Un flujo de trabajo analítico basado en GBD 2021 para estimar la carga global de neoplasias atribuible a una baja actividad física

Resumen

Este protocolo demuestra un flujo de trabajo reproducible para extraer, procesar, analizar y visualizar estimaciones GBD 2021 de neoplasias atribuibles a baja actividad física. El flujo de trabajo permite a los investigadores evaluar indicadores de carga, tendencias temporales, componentes de descomposición, desigualdades socioeconómicas y proyecciones basadas en modelos utilizando datos estandarizados a nivel poblacional.

Resumen

Este protocolo describe un flujo de trabajo analítico reproducible para estimar la carga global de neoplasias atribuible a baja actividad física utilizando datos de la Carga Global de Enfermedades 2021. El flujo de trabajo incluye la extracción de datos de la Herramienta de Resultados GBD, definición de resultados elegibles y categorías de exposición, estimación de muertes, años de vida ajustados por discapacidad y tasas estandarizadas por edad, análisis de tendencias temporales utilizando el cambio porcentual anual estimado y regresión de punto de unión, análisis de descomposición, evaluación de desigualdad socioeconómica y proyección bayesiana de periodos de edad y cohorte. El protocolo también describe cómo interpretar intervalos de incertidumbre, componentes de descomposición y métricas de desigualdad en el contexto de estimaciones modeladas a nivel poblacional. Como aplicación representativa, el flujo de trabajo se aplicó al cáncer colorrectal y al cáncer de mama femenino atribuible a baja actividad física en 204 países y territorios desde 1990 hasta 2021, con proyecciones hasta 2045. Este protocolo puede adaptarse a otros pares riesgo-resultado de GBD cuando los investigadores necesitan un enfoque estructurado para la estimación de la carga atribuible al riesgo, caracterización de tendencias, evaluación de desigualdad y análisis de proyecciones.

Introducción

Las neoplasias representan una categoría significativa de enfermedades no transmisibles (EMN) que contribuyen a la mortalidad y discapacidad globales, lo que supone un desafío crítico de salud pública a nivel mundial. Los datos de Globocan 2022 revelaron 19,96 millones de nuevos casos de neoplasia y 9,74 millones de muertes en todo el mundo, siendo los cánceres de pulmón, mama (femenino) y colorrectal las principales malignidades. Se proyecta que la incidencia de cáncer alcanzará los 35 millones anuales para 2050 (un aumento del 77% respecto a 2022), con países con puntuaciones bajas en el Índice de Desarrollo Humano (IDH) que se proyecta que experimenten un aumento del 142%, impulsado por las transiciones demográficas. La expansión demográfica, el envejecimiento poblacional, los sistemas de cribado deficientes y el acceso restringido al tratamiento en regiones con bajo IDH impulsan estas tendencias, creando un imperativo para una asignación equitativa de los recursos oncológicos^{globales 1}.

La baja actividad física (LPA) es un determinante establecido y modificable para las EMN mayores, que abarcan malignidades, trastornos metabólicos y condiciones neuropsiquiátricas ^2,3,4. La LPA constituye una carga significativa para la salud global, mostrando un aumento de prevalencia estandarizado por edad del 6,6% desde 2000 y contribuyendo al 7,2% de la mortalidad global por todas las causas en 2022 ^5,6. La actividad física moderada (PA) confiere una protección significativa contra los cánceres de mama (HR 0,90; IC 95%: 0,87–0,93), colon (HR 0,84; IC 95%: 0,77–0,91) y rectales (HR 0,87; IC 95%: 0,80–0,95), con reducciones paralelas en la mortalidad específica del^{sitio 7}. Para promover la AP esencial a nivel mundial, numerosos países y regiones han desarrollado directrices nacionales de AP adaptadas a sus contextos específicos (por ejemplo, Canadá, Reino Unido y Estados Unidos), que se han difundido ampliamente a través de organizaciones como la Organización Mundial de la Salud (OMS) y la Unión Europea. Lamentablemente, solo el 72,5% de los adultos a nivel mundial cumplen los niveles mínimos recomendados de PA establecidos en las directrices de salud^{pública 8}.

Mitigar la baja carga de neoplasia atribuible a la actividad física es fundamental para alcanzar el objetivo 2030 del Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU: reducción de un tercio en la mortalidad prematura por EMN mediante la prevención y el cuidado⁹. Generar evidencia sólida para esclarecer la relación entre la LPA y las neoplasias es esencial para orientar futuras políticas sanitarias. El Estudio Global de Carga de Enfermedades, Lesiones y Factores de Riesgo 2021 (GBD 2021) proporciona estimaciones comparables a nivel poblacional de mortalidad, años de vida ajustados por discapacidad (DALYs) y carga atribuible al riesgo en 204 países y territorios desde 1990 hasta 2021 utilizando enfoques epidemiológicos estandarizados. En GBD 2021, las estimaciones de enfermedades y lesiones cubren 371 enfermedades y lesiones, mientras que el análisis de factores de riesgo estima la exposición, el riesgo relativo, las fracciones atribuibles a la población y la carga atribuible para 88 factores^{de riesgo 10}. Sin embargo, menos estudios han proporcionado un flujo de trabajo escalonado y reproducible para extraer datos de neoplasia atribuibles a baja actividad física GBD 2021 y aplicar análisis de tendencia, descomposición, desigualdad y proyección dentro de un mismo protocolo. Este manuscrito aborda esta carencia metodológica detallando los procedimientos de extracción de datos, definición de variables, modelado estadístico e interpretación para este par riesgo-resultado específico de GBD. Este protocolo describe un análisis secundario reproducible de las estimaciones de GBD 2021 para neoplasias atribuibles a baja actividad física en 204 países y territorios desde 1990 hasta 2021, con proyecciones hasta 2045. Los objetivos eran cuantificar las muertes, los DALYs, las tasas estandarizadas por edad, las tendencias temporales, los componentes de descomposición, las desigualdades socioeconómicas y la carga proyectada, sin inferir causalidad a nivel individual ni efectos de intervención directa.

Este flujo de trabajo se eligió porque integra varios componentes analíticos complementarios en un único marco reproducible. En comparación con estudios que solo informan estimaciones descriptivas de GBD o métricas de tendencia individuales, este protocolo combina estimación de carga, EAPC, regresión de punto de unión, análisis de descomposición, evaluación de desigualdad y proyección BAPC, permitiendo a los usuarios examinar no solo la magnitud de la carga, sino también los cambios temporales, los factores demográficos, los gradientes socioeconómicos y las tendencias futuras. El protocolo es aplicable a investigadores que realicen análisis secundarios de estimaciones atribuibles al riesgo de GBD, especialmente cuando el objetivo es comparar patrones de carga a lo largo del tiempo, sexo, grupos de edad, países, regiones o categorías de IDS.

Protocolo

Este estudio utilizó estimaciones a nivel poblacional de GBD 2021 disponibles públicamente y desidentificadas. No se accedió a datos individuales de participantes humanos. El estudio GBD 2021 recibió una exención de consentimiento informado por parte de la Junta de Revisión Institucional de la Universidad de Washington; por lo tanto, no se requirió una aprobación ética institucional adicional para este análisis secundario.

NOTA: Este protocolo describe un flujo de trabajo reproducible para realizar un análisis secundario de las estimaciones GBD 2021 para^{neoplasias 11} atribuibles a baja actividad física. El flujo de trabajo incluye extracción de datos, definición de variables, estimación de carga, análisis temporal de tendencias, análisis de descomposición, evaluación de desigualdad y proyección bayesiana de periodos de edad y cohortes. Los resultados se presentan para ilustrar la aplicación del protocolo en lugar de establecer una relación causal primaria. El flujo de trabajo analítico constó de seis pasos secuenciales: extracción de estimaciones de GBD 2021, definición de exposición, resultados de la enfermedad y estratos de SDI, estimación de muertes, DALYs, tasa de mortalidad estandarizada por edad (ASMR) y tasa DALYs estandarizada por edad (ASDR), análisis de tendencias temporales utilizando el cambio porcentual anual estimado (EAPC) y análisis de regresión de puntos de unión, análisis de descomposición e desigualdad, y proyección bayesiana por periodo de edad y cohorte hasta 2045. Cada resultado y figura se generó a partir de uno de estos pasos analíticos vinculados.

1. Identificación y acceso a fuentes de datos

1. Accede a la herramienta de resultados Global Burden of Disease (GBD) 2021.
   1. Abre un navegador web y accede a la Herramienta de Resultados de la Carga Global de Enfermedades en https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/.
   2. Selecciona GBD 2021 como la versión del estudio entre las opciones disponibles del conjunto de datos.
   3. Selecciona Factores de Riesgo en el menú de jerarquía de causas.
2. Define los resultados de la enfermedad y los factores de riesgo.
   1. Selecciona las neoplasias como categoría de enfermedad.
   2. Selecciona la baja actividad física como factor de riesgo.
   3. Seleccione los años de vida ajustados por discapacidad y muertes (DALYs) como medidas de resultado.
3. Especifica población, geografía y periodo de tiempo.
   1. Selecciona ambos sexos, Masculino y Femenino , por separado para análisis específicos por sexo.
   2. Selecciona todos los grupos de edad disponibles ≥25 años.
   3. Selecciona los 204 países y territorios.
   4. Establece el periodo de análisis de 1990 a 2021.
4. Extraer medidas de resultado estandarizadas por edad.
   1. Habilitar la estandarización por edad utilizando el estándar de población GBD 2021.
   2. Selecciona la tasa de mortalidad estandarizada por edad (ASMR) y la tasa DALYs estandarizada por edad (ASDR) como variables de salida.
   3. Incluir intervalos de incertidumbre (UI) del 95% para todas las estimaciones extraídas.
   4. Exporta los datos extraídos en formato CSV para el análisis posterior.
   5. Para la reproducibilidad, utilice las siguientes selecciones de la Herramienta de Resultados de GBD: versión del estudio: GBD 2021; Contexto: Factores de riesgo; riesgo: baja actividad física; causa: Neoplasias; medidas: Muertes y AVI; métricas: Número y Tasa; edades: Estandarizadas por edad y todos los grupos de edad disponibles de 5 años de ≥ 25 años; sexos: Ambos, masculino y femenino; ubicaciones: Global, 21 regiones GBD, regiones SDI y 204 países y territorios; años: 1990–2021.
   6. Exporta la estimación media, el intervalo de incertidumbre inferior y el intervalo de incertidumbre superior para cada estrato en formato CSV.
5. Obtener datos estratificados por índice sociodemográfico (IDS).
   1. Permitir la estratificación mediante el Índice Sociodemográfico (IDS).
   2. Extrae datos específicos de ASMR y ASDR específicos para SDI para análisis comparativos.
6. Accede a las fuentes de datos subyacentes.
   1. Accede a la herramienta de fuentes de entrada de datos GBD 2021 en https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021.
   2. Revisa la documentación disponible públicamente que describa fuentes de datos primarias, incluidos sistemas de registro civil, encuestas poblacionales, historiales médicos y registros de enfermedades.

