Um fluxo de trabalho analítico baseado no GBD 2021 para estimar a carga global de neoplasias atribuível à baixa atividade física

Resumo

Esse protocolo demonstra um fluxo de trabalho reprodutível para extração, processamento, análise e visualização das estimativas GBD 2021 de neoplasias atribuíveis à baixa atividade física. O fluxo de trabalho permite que os pesquisadores avaliem indicadores de carga, tendências temporais, componentes de decomposição, desigualdades socioeconômicas e projeções baseadas em modelos usando dados padronizados em nível populacional.

Resumo

Este protocolo descreve um fluxo de trabalho analítico reprodutível para estimar a carga global de neoplasias atribuível à baixa atividade física, utilizando dados do Global Burden of Disease 2021. O fluxo de trabalho inclui extração de dados da Ferramenta de Resultados do GBD, definição de desfechos elegíveis e categorias de exposição, estimativa de mortes, anos de vida ajustados por deficiência e taxas padronizadas por idade, análise de tendência temporal usando variação percentual anual estimada e regressão de ponto de entrada, análise de decomposição, avaliação da desigualdade socioeconômica e projeção bayesiana de períodos etários-coorte. O protocolo também descreve como interpretar intervalos de incerteza, componentes de decomposição e métricas de desigualdade no contexto de estimativas modeladas em nível populacional. Como uma aplicação representativa, o fluxo de trabalho foi aplicado ao câncer colorretal e ao câncer de mama feminino atribuível à baixa atividade física em 204 países e territórios de 1990 a 2021, com projeções até 2045. Esse protocolo pode ser adaptado para outros pares risco-resultado do GBD quando pesquisadores precisam de uma abordagem estruturada para estimativa de carga atribuível ao risco, caracterização de tendências, avaliação de desigualdade e análise de projeção.

Introdução

As neoplasias representam uma categoria significativa de doenças não transmissíveis (DNTs) que contribuem para a mortalidade e deficiência globais, representando um desafio crítico de saúde pública em todo o mundo. Dados da Globocan 2022 revelaram 19,96 milhões de novos casos de neoplasia e 9,74 milhões de mortes em todo o mundo, com cânceres de pulmão, mama (feminino) e colorretal como predominantes malignidades. A projeção de incidência de câncer chegará a 35 milhões anualmente até 2050 (aumento de 77% em relação a 2022), com países com pontuações baixas no Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) projetados para experimentar um aumento de 142%, impulsionado por transições demográficas. Expansão demográfica, envelhecimento populacional, sistemas de triagem deficientes e acesso restrito ao tratamento em regiões de baixo IDH impulsionam essas tendências, criando um imperativo para a alocação equitativa dos recursos globais^{de oncologia 1}.

Baixa atividade física (LPA) é um determinante estabelecido e modificável para doenças neurodivergentes graves, abrangendo malignidades, distúrbios metabólicos e condições neuropsiquiátricas ^2,3,4. A LPA constitui um peso significativo para a saúde global, demonstrando um aumento de 6,6% na prevalência padronizada por idade desde 2000 e contribuindo para 7,2% da mortalidade global por todas as causas em 2022^(5,6). Atividade física moderada (PA) confere proteção significativa contra cânceres de mama (HR 0,90; IC 95%: 0,87–0,93), cólon (HR 0,84; IC 95%: 0,77–0,91) e cânceres retais (HR 0,87; IC 95%: 0,80–0,95), com reduções paralelas na mortalidade específica do^{local 7}. Para promover a AP essencial mundialmente, inúmeros países e regiões desenvolveram diretrizes nacionais de AP adaptadas aos seus contextos específicos (por exemplo, Canadá, Reino Unido e EUA), que foram amplamente disseminadas por organizações como a Organização Mundial da Saúde (OMS) e a União Europeia. Lamentavelmente, apenas 72,5% dos adultos no mundo atingem os níveis mínimos recomendados de PA estabelecidos nas diretrizes de saúde^{pública 8}.

Mitigar a baixa carga de neoplásia atribuível à atividade física é fundamental para alcançar a meta do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável (ODS) 2030 das Nações Unidas: redução de um terço na mortalidade prematura por DNTs por meio de prevenção e cuidados⁹. Gerar evidências robustas para elucidar a relação entre LPA e neoplasias é essencial para orientar futuras políticas de saúde. O Estudo Global de Carga de Doenças, Lesões e Fatores de Risco 2021 (GBD 2021) fornece estimativas comparáveis em nível populacional de mortalidade, anos de vida ajustados por deficiência (DALYs) e carga atribuível ao risco em 204 países e territórios de 1990 a 2021, utilizando abordagens epidemiológicas padronizadas. No GBD 2021, as estimativas de doenças e lesões abrangem 371 doenças e lesões, enquanto a análise de fatores de risco estima exposição, risco relativo, frações atribuíbles à população e carga atribuível para 88 fatores^{de risco 10}. No entanto, menos estudos forneceram um fluxo de trabalho gradual e reprodutível para extrair dados de neoplasia atribuíveis à baixa atividade física do GBD 2021 e aplicar análises de tendência, decomposição, desigualdade e projeção dentro de um único protocolo. Este manuscrito aborda essa lacuna metodológica detalhando os procedimentos de extração de dados, definição de variáveis, modelagem estatística e interpretação para esse par específico de risco-resultado GBD. Este protocolo descreve uma análise secundária reprodutível das estimativas GBD 2021 para neoplasias atribuíveis à baixa atividade física em 204 países e territórios de 1990 a 2021, com projeções até 2045. Os objetivos foram quantificar mortes, DALYs, taxas padronizadas por idade, tendências temporais, componentes de decomposição, desigualdades socioeconômicas e carga projetada, sem inferir efeitos de causalidade em nível individual ou intervenção direta.

Esse fluxo de trabalho foi escolhido porque integra vários componentes analíticos complementares em um único arcabouço reproduzível. Comparado a estudos que reportam apenas estimativas descritivas do GBD ou métricas de tendência única, esse protocolo combina estimativa de carga, EAPC, regressão de ponto de junção, análise de decomposição, avaliação de desigualdade e projeção BAPC, permitindo que os usuários examinem não apenas a magnitude da carga, mas também mudanças temporais, fatores demográficos, gradientes socioeconômicos e tendências futuras. O protocolo é aplicável a pesquisadores que realizam análises secundárias de estimativas atribuíveis ao risco do GBD, especialmente quando o objetivo é comparar padrões de carga entre tempo, sexo, faixas etárias, países, regiões ou categorias de IDS.

Protocolo

Este estudo utilizou estimativas públicas e desidentificadas do GBD 2021 em nível populacional. Nenhum dado individual de participantes humanos foi acessado. O estudo GBD 2021 recebeu uma dispensa de consentimento informado do Conselho de Revisão Institucional da Universidade de Washington; portanto, não foi necessária aprovação ética institucional adicional para essa análise secundária.

NOTA: Este protocolo descreve um fluxo de trabalho reprodutível para conduzir uma análise secundária das estimativas GBD 2021 para^{neoplasias 11} atribuídas à baixa atividade física. O fluxo de trabalho inclui extração de dados, definição de variáveis, estimativa de carga, análise de tendências temporais, análise de decomposição, avaliação de desigualdade e projeção bayesiana de períodos etários-coortes. Os resultados são apresentados para ilustrar a aplicação do protocolo, em vez de estabelecer uma relação causal primária. O fluxo de trabalho analítico consistiu em seis etapas sequenciais: extração das estimativas do GBD 2021, definição de exposição, desfechos da doença e estratos do SDI, estimativa de mortes, DALYs, taxa padronizada de mortalidade por idade (ASMR) e taxa de DALYs padronizada por idade (ASDR), análise de tendência temporal usando variação percentual anual estimada (EAPC) e regressão de ponto de junção, análises de decomposição e desigualdade, e projeção bayesiana por período etário-coorte até 2045. Cada resultado e figura foi gerado a partir de uma dessas etapas analíticas vinculadas.

1. Identificação e acesso à fonte de dados

1. Acesse a ferramenta de Resultados Global Burden of Disease (GBD) 2021.
   1. Abra um navegador web e navegue até a Ferramenta de Resultados do Peso Global de Doenças em https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/.
   2. Selecione o GBD 2021 como a versão do estudo entre as opções disponíveis do conjunto de dados.
   3. Selecione Fatores de Risco no menu de hierarquia de causas.
2. Defina os desfechos da doença e os fatores de risco.
   1. Selecione Neoplasias como a categoria de doença.
   2. Selecione baixa atividade física como fator de risco.
   3. Selecione Óbitos e Anos de Vida Ajustados por Deficiência (DALYs) como medidas de desfecho.
3. Especifique população, geografia e período de tempo.
   1. Selecione ambos os sexos, Masculino e Feminino , separadamente para análises específicas por sexo.
   2. Selecione todas as faixas etárias disponíveis ≥25 anos.
   3. Selecione todos os 204 países e territórios.
   4. Defina o período de análise de 1990 a 2021.
4. Extraia medidas de desfecho padronizadas por idade.
   1. Permita a padronização etária usando o padrão GBD 2021 para a população.
   2. Selecione a taxa de mortalidade padronizada por idade (ASMR) e a taxa DALYs padronizada por idade (ASDR) como variáveis de saída.
   3. Inclua intervalos de incerteza (UIs) de 95% para todas as estimativas extraídas.
   4. Exporte os dados extraídos em formato CSV para análise a jusante.
   5. Para reprodutibilidade, utilize as seguintes seleções da Ferramenta de Resultados do GBD: versão do estudo: GBD 2021; Contexto: Fatores de risco; risco: baixa atividade física; causa: Neoplasias; medidas: Mortes e DALYs; métricas: Número e Taxa; idades: Padronizada por idade e todas as faixas etárias disponíveis de 5 anos com ≥ 25 anos; sexos: Ambos, masculino e feminino; localizações: Global, 21 regiões GBD, regiões SDI e 204 países e territórios; Anos: 1990–2021.
   6. Exporte a estimativa média, o intervalo de incerteza inferior e o intervalo superior de incerteza para cada estrato no formato CSV.
5. Obtenha dados estratificados pelo índice sociodemográfico (SDI).
   1. Permitir estratificação por meio do Índice Sociodemográfico (SDI).
   2. Extraia dados ASMR e ASDR específicos de SDI para análises comparativas.
6. Acesse as fontes de dados subjacentes.
   1. Navegue até a ferramenta de Fontes de Entrada de Dados do GBD 2021 em https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021.
   2. Revise documentação pública que descreva fontes primárias de dados, incluindo sistemas de registro civil, pesquisas populacionais, prontuários médicos e registros de doenças.

