הרשמה ל-JoVE נדרשת לצפייה בתוכן זה. התחברו או התחילו בגרסת ניסיון בחינם.

מאמר שיטה

זרימת עבודה אנליטית מבוססת GBD 2021 להערכת העומס הגלובלי של ניאופלזמות הנובע מפעילות גופנית נמוכה

90 צפיות

⸱

DOI:

10.3791/70495

⸱

7 באוגוסט 2026

 ,  , 
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

במאמר זה

סיכום

פרוטוקול זה מדגים תהליך עבודה שניתן לשחזר לחילוץ, עיבוד, ניתוח והמחשה של הערכות ניאופלזמות ב-GBD 2021 הנובעות מפעילות גופנית נמוכה. תהליך העבודה מאפשר לחוקרים להעריך מדדי עומס, מגמות זמניות, רכיבי פירוק, אי-שוויון סוציו-אקונומי ותחזיות מבוססות מודלים באמצעות נתוני אוכלוסייה סטנדרטיים.

תקציר

פרוטוקול זה מתאר תהליך עבודה אנליטי שניתן לשחזור עליו להערכת העומס הגלובלי של ניאופלזמות הנובע מפעילות גופנית נמוכה באמצעות נתוני Global Load of Disease 2021. תהליך העבודה כולל חילוץ נתונים מכלי התוצאות של GBD, הגדרת תוצאות זכאיות וקטגוריות חשיפה, הערכת מקרי מוות, שנות חיים מותאמות לנכות, שיעורים סטנדרטיים לגיל, ניתוח מגמות זמן באמצעות שינוי אחוזי שנתי משוער ורגרסיית נקודות חיבור, ניתוח פירוק, הערכת אי-שוויון סוציו-אקונומי, ותחזית בייסיאנית של תקופת גיל-קבוצה. הפרוטוקול גם מתאר כיצד לפרש מרווחי אי-ודאות, רכיבי פירוק ומדדי אי-שוויון בהקשר של הערכות ברמת אוכלוסייה מודלות. כיישום מייצג, זרימת העבודה יושמה על סרטן המעי הגס וסרטן השד הנשי המיוחס לפעילות גופנית נמוכה ב-204 מדינות וטריטוריות בין 1990 ל-2021, עם תחזיות עד 2045. פרוטוקול זה יכול להיות מותאם לזוגות סיכון-תוצאה אחרים של GBD כאשר החוקרים זקוקים לגישה מובנית להערכת נטל המיוחס לסיכון, אפיון מגמות, הערכת אי-שוויון וניתוח תחזיות.

מבוא

הנאופלזמות מייצגות קטגוריה משמעותית של מחלות לא מדבקות (NCDs) התורמות לתמותה ולנכות עולמית, ומציבות אתגר בריאות ציבורי קריטי ברחבי העולם. נתוני Globocan 2022 חשפו 19.96 מיליון מקרים חדשים של ניאופלזמה ו-9.74 מיליון מקרי מוות ברחבי העולם, כאשר סרטן הריאות, השד (הנשים) והמעי הגס מהווים את הממאירויות הדומיננטיות. תחזית השכיחות של סרטן תגיע ל-35 מיליון בשנה עד 2050 (עלייה של 77% מ-2022), כאשר מדינות שיקבלו ציון נמוך במדד הפיתוח האנושי (HDI) צפויות לחוות עלייה של 142%, המונעת על ידי מעברים דמוגרפיים. התרחבות דמוגרפית, הזדקנות אוכלוסייה, מערכות סקר לקויות, והגבלת גישה לטיפול באזורים עם HDI נמוך מניעים מגמות אלו, ויוצרים הכרח להקצאה הוגנת של משאבי אונקולוגיה גלובליים1.

פעילות גופנית נמוכה (LPA) היא גורם קבוע וניתן לשינוי למחלות לא מדבקות חמורות, הכולל ממאירות, הפרעות מטבוליות ומצבים נוירופסיכיאטיים 2,3,4. LPA מהווה נטל בריאותי עולמי משמעותי, ומראה עלייה של 6.6% בשכיחות מתוקנת גיל מאז 2000 ותורם ל-7.2% מהתמותה העולמית מכל הסיבה בשנת 2022. פעילות גופנית מתונה (PA) מעניקה הגנה משמעותית מפני שד (HR 0.90; רווח סמך 95%: 0.87–0.93), מעי הגס (HR 0.84; CI 95%: 0.77–0.91), וסרטן רקטלי (HR 0.87; CI 95%: 0.80–0.95), עם ירידות מקבילות בתמותה ספציפית לאתר7. כדי לקדם PA חיונית ברחבי העולם, מדינות ואזורים רבים פיתחו הנחיות לאומיות המותאמות להקשרים הספציפיים שלהם (למשל, קנדה, בריטניה וארה"ב), שהופצו בהרחבה דרך ארגונים כמו ארגון הבריאות העולמי (WHO) והאיחוד האירופי. למרבה הצער, רק 72.5% מהמבוגרים בעולם עומדים ברמות המינימום המומלצות של PA המפורטות בהנחיות בריאות הציבור8.