2. Definición de variables clave y criterios de clasificación

1. Define las neoplasias.
   1. Defina las neoplasias como tumores malignos según la jerarquía de causas de la Global Burden of Disease (GBD) 2021.
   2. Incluir únicamente neoplasias malignas caracterizadas por proliferación celular descontrolada resultante de una desregulación genética y epigenética.
   3. Excluir las neoplasias benignas de todos los análisis.
2. Define baja actividad física.
   1. Define la intensidad de la actividad física usando valores metabólicos equivalentes a la tarea (MET), donde 1 MET equivale a un consumo de oxígeno de 3,5 mL O₂/kg/min en reposo.
   2. Calcula los niveles semanales de actividad física utilizando el total de minutos de MET por semana.
   3. Clasificar los niveles de actividad física en cuatro^{categorías 12,13}:
      Menos de 600 minutos MET-por semana.
      De 600 a 3.999 minutos MET-por semana.
      De 4.000 a 7.999 minutos MET-minuto por semana.
      8.000 o más minutos MET por semana.
   4. Definir baja actividad física como menos de 4.000 minutos MET por semana, en coherencia con la metodología de atribución de riesgos GBD 2021.
      NOTA: Este corte fue adoptado de la definición de atribución de riesgo GBD 2021 y no fue seleccionado de novo en el presente estudio. Se utilizó para mantener la coherencia con el marco de evaluación comparativa de riesgos del GBD y la comparabilidad con otras estimaciones basadas en el GBD.
3. Define SDI.
   1. Definamos el IDS como un indicador compuesto que va de 0 a 1.
   2. Calcular el IDS utilizando la media geométrica de la renta per cápita estandarizada, el nivel educativo y la tasa de fertilidad en personas menores de 25 años.
   3. Clasificar países y regiones en cinco categorías de^{IDS: 14}: Bajo, Bajo-Medio, Medio, Alto-Medio y Alto.
   4. Asignar países a una de las 21 regiones GBD basándose en la estratificación SDI.
4. Define las neoplasias atribuibles a baja actividad física.
   1. Identificar neoplasias atribuibles a baja actividad física utilizando el marco de evaluación comparativa de riesgos GBD 2021.
      1. Dentro de este marco, operacionalizar la baja carga atribuible a la actividad física combinando distribuciones de exposición, riesgos relativos riesgo-resultado y el nivel teórico mínimo de exposición al riesgo para estimar las fracciones atribuibles a la población. Luego, aplícalo a muertes y DALYs para resultados de neoplasia elegibles.
   2. Incluir el cáncer colorrectal y el cáncer de mama femenino como resultados de neoplasia atribuibles a una baja exposición a la actividad física.
      NOTA: Por tanto, en este estudio, las neoplasias atribuibles a baja actividad física se refieren únicamente al cáncer colorrectal y al cáncer de mama femenino según la definición del marco de evaluación comparativa de riesgo GBD 2021, y no a todos los tumores malignos.

3. Estimación de la carga global de neoplasias atribuible a baja actividad física.

1. Extrae indicadores de carga de enfermedades.
   1. Datos de muertes por importación y años de vida ajustados por discapacidad (DALYs) para neoplasias atribuibles a baja actividad física de la Herramienta de Resultados de la Carga Global de Enfermedades (GBD) 2021, siguiendo el marco estándar de evaluación comparativa de riesgos del GBD.
   2. Extraiga las tasas de mortalidad estandarizadas por edad (ASMR) y las tasas DALYs estandarizadas por edad (ASDR) por cada 100.000 habitantes utilizando la población estándar GBD 2021.
   3. Mantener los intervalos de incertidumbre correspondientes del 95% para todas las estimaciones extraídas, tal como proporciona la metodología GBD 2021.
2. Calcula los años de vida ajustados por discapacidad.
   1. Define los años de vida ajustados por discapacidad (DALYs) como la suma de los años de vida perdidos (YLLs) y los años vividos con discapacidad (YLDs), siguiendo las definiciones estándar de GBD.
   2. Calcular los YLLs multiplicando la mortalidad específica por edad por la esperanza de vida de referencia especificada en la tabla de vida GBD 2021.
   3. Calcular las YLDs multiplicando los casos incidentes por los pesos de discapacidad específicos de la enfermedad y la duración de la enfermedad, tal y como se describe en la metodología GBD.
   4. Verifica que los valores DALY calculados correspondan a las estimaciones reportadas por GBD 2021.

4. Análisis de tendencias temporales

1. Estima el porcentaje^{anual de variación 15,16}.
   1. Importar datos ASMR y ASDR al software R (versión 4.4.2).
   2. Aplicar la transformación logarítmica natural a las tasas estandarizadas por edad.
   3. Ajustar modelos de regresión lineal con el año natural como variable independiente para evaluar tendencias temporales, siguiendo métodos establecidos de análisis de tendencias epidemiológicas.
   4. Calcular el cambio porcentual anual estimado (EAPC) a partir de la pendiente de regresión utilizando la transformación exponencial estándar.
   5. Clasificar las tendencias como alcistas, decrecientes o estables en función de si el intervalo de confianza del 95% del EAPC está por encima, por debajo o incluye cero.
2. Realizar análisis de regresión de puntos de unión.
   1. Abrir el Programa de Regresión de Punto de Enlace (versión 5.3.0; Instituto Nacional del Cáncer).
   2. Importa conjuntos de datos ASMR y ASDR al software.
   3. Seleccione un modelo de regresión log-lineal para el análisis de tendencias, coherente con las directrices metodológicas de^{Joinpoint 17}.
   4. Especifica un mínimo de 0 y un máximo de 6 puntos de unión.
   5. Selecciona el método del Criterio de Información Bayesiano Basado en Datos (BIC) con optimización BIC ponderada para determinar los puntos de unión óptimos.
      1. Selecciona el máximo de seis puntos de unión según la duración de la serie temporal anual de 1990 a 2021 y las recomendaciones predeterminadas del Programa de Regresión de Puntos de Unión.
      2. Determina el número final de puntos de unión mediante el BIC basado en datos.
   6. Ejecuta el análisis para calcular el cambio porcentual anual (APC) y el cambio porcentual anual medio (AAPC) con intervalos de confianza del 95%. Para estratos con datos escasos o estimaciones anuales inestables, los APC específicos de cada segmento se interpretaron con cautela y no se enfatizaron a menos que la tendencia ajustada estuviera respaldada por intervalos de incertidumbre correspondientes y fuera epidemiológicamente plausible.
   7. Exportar los resultados de APC y AAPC para análisis posteriores.
      NOTA: EAPC y regresión de punto de unión se usaron para propósitos diferentes. EAPC proporcionó una estimación resumida única de la tendencia log-lineal media entre 1990 y 2021, mientras que la regresión de punto de unión identificó periodos de calendario en los que la tasa de cambio se desplazó y estimó APCs específicos de segmento. Por ello, se utilizó EAPC para la comparación general entre estratos, mientras que la regresión de punto de unión se empleó para describir patrones de flexión temporal.

5. Análisis de descomposición

1. Prepara entradas de descomposición.
   1. Estratificar los datos de mortalidad y DALY por grupo de edad, año natural y región geográfica.
   2. Importar conjuntos de datos estratificados en JD_GBDR software (versión 2.37.1).
2. Realizar análisis de descomposición.
   1. Descomponer los cambios en la mortalidad y los DALYs entre puntos temporales seleccionados en componentes de envejecimiento, crecimiento poblacional y cambio epidemiológico utilizando métodos de descomposición^{establecidos 18}.
   2. Cuantificar la contribución de cada componente a los cambios generales en la carga de la enfermedad.
      1. Interpretar las contribuciones porcentuales como la contribución proporcional del envejecimiento, el crecimiento poblacional y el cambio epidemiológico al cambio neto de muertes o DALYs entre dos puntos temporales.
      2. Pueden producirse valores que superen el 100% o valores negativos cuando un componente aumenta la carga mientras otro la compensa; interpreta estos valores como efectos matemáticos de descomposición en lugar de efectos biológicos directos.
   3. Resultados de descomposición de exportaciones para análisis globales, a nivel SDI y regionales GBD.

6. Análisis de desigualdad en salud

1. Prepara los datos para la evaluación de la desigualdad.
   1. Clasificar todos los países y territorios según sus valores de IDS, de menor a más alto.
   2. Importar ASMR y ASDR al software R (versión 4.4.2).
2. Calcula el índice de pendiente de desigualdad.
   1. Asignar un rango socioeconómico relativo a cada país basado en la distribución acumulada de la población entre los estratos del IDS.
   2. Ajusta un modelo de regresión lineal ponderada con ASMR o ASDR como variable dependiente y rango relativo SDI como variable independiente.
   3. Calcular el índice de pendiente de desigualdad (SII) como la diferencia absoluta en la carga de la enfermedad entre los extremos más alto y el más bajo del gradiente SDI, siguiendo la metodología establecida de análisis de desigualdad.
3. Calcula el índice de concentración.
   1. Construye curvas de concentración representando las proporciones acumuladas de ASMR o ASDR frente a las proporciones poblacionales acumuladas clasificadas por IDS.
   2. Calcula el índice de concentración (CII) como el doble del área entre la curva de concentración y la línea de igualdad.
   3. Interpretar valores CII cercanos a cero como baja desigualdad y valores cercanos a −1 o +1 como un aumento de la desigualdad relativa, consistente con los métodos estándar de economía sanitaria¹⁹.
4. Estima la incertidumbre para métricas de desigualdad.
   1. Para la SII, derivar intervalos de confianza del 95% a partir del modelo de regresión ponderada utilizando pesos poblacionales a nivel de país.
   2. Para CII, estimar intervalos de confianza del 95% usando remuestreo bootstrap de países y territorios con reemplazo.
   3. Cuando haya extracciones posteriores disponibles, repita los cálculos SII y CII entre los extractos y reporta los percentiles 2,5 y 97,5 como intervalos de incertidumbre.

