Un flusso di lavoro analitico basato sul GBD 2021 per stimare il carico globale delle neoplasie attribuibile a una bassa attività fisica

Sommario

Questo protocollo dimostra un flusso di lavoro riproducibile per estrarre, elaborare, analizzare e visualizzare le stime GBD 2021 delle neoplasie attribuibili a bassa attività fisica. Il flusso di lavoro consente ai ricercatori di valutare indicatori di onere, tendenze temporali, componenti di decomposizione, disuguaglianze socioeconomiche e proiezioni basate su modelli utilizzando dati standardizzati a livello di popolazione.

Abstract

Questo protocollo descrive un flusso di lavoro analitico riproducibile per stimare il carico globale delle neoplasie attribuibile a una bassa attività fisica utilizzando i dati Global Burden of Disease 2021. Il flusso di lavoro include l'estrazione dei dati dallo strumento GBD Results, la definizione di esiti idonei e categorie di esposizione, la stima dei decessi, gli anni di vita aggiustati per disabilità e i tassi standardizzati per età, analisi temporale delle tendenze utilizzando la variazione percentuale annuale stimata e la regressione del punto di arrivo, analisi di decomposizione, valutazione delle disuguaglianze socioeconomiche e proiezione bayesiana periodo-coorte di età. Il protocollo descrive anche come interpretare intervalli di incertezza, componenti di decomposizione e metriche di disuguaglianza nel contesto di stime modellate a livello di popolazione. Come applicazione rappresentativa, il flusso di lavoro è stato applicato al cancro del colorettale e al cancro al seno femminile attribuibile a bassa attività fisica in 204 paesi e territori dal 1990 al 2021, con proiezioni fino al 2045. Questo protocollo può essere adattato ad altre coppie rischio-esiti GBD quando i ricercatori necessitano di un approccio strutturato per la stima del carico attribuibile al rischio, la caratterizzazione delle tendenze, la valutazione delle disuguaglianze e l'analisi delle proiezioni.

Introduzione

Le neoplasie rappresentano una categoria significativa di malattie non trasmissibili (NCD) che contribuiscono alla mortalità e disabilità globali, rappresentando una sfida critica per la salute pubblica a livello mondiale. I dati Globocan 2022 hanno rivelato 19,96 milioni di nuovi casi di neoplasie e 9,74 milioni di decessi in tutto il mondo, con tumori ai polmoni, al seno (femminile) e al colonretto come le principali neoplasie maligne. L'incidenza prevista del cancro raggiungerà i 35 milioni all'anno entro il 2050 (un aumento del 77% rispetto al 2022), con nazioni che si presentano punteggi bassi nell'Indice di Sviluppo Umano (HDI) che si prevede un aumento del 142%, trainato dalle transizioni demografiche. L'espansione demografica, l'invecchiamento della popolazione, i sistemi di screening deficienti e l'accesso limitato ai trattamenti nelle regioni a basso HDI guidano queste tendenze, creando un imperativo per un'equa allocazione delle risorse oncologiche^{globali 1}.

La bassa attività fisica (LPA) è un determinante stabilito e modificabile per le malattie neuro-nao-naocratiche gravi, che comprendono neoplasie, disturbi metabolici e condizioni^{neuropsichiatriche 2,3,4}. L'LPA rappresenta un significativo onere globale per la salute, mostrando un aumento della prevalenza standardizzata per età del 6,6% dal 2000 e contribuendo al 7,2% della mortalità globale per tutte le cause nel 2022^(5,6). L'attività fisica moderata (PA) conferisce una protezione significativa contro i tumori al seno (HR 0,90; IC 95%: 0,87–0,93), al colon (HR 0,84; IC 95%: 0,77–0,91) e ai tumori rettali (HR 0,87; IC 95%: 0,80–0,95), con riduzioni parallele della mortalità^{site-specific 7}. Per promuovere l'AP essenziale a livello mondiale, numerosi paesi e regioni hanno sviluppato linee guida nazionali sull'AP adattate ai loro contesti specifici (ad esempio, Canada, Regno Unito e Stati Uniti), ampiamente diffuse attraverso organizzazioni come l'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) e l'Unione Europea. Purtroppo, solo il 72,5% degli adulti a livello globale raggiunge i livelli minimi raccomandati di PA indicati nelle linee guida di sanità^{pubblica 8}.

Mitigare il basso carico di neoplasie attribuibile all'attività fisica è fondamentale per raggiungere l'obiettivo 2030 dell'Obiettivo di Sviluppo Sostenibile (SDG) delle Nazioni Unite: riduzione di un terzo della mortalità prematura per NCD tramite prevenzione e cura⁹. Generare prove solide per chiarire la relazione tra LPA e neoplasie è essenziale per guidare le future politiche sanitarie. Il Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study 2021 (GBD 2021) fornisce stime comparabili a livello di popolazione della mortalità, degli anni di vita adeguati per disabilità (DALY) e del carico attribuibile al rischio in 204 paesi e territori dal 1990 al 2021 utilizzando approcci epidemiologici standardizzati. Nel GBD 2021, le stime di malattie e lesioni coprono 371 malattie e infortuni, mentre l'analisi dei fattori di rischio stima l'esposizione, il rischio relativo, le frazioni attribuibili alla popolazione e il carico attribuibile per 88 fattori^{di rischio 10}. Tuttavia, meno studi hanno fornito un flusso di lavoro graduale e riproducibile per estrarre i dati di neoplasia attribuibili all'attività fisica bassa GBD 2021 e applicare analisi di tendenza, decomposizione, disuguaglianza e proiezione all'interno di un unico protocollo. Questo manoscritto colma questa lacuna metodologica dettagliando le procedure di estrazione dei dati, definizione delle variabili, modellazione statistica e interpretazione per questa specifica coppia rischio-esito GBD. Questo protocollo descrive un'analisi secondaria riproducibile delle stime GBD 2021 per le neoplasie attribuibili a bassa attività fisica in 204 paesi e territori dal 1990 al 2021, con proiezioni fino al 2045. Gli obiettivi erano quantificare decessi, DALY, tassi standardizzati per età, tendenze temporali, componenti di decomposizione, disuguaglianze socioeconomiche e carico proiettato, senza dedurre causalità a livello individuale o effetti di intervento diretto.

Questo flusso di lavoro è stato scelto perché integra diversi componenti analitici complementari in un unico quadro riproducibile. Rispetto a studi che riportano solo stime descrittive del GBD o metriche di tendenza singole, questo protocollo combina stima del carico, EAPC, regressione del punto di unione, analisi di decomposizione, valutazione delle disuguaglianze e proiezione BAPC, permettendo agli utenti di esaminare non solo la magnitudine del carico ma anche i cambiamenti temporali, i fattori demografici, i gradienti socioeconomici e le tendenze future. Il protocollo è applicabile ai ricercatori che conducono analisi secondarie di stime attribuibili al rischio GBD, in particolare quando l'obiettivo è confrontare i modelli di carico tra tempo, sesso, fasce d'età, paesi, regioni o categorie SDI.

Protocollo

Questo studio ha utilizzato stime a livello di popolazione GBD 2021 disponibili pubblicamente e de-identificate. Non sono stati accessibili dati umani a livello individuale. Lo studio GBD 2021 ha ricevuto una deroga al consenso informato dal Consiglio di Revisione Istituzionale dell'Università di Washington; Pertanto, non era richiesta un'ulteriore approvazione etica istituzionale per questa analisi secondaria.

NOTA: Questo protocollo descrive un flusso di lavoro riproducibile per condurre un'analisi secondaria delle stime GBD 2021 per le^{neoplasie 11} attribuibili a una bassa attività fisica. Il flusso di lavoro include estrazione dati, definizione delle variabili, stima del carico, analisi temporale delle tendenze, analisi di decomposizione, valutazione delle disuguaglianze e proiezione bayesiana-periodi di età-coorte. I risultati sono presentati per illustrare l'applicazione del protocollo piuttosto che per stabilire una relazione causale primaria. Il flusso di lavoro analitico è stato composto da sei passaggi sequenziali: estrazione delle stime GBD 2021, definizione di esposizione, esiti della malattia e strati SDI, stima dei decessi, DALYs, tasso di mortalità standardizzato per età (ASMR) e tasso DALYs standardizzato per età (ASDR), analisi temporale delle tendenze utilizzando la variazione percentuale annua stimata (EAPC) e regressione, analisi di decomposizione e disuguaglianza, e proiezione bayesiana periodo-coorte di età fino al 2045. Ogni risultato e figura è stato generato da uno di questi passaggi analitici collegati.