2. Definição de variáveis-chave e critérios de classificação

1. Defina neoplásias.
   1. Defina neoplasias como tumores malignos de acordo com a hierarquia de causas Global Burden of Disease (GBD) 2021.
   2. Inclua apenas neoplasias malignas caracterizadas por proliferação celular descontrolada resultante de desregulação genética e epigenética.
   3. Exclua neoplásias benignas de todas as análises.
2. Defina baixa atividade física.
   1. Defina intensidade da atividade física usando valores metabólicos equivalentes da tarefa (MET), onde 1 MET equivale a um consumo de oxigênio de 3,5 mL O₂/kg/min em repouso.
   2. Calcule os níveis semanais de atividade física usando o total de minutos de MET por semana.
   3. Classifique os níveis de atividade física em quatro^{categorias 12,13}:
      Menos de 600 minutos MET-por semana.
      De 600 a 3.999 minutos METs por semana.
      De 4.000 a 7.999 minutos MET-por semana.
      8.000 ou mais minutos MET-por semana.
   4. Defina baixa atividade física como menos de 4.000 minutos MET-minutos por semana, consistente com a metodologia de atribuição de risco GBD 2021.
      NOTA: Esse corte foi adotado da definição de atribuição de risco GBD 2021 e não foi selecionado de novo no presente estudo. Foi usado para manter consistência com o framework de avaliação comparativa de risco do GBD e comparabilidade com outras estimativas baseadas no GBD.
3. Defina SDI.
   1. Defina o SDI como um indicador composto que varia de 0 a 1.
   2. Calcule o SDI usando a média geométrica da renda padronizada per capita, nível educacional e taxa de fertilidade em indivíduos com menos de 25 anos.
   3. Classificar países e regiões em cinco categorias de^{IDS: 14}: Baixo, Baixo-Médio, Médio, Alto-Médio e Alto.
   4. Atribuir países a uma das 21 regiões GBD com base na estratificação SDI.
4. Defina neoplasias atribuíveis à baixa atividade física.
   1. Identifique neoplasias atribuíveis à baixa atividade física utilizando o framework de avaliação comparativa de risco GBD 2021.
      1. Dentro desse quadro, operacionalize a baixa carga atribuível à atividade física combinando distribuições de exposição, riscos relativos risco-resultado e o nível teórico mínimo de exposição ao risco para estimar frações atribuíveis à população. Depois, aplique isso a mortes e DALYs para desfechos elegíveis de neoplasia.
   2. Inclua câncer colorretal e câncer de mama feminino como desfechos de neoplasia atribuídos à baixa exposição à atividade física.
      NOTA: Assim, neste estudo, neoplásias atribuíveis à baixa atividade física referem-se apenas ao câncer colorretal e ao câncer de mama feminino, conforme definido no quadro de avaliação de risco comparativa GBD 2021, e não a todos os tumores malignos.

3. Estimativa da carga global de neoplasias atribuível à baixa atividade física.

1. Extrair indicadores de carga da doença.
   1. Dados de mortes por importação e anos de vida ajustados por deficiência (DALYs) para neoplasias atribuídos à baixa atividade física da Ferramenta de Resultados Global Burden of Disease (GBD) 2021, seguindo o quadro padrão de avaliação comparativa de risco do GBD.
   2. Extraia as taxas de mortalidade padronizadas por idade (ASMR) e as taxas DALYs padronizadas por idade (ASDR) por 100.000 habitantes usando o padrão GBD 2021 populacional.
   3. Mantenha intervalos de incerteza correspondentes de 95% para todas as estimativas extraídas, conforme fornecido pela metodologia GBD 2021.
2. Calcule os anos de vida ajustados por deficiência.
   1. Defina anos de vida ajustados por deficiência (DALYs) como a soma dos anos de vida perdidos (YLLs) e dos anos vividos com incapacidade (YLDs), seguindo as definições padrão de GBD.
   2. Calcule os YLLs multiplicando a mortalidade específica por idade pela expectativa de vida de referência especificada na tabela de vida GBD 2021.
   3. Calcule as YLDs multiplicando os casos incidentes pelos pesos de incapacidade específicos da doença e pela duração da doença, conforme descrito na metodologia GBD.
   4. Verifique se os valores DALY calculados correspondem às estimativas reportadas pelo GBD 2021.

4. Análise de tendência temporal

1. Estima a variação percentual^{anual 15,16}.
   1. Importar dados ASMR e ASDR para o software R (versão 4.4.2).
   2. Aplicar a transformação logarítmica natural às taxas padronizadas por idade.
   3. Ajustar modelos de regressão linear com o ano civil como variável independente para avaliar tendências temporais, seguindo métodos estabelecidos de análise epidemiológica de tendências.
   4. Calcule a variação percentual anual estimada (EAPC) a partir da inclinação de regressão usando a transformação exponencial padrão.
   5. Classifique as tendências como crescentes, decrescentes ou estáveis com base em se o intervalo de confiança de 95% do EAPC está acima, abaixo ou inclui zero.
2. Realize análise de regressão de ponto de junção.
   1. Abra o Programa de Regressão de Ponto de Junção (versão 5.3.0; Instituto Nacional do Câncer).
   2. Importe conjuntos de dados ASMR e ASDR para o software.
   3. Selecione um modelo de regressão logarítrica linear para análise de tendências, consistente com as diretrizes metodológicas do^{Joinpoint 17}.
   4. Especifique um mínimo de 0 e um máximo de 6 pontos de junção.
   5. Selecione o método do Critério de Informação Bayesiano Orientado por Dados (BIC) com otimização BIC ponderada para determinar pontos de junção ótimos.
      1. Selecione o máximo de seis pontos de junção de acordo com o comprimento da série temporal anual de 1990 a 2021 e as recomendações padrão do Programa de Regressão de Pontos de Junção.
      2. Determine o número final de pontos de junção pelo BIC orientado por dados.
   6. Execute a análise para calcular a variação percentual anual (APC) e a variação percentual média anual (AAPC) com intervalos de confiança de 95%. Para estratos com dados escassos ou estimativas anuais instáveis, APCs específicos de segmento foram interpretados com cautela e não foram enfatizados, a menos que a tendência ajustada fosse apoiada por intervalos de incerteza correspondentes e fosse epidemiologicamente plausível.
   7. Exporte os resultados de APC e AAPC para análise a jusante.
      NOTA: EAPC e regressão de pontos de junção foram usados para propósitos diferentes. O EAPC forneceu uma estimativa única e resumida da tendência média log-linear entre 1990 e 2021, enquanto a regressão de ponto de junção identificou períodos de calendário nos quais a taxa de mudança mudou e estimou APCs específicos de segmento. Portanto, o EAPC foi usado para comparação geral entre camadas, enquanto a regressão do ponto de junção foi usada para descrever padrões de inflexão temporal.

5. Análise de decomposição

1. Prepare entradas de decomposição.
   1. Estratificar dados de mortalidade e DALY por faixa etária, ano-calendário e região geográfica.
   2. Importar conjuntos de dados estratificados para JD_GBDR software (versão 2.37.1).
2. Realize análise de decomposição.
   1. Decompor as mudanças na mortalidade e nos DALYs entre pontos de tempo selecionados em componentes de envelhecimento, crescimento populacional e mudança epidemiológica usando métodos de decomposição^{estabelecidos 18}.
   2. Quantifique a contribuição de cada componente para as mudanças gerais na carga da doença.
      1. Interprete contribuições percentuais como a contribuição proporcional do envelhecimento, crescimento populacional e mudança epidemiológica à variação líquida de mortes ou DALYs entre dois pontos de tempo.
      2. Valores superiores a 100% ou valores negativos podem ocorrer quando um componente aumenta a carga enquanto outro a compensa; interprete tais valores como efeitos de decomposição matemática, em vez de efeitos biológicos diretos.
   3. Resultados de decomposição de exportação para análises globais, em nível de SDI e regionais GBD.

6. Análise da desigualdade em saúde

1. Prepare dados para avaliação da desigualdade.
   1. Classifique todos os países e territórios de acordo com seus valores de SDI, do menor ao mais alto.
   2. Importar ASMR e ASDR para o software R (versão 4.4.2).
2. Calcule o índice de inclinação da desigualdade.
   1. Atribuir uma classificação socioeconômica relativa a cada país com base na distribuição populacional acumulada entre as camadas do IDS.
   2. Ajuste um modelo de regressão linear ponderada com ASMR ou ASDR como variável dependente e ranking relativo do SDI como variável independente.
   3. Calcule o índice de inclinação de desigualdade (SII) como a diferença absoluta na carga da doença entre os extremos mais alto e mais baixo do gradiente SDI, seguindo a metodologia estabelecida de análise de desigualdade.
3. Calcule o índice de concentração.
   1. Construa curvas de concentração plotando proporções cumulativas de ASMR ou ASDR contra proporções populacionais acumuladas classificadas por SDI.
   2. Calcule o índice de concentração (CII) como o dobro da área entre a curva de concentração e a linha de igualdade.
   3. Interprete valores CII próximos a zero como baixa desigualdade e valores próximos de −1 ou +1 como aumento da desigualdade relativa, consistente com métodos padrão de economia da^{saúde 19}.
4. Estimar a incerteza para métricas de desigualdade.
   1. Para o SII, derive intervalos de confiança de 95% a partir do modelo de regressão ponderada usando pesos populacionais em nível de país.
   2. Para CII, estime-se intervalos de confiança de 95% usando reamostragem bootstrap de países e territórios com substituição.
   3. Quando extrações posteriores estiverem disponíveis, repita os cálculos de SII e CII entre os retirados e reporte os percentis 2,5 e 97,5 como intervalos de incerteza.