7. Modelado bayesiano de periodos de edad y cohortes

1. Prepara los datos de entrada para la proyección.
   1. Organizar las muertes específicas por edad, los DALYs y los datos poblacionales correspondientes por grupo de edad de 5 años y año natural desde 1990 hasta 2021.
   2. Asegurar la coherencia de las definiciones por grupos de edad y los intervalos de tiempo a lo largo de todo el periodo de observación.
2. Aplicar el modelo bayesiano de periodo-cohorte²⁰.
   1. Importar los conjuntos de datos específicos de carga y población por edad en R utilizando un marco bayesiano de modelado de periodos de edad y cohortes.
   2. Especificar los efectos de edad, periodo y cohorte como efectos aleatorios estructurados, utilizando priores de segundo orden por caminata aleatoria para suavizar grupos de edad, periodos del calendario y cohortes de nacimiento adyacentes.
   3. Genera estimaciones posteriores de tasas específicas por edad y luego calcula el ASMR y ASDR proyectados utilizando la población estándar GBD 2021.
   4. Evalúa el ajuste del modelo comparando estimaciones ajustadas con las estimaciones observadas durante el periodo histórico.
   5. Realizar la validación interna reteniendo los años observados más recientes, ajustando el modelo y comparando estimaciones predichas con valores observados.
3. Genera proyecciones futuras.
   1. Pronostic tasas de mortalidad estandarizadas por edad y tasas DALYs estandarizadas por edad para neoplasias atribuibles a baja actividad física entre 2022 y 2045.
   2. Extrae estimaciones medias a posteriori y los correspondientes intervalos de incertidumbre del 95% para todos los resultados proyectados. Evalúa la incertidumbre de proyección utilizando intervalos posteriores del 95% de incertidumbre e interpreta estimaciones más alejadas del periodo observado con creciente precaución.
   3. Exporta los resultados de las proyecciones para visualización e informes.

8. Análisis estadístico

1. Realiza un análisis estadístico general.
   1. Importa todos los conjuntos de datos limpios al software R (versión 4.4.2).
   2. Utiliza el software R para realizar todos los análisis estadísticos y generar cifras y tablas.
   3. Establezca la significación estadística en un valor p bilateral inferior a 0,05 para todos los análisis.
2. Realizar análisis especializados de GBD.
   1. Importar conjuntos de datos con formato GBD en JD_GBDR software (versión 2.37.1).
   2. Utiliza el software JD_GBDR para realizar cálculos de carga de enfermedades, análisis de descomposición y visualizaciones estandarizadas de tasas según las convenciones analíticas del GBD.
3. Realizar análisis de regresión de puntos de unión.
   1. Descargue e instale el Programa de Regresión Joinpoint (versión 5.3.0) desde la página web del Instituto Nacional del Cáncer (https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/download).
   2. Importar conjuntos de datos de tasas de mortalidad estandarizadas por edad y DALYs estandarizados por edad en el software Joinpoint.
   3. Seleccione un modelo de regresión log-lineal y ejecute un análisis de regresión de puntos de unión para evaluar tendencias temporales, siguiendo la metodología del Programa de Regresión de Punto de Unión.
   4. Estimaciones de tendencias de exportación, incluyendo el cambio porcentual anual y el cambio porcentual medio anual, con intervalos de confianza correspondientes del 95%.
      NOTA: Todos los análisis se realizaron utilizando la versión 4.4.2 del software R, la versión 5.3.0 del Programa de Regresión de Punto de Unión, y JD_GBDR versión 2.37.1. Los principales entornos analíticos incluyeron modelos EAPC log-lineales, regresión de puntos de unión con 0–6 puntos de unión seleccionados por el Criterio de Información Bayesiano basado en datos, descomposición en componentes de envejecimiento, crecimiento poblacional y cambio epidemiológico, regresión ponderada para SII, remuestreo bootstrap o extraciones posteriores para incertidumbre CII, y proyección bayesiana de periodo de edad-cohorte hasta 2045.

Resultados

La implementación exitosa de este protocolo debería generar un conjunto completo de estimaciones armonizadas derivadas del GBD entre ubicaciones, años, sexos, grupos de edad, medidas y métricas predefinidas. Los resultados esperados incluyen estimaciones de carga estandarizadas por edad y específicas por edad con intervalos de incertidumbre del 95%, estimaciones de tendencias de EAPC y puntos de unión, componentes de descomposición, métricas de desigualdad SII y CII, y proyecciones basadas en BAPC con intervalos de incertidumbre posteriores. Una implementación subóptima se indica por estratos ausentes, etiquetas de edad o ubicación inconsistentes, incapacidad para reproducir estimaciones reportadas por GBD tras la limpieza de datos, modelos de punto de unión inestables en estratos dispersos o intervalos de proyección poco creíbles.

Carga global de neoplasias atribuible a la LPA
En 2021, las neoplasias atribuibles a LPA representaron 87.440 muertes globales (IC 95%: 48.636–125.811), lo que supone un aumento del 95,73% respecto a la línea base de 1990 (44.675; UI 95%: 24.963–64.997) (Tabla 1, Tabla Suplementaria 1). Tras ajustar por diferencias en la estructura de edad poblacional, el ASMR disminuyó de 1,32 (UI 95%: 0,75–1,92) a 1,06 (UI 95%: 0,59–1,52) por cada 100.000 entre 1990 y 2021. El aumento simultáneo de muertes absolutas y la disminución del ASMR indica que el crecimiento poblacional y el envejecimiento aumentaron el número total de muertes, mientras que la tasa de mortalidad estandarizada por edad disminuyó con el tiempo. Esta reducción significativa fue corroborada por un EAPC de -0,79 (IC 95%: -0,83 a -0,75) y un AAPC de -0,70 (IC 95%: -0,73 a -0,68) (Tabla 1, Tabla Suplementaria 2). El modelado de regresión de puntos de unión identificó cinco puntos de inflexión temporales en trayectorias ASMR (1994, 2004, 2007, 2014 y 2018) mediante análisis de regresión lineal segmentada (Figura 1, Tabla suplementaria 2).

De manera similar, los DALYs relacionados con neoplasias atribuibles a LPA aumentaron aproximadamente un 84,79% desde 944.286 (UI 95%: 505.737–1.389.544) en 1990 hasta 1.744.944 (UI 95%: 908.799–2.545.345) en 2021 (Tabla 2, Tabla Suplementaria 1). A pesar del aumento de las cargas absolutas, el ASDR disminuyó de 25,16 (UI 95%: 13,67–37,09) a 20,50 (UI 95%: 10,73–29,89) por 100.000 habitantes durante 1990–2021, lo que supone una reducción del 18,51% (UI 95%: -26,10 a -10,09). Esta atenuación secular fue paralela a tendencias temporales significativas (EAPC: -0,76, IC 95%: -0,82 a -0,70; AAPC: -0,68, IC 95%: -0,72 a -0,64) (Tabla 2, Tabla Suplementaria 2). La regresión de puntos de unión confirmó puntos de inflexión de tendencia en 1994, 2004, 2007, 2014 y 2018 (Figura 1, Tabla suplementaria 2).

En 2021, el CRC constituyó el principal contribuyente a las neoplasias atribuibles a la mortalidad por LPA, mostrando un ASMR de 0,87 (IC 95%: 0,55–1,19) por cada 100.000 habitantes, mientras que las mujeres BC manifestaron un ASMR comparativamente más bajo de 0,19 (UI 95%: 0,04–0,34) por cada 100.000. De 1990 a 2021, todos los subtipos de neoplasias mostraron tendencias decrecientes de mortalidad, caracterizadas por EAPC de -0,82 (IC 95%: -0,86 a -0,78) y AAPC de -0,72 (IC 95%: -0,74 a -0,70) para CCR, y valores correspondientes de -0,66 (IC 95%: -0,72 a -0,61) y -0,56 (IC 95%: -0,58 a -0,55) para BC. Estos patrones temporales en la ASDR paralelizaban las trayectorias de la ASMR en todos los subtipos de enfermedades, siendo la CRC la que mostró las reducciones más pronunciadas (disminución del ASDR: 20,34%, UI 95%: -27,99 a -10,82) (Tabla 1, Tabla 2, Tabla Suplementaria 3, Figura Suplementaria 1). Para mejorar la legibilidad, el texto principal se centra en los hallazgos globales, específicos por sexo y estratificados por IDS, mientras que estimaciones detalladas a nivel de país y región se presentan en los materiales complementarios.

Carga global de neoplasias atribuible a la LPA: estratificación por edad sexual
La carga global de enfermedades de neoplasias atribuible a la LPA mostró una distribución de edad unimodal característica con escalada inicial seguida de un descenso gradual, afectando de manera desproporcionada a las mujeres. En 2021, las tasas de mortalidad alcanzaron su máximo entre 80 y 84 años para ambos sexos, mientras que los DALY alcanzaron su punto álgido antes, a los 70–74 años. ASMR y ASDR mostraron una elevación progresiva con el avance de la edad, alcanzando niveles máximos en poblaciones mayores. Cabe destacar que la desaceleración de los incrementos relacionados con la edad y las reducciones absolutas se limitaron a los hombres mayores. Las mujeres mantuvieron ratios de tasas elevados en todos los estratos de edad, con patrones epidemiológicos congruentes con las observaciones de 1990 (Figura 2, Tabla Suplementaria 4, Tabla Suplementaria 5, Figura Suplementaria 2).

Las neoplasias atribuibles a la LPA mostraron un aumento de la mortalidad global y de las cargas de DALY entre 1990 y 2021. Los hombres mostraron mayores aumentos proporcionales [mortalidad: 131,61% (UI 95%:94,52–176,46); DALYs: 114,23% (95% UI:79,34–157,63)] frente al marcado crecimiento absoluto de la carga femenina: mortalidad de 31.792 (IC 95%: 16.647–46.903) a 57.602 (UI 95%: 29.060–85.197) (+81,18%), DALYs de 676.178 (UI 95%: 336.046–992.525) a 1.170.572 (UI 95%: 555.314–1.756.518) (+73,12%). Las mujeres mostraron consistentemente una carga de enfermedad desproporcionadamente mayor que los hombres durante todo el periodo del estudio (Tabla 1, Tabla 2, Tabla Suplementaria 1 y Figura Suplementaria 3). Esta diferencia de sexo debe interpretarse a la luz de la definición de resultado GBD, porque el cáncer de mama femenino se incluye entre las neoplasias atribuibles a baja actividad física, mientras que el cáncer de mama masculino no. Por lo tanto, la mayor carga femenina refleja en parte la composición de la enfermedad, además de posibles diferencias específicas de sexo en exposición, susceptibilidad o acceso a la atención sanitaria. Sin embargo, los ASR atribuibles a la LPA mostraron disminuciones dimorfórficas sexuales: ASMR: Hombres: 0,92 (UI 95%: 0,57–1,30) a 0,84 (UI 95%: 0,52–1,19) /100.000 [EAPC -0,32 (IC 95%: -0,36 a -0,28)]; Mujeres: 1,61 (IC 95%: 0,85–2,38) a 1,24 (UI 95%: 0,62–1,83)/100.000 [EAPC: -0,96 (IC 95%: -1,00 a -0,91))]. ASDR: Hombres: 16,57 (IC 95%: 10,18–22,94) a 15,03 (UI 95%: 9,21–20,93)/100.000 [EAPC -0,37 (IC 95%: -0,43 a -0,32)]; Mujeres: 32,38 (IC 95%: 16,26–47,60) a 25,46 (UI 95%: 12,04–38,21)/100.000 [EAPC -0,89 (IC 95%: -0,95 a -0,83)]. La AAPC confirmó este dimorfismo sexual: ASMR: hombres -0,29 (IC 95%: -0,31 a -0,26), mujeres -0,85 (IC 95%: -0,87 a -0,83); ASDR: hombres -0,31 (IC 95%: -0,35 a -0,29), mujeres -0,78 (IC 95%: -0,79 a -0,76) (Tabla 1, Tabla 2, Figura 1, Figura 3, Tabla Suplementaria 2).

