Yöntem makalesi

Düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazmaların küresel yükünü tahmin etmek için GBD 2021 tabanlı bir analitik iş akışı

DOI:

10.3791/70495

⸱

7 Ağustos 2026

 ,  , 
1Department of Gastroenterology, Changshu Hospital of Traditional Chinese Medicine, 2The First School of Clinical Medicine, Nanjing University of Chinese Medicine, 3Department of Traditional Chinese Medicine, Inner Mongolia Medical University Affiliated Hospital, 4Department of Gastroenterology, Jiangsu Second Chinese Medicine Hospital

Bu makalede

Özet

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

Bu protokol, düşük fiziksel aktiviteye bağlı olan GBD 2021 neoplazma tahminlerinin çıkarılması, işlenmesi, analiz edilmesi ve görselleştirilmesi için tekrarlanabilir bir iş akışı sunmaktadır. Bu iş akışı, araştırmacıların standart nüfus düzeyindeki veriler kullanarak yük göstergelerini, zamansal eğilimleri, ayrıştırma bileşenlerini, sosyoekonomik eşitsizlikleri ve model tabanlı projeksiyonları değerlendirmelerini sağlar.

Özet

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

Bu protokol, Küresel Hastalık Yükü 2021 verilerini kullanarak düşük fiziksel aktiviteye atfedilen neoplazmaların küresel yükünü tahmin etmek için tekrarlanabilir bir analitik iş akışını tanımlar. İş akışı, GBD Sonuçlar Aracı'ndan veri çıkarma, uygun sonuçlar ve maruziyet kategorilerinin tanımı, ölüm tahmini, engelliliğe göre ayarlanmış yaşam yılları ve yaşa göre standartlaştırılmış oranlar, tahmini yıllık yüzde değişimi ve birleşme noktası regresyonu kullanılarak zamansal eğilim analizi, ayrıştırma analizi, sosyoekonomik eşitsizlik değerlendirmesi ve Bayes yaş-dönem kohort projeksiyonunu içerir. Protokol ayrıca modellenmiş popülasyon düzeyindeki tahminler bağlamında belirsizlik aralıklarının, ayrıştırma bileşenlerinin ve eşitsizlik metriklerinin nasıl yorumlanacağını da açıklar. Temsilci bir uygulama olarak, iş akışı 1990'dan 2021'e kadar 204 ülke ve bölgede düşük fiziksel aktiviteye bağlı kolorektal kanser ve kadın meme kanserine uygulandı ve 2045'e kadar öngörüldü. Bu protokol, araştırmacıların riske atfedilebilir yük tahmini, eğilim karakterizasyonu, eşitsizlik değerlendirmesi ve projeksiyon analizi için yapılandırılmış bir yaklaşıma ihtiyaç duyduğunda diğer GBD risk-sonuç çiftleri için uyarlanabilir.

Giriş

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

Neoplazmalar, küresel ölüm ve engelliliğe katkıda bulunan önemli bir bulaşıcı olmayan hastalık (NCD) kategorisini oluşturur ve dünya çapında kritik bir halk sağlığı sorunu oluşturur. Globocan 2022 verileri, dünya genelinde 19,96 milyon yeni neoplazma vakası ve 9,74 milyon ölüm ortaya koydu; akciğer, meme (kadın) ve kolorektal kanserler baskın maligniteler olarak yer aldı. Tahmini kanser vakası 2050'ye kadar yıllık 35 milyona ulaşacak (2022'ye göre %77 artış); İnsani Kalkınma Endeksi'nde (HDI) düşük puan alan ülkelerin demografik geçişler nedeniyle %142 artış yaşaması öngörülüyor. Demografik genişleme, nüfus yaşlanması, eksik tarama sistemleri ve düşük HDI bölgelerinde kısıtlı tedavi erişimi bu eğilimleri tetikliyor ve küresel onkoloji kaynaklarının adil dağıtılması için bir zorunlulukyaratıyor 1.