1. Identificazione e accesso alle fonti dati

1. Accedi allo strumento Risultati Global Burden of Disease (GBD) 2021.
   1. Apri un browser web e accedi allo strumento Globale di Risultati del Carico delle Malattie all'indirizzo https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/.
   2. Seleziona GBD 2021 come versione dello studio tra le opzioni disponibili nel dataset.
   3. Seleziona Fattori di Rischio dal menu gerarchia delle cause.
2. Definire gli esiti delle malattie e i fattori di rischio.
   1. Seleziona le neoplasie come categoria di malattia.
   2. Seleziona la bassa attività fisica come fattore di rischio.
   3. Seleziona i decessi e gli anni di vita adeguati per disabilità (DALY) come misure di esito.
3. Specifica popolazione, geografia e periodo storico.
   1. Seleziona entrambi i sessi separatamente, Maschio e Femmina , per analisi specifiche per sesso.
   2. Seleziona tutte le fasce d'età disponibili ≥25 anni.
   3. Seleziona tutti i 204 paesi e territori.
   4. Stabilisci il periodo di analisi dal 1990 al 2021.
4. Estrarre le misure di risultato standardizzate per età.
   1. Abilita la standardizzazione per età utilizzando lo standard GBD 2021 della popolazione.
   2. Selezionare come variabili di output il tasso di mortalità standardizzato per età (ASMR) e il tasso DALYs standardizzato per età (ASDR ).
   3. Includere intervalli di incertezza (UI) del 95% per tutte le stime estratte.
   4. Esporta i dati estratti in formato CSV per l'analisi a valle.
   5. Per la riproducibilità, utilizzare le seguenti selezioni dello Strumento di Risultati GBD: versione dello studio: GBD 2021; Contesto: Fattori di rischio; rischio: bassa attività fisica; causa: Neoplasie; misure: Decessi e DALYs; metriche: Numero e Tasso; età: standardizzato per età e tutti i gruppi di età disponibili di 5 anni di età ≥ 25 anni; sessi: Entrambi maschili e femminili; località: Globale, 21 regioni GBD, regioni SDI e 204 paesi e territori; Anni: 1990–2021.
   6. Esporta la stima media, l'intervallo di incertezza più basso e l'intervallo di incertezza superiore per ciascun strato in formato CSV.
5. Ottenere dati stratificati dall'indice sociodemografico (SDI).
   1. Abilitare la stratificazione tramite Sociodemographic Index (SDI).
   2. Estrarre dati ASMR e ASDR specifici per SDI per analisi comparative.
6. Accedi alle fonti di dati sottostanti.
   1. Naviga allo strumento di input dati GBD 2021 su https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021.
   2. Esaminare la documentazione pubblica che descriva le fonti di dati primarie, inclusi sistemi di registrazione civile, indagini sulla popolazione, cartelle cliniche e registri delle malattie.

2. Definizione delle variabili chiave e dei criteri di classificazione

1. Definisci le neoplasie.
   1. Definire le neoplasie come tumori maligni secondo la gerarchia delle cause Global Burden of Disease (GBD) 2021.
   2. Includere solo neoplasie maligne caratterizzate da proliferazione cellulare incontrollata dovuta a disregolazione genetica ed epigenetica.
   3. Escludere le neoplasie benigne da tutte le analisi.
2. Definisci bassa attività fisica.
   1. Definire l'intensità dell'attività fisica usando valori metabolici equivalenti del compito (MET), dove 1 MET equivale a un consumo di ossigeno di 3,5 mL O₂/kg/min a riposo.
   2. Calcola i livelli settimanali di attività fisica utilizzando il totale dei minuti MET a settimana.
   3. Classifica i livelli di attività fisica in quattro categorie^{: 12,13}:
      Meno di 600 minuti MET a settimana.
      Da 600 a 3.999 minuti MET a settimana.
      Da 4.000 a 7.999 minuti MET-minuto a settimana.
      8.000 o più minuti MET a settimana.
   4. Definire la bassa attività fisica come meno di 4.000 minuti MET a settimana, in linea con la metodologia di attribuzione del rischio GBD 2021.
      NOTA: Questo cutoff è stato adottato dalla definizione di attribuzione del rischio GBD 2021 e non è stato selezionato de novo nel presente studio. È stato utilizzato per mantenere la coerenza con il quadro di valutazione comparativa del rischio GBD e la comparabilità con altre stime basate su GBD.
3. Definisci SDI.
   1. Definisci l'SDI come un indicatore composito che va da 0 a 1.
   2. Calcola l'SDI utilizzando la media geometrica del reddito pro capite standardizzato, del livello di istruzione e del tasso di fertilità negli individui sotto i 25 anni.
   3. Classificare paesi e regioni in cinque categorie^{SDI: 14}: Basso, Basso-Medio, Medio, Alto-Medio e Alto.
   4. Assegnare i paesi a una delle 21 regioni GBD in base alla stratificazione SDI.
4. Definire neoplasie attribuibili a una bassa attività fisica.
   1. Identificare le neoplasie attribuibili a bassa attività fisica utilizzando il quadro di valutazione comparativa del rischio GBD 2021.
      1. All'interno di questo contesto, si operalizza il basso carico attribuibile all'attività fisica combinando distribuzioni di esposizione, rischi relativi rischio-esito e il livello teorico minimo di esposizione al rischio per stimare le frazioni attribuibili alla popolazione. Poi, applica questo metodo ai decessi e ai DALY per risultati neoplasici idonei.
   2. Includere il cancro colorettale e il cancro al seno femminile come esiti neoplasici attribuibili a una bassa esposizione all'attività fisica.
      NOTA: Pertanto, in questo studio, le neoplasie attribuibili a bassa attività fisica si riferiscono solo al cancro colorettale e al seno femminile come definito nel quadro di valutazione comparativa del rischio GBD 2021, piuttosto che a tutti i tumori maligni.

3. Stima del carico globale delle neoplasie attribuibile a una bassa attività fisica.

1. Estrai gli indicatori del carico della malattia.
   1. Dati sui decessi da importazione e sugli anni di vita adeguati per disabilità (DALY) per neoplasie attribuibili a bassa attività fisica dal Global Burden of Disease (GBD) 2021 Results Tool, seguendo il quadro standard di valutazione comparativa del rischio GBD.
   2. Estrarre i tassi di mortalità standardizzati per età (ASMR) e i tassi DALYs standardizzati per età (ASDR) per 100.000 abitanti utilizzando la popolazione standard GBD 2021.
   3. Mantenere i corrispondenti intervalli di incertezza del 95% per tutte le stime estratte come fornito dalla metodologia GBD 2021.
2. Calcola gli anni di vita adeguati per invalidità.
   1. Definire gli anni di vita aggiustati per disabilità (DALY) come la somma degli anni di vita perduti (YLL) e degli anni vissuti con disabilità (YLD), seguendo le definizioni standard GBD.
   2. Calcola le YLL moltiplicando la mortalità specifica per età per l'aspettativa di vita di riferimento specificata nella tabella di vita GBD 2021.
   3. Calcolare le YLD moltiplicando i casi incidenti per i pesi di disabilità specifici della malattia e la durata della malattia, come descritto nella metodologia GBD.
   4. Verifica che i valori DALY calcolati corrispondano alle stime riportate dal GBD 2021.

4. Analisi temporale delle tendenze

1. Stima della variazione percentuale^{annuale 15,16}.
   1. Importare dati ASMR e ASDR nel software R (versione 4.4.2).
   2. Applicare la trasformazione logaritmica naturale ai tassi standardizzati per età.
   3. Adattare modelli di regressione lineare con l'anno solare come variabile indipendente per valutare le tendenze temporali, seguendo metodi consolidati di analisi epidemiologica delle tendenze.
   4. Calcola la variazione percentuale annua stimata (EAPC) dalla pendenza di regressione utilizzando la trasformazione esponenziale standard.
   5. Classificare le tendenze come crescenti, decrescenti o stabili in base al fatto che l'intervallo di confidenza del 95% dell'EAPC sia superiore, inferiore o inclusa zero.
2. Esegui un'analisi di regressione del punto di unione.
   1. Apri il Programma di Regressione dei Punti di Inquadramento (versione 5.3.0; Istituto Nazionale del Cancro).
   2. Importare dataset ASMR e ASDR nel software.
   3. Seleziona un modello di regressione log-lineare per l'analisi delle tendenze, coerente con le linee guida metodologiche di^{Joinpoint 17}.
   4. Specifica un minimo di 0 e un massimo di 6 punti di unione.
   5. Seleziona il metodo del Criterio d'Informazione Bayesiana Guidata dai Dati (BIC) con ottimizzazione BIC ponderata per determinare i punti di giunzione ottimali.
      1. Seleziona il massimo di sei punti di unione in base alla durata della serie temporale annuale dal 1990 al 2021 e alle raccomandazioni predefinite del Programma di Regressione dei Punti di Inscrizione.
      2. Determina il numero finale di punti di giunzione tramite il BIC guidato dai dati.
   6. Esegui l'analisi per calcolare la variazione percentuale annuale (APC) e la variazione percentuale media annua (AAPC) con intervalli di confidenza del 95%. Per gli strati con dati scarsi o stime annuali instabili, gli APC specifici per segmento sono stati interpretati con cautela e non sono stati enfatizzati a meno che la tendenza adattata non fosse supportata da corrispondenti intervalli di incertezza ed epidemiologicamente plausibile.
   7. Esportare i risultati APC e AAPC per l'analisi a valle.
      NOTA: EAPC e regressione dei punti di giunzione sono stati utilizzati per scopi diversi. EAPC ha fornito una stima unica e riassuntiva della tendenza log-lineare media tra il 1990 e il 2021, mentre la regressione a punto di unione ha identificato i periodi di calendario in cui il tasso di variazione si è spostato e ha stimato APC specifici per segmento. Pertanto, EAPC è stata utilizzata per il confronto complessivo tra gli strati, mentre la regressione dei punti di giunzione è stata utilizzata per descrivere i modelli di flessione temporale.