Carga global de neoplasias atribuible a la LPA: Análisis de desagregación sociodemográfica
Las neoplasias atribuibles a la LPA mostraron disparidades socioeconómicas significativas: en 2021, el ASMR demostró un gradiente progresivo de 0,41 (UI 95%: 0,20–0,61) a 1,35 (UI 95%: 0,75–1,95)/100.000 (aumento de 3,3 veces; SDI bajo a alto), paralelo a una escala de ASDR de 8,83 (UI 95%: 4,16–13,49) a 26,52 (UI 95%: 14,13–38,73)/100.000 (3,0 veces). Durante 1990–2021, aunque las tasas globales disminuyeron en general [ASMR EAPC: -0,79(IC 95%: -0,83 a -0,75), EAPC ASDR: -0,76(IC 95%: -0,82 a -0,70)], surgió una heterogeneidad significativa en los quintiles de IDS: las regiones con IDS altos mostraron una atenuación sustancial [ASMR EAPC -1,42 (IC 95%: -1,48 a -1,36); ASDR EAPC -1,40 (IC 95%: -1,47 a -1,33)] en contraste con las cargas crecientes en la SDI baja-media [ASMR EAPC 0,86 (IC 95%: 0,81–0,91); ASDR EAPC 0,77 (IC 95%: 0,73–0,81)] (Tabla 1, Tabla 2, Figura 3).

Entre 1990 y 2021, el IDS mostró correlaciones positivas significativas con el ASMR (ρ = 0,7560, p < 0,001) y el ASDR (ρ = 0,7364, p < 0,001) en 21 regiones de GBD, con tasas aumentando hasta el IDS≈0,8 y luego disminuyendo a niveles más altos (Figura 4). En 2021, estas correlaciones persistieron para ASMR (ρ = 0,6724, p < 0,001) y ASDR (ρ = 0,5938, p < 0,001) en 204 países/territorios, reflejando patrones regionales de GBD. Barbados, Reino Unido, Samoa Americana y Micronesia (Estados Federados de) demostraron valores de ASMR/ASDR que superan sustancialmente las predicciones SDI (Figura 5).

Disparidades geográficas en la carga de neoplasias atribuibles a la LPA
En 2021, las neoplasias atribuibles a la LPA mostraron cargas regionales distintas: más bajas en el sur de Asia (ASMR 0,42/100.000; ASDR 9,05/100.000), África Subsahariana Oriental (0,42; 8,95) y Asia Central (0,48; 9,94), frente a los niveles más altos en Australasia (1,69; 34,88) y Europa Central (1,75; 32,89). Asia Oriental soportó la mayor carga global con 19.608 muertes (UI 95%: 11.453–29.247) y 396.653 DALYs (UI 95%: 224.218–604.269). Entre 1990 y 2021, el sur de África subsahariana y el centro de América Latina mostraron los aumentos más sustanciales de ASMR/ASDR para esta malignidad (Tabla 1, Tabla 2). Las comparaciones regionales y nacionales se interpretaron de forma descriptiva, ya que las estimaciones de GBD pueden variar en precisión entre entornos dependiendo de la disponibilidad y calidad de los datos subyacentes.

Complementando esta perspectiva regional, el análisis a nivel nacional cuantificó aún más las disparidades en la carga de enfermedades: el ASMR más alto se produjo en Mónaco [2,47 (IC 95%: 1,24–3,88)], Reino Unido [2,69 (UI 95%: 1,50–3,82)] y Barbados [3,16 (UI 95%: 1,54–4,92)], mientras que el ASDR más alto se manifestó en Micronesia [61,31 (UI 95%: 27,37–98,65)], Samoa Americana [62,28 (UI 95%: 28,75–101,61)] y Barbados [66,62 (UI 95%: 31,56–104,95)]. Por el contrario, el ASMR más bajo se caracterizó en Tanzania [0,16 (UI 95%: 0,06-–0,30)], Malaui [0,19 (UI 95%: 0,08–0,33)] y Uzbekistán [0,19 (UI 95%: 0,08–0,32)], con un ASDR correspondientemente bajo en Tanzania [3,36 (UI 95%: 1,22–6,12)], Benín [3,97 (UI 95%: 1,58–7,12)] y Malaui [4,25 (UI 95%: 1,60–7,64)]. Cabe destacar que China soportó la mayor carga global con 18.624 muertes (UI 95%: 10.849–27.939) y 375.360 DALYs (UI 95%: 211.389–574.711). Durante 1990 y 2021, Austria, San Marino y Bélgica lograron reducciones sustanciales en ambos indicadores, mientras que Cabo Verde, Lesoto y Honduras mostraron aumentos notables en el ASMR, con Lesoto, Mauricio y El Salvador mostrando elevaciones significativas del ASDR (Figura 6, Tabla Suplementaria 6, Tabla Suplementaria 7, Figura Suplementaria 4)). Se destacaron países y territorios con valores extremos de ASMR o ASDR para describir la distribución de la carga, pero estas estimaciones deben interpretarse con cautela, especialmente en poblaciones pequeñas o entornos con amplios intervalos de incertidumbre.

Análisis de descomposición
El análisis de descomposición (envejecimiento/población/cambio epidemiológico) cuantificó las variaciones de mortalidad y DALYs en las regiones globales de 5-SDI y 21-GBD (Figura 7, Tabla Suplementaria 8). Debido a que los porcentajes de descomposición se calculan en relación con el cambio neto de carga, pueden producirse valores muy altos o negativos cuando componentes opuestos se compensan entre sí. Estos valores indican la contribución matemática relativa de cada componente y no deben interpretarse como tamaños de efecto biológicos.

A nivel global, las neoplasias atribuibles a la mortalidad por LPA y las variaciones de DALYs estuvieron impulsadas principalmente por la población (mortalidad: 88,44%, DALYs: 131,53%), seguidas por el envejecimiento (46,63%; -79,71%) y el cambio epidemiológico (-35,07%; 48,19%), lo que demuestra el impacto global perjudicial de la población.

A nivel de la región SDI, la población demostró consistentemente impactos negativos tanto en la mortalidad como en las DALYs. En contraste, el envejecimiento mostró efectos negativos sobre la mortalidad en todas las regiones de IDS, pero mostró influencias positivas sobre las DALYs, mientras que los cambios epidemiológicos manifestaron impactos perjudiciales en regiones de IDS medio y por debajo de ellas. Específicamente, las regiones con IDS alto mostraron los impactos más pronunciados de los tres determinantes demográficos: envejecimiento (cambio de mortalidad del 48,02%, variación DALY -104,89%), población (175,03%, 300,33%) y cambio epidemiológico (-123,04%, -95,44%). En cuanto a la mortalidad, el envejecimiento mostró el menor efecto negativo en regiones de IDS bajo (28,08%), la población mostró un impacto perjudicial mínimo en regiones de IDS bajo-medias (50,27%), mientras que el cambio epidemiológico mostró la máxima influencia beneficiosa en regiones de IDS alto (-123,04%). Para las DALYs, el envejecimiento reveló efectos positivos significativos en regiones con IDS alto (-104,89%), mientras que las regiones de IDS medio-bajo experimentaron el impacto negativo más débil de la población (64,39%) y sufrieron las consecuencias adversas más significativas por el cambio epidemiológico (46,31%).

En 21 regiones de GBD, el envejecimiento (75,74%), la población (389,67%) y el cambio epidemiológico (-298,99%) mostraron sus contribuciones más sustanciales a la mortalidad en Australasia y Europa Occidental, mientras que en Europa Central, América Latina Central y Oceanía se registraron impactos mínimos en la mortalidad con -9,04%, 42% y -3,06%, respectivamente. Sorprendentemente, Europa Occidental manifestó contribuciones extremas de variación DALY por envejecimiento (-1036,4%), Población (1987,98%) y Cambio Epidemiológico (-851,58%), mientras que el Sudeste Asiático (0,7%), Centro de América Latina (47,99%) y Oceanía (-4,83%) mostraron las influencias más débiles correspondientes de los DALYs de estos determinantes.

Análisis de desigualdad en salud
Las métricas de desigualdad en salud revelaron disparidades sostenidas en neoplasias atribuibles a la carga de LPA en regiones de IDS: entre 1990 y 2021, la SII para ASMR descendió de 1,45 (IC 95%: 1,24–1,66) a 1,11 (IC 95%: 0,95–1,26), mientras que ICI disminuyó de 0,30 (IC 95%: 0,26–0,34) a 0,20 (IC 95%: 0,17–0,24). Las tendencias correspondientes de la ASDR mostraron una reducción del SII (28,52 [IC 95%: 24,21–32,83] a 20,02 [IC 95%: 16,62–23,41]) y un descenso del ICI (0,27 [IC 95%: 0,23–0,31] a 0,17 [IC 95%: 0,13–0,21]), demostrando en conjunto mejoras sustanciales tanto en métricas de desigualdad absoluta (SII) como relativa (CII) (Figura 8, Tabla Suplementaria 9).

