방법 논문

저신체 활동으로 인한 전 세계 신생물 부담을 추정하기 위한 GBD 2021 기반 분석 워크플로우

DOI:

10.3791/70495

⸱

2026년 8월 7일

 ,  , 
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

이 논문에서

요약

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

이 프로토콜은 저신체 활동으로 인한 신생물의 GBD 2021 추정치를 추출, 처리, 분석 및 시각화하는 재현 가능한 워크플로우를 보여줍니다. 이 워크플로우는 연구자들이 표준화된 인구 수준 데이터를 사용하여 부담 지표, 시간적 추세, 분해 요소, 사회경제적 불평등, 모델 기반 예측을 평가할 수 있게 합니다.

초록

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이 프로토콜은 2021년 글로벌 질병 부담 데이터를 사용하여 저신체 활동으로 인한 전 세계 신생물 부담을 추정하는 재현 가능한 분석 워크플로우를 설명합니다. 워크플로우에는 GBD 결과 도구에서 데이터 추출, 적격 결과 및 노출 범주 정의, 사망자 추정, 장애 조정 생애년, 연령 표준화 비율, 추정 연평균 변화 및 조인포인트 회귀를 이용한 시간적 추세 분석, 분해 분석, 사회경제적 불평등 평가, 베이지안 연령-기간-코호트 예측이 포함됩니다. 프로토콜은 또한 모델화된 인구 수준 추정치의 맥락에서 불확실성 구간, 분해 구성 요소, 불평등 지표를 해석하는 방법을 설명합니다. 대표적인 응용 사례로서, 이 워크플로우는 1990년부터 2021년까지 204개 국가와 지역에서 저신체 활동으로 인한 대장암과 여성 유방암에 적용되었으며, 2045년까지 예측되었습니다. 이 프로토콜은 연구자들이 위험 귀속 부담 추정, 추세 특성화, 불평등 평가 및 예측 분석을 위한 구조화된 접근법이 필요할 때 다른 GBD 위험-결과 쌍에도 적용할 수 있습니다.

서론

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신플라스마는 전 세계 사망률과 장애에 기여하는 비전염성 질환(NCD) 중 중요한 범주를 차지하며, 전 세계적으로 중대한 공중보건 과제를 제기하고 있습니다. 글로보칸 2022 데이터는 전 세계적으로 1,996만 건의 신규 신생물 사례와 974만 명의 사망자를 보여주었으며, 폐암, 유방암(여성), 대장암이 주요 악성 종양을 차지하고 있습니다. 암 발생률은 2050년까지 연간 3,500만 명(2022년 대비 77% 증가)에 이를 것으로 예상되며, 인구 변화에 의해 인간개발지수(HDI)에서 낮은 점수를 받은 국가들은 142% 급증할 것으로 예상됩니다. 인구 증가, 인구 고령화, 불완전한 선별 시스템, 저HDI 지역에서의 치료 접근성 제한이 이러한 추세를 촉진하며, 전 세계 종양학 자원의 공평한 배분을 위한 필수적 과제를 만듭니다.

저신체 활동(LPA)은 주요 NCD의 확립된 조절 가능 결정 요인으로, 악성종양, 대사 장애, 신경정신과 질환 2,3,4를 아우릅니다. LPA는 2000년 이후 연령 표준화 유병률이 6.6% 증가한 것으로 나타나며, 2022년 전 세계 모든 원인 사망의 7.2%에 기여하는 등 상당한 글로벌 건강 부담을 형성합니다. 중간 정도 신체 활동(PA)은 유방암(HR 0.90; 95% 신뢰구간: 0.87–0.93), 대장(HR 0.84; 95% 신뢰구간: 0.77–0.91), 직장암(HR 0.87; 95% 신뢰구간: 0.80–0.95)에 대해 유의미한 보호를 제공하며, 부위 특이적 사망률도 병행하여 감소합니다. 필수 PA를 전 세계적으로 촉진하기 위해 많은 국가와 지역(예: 캐나다, 영국, 미국)이 각국의 특정 맥락에 맞춘 국가 PA 지침을 개발했으며, 이는 세계보건기구(WHO)와 유럽연합 같은 기관을 통해 널리 배포되었습니다. 안타깝게도 전 세계 성인의 72.5%만이 공중보건 지침에 명시된 최소 권장 PA 수준을 충족합니다8.

낮은 신체 활동으로 인한 신생물 부담 완화는 유엔 지속가능발전목표(SDG) 2030 목표인 예방및 관리를 통한 조기 NCD 사망률의 3분의 1 감소 달성에 매우 중요합니다. LPA와 신생물 간의 관계를 명확히 밝히기 위한 강력한 증거를 생성하는 것은 향후 의료 정책을 안내하는 데 필수적입니다. 글로벌 질병, 부상 및 위험 요인 부담 연구 2021(GBD 2021)은 표준화된 역학 접근법을 사용하여 1990년부터 2021년까지 204개 국가 및 지역에서 사망률, 장애 조정 수명(DALYs), 위험 귀속 부담에 대한 비교 가능한 인구 수준 추정치를 제공합니다. GBD 2021에서는 질병 및 부상 추정치가 371개의 질병과 부상을 포함하며, 위험 요인 분석은 노출, 상대적 위험, 인구 귀인 비율, 그리고 88개의 위험 요인에 대한 귀속 부담을 추정합니다10. 그러나 GBD 2021의 저신체 활동 기인 신생물 데이터를 추출하고 추세, 분해, 불평등, 예측 분석을 단일 프로토콜 내에서 적용하는 단계별로 재현 가능한 워크플로우를 제공하는 연구는 적습니다. 이 원고는 이 특정 GBD 위험-결과 쌍에 대한 데이터 추출, 변수 정의, 통계 모델링 및 해석 절차를 상세히 설명함으로써 이 방법론적 격차를 해소합니다. 이 프로토콜은 1990년부터 2021년까지 204개국 및 지역에서 저신체 활동으로 인한 신생물에 대한 GBD 2021 추정치를 재현 가능한 2차 분석으로 설명하며, 2045년까지의 전망을 제시합니다. 목표는 사망, DALY, 연령 표준화율, 시간적 추세, 분해 요소, 사회경제적 불평등, 예상 부담을 정량화하는 것이었으며, 개인별 인과관계나 직접적인 개입 효과를 추론하지 않는 것이었습니다.

이 워크플로우는 여러 상호 보완적인 분석 요소를 하나의 재현 가능한 프레임워크로 통합하기 때문에 선택되었습니다. 기술적 GBD 추정치나 단일 추세 지표만 보고하는 연구와 비교할 때, 이 프로토콜은 부담 추정, EAPC, 조인포인트 회귀, 분해 분석, 불평등 평가, BAPC 예측을 결합하여 사용자가 부담의 크기뿐만 아니라 시간적 변화, 인구통계학적 동인, 사회경제적 구배, 미래 추세도 검토할 수 있도록 합니다. 이 프로토콜은 GBD 위험 귀속 추정치에 대한 2차 분석을 수행하는 연구자들에게 적용 가능하며, 특히 시간, 성별, 연령 그룹, 국가, 지역 또는 SDI 범주에 따른 부담 패턴을 비교하는 것이 목표일 때 더욱 그렇습니다.

프로토콜

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이 연구는 공개적으로 이용 가능한 식별 해제된 GBD 2021 인구 수준 추정치를 사용했습니다. 개인 수준의 인간 참여자 데이터는 접근하지 않았습니다. GBD 2021 연구는 워싱턴 대학교 기관심사위원회로부터 사전 동의 면제를 받았으며; 따라서 이 2차 분석에 추가적인 기관 윤리 승인은 필요하지 않았습니다.

참고: 이 프로토콜은 저신체 활동으로 인한 신생물11 에 대한 GBD 2021 추정치를 2차 분석하기 위한 재현 가능한 워크플로우를 설명합니다. 워크플로우에는 데이터 추출, 변수 정의, 부담 추정, 시간적 추세 분석, 분해 분석, 불평등 평가, 베이지안 연령-기간-코호트 예측이 포함됩니다. 결과는 주요 인과관계를 확립하는 것이 아니라 프로토콜의 적용을 보여주기 위해 제시됩니다. 분석 워크플로우는 6단계의 순차적 단계로 구성되었습니다: GBD 2021 추정치 추출, 노출, 질병 결과, SDI 계층 정의, 사망자 추정, DALYs, 연령 표준화 사망률(ASMR), 연령 표준화 DALYs(ASDR), 추정 연간 백분율 변화(EAPC) 및 조인포인트 회귀, 분해 및 불평등 분석, 그리고 2045년까지의 베이지안 연령-기간-코호트 예측. 각 결과와 수치는 이러한 연계된 분석 단계 중 하나에서 생성되었습니다.

1. 데이터 소스 식별 및 접근

  1. 글로벌 질병 부담(GBD) 2021 결과 도구 접근.
    1. 웹 브라우저를 열고 https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/ 의 글로벌 질병 부담 결과 도구로 이동하세요.
    2. 사용 가능한 데이터셋 옵션 중에서 GBD 2021 을 연구 버전으로 선택하십시오.
    3. 원인 계층 목록에서 위험 요인 을 선택하세요.
  2. 질병 결과와 위험 요인을 정의하세요.
    1. 질병 범주로 신질을 선택하세요.
    2. 위험 요인으로 낮은 신체 활동을 선택하세요.
    3. 결과 측정 기준으로 사망 및 장애 조정 생애년(DALYs)을 선택합니다.
  3. 인구, 지리, 시기를 명시하세요.
    1. 성별 분석을 위해 남성과 여성 양성 모두를 별도로 선택하세요.
    2. 가능한 모든 연령대≥25세)를 선택하세요.
    3. 204개 국가와 지역을 모두 선택하세요.
    4. 분석 기간을 1990년부터 2021년까지로 설정하세요.
  4. 연령에 따른 표준화된 결과 측정 방법을 추출합니다.
    1. GBD 2021 표준 인구를 사용하여 연령 표준화 를 가능하게 합니다.
    2. 출력 변수로 연령 표준화 사망률(ASMR) 과 연령 표준화 DALYs율(ASDR) 을 선택하라.
    3. 추출된 모든 추정치에 대해 95% 불확실성 구간(UI)을 포함하세요.
    4. 추출한 데이터를 CSV 형식으로 내보내 후속 분석을 수행합니다.
    5. 재현성을 위해 다음 GBD 결과 도구 선택지를 사용하세요: 연구 버전: GBD 2021; 상황: 위험 요인; 위험: 낮은 신체 활동; 원인: 신유질; 측정 항목: 사망자 및 DALY; 지표: 수치와 비율; 연령: 연령 표준화 및 이용 가능한 모든 5세 연령대(25세 ≥; 성별: 남성과 여성 모두; 위치: 글로벌 21개 GBD 지역, SDI 지역 및 204개 국가 및 지역; 연도: 1990–2021.
    6. 각 계층별로 평균 추정치, 하부 불확실성 구간, 상부 불확실성 구간을 CSV 형식으로 내보내세요.
  5. 사회인구통계학적 지수(SDI) 층별 데이터를 얻으세요.
    1. 사회인구통계학적 지수(SDI)를 통한 계층화 활성화.
    2. 비교 분석을 위해 SDI 특이적 ASMR 및 ASDR 데이터를 추출합니다.
  6. 기본 데이터 소스에 접근합니다.
    1. https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021 에서 GBD 2021 데이터 입력 소스 도구로 이동하세요.
    2. 주요 데이터 출처를 설명하는 공개 문서를 검토하세요. 여기에는 생명 등록 시스템, 인구 조사, 의료 기록, 질병 등록부 등이 포함됩니다.