הפחתת עומס הניאופלזמה המיוחסת לפעילות גופנית נמוכה היא קריטית להשגת יעד הפיתוח בר קיימא של האו"ם (SDG) 2030: הפחתה של שליש בתמותת מחלות מוגעות מוקדמת באמצעות מניעהוטיפול 9. יצירת ראיות חזקות להבהרת הקשר בין LPA לניאופלזמות היא חיונית להכוונת מדיניות הבריאות העתידית. מחקר הנטל הגלובלי של מחלות, פציעות וגורמי סיכון 2021 (GBD 2021) מספק הערכות דומות ברמת האוכלוסייה של תמותה, שנות חיים מותאמות לנכות (DALYs) ונטל הסיכון המיוחס ב-204 מדינות וטריטוריות בין 1990 ל-2021 באמצעות גישות אפידמיולוגיות סטנדרטיות. ב-GBD 2021, הערכות מחלות ופציעות מכסות 371 מחלות ופציעות, בעוד שניתוח גורמי הסיכון מעריך חשיפה, סיכון יחסי, חלקים מיוחסים לאוכלוסייה ונטל מיוחס ל-88 גורמי סיכון10. עם זאת, פחות מחקרים סיפקו תהליך עבודה מדורג וניתן לשחזור להפקת נתוני ניאופלזמה המיוחסים לפעילות גופנית נמוכה של GBD 2021 וליישום ניתוחי מגמה, פירוק, אי-שוויון והקרנה בתוך פרוטוקול אחד. מאמר זה מתמודד עם פער מתודולוגי זה על ידי פירוט חילוץ הנתונים, הגדרת המשתנים, מידול סטטיסטי ונהלי פרשנות עבור הזיווג הספציפי הזה של סיכון-תוצאה. פרוטוקול זה מתאר ניתוח משני שניתן לשחזור של הערכות GBD 2021 לניאופלזמות המיוחסות לפעילות גופנית נמוכה ב-204 מדינות וטריטוריות בין 1990 ל-2021, עם תחזיות עד 2045. המטרות היו לכמת מקרי מוות, DALY, שיעורים סטנדרטיים לפי גיל, מגמות זמניות, רכיבי פירוק, אי-שוויון סוציו-אקונומי ועומס צפוי, מבלי להסיק סיבתיות ברמת הפרט או השפעות התערבות ישירות.

זרימת עבודה זו נבחרה משום שהיא משלבת מספר רכיבים אנליטיים משלימים במסגרת אחת שניתן לשחזר אותה. בהשוואה למחקרים שמדווחים רק על הערכות GBD תיאוריות או מדדי מגמה יחידה, פרוטוקול זה משלב הערכת עומס, EAPC, רגרסיית נקודת הצטרפות, ניתוח פירוק, הערכת אי-שוויון ותחזית BAPC, ומאפשר למשתמשים לבחון לא רק את גודל הנטל אלא גם שינויים זמניים, מניעים דמוגרפיים, גרדיאנטים סוציו-אקונומיים ומגמות עתידיות. הפרוטוקול רלוונטי לחוקרים המבצעים ניתוחים משניים של הערכות סיכון שיוחסות ל-GBD, במיוחד כאשר המטרה היא להשוות דפוסי עומס בזמן, מין, קבוצות גיל, מדינות, אזורים או קטגוריות SDI.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

מחקר זה השתמש בהערכות ברמת האוכלוסייה של GBD 2021 הזמינות לציבור. לא ניגשו לנתוני משתתפים אנושיים ברמת הפרט. מחקר GBD 2021 קיבל ויתור על הסכמה מדעת ממועצת הביקורת המוסדית של אוניברסיטת וושינגטון; לכן, לא נדרשה אישור מוסדי מוסדי נוסף לניתוח משני זה.

הערה: פרוטוקול זה מתאר תהליך עבודה שניתן לשחזור לביצוע ניתוח משני של הערכות GBD 2021 עבור ניאופלזמות11 , המיוחסות לפעילות גופנית נמוכה. תהליך העבודה כולל חילוץ נתונים, הגדרת משתנים, הערכת עומס, ניתוח מגמות זמניות, ניתוח פירוק, הערכת אי-שוויון ותחזית גיל-תקופה-קבוצה בייסיאנית. התוצאות מוצגות כדי להמחיש את יישום הפרוטוקול ולא כדי לקבוע קשר סיבתי ראשוני. תהליך העבודה האנליטי כלל שישה שלבים עוקבים: חילוץ הערכות GBD 2021, הגדרת חשיפה, תוצאות מחלה ושכבות SDI, הערכת מקרי מוות, DALYs, שיעור תמותה מתוקן גיל (ASMR), ושיעור DALYs מתוקן לגיל (ASDR), ניתוח מגמה זמנית באמצעות הערכת שינוי אחוזי שנתי (EAPC) ורגרסיית נקודות הצטרפות, ניתוחי פירוק ואי-שוויון, ותחזית גיל-תקופה-קבוצה בייסיאנית עד 2045. כל תוצאה ותמונה נוצרו מאחד מהשלבים האנליטיים המקושרים הללו.