7. Modelagem bayesiana de períodos etários-coorte

1. Prepare dados de entrada para projeção.
   1. Organize mortes específicas por idade, DALYs e dados populacionais correspondentes por faixa etária de 5 anos e ano civil de 1990 a 2021.
   2. Garantir consistência nas definições por faixas etárias e intervalos de tempo ao longo de todo o período de observação.
2. Aplique o modelo bayesiano de período-idade-coorte²⁰.
   1. Importe os conjuntos de dados de carga e população específicos por idade para R usando uma estrutura bayesiana de modelagem de períodos etários-coortes.
   2. Especifique os efeitos de idade, período e coorte como efeitos aleatórios estruturados, usando priors de segunda ordem por caminhada aleatória para suavizar grupos etários adjacentes, períodos do calendário e coortes de nascimento.
   3. Gerar estimativas posteriores das taxas específicas por idade e então calcular as projeções de ASMR e ASDR usando a população padrão GBD 2021.
   4. Avalie o ajuste do modelo comparando estimativas ajustadas com as estimativas observadas durante o período histórico.
   5. Realize a validação interna retendo os anos mais recentes observados, ajustando o modelo e comparando estimativas previstas com valores observados.
3. Gerar projeções futuras.
   1. Previsão das taxas de mortalidade padronizadas por idade e das taxas DALYs padronizadas por idade para neoplásias atribuíveis à baixa atividade física de 2022 a 2045.
   2. Extraia estimativas médias posteriores e intervalos de incerteza correspondentes de 95% para todos os desfechos projetados. Avalie a incerteza da projeção usando intervalos posteriores de incerteza de 95% e interprete estimativas mais distantes do período observado com cautela crescente.
   3. Exporte os resultados da projeção para visualização e relatórios.

8. Análise estatística

1. Realize uma análise estatística geral.
   1. Importe todos os conjuntos de dados limpos para o software R (versão 4.4.2).
   2. Use o software R para realizar todas as análises estatísticas e gerar números e tabelas.
   3. Defina a significância estatística para um valor p bilateral inferior a 0,05 para todas as análises.
2. Realizar análises especializadas de GBD.
   1. Importar conjuntos de dados com formato GBD para JD_GBDR software (versão 2.37.1).
   2. Use o software JD_GBDR para realizar cálculos de carga de doenças, análises de decomposição e visualizações padronizadas de taxas de acordo com as convenções analíticas do GBD.
3. Realize análise de regressão de ponto de junção.
   1. Baixe e instale o Programa de Regressão Joinpoint (versão 5.3.0) no site do Instituto Nacional do Câncer (https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/download).
   2. Importar conjuntos de dados de taxas de mortalidade padronizadas por idade e DALYs padronizados por idade para o software Joinpoint.
   3. Selecione um modelo de regressão log-linear e execute uma análise de regressão por ponto de junção para avaliar tendências temporais, seguindo a metodologia do Programa de Regressão por Ponto de Junção.
   4. Estimativas de tendência de exportação, incluindo variação percentual anual e média anual de variação, com intervalos de confiança correspondentes de 95%.
      NOTA: Todas as análises foram realizadas usando o software R versão 4.4.2, Joinpoint Regression Program versão 5.3.0 e JD_GBDR versão de software 2.37.1. Os principais contextos analíticos incluíram modelos EAPC log-lineares, regressão de pontos de junção com 0–6 pontos de junção selecionados pelo Critério de Informação Bayesiano orientado por dados, decomposição em componentes de envelhecimento, crescimento populacional e mudança epidemiológica, regressão ponderada para SII, reamostragem bootstrap ou extrações posteriores para incerteza CII, e projeção bayesiana de período-idade por coorte para 2045.

Resultados

A implementação bem-sucedida deste protocolo deve gerar um conjunto completo de estimativas harmonizadas derivadas do GBD entre locais, anos, sexos, faixas etárias, medidas e métricas predefinidas. Os resultados esperados incluem estimativas de carga padronizadas por idade e específicas por idade, com intervalos de incerteza de 95%, estimativas de EAPC e tendência de pontos de junção, componentes de decomposição, métricas de desigualdade SII e CII, e projeções baseadas em BAPC com intervalos de incerteza posteriores. Uma implementação subótima é indicada pela ausência de estratos, etiquetas de idade ou localização inconsistentes, falha em reproduzir estimativas reportadas pelo GBD após limpeza de dados, modelos instáveis de pontos de junção em estratos esparsos ou intervalos de projeção implausivelmente estreitos.

Carga global de neoplasias atribuível à LPA
Em 2021, as neoplasias atribuídas à LPA foram responsáveis por 87.440 mortes globais (UI 95%: 48.636–125.811), representando um aumento de 95,73% em relação à linha de base de 1990 (44.675; UI 95%: 24.963–64.997) (Tabela 1, Tabela Suplementar 1). Após ajuste pelas diferenças na estrutura etária da população, o ASMR caiu de 1,32 (UI 95%: 0,75–1,92) para 1,06 (UI 95%: 0,59–1,52) por 100.000 entre 1990 e 2021. O aumento simultâneo das mortes absolutas e a diminuição do ASMR indicam que o crescimento populacional e o envelhecimento aumentaram o número total de mortes, enquanto a taxa de mortalidade padronizada por idade diminuiu ao longo do tempo. Essa redução significativa foi corroborada por um EAPC de -0,79 (IC 95%: -0,83 a -0,75) e AAPC de -0,70 (IC 95%: -0,73 a -0,68) (Tabela 1, Tabela Suplementar 2). A modelagem de regressão por ponto de junção identificou cinco pontos de inflexão temporais nas trajetórias do ASMR (1994, 2004, 2007, 2014 e 2018) por meio de análise segmentada de regressão linear (Figura 1, Tabela Suplementar 2).

De forma semelhante, os DALYs relacionados a neoplásias atribuíveis à LPA aumentaram aproximadamente 84,79% de 944.286 (UI 95%: 505.737–1.389.544) em 1990 para 1.744.944 (UI 95%: 908.799–2.545.345) em 2021 (Tabela 2, Tabela Suplementar 1). Apesar do aumento dos encargos absolutos, o ASDR caiu de 25,16 (UI 95%: 13,67–37,09) para 20,50 (UI 95%: 10,73–29,89) por 100.000 durante 1990–2021, representando uma redução de 18,51% (UI 95%: -26,10 a -10,09). Essa atenuação secular acompanhou tendências temporais significativas (EAPC: -0,76, IC 95%: -0,82 a -0,70; AAPC: -0,68, IC 95%: -0,72 a -0,64) (Tabela 2, Tabela Suplementar 2). A regressão de pontos de junção confirmou pontos de inflexão de tendência em 1994, 2004, 2007, 2014 e 2018 (Figura 1, Tabela Suplementar 2).

Em 2021, a CRC constituiu o principal contribuinte para as neoplasias atribuíveis à mortalidade por LPA, apresentando um ASMR de 0,87 (UI 95%: 0,55–1,19) por 100.000 habitantes, enquanto as BC femininas manifestaram um ASMR comparativamente menor de 0,19 (UI 95%: 0,04–0,34) por 100.000. De 1990 a 2021, todos os subtipos de neoplasias apresentaram tendências declussoriosas de mortalidade, caracterizadas por EAPC de -0,82 (IC 95%: -0,86 a -0,78) e AAPC de -0,72 (IC 95%: -0,74 a -0,70) para CCR, e valores correspondentes de -0,66 (IC 95%: -0,72 a -0,61) e -0,56 (IC 95%: -0,58 a -0,55) para BC. Esses padrões temporais na ASDR acompanharam as trajetórias da ASMR em todos os subtipos de doença, com a CRC apresentando as reduções mais pronunciadas (declínio do ASDR: 20,34%, UI 95%: -27,99 a -10,82) (Tabela 1, Tabela 2, Tabela Suplementar 3, Figura Suplementar 1). Para melhorar a legibilidade, o texto principal foca em achados globais, específicos por sexo e estratificados por IDS, enquanto estimativas detalhadas em nível de país e região são relatadas nos materiais suplementares.

Carga global das neoplasias atribuível à LPA: Estratificação por idade
A carga global de doenças das neoplasias atribuível à LPA apresentou uma distribuição etária unimodal característica, com escalada inicial seguida de declínio gradual, afetando desproporcionalmente as mulheres. Em 2021, as taxas de mortalidade atingiram o pico entre 80 e 84 anos para ambos os sexos, enquanto os DALYs atingiram seu auge mais cedo, entre 70 e 74 anos. ASMR e ASDR demonstraram elevação progressiva com o avanço da idade, atingindo níveis máximos em populações idosas. Notavelmente, a desaceleração dos incrementos relacionados à idade e das reduções absolutas foi limitada a homens idosos. As mulheres mantiveram razões de taxas elevadas em todas as camadas etárias, com padrões epidemiológicos permanecendo congruentes com as observações de 1990 (Figura 2, Tabela Suplementar 4, Tabela Suplementar 5, Figura Suplementar 2).