2. 주요 변수 및 분류 기준의 정의

  1. 신생물의 정의를 말해보세요.
    1. 2021년 글로벌 질병 부담(GBD) 질병 질환 위계에 따라 신생물을 악성 종양으로 정의합니다.
    2. 유전적 및 후생유전학적 조절 이상으로 인해 통제되지 않은 세포 증식이 특징인 악성 신생물만 포함합니다.
    3. 양성 신생물은 모든 분석에서 제외합니다.
  2. 신체 활동량이 적다는 정의를 말씀하세요.
    1. 대사 과제 등가(MET) 값을 사용하여 신체 활동 강도를 정의하는데, 1 MET는 휴식 시 산소 소비량 3.5 mL O₂/kg/분과 같습니다.
    2. 주간 총 MET 분을 이용해 주간 신체 활동량을 계산하세요.
    3. 신체 활동 수준을 네 가지 범주로 분류하세요12,13:
      주당 600분 미만의 MET-분.
      주당 600분에서 3,999분 사이의 MET-분들.
      주당 4,000에서 7,999 MET-분.
      주당 8,000분 이상의 MET-분.
    4. 저신체 활동을 GBD 2021 위험 귀속 방법론에 부합하는 주당 4,000 MET-분 미만으로 정의합니다.
      참고: 이 컷오프는 GBD 2021 위험 귀속 정의에서 채택되었으며, 본 연구에서는 신규 기준으로 선택되지 않았습니다. 이는 GBD 비교 위험 평가 프레임워크와의 일관성 및 다른 GBD 기반 추정치와의 비교 가능성을 유지하기 위해 사용되었습니다.
  3. SDI를 정의해 주세요.
    1. SDI를 0에서 1까지의 복합 지표로 정의합니다.
    2. 25세 미만 개인의 표준화된 1인당 소득, 교육 수준, 출산율의 기하평균을 사용하여 SDI를 계산합니다.
    3. 국가와 지역을 5가지 SDI 범주로 분류합니다:14: 저, 저중, 중간, 고중, 고.
    4. SDI 계층화를 기준으로 국가를 21개의 GBD 지역 중 하나에 할당합니다.
  4. 신체 활동량이 적은 경우 발생하는 신생물을 정의하세요.
    1. GBD 2021 비교 위험 평가 프레임워크를 사용하여 저신체 활동으로 인한 신생물을 식별합니다.
      1. 이 틀 내에서 노출 분포, 위험-결과 상대 위험, 이론적 최소 위험 노출 수준을 결합하여 낮은 신체 활동 귀속 부담을 실질화하여 인구 귀속 비율을 추정합니다. 그 다음, 이를 신생물 결과에 대한 사망과 DALYs에 적용합니다.
    2. 대장암과 여성 유방암을 낮은 신체 활동 노출로 인한 신생물 결과로 포함하세요.
      참고: 따라서 본 연구에서는 저신체 활동으로 인한 신생물 은 GBD 2021 비교 위험 평가 프레임워크에서 정의된 대장암과 여성 유방암만을 의미하며, 모든 악성 종양을 의미하는 것은 아닙니다.

3. 저신체 활동에 기인한 전 세계 신생물 부담 추정.

  1. 질병 부담 지표를 추출하세요.
    1. 표준 GBD 비교 위험 평가 프레임워크를 따르는 글로벌 질병 부담(GBD) 2021 결과 도구에서 제공하는 저신체 활동으로 인한 신생물의 사망 및 장애 조정 수명(DALYs) 데이터를 수입합니다.
    2. GBD 2021 표준 인구를 사용하여 10만 인구당 연령 표준화 사망률(ASMR) 및 연령 표준화 DALYs율(ASDR)을 추출합니다.
    3. GBD 2021 방법론에 따라 추출된 모든 추정치에 대해 95% 불확실성 구간을 유지하세요.
  2. 장애 조정 수명 연수를 계산하세요.
    1. 장애 조정 수명(DALYs)을 표준 GBD 정의에 따라 잃은 생명 연수(YLLs)와 장애 상태로 산 연수(YLD)의 합으로 정의합니다.
    2. 연령별 사망률에 GBD 2021 생애표에 명시된 기준 기대수명을 곱하여 YLLs를 계산합니다.
    3. GBD 방법론에 설명된 대로 질병별 장애 가중치와 질병 기간을 곱하여 YLD를 계산합니다.
    4. 계산된 DALY 값이 GBD 2021 보고된 추정치와 일치하는지 확인하세요.

4. 시간적 추세 분석

  1. 추정 연간 변화율15, 16.
    1. ASMR 및 ASDR 데이터를 R 소프트웨어(버전 4.4.2)로 가져오세요.
    2. 연령 표준화 비율에 자연 로그 변환을 적용합니다.
    3. 확립된 역학적 추세 분석 방법을 따르면, 연도를 독립 변수로 하여 시간적 추세를 평가하기 위해 선형 회귀 모델을 적합시다.
    4. 표준 지수 변환을 사용하여 회귀 기울기로부터 추정되는 연간 백분율 변화(EAPC)를 계산합니다.
    5. EAPC의 95% 신뢰구간이 높은지, 낮은지, 또는 0을 포함하는지에 따라 추세를 증가, 감소, 안정으로 분류하세요.
  2. 조인포인트 회귀분석을 수행하세요.
    1. 조인포인트 회귀 프로그램(버전 5.3.0; 국립암연구소).
    2. ASMR 및 ASDR 데이터셋을 소프트웨어에 가져오세요.
    3. 조인포인트 방법론 지침에 부합하는 로그-선형 회귀 모델을 선택하여 추세 분석에 참여하라.
    4. 최소 0, 최대 6개의 조인점을 지정하세요.
    5. 가중 BIC 최적화를 적용한 데이터 기반 베이지안 정보 기준(BIC) 방법을 선택하여 최적의 조인점을 결정합니다.
      1. 1990년부터 2021년까지의 연간 시계열 길이와 조인포인트 회귀 프로그램의 기본 권고사항에 따라 최대 6개의 조인포인트를 선택하세요.
      2. 데이터 기반 BIC로 최종 조인포인트 수를 결정합니다.
    6. 분석을 실행하여 연간 백분율 변화(APC)와 평균 연평균 백분율 변화(AAPC)를 95% 신뢰구간으로 계산하세요. 데이터가 희박하거나 연간 추정치가 불안정한 층의 경우, 구간별 APC는 신중하게 해석되었으며, 적합 추세가 해당 불확실성 구간에 의해 지지되고 역학적으로 타당하지 않으면 강조되지 않았습니다.
    7. APC 및 AAPC 결과를 내보내 후속 분석을 수행합니다.
      참고: EAPC와 조인포인트 회귀는 서로 다른 목적으로 사용되었습니다. EAPC는 1990년부터 2021년까지의 평균 로그 선형 추세에 대한 단일 요약 추정치를 제공했으며, 조인포인트 회귀는 변화율이 이동하는 달력 기간을 식별하고 구간별 APC를 추정했습니다. 따라서 지층 간 전체 비교에는 EAPC가 사용되었고, 시간적 굴곡 패턴을 설명하는 데는 조인포인트 회귀가 사용되었습니다.

5. 분해 분석

  1. 분해 입력 준비.
    1. 사망률과 DALY 데이터를 연령대, 달력 연도, 지리적 지역별로 계층화합니다.
    2. 계층화된 데이터셋을 JD_GBDR 소프트웨어(버전 2.37.1)로 가져오세요.
  2. 분해 분석을 수행하세요.
    1. 확립된분해 방법을 사용하여 선택된 시점 간 사망률과 DALYs의 변화를 고령, 인구 증가, 역학 변화 구성 요소로 분해합니다.
    2. 각 구성 요소가 질병 부담의 전체 변화에 얼마나 기여하는지 정량화하세요.
      1. 백분율 기여도를 두 시점 간 순사망자 변화(DALYs)에 대한 고령화, 인구 증가, 역학적 변화의 비례 기여로 해석하십시오.
      2. 한 구성 요소가 부담을 증가시키고 다른 부품이 이를 상쇄할 때 100%를 초과하거나 음수가 발생할 수 있습니다; 이러한 값을 직접적인 생물학적 효과가 아닌 수학적 분해 효과로 해석하라.
    3. 글로벌 분석, SDI 수준 및 GBD 지역 분석을 위한 수출 분해 결과.

6. 건강 불평등 분석

  1. 불평등 평가를 위한 데이터를 준비하세요.
    1. 모든 국가와 지역을 SDI 값에 따라 낮은 순위부터 높은 순서로 순위를 매깁니다.
    2. ASMR과 ASDR을 R 소프트웨어(버전 4.4.2)에 가져오세요.
  2. 불평등의 기울기 지수를 계산하세요.
    1. SDI 계층 전반의 누적 인구 분포를 바탕으로 각 국가에 상대적인 사회경제적 순위를 부여합니다.
    2. ASMR 또는 ASDR을 종속 변수로, 상대 SDI 순위를 독립 변수로 하여 가중 선형 회귀 모델을 적합시킵니다.
    3. 확립된 불평등 분석 방법론에 따라 SDI 구배의 가장 높은 끝과 최저 끝 간 질병 부담의 절대 차이로 불평등 기울기 지수(SII)를 계산합니다.
  3. 농도 지수를 계산하세요.
    1. ASMR 또는 ASDR의 누적 비율을 SDI로 순위가 매겨진 누적 집단 비율과 함께 그래프로 표시하여 농도 곡선을 구성합니다.
    2. 농도 지수(CII)를 농도 곡선과 평등 선 사이의 면적의 두 배로 계산합니다.
    3. CII 값이 0에 가까운 것은 낮은 불평등으로, −1 또는 +1에 근접하는 값은 표준 건강 경제학 방법과 일치하는 상대적 불평등이 증가하는 것으로 해석하세요.
  4. 불평등 지표에 대한 불확실성을 추정하세요.
    1. SII의 경우, 국가별 인구 가중치를 이용한 가중 회귀 모델에서 95% 신뢰구간을 도출합니다.
    2. CII의 경우, 치환된 국가와 영토의 부트스트랩 재샘플링을 사용하여 95% 신뢰구간을 추정합니다.
    3. 사후 추첨이 가능할 때는 SII와 CII 계산을 여러 차례에 걸쳐 반복하고, 2.5분위수와 97.5분위수를 불확실성 구간으로 보고합니다.