1. זיהוי וגישה למקורות נתונים

  1. גש לכלי תוצאות הנטל הגלובלי של מחלות (GBD) 2021.
    1. פתח דפדפן אינטרנט ונווט לכלי Global Load of Disease Results בכתובת https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/.
    2. בחר בגרסת המחקר של GBD 2021 מתוך אפשרויות מערך הנתונים הזמינות.
    3. בחר גורמי סיכון מתפריט ההיררכיה של הסיבה.
  2. הגדר תוצאות מחלה וגורמי סיכון.
    1. בחרו ניאופלזמות כקטגוריית המחלה.
    2. בחר בפעילות גופנית נמוכה כגורם הסיכון.
    3. בחר מקרי מוות ושנות חיים מותאמות לנכות (DALYs) כמדדי תוצאה.
  3. ציין אוכלוסייה, גאוגרפיה ותקופה.
    1. בחר בנפרד את שני המינים, זכר ונקבה , לניתוחים ספציפיים למגדר.
    2. בחרו את כל קבוצות הגיל הזמינות ≥25 שנים.
    3. בחר את כל 204 המדינות והטריטוריות.
    4. קבע את תקופת הניתוח מ-1990 עד 2021.
  4. להפיק מדדי תוצאה סטנדרטיים לגיל.
    1. אפשר תקנון גיל באמצעות אוכלוסיית תקן GBD 2021.
    2. בחרו שיעור תמותה מתוקן גיל (ASMR) ושיעור DALYs (ASDR) הסטנדרטי לגיל כמשתני תפוקה.
    3. כלול מרווחי אי-ודאות של 95% (UIs) עבור כל ההערכות שהופקו.
    4. ייצא את הנתונים שהופקו בפורמט CSV לניתוח במורד הזרם.
    5. לשחזור, השתמשו בבחירת כלי תוצאות GBD הבאים: גרסת מחקר: GBD 2021; הקשר: גורמי סיכון; סיכון: פעילות גופנית נמוכה; סיבה: ניאופלזמות; מדדים: מקרי מוות ו-DALYs; מדדים: מספר וקצב; גילאים: סטנדרטים לגיל וכל קבוצות הגיל הזמינות עד גיל ≥ 25; מינים: זכר ונקבה; מיקומים: גלובלי, 21 אזורי GBD, אזורי SDI ו-204 מדינות וטריטוריות; שנים: 1990–2021.
    6. ייצוא את ההערכה הממוצעת, מרווח אי-הוודאות התחתון, ומרווח אי-הוודאות העליון לכל שכבה בפורמט CSV.
  5. השגת נתונים מסווגים לפי מדד סוציודמוגרפי (SDI).
    1. אפשר סטרטיפיקציה לפי מדד סוציודמוגרפי (SDI).
    2. להפיק נתוני ASMR ו-ASDR ספציפיים ל-SDI לניתוחים השוואתיים.
  6. גישה למקורות נתונים בסיסיים.
    1. עבור לכלי מקורות קלט הנתונים של GBD 2021 בכתובת https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021.
    2. עיין בתיעוד הזמין לציבור המתאר מקורות נתונים ראשוניים, כולל מערכות רישום חיוניות, סקרי אוכלוסייה, רשומות רפואיות ורישומי מחלות.

2. הגדרת משתנים מרכזיים וקריטריוני סיווג

  1. הגדר ניאופלזמות.
    1. הגדר ניאופלזמות כגידולים ממאירים לפי היררכיית גורמי המחלות העולמי (GBD) 2021.
    2. כלול רק ניאופלזמות ממאירות המאופיינות בהתרבות תאית בלתי מבוקרת הנובעת מחוסר ויסות גנטי ואפיגנטי.
    3. החריגו ניאופלזמות שפירות מכל הניתוחים.
  2. הגדר פעילות גופנית נמוכה.
    1. הגדר את עוצמת הפעילות הגופנית באמצעות ערכי המקבילה המטבולית למשימה (MET), כאשר 1 MET שווה לצריכת חמצן של 3.5 מ"ל O₂/kg/min במנוחה.
    2. חשב את רמות הפעילות הגופנית השבועית באמצעות סך כל דקות MET בשבוע.
    3. סווג את רמות הפעילות הגופנית לארבע קטגוריות12,13:
      פחות מ-600 דקות MET בשבוע.
      600 עד 3,999 דקות MET בשבוע.
      4,000 עד 7,999 דקות MET בשבוע.
      8,000 דקות MET או יותר בשבוע.
    4. הגדר פעילות גופנית נמוכה כפחות מ-4,000 דקות MET בשבוע, בהתאם לשיטת שיוך הסיכון של GBD 2021.
      הערה: סף זה אומץ מהגדרת ייחוס הסיכון של GBD 2021 ולא נבחר ב-de novo במחקר הנוכחי. הוא שימש לשמירה על עקביות עם מסגרת הערכת הסיכון ההשוואתית של GBD והשוואה עם הערכות אחרות המבוססות על GBD.
  3. הגדר SDI.
    1. הגדר את SDI כאינדיקטור מורכב הנע בין 0 ל-1.
    2. חשב SDI באמצעות ממוצע גאומטרי של הכנסה לנפש סטנדרטית, הישגים חינוכיים ושיעור פוריות בקרב אנשים מתחת לגיל 25.
    3. סווג מדינות ואזורים לחמש קטגוריות SDI14: נמוך, נמוך-בינוני, בינוני, גבוה-בינוני וגבוה.
    4. הקצאת מדינות לאחד מ-21 אזורי GBD בהתבסס על סטרטיפיקציה של SDI.
  4. הגדר ניאופלזמות הנובעות מפעילות גופנית נמוכה.
    1. זהה ניאופלזמות הנובעות מפעילות גופנית נמוכה באמצעות מסגרת הערכת הסיכון ההשוואתית של GBD 2021.
      1. במסגרת זו, יש להפעיל את העומס הנמוך המיוחס לפעילות גופנית על ידי שילוב התפלגויות חשיפה, סיכונים יחסיים בין סיכון-תוצאה, ורמת החשיפה המינימלית התיאורטית לסיכון להערכת חלקי אוכלוסייה. לאחר מכן, יישמו זאת על מקרי מוות ו-DALYs לתוצאות ניאופלזמה זכאיות.
    2. כלול סרטן המעי הגס וסרטן השד הנשי כתוצאות ניאופלזמה הנובעות מחשיפה נמוכת לפעילות גופנית.
      הערה: לכן, במחקר זה, ניאופלזמות המיוחסות לפעילות גופנית נמוכה מתייחסים רק לסרטן המעי הגס ולסרטן השד הנשי כפי שמוגדר במסגרת ההערכת הסיכון ההשוואתית של GBD 2021, ולא לכל הגידולים הממאירים.