5. Analisi della decomposizione

1. Preparare gli input di decomposizione.
   1. Stratificare i dati di mortalità e DALY per fascia d'età, anno solare e regione geografica.
   2. Importare dataset stratificati in JD_GBDR software (versione 2.37.1).
2. Esegui un'analisi di decomposizione.
   1. Decomporre i cambiamenti nella mortalità e nei DALY tra momenti temporali selezionati in componenti di invecchiamento, crescita demografica e cambiamento epidemiologico utilizzando metodi di decomposizione^{consolidati 18}.
   2. Quantificare il contributo di ciascun componente ai cambiamenti complessivi del carico di malattia.
      1. Interpretare i contributi percentuali come il contributo proporzionale di invecchiamento, crescita demografica e cambiamento epidemiologico alla variazione netta dei decessi o DALY tra due momenti temporali.
      2. Valori superiori al 100% o valori negativi possono verificarsi quando un componente aumenta il carico mentre un altro lo compensa; interpretare tali valori come effetti di decomposizione matematica piuttosto che come effetti biologici diretti.
   3. Risultati di decomposizione delle esportazioni per analisi globali, a livello SDI e regionali GBD.

6. Analisi delle disuguaglianze sanitaie

1. Prepara i dati per la valutazione delle disuguaglianze.
   1. Classificare tutti i paesi e territori in base ai loro valori SDI dal più basso al più alto.
   2. Importare ASMR e ASDR nel software R (versione 4.4.2).
2. Calcola l'indice di pendenza di disuguaglianza.
   1. Assegnare un rango socioeconomico relativo a ciascun paese basato sulla distribuzione cumulativa della popolazione tra gli strati SDI.
   2. Adatta un modello di regressione lineare ponderata con ASMR o ASDR come variabile dipendente e rango relativo SDI come variabile indipendente.
   3. Calcola l'indice di disuguaglianza (SII) come la differenza assoluta nel carico di malattia tra i limiti più alti e più bassi del gradiente SDI, seguendo la metodologia consolidata di analisi delle disuguaglianze.
3. Calcola l'indice di concentrazione.
   1. Costruisci curve di concentrazione tracciando le proporzioni cumulative di ASMR o ASDR rispetto alle proporzioni cumulative della popolazione classificate tramite SDI.
   2. Calcola l'indice di concentrazione (CII) come il doppio dell'area tra la curva di concentrazione e la linea di uguaglianza.
   3. Interpretare i valori CII vicini a zero come bassa disuguaglianza e i valori vicini a −1 o +1 come aumento della disuguaglianza relativa, coerente con i metodi standard dell'economia sanitaria¹⁹.
4. Stima dell'incertezza per le metriche di disuguaglianza.
   1. Per la SII, si derivi intervalli di confidenza del 95% dal modello di regressione ponderata utilizzando pesi di popolazione a livello nazionale.
   2. Per il CII, stimare intervalli di confidenza del 95% utilizzando il ricampionamento bootstrap di paesi e territori con sostituzione.
   3. Quando sono disponibili prelievi posteriori, ripetere i calcoli SII e CII tra i prelievi e riportare il 2,5° e il 97,5° percentile come intervalli di incertezza.

7. Modellazione bayesiana di età-periodo-coorte

1. Prepara i dati di input per la proiezione.
   1. Organizzare i decessi specifici per età, i DALY e i relativi dati demografici per fascia d'età di 5 anni e anno solare dal 1990 al 2021.
   2. Garantire la coerenza delle definizioni di gruppi d'età e degli intervalli di tempo durante l'intero periodo di osservazione.
2. Applicare il modello bayesiano età-periodo-coorte²⁰.
   1. Importare i dataset di carico e popolazione specifici per età in R utilizzando un framework bayesiano di modellazione periodi di età-coorte.
   2. Specificare gli effetti di età, periodo e coorte come effetti casuali strutturati, con precedenti di camminata casuale di secondo ordine usati per livellare gruppi di età adiacenti, periodi di calendario e coorti di nascita.
   3. Generare stime posteriori dei tassi specifici per età e poi calcolare ASMR e ASDR proiettati utilizzando la popolazione standard GBD 2021.
   4. Valutare l'adattamento del modello confrontando le stime adattate con le stime osservate durante il periodo storico.
   5. Effettuare la validazione interna trattenendo gli anni più recenti osservati, riadattando il modello e confrontando le stime previste con i valori osservati.
3. Genera proiezioni future.
   1. Previsione dei tassi di mortalità standardizzati per età e dei tassi DALYs standardizzati per le neoplasie attribuibili a bassa attività fisica dal 2022 al 2045.
   2. Estrarre le stime medie a posteriori e i corrispondenti intervalli di incertezza del 95% per tutti gli esiti previsti. Valutare l'incertezza della proiezione utilizzando intervalli di incertezza posteriori del 95% e interpretare le stime più lontane dal periodo osservato con crescente cautela.
   3. Esporta i risultati delle proiezioni per visualizzazione e reportistica.

8. Analisi statistica

1. Esegui analisi statistica generale.
   1. Importa tutti i dataset puliti nel software R (versione 4.4.2).
   2. Usa il software R per condurre tutte le analisi statistiche e generare figure e tabelle.
   3. Imposta la significatività statistica a un valore p bilaterale inferiore a 0,05 per tutte le analisi.
2. Condurre analisi specializzate GBD.
   1. Importare dataset formattati GBD nel JD_GBDR software (versione 2.37.1).
   2. Utilizzare il software JD_GBDR per eseguire calcoli del carico di malattia, analisi di decomposizione e visualizzazioni standardizzate dei tassi secondo le convenzioni analitiche GBD.
3. Esegui un'analisi di regressione del punto di unione.
   1. Scarica e installa il Programma di Regressione Joinpoint (versione 5.3.0) dal sito web del National Cancer Institute (https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/download).
   2. Importare dataset di tassi di mortalità standardizzati per età e DALY standardizzati per età nel software Joinpoint.
   3. Seleziona un modello di regressione log-lineare ed esegui un'analisi di regressione dei punti di giunzione per valutare le tendenze temporali, seguendo la metodologia del Programma di Regressione Puntuale.
   4. Stime della tendenza delle esportazioni, inclusa variazione percentuale annuale e media annua di variazione percentuale, con corrispondenti intervalli di confidenza del 95%.
      NOTA: Tutte le analisi sono state condotte utilizzando la versione software R 4.4.2, la versione 5.3.0 del programma Joinpoint Regression Program e JD_GBDR versione software 2.37.1. I principali contesti analitici includevano modelli EAPC log-lineari, regressione dei punti di unione con 0–6 punti di unione selezionati dal Criterio Informativo Bayesiano guidato dai dati, la decomposizione in componenti di invecchiamento, crescita della popolazione e cambiamento epidemiologico, regressione ponderata per SII, ricampionamento bootstrap o estrazioni posteriori per incertezza CII, e proiezione bayesiana periodo-coorte di età fino al 2045.

Risultati

L'implementazione di successo di questo protocollo dovrebbe generare un insieme completo di stime armonizzate derivate dal GBD su località, anni, sessi, fasce d'età, misure e metriche predefinite. I risultati attesi includono stime di carico standardizzate per età e specifiche per età con intervalli di incertezza del 95%, stime EAPC e di tendenza dei punti di congiunzione, componenti di decomposizione, metriche di disuguaglianza SII e CII, e proiezioni basate su BAPC con intervalli di incertezza posteriori. Un'implementazione subottimale è indicata da strati mancanti, etichette di età o localizzazione incoerenti, mancata riproduzione delle stime riportate da GBD dopo la pulizia dei dati, modelli di punti di giunzione instabili in strati scarsi o intervalli di proiezione incredibilmente ristretti.

Carico globale delle neoplasie attribuibile all'LPA
Nel 2021, le neoplasie attribuibili alla LPA hanno rappresentato 87.440 decessi globali (UI 95%: 48.636–125.811), costituendo un aumento del 95,73% rispetto al valore di base del 1990 (44.675; UI 95%: 24.963–64.997) (Tabella 1, Tabella Supplementare 1). Dopo un aggiustamento per le differenze nella struttura per età della popolazione, l'ASMR è sceso da 1,32 (UI 95%: 0,75–1,92) a 1,06 (UI 95%: 0,59–1,52) ogni 100.000 tra il 1990 e il 2021. L'aumento simultaneo dei decessi assoluti e la diminuzione dell'ASMR indicano che la crescita della popolazione e l'invecchiamento hanno aumentato il numero totale di decessi, mentre il tasso di mortalità standardizzato per età è diminuito nel tempo. Questa significativa riduzione è stata confermata da un EAPC di -0,79 (IC 95%: -0,83 a -0,75) e AAPC di -0,70 (IC 95%: -0,73 a -0,68) (Tabella 1, Tabella Supplementare 2). La modellazione di regressione dei punti di giunzione ha identificato cinque punti di flessione temporali nelle traiettorie ASMR (1994, 2004, 2007, 2014 e 2018) tramite analisi di regressione lineare segmentata (Figura 1, Tabella Supplementare 2).