7. 베이지안 연령-시기-코호트 모델링

  1. 투영을 위한 입력 데이터를 준비하세요.
    1. 1990년부터 2021년까지 5년 연령별 사망, DALYs 및 해당 인구 데이터를 5년 연령별 및 달력 연도로 조직합니다.
    2. 전체 관찰 기간 동안 연령별 정의와 시간 간격의 일관성을 보장하세요.
  2. 베이지안 연령-기간-코호트 모델20을 적용하세요.
    1. 베이지안 연령-기간-코호트 모델링 프레임워크를 사용하여 연령별 부담과 인구 데이터셋을 R에 가져오세요.
    2. 연령, 기간, 코호트 효과를 구조화된 무작위 효과로 명시하며, 인접한 연령 그룹, 달력 기간, 출생 코호트를 평탄화하는 데 2차 무작위 보행 사전에 사용됩니다.
    3. 연령별 발병률의 사후 추정치를 생성한 후 GBD 2021 표준 인구를 사용하여 예상되는 ASMR 및 ASDR을 계산합니다.
    4. 적합 추정치와 역사적 기간 동안 관찰된 추정치를 비교하여 모델 적합도를 평가합니다.
    5. 가장 최근 관측 연도를 공개하고, 모델을 재적합하며, 예측 추정치와 관측 값을 비교하여 내부 검증을 수행합니다.
  3. 미래 예측을 생성하세요.
    1. 2022년부터 2045년까지 저신체 활동으로 인한 신생물의 연령 표준화 사망률 및 연령 표준화 DALYs 비율을 예측합니다.
    2. 모든 예상 결과에 대해 후행평균 추정치와 해당 95% 불확실성 구간을 추출합니다. 사후 95% 불확실성 구간을 사용하여 투영 불확실성을 평가하고, 관찰된 기간에서 더 먼 추정치를 점점 더 신중하게 해석합니다.
    3. 시각화 및 보고를 위한 예측 결과를 내보내세요.

8. 통계 분석

  1. 일반적인 통계 분석을 수행하세요.
    1. 모든 정리된 데이터셋을 R 소프트웨어(버전 4.4.2)로 가져오세요.
    2. R 소프트웨어를 사용해 모든 통계 분석을 수행하고 수치와 표를 생성하세요.
    3. 모든 분석에 대해 양측 p-값 0.05 미만의 통계적 유의성을 설정하였다.
  2. 전문 GBD 분석을 수행하세요.
    1. GBD 형식의 데이터셋을 JD_GBDR 소프트웨어(버전 2.37.1)로 가져오기.
    2. JD_GBDR 소프트웨어를 사용하여 질병 부담 계산, 분해 분석, GBD 분석 관례에 따라 표준화된 유치율 시각화를 수행합니다.
  3. 조인포인트 회귀분석을 수행하세요.
    1. 국립암연구소 웹사이트(https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/download)에서 Joinpoint 회귀 프로그램(버전 5.3.0)을 다운로드하여 설치하세요.
    2. 연령 표준화 사망률 및 연령 표준화 DALYs 비율 데이터셋을 Joinpoint 소프트웨어로 가져오세요.
    3. 로그-선형 회귀 모델을 선택하고 조인포인트 회귀 분석을 수행하여 조인포인트 회귀 프로그램 방법론에 따라 시간적 추세를 평가합니다.
    4. 연간 백분율 변화와 평균 연평균 백분율 변화를 포함한 수출 추세 추정치와 대응하는 95% 신뢰구간이 포함되어 있습니다.
      참고: 모든 분석은 R 소프트웨어 버전 4.4.2, Joinpoint 회귀 프로그램 버전 5.3.0, JD_GBDR 소프트웨어 버전 2.37.1을 사용하여 수행되었습니다. 주요 분석 환경에는 로그 선형 EAPC 모델, 데이터 기반 베이지안 정보 기준으로 0–6 조인점을 가진 조인포인트 회귀, 고령화, 인구 증가, 역학 변화 구성 요소로의 분해, SII에 대한 가중 회귀, CII 불확실성에 대한 부트스트랩 재샘플링 또는 사후 추첨, 그리고 2045년까지의 베이지안 연령-시기-코호트 예측이 포함되었습니다.

결과

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

이 프로토콜의 성공적인 구현은 미리 정의된 지역, 연도, 성별, 연령대, 측정 및 지표에 걸쳐 조화로운 GBD 기반 추정치 세트를 완성할 것입니다. 예상 산출물에는 95% 불확실성 구간을 포함한 연령 표준화 및 연령별 부담 추정치, EAPC 및 조인포인트 추세 추정치, 분해 성분, SII 및 CII 불평등 지표, 그리고 사후 불확실성 구간을 가진 BAPC 기반 예측이 포함됩니다. 최적이 아닌 구현은 층이 누락되거나, 나이 또는 위치 라벨이 일관되지 않거나, 데이터 정리 후 GBD 추정치를 재현하지 못하거나, 희소한 층에서 불안정한 조인포인트 모델, 또는 믿기 어려울 정도로 좁은 투사 구간으로 나타난다.

LPA에 기인한 전 세계 신생물 부담
2021년 LPA에 기인한 신생물은 전 세계적으로 87,440명의 사망자를 차지했으며(95% UI: 48,636–125,811), 이는 1990년 기준선(44,675명; 95% UI: 24,963–64,997)보다 95.73% 증가한 수치입니다(표 1, 보충표 1). 인구 연령 구조 차이를 조정한 후, ASMR은 1990년부터 2021년 사이 10만 명당 1.32(95% UI: 0.75–1.92)에서 1.06(95% UI: 0.59–1.52)로 감소했습니다. 절대 사망자 증가와 ASMR 감소가 동시에 나타나는 것은 인구 증가와 고령화가 전체 사망자 수를 증가시킨 반면, 연령 표준화 사망률은 시간이 지남에 따라 감소했음을 나타냅니다. 이 유의미한 감소는 EAPC -0.79(95% 신뢰구간: -0.83에서 -0.75)와 AAPC -0.70(95% 신뢰구간: -0.73에서 -0.68)로 뒷받침되었습니다(표 1, 보충표 2). 조인포인트 회귀 모델링은 분할 선형 회귀 분석을 통해 ASMR 궤적에서 다섯 개의 시간적 전환점(1994, 2004, 2007, 2014, 2018)을 확인했습니다(그림 1, 보충표 2).

마찬가지로, LPA에 기인하는 신생물 관련 DALY는 1990년 944,286(95% UI: 505,737–1,389,544)에서 2021년 1,744,944(95% UI: 908,799–2,545,345)로 약 84.79% 증가했습니다(표 2, 보충표 1). 절대 부담이 증가함에도 불구하고, ASDR은 1990년부터 2021년까지 10만 명당 25.16(95% UI: 13.67–37.09)에서 20.50(95% UI: 10.73–29.89)로 감소하여 18.51% 감소했습니다(95% UI: -26.10에서 -10.09). 이 장기 감소는 유의미한 시간적 추세(EAPC: -0.76, 95% 신뢰구간: -0.82에서 -0.70; AAPC: -0.68, 95% 신뢰구간: -0.72에서 -0.64) (표 2, 보충표 2). 조인포인트 회귀는 1994년, 2004년, 2007년, 2014년, 2018년에 추세 전환점을 확인했다(그림 1, 보충표 2).

2021년 CRC는 LPA 사망에 기인한 신생물의 주요 원인으로, 인구 10만 명당 ASMR이 0.87(95% UI: 0.55–1.19)인 반면, 여성 피임약은 상대적으로 낮은 ASMR을 보인 0.19(95% UI: 0.04–0.34)로 10만 명당 나타났습니다. 1990년부터 2021년까지 모든 신생물 아형은 감소 추세를 보였으며, CRC의 EAPC -0.82(95% 신뢰구간: -0.86에서 -0.78), AAPC는 -0.72(95% 신뢰구간: -0.74에서 -0.70), 피임은 -0.66(95% 신뢰구간: -0.72에서 -0.61)과 -0.56(95% 신뢰구간: -0.58에서 -0.55)의 치가 특징이었다. ASDR의 이러한 시간적 패턴은 모든 질병 아형에서 ASMR 궤적과 유사했으며, CRC가 가장 두드러진 감소를 보였다(ASDR 감소: 20.34%, 95% UI: -27.99에서 -10.82) (표 1, 표 2, 보충표 3, 보충 그림 1). 가독성을 높이기 위해 본문은 전역적, 성별, SDI 계층화된 결과에 초점을 맞추고, 국가 및 지역 단위의 상세한 추정치는 보조 자료에 보고됩니다.

LPA에 기인한 전 세계 신생물 부담: 성-연령 계층화
LPA에 기인한 전 세계 신생물 질병 부담은 특징적인 단양식 연령 분포를 보였으며, 초기 증가 후 점진적으로 감소하여 여성에게 불균형적으로 영향을 미쳤다. 2021년에는 남녀 모두 80-84세로 사망률이 최고조에 달했으며, DALYs는 70-74세로 더 이른 시기에 최고조에 달했습니다. ASMR과 ASDR은 나이가 들수록 점진적으로 수치가 상승하여 노인 인구에서 최대 수치에 도달하는 것을 보였다. 특히, 연령 관련 증가 감속과 절대 감소는 노년 남성에 한정되었다. 여성은 모든 연령대에서 높은 발생률을 유지했으며, 역학적 패턴은 1990년 관찰과 일치한다(그림 2, 보충표 4, 보충표 5, 보충 그림 2).