3. הערכת העומס הגלובלי של ניאופלזמות הנובע מפעילות גופנית נמוכה.

  1. להפיק מדדי נטל מחלה.
    1. ייבוא נתוני מקרי מוות ושנות חיים מותאמות לנכות (DALYs) עבור ניאופלזמות המיוחסות לפעילות גופנית נמוכה מכלי התוצאות של Global Burden of Disease (GBD) 2021, בהתאם למסגרת הערכת סיכונים השוואתית סטנדרטית של GBD.
    2. הוצא שיעורי תמותה סטנדרטיים לפי גיל (ASMR) ושיעורי DALYs מתוקננים לגיל (ASDR) לכל 100,000 תושבים באמצעות אוכלוסיית GBD 2021.
    3. שמרו על טווחי אי-הוודאות המתאימים של 95% לכל ההערכות שהופקו כפי שסופקו במתודולוגיית GBD 2021.
  2. חשב את שנות החיים המותאמות לנכות.
    1. הגדר שנות חיים מותאמות לנכות (DALYs) כסכום שנות החיים שאבדו (YLLs) ושנות חיים עם נכות (YLDs), בהתאם להגדרות סטנדרטיות של GBD.
    2. חשב YLLs על ידי הכפלת תמותה ספציפית לגיל בתוחלת החיים הייחוס המוגדרת בטבלת החיים של GBD 2021.
    3. חשב YLDs על ידי הכפלת מקרי האירוע במשקל מוגבלות ספציפית למחלה ומשך המחלה, כפי שמתואר במתודולוגיית GBD.
    4. ודאו שערכי DALY מחושבים תואמים להערכות המדווחות של GBD לשנת 2021.

4. ניתוח מגמות זמן

  1. הערכת אחוז שינוי שנתי15.16.
    1. ייבוא נתוני ASMR ו-ASDR לתוכנת R (גרסה 4.4.2).
    2. החלו טרנספורמציה לוגריתמית טבעית על קצבים סטנדרטיים לפי גיל.
    3. התאמת מודלים לרגרסיה ליניארית עם השנה הקלנדרית כמשתנה בלתי תלוי להערכת מגמות זמניות, בהתאם לשיטות ניתוח מגמות אפידמיולוגיות מבוססות.
    4. חשב את השינוי השנתי המשוער באחוזים (EAPC) מהשיפוע הרגרסיה באמצעות הטרנספורמציה האקספוננציאלית הסטנדרטית.
    5. סווג מגמות כעולות, יורדות או יציבות בהתבסס על האם טווח הביטחון של 95% של EAPC הוא מעל, מתחת או כולל אפס.
  2. בצע ניתוח רגרסיה של נקודת חיבור.
    1. פתח את תוכנית הרגרסיה של נקודת ההצטרפות (גרסה 5.3.0; המכון הלאומי לסרטן).
    2. ייבא מערכי נתונים של ASMR ו-ASDR לתוכנה.
    3. בחר מודל רגרסיה לורית-ליניארית לניתוח מגמות, בהתאם להנחיות המתודולוגיות של Joinpoint17.
    4. ציין מינימום של 0 ומקסימום של 6 נקודות הצטרפות.
    5. בחר בשיטת קריטריון המידע הבייסיאני-מונחה נתונים (BIC) עם אופטימיזציה משוקללת של BIC כדי לקבוע נקודות חיבור אופטימליות.
      1. בחר את המקסימום של שישה נקודות חיבור בהתאם לאורך סדרת הזמנים השנתית מ-1990 עד 2021 וההמלצות ברירת המחדל של תוכנית רגרסיית נקודת הצטרפות.
      2. קבעו את מספר נקודות החיבור הסופי באמצעות ה-BIC המונחה נתונים.
    6. הרץ את הניתוח כדי לחשב שינוי אחוזי שנתי (APC) ושינוי אחוז שנתי ממוצע (AAPC) עם טווחי ביטחון של 95%. עבור שכבות עם נתונים דלים או הערכות שנתיות לא יציבות, APCs ספציפיים למקטע פורשו בזהירות ולא הודגשו אלא אם המגמה המותאמת נתמכה על ידי מרווחי אי-ודאות תואמים והייתה אפידמיולוגית סבירה.
    7. ייצוא תוצאות APC ו-AAPC לניתוח במורד הזרם.
      הערה: EAPC ורגרסיית נקודות חיבור שימשו למטרות שונות. EAPC סיפקה הערכה סיכום אחת של המגמה הלוגריתמית-ליניארית הממוצעת בין 1990–2021, בעוד שרגרסיית נקודת הצטרפות זיהתה תקופות לוח שנה שבהן קצב השינוי השתנה והעריכה APCs ספציפיים למקטעים. לכן, השתמשו ב-EAPC להשוואה כוללת בין שכבות, בעוד שרגרסיית נקודת חיבור שימשה לתיאור דפוסי הנטייה הזמנית.