Düşük fiziksel aktivite (LPA), kanserler, metabolik bozukluklar ve nöropsikiyatrik hastalıkları kapsayan büyük BKD'ler için belirlenmiş değiştirilebilir birbelirleyicidir 2,3,4. LPA, 2000'den bu yana yaşa göre standartlaştırılmış bir yaygınlık artışı gösteren ve 2022'de küresel tüm nedenlerle sonuçlanan ölümlerin %7,2'sine katkıda bulunan önemli bir küresel sağlık yükü oluşturmaktadır 5,6. Orta düzeyde fiziksel aktivite (PA), meme (kalp atışı 0,90; %95 GA: 0,87–0,93), kolon (kalp hızı 0,84; %95 GA: 0,77–0,91) ve rektal kanserlere (HR 0,87; %95 GA: 0,80–0,95) karşı önemli koruma sağlar; ayrıca bölgeye özgü ölüm oranlarında paralelazalmalar vardır 7. Temel PA'yı dünya çapında teşvik etmek için, birçok ülke ve bölge, Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) ve Avrupa Birliği gibi kuruluşlar aracılığıyla yaygın olarak yayılmış kendi özel bağlamlarına (örneğin Kanada, Birleşik Krallık ve ABD) özel ulusal PA yönergeleri geliştirmiştir. Ne yazık ki, küresel yetişkinlerin yalnızca %72,5'i halk sağlığı rehberlerinde belirtilen minimum önerilen PAseviyelerini karşılamaktadır 8.

Düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazma yükünün azaltılması, BM Sürdürülebilir Kalkınma Hedefi (SDG) 2030 hedefine ulaşmak için hayati öneme sahiptir: önleme ve bakım yoluyla erken doğuştan sonra drak dİB ölümlerinde üçte birazalma 9. LPA ile neoplazmalar arasındaki ilişkiyi aydınlatmak için sağlam kanıtlar oluşturmak, gelecekteki sağlık politikalarını yönlendirmek için gereklidir. Küresel Hastalık, Yaralanma ve Risk Faktörleri Yükü Çalışması 2021 (GBD 2021), 1990'dan 2021'e kadar 204 ülke ve bölgede standartlaştırılmış epidemiyolojik yaklaşımlar kullanarak ölüm oranı, engelliliğe göre ayarlanmış yaşam yılları (DALY'ler) ve riske bağlı yük için karşılaştırılabilir nüfus düzeyinde tahminler sunmaktadır. GBD 2021'de hastalık ve yaralanma tahminleri 371 hastalık ve yaralanmayı kapsarken, risk faktörü analizi 88 risk faktörü için maruziyeti, göreli riski, nüfusa atfedilebilir oranları ve atfedilebilir yükü tahmineder 10. Ancak, daha az çalışma, GBD 2021 düşük fiziksel aktiviteye atfedilen neoplazma verilerini çıkarmak ve trend, ayrışma, eşitsizlik ve projeksiyon analizlerini tek bir protokol içinde uygulamak için adımlı ve tekrarlanabilir bir iş akışı sağlamıştır. Bu makale, bu özel GBD risk-sonuç eşleşmesi için veri çıkarma, değişken tanımı, istatistiksel modelleme ve yorumlama prosedürlerini detaylandırarak bu metodolojik boşluğu gidermektedir. Bu protokol, 1990'dan 2021'e kadar 204 ülke ve bölgede düşük fiziksel aktiviteye atfedilen neoplazmalar için GBD 2021 tahminlerinin tekrarlanabilir ikincil analizini ve 2045'e kadar projeksiyonları tanımlar. Amaçlar, ölümleri, DALY'leri, yaşa göre standartlaştırılmış oranları, zamansal eğilimleri, ayrışma bileşenlerini, sosyoekonomik eşitsizlikleri ve öngörülen yükü niceltmekti; bireysel düzeyde nedensellik veya doğrudan müdahale etkileri çıkarmadan ortaya çıkmadan.

Bu iş akışı, birkaç tamamlayıcı analitik bileşeni tek bir tekrarlanabilir çerçevede entegre etmesi nedeniyle seçilmiştir. Yalnızca betimleyici GBD tahminleri veya tek eğilim metrikleri raporlayan çalışmalarla karşılaştırıldığında, bu protokol yük tahmini, EAPC, birleşik nokta regresyonu, ayrıştırma analizi, eşitsizlik değerlendirmesi ve BAPC projeksiyonunu birleştirerek kullanıcıların sadece yükün büyüklüğünü değil, aynı zamanda zamansal değişiklikleri, demografik etkenleri, sosyoekonomik gradyanları ve gelecek eğilimlerini de incelemelerini sağlar. Protokol, özellikle zaman, cinsiyet, yaş grupları, ülkeler, bölgeler veya SDI kategorileri arasında yük kalıplarını karşılaştırmak amacıyla GBD riskine atfedilebilir tahminlerin ikincil analizlerini yapan araştırmacılar için geçerlidir.