LPA에 기인한 신유질은 1990년부터 2021년까지 전 세계적으로 사망률과 DALY 부담이 증가하는 모습을 보였습니다. 남성은 더 큰 비례 증가를 보였다 [사망률: 131.61% (95% UI:94.52–176.46); DALYs: 114.23% (95% UI: 79.34–157.63)] 대비 여성의 현저한 절대 부담 증가: 사망률은 31,792명(95% UI: 16,647–46,903)에서 57,602명(95% UI: 29,060–85,197) (+81.18%), DALYs 676,178명(95% UI: 336,046–992,525)에서 1,170,572명으로 (95% UI: 555,314–1,756,518) (+73.12%)로 증가했다. 연구 기간 내내 여성은 남성보다 일관되게 불균형적으로 더 많은 질병 부담을 보였습니다(표 1, 표 2, 보충표 1, 보충 그림 3). 이 성차는 GBD 결과 정의에 따라 해석되어야 하는데, 여성 유방암은 저신체 활동 기인 신생물에 포함되지만 남성 유방암은 포함되지 않기 때문입니다. 따라서 여성 부담이 높아지는 것은 노출, 감수성, 의료 접근성의 성별 특이적 차이 외에도 질병 구성도 부분적으로 반영됩니다. 그러나 LPA에 기인한 신생물의 ASR은 성별 이형성 감소를 보였다: ASMR: 남성: 0.92 (95% UI: 0.57–1.30) → 0.84 (95% UI: 0.52–1.19) / 100,000 [EAPC -0.32 (95% 신뢰구간: -0.36에서 -0.28)]; 여성: 1.61 (95% UI: 0.85–2.38)에서 1.24 (95% UI: 0.62–1.83)/100,000명 [EAPC: -0.96 (95% 신뢰구간: -1.00에서 -0.91))]. ASDR: 남성: 16.57 (95% UI: 10.18–22.94)에서 15.03 (95% UI: 9.21–20.93)/100,000명 [EAPC -0.37 (95% CI: -0.43에서 -0.32)]; 여성: 32.38 (95% UI: 16.26–47.60)에서 25.46 (95% UI: 12.04–38.21)/100,000명 [EAPC -0.89 (95% 신뢰구간: -0.95에서 -0.83)]. AAPC는 이 성적 이형성을 확인했습니다: ASMR: 남성 -0.29 (95% 신뢰구간: -0.31에서 -0.26), 여성 -0.85 (95% 신뢰구간: -0.87에서 -0.83); ASDR: 남성 -0.31 (95% 신뢰구간: -0.35에서 -0.29), 여성 -0.78 (95% 신뢰구간: -0.79에서 -0.76) (표 1, 표 2, 그림 1, 그림 3, 보충표 2).

LPA에 기인한 전 세계 신생물 부담: 사회인구학적 세분 분석
LPA에 기인한 신생물은 사회경제적 격차가 유의미하게 나타났습니다: 2021년 ASMR은 0.41(95% UI: 0.20–0.61)에서 1.35(95% UI: 0.75–1.95)/100,000명(3.3배 증가; 저에서 높은 SDI)으로 점진적으로 증가했으며, ASDR은 8.83(95% UI: 4.16–13.49)에서 26.52(95% UI: 14.13–38.73)/100,000(3.0배)로 증가했습니다. 1990년부터 2021년 사이, 전 세계 감염률은 전반적으로 감소했으나(ASMR EAPC: -0.79(95% 신뢰구간: -0.83에서 -0.75), ASDR EAPC: -0.76(95% 신뢰구간: -0.82에서 -0.70)], SDI 5분위수 전반에 걸쳐 유의미한 이질성이 나타났습니다: 높은 SDI 지역에서는 상당한 감소가 나타났습니다 [ASMR EAPC -1.42 (95% 신뢰구간:-1.48에서 -1.36); ASDR EAPC -1.40 (95% 신뢰구간:-1.47에서 -1.33)] 저-중간-SDI 환자 부담 증가와 대조 [ASMR EAPC 0.86 (95% 신뢰구간:0.81–0.91); ASDR EAPC 0.77 (95% CI:0.73–0.81)] (표 1, 표 2, 그림 3).

1990년부터 2021년까지 SDI는 21개 GBD 지역에서 ASMR(ρ = 0.7560, p < 0.001)과 ASDR(ρ = 0.7364, p < 0.001)과 유의미한 양상관관계를 보였으며, SDI≈0.8까지 증가한 후 더 높은 수준에서는 감소했습니다(그림 4). 2021년에는 ASMR(ρ = 0.6724, p < 0.001)과 ASDR(ρ = 0.5938, p < 0.001)에서 204개 국가/지역에서 이러한 상관관계가 지속되어 GBD의 지역 패턴을 반영했습니다. 바베이도스, 영국, 아메리칸 사모아, 미크로네시아(연방)는 ASMR/ASDR 값이 SDI 예측치를 상당히 상회하는 것을 보였습니다(그림 5).

LPA로 인한 신생물 부담의 지리적 격차들
2021년에는 LPA에 기인한 신생물이 지역적 부담을 뚜렷하게 나타냈습니다: 남아시아에서 가장 낮음(ASMR 0.42/100,000; ASDR 9.05/100,000), 동부 사하라 이남 아프리카(0.42; 8.95), 중앙아시아(0.48; 9.94)와 비교해 오스트랄라시아(1.69; 34.88)와 중앙유럽(1.75; 32.89)에서 가장 높았다. 동아시아는 19,608명의 사망자(95% UI: 11,453–29,247)와 396,653명의 DALY(95% UI: 224,218–604,269)로 전 세계적으로 가장 큰 부담을 안았습니다. 1990년부터 2021년 사이, 남부 사하라 이남 아프리카와 중부 라틴 아메리카에서 이 악성 종양의 ASMR/ASDR 증가가 가장 크게 증가했습니다(표 1, 표 2). GBD 추정치는 기본 데이터의 가용성과 품질에 따라 환경별로 정밀도가 다를 수 있으므로 지역 및 국가 비교는 기술적으로 해석되었습니다.

이 지역적 관점을 보완하기 위해 국가 차원 분석에서 질병 부담 격차가 추가로 정량화되었습니다: 가장 높은 ASMR은 모나코 [2.47 (95% UI: 1.24–3.88)], 영국 [2.69 (95% UI:1.50–3.82)], 바베이도스 [3.16 (95% UI: 1.54–4.92)]에서 나타났으며, 가장 높은 ASDR은 미크로네시아 [61.31 (95% UI: 27.37–98.65)], 아메리칸 사모아 [62.28 (95% UI: 28.75–101.61)], 바베이도스 [66.62 (95% UI:31.56–104.95)]에서 나타났습니다. 반대로, 탄자니아[0.16 (95% UI:0.06-0.30)], 말라위 [0.19 (95% UI: 0.08–0.33)], 우즈베키스탄[0.19 (95% UI: 0.08–0.32)]에서 가장 낮은 ASDR이 특징지어졌으며, 탄자니아[3.36 (95% UI:1.22–6.12)], 베냉[3.97 (95% UI: 1.58–7.12)], 말라위 [4.25 (95% UI:1.60–7.64)]에서 ASDR이 낮은 편이었다. 특히 중국은 18,624명의 사망자(95% UI: 10,849–27,939)와 375,360명의 DALY(95% UI: 211,389–574,711)로 전 세계적으로 가장 큰 부담을 안았습니다. 1990년과 2021년 동안 오스트리아, 산마리노, 벨기에는 두 지표 모두에서 상당한 감소를 이뤘고, 카보베르데, 레소토, 온두라스는 ASMR 증가가 뚜렷했으며, 레소토, 모리셔스, 엘살바도르는 ASDR 수치가 유의미한 상승을 보였습니다(그림 6, 보충표 6, 보충표 7, 보충 그림 4). ASMR 또는 ASDR 값이 극단적인 국가와 지역을 강조하여 부담 분포를 설명했으나, 특히 소규모 인구나 불확실성 구간의 환경에서는 신중하게 해석해야 합니다.

분해 분석
분해 분석(노화/인구/역학적 변화)은 전 세계 5-SDI 및 21-GBD 지역 전반의 사망률과 DALYs 변동을 정량화했습니다(그림 7, 보충표 8). 분해 백분율은 순 부하 변화에 대해 계산되기 때문에, 상반된 구성 요소가 서로 오프셋될 때 매우 큰 양의 또는 음의 값이 발생할 수 있습니다. 이 값들은 각 구성 요소의 상대적 수학적 기여를 나타내며, 생물학적 효과 크기로 해석해서는 안 됩니다.

전 세계적으로 LPA 사망과 DALY 변이로 인한 신생물은 주로 인구(사망률: 88.44%, DALYs: 131.53%)에 의해 주도되었으며, 그 다음으로 고령화(46.63%; -79.71%)와 역학적 변화(-35.07%; 48.19%)가 영향을 미쳤으며, 이는 인구가 전 세계적으로 미치는 부정적인 영향을 보여줍니다.

SDI 지역 수준에서는 인구가 사망률과 DALY 모두에 지속적으로 부정적인 영향을 미쳤습니다. 반면, 노화는 모든 SDI 지역에서 사망률에 부정적인 영향을 미쳤으나 DALYs에는 긍정적인 영향을 미쳤으며, 역학적 변화는 중간 SDI 지역 및 그 이하에서 부정적인 영향을 나타냈다. 특히, 높은 SDI 지역은 세 가지 인구통계학적 결정 요인 모두에서 가장 뚜렷한 영향을 보였습니다: 고령(사망률 변화 48.02%, DALY 변동률 -104.89%), 인구(175.03%, 300.33%), 역학적 변화(-123.04%, -95.44%). 사망률과 관련해, 노화는 낮은 SDI 지역에서 가장 적은 부정적 영향을 보였으며(28.08%), 인구는 저-중간 SDI 지역에서 최소한의 부정적 영향을 보였으며(50.27%), 역학적 변화는 높은 SDI 지역에서 가장 큰 유익한 영향을 보였다(-123.04%). DALYs의 경우, 고령은 높은 SDI 지역에서 유의미한 긍정적 효과를 보인 반면(-104.89%), 반면 저-중간 SDI 지역은 인구로부터 가장 약한 부정적 영향(64.39%)을 경험했으나, 역학적 변화로 인한 부정적 영향이 가장 심각했음(46.31%).

21개 GBD 지역에서 고령화(75.74%), 인구(389.67%), 역학 변화(-298.99%)가 오스트랄라시아와 서유럽에서 가장 큰 사망률 기여를 보였으며, 중앙유럽, 중부 라틴아메리카, 오세아니아에서는 각각 -9.04%, 42%, -3.06%로 사망률 영향이 미미했습니다. 놀랍게도 서유럽은 노화(-1036.4%), 인구(1987.98%), 역학적 변화(-851.58%)로 인해 DALY 변동이 극심한 기여를 보였으며, 동남아시아(0.7%), 중부 라틴아메리카(47.99%), 오세아니아(-4.83%)는 이러한 결정 요인에 따른 DALYs 영향이 가장 약했습니다.

건강 불평등 분석
건강 불평등 지표는 SDI 영역 전반에 걸쳐 LPA 부담에 기인한 신생물의 지속적인 격차를 보여주었다: 1990년부터 2021년 사이 ASMR의 SII는 1.45(95% 신뢰구간: 1.24–1.66)에서 1.11(95% 신뢰구간: 0.95–1.26)으로 감소했으며, CII는 0.30(95% 신뢰구간: 0.26–0.34)에서 0.20(95% 신뢰구간: 0.17–0.24)으로 감소했다. 이에 대응하는 ASDR 추세는 SII 감소(28.52 [95% 신뢰구간: 24.21–32.83]에서 20.02 [95% 신뢰구간: 16.62–23.41])와 CII 감소(0.27 [95% 신뢰구간: 0.23–0.31]에서 0.17)로 나타나 절대(SII) 및 상대(CII) 불평등 지표 모두에서 상당한 개선을 보였다(그림 8, 보충표 9).