Carga global proyectada de neoplasias atribuible a LPA: análisis de modelización bayesiana de periodos de edad y cohortes (2022–2045)
La modelización BAPC proyecta un descenso global gradual de las neoplasias atribuible a las cargas de LPA para 2045: el ASMR disminuye de 1,34 (UI 95%: 1,33–1,35) a 0,95 (UI 95%: 0,88–1,03)/100.000 y el ASDR de 25,36 (UI 95%: 25,30–25,41) a 18,86 (UI 95%: 16,99–20,72)/100.000. El análisis específico por sexo revela disparidades persistentes en mujeres que soportan mayores cargas: el ASMR masculino disminuye en 0,14/100.000 [0,79 final (IC 95%: 0,71–0,88)] frente a una mayor reducción femenina (0,54/100.000) pero tasa final más alta [1,09 (UI 95%: 1,00–1,18)]. De manera similar, la ASDR proyectada alcanza 14,22/100.000 hombres frente a 23,28/100.000 mujeres (Figura 9, Tabla Suplementaria 10). Dado que las proyecciones posteriores al periodo observado dependen de la estabilidad histórica de tendencias y de supuestos del modelo, las estimaciones para 2045 deben interpretarse como proyecciones basadas en modelos en lugar de pronósticos definitivos.

Figura 1: Regresión en punto de unión de ASMR y ASDR en neoplasias atribuible a baja actividad física entre 1990 y 2021, estratificada por sexo. (A) ASMR y (B) ASDR. Los puntos indican estimaciones anuales observadas, las líneas ajustadas indican tendencias logarítnicas segmentadas y los marcadores verticales indican puntos de unión detectados. Los APC y AAPC específicos de segmento se proporcionan en la Tabla Suplementaria 2. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 2: Muertes específicas por edad y DALYs en neoplasias atribuibles a baja actividad física en 2021, estratificados por sexo. (A) Las barras de muertes y (B) DALYs muestran números absolutos, las líneas muestran tasas específicas por edad, y las barras de error o bandas sombreadas indican intervalos de incertidumbre del 95%. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 3: Tendencias temporales en ASMR y ASDR para neoplasias atribuibles a baja actividad física a nivel global y a través de los quintiles de SDI, 1990–2021. (A–F) ASMR y (G–L) ASDR. (A,G) global, (B,H) Alto SDI, (C,I) SDI alto-medio, (D,J) SDI medio, (E,K) SDI bajo-medio, (F,L) bajo SDI. Las estimaciones numéricas detalladas se proporcionan en las Tablas 1, Tabla 2 y Tabla Suplementaria 2. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 4: ASMR y ASDR para neoplásias atribuibles a baja actividad física por IDS en 21 regiones de GBD desde 1990 hasta 2021. (A) ASMR y (B) ASDR. La curva ajustada ilustra la asociación general entre SDI y carga. Las regiones por encima o por debajo de la curva ajustada observaron tasas superiores o más bajas de lo esperado en un nivel similar de SDI. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 5: ASMR y ASDR para neoplasias atribuibles a baja actividad física por IDS en 204 países y territorios en 2021. (A) ASMR y (B) ASDR. Los países por encima o por debajo de la curva ajustada del IDS observaron tasas superiores o más bajas de lo esperado en un nivel similar del IDS. Estas desviaciones pueden reflejar la distribución de exposiciones, la estructura poblacional, la detección de cáncer, la completitud del registro o la incertidumbre en las estimaciones modeladas. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 6: ASMR y ASDR a nivel nacional para neoplasias atribuibles a baja actividad física en 2021. (A) ASMR y (B) ASDR. Las categorías de color representan estimaciones puntuales por cada 100.000 habitantes. Las estimaciones para países o territorios con poblaciones pequeñas o amplios intervalos de incertidumbre deben interpretarse con cautela. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 7: Descomposición de los cambios en muertes y DALYs atribuibles a baja actividad física en componentes de envejecimiento, crecimiento poblacional y cambios epidemiológicos. (a) muertes y (b) DALYs. Los valores positivos indican componentes que contribuyen al aumento de la carga, mientras que los valores negativos indican componentes que compensan el crecimiento de la carga. Los porcentajes pueden superar el 100% o ser negativos cuando los componentes actúan en direcciones opuestas. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 8: Análisis de desigualdad en salud de neoplasias atribuibles a baja actividad física. (A–D) Fracción acumulada de muertes y DALYs. El IDS representa la diferencia absoluta de carga entre los extremos más altos y más bajos de la distribución del IDS, mientras que el Índice de Concentración representa la desigualdad relativa entre la población clasificada según el IDS. Valores cercanos a cero indican una menor desigualdad. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 9: Proyecciones bayesianas de periodo-cohorte de ASMR y ASDR para neoplasias atribuibles a baja actividad física entre 2022 y 2045. (A–F) Las líneas sólidas indican estimaciones medias posteriores y las áreas sombreadas indican intervalos de incertidumbre del 95%. Las proyecciones deben interpretarse como estimaciones basadas en modelos condicionadas a tendencias históricas y supuestos del modelo. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

	1990		2021		1990-2021
	Casos de fallecimiento	ASR por 100.000	Casos de fallecimiento	ASR por 100.000	PC en ASRs(%)	EAPC de ASMR
	Número (UI 95%)	ASMR (95% UI)	Número (UI 95%)	ASMR (95% UI)	(95% de UI)	(IC 95%)
Global	44.674,70 (24.963,44 a 64.996,55)	1,32(0,75 a 1,92)	87.440,12(48.636,46 a 125.810,50)	1,06(0,59 a 1,52)	-19,72(-27,11 a -11,38)	-0,79(-0,83 a -0,75)
Sexo
Masculino	12.882,94(7.911,97 a 17.917,59)	0,92(0,57 a 1,30)	29.838,39(18.371,98 a 42.033,66)	0,84(0,52 a 1,19)	-8,61(-23,80 a 9,61)	-0,32(-0,36 a -0,28)
Femenino	31.791,77(16.646,68 a 46.902,98)	1,61(0,85 a 2,38)	57.601,73 (29.060,33 a 85.196,67)	1,24(0,62 a 1,83)	-23.17(-31.34 a -14.61)	-0,96(-1,00 a -0,91)
SDI
Bajo IDS	702,55 (360,97 a 1.079,18)	0,36(0,19 a 0,55)	1.755,02(845,64 a 2.662,49)	0,41(0,20 a 0,61)	11,58 (-7,78 a 39,82)	0,36(0,24 a 0,49)
SDI medio-bajo	2.326,69(1.203,88 a 3.443,41)	0,44(0,24 a 0,65)	7.394,12(3.580,19 a 10.989,26)	0,57(0,28 a 0,84)	29,63 (9,70 a 53,53)	0,86(0,81 a 0,91)
Índice Avanzado Medio	7.125,05(3.839,38 a 10.401,70)	0,84 (0,46 a 1,23)	21.815,22 (12.091,00 a 31.568,52)	0,89(0,50 a 1,28)	5,81(-10,55 a 25,55)	0,06(0,01 a 0,11)
SDI medio-alto	11.715,52(6.575,68 a 16.808,12)	1,34 (0,76 a 1,90)	24.257,36(13.536,14 a 34.810,76)	1,24 (0,70 a 1,78)	-7.34(-20.01 a 6.36)	-0,30(-0,36 a -0,23)
Alto SDI	22.740,72 (12.713,50 a 33.355,57)	2.03 (1.14 a 3.00)	32.101,73(17.720,24 a 46.072,78)	1,35 (0,75 a 1,95)	-33,53(-40,64 a -26,20)	-1,42(-1,48 a -1,36)
Región GBD
América Latina Andina	94,66(46,63 a 144,02)	0,52(0,26 a 0,79)	334,93 (165,85 a 522,17)	0,59(0,29 a 0,92)	14,07(-17,75 a 60,72)	0,42(0,31 a 0,53)
Australasia	622,72(330,83 a 894,24)	2,70 (1,44 a 3,87)	985,92(553,20 a 1.451,29)	1,69(0,95 a 2,49)	-37,32(-48,68 a -23,42)	-1,62(-1,70 a -1,55)
Caribe	307.15 (157.94 a 442.19)	1,27 (0,66 a 1,84)	718,83 (375,11 a 1.074,48)	1.33(0.69 a 1.98)	4.11(-14.10 a 25.40)	0,21(0,16 a 0,25)
Central Asia	255,09(121,93 a 379,62)	0,58(0,28 a 0,86)	338,66 (168,31 a 509,00)	0,48(0,24 a 0,72)	-17,80(-31,97 a -1,09)	-0,08(-0,26 a 0,10)
Europa Central	2.266,85 (1.272,80 a 3.271,41)	1,62(0,91 a 2,32)	4.170,99(2.237,91 a 6.015,29)	1,75 (0,93 a 2,53)	7,93 (-7,79 a 24,67)	0,09(-0,03 a 0,21)
Centro de América Latina	384.26(183.94 a 573.19)	0,52(0,25 a 0,77)	1.556,11(800,47 a 2.334,25)	0,64(0,33 a 0,95)	23,59 (2,30 a 50,21)	0,71(0,48 a 0,93)
África Subsahariana Central	83,65 (40,22 a 132,35)	0,48(0,24 a 0,75)	236,51 (100,45 a 393,49)	0,55(0,25 a 0,91)	14,74(-21,74 a 63,78)	0,46(0,29 a 0,62)
Asia Oriental	6.768,09(3.653,81 a 10.056,11)	1,03 (0,57 a 1,53)	19.607,89 (11.453,34 a 2.9247,43)	0,98(0,57 a 1,45)	-4,73(-32,51 a 33,60)	-0,29(-0,36 a -0,21)
Europa del Este	2.802,45 (1.497,00 a 3.941,72)	1,05(0,57 a 1,47)	4.428,85 (2.320,28 a 6.600,14)	1,21(0,63 a 1,80)	15,79 (-8,61 a 44,43)	0,36(0,26 a 0,47)
África Subsahariana Oriental	225,93 (105,51 a 360,94)	0,35(0,17 a 0,55)	588,90(269,23 a 909,90)	0,42(0,19 a 0,65)	19.13(-7.33 a 59.92)	0,53(0,40 a 0,65)
Asia Pacífico de altos ingresos	2.898,71 (1.630,17 a 4.145,85)	1,52(0,86 a 2,19)	7.306,42(4.018,91 a 10.907,07)	1.31(0.71 a 1.90)	-14.02(-33.96 a 15.28)	-0,55(-0,60 a -0,50)
América del Norte de altos ingresos	5.859,88 (2.968,16 a 9.058,79)	1,59 (0,80 a 2,47)	7.243,90 (3.643,52 a 10.755,63)	1,03(0,52 a 1,53)	-34,95(-51,35 a -13,14)	-1,52(-1,62 a -1,41)
Norte de África y Oriente Medio	1.271,47(733,69 a 1.840,36)	0,88(0,51 a 1,25)	3936.12(2155.17 a 5755.13)	0,98(0,56 a 1,43)	11,42(-5,74 a 33,24)	0,67(0,50 a 0,84)
Oceanía	18,63 (7,98 a 30,63)	0,67(0,31 a 1,07)	47,63 (18,61 a 78,91)	0,63(0,26 a 1,03)	-5,55(-23,06 a 16,71)	-0,20(-0,29 a -0,12)
Asia del sur	1.737,90 (882,29 a 2.628,84)	0,35(0,18 a 0,53)	5.543,21(2.719,11 a 8.491,21)	0,42(0,21 a 0,64)	20,20 (-6,28 a 49,97)	0,44(0,32 a 0,56)
Sur de América Latina	1.913,00 (997,87 a 2.899,66)	0,87(0,46 a 1,32)	6.763,64(3.374,55 a 10.004,93)	1.16(0.59 a 1.69)	33.53(6.63 a 63.18)	0,85(0,76 a 0,94)
África Subsahariana del Sur	464,42 (233,50 a 723,20)	1,08(0,56 a 1,67)	860,59 (417,20 a 1.323,57)	0,95 (0,46 a 1,46)	-12.08(-37.87 a 27.28)	-0,21(-0,35 a -0,07)
Sudeste Asiático	267,72 (130,05 a 417,79)	1.14(0.56 a 1.76)	753,71 (364,83 a 1.110,43)	1,53 (0,77 a 2,26)	34,50 (5,96 a 67,10)	1,00(0,79 a 1,21)
América Latina tropical	868,79 (440,43 a 1.265,92)	1.12(0.57 a 1.63)	3.270,12(1.677,67 a 4.855,25)	1.31(0.68 a 1.94)	16,96 (-6,80 a 49,74)	0,56(0,49 a 0,63)
Europa Occidental	15.255,70 (8.488,72 a 22.265,38)	2,52 (1,39 a 3,69)	17.835,97 (9.801,50 a 25.806,91)	1,59 (0,87 a 2,32)	-36,81(-43,81 a -29,62)	-1,56(-1,61 a -1,50)
África Subsahariana Occidental	307,64 (131,59 a 478,58)	0,40(0,18 a 0,62)	911,22 (348,96 a 1.466,65)	0,53(0,22 a 0,84)	32,49 (3,30 a 74,66)	1.05(0.94 a 1.16)
Subcategorías de neoplasias
Cáncer de mama	8.177,91(1.662,64 a 1.4354,52)	0,23(0,05 a 0,40)	15.964,16(3.230,21 a 28.326,21)	0,19(0,04 a 0,34)	-15,99(-22,39 a -9,41)	-0,66(-0,72 a -0,61)
Cáncer de colon y recto	3.6496,79(23.150,55 a 5.0771,76)	1,09(0,70 a 1,53)	71.475,96(44.830,06 a 98.195,49)	0,87(0,55 a 1,19)	-20.49(-28.57 a -11.42)	-0,82(-0,86 a -0,78)

