资源进行调整，并在推广为广泛政策之前通过实施性研究加以评估48。本分析有助于识别可能需要加强监测的人群和地区，但并未直接检验任何特定干预措施的有效性。

然而，本研究仍存在若干局限性，需加以考虑。首先，本研究依赖全球疾病负担（GBD）模型估算数据，而非原始的个体水平数据，其估计精度可能因各国数据可及性、登记系统的完整性以及报告质量的不同而存在差异49。其次，GBD 中体力活动暴露的部分数据来源于调查问卷，可能受到回忆偏倚、社会期望偏倚以及不同地区测量工具差异的影响。第三，GBD 中归因于低水平体力活动的肿瘤类别仅限于结直肠癌和女性乳腺癌50，因此不能代表所有恶性肿瘤。第四，暴露定义未能充分区分职业性、家务性、交通相关以及闲暇时间的体力活动，而这些不同类别的体力活动与癌症结局的关联可能各不相同。第五，社会经济状况的比较可能受到各国癌症检出率、诊断能力以及数据可及性差异的影响。最后，BAPC 的预测结果依赖于历史趋势和模型假设，因此对于远离实际观测时段的估计结果应谨慎解读。

总之，在全球疾病负担归因框架中，低体力活动仍然是一个重要的可改变风险因素，其估计的归因负担在性别、年龄、地理区域和社会经济水平方面存在显著差异。尽管高社会人口指数（SDI）地区通过技术创新降低了疾病负担，但低SDI地区仍面临人口增长和系统性健康不平等的双重挑战。未来的策略应优先考虑分层干预、跨部门协作以及以技术为驱动的解决方案，以完善全球癌症预防框架，并特别关注女性、老年人群以及中低收入国家的独特需求。本研究为全球公共卫生政策制定提供了关键证据，强调必须将促进身体活动纳入国家癌症控制战略的核心组成部分。

披露

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作者无任何利益冲突需要披露。

致谢

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我们感谢全球疾病负担研究（GBD 2021）协作组成员在归因于LPA流行病学的肿瘤研究方面所做出的贡献，该研究得益于健康指标与评估研究所（IHME）提供的开放获取数据。本工作得到了京鼎医疗科技（提供JD_GBDR软件授权及关键数据处理）的支持，并由Home for Researchers（www.home-for-researchers.com）提供语言编辑服务。本研究受江苏省中医药科学技术发展计划项目（QN202513）以及南京中医药大学第二附属医院院内科研基金项目（SEZRC202504、SEZJY202505）资助。

材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
贝叶斯年龄-时期-队列（BAPC）R 包R 基金会 / CRAN 仓库 https://cran.r-project.org/用于贝叶斯年龄-时期-队列预测分析。 
CSV 数据文件健康指标与评估研究所（IHME）不适用从 GBD 2021 结果工具导出的疾病负担数据集，用于后续分析。
dplyr R 包R 基金会 / CRAN 仓库https://cran.r-project.org/package=dplyr用于在 R 中进行数据操作和清洗。
GBD 2021 数据输入源工具健康指标与评估研究所（IHME）https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021GBD 数据源文档的公共仓库。
ggplot2 R 包R 基金会 / CRAN 仓库https://cran.r-project.org/package=ggplot2用于时间趋势和不平等分析的图形可视化。 
全球疾病负担（GBD）2021 结果工具健康指标与评估研究所（IHME）https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/公共数据库，用于提取死亡数、伤残调整生命年（DALYs）、年龄标化死亡率（ASMR）和年龄标化残疾发病率（ASDR）数据。 
INLA R 包R-INLA 项目https://www.r-inla.org/用于年龄-时期-队列模型中的贝叶斯推断。 
JD_GBDR 软件 京鼎医学科技有限公司版本 2.37.1用于 GBD 疾病负担估算、分解分析和标化率可视化。
Joinpoint 回归程序（版本 5.3.0）美国国家癌症研究所（NCI）https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/download用于 Joinpoint 回归分析、年度变化百分比（APC）和平均年度变化百分比（AAPC）估算。 
Microsoft Excel微软公司https://www.microsoft.com/excel用于在分析前整理和清洗导出的 CSV 数据集。 
个人计算机工作站任何标准计算工作站不适用推荐最低配置：8 GB 内存，Windows 10/11 或 macOS 操作系统，用于统计分析和预测。
R 统计软件（版本 4.4.2）统计计算 R 基金会https://www.r-project.org/用于统计分析、EAPC 计算、不平等分析、可视化以及贝叶斯年龄-时期-队列建模。 
RStudio 桌面版Posit 软件公司，PBChttps://posit.co/download/rstudio-desktop/R 分析的集成开发环境。  

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