LPA에 기인하는 전 세계 신생물 부담 예측: 베이지안 연령-시기-코호트 모델링 분석 (2022–2045)
BAPC 모델링은 2045년까지 LPA 부담으로 인한 신생물의 점진적 전 세계 감소를 예측합니다: ASMR은 1.34(95% UI: 1.33–1.35)에서 0.95(95% UI: 0.88–1.03)/100,000으로 감소하고, ASDR은 25.36(95% UI: 25.30–25.41)에서 18.86(95% UI: 16.99–20.72)/100,000으로 감소합니다. 성별 분석 결과, 여성이 더 큰 부담을 지우는 지속적인 격차가 나타나며, 남성 ASMR은 0.14/100,000 [최종 0.79 (95% UI: 0.71–0.88)] 감소한 반면, 여성은 더 큰 감소(0.54/100,000) [1.09 (95% UI: 1.00–1.18)]. 마찬가지로, 예상 ASDR은 남성 10만 명당 14.22명에 도달하는 반면, 여성은 23.28명/10만 명에 해당합니다(그림 9, 보충표 10). 관측 기간 이후의 예측은 과거 추세 안정성과 모델 가정에 의존하기 때문에, 2045년 추정치는 확정적인 예측보다는 모델 기반 예측으로 해석되어야 합니다.

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그림 1: 1990년부터 2021년까지 저신체 활동으로 인한 신생물에 대한 ASMR과 ASDR의 조인포인트 회귀(성별별 층화). (A) ASMR 및 (B) ASDR. 점은 관측된 연간 추정치를, 적합선은 분할된 로그 선형 추세를, 수직 마커는 감지된 결합점을 나타냅니다. 구간별 APC 및 AAPC 차량은 보충표 2에 제공되어 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

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그림 2: 2021년 저신체 활동으로 인한 신생물의 연령별 사망 및 DALYs(성별별 층화). (A) 사망자 수, (B) DALYs 막대는 절대 수를, 선은 연령별 비율을, 오류 막대나 음영 밴드는 95% 불확실성 구간을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

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그림 3: 전 세계적으로 및 SDI 5분위수 전반에서 저신체 활동에 기인한 신생물의 ASMR 및 ASDR 시간적 추세. (A–F) ASMR 및 (G–L) ASDR. (A,G) 글로벌, (B,H) 높은 SDI, (C,I) 고중간 SDI, (D,J) 중등 SDI, (E,K) 저중간SDI, (F,L) 저 SDI. 상세한 수치 추정치는 표 1, 표 2, 보충표 2에 제공되어 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

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그림 4: 1990년부터 2021년까지 21개 GBD 영역에서 SDI에 의한 저신체 활동으로 인한 신생물의 ASMR 및 ASDR. (A) ASMR 및 (B) ASDR. 적합 곡선은 SDI와 부하 간의 전반적인 연관성을 보여줍니다. 적합 곡선 위아래 지역에서는 유사한 SDI 수준에서 예상보다 높거나 낮은 비율이 관찰되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

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그림 5: 2021년 204개국 및 지역에서 SDI에 의한 저신체 활동으로 인한 신생물에 대한 ASMR 및 ASDR. (A) ASMR 및 (B) ASDR. 적합 SDI 곡선이 높거나 낮은 국가들은 유사한 SDI 수준에서 예상보다 높거나 낮은 비율을 관찰했습니다. 이러한 편차는 노출 분포, 집단 구조, 암 발견, 등록 완전성, 또는 모델링 추정치의 불확실성을 반영할 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

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그림 6: 2021년 저신체 활동에 기인한 신생물에 대한 국가별 ASMR 및 ASDR. (A) ASMR 및 (B) ASDR. 색상 범주는 인구 10만 명당 점수 추정치를 나타냅니다. 인구가 적거나 불확실성 구간이 넓은 국가나 지역에 대한 추정치는 신중하게 해석되어야 합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

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그림 7: 저신체 활동에 기인한 사망자 및 DALYs 변화를 고령, 인구 증가, 역학적 변화 요소로 분해한 결과. (A) 사망자 및 (B) 데일리. 양수(positive)는 부담 증가에 기여하는 구성 요소를 나타내고, 음수(negative value)는 부담 증가를 상쇄하는 구성 요소를 나타냅니다. 성분이 반대 방향으로 작용할 경우 비율이 100%를 초과하거나 음수일 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

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그림 8: 저신체 활동으로 인한 신생물의 건강 불평등 분석. (A–D) 누적 사망률과 DALYs. SDI는 SDI 분포의 가장 높은 끝과 가장 낮은 끝 간의 부담 절대 차이를 나타내며, 농도 지수는 SDI 순위 인구 간의 상대적 불평등을 나타냅니다. 0에 가까운 값은 불평등이 낮음을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

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그림 9: 2022년부터 2045년까지 저신체 활동으로 인한 신생물에 대한 ASMR 및 ASDR의 베이지안 연령-시기-코호트 예측. (A–F) 실선은 후방 평균 추정치를 나타내며, 음영 영역은 95% 불확실성 구간을 나타냅니다. 예측은 과거 추세와 모델 가정에 기반한 모델 기반 추정치로 해석되어야 합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

199020211990-2021
사망 사례10만 명당 ASR사망 사례10만 명당 ASRASRs에서의 PC(%)EAPC of ASMR
수치 (95% UI)ASMR (95% UI)수치 (95% UI)ASMR (95% UI)(95% UI)(95% CI)
글로벌44,674.70 (24,963.44에서 64,996.55)1.32 (0.75에서 1.92)87,440.12 (48,636.46 대 125,810.50)1.06 (0.59에서 1.52)-19.72 (-27.11에서 -11.38)-0.79 (-0.83에서 -0.75)
성
남성12,882.94 (7,911.97 대 17,917.59)0.92(0.57에서 1.30)29,838.39 (18,371.98에서 42,033.66)0.84(0.52에서 1.19)-8.61 (-23.80에서 9.61)-0.32 (-0.36에서 -0.28)
여성31,791.77 (16,646.68 대 46,902.98)1.61 (0.85에서 2.38)57,601.73 (29,060.33에서 85,196.67)1.24(0.62에서 1.83)-23.17 (-31.34에서 -14.61)-0.96 (-1.00에서 -0.91)
SDI
낮은 SDI702.55 (360.97에서 1,079.18)0.36(0.19에서 0.55까지)1,755.02 (845.64에서 2,662.49)0.41(0.20에서 0.61까지)11.58 (-7.78에서 39.82)0.36(0.24에서 0.49까지)
저-중간 SDI2,326.69 (1,203.88 대 3,443.41)0.44(0.24에서 0.65까지)7,394.12 (3,580.19에서 10,989.26)0.57 (0.28에서 0.84)29.63(9.70에서 53.53)0.86(0.81에서 0.91까지)
중간 SDI7,125.05 (3,839.38 대 10,401.70)0.84(0.46에서 1.23)21,815.22 (12,091.00에서 31,568.52)0.89 (0.50에서 1.28)5.81 (-10.55에서 25.55)0.06(0.01 to 0.11)
고중간 SDI11,715.52 (6,575.68 대 16,808.12)1.34(0.76에서 1.90)24,257.36 (13,536.14에서 34,810.76)1.24(0.70에서 1.78)-7.34 (-20.01에서 6.36)-0.30 (-0.36에서 -0.23)
높은 SDI22,740.72 (12,713.50에서 33,355.57)2.03(1.14에서 3.00까지)32,101.73 (17,720.24 대 46,072.78)1.35(0.75에서 1.95)-33.53 (-40.64에서 -26.20)-1.42 (-1.48에서 -1.36)
GBD 지역
안데스 라틴 아메리카94.66 (46.63에서 144.02)0.52(0.26에서 0.79까지)334.93 (165.85에서 522.17)0.59 (0.29에서 0.92)14.07 (-17.75 대 60.72)0.42(0.31에서 0.53까지)
오스트랄라시아622.72 (330.83에서 894.24)2.70 (1.44에서 3.87)985.92 (553.20에서 1,451.29)1.69 (0.95에서 2.49)-37.32 (-48.68에서 -23.42)-1.62 (-1.70에서 -1.55)
카리브해307.15(157.94에서 442.19)1.27 (0.66에서 1.84)718.83 (375.11 대 1,074.48)1.33 (0.69에서 1.98)4.11 (-14.10에서 25.40까지)0.21(0.16에서 0.25까지)
중앙아시아255.09 (121.93에서 379.62)0.58(0.28에서 0.86)338.66(168.31에서 509.00까지)0.48(0.24에서 0.72)-17.80 (-31.97에서 -1.09)-0.08 (-0.26에서 0.10)
중앙유럽2,266.85 (1,272.80에서 3,271.41)1.62 (0.91에서 2.32)4,170.99 (2,237.91 대 6,015.29)1.75(0.93에서 2.53)7.93 (-7.79 to 24.67)0.09(-0.03에서 0.21)
중앙 라틴 아메리카384.26 (183.94에서 573.19)0.52(0.25에서 0.77)1,556.11 (800.47에서 2,334.25)0.64(0.33에서 0.95)23.59 (2:30에서 50:21까지)0.71(0.48에서 0.93)
중앙 사하라 이남 아프리카83.65(40.22에서 132.35)0.48(0.24에서 0.75)236.51 (100.45에서 393.49)0.55(0.25에서 0.91)14.74 (-21.74에서 63.78)0.46(0.29에서 0.62)
동아시아6,768.09 (3,653.81 대 10,056.11)1.03(0.57에서 1.53으로)19,607.89 (11,453.34에서 2,9247.43)0.98(0.57에서 1.45)-4.73 (-32.51에서 33.60)-0.29 (-0.36에서 -0.21)
동유럽2,802.45 (1,497.00에서 3,941.72)1.05 (0.57에서 1.47까지)4,428.85 (2,320.28에서 6,600.14)1.21(0.63에서 1.80까지)15.79 (-8.61 대 44.43)0.36(0.26에서 0.47까지)
동부 사하라 이남 아프리카225.93 (105.51에서 360.94)0.35(0.17에서 0.55까지)588.90 (269.23에서 909.90)0.42(0.19에서 0.65)19.13 (-7.33 대 59.92)0.53 (0.40에서 0.65)
아시아 태평양 고소득층2,898.71 (1,630.17에서 4,145.85)1.52 (0.86에서 2.19)7,306.42 (4,018.91에서 10,907.07)1.31 (0.71에서 1.90까지)-14.02 (-33.96에서 15.28)-0.55 (-0.60에서 -0.50)
북미 고소득층5,859.88 (2,968.16 대 9,058.79)1.59 (0.80에서 2.47)7,243.90 (3,643.52에서 10,755.63)1.03(0.52에서 1.53까지)-34.95 (-51.35에서 -13.14)-1.52 (-1.62에서 -1.41)
북아프리카 및 중동1,271.47 (733.69에서 1,840.36)0.88(0.51에서 1.25)3936.12(2155.17에서 5755.13까지)0.98 (0.56에서 1.43)11.42 (-5.74에서 33.24)0.67(0.50에서 0.84)
오세아니아18.63 (7.98 to 30.63)0.67 (0.31에서 1.07)47.63(18.61에서 78.91)0.63(0.26에서 1.03)-5.55 (-23.06에서 16.71)-0.20 (-0.29에서 -0.12)
남아시아1,737.90 (882.29에서 2,628.84)0.35 (0.18에서 0.53)5,543.21 (2,719.11에서 8,491.21)0.42(0.21에서 0.64)20.20 (-6.28에서 49.97)0.44(0.32에서 0.56까지)
남부 라틴 아메리카1,913.00 (997.87에서 2,899.66)0.87 (0.46에서 1.32)6,763.64 (3,374.55 대 10,004.93)1.16(0.59에서 1.69)33.53(6.63에서 63.18)0.85(0.76에서 0.94)
남부 사하라 이남 아프리카464.42(233.50에서 723.20)1.08(0.56에서 1.67까지)860.59 (417.20에서 1,323.57)0.95(0.46에서 1.46)-12.08 (-37.87에서 27.28)-0.21 (-0.35에서 -0.07)
동남아시아267.72 (130.05에서 417.79)1.14 (0.56에서 1.76까지)753.71 (364.83 대 1,110.43)1.53 (0.77에서 2.26)34.50(5.96에서 67.10까지)1.00 (0.79에서 1.21까지)
열대 라틴 아메리카868.79 (440.43에서 1,265.92)1.12 (0.57에서 1.63까지)3,270.12 (1,677.67에서 4,855.25)1.31 (0.68에서 1.94)16.96 (-6.80에서 49.74)0.56(0.49에서 0.63)
서유럽15,255.70 (8,488.72에서 22,265.38)2.52 (1.39에서 3.69)17,835.97 (9,801.50에서 25,806.91)1.59(0.87에서 2.32)-36.81 (-43.81에서 -29.62)-1.56 (-1.61에서 -1.50)
서부 사하라 이남 아프리카307.64 (131.59에서 478.58)0.40(0.18에서 0.62)911.22 (348.96에서 1,466.65)0.53(0.22에서 0.84까지)32.49(3.30에서 74.66)1.05(0.94에서 1.16까지)
신질의 하위 범주
유방암8,177.91 (1,662.64 대 1,4354.52)0.23(0.05에서 0.40까지)15,964.16 (3,230.21에서 28,326.21)0.19(0.04에서 0.34까지)-15.99 (-22.39에서 -9.41)-0.66 (-0.72에서 -0.61)
대장암과 직장암3,6496.79 (23,150.55 대 5,0771.76)1.09(0.70에서 1.53까지)71,475.96 (44,830.06에서 98,195.49)0.87(0.55에서 1.19)-20.49 (-28.57에서 -11.42)-0.82 (-0.86에서 -0.78)