Neoplasias atribuíveis à LPA apresentaram aumento da mortalidade global e das cargas de DALY entre 1990 e 2021. Os homens apresentaram aumentos proporcionais maiores [mortalidade: 131,61% (UI 95%: 94,52–176,46); DALYs: 114,23% (UI 95%: 79,34–157,63)] versus crescimento significativo da carga absoluta feminina: mortalidade de 31.792 (UI 95%: 16.647–46.903) para 57.602 (UI 95%: 29.060–85.197) (+81,18%), DALYs de 676.178 (UI 95%: 336.046–992.525) para 1.170.572 (UI 95%: 555.314–1.756.518) (+73,12%). As mulheres apresentaram consistentemente uma carga desproporcionalmente maior de doenças do que os homens durante todo o período do estudo (Tabela 1, Tabela 2, Tabela Suplementar 1 e Figura Suplementar 3). Essa diferença de sexo deve ser interpretada à luz da definição de desfecho do GBD, pois o câncer de mama feminino está incluído entre as neoplásias atribuíveis à baixa atividade física, enquanto o câncer de mama masculino não está. Portanto, a maior carga feminina reflete em parte a composição da doença, além das possíveis diferenças específicas de sexo em exposição, suscetibilidade ou acesso à saúde. No entanto, as ASRs para neoplasias atribuíveis à LPA demonstraram declínios dimorfos sexuais: ASMR: Homens: 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)]; Mulheres: 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: Homens: 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)]; Mulheres: 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)]. A AAPC confirmou esse dimorfismo sexual: ASMR: homens -0,29 (IC 95%: -0,31 a -0,26), fêmeas -0,85 (IC 95%: -0,87 a -0,83); ASDR: homens -0,31 (IC 95%: -0,35 a -0,29), mulheres -0,78 (IC 95%: -0,79 a -0,76) (Tabela 1, Tabela 2, Figura 1, Figura 3, Tabela Suplementar 2).

Carga global de neoplasias atribuível à LPA: Análise de desagregação sociodemográfica
Neoplasias atribuíbis à LPA apresentaram disparidades socioeconômicas significativas: em 2021, o ASMR demonstrou um gradiente progressivo de 0,41 (UI 95%: 0,20–0,61) para 1,35 (UI 95%: 0,75–1,95)/100.000 (aumento de 3,3 vezes; SDI baixo a alto), acompanhado por uma escalada do ASDR de 8,83 (UI 95%: 4,16–13,49) para 26,52 (UI 95%: 14,13–38,73)/100.000 (3,0 vezes). Durante 1990–2021, enquanto as taxas globais caíram no geral [ASMR EAPC: -0,79(IC 95%: -0,83 a -0,75), ASDR EAPC: -0,76(IC 95%: -0,82 a -0,70)], uma heterogeneidade significativa surgiu nos quintis de SDI: regiões com alto IDS apresentaram atenuação substancial [ASMR EAPC -1,42 (IC 95%: -1,48 a -1,36); ASDR EAPC -1,40 (IC 95%: -1,47 a -1,33)], em contraste com o aumento das cargas no SDI baixo-médio [ASMR EAPC 0,86 (IC 95%: 0,81–0,91); ASDR EAPC 0,77 (IC 95%: 0,73–0,81)] (Tabela 1, Tabela 2, Figura 3).

Entre 1990 e 2021, o SDI mostrou correlações positivas significativas com ASMR (ρ = 0,7560, p < 0,001) e ASDR (ρ = 0,7364, p < 0,001) em 21 regiões de GBD, com taxas aumentando até SDI≈0,8 e depois diminuindo em níveis mais altos (Figura 4). Em 2021, essas correlações persistiram para ASMR (ρ = 0,6724, p < 0,001) e ASDR (ρ = 0,5938, p < 0,001) em 204 países/territórios, espelhando padrões regionais do GBD. Barbados, Reino Unido, Samoa Americana e Micronésia (Estados Federados de) demonstraram valores de ASMR/ASDR superando substancialmente as previsões de SDI (Figura 5).

Disparidades geográficas na carga das neoplasias atribuíveis à LPA
Em 2021, as neoplasias atribuíveis à LPA demonstraram cargas regionais distintas: as mais baixas no Sul da Ásia (ASMR 0,42/100.000; ASDR 9,05/100.000), África Subsaariana Oriental (0,42; 8,95) e Ásia Central (0,48; 9,94), contra o maior índice da Australásia (1,69; 34,88) e Europa Central (1,75; 32,89). O Leste Asiático suportou a maior carga global, com 19.608 mortes (UI 95%: 11.453–29.247) e 396.653 DALYs (UI 95%: 224.218–604.269). Entre 1990 e 2021, o sul da África Subsaariana e a América Latina Central apresentaram os aumentos mais substanciais de ASMR/ASDR para essa malignidade (Tabela 1, Tabela 2). Comparações regionais e nacionais foram interpretadas de forma descritiva, pois as estimativas do GBD podem variar em precisão entre os contextos, dependendo da disponibilidade e qualidade dos dados subjacentes.

Complementando essa perspectiva regional, a análise em nível nacional quantificou ainda mais as disparidades da carga da doença: o maior ASMR ocorreu em Mônaco [2,47 (UI 95%: 1,24–3,88)], Reino Unido [2,69 (UI 95%: 1,50–3,82)] e Barbados [3,16 (UI 95%: 1,54–4,92)], enquanto o ASDR mais alto se manifestou na Micronésia [61,31 (UI 95%: 27,37–98,65)], Samoa Americana [62,28 (UI 95%: 28,75–101,61)] e Barbados [66,62 (UI 95%: 31,56–104,95)]. Por outro lado, o ASMR mais baixo foi caracterizado na Tanzânia [0,16 (UI 95%:06–0,30)], Malawi [0,19 (UI 95%: 0,08–0,33)] e Uzbequistão [0,19 (UI 95%: 0,08–0,32)], com ASDR correspondentemente baixo na Tanzânia [3,36 (UI 95%: 1,22–6,12)], Benin [3,97 (UI 95%: 1,58–7,12)] e Malawi [4,25 (UI 95%: 1,60–7,64)]. Notavelmente, a China suportou o maior peso global com 18.624 mortes (UI 95%: 10.849–27.939) e 375.360 DALYs (UI 95%: 211.389–574.711). Durante 1990 e 2021, Áustria, San Marino e Bélgica alcançaram reduções substanciais em ambos os critérios, enquanto Cabo Verde, Lesoto e Honduras apresentaram aumentos significativos no ASMR, com Lesoto, Maurício e El Salvador demonstrando elevações significativas do ASDR (Figura 6, Tabela Suplementar 6, Tabela Suplementar 7, Figura Suplementar 4)). Países e territórios com valores extremos de ASMR ou ASDR foram destacados para descrever a distribuição da carga, mas essas estimativas devem ser interpretadas com cautela, especialmente em populações pequenas ou ambientes com amplos intervalos de incerteza.

Análise de decomposição
A análise de decomposição (envelhecimento/população/mudança epidemiológica) quantificou a mortalidade e as variações DALYs nas regiões globais de 5-SDI e 21-GBD (Figura 7, Tabela Suplementar 8). Como as porcentagens de decomposição são calculadas em relação à variação líquida da carga, valores positivos ou negativos muito altos podem ocorrer quando componentes opostos se deslocam mutuamente. Esses valores indicam a contribuição matemática relativa de cada componente e não devem ser interpretados como tamanhos de efeito biológicos.

Globalmente, as neoplasias atribuíveis à mortalidade por LPA e variações dos DALYs foram impulsionadas principalmente pela população (mortalidade: 88,44%, DALYs: 131,53%), seguidas pelo envelhecimento (46,63%; -79,71%) e mudanças epidemiológicas (-35,07%; 48,19%), demonstrando o impacto global prejudicial da população.

No nível da região SDI, a população demonstrou consistentemente impactos negativos tanto na mortalidade quanto nos DALYs. Em contraste, o envelhecimento apresentou efeitos negativos sobre a mortalidade em todas as regiões de IDS, mas apresentou influências positivas sobre as DALYs, enquanto mudanças epidemiológicas manifestaram impactos prejudiciais nas regiões médias e abaixo delas. Especificamente, regiões com alto IDS apresentaram os impactos mais pronunciados dos três determinantes demográficos: Envelhecimento (variação de mortalidade de 48,02%, variação DALY de -104,89%), População (175,03%, 300,33%) e Mudança Epidemiológica (-123,04%, -95,44%). Quanto à mortalidade, o envelhecimento demonstrou o menor efeito negativo em regiões de baixo IDS (28,08%), a população apresentou impacto prejudicial mínimo em regiões de IDS baixo-médio (50,27%), enquanto a mudança epidemiológica apresentou influência benéfica máxima em regiões de alto IDS (-123,04%). Para os DALYs, o envelhecimento revelou efeitos positivos significativos em regiões de alto IDS (-104,89%), enquanto regiões de IDS baixo-médio apresentaram o menor impacto negativo da população (64,39%), mas sofreram as consequências adversas mais substanciais da mudança epidemiológica (46,31%).

Em 21 regiões de GBD, o envelhecimento (75,74%), a População (389,67%) e a mudança epidemiológica (-298,99%) apresentaram suas contribuições mais substanciais para a mortalidade na Australásia e Europa Ocidental, enquanto demonstraram impactos mínimos na mortalidade na Europa Central, América Latina Central e Oceania, com -9,04%, 42% e -3,06%, respectivamente. Surpreendentemente, a Europa Ocidental manifestou contribuições extremas de variação DALY devido ao envelhecimento (-1036,4%), População (1987,98%) e Mudança Epidemiológica (-851,58%), enquanto Sudeste Asiático (0,7%), América Latina Central (47,99%) e Oceania (-4,83%) apresentaram as influências correspondentes de DALYs mais fracas desses determinantes.