Protokol

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

Bu çalışma, kamuya açık ve kimliği silinmiş GBD 2021 nüfus düzeyi tahminlerini kullanmıştır. Bireysel düzeyde insan katılımcı verilerine erişilmedi. GBD 2021 çalışması, Washington Üniversitesi Kurumsal İnceleme Kurulu'ndan bilgilendirilmiş onay muafiyet aldı; bu nedenle, bu ikincil analiz için ek kurumsal etik onay gerekmemiştir.

NOT: Bu protokol, düşük fiziksel aktiviteye bağlı olan neoplazma11 için GBD 2021 tahminlerinin ikincil analizini yapmak için tekrarlanabilir bir iş akışını tanımlar. İş akışı veri çıkarma, değişken tanımı, yük tahmini, zamansal eğilim analizi, ayrıştırma analizi, eşitsizlik değerlendirmesi ve Bayes yaş-dönem kohort projeksiyonunu içerir. Sonuçlar, birincil nedensel ilişki kurmak yerine protokolün uygulanışını göstermek için sunulmaktadır. Analitik iş akışı altı ardışık adımdan oluşuyordu: GBD 2021 tahminlerinin çıkarılması, maruziyetin tanımı, hastalık sonuçları ve SDI katmanları, ölüm tahmini, DALY'ler, yaşa göre standartlaştırılmış ölüm oranı (ASMR) ve yaşa göre standartlaştırılmış DALY'ler oranı (ASDR), tahmini yıllık yüzde değişimi (EAPC) ve birleşim noktası regresyonu, ayrıştırma ve eşitsizlik analizleri kullanılarak zamansal eğilim analizi, ayrıca 2045'e kadar Bayes yaş dönemi kohort projeksiyonu. Her sonuç ve şekil, bu bağlantılı analitik adımlardan birinden oluşturulmuştur.

1. Veri kaynağı tanımlama ve erişim

  1. Küresel Hastalık Yükü (GBD) 2021 Sonuçlar Aracına erişin.
    1. Bir web tarayıcısı açın ve https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/'daki Küresel Hastalık Yükü Sonuçları Aracı'na gidin.
    2. Mevcut veri seti seçeneklerinden çalışma versiyonu olarak GBD 2021'i seçin.
    3. Neden hiyerarşisi menüsünden Risk Faktörlerini seçin.
  2. Hastalık sonuçlarını ve risk faktörlerini tanımlayın.
    1. Hastalık kategorisi olarak neoplazmaları seçin.
    2. Düşük fiziksel aktiviteyi risk faktörü olarak seçin.
    3. Sonuç ölçütü olarak Ölümler ve Engelliliğe Uygun Yaşam Yılları (DALY) seçilin.
  3. Nüfus, coğrafya ve zaman dilimini belirtin.
    1. Cinsiyete özgü analizler için her iki cinsiyeti, Erkek ve Kadın'ı ayrı ayrı seçin.
    2. Tüm mevcut yaş gruplarını seçin ≥25 yaş.
    3. Tüm 204 ülke ve bölgeyi seçin.
    4. Analiz dönemini 1990'dan 2021'e kadar ayarlayın.
  4. Yaşa göre standartlaştırılmış sonuç ölçümlerini çıkarın.
    1. GBD 2021 standart nüfusuyla yaş standartlaştırmasını etkinleştirin.
    2. Çıktı değişkenleri olarak yaşa göre standartlaştırılmış ölüm oranı (ASMR) ve yaşa göre standartlaştırılmış DALY oranı (ASDR ) seçin.
    3. Tüm çıkarılmış tahminler için %95 belirsizlik aralıklarını (UI) ekleyin.
    4. Çıkarılan verileri aşağı akış analizi için CSV formatında dışa aktarın.
    5. Tekrarlanabilirlik için aşağıdaki GBD Sonuç Aracı seçimlerini kullanın: çalışma versiyonu: GBD 2021; bağlam: Risk faktörleri; Risk: Düşük fiziksel aktivite; neden: Neoplazmalar; önlemler: Ölümler ve DALY'ler; metrikler: Sayı ve Oran; yaşlar: Yaşa göre standartlaştırılmış ve mevcut tüm 5 yaş grupları, ≥ 25 yaş arası; cinsiyetler: Her ikisi, erkek ve dişi; konumlar: Küresel, 21 GBD bölgesi, SDI bölgesi ve 204 ülke ve bölge; yıllar: 1990–2021.
    6. Her katman için ortalama tahmin, alt belirsizlik aralığı ve üst belirsizlik aralığı CSV formatında dışa aktarılır.
  5. Sosyodemografik indeks (SDI) ile tabakalanmış veriler elde edin.
    1. Sosyodemografik Indeks (SDI) ile stratifikasyonu etkinleştirin.
    2. Karşılaştırmalı analizler için SDI'ya özgü ASMR ve ASDR verilerini çıkarmak.
  6. Temel veri kaynaklarına erişin.
    1. GBD 2021 Veri Giriş Kaynakları Aracına https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021.
    2. Hayati kayıt sistemleri, nüfus anketleri, tıbbi kayıtlar ve hastalık kayıtları dahil olmak üzere birincil veri kaynaklarını tanımlayan kamuya açık belgeleri inceleyin.