표 1: 저신체 활동에 기인한 신전질 사망 부담과 시간적 추세 (1990–2021). 표는 성별 및 SDI 범주별 주요 부담 추정치와 추세 지표를 제시합니다. 보다 세부적인 지역 및 국가 추정치는 보충 표에 제공되어 있습니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

199020211990-2021
DALYs 사건10만 명당 ASRDALYs 사건10만 명당 ASRASRs에서의 PC(%)ASDR의 EAPC
수치 (95% UI)ASDR (95% UI)수치 (95% UI)ASDR (95% UI)(95% UI)(95% CI)
글로벌944,285.78(50,5737
0.18에서 1,389,543.57		25.16 (13.67 to 37.09)1,744,943.68(908,799
0.35에서 2,545,344.72)		20.50 (10.73에서 29.89까지)-18.51 (-26.10에서 -10.09)-0.76 (-0.82에서 -0.70)
성
남성268,107.56(165,239
0.07에서 370,163.08)		16.57 (10.18에서 22.94)574,371.32(348,379
0.46에서 800,744.94		15.03 (9.21 to 20.93)-9.33 (-23.71에서 7.51)-0.37 (-0.43에서 -0.32)
여성676,178.23(336,047
0.59에서 992,525.42)		32.38 (16.26에서 47.60까지)1,170,572.36(555,313
0.54에서 1,756,517.84)		25.46 (12.04에서 38.21까지)-21.36 (-29.62에서 -12.76)-0.89 (-0.95에서 -0.83)
SDI
낮은 SDI18,578.95(9,176
0.46에서 28,775.19)		8.16(4.14 to 12.53)45,807.13(20,570.83
70,949.02 명까지)		8.83 (4.16 to 13.49)8.29(-10.50에서 39.10)0.21(0.09에서 0.33까지)
저-중간 SDI60,418.06(29,886
0.07에서 90,000.18까지)		9.82 (4.99에서 14.56)181,922.35(84,591
0.84에서 280,191.13)		12.56(5.94 to 19.03)27.86 (8.31에서 53.45)0.77(0.73에서 0.81)
중간 SDI174,555.29(91,042
0.96에서 256,446.54)		17:36 (9:33에서 25:39까지)488,709.60(253,743
0.20에서 717,931.89)		18.38 (9.67에서 26.94)5.89(-10.57에서 26.39)0.07(-0.00에서 0.14까지)
고중간 SDI248,517.72(134,358
0.78에서 358,881.54로 이동)		25.99 (14.17에서 37.65까지)462,899.84(248,381
0.01에서 674,525.73)		23.44(12:50에서 34:20까지)-9.81 (-22.49에서 4.59)-0.42 (-0.46에서 -0.38)
높은 SDI440,886.67(236,640
0.98에서 641,945.58)		39.77 (21.25에서 58.06까지)563,339.77(306,210
0.10에서 819,262.15		26.52 (14.13에서 38.73까지)-33.32 (-39.10에서 -27.18)-1.40 (-1.47에서 -1.33)
GBD 지역
안데스 라틴 아메리카2,032.06(953
0.15에서 3,244.52)		10.17 (4.81 to 15.75)6,788.27 (3,379.82 대 10,869.37)11.60 (5.80에서 18.58)14.05 (-16.37에서 57.15까지)0.38(0.28에서 0.48까지)
오스트랄라시아13,091.85(6,785.74
19,155.80 명까지)		56.24(29.15에서 82.31까지)18,402.32(10,330
0.87에서 27,196.61)		34.88 (19.18에서 51.79까지)-37.98 (-48.06에서 -25.70)-1.64 (-1.72에서 -1.57)
카리브해6,682.48(3,257.50
9,803.70까지		26.05 (12.83 대 37.96)14,936.71(7,467.85
22,741.58명까지		27.76 (13.82에서 42.35까지)6.56 (-11.43에서 26.59)0.30(0.26에서 0.33까지)
중앙아시아6,113.13(2,875.45
9,342.10까지		13.08 (6.17 to 19.82)7,871.50(3,630.97
11,955.55 명까지)		9.94 (4.74에서 14.99)-24.04 (-36.62에서 -7.97)-0.47 (-0.59에서 -0.35)
중앙유럽46,026.42(24,775
.41에서 66,105.09)		31.28 (16.84에서 45.01까지)75,115.03(39,699
.13에서 107,678.56까지)		32.89 (17.34에서 47.12)5.15 (-8.57에서 19.95)0.04(-0.06에서 0.14)
중앙 라틴 아메리카9,305.49(4,170.58
13,956.30까지		11.02 (5.09 to 16.45)37,715.23(18,709.78
58,000.93까지		14.87 (7.41에서 22.65)34.95(11.77에서 64.97)1.01(0.75에서 1.26까지)
중앙 사하라 이남 아프리카2,221.31(1,016.14
3,556.00까지		10.23 (4.88 to 16.16)6,337.46(2,428.48
10,487.21까지		11.63 (4.95에서 19.40)13.71 (-22.36 → 57.99)0.43(0.24에서 0.61까지)
동아시아159,121.88(82,933
0.80에서 241,470.88로 이동)		19.79 (10.48에서 29.45까지)396,653.40(224,218
0.04에서 604,268.93)		18.61(10.59 to 28.17)-5.96 (-32.26에서 32.19)-0.33 (-0.43에서 -0.23)
동유럽59,978.58(30,902
0.71에서 87,472.34		21.54 (10.95에서 31.20)82,590.09(40,451.64
123,453.92 명으로)		22.92 (11.22에서 34.24까지)6.38 (-14.08에서 33.51)0.00(-0.10에서 0.10)
동부 사하라 이남 아프리카6,144.30(2,759.22
9,942.73		7.98 (3.74에서 12.73)15,726.10(6,676.96
24,634.43		8.95 (4.06에서 13.94까지)12.10 (-14.88 to 51.44)0.29 (0.16에서 0.43)
아시아 태평양 고소득층68,367.61(37,187
0.31에서 96,750.88)		33.95 (18.43에서 48.21까지)125,612.22(68,484.09
180,959.20 명까지)		27.96 (14.89에서 39.87)-17.66 (-34.93에서 3.02)-0.70 (-0.75에서 -0.64)
북미 고소득층110,579.32(53,603
0.23에서 168,944.28)		30.91 (14.75 to 47.02)135,048.33(65,207.39
206,531.98 파견)		20.66 (9.84에서 31.60)-33.18 (-48.18에서 -14:30)-1.39 (-1.56에서 -1.22)
북아프리카 및 중동33,502.36(18,573
0.46에서 49,734.41)		19.49 (11:13 to 28:52)102,096.12(51,831.63
151,539.80		21.70 (11.51에서 31.87)11.34 (-6.57에서 32.99)0.60(0.46에서 0.73)
오세아니아612.40 (245.17에서 1,023.79)17.68 (7.53에서 29.11까지)1,573.18(576.67 to
2,667.60)		17.19 (6.65에서 28.58)-2.72 (-23.76에서 23.48)-0.13 (-0.21에서 -0.05)
남아시아46,100.94(22,425
0.80에서 69,073.26)		7.89 (3.95에서 11.94)133,476.27(62,105.33
207,069.89		9.05 (4:30부터 14:00까지)14.67 (-10.43에서 43.16)0.21(0.08에서 0.34까지)
남부 라틴 아메리카48,213.16(24,344
0.03에서 74,368.69)		19.00 (9.75 to 29.04)161,677.60(76,724.20
247,604.85 명까지)		24.67 (12.01 to 37.15)29.87 (1.97에서 61.27)0.77 (0.70에서 0.83)
남부 사하라 이남 아프리카9,529.23(4,537.37
14,950.84 명으로		21.05 (10.09 to 33.08)15,906.65 (7,462.34에서 24,568.27)18.09 (8.45 to 28.03)-14.05 (-36.07에서 18.51)-0.32 (-0.41에서 -0.24)
동남아시아6,545.75(3,015.15
10,197.86명까지)		23.82(11:30에서 37:07까지)18,303.10 (8,337.73 대 27,183.17)31.82 (14.94에서 46.79)33.57 (7.39에서 62.74)1.08(0.89에서 1.27까지)
열대 라틴 아메리카20,004.58(9,888.11
30,396.32로 변신)		22.53 (11.21에서 33.34까지)71,793.02 (34,457.98 대 107,876.77)27.92 (13.51에서 41.78)23.94 (0.01에서 55.61까지)0.71(0.66에서 0.76)
서유럽282,256.07(150,133
0.40에서 413,719.92로		48.37(25.25에서 71.16까지)292,870.10(158,018
0.77에서 430,007.70)		30.13(15.78에서 43.96)-37.71 (-43.35에서 -31.66)-1.60 (-1.66에서 -1.55)
서부 사하라 이남 아프리카7,856.86(3,225.38
12,446.50 명까지)		8.86 (3.71에서 13.83)24,451.00 (8,434.07에서 40,517.27)11.81 (4.42 to 19.19)33.20(1.42에서 76.70까지)1.07 (0.93 to 1.21)
신질의 하위 범주
유방암219,022.34(43,911
0.88에서 378,430.50)		5.47(1.10에서 9.50까지)415,254.34(83,318.
37에서 729,174.93)		4.81(0.97에서 8.45)-11.93 (-18.74에서 -4.98)-0.51 (-0.57에서 -0.44)
대장암과 직장암725,263.44(458,229
0.16에서 1,007,049.44		19.69 (12:45에서 27:40)1,329,689.34(831,183
0.72에서 1,829,992.61)		15.69 (9.81에서 21.54)-20.34 (-27.99에서 -10.82)-0.83 (-0.89에서 -0.77)