Análise da desigualdade em saúde
Métricas de desigualdade em saúde revelaram disparidades sustentadas nas neoplasias atribuíveis à carga da LPA entre as regiões de IDS: Entre 1990 e 2021, a IBI para ASMR caiu de 1,45 (IC 95%: 1,24–1,66) para 1,11 (IC 95%: 0,95–1,26), enquanto a ICI diminuiu de 0,30 (IC 95%: 0,26–0,34) para 0,20 (IC 95%: 0,17–0,24). Tendências correspondentes de ASDR mostraram redução do SII (28,52 [IC 95%: 24,21–32,83] para 20,02 [IC 95%: 16,62–23,41]) e queda no ICI (0,27 [IC 95%: 0,23–0,31] para 0,17 [IC 95%: 0,13–0,21]), demonstrando coletivamente melhorias substanciais tanto em métricas de desigualdade absoluta (SII) quanto relativa (CII) (Figura 8, Tabela Suplementar 9).

Carga global projetada de neoplasias atribuível à LPA: Análise de modelagem bayesiana de períodos de idade e coorte (2022–2045)
A modelagem BAPC projeta um declínio global gradual nas neoplasias atribuível às cargas da LPA até 2045: o ASMR diminui de 1,34 (UI 95%: 1,33–1,35) para 0,95 (UI 95%: 0,88–1,03)/100.000 e o ASDR de 25,36 (UI 95%: 25,30–25,41) para 18,86 (UI 95%: 16,99–20,72)/100.000. A análise específica por sexo revela disparidades persistentes com mulheres que suportam maiores encargos - o ASMR masculino diminui em 0,14/100.000 [0,79 final (UI 95%: 0,71–0,88)] versus maior redução feminina (0,54/100.000), porém uma taxa final maior [1,09 (UI 95%: 1,00–1,18)]. Da mesma forma, a projeção de ASDR atinge 14,22/100.000 homens contra 23,28/100.000 mulheres (Figura 9, Tabela Suplementar 10). Como projeções além do período observado dependem da estabilidade histórica da tendência e das suposições do modelo, as estimativas de 2045 devem ser interpretadas como projeções baseadas em modelos, e não como previsões definitivas.

Figura 1: Regressão de ponto de junção de ASMR e ASDR para neoplasias atribuível à baixa atividade física de 1990 a 2021, estratificada por sexo. (A) ASMR e (B) ASDR. Pontos indicam estimativas anuais observadas, linhas ajustadas indicam tendências segmentadas log-lineares e marcadores verticais indicam pontos de junção detectados. APCs e AAPCs específicos de segmento são fornecidos na Tabela Suplementar 2. Por favor, clique aqui para ver uma versão ampliada desta figura.

Figura 2: Mortes específicas por idade e DALYs para neoplasias atribuíveis à baixa atividade física em 2021, estratificadas por sexo. (A) Mortes e (B) barras DALYs mostram números absolutos, linhas mostram taxas específicas por idade, e barras de erro ou faixas sombreadas indicam intervalos de incerteza de 95%. Por favor, clique aqui para ver uma versão ampliada desta figura.

Figura 3: Tendências temporais em ASMR e ASDR para neoplasias atribuíveis à baixa atividade física globalmente e nos quintis SDI, 1990–2021. (A–F) ASMR e (G–L) ASDR. (A,G) Global, (B,H) Alto SDI, (C,I) Alto SDI Médio, (D,J) Meio SDI, (E,K) Baixo SDI Médio, (F,L) Baixo SDI. Estimativas numéricas detalhadas são fornecidas nas Tabelas 1, Tabela 2 e Tabela Suplementar 2. Por favor, clique aqui para ver uma versão ampliada desta figura.

Figura 4: ASMR e ASDR para neoplasias atribuíveis à baixa atividade física por IDS em 21 regiões GBD de 1990 a 2021. (A) ASMR e (B) ASDR. A curva ajustada ilustra a associação geral entre SDI e carga. Regiões acima ou abaixo da curva ajustada apresentaram taxas maiores ou menores do que o esperado em nível semelhante de SDI. Por favor, clique aqui para ver uma versão ampliada desta figura.

Figura 5: ASMR e ASDR para neoplasias atribuídas à baixa atividade física por IDS em 204 países e territórios em 2021. (A) ASMR e (B) ASDR. Países acima ou abaixo da curva ajustada do IDS apresentaram taxas maiores ou menores do que o esperado em nível semelhante do IDS. Essas variações podem refletir a distribuição da exposição, estrutura populacional, detecção de câncer, completude do registro ou incerteza nas estimativas modeladas. Por favor, clique aqui para ver uma versão ampliada desta figura.

Figura 6: ASMR e ASDR em nível nacional para neoplasias atribuíveis à baixa atividade física em 2021. (A) ASMR e (B) ASDR. As categorias de cores representam estimativas pontuaisas por 100.000 habitantes. Estimativas para países ou territórios com populações pequenas ou amplos intervalos de incerteza devem ser interpretadas com cautela. Por favor, clique aqui para ver uma versão ampliada desta figura.

Figura 7: Decomposição das mudanças em mortes e DALYs atribuídas à baixa atividade física em componentes de envelhecimento, crescimento populacional e mudanças epidemiológicas. (A) Mortes e (B) DALYs. Valores positivos indicam componentes que contribuem para o aumento da carga, enquanto valores negativos indicam componentes que compensam o crescimento da carga. As porcentagens podem exceder 100% ou ser negativas quando os componentes atuam em direções opostas. Por favor, clique aqui para ver uma versão ampliada desta figura.

Figura 8: Análise da desigualdade em saúde de neoplasias atribuível à baixa atividade física. (A–D) Fração cumulativa de mortes e DALYs. O IDS representa a diferença absoluta de carga entre os extremos mais alto e mais baixo da distribuição do IDS, enquanto o Índice de Concentração representa a desigualdade relativa entre a população classificada pelo SDI. Valores próximos de zero indicam menor desigualdade. Por favor, clique aqui para ver uma versão ampliada desta figura.

Figura 9: Projeções bayesianas-período-coorte de ASMR e ASDR para neoplasias atribuíveis à baixa atividade física de 2022 a 2045. (A–F) Linhas sólidas indicam estimativas médias posteriores, e áreas sombreadas indicam intervalos de incerteza de 95%. Projeções devem ser interpretadas como estimativas baseadas em modelos, condicionadas a tendências históricas e pressupostos do modelo. Por favor, clique aqui para ver uma versão ampliada desta figura.

	1990		2021		1990-2021
	Casos de morte	ASR por 100.000	Casos de morte	ASR por 100.000	PC em ASRs(%)	EAPC da ASMR
	Número (95% UI)	ASMR (95% UI)	Número (95% UI)	ASMR (95% UI)	(95% UI)	(IC 95%)
Global	44.674,70 (24.963,44 a 64.996,55)	1,32(0,75 a 1,92)	87.440,12(48.636,46 a 125.810,50)	1,06(0,59 a 1,52)	-19,72(-27,11 a -11,38)	-0,79(-0,83 a -0,75)
Sexo
Masculino	12.882,94(7.911,97 a 17.917,59)	0,92(0,57 a 1,30)	29.838,39 (18.371,98 a 42.033,66)	0,84(0,52 a 1,19)	-8,61(-23,80 a 9,61)	-0,32(-0,36 a -0,28)
Feminino	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
Baixo SDI	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 de baixo a médio	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)
Intermediário 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 de média média alta	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)
Região GBD
América Latina Andina	94,66(46,63 a 144,02)	0,52(0,26 a 0,79)	334,93 (165,85 a 522,17)	0,59(0,29 a 0,92)	14,07(-17,75 a 60,72)	0,42(0,31 a 0,53)
Australásia	622,72(330,83 a 894,24)	2,70 (1,44 a 3,87)	985,92 (553,20 a 1.451,29)	1,69(0,95 a 2,49)	-37,32(-48,68 a -23,42)	-1,62(-1,70 a -1,55)
Caribe	307.15(157.94 a 442.19)	1,27(0,66 a 1,84)	718,83 (375,11 a 1.074,48)	1,33(0,69 a 1,98)	4.11(-14.10 a 25.40)	0,21(0,16 a 0,25)
Ásia Central	255,09(121,93 a 379,62)	0,58(0,28 a 0,86)	338,66 (168,31 a 509,00)	0,48(0,24 a 0,72)	-17,80(-31,97 a -1,09)	-0,08(-0,26 a 0,10)
Europa Central	2.266,85 (1.272,80 a 3.271,41)	1,62(0,91 a 2,32)	4.170,99(2.237,91 a 6.015,29)	1,75(0,93 a 2,53)	7,93 (-7,79 a 24,67)	0,09(-0,03 a 0,21)
América Latina Central	384,26 (183,94 a 573,19)	0,52(0,25 a 0,77)	1.556,11(800,47 a 2.334,25)	0,64(0,33 a 0,95)	23,59 (2,30 a 50,21)	0,71(0,48 a 0,93)
África Subsaariana Central	83,65 (40,22 a 132,35)	0,48(0,24 a 0,75)	236,51 (100,45 a 393,49)	0,55(0,25 a 0,91)	14,74(-21,74 a 63,78)	0,46(0,29 a 0,62)
Leste Asiático	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 Oriental	2.802,45(1.497,00 a 3.941,72)	1,05(0,57 a 1,47)	4.428,85(2.320,28 a 6.600,14)	1,21(0,63 a 1,80)	15,79(-8,61 a 44,43)	0,36(0,26 a 0,47)
África Subsaariana Oriental	225,93 (105,51 a 360,94)	0,35(0,17 a 0,55)	588,90(269,23 a 909,90)	0,42(0,19 a 0,65)	19.13(-7.33 a 59.92)	0,53(0,40 a 0,65)
Ásia-Pacífico de alta renda	2.898,71(1.630,17 a 4.145,85)	1,52(0,86 a 2,19)	7.306,42 (4.018,91 a 10.907,07)	1.31(0.71 a 1.90)	-14,02(-33,96 a 15,28)	-0,55(-0,60 a -0,50)
América do Norte de alta renda	5.859,88 (2.968,16 a 9.058,79)	1,59 (0,80 a 2,47)	7.243,90(3.643,52 a 10.755,63)	1,03(0,52 a 1,53)	-34,95(-51,35 a -13,14)	-1,52(-1,62 a -1,41)
Norte da África e Oriente Médio	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)
Sul da Ásia	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)
América Latina do Sul	1.913,00 (997,87 a 2.899,66)	0,87(0,46 a 1,32)	6.763,64(3.374,55 a 10.004,93)	1,16(0,59 a 1,69)	33,53 (6,63 a 63,18)	0,85(0,76 a 0,94)
África Subsaariana do Sul	464,42 (233,50 a 723,20)	1,08(0,56 a 1,67)	860,59 (417,20 a 1.323,57)	0,95(0,46 a 1,46)	-12.08(-37.87 a 27.28)	-0,21(-0,35 a -0,07)
Sudeste Asiático	267,72(130,05 a 417,79)	1,14 (0,56 a 1,76)	753,71 (364,83 a 1.110,43)	1,53 (0,77 a 2,26)	34,50 (5,96 a 67,10)	1,00(0,79 a 1,21)
América Latina Tropical	868,79(440,43 a 1.265,92)	1.12(0.57 a 1.63)	3.270,12(1.677,67 a 4.855,25)	1.31(0.68 a 1.94)	16,96(-6,80 a 49,74)	0,56(0,49 a 0,63)
Europa Ocidental	15.255,70 (8.488,72 a 22.265,38)	2,52(1,39 a 3,69)	17.835,97(9.801,50 a 25.806,91)	1,59(0,87 a 2,32)	-36,81(-43,81 a -29,62)	-1,56(-1,61 a -1,50)
África Subsaariana Ocidental	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)
Subcategorias de neoplasias
Câncer de mama	8.177,91(1.662,64 a 1.4354,52)	0,23(0,05 a 0,40)	15.964,16(3.230,21 a 28.326,21)	0,19(0,04 a 0,34)	-15,99(-22,39 a -9,41)	-0,66(-0,72 a -0,61)
Câncer de cólon e reto	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)