Tabla 1: Neoplasias atribuibles a baja actividad física: carga de muerte y tendencias temporales (1990–2021). La tabla presenta las principales estimaciones de carga e indicadores de tendencia por sexo y categoría de IDS. Estimaciones regionales y nacionales más detalladas se proporcionan en las tablas complementarias. Por favor, haz clic aquí para descargar esta tabla.

	1990		2021		1990-2021
	Casos DALY	ASR por 100.000	Casos DALY	ASR por 100.000	PC en ASRs(%)	EAPC de ASDR
	Número (UI 95%)	ASDR (95% UI)	Número (UI 95%)	ASDR (95% UI)	(95% de UI)	(IC 95%)
Global	944,285.78(50,5737 .18 a 1.389.543,57)	25.16(13.67 a 37.09)	1,744,943.68(908,799 0,35 a 2,545,344,72)	20,50 (10,73 a 29,89)	-18.51(-26.10 a -10.09)	-0,76(-0,82 a -0,70)
Sexo
Masculino	268,107.56(165,239 0,07 frente a 370,163,08)	16.57 (10.18 a 22.94)	574,371.32(348,379 .46 frente a 800.744,94)	15.03 (9.21 a 20.93)	-9,33(-23,71 a 7,51)	-0,37(-0,43 a -0,32)
Femenino	676,178.23(336,047 0,59 a 992.525,42)	32.38 (16.26 a 47.60)	1,170,572.36(555,313 0,54 a 1.756,517,84)	25.46 (12.04 a 38.21)	-21.36(-29.62 a -12.76)	-0,89(-0,95 a -0,83)
SDI
Bajo IDS	18,578.95(9,176 .46 a 28.775,19)	8.16 (4.14 a 12.53)	45,807.13(20,570.83 a 70.949,02)	8.83 (4.16 a 13.49)	8,29(-10,50 a 39,10)	0,21(0,09 a 0,33)
SDI medio-bajo	60,418.06(29,886 0,07 a 90.000,18)	9,82 (4,99 a 14,56)	181,922.35(84,591 0,84 a 280,191,13)	12.56 (5.94 a 19.03)	27,86 (8,31 a 53,45)	0,77(0,73 a 0,81)
Índice Avanzado Medio	174,555.29(91,042 .96 frente a 256.446,54)	17.36 (9.33 a 25.39)	488,709.60(253,743 .20 a 717.931,89)	18,38 (9,67 a 26,94)	5,89 (-10,57 a 26,39)	0,07(-0,00 a 0,14)
SDI medio-alto	248,517.72(134,358 0,78 frente a 358.881,54)	25,99 (14,17 a 37,65)	462,899.84(248,381 0,01 a 674.525,73)	23.44 (12.50 a 34.20)	-9,81(-22,49 a 4,59)	-0,42(-0,46 a -0,38)
Alto SDI	440,886.67(236,640 .98 frente a 641.945,58)	39,77 (21,25 a 58,06)	563,339.77(306,210 0,10 a 819.262,15)	26,52 (14,13 a 38,73)	-33,32(-39,10 a -27,18)	-1,40(-1,47 a -1,33)
Región GBD
América Latina Andina	2,032.06(953 0,15 a 3.244,52)	10.17(4.81 a 15.75)	6.788,27(3.379,82 frente a 10.869,37)	11.60 (5.80 a 18.58)	14.05(-16.37 a 57.15)	0,38(0,28 a 0,48)
Australasia	13,091.85(6,785.74 a 19.155,80)	56.24(29.15 a 82.31)	18,402.32(10,330 0,87 a 27.196,61)	34,88 (19,18 a 51,79)	-37,98(-48,06 a -25,70)	-1,64(-1,72 a -1,57)
Caribe	6,682.48(3,257.50 a 9.803,70)	26.05 (12.83 a 37.96)	14,936.71(7,467.85 a 22.741,58)	27,76 (13,82 a 42,35)	6,56 (-11,43 a 26,59)	0,30(0,26 a 0,33)
Central Asia	6,113.13(2,875.45 a 9.342,10)	13.08(6.17 a 19.82)	7,871.50(3,630.97 a 11.955,55)	9,94 (4,74 a 14,99)	-24,04(-36,62 a -7,97)	-0,47(-0,59 a -0,35)
Europa Central	46,026.42(24,775 .41 a 66.105,09)	31.28(16.84 a 45.01)	75,115.03(39,699 .13 a 107.678,56)	32,89 (17,34 a 47,12)	5.15(-8.57 a 19.95)	0,04(-0,06 a 0,14)
Centro de América Latina	9,305.49(4,170.58 a 13.956,30)	11.02 (5.09 a 16.45)	37,715.23(18,709.78 a 58.000,93)	14.87 (7.41 a 22.65)	34,95 (11,77 a 64,97)	1,01(0,75 a 1,26)
África Subsahariana Central	2,221.31(1,016.14 a 3.556,00)	10.23(4.88 a 16.16)	6,337.46(2,428.48 a 10.487,21)	11.63 (4.95 a 19.40)	13,71(-22,36 a 57,99)	0,43(0,24 a 0,61)
Asia Oriental	159,121.88(82,933 .80 frente a 241.470,88)	19,79 (10:48 a 29:45)	396,653.40(224,218 0,04 a 604,268,93)	18.61(10.59 a 28.17)	-5,96(-32,26 a 32,19)	-0,33(-0,43 a -0,23)
Europa del Este	59,978.58(30,902 .71 a 87.472,34)	21,54 (10,95 a 31,20)	82,590.09(40,451.64 a 123.453,92)	22,92 (11:22 a 34,24)	6,38(-14,08 a 33,51)	0,00(-0,10 a 0,10)
África Subsahariana Oriental	6,144.30(2,759.22 a 9.942,73)	7,98 (3,74 a 12,73)	15,726.10(6,676.96 a 24.634,43)	8,95 (4,06 a 13,94)	12.10(-14.88 a 51.44)	0,29(0,16 a 0,43)
Asia Pacífico de altos ingresos	68,367.61(37,187 .31 a 96.750,88)	33,95 (18,43 a 48,21)	125,612.22(68,484.09 a 180.959,20)	27,96 (14,89 a 39,87)	-17,66(-34,93 a 3,02)	-0,70(-0,75 a -0,64)
América del Norte de altos ingresos	110,579.32(53,603 .23 a 168.944,28)	30,91 (14,75 a 47,02)	135,048.33(65,207.39 a 206.531,98)	20,66 (9,84 a 31,60)	-33.18(-48.18 a -14.30)	-1,39(-1,56 a -1,22)
Norte de África y Oriente Medio	33,502.36(18,573 .46 frente a 49.734,41)	19,49 (11:13 a 28,52)	102,096.12(51,831.63 a 151.539,80)	21,70 (11,51 a 31,87)	11.34(-6.57 a 32.99)	0,60(0,46 a 0,73)
Oceanía	612,40 (245,17 a 1.023,79)	17.68(7.53 a 29.11)	1.573,18(576,67 a 2,667.60)	17.19(6.65 a 28.58)	-2,72(-23,76 a 23,48)	-0,13(-0,21 a -0,05)
Asia del sur	46,100.94(22,425 0,80 a 69.073,26)	7,89 (3,95 a 11,94)	133,476.27(62,105.33 a 207.069,89)	9.05(4.30 a 14.00)	14,67(-10,43 a 43,16)	0,21(0,08 a 0,34)
Sur de América Latina	48,213.16(24,344 0,03 a 74.368,69)	19:00 (9:75 a 29:04)	161,677.60(76,724.20 a 247.604,85)	24.67(12.01 a 37.15)	29,87 (1,97 a 61,27)	0,77(0,70 a 0,83)
África Subsahariana del Sur	9,529.23(4,537.37 a 14.950,84)	21.05 (10.09 a 33.08)	15.906,65 (7.462,34 a 24.568,27)	18.09(8.45 a 28.03)	-14.05(-36.07 a 18.51)	-0,32(-0,41 a -0,24)
Sudeste Asiático	6,545.75(3,015.15 a 10.197,86)	23.82 (11.30 a 37.07)	18.303,10(8.337,73 a 27.183,17)	31,82 (14,94 a 46,79)	33,57 (7,39 a 62,74)	1.08(0.89 a 1.27)
América Latina tropical	20,004.58(9,888.11 a 30.396,32)	22,53 (11:21 a 33,34)	71.793,02(34.457,98 a 107.876,77)	27,92 (13,51 a 41,78)	23,94 (0,01 a 55,61)	0,71(0,66 a 0,76)
Europa Occidental	282,256.07(150,133 0,40 frente a 413.719,92)	48,37 (25,25 a 71,16)	292,870.10(158,018 .77 frente a 430.007,70)	30.13(15.78 a 43.96)	-37,71(-43,35 a -31,66)	-1,60(-1,66 a -1,55)
África Subsahariana Occidental	7,856.86(3,225.38 a 12.446,50)	8,86 (3,71 a 13,83)	24.451,00(8.434,07 a 40.517,27)	11.81 (4.42 a 19.19)	33,20 (1,42 a 76,70)	1.07(0.93 a 1.21)
Subcategorías de neoplasias
Cáncer de mama	219,022.34(43,911 .88 frente a 378.430,50)	5.47(1.10 a 9.50)	415,254.34(83,318. 37 a 729.174,93)	4,81(0,97 a 8,45)	-11,93(-18,74 a -4,98)	-0,51(-0,57 a -0,44)
Cáncer de colon y recto	725,263.44(458,229 .16 a 1.007.049,44)	19,69 (12:45 a 27:40)	1,329,689.34(831,183 .72 a 1.829.992,61)	15,69 (9,81 a 21,54)	-20,34(-27,99 a -10,82)	-0,83(-0,89 a -0,77)