표 2: 저신체 활동에 기인한 신생물: DALYs 부담 및 시간적 추세 (1990–2021). 표는 성별 및 SDI 범주별 주요 부담 추정치와 추세 지표를 제시합니다. 보다 세부적인 지역 및 국가 추정치는 보충 표에 제공되어 있습니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보조 그림 1: 1990년부터 2021년까지 저신체 활동에 기인한 신생물 하위 범주에 대해 성별 특이적 (A) ASMR 및 (B) ASDR(인구 10만 명당 기준)의 조인포인트 회귀분석을 수행하였습니다. 블루 곡선, 남녀 모두에 대한 조인포인트 회귀분석(BC); CRC에 대한 양성 모두의 브라운 곡선, 조인포인트 회귀 분석; CRC에 대한 여성 성별의 그린 곡선, 조인포인트 회귀분석; 남성 CRC에 대한 오렌지 곡선, 조인포인트 회귀분석; 적색 곡선, BC 여성 성별의 조인포인트 회귀 분석. ASMR, 연령 표준화 사망률; ASDR, 연령 표준화 장애 조정 생애 연수; BC, 유방암; 정서암, 대장암 및 직장암; DALYs, 장애 조정 평생 연수. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보조 그림 2: 저신체 활동으로 인한 신전질: 연령별 수치, ASMR 및 ASDR(인구 10만 명당 성별), 1990년. ASMR, 연령 표준화 사망률; ASDR, 연령 표준화 장애 조정 생애 연수; DALYs, 장애 조정 평생 연수. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보충 그림 3: SDI에 의한 1990–2021년 저신체 활동으로 인한 전 세계 사망자 및 DALY의 시간 추세. DALYs, 장애 조정 평생년; SDI, 사회인구통계학적 지수. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보조 그림 4: 1990년부터 2021년까지 204개국과 지역에서 저신체 활동으로 인한 신생물에 대한 ASMR (A) 및 ASDR (B) 전 세계 EAPC(인구 10만 명당 수치)를 수치로 측정했습니다. ASMR, 연령 표준화 사망률; ASDR, 연령 표준화 장애 조정 생애 연수; DALYs, 장애 조정 평생년; EAPC, 추정 연간 변화율. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보충 표 1: 1990년부터 2021년까지 성별별 신체 활동 저하로 인한 전 세계 사망자 및 신생물 사망률 변화 비율. DALYs, 장애 조정 평생 연수. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보충표 2: 1990년부터 2021년까지 저신체 활동으로 인한 신생물에 대한 성별 특이적 ASMR 및 ASDR(인구 10만 명당 수치)의 조인포인트 회귀분석을 수행했습니다. ASMR, 연령 표준화 사망률; ASDR, 연령 표준화 장애 조정 생애 연수; AAPC, 전체 기간 동안 제시된 연평균 백분율 변화; APC, 연간 백분 변화; 신뢰구간(CI), 신뢰구간. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보충표 3: 1990년부터 2021년까지 저신체 활동으로 인한 신생물 하위 범주에 대한 성별 특이적 ASMR 및 ASDR(인구 10만 명당 기준)의 조인포인트 회귀분석. ASMR, 연령 표준화 사망률; ASDR, 연령 표준화 장애 조정 생애 연수; AAPC, 전체 기간 동안 제시된 연평균 백분율 변화; APC, 연간 백분 변화; BC, 유방암; 정서암, 대장암 및 직장암; 신뢰구간(CI), 신뢰구간. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보충 표 4: 연령별 수치 및 연령 표준화된 1990년과 2021년 성별별 저신체 활동으로 인한 신생물 사망률. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보충 표 5: 1990년과 2021년에 성별별 낮은 신체 활동으로 인한 신생물의 DALYs 수치 및 연령 표준화 비율. DALYs, 장애 조정 평생 연수. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보충 표 6: 1990년과 2021년 204개 국가 및 지역에서 낮은 신체 활동으로 인한 신생물 사망 부담과 1990년부터 2021년까지의 시간적 추세. ASMR, 연령 표준화 사망률; ASR, 연령 표준화 비율; 신뢰구간(CI), 신뢰구간; EAPC, 추정 연간 백분율 변화; UI, 불확실성 구간. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보충 표 7: 1990년과 2021년 204개국 및 지역에서 낮은 신체 활동으로 인한 신생물 부담 DALYs와 1990년부터 2021년까지의 시간적 추세가 나타났습니다. ASDR, 연령 표준화 DALY 비율; ASR, 연령 표준화 요금; 신뢰구간(CI), 신뢰구간; DALY, 장애 조정 평생 연수; EAPC, 추정 연간 변화율; UI, 불확실성 간격. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보충 표 8: 저신체 활동으로 인한 신생물의 사망 및 DALYs 변화를 노화, 인구 집단, 역학적 변화로 분해하는 것. DALYs, 장애 조정 평생 연수. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보충 표 9: 저신체 활동으로 인한 신생물의 건강 불평등 분석. DALYs, 장애 조정 평생 연수. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보충 표 10: BAPC 예측, 2021–2045년 저신체 활동으로 인한 신생물의 ASMR 및 ASDR(인구 10만 명당 전 세계 추세). ASMR, 연령 표준화 사망률; ASDR, 연령 표준화 장애 조정 생애 연도; BAPC, 베이지안 연령-기간-코호트 모델; UI, 불확실성 구간. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

토론

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이 GBD 2021 분석은 저신체 활동으로 인한 신생물 부담에서 두 가지 상반되는 양상을 보여줍니다. LPA에 기인한 신생물의 ASMR과 ASDR은 1990년부터 2021년까지 유의미하게 감소했으나(ΔASMR = -19.72%; ΔASDR = -18.51%), 절대 사망과 DALYs는 각각 95.73%와 84.79% 증가했습니다. 연령 표준화 비율이 감소했음에도 절대 부담 증가는 주로 인구 증가와 고령화로 설명되었다. ASR 감소는 암 발견, 치료, 위험 요인 조절 개선 등 여러 요인을 반영할 수 있으나, 본 분석에서는 이러한 요인들이 직접적으로 분해되지 않았습니다 1,21,22. 특히 LPA는 2021년 전 세계적으로 87,000건 이상의 신생물 관련 사망과 174만 건의 DALYs에 책임이 있었습니다. 이 결과들은 GBD 귀인 틀에서 저신체 활동이 여전히 유효함을 뒷받침합니다. 본 연구는 GBD 비교 위험 평가 추정치를 사용했기 때문에, 결과는 저신체 활동에 기인한 모델화된 인구 수준 부담을 정량화했으며, 개인 수준의 인과 기전이나 직접적인 개입 효과를 확립하지는 못했습니다.

LPA 부담에 기인한 신생물에서 주목할 만한 SDI 기반 격차가 여전히 존재합니다. SDI가 높은 지역(북미, 서유럽, 호주)은 2021년 ASMR 1.35/100,000과 ASDR(26.52/100,000)에서 가장 높은 기록을 보였으나, 1990–2021년에는 최대 감소율(EAPC: -1.42; -1.40)를 달성했으며, 이는 (i) 근거 기반 선별검사(예: 영국의 60% 대장 선별 적용률)23, (ii) 통합 치료 기법(예: 로봇 보조 수술 도입)24, 그리고 (iii) 전국적인 PA 이니셔티브(예: 한국 국가 피트니스 어워드 프로젝트)25. 역설적으로, 저중간(SDI) 지역(특히 사하라 이남 아프리카)은 ASMR/ASDR 추세가 상승하는 모습을 보였으며(EAPC: +0.86; +0.77), 이는 보건 시스템의 제약과 예방 정책 부재와 강한 상관관계를 보였다26. 이 계층화는 WHO의 2022년 비전염성 질환 글로벌 보고서와 일치하며, 저소득 및 중간소득 국가(LMIC)가 인구 기반 암 등록 체계 도입, 근거 기반 선별 선별 프로그램 확대, 통합 완화의료 서비스 제공을 통한 암 통제 강화의 긴급한 필요성을 강조합니다27.

SDI-부하 상관계수 (ASMR ρ = 0.7560; ASDR ρ = 0.7364)는 LPA에 기인하는 사회경제적 발전이 신생물에 미치는 역설적인 영향을 드러낸다. SDI가 높은 지역은 향상된 선별 검사와 표적 치료를 통해 사망률 감소(EAPC = -1.42)를 달성했으나, 동시에 서구화된 식습관과 앉아서 일하는 직업으로 인한 비만 관련 악성 종양(예: 유방암/대장암)이 증가하는 문제에 직면했습니다 21,22,28. 동아시아, 특히 중국은 저신체활동 사망자 및 DALYs의 절대 수치를 기록했으며, 이는 인구 규모와 인구 구조가 큰29.30명을 부분적으로 반영할 수 있다. 카리브해 및 태평양 지역의 국가 차원 이상치는 노출 분포, 개체군 구조, 암 발견, 등록 완전성, GBD 모델 가정의 조합을 반영할 수 있습니다31. 이 요인들은 본 분석에서 직접 검증되지 않았기 때문에, 확정된 메커니즘보다는 가능한 맥락적 설명으로 논의됩니다 32,33.