5. ניתוח פירוק

  1. הכין קלטי פירוק.
    1. סוווג נתוני תמותה ו-DALY לפי קבוצת גיל, שנת קלנדרית ואזור גאוגרפי.
    2. ייבוא מערכי נתונים מדורגים לתוכנה JD_GBDR (גרסה 2.37.1).
  2. בצע ניתוח פירוק.
    1. פירוק שינויים בתמותה וב-DALYs בין נקודות זמן נבחרות להזדקנות, גידול אוכלוסייה ורכיבי שינוי אפידמיולוגיים באמצעות שיטות פירוק מבוססות18.
    2. כמת את תרומת כל רכיב לשינויים הכוללים בנטל המחלה.
      1. פרש את תרומות האחוזים כתרומה פרופורציונלית של הזדקנות, גידול אוכלוסייה ושינוי אפידמיולוגי לשינוי נטו במקרי מוות או DALY בין שתי נקודות זמן.
      2. ערכים העולים על 100% או ערכים שליליים יכולים להתרחש כאשר רכיב אחד מגביר את העומס בעוד רכיב אחר מפצה אותו; לפרש ערכים כאלה כאפקטים מתמטיים של פירוק ולא כהשפעות ביולוגיות ישירות.
    3. תוצאות פירוק יצוא לניתוחים אזוריים גלובליים, ברמת SDI ו-GBD.

6. ניתוח אי-שוויון בריאותי

  1. הכינו נתונים להערכת אי-שוויון.
    1. דרג את כל המדינות והטריטוריות לפי ערכי SDI שלהם מהנמוך לגבוה.
    2. ייבא ASMR ו-ASDR לתוכנת R (גרסה 4.4.2).
  2. חשב את מדד השיפוע של אי-שוויון.
    1. הקצה דירוג סוציו-אקונומי יחסי לכל מדינה בהתבסס על התפלגות אוכלוסייה מצטברת בין שכבות SDI.
    2. מתאים מודל רגרסיה ליניארית משוקלל עם ASMR או ASDR כמשתנה התלוי ודירוג SDI היחסי כמשתנה הבלתי תלוי.
    3. חשב את מדד השיפוע של אי-השוויון (SII) כהפרש מוחלט בעומס המחלה בין הקצוות הגבוהים להנמוכים של גרדיאנט SDI, בהתאם לשיטת ניתוח אי-השוויון המוכרת.
  3. חשב את מדד הריכוז.
    1. בנו עקומות ריכוז על ידי מיפוי פרופורציות מצטברות של ASMR או ASDR מול פרופורציות אוכלוסייה מצטברות המדורגות לפי SDI.
    2. חשב את מדד הריכוז (CII) כפול מהשטח שבין עקומת הריכוז לקו השוויון.
    3. פרש ערכי CII קרובים לאפס כאי-שוויון נמוך וערכים המתקרבים ל-−1 או +1 כעלייה באי-שוויון יחסי, בהתאם לשיטות כלכלת בריאות סטנדרטיות19.
  4. הערכת אי-ודאות עבור מדדי אי-שוויון.
    1. עבור SII, ניתן להפיק מרווחי ביטחון של 95% ממודל הרגרסיה המשוקללת באמצעות משקלי אוכלוסייה ברמת המדינה.
    2. עבור CII, העריך מרווחי ביטחון של 95% באמצעות דגימה מחדש של Bootstrap של מדינות וטריטוריות עם החלפה.
    3. כאשר הגרלות אחוריות זמינות, חזור על חישובי SII ו-CII בין ההגרלות ודווח על האחוזון ה-2.5 וה-97.5 כמרווחי אי-וודאות.

7. מודלים בייסיאניים של תקופת גיל-קוהורט

  1. הכינו נתוני קלט להקרנה.
    1. ארגן מקרי מוות ספציפיים לגיל, DALYs ונתוני אוכלוסייה תואמים לפי קבוצת גיל של 5 שנים ושנה קלנדרית מ-1990 עד 2021.
    2. להבטיח עקביות בהגדרות קבוצות גיל ובמרווחי זמן לאורך כל תקופת התצפית.
  2. יישמו את מודל הגיל-תקופה-קוהורט20 של בייסיאן.
    1. ייבא את מערכי הנתונים של עומס ואוכלוסייה ספציפיים לגיל ל-R באמצעות מסגרת מודלים בייסיאנית של גיל-תקופה-קוהורט.
    2. יש לציין השפעות גיל, תקופה וקוהורט כאפקטים אקראיים מובנים, כאשר קדימות הליכה אקראית מסדר שני משמשות להחלקת קבוצות גיל סמוכות, תקופות לוח שנה וקבוצות לידה.
    3. יצרו הערכות פוסטריוריות של שיעורים ספציפיים לגיל ואז חישבו ASMR ו-ASDR צפויים באמצעות אוכלוסיית GBD 2021 הסטנדרטית.
    4. הערכת התאמת המודל על ידי השוואת הערכות מותאמות להערכות שנצפו במהלך התקופה ההיסטורית.
    5. לבצע אימות פנימי על ידי הסתרת השנים האחרונות שנצפו, התאמת המודל מחדש והשוואת הערכות חזויות לערכים שנצפו.
  3. יצר תחזיות עתידיות.
    1. תחזית שיעורי תמותה מתוקננים לגיל ושיעורי DALYs מותקנים לגיל עבור ניאופלזמות הנובעים מפעילות גופנית נמוכה בין השנים 2022 ל-2045.
    2. להוציא הערכות ממוצע אחוריות ומרווחי אי-ודאות תואמים של 95% עבור כל התוצאות החזויות. הערך את אי-הוודאות בתחזית באמצעות מרווחי אי-ודאות 95% לאחר מעבר, ופרש הערכות רחוקות יותר מהתקופה הנצפית בזהירות גוברת.
    3. ייצוא תוצאות הקרנה לצורך ויזואליזציה ודיווח.