Tabela 1: Neoplasias atribuíveis à baixa atividade física: carga de morte e tendências temporais (1990–2021). A tabela apresenta as principais estimativas de carga e indicadores de tendência por sexo e categoria SDI. Estimativas regionais e nacionais mais detalhadas são fornecidas nas tabelas suplementares. Por favor, clique aqui para baixar esta Tabela.

	1990		2021		1990-2021
	Casos DALY	ASR por 100.000	Casos DALY	ASR por 100.000	PC em ASRs(%)	EAPC da ASDR
	Número (95% UI)	ASDR (95% UI)	Número (95% UI)	ASDR (95% UI)	(95% UI)	(IC 95%)
Global	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)
Sexo
Masculino	268,107.56(165,239 0,07 a 370,163,08)	16,57 (10,18 a 22,94)	574,371.32(348,379 0,46 a 800.744,94)	15.03 (9.21 a 20.93)	-9,33(-23,71 a 7,51)	-0,37(-0,43 a -0,32)
Feminino	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
Baixo SDI	18,578.95(9,176 0,46 a 28.775,19)	8.16(4.14 a 12.53)	45,807.13(20,570.83 para 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 de baixo a médio	60,418.06(29,886 0,07 a 90.000,18)	9,82 (4,99 a 14,56)	181,922.35(84,591 0,84 a 280,191,13)	12.56 (5.94 a 19.03)	27,86 (8,31 a 53,45)	0,77(0,73 a 0,81)
Intermediário SDI	174,555.29(91,042 0,96 a 256.446,54)	17.36 (9.33 a 25.39)	488,709.60(253,743 0,20 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 de média média alta	248,517.72(134,358 0,78 a 358.881,54)	25,99 (14,17 a 37,65)	462,899.84(248,381 0,01 a 674.525,73)	23,44 (12:50 a 34,20)	-9,81(-22,49 a 4,59)	-0,42(-0,46 a -0,38)
Alto SDI	440,886.67(236,640 0,98 a 641.945,58)	39,77 (21,25 a 58,06)	563,339.77(306,210 0,10 a 819.262,15)	26,52 (14,13 a 38,73)	-33,32(-39,10 a -27,18)	-1,40(-1,47 a -1,33)
Região GBD
América Latina Andina	2,032.06(953 0,15 a 3.244,52)	10.17(4.81 a 15.75)	6.788,27(3.379,82 a 10.869,37)	11,60 (5,80 a 18,58)	14.05(-16.37 a 57.15)	0,38(0,28 a 0,48)
Australásia	13,091.85(6,785.74 a 19.155,80)	56,24 (29,15 a 82,31)	18,402.32(10,330 0,87 a 27.196,61)	34,88(19,18 a 51,79)	-37,98(-48,06 a -25,70)	-1,64(-1,72 a -1,57)
Caribe	6,682.48(3,257.50 a 9.803,70)	26,05 (12,83 a 37,96)	14,936.71(7,467.85 a 22.741,58)	27,76 (13,82 a 42,35)	6,56(-11,43 a 26,59)	0,30(0,26 a 0,33)
Ásia Central	6,113.13(2,875.45 a 9.342,10)	13.08 (6.17 a 19.82)	7,871.50(3,630.97 a 11.955,55)	9,94 (4,74 a 14,99)	-24,04(-36,62 a -7,97)	-0,47(-0,59 a -0,35)
Europa Central	46,026.42(24,775 0,41 a 66.105,09)	31.28(16.84 a 45.01)	75,115.03(39,699 .13 a 107.678,56)	32,89 (17,34 a 47,12)	5.15(-8.57 a 19.95)	0,04(-0,06 a 0,14)
América Latina Central	9,305.49(4,170.58 a 13.956,30)	11.02 (5.09 a 16.45)	37,715.23(18,709.78 para 58.000,93)	14,87 (7,41 a 22,65)	34,95 (11,77 a 64,97)	1,01(0,75 a 1,26)
África Subsaariana Central	2,221.31(1,016.14 a 3.556,00)	10.23 (4.88 a 16.16)	6,337.46(2,428.48 a 10.487,21)	11.63 (4.95 a 19.40)	13,71(-22,36 a 57,99)	0,43(0,24 a 0,61)
Leste Asiático	159,121.88(82,933 0,80 a 241.470,88)	19,79 (10,48 a 29:45)	396,653.40(224,218 0,04 a 604.268,93)	18,61 (10,59 a 28,17)	-5,96(-32,26 a 32,19)	-0,33(-0,43 a -0,23)
Europa Oriental	59,978.58(30,902 0,71 a 87.472,34)	21,54 (10,95 a 31,20)	82,590.09(40,451.64 a 123.453,92)	22,92 (11,22 a 34,24)	6,38(-14,08 a 33,51)	0,00(-0,10 a 0,10)
África Subsaariana Oriental	6,144.30(2,759.22 a 9.942,73)	7,98 (3,74 a 12,73)	15,726.10(6,676.96 a 24.634,43)	8,95 (4,06 a 13,94)	12.10(-14.88 a 51.44)	0,29(0,16 a 0,43)
Ásia-Pacífico de alta renda	68,367.61(37,187 0,31 a 96.750,88)	33,95 (18,43 a 48,21)	125,612.22(68,484.09 a 180.959,20)	27,96 (14,89 a 39,87)	-17,66(-34,93 a 3,02)	-0,70(-0,75 a -0,64)
América do Norte de alta renda	110,579.32(53,603 0,23 a 168.944,28)	30,91(14,75 a 47,02)	135,048.33(65,207.39 a 206.531,98)	20,66 (9,84 a 31,60)	-33,18(-48,18 a -14,30)	-1,39(-1,56 a -1,22)
Norte da África e Oriente Médio	33,502.36(18,573 0,46 a 49.734,41)	19,49 (11,13 a 28,52)	102,096.12(51,831.63 a 151.539,80)	21,70 (11,51 a 31,87)	11,34(-6,57 a 32,99)	0,60(0,46 a 0,73)
Oceania	612,40 (245,17 a 1.023,79)	17.68(7.53 a 29.11)	1.573,18(576,67 para 2,667.60)	17.19(6.65 a 28.58)	-2,72(-23,76 a 23,48)	-0,13(-0,21 a -0,05)
Sul da Ásia	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 (4h30 a 14h00)	14,67(-10,43 a 43,16)	0,21(0,08 a 0,34)
América Latina do Sul	48,213.16(24,344 0,03 a 74.368,69)	19.00 (9.75 a 29.04)	161,677.60(76,724.20 a 247.604,85)	24.67(12.01 a 37.15)	29,87 (1,97 a 61,27)	0,77(0,70 a 0,83)
África Subsaariana do Sul	9,529.23(4,537.37 a 14.950,84)	21.05(10.09 a 33.08)	15.906,65 (7.462,34 a 24.568,27)	18.09 (8.45 a 28.03)	-14.05(-36.07 a 18.51)	-0,32(-0,41 a -0,24)
Sudeste Asiático	6,545.75(3,015.15 a 10.197,86)	23,82 (11:30 a 37,07)	18.303,10(8.337,73 a 27.183,17)	31,82 (14,94 a 46,79)	33,57 (7,39 a 62,74)	1,08(0,89 a 1,27)
América Latina Tropical	20,004.58(9,888.11 a 30.396,32)	22,53 (11,21 a 33,34)	71.793,02(34.457,98 a 107.876,77)	27,92 (13,51 a 41,78)	23,94(0,01 a 55,61)	0,71(0,66 a 0,76)
Europa Ocidental	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 a 430.007,70)	30.13(15.78 a 43.96)	-37,71(-43,35 a -31,66)	-1,60(-1,66 a -1,55)
África Subsaariana Ocidental	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)
Subcategorias de neoplasias
Câncer de mama	219,022.34(43,911 0,88 a 378.430,50)	5,47 (1,10 a 9,50)	415,254.34(83,318. 37 contra 729.174,93)	4,81 (0,97 a 8,45)	-11,93(-18,74 a -4,98)	-0,51(-0,57 a -0,44)
Câncer de cólon e reto	725,263.44(458,229 0,16 a 1.007,049,44)	19,69 (12:45 a 27:40)	1,329,689.34(831,183 0,72 a 1.829,992,61)	15,69 (9,81 a 21,54)	-20,34(-27,99 a -10,82)	-0,83(-0,89 a -0,77)

Tabela 2: Neoplasias atribuíveis à baixa atividade física: Carga de DALYs e tendências temporais (1990–2021). A tabela apresenta as principais estimativas de carga e indicadores de tendência por sexo e categoria SDI. Estimativas regionais e nacionais mais detalhadas são fornecidas nas tabelas suplementares. Por favor, clique aqui para baixar esta Tabela.