Tabla 2: Neoplasias atribuibles a baja actividad física: carga de DALYs y tendencias temporales (1990–2021). La tabla presenta las principales estimaciones de carga e indicadores de tendencia por sexo y categoría de IDS. Estimaciones regionales y nacionales más detalladas se proporcionan en las tablas complementarias. Por favor, haz clic aquí para descargar esta tabla.

Figura suplementaria 1: Análisis de regresión de puntos de unión de la ASMR específica (A) y (B) ASDR (por 100.000 habitantes) para subcategorías de neoplasias atribuibles a baja actividad física entre 1990 y 2021. Curva azul, análisis de regresión de puntos de unión de ambos géneros para BC; Curva marrón, análisis de regresión de puntos de unión de ambos géneros para CRC; Curva verde, análisis de regresión de punto de unión del género femenino para CRC; Curva naranja, análisis de regresión de punto de unión del género masculino para CRC; Curva roja, análisis de regresión de punto de unión del género femenino para BC. ASMR, tasa de mortalidad estandarizada por edad; ASDR, tasa de años de vida ajustada por discapacidad estandarizada; BC, cáncer de mama; CRC, cáncer de colon y recto; DALYs, años de vida ajustados por discapacidad. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Figura suplementaria 2: Neoplasias atribuibles a baja actividad física: números específicos por edad, ASMR y ASDR (por 100.000 habitantes) por género, 1990. ASMR, tasa de mortalidad estandarizada por edad; ASDR, tasa de años de vida ajustada por discapacidad estandarizada; DALYs, años de vida ajustados por discapacidad. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Figura suplementaria 3: Tendencias temporales en muertes globales y DALYs de neoplasias atribuibles a baja actividad física según la IDS, 1990–2021. DALYs, años de vida ajustados por discapacidad; SDI, Índice sociodemográfico. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Figura suplementaria 4: El EAPC global de ASMR (A) y ASDR (B) (por 100.000 habitantes) para neoplasias atribuibles a baja actividad física en 204 países y territorios desde 1990 hasta 2021. ASMR, tasa de mortalidad estandarizada por edad; ASDR, tasa de años de vida ajustada por discapacidad estandarizada; DALYs, años de vida ajustados por discapacidad; EAPC, Cambio anual estimado en porcentaje. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 1: Porcentaje de cambio en las muertes globales y los DALYs de neoplasias atribuibles a baja actividad física por género, 1990–2021. DALYs, años de vida ajustados por discapacidad. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 2: Análisis de regresión de punto de unión de la ASMR y ASDR específicos por sexo (por 100.000 habitantes) para neoplasias atribuibles a baja actividad física entre 1990 y 2021. ASMR, tasa de mortalidad estandarizada por edad; ASDR, tasa de años de vida ajustada por discapacidad estandarizada; AAPC, Porcentaje medio de cambio anual presentado durante todo el periodo; APC, Porcentaje de cambio anual; IC, intervalo de confianza. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 3: Análisis de regresión de punto de unión de la ASMR y ASDR específicos por sexo (por 100.000 habitantes) para subcategorías de neoplasias atribuibles a baja actividad física entre 1990 y 2021. ASMR, tasa de mortalidad estandarizada por edad; ASDR, tasa de años de vida ajustada por discapacidad estandarizada; AAPC, Porcentaje medio de cambio anual presentado durante todo el periodo; APC, Porcentaje de cambio anual; BC, cáncer de mama; CRC, cáncer de colon y recto; IC, intervalo de confianza. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 4: Números específicos por edad y tasas estandarizadas por edad de muertes de neoplasias atribuibles a baja actividad física por género, en 1990 y 2021. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 5: Números específicos por edad y tasas estandarizadas por edad de DALY en neoplasias atribuibles a baja actividad física por género, en 1990 y 2021. DALYs, años de vida ajustados por discapacidad. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla Suplementaria 6: La carga de mortalidad de las neoplasias atribuible a baja actividad física en 204 países y territorios en 1990 y 2021, así como las tendencias temporales de 1990 a 2021. ASMR, tasa de mortalidad estandarizada por edad; ASR, tasa estandarizada por edad; IC, intervalo de confianza; EAPC, Cambio porcentual anual estimado; UI, intervalo de incertidumbre. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 7: La carga de las neoplasias de las DALYs atribuible a baja actividad física en 204 países y territorios en 1990 y 2021, y las tendencias temporales de 1990 a 2021. ASDR, tasa DALY estandarizada por edad; ASR, tasa estandarizada por edad; IC, intervalo de confianza; DALYs, años de vida ajustados por discapacidad; EAPC, cambio anual estimado en porcentaje; UI, intervalo de incertidumbre. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 8: Descomposición de cambios en las muertes y DALYs de neoplasias atribuibles a baja actividad física en envejecimiento, población y cambios epidemiológicos. DALYs, años de vida ajustados por discapacidad. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 9: Análisis de desigualdad en salud de neoplasias atribuibles a baja actividad física. DALYs, años de vida ajustados por discapacidad. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Tabla suplementaria 10: Tendencias globales en ASMR y ASDR (por 100.000 habitantes) para neoplasias atribuibles a baja actividad física, predichas por el BAPC 2021–2045. ASMR, tasas de mortalidad estandarizadas por edad; ASDR, tasas de año de vida ajustadas por discapacidad estandarizadas; BAPC, modelo bayesiano de periodo-cohorte de edad; UI, intervalo de incertidumbre. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Discusión

Este análisis GBD 2021 muestra dos patrones contrastantes en la baja carga de neoplasia atribuible a la actividad física. Mientras que ASMR y ASDR para neoplasias atribuibles a LPA disminuyeron significativamente entre 1990 y 2021 (ASMR = -19,72%; ΔASDR = -18,51%), las muertes absolutas y los DALYs aumentaron un 95,73% y un 84,79%, respectivamente. El aumento de la carga absoluta a pesar de la disminución de las tasas estandarizadas por edad se explicaba principalmente por el crecimiento y el envejecimiento poblacional. La disminución de los ASR puede reflejar múltiples factores, incluyendo mejoras en la detección del cáncer, el tratamiento y el control de factores de riesgo, aunque estos contribuyentes no se descompusieron directamente en el presente^{análisis 1,21,22}. Cabe destacar que LPA siguió siendo responsable de más de 87.000 muertes relacionadas con neoplasias y 1,74 millones de DALY en todo el mundo en 2021. Estos hallazgos respaldan la relevancia continua de la baja actividad física en el marco de atribuición de GBD. Como este estudio utilizó estimaciones comparativas de riesgo de GBD, los resultados cuantifican la carga modelada a nivel poblacional atribuible a baja actividad física y no establecen mecanismos causales a nivel individual ni efectos directos de intervención.

Persisten disparidades notables basadas en la IDS en las neoplasias atribuibles a la carga de la LPA. Las regiones con alto IDS (Norteamérica, Europa Occidental, Australia) mostraron los mayores ASMR en 2021 (1,35/100.000) y ASDR (26,52/100.000), pero lograron reducciones máximas entre 1990 y 2021 (EAPC: -1,42; -1,40), reflejando avances concurrentes en: (i) cribado basado en evidencia (por ejemplo, la cobertura del 60% de cribado colorrectal en el Reino Unido)²³, (ii) modalidades terapéuticas integradas (por ejemplo, adopción de cirugía asistida por robot)²⁴, y (iii) iniciativas nacionales de AP (por ejemplo, el Proyecto del Premio Nacional de Fitness de Corea del Sur)²⁵. Paradójicamente, las regiones de IDS bajos y medios (particularmente África subsahariana) mostraron tendencias al alza de ASMR/ASDR (EAPC: +0,86; +0,77), fuertemente correlacionadas con las restricciones del sistema sanitario y ausencia de políticas^{preventivas 26}. Esta estratificación está alineada con el Informe Global de la OMS sobre Enfermedades No Transmisibles 2022, que subraya la urgente necesidad de los países de ingresos bajos y medios (PIC) de fortalecer el control del cáncer a través de: la implementación de registros de cáncer basada en la población, la ampliación de programas de cribado basada en la evidencia y la prestación integrada de servicios de cuidados^{paliativos 27}.