8. ניתוח סטטיסטי

  1. בצע ניתוח סטטיסטי כללי.
    1. ייבא את כל מערכי הנתונים הנקיים לתוכנת R (גרסה 4.4.2).
    2. השתמש בתוכנת R כדי לבצע את כל הניתוחים הסטטיסטיים וליצור נתונים וטבלאות.
    3. קבע מובהקות סטטיסטית בערך p דו-צדדי של פחות מ-0.05 לכל הניתוחים.
  2. לבצע ניתוחים מיוחדים של GBD.
    1. ייבוא מערכי נתונים בפורמט GBD לתוכנת JD_GBDR (גרסה 2.37.1).
    2. השתמשו בתוכנת JD_GBDR לביצוע חישובי עומס מחלה, ניתוחי פירוק ודמיות קצב סטנדרטיות בהתאם למוסכמות האנליטיות של GBD.
  3. בצע ניתוח רגרסיה של נקודת חיבור.
    1. הורידו והתקינו את תוכנית הרגרסיה של נקודת הצטרפות (גרסה 5.3.0) מאתר המכון הלאומי לסרטן (https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/download).
    2. ייבאו מערכי נתונים של שיעור תמותה סטנדרטי לגיל ו-DALY מדרגים לפי גיל לתוכנת Joinpoint.
    3. בחר מודל רגרסיה לוגית-ליניארית ובצע ניתוח רגרסיה לנקודת חיבור להערכת מגמות זמניות, בהתאם למתודולוגיית תוכנית הרגרסיה של נקודת הצטרפות.
    4. הערכות מגמות היצוא, כולל שינוי אחוזי שנתי ושינוי אחוזי שנתי ממוצע, עם טווחי ביטחון תואמים של 95%.
      הערה: כל הניתוחים בוצעו באמצעות תוכנת R גרסה 4.4.2, Joinpoint Regression Program גרסה 5.3.0, ותוכנה JD_GBDR גרסה 2.37.1. ההגדרות האנליטיות העיקריות כללו מודלים לוגיתם-ליניאריים של EAPC, רגרסיית נקודות חיבור עם 0–6 נקודות חיבור שנבחרו על ידי קריטריון המידע הבייסיאני, פירוק לרכיבי הזדקנות, גידול אוכלוסייה ושינויים אפידמיולוגיים, רגרסיה משוקללת ל-SII, דגימה מחדש של בוטסטרפ או ציור פוסטריור לאי-ודאות CII, ותחזית גיל-תקופה-קוהורט בייסיאנית עד 2045.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

יישום מוצלח של פרוטוקול זה אמור לייצר סט מלא של הערכות מתואמות שמקורן ב-GBD במיקומים, שנים, מינים, קבוצות גיל, מדדים ומדדים מוגדרים מראש. התוצרים הצפויים כוללים הערכות עומס סטנדרטיות לגיל וספציפיות לגיל עם מרווחי אי-ודאות של 95%, הערכות מגמות EAPC ונקודת הצטרפות, רכיבי פירוק, מדדי אי-שוויון SII ו-CII, ותחזיות מבוססות BAPC עם מרווחי אי-ודאות אחוריים. מימוש תת-אופטימלי מצוין על ידי שכבות חסרות, תוויות גיל או מיקום לא עקביות, כישלון לשחזר הערכות שדווחו על ידי GBD לאחר ניקוי נתונים, מודלים ל...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

ניתוח GBD 2021 זה מראה שני דפוסים מנוגדים בעומס ניאופלזמה הנובע מפעילות גופנית נמוכה. בעוד ש-ASMR ו-ASDR עבור ניאופלזמות המיוחסות ל-LPA ירדו משמעותית בין 1990 ל-2021 (ΔASMR = -19.72%; ΔASDR = -18.51%), מקרי המוות המוחלטים ו-DALYs עלו ב-95.73% ו-84.79%, בהתאמה. העלייה בנטל המוחלט למרות הירידה בשיעורי הסטנדרטים לגיל הוסברה בעיקר על ידי גידול האוכלוסייה והזדקנות. הירידה ב-ASR עשויה לשקף גורמים רבים, כולל שיפור בגילוי סרטן, טיפול ושליטה בגורמי סיכון, אם כי תורמים אלו לא פורקו ישירות בניתוח ה...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

למחברים אין מה לחשוף.