Analogamente, i DALY relativi alle neoplasie attribuibili alla LPA sono aumentati di circa l'84,79% da 944.286 (UI 95%: 505.737–1.389.544) nel 1990 a 1.744.944 (UI 95%: 908.799–2.545.345) nel 2021 (Tabella 2, Tabella Supplementare 1). Nonostante l'aumento degli oneri assoluti, l'ASDR è scesa da 25,16 (UI 95%: 13,67–37,09) a 20,50 (UI 95%: 10,73–29,89) ogni 100.000 durante il 1990–2021, con una riduzione del 18,51% (UI 95%: -26,10 a -10,09). Questa attenuazione secolare ha seguito tendenze temporali significative (EAPC: -0,76, IC 95%: -0,82 a -0,70; AAPC: -0,68, IC 95%: -0,72---0,64) (Tabella 2, Tabella Supplementare 2). La regressione dei punti di giunzione ha confermato i punti di svolta di tendenza nel 1994, 2004, 2007, 2014 e 2018 (Figura 1, Tabella Supplementare 2).

Nel 2021, la CRC costituiva il principale contributo alle neoplasie attribuibili alla mortalità LPA, con un ASMR di 0,87 (UI 95%: 0,55–1,19) ogni 100.000 abitanti, mentre le donne BC hanno manifestato un ASMR relativamente più basso di 0,19 (UI 95%: 0,04–0,34) ogni 100.000. Dal 1990 al 2021, tutti i sottotipi di neoplasie hanno mostrato tendenze di mortalità in calo, caratterizzate da EAPC di -0,82 (IC 95%: -0,86 a -0,78) e AAPC di -0,72 (IC 95%: -0,74 a -0,70) per la CRC, e valori corrispondenti di -0,66 (IC 95%: -0,72 a -0,61) e -0,56 (IC 95%: -0,58 a -0,55) per BC. Questi modelli temporali nell'ASDR sono paralleli ai percorsi dell'ASMR in tutti i sottotipi di malattia, con la CRC che ha mostrato le riduzioni più pronunciate (declino dell'ASDR: 20,34%, UI 95%: -27,99----10,82) (Tabella 1, Tabella 2, Tabella Supplementare 3, Figura Supplementare 1). Per migliorare la leggibilità, il testo principale si concentra su risultati globali, specifici per genere e stratificati secondo l'SDI, mentre stime dettagliate a livello di paese e regione sono riportate nei materiali supplementari.

Carico globale delle neoplasie attribuibile all'LPA: stratificazione sesso-età
Il carico globale di malattie delle neoplasie attribuibile all'LPA ha mostrato una caratteristica distribuzione unimodale dell'età con un'escalation iniziale seguita da un graduale declino, colpendo in modo sproporzionato le femmine. Nel 2021, i tassi di mortalità hanno raggiunto il picco tra 80 e 84 anni per entrambi i sessi, mentre i DALY hanno raggiunto il loro apex prima, a 70–74 anni. ASMR e ASDR hanno mostrato un'elevazione progressiva con l'avanzare dell'età, raggiungendo livelli massimi nelle popolazioni anziane. In particolare, la decelerazione degli incrementi legati all'età e delle riduzioni assolute era limitata agli anziani maschi. Le femmine hanno mantenuto rapporti di tassi elevati in tutti gli strati d'età, con schemi epidemiologici rimasti congruenti con le osservazioni del 1990 (Figura 2, Tabella Supplementare 4, Tabella Supplementare 5, Figura Supplementare 2).

Le neoplasie attribuibili all'LPA hanno mostrato un aumento della mortalità globale e dei carichi DALY tra il 1990 e il 2021. I maschi hanno mostrato aumenti proporzionali maggiori [mortalità: 131,61% (UI 95%: 94,52–176,46); DALYs: 114,23% (95% UI:79,34–157,63)] rispetto alla crescita marcata del carico assoluto femminile: mortalità da 31.792 (UI 95%: 16.647–46.903) a 57.602 (UI 95%: 29.060–85.197) (+81,18%), DALYs da 676.178 (UI 95%: 336.046–992.525) a 1.170.572 (UI 95%: 555.314–1.756.518) (+73,12%). Le femmine hanno costantemente mostrato un carico di malattia sproporzionatamente superiore rispetto agli uomini durante tutto il periodo di studio (Tabella 1, Tabella 2, Tabella Supplementare 1 e Figura Supplementare 3). Questa differenza di sesso dovrebbe essere interpretata alla luce della definizione di esito GBD, poiché il cancro al seno femminile è incluso tra le neoplasie attribuibili a bassa attività fisica, mentre il cancro maschile non lo è. Pertanto, il maggiore carico femminile riflette in parte la composizione della malattia oltre alle potenziali differenze specifiche per sesso in termini di esposizione, suscettibilità o accesso alle cure sanitarie. Tuttavia, gli ASR per neoplasie attribuibili alla LPA hanno mostrato cali dimorfici sessuali: ASMR: Maschi: 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)]; Femmine: 1,61 (UI 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: Maschi: 16,57 (UI 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)]; Donne: 32,38 (UI 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)]. AAPC ha confermato questo dimorfismo sessuale: ASMR: maschi -0,29 (IC 95%: -0,31 a -0,26), femmine -0,85 (IC 95%: -0,87 a -0,83); ASDR: maschi -0,31 (IC 95%: -0,35 a -0,29), femmine -0,78 (IC 95%: -0,79 a -0,76) (Tabella 1, Tabella 2, Figura 1, Figura 3, Tabella Supplementare 2).

Carico globale delle neoplasie attribuibile all'LPA: analisi della disaggregazione sociodemografica
Le neoplasie attribuibili all'LPA hanno mostrato significative disparità socioeconomiche: nel 2021, l'ASMR ha mostrato un gradiente progressivo da 0,41 (UI 95%: 0,20–0,61) a 1,35 (UI 95%: 0,75–1,95)/100.000 (aumento di 3,3 volte; SDI da basso a alto), parallelo a un aumento dell'ASDR da 8,83 (UI 95%: 4,16–13,49) a 26,52 (UI 95%: 14,13–38,73)/100.000 (3,0 volte). Durante il periodo 1990–2021, mentre i tassi globali sono diminuiti complessivamente [ASMR EAPC: -0,79(IC 95%: -0,83 a -0,75), ASDR EAPC: -0,76(IC 95%: -0,82 a -0,70)], è emersa un'eterogeneità significativa tra i quintili SDI: le regioni ad alto SDI hanno mostrato un'attenuazione sostanziale [ASMR EAPC -1,42 (IC 95%: -1,48 a -1,36); ASDR EAPC -1,40 (IC 95%: -1,47 a -1,33)] in confronto con l'aumento dei carichi nell'SDI BASSO-MEDIO-BASSO [ASMR EAPC 0,86 (IC 95%: 0,81–0,91); ASDR EAPC 0,77 (IC 95%:0,73–0,81)] (Tabella 1, Tabella 2, Figura 3).

Tra il 1990 e il 2021, l'SDI ha mostrato correlazioni positive significative con ASMR (ρ = 0,7560, p < 0,001) e ASDR (ρ = 0,7364, p < 0,001) in 21 regioni GBD, con tassi che aumentavano fino a SDI≈0,8 e poi diminuivano a livelli più alti (Figura 4). Nel 2021, queste correlazioni sono persistite per ASMR (ρ = 0,6724, p < 0,001) e ASDR (ρ = 0,5938, p < 0,001) in 204 paesi/territori, rispecchiando i modelli regionali GBD. Barbados, Regno Unito, Samoa Americane e Micronesia (Stati Federati di) hanno dimostrato valori ASMR/ASDR che superano di gran lunga le previsioni SDI (Figura 5).

Disparità geografiche nel carico delle neoplasie attribuibili alla LPA
Nel 2021, le neoplasie attribuibili alla LPA hanno mostrato carichi regionali distinti: i più bassi nel Sud Asia (ASMR 0,42/100.000; ASDR 9,05/100.000), Africa subsahariana orientale (0,42; 8,95) e Asia centrale (0,48; 9,94), rispetto al massimo in Australasia (1,69; 34,88) ed Europa centrale (1,75; 32,89). L'Asia orientale ha sopportato il peso globale maggiore con 19.608 decessi (UI 95%: 11.453–29.247) e 396.653 DALY (UI 95%: 224.218–604.269). Tra il 1990 e il 2021, l'Africa subsahariana meridionale e l'America Latina centrale hanno mostrato gli aumenti più significativi di ASMR/ASDR per questa malignità (Tabella 1, Tabella 2). I confronti regionali e nazionali sono stati interpretati in modo descrittivo, poiché le stime della GBD possono differire in precisione tra i contesti a seconda della disponibilità e della qualità dei dati sottostanti.