Figura Suplementar 1: Análise de regressão de ponto de junção da ASMR específica (A) e (B) ASDR (por 100.000 habitantes) para subcategorias de neoplasias atribuídas à baixa atividade física de 1990 a 2021. Curva azul, análise de regressão de pontos de junção de ambos os gêneros para BC; Curva marrom, análise de regressão de pontos de junção de ambos os gêneros para CRC; Curva verde, análise de regressão de ponto de junção do gênero feminino para CRC; Curva laranja, análise de regressão de ponto de junção do gênero masculino para CRC; Curva vermelha, análise de regressão de ponto de junção do gênero feminino para BC. ASMR, taxa de mortalidade padronizada por idade; ASDR, taxa de anos de vida ajustados por deficiência padronizada por idade; BC, câncer de mama; CRC, câncer de cólon e reto; DALYs, anos de vida ajustados por deficiência. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Figura Suplementar 2: Neoplásias atribuíveis à baixa atividade física: números específicos por idade, ASMR e ASDR (por 100.000 habitantes) por gênero, 1990. ASMR, taxa de mortalidade padronizada por idade; ASDR, taxa de anos de vida ajustados por deficiência padronizada por idade; DALYs, anos de vida ajustados por deficiência. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Figura Suplementar 3: Tendências temporais nas mortes globais e DALYs de neoplasias atribuíveis à baixa atividade física segundo a SDI, 1990–2021. DALYs, anos de vida ajustados por deficiência; SDI, Índice Sociodemográfico. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Figura Suplementar 4: O EAPC global de ASMR (A) e ASDR (B) (por 100.000 habitantes) para neoplásias atribuíveis à baixa atividade física em 204 países e territórios de 1990 a 2021. ASMR, taxa de mortalidade padronizada por idade; ASDR, taxa de anos de vida ajustados por deficiência padronizada por idade; DALYs, anos de vida ajustados por deficiência; EAPC, Variação percentual anual estimada. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 1: Variação percentual nas mortes globais e DALYs de neoplasias atribuível à baixa atividade física por gênero, 1990–2021. DALYs, anos de vida ajustados por deficiência. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 2: Análise de regressão de ponto de junção da ASMR e ASDR específicas por sexo (por 100.000 habitantes) para neoplasias atribuíveis à baixa atividade física de 1990 a 2021. ASMR, taxa de mortalidade padronizada por idade; ASDR, taxa de anos de vida ajustados por deficiência padronizada por idade; AAPC, Variação percentual média anual apresentada para o período completo; APC, variação percentual anual; IC, intervalo de confiança. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 3: Análise de regressão de ponto de junção da ASMR e ASDR específicos de sexo (por 100.000 habitantes) para subcategorias de neoplasias atribuíveis à baixa atividade física de 1990 a 2021. ASMR, taxa de mortalidade padronizada por idade; ASDR, taxa de anos de vida ajustados por deficiência padronizada por idade; AAPC, Variação percentual média anual apresentada para o período completo; APC, variação percentual anual; BC, câncer de mama; CRC, câncer de cólon e reto; IC, intervalo de confiança. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 4: Números específicos por idade e taxas padronizadas de mortes de neoplasias atribuíveis à baixa atividade física por gênero, em 1990 e 2021. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 5: Números específicos por idade e taxas padronizadas de DALYs em neoplásias atribuídas à baixa atividade física por gênero, em 1990 e 2021. DALYs, anos de vida ajustados por deficiência. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 6: A carga de mortalidade das neoplasias atribuível à baixa atividade física em 204 países e territórios em 1990 e 2021, e as tendências temporais de 1990 a 2021. ASMR, taxa de mortalidade padronizada por idade; ASR, taxa padronizada por idade; IC, intervalo de confiança; EAPC, Variação percentual anual estimada; UI, Intervalo de incerteza. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 7: A carga de DALYs sobre neoplásias atribuível à baixa atividade física em 204 países e territórios em 1990 e 2021, e as tendências temporais de 1990 a 2021. ASDR, taxa DALY padronizada por idade; ASR, taxa padronizada por idade; IC, intervalo de confiança; DALYs, anos de vida ajustados por deficiência; EAPC, variação percentual anual estimada; UI, intervalo de incerteza. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 8: Decomposição das mudanças nas mortes e DALYs de neoplasias atribuíveis à baixa atividade física em envelhecimento, população e mudanças epidemiológicas. DALYs, anos de vida ajustados por deficiência. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 9: Análise de desigualdade em saúde de neoplásias atribuível à baixa atividade física. DALYs, anos de vida ajustados por deficiência. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Tabela Suplementar 10: Tendências globais em ASMR e ASDR (por 100.000 habitantes) para neoplasias atribuíveis à baixa atividade física, previstas pelo BAPC, 2021–2045. ASMR, taxas de mortalidade padronizadas por idade; ASDR, taxas de ano de vida ajustadas por deficiência padronizadas por idade; BAPC, modelo Bayesiano de Período-Idade-Coorte; UI, Intervalo de incerteza. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Discussão

Esta análise GBD 2021 mostra dois padrões contrastantes na baixa carga de neoplasia atribuível à atividade física. Enquanto ASMR e ASDR para neoplasias atribuídas à LPA diminuíram significativamente de 1990 a 2021 (ASMR = -19,72%; ΔASDR = -18,51%), as mortes absolutas e os DALYs aumentaram 95,73% e 84,79%, respectivamente. O aumento da carga absoluta, apesar da queda nas taxas padronizadas por idade, foi explicado principalmente pelo crescimento e envelhecimento populacional. A diminuição dos ASRs pode refletir múltiplos fatores, incluindo melhorias na detecção do câncer, tratamento e controle de fatores de risco, embora esses contribuintes não tenham sido diretamente decompostos na análise^{presente 1,21,22.} Notavelmente, a LPA permaneceu responsável por mais de 87.000 mortes relacionadas a neoplasias e 1,74 milhão de DALYs globalmente em 2021. Esses achados apoiam a relevância contínua da baixa atividade física no arcabouço de atribuição do GBD. Como este estudo utilizou estimativas comparativas de avaliação de risco do GBD, os resultados quantificam a carga modelada em nível populacional atribuível à baixa atividade física e não estabelecem mecanismos causais em nível individual ou efeitos diretos da intervenção.

Disparidades notáveis baseadas em IDS persistem em neoplásias atribuíveis à carga da LPA. Regiões de alto índice de desenvolvimento (América do Norte, Europa Ocidental, Austrália) apresentaram o maior ASMR em 2021 (1,35/100.000) e ASDR (26,52/100.000), mas alcançaram reduções máximas entre 1990 e 2021 (EAPC: -1,42; -1,40), refletindo avanços concomitantes em: (i) triagem baseada em evidências (por exemplo, 60% de cobertura colorretal do Reino Unido)²³, (ii) modalidades terapêuticas integradas (por exemplo, adoção de cirurgia assistida por robô)²⁴, e (iii) iniciativas nacionais de AP (por exemplo, o Projeto do Prêmio Nacional de Fitness da Coreia do Sul⁾²⁵. Paradoxalmente, regiões de IDS de baixo e médio valor (particularmente a África Subsaariana) apresentaram tendências crescentes de ASMR/ASDR (EAPC: +0,86; +0,77), fortemente correlacionadas com as restrições do sistema de saúde e ausência de políticas^{preventivas 26}. Essa estratificação está alinhada com o Relatório Global da OMS sobre Doenças Não Transmissíveis 2022, destacando a necessidade urgente dos países de baixa e média renda (PICs) de fortalecer o controle do câncer por meio de: implementação de registros populacionais de câncer, ampliação de programas de triagem baseada em evidências e prestação integrada de serviços de cuidados^{paliativos 27}.

A correlação de carga SDI (ASMR ρ = 0,7560; ASDR ρ = 0,7364) revela os efeitos paradoxais do desenvolvimento socioeconômico sobre as neoplasias atribuíveis à LPA. Regiões de alto IDS alcançaram redução significativa da mortalidade (EAPC = -1,42) por meio de triagem aprimorada e terapias direcionadas, mas simultaneamente enfrentaram o aumento de malignidades relacionadas à obesidade (por exemplo, câncer de mama/colorretal) devido a dietas ocidentalizadas e ocupações^sedentárias 21,22,28. O Leste Asiático, especialmente a China, registrou o maior número absoluto de mortes atribuíveis à baixa atividade física e DALYs, o que pode refletir em parte seu grande tamanho populacional e estrutura demográfica^(29,30). Valores atípicos em nível nacional em contextos do Caribe e do Pacífico podem refletir uma combinação de distribuição de exposição, estrutura populacional, detecção de câncer, completude do registro e pressupostos do modelo^{GBD 31}. Como esses fatores não foram testados diretamente na presente análise, eles são discutidos como possíveis explicações contextuais, em vez de mecanismos^{confirmados 32,33}.