תודות

אנו מודים לשותפי מחקר Global Load of Disease Study (GBD 2021) על תרומתם לנאופלזמות הנובעת מאפידמיולוגיית LPA, בהנחיית נתוני הגישה הפתוחה של המכון למדדי בריאות והערכה (IHME). עבודה זו זכתה לתמיכה מ-Jingding Medical Tech (המספקת הרשאת תוכנה JD_GBDR ועיבוד נתונים מרכזי), עם שירותי עריכת שפה על ידי Home for Researchers (www.home-for-researchers.com). עבודה זו נתמכה על ידי פרויקט תוכנית הפיתוח למדע וטכנולוגיה לרפואה סינית מסורתית של מחוז ג'יאנגסו (QN202513), ופרויקט קרן המחקר הפנימית של בית החולים השני המסונף של אוניברסיטת נאנג'ינג לרפואה סינית (SEZRC202504, SEZJY202505).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
Bayesian Age-Period-Cohort (BAPC) R PackageR Foundation / CRAN Repository https://cran.r-project.org/משמש לניתוח תחזיות Bayesian של גיל-תקופה-קוהורטה. 
CSV Data FilesInstitute for Health Metrics and Evaluation (IHME)N/Aקבצי נתונים מיוצאים מה-GBD 2021 Results Tool לניתוח נוסף.
dplyr R PackageR Foundation / CRAN Repositoryhttps://cran.r-project.org/package=dplyrמשמש למניפולציה וניקוי נתונים באמצעות R.
GBD 2021 Data Input Sources ToolInstitute for Health Metrics and Evaluation (IHME)https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021מאגר ציבורי לתיעוד מקורות GBD.
ggplot2 R PackageR Foundation / CRAN Repositoryhttps://cran.r-project.org/package=ggplot2משמש לויזואליזציה גרפית של מגמות טמפורליות וניתוח אי-שוויון. 
Global Burden of Disease (GBD) 2021 Results ToolInstitute for Health Metrics and Evaluation (IHME)https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/מאגר ציבורי המשמש לחילוץ נתונים של מקרי מוות, DALYs, ASMR ו-ASDR. 
INLA R PackageR-INLA Projecthttps://www.r-inla.org/משמש לניתוח Bayesian בתוך מודל גיל-תקופה-קוהורטה. 
JD_GBDR Software Jingding Medical Technology Co., Ltd.Version 2.37.1משמש להערכת נטל GBD, ניתוח פירוק וויזואליזציה של קצב סטנדרטי.
Joinpoint Regression Program (Version 5.3.0)National Cancer Institute (NCI)https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/downloadמשמש לניתוח רגרסיה של נקודות חיתוך, APC ו-AAPC. 
Microsoft ExcelMicrosoft Corporationhttps://www.microsoft.com/excelמשמש לארגון וניקוי קבצי CSV מופקים לפני הניתוח. 
Personal Computer WorkstationAny standard computing workstationN/Aמינימום מומלץ: 8 GB RAM, Windows 10/11 או macOS לניתוחים סטטיסטיים והקרנות.
R Statistical Software (Version 4.4.2)R Foundation for Statistical Computinghttps://www.r-project.org/משמש לניתוח סטטיסטי, חישוב EAPC, ניתוח אי-שוויון, ויזואליזציה ומידוג Bayesian של גיל-תקופה-קוהורטה. 
RStudio DesktopPosit Software, PBChttps://posit.co/download/rstudio-desktop/סביבת פיתוח משולבת לניתוחים באמצעות R.  