전 세계적으로 여성들은 LPA로 인한 신생물 부담이 유의미하게 높으며, 2021년 ASMR(1.24/100,000)과 ASDR(25.46/100,000)이 남성 비율(0.84/100,000; 15.03/100,000)을 앞섰는데, 이는 주로 BC34의 높은 발생률에 의해 촉진되었습니다. LPA는 BC 사망 위험을 증가시키며(HR = 1.22, 95% CI:1.05–1.42), 비직업적 PA 참여는 유형이나 강도에 관계없이 BC 발생률에 대해 다양한 수준의 위험 감소를 보인다35,36. 이전 연구들은 신체 활동과 유방암 위험을 연결하는 호르몬, 대사, 염증 경로를 제안했으며; 이러한 메커니즘은 현재의 GBD기반 분석에서는 직접적으로 검토되지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 전 세계 신체 활동 부족 유병률은 여성에서 35.5% 더 높으며(31.7% 대 WHO 지침 불이행 23.4%) 8, SDI 부족 지역에서는 문화적 제약(복장 제한: PA 발생률 37% 감소)과 성별별 돌봄 부담(가사 노동 4.3시간 격차: 29% 감소)으로 인해 악화됩니다38.

LPA에 기인한 신질은 전 세계적으로 70세에서 84세 사이에서 최고조에 달했으며, 이는 신생물 진행과 연령 관련 대사 감소와 일치합니다39,40. 노인 남성에서 중이도의 ASMR/ASDR 증가는 저강도 활동(정원 가꾸기/산책)에 지속적으로 참여하는 것과 상관관계가 있으며, 반면 여성의 감수성 증가에서는 연간 근감소증(1%–2% 근육 손실)과 골근육 동반 질환이 LPA 취약성을 가속화합니다41,42. 이러한 발견은 낮은 신체 활동 귀속 부담을 해석할 때 연령별 패턴을 고려해야 함을 시사합니다.

인구 요인이 LPA(88.44%)와 DALYs 상승(131.53%)으로 인한 신생물 사망률 증가의 주요 원인으로 나타났습니다. 역학적 변화가 고SDI 지역에서 -123.04%의 질병 부담을 상쇄한 반면, 저 SDI 지역은 노화 및 역학 변화로 인해 가악된 부담(합계 기여율: 36.33%)을 경험했습니다. 이 결과는 인구 변화(예: 출산율 감소, 기대수명 연장)를 겪는 개발도상국들이 포괄적인 암예방 시스템 개발이 없으면 전염병과 NCD라는 이중 부담에 직면할 위험이 있음을 시사합니다.

건강 불평등 분석은 절대적/상대적 격차 감소에도 불구하고 고SDI 및 저 SDI 지역 간에 지속적인 ASMR 격차(>1/100,000)가 있음을 보여줍니다(SII: 1.45→1.11/100,000; CII: 1990년부터 2021년까지 0.30→0.20). 불평등을 유발하는 세 가지 주요 장벽이 있습니다: (i) 인프라 격차: 고SDI 국가/지역은 저SDI 국가들보다 5배 더 넓은 피트니스 시설 범위를 유지합니다. 인도 콜라르에서는 1인당 레크리에이션 공간이 0.4m²에 불과하며, SDI가 높은 지역의 1인당 기준 인 3.0–4.0m²보다 상당히 낮으며, 대부분의 시설이 도시 중심지에 집중되어 공간적 분포 차이가 발생하여 공평한 건강 자원 접근성을 제한합니다. (ii) 보건 교육 격차: 저SDI 학교 중 30%만이 의무 교육과정에 PA를 포함시키고 있으며(<50% 시행률), 이는 높은 SDI 국가들의 표준화된 학교 보건 프로그램(주당 150분 활동)과 전담 보건 감독관과 대조적입니다8. (iii) 자원 배분 불균형: 저SDI 지역에서 전 세계 인구>10%)는 전 세계 보건 지출의 0.4%에 불과합니다. 동시에 보건 개발원조(DAH)는 암 통제를 포함한 비전염성 질병 예방에 최소한의 자금만 배정하여, 이러한 차별적 자금 배정 패턴을 통해 질병 부담의 지리적 집집화를 강화합니다45.

LPA에 기인한 신질은 BAPC 모델링을 통해 전 세계적으로 감소할 것으로 예상된다(2045 ASMR: 0.95/100,000, 95% UI 0.88–1.03; ASDR: 10만 명당 18.86명, 16.99–20.72명). 이러한 추세에도 불구하고, SDI가 낮은 지역들은 지속적으로 의료 불평등에 직면해 있습니다. 이 결과들은 특히 노인, 여성, 연령 표준화 비율이 증가하는 환경에서 암 위험 인자 감시 및 예방 계획에서 저신체 활동을 우선시하는 것을 지지합니다47. 그러나 구체적인 개입 전략은 지역 자원에 맞게 조정되어야 하며, 광범위한 정책 채택 전에 실행 연구에서 평가되어야 합니다48. 본 분석은 더 면밀한 모니터링이 필요한 인구와 지역을 식별하는 데 도움이 될 수 있지만, 특정 개입의 효과를 직접 검증하지는 않습니다.

그럼에도 불구하고 몇 가지 제한점이 고려할 가치가 있습니다. 첫째, 이 연구는 1차 개인 수준 데이터가 아닌 GBD 모델링 추정치에 의존했으며, 추정 정밀도는 국가별로 데이터 가용성, 등록부 완전성, 보고 품질 등에 따라 다를 수 있습니다49. 둘째, GBD에서의 신체 활동 노출은 부분적으로 설문 기반 데이터에서 도출되며, 이는 회상 편향, 사회적 바람직성 편향, 환경 간 측정 도구 차이에 영향을 받을 수 있습니다. 셋째, GBD의 저신체활동 기인 신생물 범주는 대장암과 여성 유방암에 한정되어 모든 악성 종양을 대표하지 않습니다. 넷째, 노출 정의는 직업, 가정, 교통 관련 신체 활동, 여가 시간 신체 활동을 완전히 구분하지 못하며, 이들은 암 결과와 서로 다른 연관성을 가질 수 있습니다. 다섯째, 사회경제적 비교는 국가별 암 발견, 진단 능력, 데이터 가용성 차이에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 마지막으로, BAPC 예측은 과거 추세와 모델링 가정에 의존합니다; 따라서 관측 기간에서 더 먼 추정치는 신중하게 해석해야 한다.

결론적으로, 저신체 활동은 GBD 귀인 프레임워크에서 중요한 조정 가능한 위험 요인으로 남아 있으며, 추정되는 귀속 부담은 성별, 연령, 지리적 배경, 사회경제적 발전에 따라 크게 달라집니다. 높은 SDI 지역은 기술 혁신을 통해 질병 부담을 줄였지만, 낮은 SDI 지역은 인구 증가와 체계적 건강 불평등의 이중 도전에 계속 직면해 있습니다. 향후 전략은 계층별 개입, 부문 간 협력, 기술 기반 해결책을 우선시하여 글로벌 암 예방 체계를 개선하는 데 중점을 두어야 하며, 특히 여성, 고령 인구, 그리고 LMICs의 독특한 요구를 해결하는 데 중점을 두어야 합니다. 이 연구는 전 세계 공중보건 정책 수립에 중요한 증거를 제공하며, PA 홍보를 국가 암 통제 전략의 핵심 요소로 통합해야 한다는 필요성을 강조합니다.

공개 사항

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저자들은 공개할 것이 없습니다.

감사의 글

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

우리는 LPA 역학에 기인한 신생물에 기여한 글로벌 질병 부담 연구(GBD 2021) 협력자들에 감사를 표하며, 이는 보건 지표평가 연구소(IHME)의 오픈 액세스 데이터를 통해 촉진되었습니다. 이 작업은 징딩 메디컬테크(JD_GBDR 소프트웨어 승인 및 핵심 데이터 처리 제공)의 지원을 받았으며, 언어 편집 서비스는 Home for Researchers(www.home-for-researchers.com)가 제공했습니다. 이 연구는 장쑤성 전통 중의학 과학기술 개발 프로그램 프로젝트(QN202513)와 난징 중의약대학 제2부속병원 내부 연구 기금 프로젝트(SEZRC202504, SEZJY202505)의 지원을 받았습니다.

재료

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이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
Bayesian Age-Period-Cohort (BAPC) R PackageR Foundation / CRAN Repository https://cran.r-project.org/Bayesian age-period-cohort 예측 분석에 사용됨. 
CSV Data FilesInstitute for Health Metrics and Evaluation (IHME)N/AGBD 2021 결과 도구에서 추출한 부담 데이터세트를 후속 분석을 위해 내보냄.
dplyr R PackageR Foundation / CRAN Repositoryhttps://cran.r-project.org/package=dplyrR에서 데이터 조작 및 정리에 사용됨.
GBD 2021 Data Input Sources ToolInstitute for Health Metrics and Evaluation (IHME)https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021GBD 소스 문서의 공개 저장소.
ggplot2 R PackageR Foundation / CRAN Repositoryhttps://cran.r-project.org/package=ggplot2시간 추세 및 불평등 분석의 그래픽 시각화에 사용됨. 
Global Burden of Disease (GBD) 2021 Results ToolInstitute for Health Metrics and Evaluation (IHME)https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/사망, DALYs, ASMR, 그리고 ASDR 데이터 추출에 사용되는 공개 데이터베이스. 
INLA R PackageR-INLA Projecthttps://www.r-inla.org/연령-기간-코호트 모델링 내에서 Bayesian 추론에 사용됨. 
JD_GBDR Software Jingding Medical Technology Co., Ltd.Version 2.37.1GBD 부담 추정, 분해 분석 및 표준화된 비율 시각화에 사용됨.
Joinpoint Regression Program (Version 5.3.0)National Cancer Institute (NCI)https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/downloadJoinpoint 회귀 분석, APC, 그리고 AAPC 추정에 사용됨. 
Microsoft ExcelMicrosoft Corporationhttps://www.microsoft.com/excel분석 전에 추출된 CSV 데이터세트를 구성 및 정리하는 데 사용됨. 
Personal Computer WorkstationAny standard computing workstationN/A최소 권장 사항: 8 GB RAM, 통계 분석 및 예측을 위한 Windows 10/11 또는 macOS.
R Statistical Software (Version 4.4.2)R Foundation for Statistical Computinghttps://www.r-project.org/통계 분석, EAPC 계산, 불평등 분석, 시각화 및 Bayesian age-period-cohort 모델링에 사용됨. 
RStudio DesktopPosit Software, PBChttps://posit.co/download/rstudio-desktop/R 분석을 위한 통합 개발 환경.  
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