La correlación de carga SDI (ASMR ρ = 0,7560; ASDR ρ = 0,7364) revela los efectos paradójicos del desarrollo socioeconómico sobre las neoplasias atribuibles a la LPA. Las regiones con alto IDS lograron una reducción significativa de la mortalidad (EAPC = -1,42) mediante un cribado reforzado y terapias dirigidas, pero simultáneamente se enfrentaron a un aumento de malignidades relacionadas con la obesidad (por ejemplo, cánceres de mama/colorrectal) debido a dietas occidentalizadas y ocupaciones^sedentarias 21,22,28. Asia Oriental, especialmente China, registró el mayor número absoluto de muertes atribuibles a baja actividad física y DALYs, lo que puede reflejar en parte su gran tamaño poblacional y estructura demográfica^29,30. Los valores atípicos a nivel de país en contextos caribeños y pacíficos pueden reflejar una combinación de distribución de exposiciones, estructura poblacional, detección de cáncer, completitud del registro y supuestos del modelo^{GBD 31}. Dado que estos factores no fueron probados directamente en el presente análisis, se discuten como posibles explicaciones contextuales en lugar de mecanismos^{confirmados 32,33}.

A nivel mundial, las mujeres presentan una carga significativamente mayor de neoplasias atribuible a la LPA, con el ASMR de 2021 (1,24/100.000) y el ASDR (25,46/100.000) superando a las tasas masculinas (0,84/100.000; 15,03/100.000), impulsados principalmente por la alta incidencia de BC³⁴. La LPA incrementa el riesgo de mortalidad por BC (HR = 1,22, IC 95%: 1,05–1,42), mientras que la participación en PA no ocupacional, independientemente del tipo o la intensidad, muestra diferentes magnitudes de reducción del riesgo para la incidencia de BC^35,36. Estudios previos han propuesto vías hormonales, metabólicas e inflamatorias que vinculan la actividad física con el riesgo de cáncer de mama; sin embargo, estos mecanismos no se examinaron directamente en el presente análisis basado en^{GBD 37}. No obstante, la prevalencia global de inactividad física sigue siendo un 35,5% mayor en mujeres (31,7% frente a 23,4% por incumplimiento de las directrices de la OMS⁾⁸, agravada en regiones con bajo IDS por limitaciones culturales (restricciones de vestimenta: 37% menos probabilidad de PA reducida) y cargas de cuidado por género (disparidad diaria de 4,3 horas en el trabajo doméstico: reducción del 29%⁾³⁸.

Las neoplasias atribuibles a la LPA alcanzan su máximo global entre personas de 70 a 84 años, coincidentes con progresión neoplásica y disminución metabólica relacionada con^{la edad 39,40}. Los aumentos moderados de ASMR/ASDR en hombres mayores se correlacionan con una participación sostenida en actividades de baja intensidad (jardinería/caminar), en contraste con una mayor susceptibilidad femenina, donde la sarcopenia anual (pérdida muscular del 1%–2%) y las comorbilidades osteomusculares aceleran la vulnerabilidad a la^{LPA 41,42}. Estos hallazgos sugieren que se deben tener en cuenta los patrones específicos de edad al interpretar una baja carga atribuible a la actividad física.

Los factores poblacionales emergieron como el principal motor del aumento de la mortalidad por neoplasias atribuible a LPA (88,44%) y a DALYs elevados (131,53%). Mientras que el Cambio Epidemiológico compensó el -123,04% de la carga de enfermedad en regiones con altos IDS, las regiones con bajo IDS experimentaron una carga agravada (tasa de contribución combinada: 36,33%) a través del Envejecimiento y el Cambio Epidemiológico. Estos hallazgos sugieren que los países en desarrollo que atraviesan transiciones demográficas (por ejemplo, disminución de la fertilidad, aumento de la esperanza de vida) corren el riesgo de enfrentarse a la doble carga de enfermedades transmisibles y enfermedades no integradas sin el desarrollo paralelo de sistemas integrales de prevención del^{cáncer 43}.

El análisis de desigualdad en salud indica disparidades persistentes de ASMR (>1/100.000) entre regiones de IDS alto y bajo a pesar de reducciones absolutas/relativas de brechas (SII: 1,45→1,11/100.000; CII: 0,30→0,20 de 1990 a 2021). Tres barreras principales impulsan la inequidad: (i) Disparidad en infraestructuras: Los países/regiones con altos IDS mantienen una cobertura de gimnasios cinco veces mayor que sus homólogos con bajo IDS. En Kolar, India, el espacio recreativo per cápita mide apenas 0,4^m2, significativamente por debajo del estándar per cápita de 3,0–4,0^m2 en regiones de alto índice de desarrollo subtera, con la mayoría de las instalaciones concentradas en centros urbanos, lo que genera disparidades en la distribución espacial que restringen la accesibilidad equitativa de recursos^{sanitarios 44}. (ii) Brecha en educación sanitaria: Solo el 30% de las escuelas con bajo IDS incorporan la PA en el currículo obligatorio (tasa de implementación <50%), en contraste con los programas escolares estandarizados de salud de los países con alto IDS (actividad de 150 minutos semanales) y los supervisores de salud^{dedicados 8}. (iii) Desequilibrio en la asignación de recursos: Las regiones con bajo IDS que albergan el >10% de la población mundial representan solo el 0,4% del gasto mundial en salud. Paralelamente, la asistencia al desarrollo para la salud (DAH) asigna fondos mínimos a la prevención de enfermedades no transmisibles, incluido el control del cáncer, reforzando la agrupación geográfica de la carga de la enfermedad mediante este patrón diferencial^{de financiación 45}.

Neoplasias atribuibles a LPA demuestran descensos globales proyectados mediante modelización BAPC (ASMR 2045: 0,95/100.000, UI 95% 0,88–1,03; ASDR: 18,86/100.000, 16,99–20,72). A pesar de esta trayectoria, las regiones con bajo IDS enfrentan persistentemente desigualdades en la sanidad. Estos hallazgos apoyan la prioridad de la baja actividad física dentro de la vigilancia y planificación de prevención de factores de riesgo del cáncer⁴⁶, especialmente para adultos mayores, mujeres y entornos con tasas estandarizadas por edad^{crecientes 47}. Sin embargo, las estrategias de intervención específicas deben adaptarse a los recursos locales y evaluarse en estudios de implementación antes de la adopción generalizada^{de políticas 48}. El presente análisis puede ayudar a identificar poblaciones y regiones que puedan justificar un seguimiento más detallado, pero no evalúa directamente la efectividad de ninguna intervención específica.

No obstante, hay varias limitaciones que merecen ser consideradas. En primer lugar, este estudio se basó en estimaciones modeladas por GBD en lugar de datos primarios a nivel individual, y la precisión de la estimación puede variar entre países según la disponibilidad de datos, la integridad del registro y la calidad de los^{informes 49}. En segundo lugar, la exposición a la actividad física en GBD se deriva en parte de datos basados en encuestas, que pueden verse afectados por el sesgo de recuerdo, el sesgo de deseabilidad social y las diferencias en los instrumentos de medición entre entornos. En tercer lugar, la categoría de neoplasia atribuible a baja actividad física de la DBG se limita al cáncer colorrectal y al cáncer de mama^{femenino 50}, y por lo tanto no representa todos los tumores malignos. En cuarto lugar, la definición de exposición no distingue completamente la actividad física ocupacional, doméstica, relacionada con el transporte y durante el ocio, que puede tener diferentes asociaciones con los resultados del cáncer. Quinto, las comparaciones socioeconómicas pueden verse afectadas por diferencias en la detección del cáncer, la capacidad diagnóstica y la disponibilidad de datos entre países. Finalmente, las proyecciones de BAPC dependen de tendencias históricas y suposiciones de modelización; Por tanto, las estimaciones más alejadas del periodo observado deben interpretarse con cautela.

En conclusión, la baja actividad física sigue siendo un factor de riesgo importante y modificable en el marco de atribución de GBD, y su carga atribuible estimada varía sustancialmente según el sexo, la edad, la geografía y el desarrollo socioeconómico. Mientras que las regiones con altos IDS han reducido la carga de enfermedades gracias a innovaciones tecnológicas, las regiones con bajo IDS continúan enfrentándose a los dos retos del crecimiento poblacional y las desigualdades sistémicas en salud. Las estrategias futuras deben priorizar intervenciones escalonadas, colaboración intersectorial y soluciones tecnológicas para perfeccionar los marcos globales de prevención del cáncer, con especial énfasis en atender las necesidades únicas de las mujeres, las poblaciones envejecidas y los países con menor relación económica. Este estudio aporta evidencia fundamental para la formulación de políticas globales de salud pública, subrayando la necesidad de integrar la promoción de la PA como un componente central de las estrategias nacionales de control del cáncer.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
Bayesian Age-Period-Cohort (BAPC) R Package	R Foundation / CRAN Repository	https://cran.r-project.org/	Utilizado para análisis de proyección Bayesiana de edad-período-cohorte.
Archivos de datos CSV	Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)	N/A	Conjuntos de datos de carga exportados de la Herramienta de Resultados GBD 2021 para análisis posterior.
Paquete R dplyr	R Foundation / CRAN Repository	https://cran.r-project.org/package=dplyr	Utilizado para manipulación y limpieza de datos en R.
Herramienta de Fuentes de Datos de Entrada GBD 2021	Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)	https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021	Repositorio público para documentación de fuentes GBD.
Paquete R ggplot2	R Foundation / CRAN Repository	https://cran.r-project.org/package=ggplot2	Utilizado para visualización gráfica de tendencias temporales y análisis de desigualdad.
Herramienta de Resultados GBD 2021	Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)	https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/	Base de datos pública utilizada para la extracción de datos de muertes, DALYs, ASMR y ASDR.
Paquete R INLA	R-INLA Project	https://www.r-inla.org/	Utilizado para inferencia Bayesiana dentro del modelado de edad-período-cohorte.
Software JD_GBDR	Jingding Medical Technology Co., Ltd.	Versión 2.37.1	Utilizado para estimación de carga GBD, análisis de descomposición y visualización de tasas estandarizadas.
Programa de Regresión Joinpoint (Versión 5.3.0)	National Cancer Institute (NCI)	https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/download	Utilizado para análisis de regresión de puntos de inflexión, estimación APC y AAPC.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	https://www.microsoft.com/excel	Utilizado para organizar y limpiar conjuntos de datos CSV extraídos antes del análisis.
Estación de trabajo de computadora personal	Cualquier estación de trabajo informática estándar	N/A	Mínimo recomendado: 8 GB de RAM, Windows 10/11 o macOS para análisis estadísticos y proyecciones.
Software estadístico R (Versión 4.4.2)	R Foundation for Statistical Computing	https://www.r-project.org/	Utilizado para análisis estadístico, cálculo EAPC, análisis de desigualdad, visualización y modelado Bayesiano de edad-período-cohorte.
RStudio Desktop	Posit Software, PBC	https://posit.co/download/rstudio-desktop/	Entorno de desarrollo integrado para análisis R.