מקורות

  1. Bray, F., et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 74 (3), 229-263 (2024).
  2. Liang, M., Pan, Y., Zhong, T., Zeng, Y., Cheng, A. S. K. Effects of aerobic, resistance, and combined exercise on metabolic syndrome parameters and cardiovascular risk factors: a systematic review and network meta-analysis. Rev Cardiovasc Med. 22 (4), 1523-1533 (2021).
  3. Man, J., et al. Spatiotemporal trends of colorectal cancer mortality due to low physical activity and high body mass index from 1990 to 2019. Front Med. 8, 800426(2021).
  4. Saqib, Z. A., et al. Physical activity is a medicine for noncommunicable diseases: a survey study regarding the perception of physical activity impact on health wellbeing. Risk Manag Healthc Policy. 13, 2949-2962 (2020).
  5. GBD 2021 Risk Factors Collaborators. Global burden and strength of evidence for 88 risk factors in 204 countries and 811 subnational locations, 1990-2021. Lancet. 403 (10440), 2162-2203 (2024).
  6. Strain, T., et al. National, regional, and global trends in insufficient physical activity among adults from 2000 to 2022. Lancet Glob Health. 12 (8), e1232-e1243 (2024).
  7. Moore, S. C., et al. Association of leisure-time physical activity with risk of 26 types of cancer. JAMA Intern Med. 176 (6), 816-825 (2016).
  8. Guthold, R., Stevens, G. A., Riley, L. M., Bull, F. C. Worldwide trends in insufficient physical activity from 2001 to 2016. Lancet Glob Health. 6 (10), e1077-e1086 (2018).
  9. Sustainable Development Goals. , United Nations Development Programme. Available from: https://www.undp.org/sustainable-development-goals (2022).
  10. GBD 2021 Causes of Death Collaborators. Global burden of 288 causes of death and life expectancy decomposition, 1990–2021. Lancet. 403 (10440), 2100-2132 (2024).
  11. Martincorena, I., Campbell, P. J. Somatic mutation in cancer and normal cells. Science. 349 (6255), 1483-1489 (2015).
  12. Jetté, M., Sidney, K., Blümchen, G. Metabolic equivalents (METS) in exercise testing and prescription. Clin Cardiol. 13 (8), 555-565 (1990).
  13. Zhang, J., et al. Global burden of cardiovascular diseases and type 2 diabetes attributable to low physical activity. Front Cardiovasc Med. 10, 1247705(2023).
  14. GBD 2015 Healthcare Access and Quality Collaborators. Healthcare access and quality index based on mortality from amenable causes. Lancet. 390 (10091), 231-266 (2017).
  15. GBD 2019 Diseases and Injuries Collaborators. Global burden of 369 diseases and injuries, 1990–2019. Lancet. 396 (10258), 1204-1222 (2020).
  16. Zhao, G., et al. Global burden of osteoarthritis associated with high body mass index. Endocrine. 79 (1), 60-71 (2023).
  17. Tuo, Y., et al. Global, regional, and national burden of thalassemia, 1990–2021. EClinicalMedicine. 72, 102619(2024).
  18. Liu, C., et al. Global burden of liver cancer due to non-alcoholic steatohepatitis. J Gastroenterol. 58 (12), 1222-1236 (2023).
  19. Cao, F., et al. Global burden and cross-country inequalities in autoimmune diseases. Autoimmun Rev. 22 (6), 103326(2023).
  20. Chen, J., et al. Global burden of noncommunicable diseases attributable to kidney dysfunction. Chin Med J (Engl). 138 (11), 1334-1344 (2024).
  21. Wu, Z., Xia, F., Lin, R. Global burden of cancer and associated risk factors in 204 countries and territories, 1980–2021. J Hematol Oncol. 17 (1), 119(2024).
  22. Hurvitz, S. A., et al. Trastuzumab deruxtecan versus trastuzumab emtansine in HER2-positive metastatic breast cancer. Lancet. 401 (10371), 105-117 (2023).
  23. Basu, P., et al. Status of implementation and organization of cancer screening in the European Union Member States. Int J Cancer. 142 (1), 44-56 (2018).
  24. An, L., et al. Trends of robotic-assisted surgery for thyroid, colorectal, stomach and hepatopancreaticobiliary cancer. Asian J Surg. 44 (1), 199-205 (2021).
  25. Seong, M., Kim, Y., Park, S., Kim, H., Kwon, O. Association between diet quality and cardiorespiratory fitness in Korean adults. Nutrients. 12 (11), 3226(2020).
  26. World Health Organization. WHO Guidelines on Physical Activity and Sedentary Behaviour. , World Health Organization. Geneva. (2020).
  27. World Health Organization. Noncommunicable Diseases Progress Monitor 2022. , World Health Organization. Geneva. (2022).
  28. Nunez, C., Bauman, A., Egger, S., Sitas, F., Nair-Shalliker, V. Obesity, physical activity and cancer risks. Cancer Epidemiol. 47, 56-63 (2017).
  29. Abdel-Wahab, M., et al. Status of radiotherapy resources in Africa. Lancet Oncol. 14 (4), e168-e175 (2013).
  30. Sallis, J. F., et al. Progress in physical activity over the Olympic quadrennium. Lancet. 388 (10051), 1325-1336 (2016).
  31. Popkin, B. M., Adair, L. S., Ng, S. W. Global nutrition transition and the pandemic of obesity. Nutr Rev. 70 (1), 3-21 (2012).
  32. Porcherie, M., et al. Relationship between urban green spaces and cancer. Int J Environ Res Public Health. 18 (4), 1751(2021).
  33. Rushton, L. Health impact of environmental tobacco smoke in the home. Rev Environ Health. 19 (3-4), 291-310 (2021).
  34. Li, Y., et al. Global burden of female breast cancer: age–period–cohort analysis. Front Oncol. 12, 891824(2022).
  35. Nelson, S. H., et al. Impact of very low physical activity, BMI, and comorbidities on mortality among breast cancer survivors. Breast Cancer Res Treat. 155 (3), 551-557 (2016).
  36. Wu, Y., Zhang, D., Kang, S. Physical activity and risk of breast cancer: a meta-analysis. Breast Cancer Res Treat. 137 (3), 869-882 (2013).
  37. de Boer, M. C., Wörner, E. A., Verlaan, D., van Leeuwen, P. A. M. Mechanisms and effects of physical activity on breast cancer. Clin Breast Cancer. 17 (4), 272-278 (2017).
  38. Abbasi, I. N. Socio-cultural barriers to attaining recommended physical activity among females. Quest. 66 (4), 448-467 (2014).
  39. Giovannucci, E. Molecular biologic and epidemiologic insights for preventability of colorectal cancer. J Natl Cancer Inst. 114 (5), 645-650 (2022).
  40. la Torre, A., Lo Vecchio, F., Greco, A. Epigenetic mechanisms of aging and aging-associated diseases. Cells. 12 (8), 1163(2023).
  41. Courties, A., Kouki, I., Soliman, N., Mathieu, S., Sellam, J. Osteoarthritis year in review 2024. Osteoarthritis Cartilage. 32 (11), 1397-1404 (2024).
  42. Cruz-Jentoft, A. J., et al. Sarcopenia: revised European consensus on definition and diagnosis. Age Ageing. 48 (4), 601(2019).
  43. Bray, F., Jemal, A., Grey, N., Ferlay, J., Forman, D. Global cancer transitions according to the Human Development Index. Lancet Oncol. 13 (8), 790-801 (2012).
  44. Gautam, S., BNK,, Akashanand,, Roy, A., Banandur, P. S., et al. Assessment of resources for physical activity in an Indian city. BMC Public Health. 23 (1), 1969(2023).
  45. Global Burden of Disease Health Financing Collaborator Network. Past, present, and future of global health financing, 1995–2050. Lancet. 393 (10187), 2233-2260 (2019).
  46. Friedenreich, C. M., Neilson, H. K., Farris, M. S., Courneya, K. S. Physical activity and cancer outcomes. Clin Cancer Res. 22 (19), 4766-4775 (2016).
  47. Gaitonde, R., San Sebastian, M., Muraleedharan, V. R., Hurtig, A. K. Community action for health in India's National Rural Health Mission. Soc Sci Med. 188, 82-90 (2017).
  48. Gabarron, E., Larbi, D., Rivera-Romero, O., Denecke, K. Human factors in AI-driven digital solutions for increasing physical activity. JMIR Hum Factors. 11, e55964(2024).
  49. GBD 2019 Risk Factors Collaborators. Global burden of 87 risk factors, 1990–2019. Lancet. 396 (10258), 1223-1249 (2020).
  50. Moradi, T., et al. Breast cancer risk and lifetime physical activity. Cancer Causes Control. 11 (6), 523-531 (2000).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

תגיות

רפואהגיליון 234גיליון 234ערך ריקגיליוןנטל המחלות העולמימדד סוציו-דמוגרפיאי-שוויון בריאותי
צרו קשר
המליצו לספרייה

פרטיות

תנאי שימוש

מדיניות

זכויות יוצרים © 2026 MyJoVE Corporation. כל הזכויות שמורות.