A complemento di questa prospettiva regionale, l'analisi a livello nazionale ha ulteriormente quantificato le disparità di carico di malattia: l'ASMR più alto si è verificato a Monaco [2,47 (UI 95%: 1,24–3,88)], Regno Unito [2,69 (UI 95%: 1,50–3,82)] e Barbados [3,16 (UI 95%: 1,54–4,92)], mentre l'ASDR più alta si è manifestata in Micronesia [61,31 (UI 95%: 27,37–98,65)], Samoa Americane [62,28 (UI 95%: 28,75–101,61)] e Barbados [66,62 (UI 95%: 31,56–104,95)]. Al contrario, l'ASMR più basso è stato caratterizzato in Tanzania [0,16 (UI 95% 0,06-–0,30)], Malawi [0,19 (UI 95%: 0,08–0,33)] e Uzbekistan [0,19 (UI 95%: 0,08–0,32)], con ASDR corrispondentemente basso in Tanzania [3,36 (UI 95% UI:1,22–6,12)], Benin [3,97 (UI 95%: 1,58–7,12)] e Malawi [4,25 (UI 95%: 1,60–7,64)]. In particolare, la Cina ha sopportato il peso globale più alto con 18.624 decessi (UI 95%: 10.849–27.939) e 375.360 DALY (UI 95%: 211.389–574.711). Durante il 1990 e il 2021, Austria, San Marino e Belgio hanno ottenuto riduzioni sostanziali in entrambe le metriche, mentre Cabo Verde, Lesotho e Honduras hanno mostrato aumenti significativi dell'ASMR, con Lesotho, Mauritius ed El Salvador che hanno mostrato significative elevazioni dell'ASDR (Figura 6, Tabella Supplementare 6, Tabella Supplementare 7, Figura Supplementare 4). Paesi e territori con valori estremi di ASMR o ASDR sono stati evidenziati per descrivere la distribuzione del carico, ma queste stime devono essere interpretate con cautela, in particolare in popolazioni piccole o contesti con ampi intervalli di incertezza.

Analisi della decomposizione
L'analisi di decomposizione (invecchiamento/popolazione/cambiamenti epidemiologici) ha quantificato le variazioni della mortalità e dei DALYs nelle regioni globali 5-SDI e 21-GBD (Figura 7, Tabella Supplementare 8). Poiché le percentuali di decomposizione vengono calcolate in relazione alla variazione netta del carico, possono verificarsi valori positivi o negativi molto elevati quando componenti opposte si contraddicono. Questi valori indicano il contributo matematico relativo di ogni componente e non devono essere interpretati come dimensioni di effetto biologica.

A livello globale, le neoplasie attribuibili alla mortalità da LPA e alle variazioni dei DALYs sono state principalmente determinate dalla popolazione (mortalità: 88,44%, DALYs: 131,53%), seguite dall'invecchiamento (46,63%; -79,71%) e dal cambiamento epidemiologico (-35,07%; 48,19%), dimostrando l'impatto globale dannoso della popolazione.

A livello di regione SDI, la popolazione ha costantemente mostrato impatti negativi sia sulla mortalità che sui DALY. Al contrario, l'invecchiamento ha mostrato effetti negativi sulla mortalità in tutte le regioni SDI ma ha mostrato influenze positive sulle DALY, mentre i cambiamenti epidemiologici hanno manifestato impatti negativi nelle regioni di SDI medie e inferiori. In particolare, le regioni con un alto SDI hanno mostrato gli impatti più evidenti di tutti e tre i determinanti demografici: Invecchiamento (variazione della mortalità del 48,02%, variazione DALY -104,89%), Popolazione (175,03%, 300,33%) e Cambiamento epidemiologico (-123,04%, -95,44%). Per quanto riguarda la mortalità, l'invecchiamento ha mostrato l'effetto negativo meno minore nelle regioni a basso SDI (28,08%), la popolazione ha mostrato un impatto dannoso minimo nelle regioni a basso e medio SDI (50,27%), mentre il cambiamento epidemiologico ha mostrato la massima influenza benefica nelle regioni ad alto SDI (-123,04%). Per i DALY, l'invecchiamento ha mostrato effetti positivi significativi nelle regioni ad alto SDI (-104,89%), mentre le regioni a basso e medio SDI hanno sperimentato l'impatto negativo più debole dalla popolazione (64,39%) ma hanno subito le conseguenze negative più significative dal cambiamento epidemiologico (46,31%).

In 21 regioni GBD, invecchiamento (75,74%), popolazione (389,67%) e cambiamento epidemiologico (-298,99%) hanno mostrato i loro contributi più significativi alla mortalità in Australasia e Europa occidentale, mentre hanno mostrato impatti minimi sulla mortalità in Europa centrale, America Latina centrale e Oceania, rispettivamente -9,04%, 42% e -3,06%. Sorprendentemente, l'Europa occidentale ha manifestato contributi estremi alla variazione DALY dovuti all'invecchiamento (-1036,4%), alla popolazione (1987,98%) e al cambiamento epidemiologico (-851,58%), mentre il Sud-est asiatico (0,7%), l'America Latina centrale (47,99%) e l'Oceania (-4,83%) hanno mostrato le influenze DALYs corrispondenti più deboli da questi determinanti.

Analisi delle disuguaglianze sanitarie
Le metriche di disuguaglianza sanitaria hanno rivelato disparità sostenute nelle neoplasie attribuibili al carico LPA tra le regioni SDI: tra il 1990 e il 2021, l'SII per ASMR è sceso da 1,45 (IC 95%: 1,24–1,66) a 1,11 (IC 95%: 0,95–1,26), mentre l'ICI è diminuito da 0,30 (IC 95%: 0,26–0,34) a 0,20 (IC 95%: 0,17–0,24). Le tendenze corrispondenti dell'ASDR hanno mostrato una riduzione dell'SII (28,52 [IC 95%: 24,21–32,83] a 20,02 [IC 95%: 16,62–23,41]) e un calo dell'ICI (0,27 [IC 95%: 0,23–0,31] a 0,17 [IC 95%: 0,13–0,21]), che hanno mostrato complessivamente miglioramenti sostanziali sia nelle metriche di disuguaglianza assoluta (SII) che relativa (CII) (Figura 8, Tabella Supplementare 9).

Carico globale proiettato delle neoplasie attribuibile all'LPA: analisi bayesiana di modellazione dei periodi di età e delle coorti (2022–2045)
La modellizzazione BAPC prevede un graduale calo globale delle neoplasie attribuibile ai carichi LPA entro il 2045: l'ASMR diminuisce da 1,34 (UI 95%: 1,33–1,35) a 0,95 (UI 95%: 0,88–1,03)/100.000 e ASDR da 25,36 (UI 95%: 25,30–25,41) a 18,86 (UI 95%: 16,99–20,72)/100.000. L'analisi specifica per sesso rivela disparità persistenti tra le donne che sopportano oneri più elevati - l'ASMR maschile diminuisce di 0,14/100.000 [finale 0,79 (UI 95%: 0,71–0,88)] rispetto a una riduzione femminile maggiore (0,54/100.000) ma tasso finale più elevato [1,09 (UI 95%: 1,00–1,18)]. Analogamente, l'ASDR prevista raggiunge 14,22/100.000 maschi contro 23,28/100.000 femmine (Figura 9, Tabella Supplementare 10). Poiché le proiezioni oltre il periodo osservato dipendono dalla stabilità storica delle tendenze e dalle ipotesi del modello, le stime per il 2045 dovrebbero essere interpretate come proiezioni basate su modelli piuttosto che come previsioni definitive.

Figura 1: Regressione del punto di giunzione di ASMR e ASDR per neoplasie attribuibile a bassa attività fisica dal 1990 al 2021, stratificata per sesso. (A) ASMR e (B) ASDR. I punti indicano le stime annuali osservate, le linee adattate indicano tendenze log-lineari segmentate e i marcatori verticali indicano i punti di giunzione rilevati. Gli APC e gli AAPC specifici per segmento sono forniti nella Tabella Supplementare 2. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 2: Decessi e DALY specifici per età per neoplasie attribuibili a bassa attività fisica nel 2021, stratificati per sesso. (A) Decessi e (B) le barre DALY mostrano numeri assoluti, le linee mostrano tassi specifici per età, e le barre di errore o bande ombreggiate indicano intervalli di incertezza del 95%. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 3: Tendenze temporali nell'ASMR e nell'ASDR per le neoplasie attribuibili a bassa attività fisica a livello globale e tra i quintili SDI, 1990–2021. (A–F) ASMR e (G–L) ASDR. (A,G) globale, (B,H) alto SDI, (C,I) SDI alto-medio, (D,J) SDI medio, (E,K) basso SDI medio, (F,L) basso SDI. Stime numeriche dettagliate sono fornite nella Tabella 1, nella Tabella 2 e nella Tabella Supplementare 2. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 4: ASMR e ASDR per neoplasie attribuibili a bassa attività fisica da parte dell'SDI in 21 regioni GBD dal 1990 al 2021. (A) ASMR e (B) ASDR. La curva adattata illustra l'associazione complessiva tra SDI e onere. Le regioni sopra o sotto la curva adattata hanno registrato tassi più alti o inferiori rispetto alle aspettative a un livello SDI simile. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 5: ASMR e ASDR per neoplasie attribuibili a bassa attività fisica tramite SDI in 204 paesi e territori nel 2021. (A) ASMR e (B) ASDR. I paesi sopra o sotto la curva SDI adattata hanno registrato tassi più alti o inferiori rispetto alle aspettative a un livello SDI simile. Queste deviazioni possono riflettere la distribuzione dell'esposizione, la struttura della popolazione, la rilevazione del cancro, la completezza del registro o l'incertezza nelle stime modellate. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 6: ASMR e ASDR a livello nazionale per neoplasie attribuibili a bassa attività fisica nel 2021. (A) ASMR e (B) ASDR. Le categorie di colore rappresentano stime puntuali ogni 100.000 abitanti. Le stime per paesi o territori con popolazioni piccole o ampi intervalli di incertezza devono essere interpretate con cautela. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 7: Decomposizione dei cambiamenti nei decessi e nei DALY attribuibili a bassa attività fisica in componenti di invecchiamento, crescita demografica e cambiamenti epidemiologici. (a) morti e (b) DALYs. I valori positivi indicano componenti che contribuiscono all'aumento del carico, mentre i valori negativi indicano componenti che compensano la crescita del carico. Le percentuali possono superare il 100% o essere negative quando i componenti agiscono in direzioni opposte. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 8: Analisi delle disuguaglianze sanitarie, nelle neoplasie attribuibili a bassa attività fisica. (A–D) Frazione cumulativa di decessi e DALY. L'SDI rappresenta la differenza assoluta di carico tra i limiti più alti e quelli più bassi della distribuzione SDI, mentre l'Indice di Concentrazione rappresenta la disuguaglianza relativa tra la popolazione classificata secondo SDI. Valori più vicini a zero indicano una minore disuguaglianza. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 9: Proiezioni bayesiane di età-coorte di ASMR e ASDR per neoplasie attribuibili a bassa attività fisica dal 2022 al 2045. (A–F) Le linee continue indicano stime medie posteriori, mentre le aree ombreggiate indicano intervalli di incertezza del 95%. Le proiezioni devono essere interpretate come stime basate su modelli condizionate a tendenze storiche e assunzioni del modello. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