Globalmente, as mulheres apresentam uma carga significativamente maior de neoplasias atribuível à LPA, com o ASMR de 2021 (1,24/100.000) e o ASDR (25,46/100.000) superando as taxas masculinas (0,84/100.000; 15,03/100.000), impulsionados principalmente pela alta incidência de BC³⁴. LPA aumenta o risco de mortalidade por BC (HR = 1,22, IC 95%: 1,05–1,42), enquanto o engajamento em PA não ocupacional, independentemente do tipo ou intensidade, demonstra diferentes magnitudes de redução de risco para incidência^{de BC 35,36}. Estudos anteriores propuseram vias hormonais, metabólicas e inflamatórias que ligam atividade física ao risco de câncer de mama; no entanto, esses mecanismos não foram diretamente examinados na análise atual baseada em^{GBD 37}. No entanto, a prevalência global de inatividade física permanece 35,5% maior entre as mulheres (31,7% vs. 23,4% de não conformidade com as diretrizes da OMS⁾⁸, agravada em regiões de baixo IDS por restrições culturais (restrições de vestuário: 37% redução da probabilidade de PA por 37%) e por encargos de cuidado por gênero (disparidade diária de 4,3 horas no trabalho doméstico: redução de 29%⁾³⁸.

As neoplásias atribuídas à LPA atingem pico global entre pessoas de 70 a 84 anos, consistentes com progressão neoplásica e declínio metabólico relacionado à^{idade 39,40}. Aumentos moderados de ASMR/ASDR em homens idosos correlacionam com o engajamento sustentado em atividades de baixa intensidade (jardinagem/caminhada), em contraste com a suscetibilidade feminina aumentada, onde sarcopenia anual (perda muscular de 1%–2%) e comorbidades osteomusculares aumentam a vulnerabilidade à^{LPA 41,42}. Esses achados sugerem que padrões específicos de idade devem ser considerados ao interpretar a baixa carga atribuível à atividade física.

Fatores populacionais emergiram como o principal motor do aumento da mortalidade por neoplasias atribuível ao LPA (88,44%) e aos DALYs elevados (131,53%). Enquanto a Mudança Epidemiológica compensou a carga de -123,04% da doença em regiões de alto IDS, as regiões de baixo IDS apresentaram carga agravada (taxa de contribuição combinada: 36,33%) por meio do Envelhecimento e Mudança Epidemiológica. Esses achados sugerem que países em desenvolvimento que passam por transições demográficas (por exemplo, queda da fertilidade, aumento da expectativa de vida) correm o risco de enfrentar duplos encargos de doenças transmissíveis e de doenças não transmissíveis sem o desenvolvimento paralelo de sistemas abrangentes de prevenção ao câncer⁴³.

Análise de desigualdade em saúde indica disparidades persistentes de ASMR (>1/100.000) entre regiões de alto e baixo IDS, apesar das reduções absolutas/relativas de diferença (SII: 1,45→1,11/100.000; CII: 0,30→0,20 de 1990 a 2021). Três barreiras principais impulsionam a desigualdade: (i) Disparidade de infraestrutura: Países/regiões com alto IDS mantêm uma cobertura de instalações de fitness cinco vezes maior do que suas contrapartes com baixo IDS. Em Kolar, Índia, o espaço recreativo per capita mede apenas 0,4^m², significativamente abaixo do padrão per capita de 3,0–^{4,0 m²} em regiões de alto índice de desenvolvimento (SDI), com a maioria das instalações concentrada em centros urbanos, criando disparidades de distribuição espacial que restringem o acesso equitativo aos recursos de^{saúde 44}. (ii) Lacuna em educação para a saúde: Apenas 30% das escolas de baixo SDI incorporam a PA no currículo obrigatório (taxa de implementação <50%), em contraste com os programas padronizados de saúde escolar dos países de alto SDI (atividade de 150 minutos por semana) e os supervisores de saúde^{dedicados 8}. (iii) Desequilíbrio de alocação de recursos: Regiões de baixo IDS, que abrigam >10% da população global, representam apenas 0,4% dos gastos mundiais com saúde. Simultaneamente, a assistência ao desenvolvimento para a saúde (DAH) destina fundos mínimos para a prevenção de doenças não transmissíveis, incluindo o controle do câncer, reforçando o agrupamento geográfico da carga da doença por meio desse padrão diferencial^{de financiamento 45}.

Neoplasias Atribuíbles à LPA demonstram quedas globais projetadas via modelagem BAPC (ASMR 2045: 0,95/100.000, UI 95% 0,88–1,03; ASDR: 18,86/100.000, 16,99–20,72). Apesar dessa trajetória, regiões de baixo IDS enfrentam persistentemente desigualdades na saúde. Esses achados apoiam a prioridade da baixa atividade física dentro da vigilância e planejamento de prevenção de fatores de risco^{do câncer 46}, especialmente para idosos, mulheres e ambientes com taxas padronizadas de idade^{crescentes 47}. No entanto, estratégias específicas de intervenção devem ser adaptadas aos recursos locais e avaliadas em estudos de implementação antes da adoção ampla^{de políticas 48}. A análise atual pode ajudar a identificar populações e regiões que possam justificar um monitoramento mais rigoroso, mas não testa diretamente a eficácia de nenhuma intervenção específica.

No entanto, várias limitações merecem consideração. Primeiro, este estudo baseou-se em estimativas modeladas pelo GBD em vez de dados primários em nível individual, e a precisão da estimativa pode variar entre países de acordo com a disponibilidade dos dados, completude do registro e qualidade do relatório⁴⁹. Segundo, a exposição à atividade física no GBD é parcialmente derivada de dados baseados em pesquisas, que podem ser afetados por viés de recordação, viés de desejabilidade social e diferenças nos instrumentos de medição entre os contextos. Terceiro, a categoria de neoplasia atribuível à baixa atividade física com GBD é limitada ao câncer colorretal e câncer de mama^{feminino 50}, e portanto não representa todos os tumores malignos. Quarto, a definição de exposição não distingue totalmente a atividade física ocupacional, doméstica, relacionada ao transporte e no lazer, que pode ter diferentes associações com os desfechos do câncer. Quinto, as comparações socioeconômicas podem ser afetadas por diferenças na detecção de câncer, capacidade diagnóstica e disponibilidade de dados entre países. Por fim, as projeções do BAPC dependem de tendências históricas e pressupostos de modelagem; estimativas mais distantes do período observado devem, portanto, ser interpretadas com cautela.

Em conclusão, baixa atividade física continua sendo um fator de risco importante e modificável no quadro de atribuição do GBD, e sua carga atribuível estimada varia substancialmente conforme sexo, idade, geografia e desenvolvimento socioeconômico. Enquanto regiões de alto IDS reduziram a carga de doenças por meio de inovações tecnológicas, regiões de baixo IDS continuam enfrentando os dois desafios do crescimento populacional e das desigualdades sistêmicas em saúde. As estratégias futuras devem priorizar intervenções em fases, colaboração intersetorial e soluções tecnológicas para refinar os marcos globais de prevenção do câncer, com ênfase especial em atender às necessidades únicas de mulheres, populações envelhecidas e países de baixo custo de baixo rendimento. Este estudo fornece evidências fundamentais para a formulação global de políticas de saúde pública, ressaltando a necessidade de integrar a promoção da PA como componente central das estratégias nacionais de controle do câncer.

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo

Nome	Empresa	Número de catálogo	Comentários
Bayesian Age-Period-Cohort (BAPC) R Package	R Foundation / CRAN Repository	https://cran.r-project.org/	Used for Bayesian age-period-cohort projection analyses.
CSV Data Files	Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)	N/A	Exported burden datasets from GBD 2021 Results Tool for downstream analysis.
dplyr R Package	R Foundation / CRAN Repository	https://cran.r-project.org/package=dplyr	Used for data manipulation and cleaning in R.
GBD 2021 Data Input Sources Tool	Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)	https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021	Public repository for GBD source documentation.
ggplot2 R Package	R Foundation / CRAN Repository	https://cran.r-project.org/package=ggplot2	Used for graphical visualization of temporal trends and inequality analyses.
Global Burden of Disease (GBD) 2021 Results Tool	Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME)	https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/	Public database used for extraction of deaths, DALYs, ASMR, and ASDR data.
INLA R Package	R-INLA Project	https://www.r-inla.org/	Used for Bayesian inference within age-period-cohort modeling.
JD_GBDR Software	Jingding Medical Technology Co., Ltd.	Version 2.37.1	Used for GBD burden estimation, decomposition analysis, and standardized rate visualization.
Joinpoint Regression Program (Version 5.3.0)	National Cancer Institute (NCI)	https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/download	Used for joinpoint regression analysis, APC, and AAPC estimation.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	https://www.microsoft.com/excel	Used for organizing and cleaning extracted CSV datasets prior to analysis.
Personal Computer Workstation	Any standard computing workstation	N/A	Recommended minimum: 8 GB RAM, Windows 10/11 or macOS for statistical analyses and projections.
R Statistical Software (Version 4.4.2)	R Foundation for Statistical Computing	https://www.r-project.org/	Used for statistical analysis, EAPC calculation, inequality analysis, visualization, and Bayesian age-period-cohort modeling.
RStudio Desktop	Posit Software, PBC	https://posit.co/download/rstudio-desktop/	Integrated development environment for R analyses.