	1990		2021		1990-2021
	Casi di decesso	ASR per 100.000	Casi di decesso	ASR per 100.000	PC negli ASR(%)	EAPC dell'ASMR
	Numero (UI 95%)	ASMR (95% UI)	Numero (UI 95%)	ASMR (95% UI)	(UI al 95%)	(IC 95%)
Globale	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)
Sesso
Maschio	12.882,94 (7.911,97 contro 17.917,59)	0,92(0,57 a 1,30)	29.838,39 (18.371,98 contro 42.033,66)	0,84(0,52 a 1,19)	-8,61(-23,80 a 9,61)	-0,32(-0,36 a -0,28)
Femmina	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
SDI basso	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 basso-medio	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)
Medio SDI	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 alto-medio	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)
Regione GBD
America 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)
Caraibi	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)
Asia centrale	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 centrale	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)
America Centrale 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)
Africa subsahariana centrale	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 orientale	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 orientale	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)
Africa subsahariana orientale	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 Pacifico ad alto reddito	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)
Nord America ad alto reddito	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)
Nord Africa e Medio Oriente	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)
Oceania	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 meridionale	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)
America Latina meridionale	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)
Africa subsahariana meridionale	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)
Sud-est asiatico	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)
America Latina tropicale	868,79(440,43 contro 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 occidentale	15.255,70 (8.488,72 contro 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)
Africa subsahariana occidentale	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)
Sottocategorie delle neoplasie
Cancro al seno	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)
Cancro al colon e retto	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)

Tabella 1: Neoplasie attribuibili a bassa attività fisica: carico di morte e tendenze temporali (1990–2021). La tabella presenta le principali stime del carico e gli indicatori di tendenza per sesso e categoria SDI. Stime regionali e nazionali più dettagliate sono fornite nelle tabelle supplementari. Clicca qui per scaricare questa tabella.

	1990		2021		1990-2021
	Casi DALY	ASR per 100.000	Casi DALY	ASR per 100.000	PC negli ASR(%)	EAPC dell'ASDR
	Numero (UI 95%)	ASDR (UI al 95%)	Numero (UI 95%)	ASDR (UI al 95%)	(UI al 95%)	(IC 95%)
Globale	944,285.78(50,5737 0,18 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)
Sesso
Maschio	268,107.56(165,239 0,07 a 370.163,08)	16.57 (10.18 a 22.94)	574,371.32(348,379 .46 contro 800.744,94)	15.03 (9.21 a 20.93)	-9.33(-23.71 a 7.51)	-0,37(-0,43 a -0,32)
Femmina	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
SDI basso	18,578.95(9,176 0,46 contro 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 basso-medio	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 contro 280,191,13)	12.56 (5.94 a 19.03)	27.86 (8.31 a 53.45)	0,77(0,73 a 0,81)
Medio SDI	174,555.29(91,042 0,96 contro 256.446,54)	17.36 (9.33 - 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 alto-medio	248,517.72(134,358 0,78 contro 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 0,98 contro 641.945,58)	39,77 (21,25 a 58,06)	563,339.77(306,210 .10 contro 819.262,15)	26,52 (14,13 a 38,73)	-33.32(-39.10 a -27.18)	-1,40(-1,47 a -1,33)
Regione GBD
America 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 contro 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)
Caraibi	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)
Asia centrale	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 centrale	46,026.42(24,775 0,41 contro 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)
America Centrale Latina	9,305.49(4,170.58 a 13.956,30)	11.02 (5.09 - 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)
Africa subsahariana centrale	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 orientale	159,121.88(82,933 0,80 a 241.470,88)	19,79 (10:48 - 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 orientale	59,978.58(30,902 .71 contro 87.472,34)	21.54 (10.95 - 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)
Africa subsahariana orientale	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 Pacifico ad alto reddito	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)
Nord America ad alto reddito	110,579.32(53,603 0,23 contro 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)
Nord Africa e Medio Oriente	33,502.36(18,573 0,46 contro 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)
Oceania	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 meridionale	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 - 14.00)	14,67(-10,43 a 43,16)	0,21(0,08 a 0,34)
America Latina meridionale	48,213.16(24,344 0,03 a 74.368,69)	19.00 (9.75 - 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)
Africa subsahariana meridionale	9,529.23(4,537.37 a 14.950,84)	21.05 (10.09 - 33.08)	15.906,65 (7.462,34 a 24.568,27)	18.09 (8.45 - 28.03)	-14.05(-36.07 a 18.51)	-0,32(-0,41 a -0,24)
Sud-est asiatico	6,545.75(3,015.15 a 10.197,86)	23.82 (11.30 - 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)
America Latina tropicale	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 occidentale	282,256.07(150,133 0,40 a 413.719,92)	48,37 (25,25 a 71,16)	292,870.10(158,018 0,77 contro 430.007,70)	30.13(15.78 a 43.96)	-37,71(-43,35 a -31,66)	-1,60(-1,66 a -1,55)
Africa subsahariana occidentale	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)
Sottocategorie delle neoplasie
Cancro al seno	219,022.34(43,911 0,88 contro 378.430,50)	5.47 (1.10 a 9.50)	415,254.34(83,318. 37 contro 729.174,93)	4,81 (0,97 a 8,45)	-11,93(-18,74 a -4,98)	-0,51(-0,57 a -0,44)
Cancro al colon e retto	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 contro 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)

Tabella 2: Neoplasie attribuibili a bassa attività fisica: carico di DALY e tendenze temporali (1990–2021). La tabella presenta le principali stime del carico e gli indicatori di tendenza per sesso e categoria SDI. Stime regionali e nazionali più dettagliate sono fornite nelle tabelle supplementari. Clicca qui per scaricare questa tabella.

Figura supplementare 1: Analisi di regressione del punto di giunzione dell'ASMR (A) specifica per sesso (A) e (B) ASDR (per 100.000 popolazioni) per le sottocategorie di neoplasie attribuibili a bassa attività fisica dal 1990 al 2021. Curva blu, analisi della regressione dei punti di giunzione di entrambi i generi per la BC; Curva marrone, analisi di regressione dei punti di giunzione di entrambi i generi per CRC; Curva verde, analisi di regressione del punto di giunzione del genere femminile per CRC; Curva arancione, analisi di regressione del punto di giunzione del genere maschile per CRC; Curva rossa, analisi di regressione dei punti di congiunzione del genere femminile per la BC. ASMR, tasso di mortalità standardizzato per età; ASDR, tasso di vita adeguato per invalidità standardizzato per età; BC, Cancro al seno; CRC, cancro al colon e retto; DALYs, anni di vita adeguati per disabilità. Clicca qui per scaricare questo file.

Figura supplementare 2: Neoplasie attribuibili a bassa attività fisica: numeri specifici per età, ASMR e ASDR (per 100.000 abitanti) per genere, 1990. ASMR, tasso di mortalità standardizzato per età; ASDR, tasso di vita adeguato per invalidità standardizzato per età; DALYs, anni di vita adeguati per disabilità. Clicca qui per scaricare questo file.

Figura supplementare 3: Tendenze temporali nei decessi globali e nelle DALY delle neoplasie attribuibili a bassa attività fisica secondo SDI, 1990–2021. DALY, anni di vita adeguati per disabilità; SDI, Indice socio-demografico. Clicca qui per scaricare questo file.

Figura supplementare 4: L'EAPC globale di ASMR (A) e ASDR (B) (per 100.000 abitanti) per le neoplasie attribuibili a bassa attività fisica in 204 paesi e territori dal 1990 al 2021. ASMR, tasso di mortalità standardizzato per età; ASDR, tasso di vita adeguato per invalidità standardizzato per età; DALY, anni di vita adeguati per disabilità; EAPC, variazione percentuale annua stimata. Clicca qui per scaricare questo file.

Tabella supplementare 1: Variazione percentuale dei decessi globali e dei DALY delle neoplasie attribuibili a bassa attività fisica per genere, 1990–2021. DALYs, anni di vita adeguati per disabilità. Clicca qui per scaricare questo file.

Tabella supplementare 2: Analisi di regressione del punto di congiunzione dell'ASMR e dell'ASDR specifici per sesso (per 100.000 popolazioni) per neoplasie attribuibili a bassa attività fisica dal 1990 al 2021. ASMR, tasso di mortalità standardizzato per età; ASDR, tasso di vita adeguato per invalidità standardizzato per età; AAPC, variazione percentuale media annua presentata per l'intero periodo; APC, variazione percentuale annuale; CI, intervallo di confidenza. Clicca qui per scaricare questo file.

Tabella supplementare 3: Analisi di regressione del punto di giunzione dell'ASMR e dell'ASDR specifici per sesso (per 100.000 popolazioni) per le sottocategorie delle neoplasie attribuibili a bassa attività fisica dal 1990 al 2021. ASMR, tasso di mortalità standardizzato per età; ASDR, tasso di vita adeguato per invalidità standardizzato per età; AAPC, variazione percentuale media annua presentata per l'intero periodo; APC, variazione percentuale annuale; BC, Cancro al seno; CRC, cancro al colon e retto; CI, intervallo di confidenza. Clicca qui per scaricare questo file.

Tabella supplementare 4: Numeri specifici per età e tassi standardizzati per età di decessi di neoplasie attribuibili a bassa attività fisica per genere, nel 1990 e 2021. Clicca qui per scaricare questo file.

Tabella supplementare 5: Numeri specifici per età e tassi standardizzati per età di DALY nelle neoplasie attribuibili a bassa attività fisica per genere, nel 1990 e nel 2021. DALYs, anni di vita adeguati per disabilità. Clicca qui per scaricare questo file.

Tabella supplementare 6: Il carico di morte delle neoplasie attribuibile a una bassa attività fisica in 204 paesi e territori nel 1990 e 2021 e le tendenze temporali dal 1990 al 2021. ASMR, tasso di mortalità standardizzato per età; ASR, tasso standardizzato per età; IC, intervallo di confidenza; EAPC, variazione percentuale annua stimata; UI, intervallo di incertezza. Clicca qui per scaricare questo file.

Tabella supplementare 7: Il carico DALYs delle neoplasie attribuibile a una bassa attività fisica in 204 paesi e territori nel 1990 e 2021, e le tendenze temporali dal 1990 al 2021. ASDR, tasso DALY standardizzato per età; ASR, tasso standardizzato per età; IC, intervallo di confidenza; DALY, anni di vita adattati per disabilità; EAPC, variazione percentuale annua stimata; UI, intervallo di incertezza. Clicca qui per scaricare questo file.

Tabella supplementare 8: Decomposizione dei cambiamenti nei decessi e nei DALYs delle neoplasie attribuibili a una bassa attività fisica in invecchiamento, popolazione ed epidemiologie. DALYs, anni di vita adeguati per disabilità. Clicca qui per scaricare questo file.

Tabella supplementare 9: Analisi delle disuguaglianze sanitarie, nelle neoplasie attribuibili a una bassa attività fisica. DALYs, anni di vita adeguati per disabilità. Clicca qui per scaricare questo file.

Tabella supplementare 10: Tendenze globali nell'ASMR e nell'ASDR (per 100.000 abitanti) per le neoplasie attribuibili a bassa attività fisica, previste dal BAPC, 2021–2045. ASMR, tassi di mortalità standardizzati per età; ASDR, tassi di vita aggiustati per invalidità standardizzati per l'anno; BAPC, modello bayesiano di età-periodo-coorte; UI, intervallo di incertezza. Clicca qui per scaricare questo file.

Discussione

Questa analisi GBD 2021 mostra due modelli contrastanti nel basso carico di neoplasie attribuibile all'attività fisica. Mentre ASMR e ASDR per le neoplasie attribuibili alla LPA sono diminuite significativamente dal 1990 al 2021 (ASMR = -19,72%; ΔASDR = -18,51%), i decessi assoluti e i DALYs sono aumentati rispettivamente del 95,73% e dell'84,79%. L'aumento del carico assoluto nonostante il calo dei tassi standardizzati per età è stato spiegato principalmente dalla crescita e dall'invecchiamento della popolazione. Il calo degli ASR può riflettere molteplici fattori, tra cui miglioramenti nella diagnosi, nel trattamento e nel controllo dei fattori di rischio del cancro, anche se questi contributori non sono stati direttamente decomposti nella presente analisi ^1,21,22. In particolare, LPA è rimasta responsabile di oltre 87.000 decessi legati alla neoplasia e 1,74 milioni di DALY a livello globale nel 2021. Questi risultati supportano la continua rilevanza della bassa attività fisica nel quadro di attribuzione GBD. Poiché questo studio ha utilizzato stime comparative di valutazione del rischio secondo GBD, i risultati quantificano il carico modellato a livello di popolazione attribuibile a una bassa attività fisica e non stabiliscono meccanismi causali a livello individuale o effetti diretti dell'intervento.

Persistono notevoli disparità basate sull'SDI nelle neoplasie attribuibili al carico dell'LPA. Le regioni ad alto SDI (Nord America, Europa occidentale, Australia) hanno mostrato il massimo ASMR nel 2021 (1,35/100.000) e ASDR (26,52/100.000), ma ha raggiunto le riduzioni massime tra il 1990 e il 2021 (EAPC: -1,42; -1,40), riflettendo i progressi concomitanti in: (i) screening basato sull'evidenza (ad esempio, copertura dello screening colorettale del 60% nel Regno Unito)²³, (ii) modalità terapeutiche integrate (ad esempio, adozione di chirurgia assistita da robot)²⁴, e (iii) iniziative nazionali di PA (ad esempio, il Progetto del National Fitness Award della Corea del Sud⁾²⁵. Paradossalmente, le regioni SDI a basso-medio (in particolare l'Africa subsahariana) hanno mostrato tendenze in aumento dell'ASMR/ASDR (EAPC: +0,86; +0,77), fortemente correlate con i vincoli del sistema sanitario e in assenza di politiche^{preventive 26}. Questa stratificazione è in linea con il Rapporto Globale dell'OMS sulle Malattie Non Trasmissibili 2022, sottolineando l'urgente necessità dei paesi a basso e medio reddito (LMIC) di rafforzare il controllo del cancro attraverso: l'implementazione di registri oncologici basati sulla popolazione, la scala dei programmi di screening basata sulle evidenze e l'erogazione integrata dei servizi di cure^{palliative 27}.

La correlazione SDI-carico (ASMR ρ = 0,7560; ASDR ρ = 0,7364) rivela gli effetti paradossali dello sviluppo socioeconomico sulle neoplasie attribuibili all'LPA. Le regioni ad alto SDI hanno raggiunto una significativa riduzione della mortalità (EAPC = -1,42) attraverso screening rafforzato e terapie mirate, ma contemporaneamente hanno affrontato un aumento delle neoplasie legate all'obesità (ad esempio, tumori al seno/colorettale) dovute a diete occidentalizzate e occupazioni^sedentarie 21,22,28. L'Asia orientale, in particolare la Cina, ha registrato il maggior numero assoluto di decessi attribuibili a bassa attività fisica e DALY, che potrebbe riflettere in parte la sua grande dimensione della popolazione e la struttura^{demografica 29,30}. Gli outlier a livello di paese in contesti caraibici e pacifici possono riflettere una combinazione di distribuzione dell'esposizione, struttura della popolazione, rilevamento del cancro, completezza del registro e assunzioni del modello^{GBD 31}. Poiché questi fattori non sono stati testati direttamente nella presente analisi, sono discussi come possibili spiegazioni contestuali piuttosto che come meccanismi^{confermati 32,33.}

A livello globale, le donne mostrano un carico significativamente più alto di neoplasie attribuibile all'LPA, con l'ASMR 2021 (1,24/100.000) e l'ASDR (25,46/100.000) che superano i tassi maschili (0,84/100.000; 15,03/100.000), principalmente dovuti all'elevata incidenza di BC³⁴. LPA aumenta il rischio di mortalità per BC (HR = 1,22, IC 95%: 1,05–1,42), mentre l'impegno in PA non occupazionale, indipendentemente dal tipo o dall'intensità, mostra varie magnitudini di riduzione del rischio per l'incidenza^{BC 35,36}. Studi precedenti hanno proposto vie ormonali, metaboliche e infiammatorie che collegano l'attività fisica al rischio di cancro al seno; tuttavia, questi meccanismi non sono stati esaminati direttamente nell'attuale analisi basata sulla^{GBD 37}. Tuttavia, la prevalenza globale di inattività fisica rimane superiore del 35,5% nelle donne (31,7% contro 23,4% di non conformità alle linee guida OMS⁾⁸, aggravata nelle regioni a basso SDI da vincoli culturali (restrizioni sull'abbigliamento: 37% di riduzione della probabilità di PA del 37%) e da oneri di assistenza di genere (disparità giornaliera di 4,3 ore nel lavoro domestico: riduzione del 29%⁾³⁸.

Le neoplasie attribuibili alla LPA raggiungono il picco globale tra i 70 e gli 84 anni, coerenti con la progressione neoplastica e il declino metabolico correlato^{all'età 39,40}. Gli aumenti moderati di ASMR/ASDR negli anziani maschi sono correlati con un impegno prolungato in attività a bassa intensità (giardinaggio/camminata), in contrasto con l'aumento della suscettibilità femminile, dove la sarcopenia annuale (perdita muscolare 1%–2%) e le comorbidità osteomuscolari accelerano la vulnerabilità alla^{LPA 41,42}. Questi risultati suggeriscono che i modelli specifici per età dovrebbero essere considerati nell'interpretare il basso carico attribuibile all'attività fisica.

I fattori demografici sono emersi come principale fattore che ha causato l'aumento della mortalità da neoplasie attribuibile all'LPA (88,44%) e all'aumento dei DALY (131,53%). Mentre il cambiamento epidemiologico compensava il carico di malattia del -123,04% nelle regioni ad alto SDI, le regioni a basso SDI hanno sperimentato un carico aggravato (tasso di contributo combinato: 36,33%) attraverso l'invecchiamento e il cambiamento epidemiologico. Questi risultati suggeriscono che i paesi in via di sviluppo in fase di transizione demografica (ad esempio, calo della fertilità, aumento dell'aspettativa di vita) rischiano di affrontare il doppio fardello di malattie trasmissibili e NCD senza lo sviluppo parallelo di sistemi completi di prevenzione^{del cancro 43}.

L'analisi delle disuguaglianze sanitarie indica disparità persistenti di ASMR (>1/100.000) tra regioni ad alto e basso SDI nonostante riduzioni assolute/relative del divario (SII: 1,45→1,11/100.000; CII: 0,30→0,20 dal 1990 al 2021). Tre principali barriere guidano l'iniquità: (i) Disparità infrastrutturale: i paesi/regioni ad alto SDI mantengono una copertura delle strutture fitness cinque volte superiore rispetto alle controparti a basso SDI. A Kolar, in India, lo spazio ricreativo pro capite misura appena 0,4^m2, significativamente al di sotto dello standard pro capite di 3,0–4,0^m2 nelle regioni ad alto SDI, con la maggior parte delle strutture concentrate nei centri urbani, creando disparità di distribuzione spaziale che limitano l'accesso equo alle risorse^{sanitarie 44}. (ii) Divario nell'educazione sanitaria: Solo il 30% delle scuole a basso SDI incorpora l'PA nel curriculum obbligatorio (tasso di implementazione <50%), in contrasto con i programmi sanitari scolastici standardizzati delle nazioni ad alto SDI (attività di 150 minuti a settimana) e i supervisori sanitari^{dedicati 8}. (iii) Squilibrio di allocazione delle risorse: le regioni a basso SDI che ospitano il >10% della popolazione globale rappresentano solo lo 0,4% della spesa sanitaria mondiale. Contemporaneamente, l'assistenza allo sviluppo per la salute (DAH) destina fondi minimi alla prevenzione delle malattie non trasmissibili, incluso il controllo del cancro, rafforzando il raggruppamento geografico del carico di malattie attraverso questo modello di finanziamento^{differenziale 45}.

Le neoplasie attribuibili alla LPA dimostrano i cali globali previsti tramite modellizzazione BAPC (2045 ASMR: 0,95/100.000, 95% UI 0,88–1,03; ASDR: 18,86/100.000, 16,99–20,72). Nonostante questa traiettoria, le regioni a basso SDI affrontano costantemente disuguaglianze sanitarie. Questi risultati supportano la priorità della bassa attività fisica all'interno della sorveglianza e pianificazione della prevenzione dei fattori di rischio del^{cancro 46}, in particolare per gli anziani, le donne e gli ambienti con tassi standardizzati per età in aumento⁴⁷. Tuttavia, le strategie specifiche di intervento dovrebbero essere adattate alle risorse locali e valutate negli studi di implementazione prima dell'adozione di politiche ampie⁴⁸. La presente analisi può aiutare a identificare popolazioni e regioni che potrebbero richiedere un monitoraggio più attento, ma non testa direttamente l'efficacia di nessun intervento specifico.

Tuttavia, alcune limitazioni meritano di essere considerate. Innanzitutto, questo studio si è basato su stime modellate GBD piuttosto che su dati primari a livello individuale, e la precisione delle stime può variare tra i paesi in base alla disponibilità dei dati, alla completezza del registro e alla qualità della^{rendicontazione 49}. In secondo luogo, l'esposizione all'attività fisica in GBD deriva in parte da dati basati su sondaggi, che possono essere influenzati da bias di ricordo, bias di desiderabilità sociale e differenze negli strumenti di misurazione tra i contesti. In terzo luogo, la categoria delle neoplasie attribuibili a bassa attività fisica GBD è limitata al cancro colorettale e al cancro al seno^{femminile 50}, e quindi non rappresenta tutti i tumori maligni. In quarto luogo, la definizione di esposizione non distingue completamente l'attività fisica occupazionale, domestica, legata ai trasporti e quella durante il tempo libero, che possono avere associazioni diverse con gli esiti oncologici. Quinto, i confronti socioeconomici possono essere influenzati dalle differenze nella rilevazione del cancro, nella capacità diagnostica e nella disponibilità dei dati tra i paesi. Infine, le proiezioni BAPC dipendono da tendenze storiche e assunzioni di modellizzazione; Le stime più lontane dal periodo osservato devono quindi essere interpretate con cautela.

In conclusione, la bassa attività fisica rimane un importante fattore di rischio modificabile nel quadro di attribuzione GBD, e il suo carico attribuibile stimato varia sostanzialmente in base al sesso, all'età, alla geografia e allo sviluppo socioeconomico. Mentre le regioni ad alto SDI hanno ridotto il carico di malattie grazie alle innovazioni tecnologiche, le regioni a basso SDI continuano ad affrontare le doppie sfide della crescita demografica e delle disuguaglianze sistemiche nella salute. Le strategie future dovrebbero dare priorità a interventi a livelli, collaborazione intersettoriale e soluzioni tecnologiche per perfezionare i quadri globali di prevenzione del cancro, con particolare attenzione all'affrontare i bisogni unici delle donne, delle popolazioni anziane e dei paesi a minori e minori e minori di vendita. Questo studio fornisce evidenze fondamentali per la definizione delle politiche globali di sanità pubblica, sottolineando l'imperativo di integrare la promozione della PA come componente centrale delle strategie nazionali di controllo del cancro.

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo

Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
Bayesian Age-Period-Cohort (BAPC) R Package	R Foundation / CRAN Repository	https://cran.r-project.org/	Usato per analisi di proiezione Bayesian age-period-cohort.
CSV Data Files	Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)	N/A	Dataset di carico esportati dallo strumento GBD 2021 Results Tool per analisi successive.
dplyr R Package	R Foundation / CRAN Repository	https://cran.r-project.org/package=dplyr	Usato per la manipolazione e pulizia dei dati in R.
GBD 2021 Data Input Sources Tool	Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)	https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021	Repository pubblico per la documentazione delle fonti GBD.
ggplot2 R Package	R Foundation / CRAN Repository	https://cran.r-project.org/package=ggplot2	Usato per la visualizzazione grafica delle tendenze temporali e delle analisi di disuguaglianza.
Global Burden of Disease (GBD) 2021 Results Tool	Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)	https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/	Database pubblico utilizzato per l'estrazione di dati su decessi, DALY, ASMR e ASDR.
INLA R Package	R-INLA Project	https://www.r-inla.org/	Usato per l'inferenza Bayesiana all'interno della modellazione age-period-cohort.
JD_GBDR Software	Jingding Medical Technology Co., Ltd.	Versione 2.37.1	Usato per la stima del carico di malattia GBD, analisi di decomposizione e visualizzazione dei tassi standardizzati.
Joinpoint Regression Program (Version 5.3.0)	National Cancer Institute (NCI)	https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/download	Usato per l'analisi di regressione joinpoint, stima APC e AAPC.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	https://www.microsoft.com/excel	Usato per organizzare e pulire i dataset CSV estratti prima dell'analisi.
Personal Computer Workstation	Qualsiasi workstation di calcolo standard	N/A	Minimo raccomandato: 8 GB RAM, Windows 10/11 o macOS per analisi statistiche e proiezioni.
R Statistical Software (Version 4.4.2)	R Foundation for Statistical Computing	https://www.r-project.org/	Usato per analisi statistiche, calcolo EAPC, analisi di disuguaglianza, visualizzazione e modellazione Bayesian age-period-cohort.
RStudio Desktop	Posit Software, PBC	https://posit.co/download/rstudio-desktop/	Ambiente di sviluppo integrato per analisi R.