2. Ana değişkenlerin tanımı ve sınıflandırma kriterleri

  1. Neoplazmaları tanımlayın.
    1. Neoplazmaları, 2021 Küresel Hastalık Yükü (GBD) neden hiyerarşisine göre kötü huylu tümörler olarak tanımlayın.
    2. Yalnızca genetik ve epigenetik düzensizlikten kaynaklanan kontrolsüz hücresel çoğalma ile karakterize edilen kötü hutlu neoplazmaları dahil edin.
    3. Tüm analizlerden iyi huylu neoplazmaları hariç tutun.
  2. Düşük fiziksel aktiviteyi tanımlayın.
    1. Fiziksel aktivite yoğunluğunu, metabolik görev eşdeğeri (MET) değerleri kullanılarak tanımlanır; burada 1 MET, dinlenme anında 3,5 mL O₂/kg/dakika oksijen tüketimine eşittir.
    2. Haftalık toplam MET-dakikaları kullanarak haftalık fiziksel aktivite seviyelerini hesaplayın.
    3. Fiziksel aktivite seviyelerini dört kategoriyeayırın 12,13:
      Haftada 600 MET-dakikadan az.
      Haftada 600 ila 3.999 MET-dakika.
      Haftada 4.000 ila 7.999 MET-dakika.
      Haftada 8.000 veya daha fazla MET-dakika.
    4. Düşük fiziksel aktiviteyi haftada 4.000 MET-dakikadan az olarak tanımlayın; bu, GBD 2021 risk atfıslama metodolojisiyle uyumludur.
      NOT: Bu sınır GBD 2021 risk attribution tanımından alınmış ve mevcut çalışmada de novo seçilmemiştir. GBD karşılaştırmalı risk değerlendirme çerçevesiyle tutarlılığı ve diğer GBD tabanlı tahminlerle karşılaştırılabilirliği korumak için kullanıldı.
  3. SDI'yi tanımlayın.
    1. SDI'yi 0'dan 1'e kadar değişen bileşik bir gösterge olarak tanımlayın.
    2. 25 yaşın altındaki bireylerde standart kişi başına gelir, eğitim düzeyi ve doğurganlık oranının geometrik ortalaması kullanılarak SDI hesaplanın.
    3. Ülkeleri ve bölgeleri beş SDI kategorisine ayırın: 14: Düşük, Düşük-Orta, Orta, Yüksek-Orta ve Yüksek.
    4. Ülkeleri SDI tabakalaşmasına göre 21 GBD bölgesinden birine atayın.
  4. Düşük fiziksel aktiviteye atfedilen neoplazmaları tanımlayın.
    1. GBD 2021 karşılaştırmalı risk değerlendirme çerçevesini kullanarak düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazmaları tespit edin.
      1. Bu çerçevede, düşük fiziksel aktiviteye atfedilen yükü operasyonel hale getirmek için maruziyet dağılımları, risk-sonuç göreli riskler ve teorik minimum risk maruziyet seviyesi birleştirilerek popülasyona atfedilebilir kesimleri tahmin edilir. Sonra, uygun neoplazma sonuçları için ölümlere ve DALY'lere uygulanır.
    2. Kolorektal kanser ve kadın meme kanseri, düşük fiziksel aktivite maruziyetine bağlı neoplazma sonuçları olarak dahil edilsin.
      NOT: Bu çalışmada, düşük fiziksel aktiviteye atfedilen neoplazmalar , GBD 2021 karşılaştırmalı risk değerlendirme çerçevesinde tanımlanan kolorektal kanser ve kadın meme kanserine atıfta bulunur, tüm kötü huylu tümörleri değil.

3. Düşük fiziksel aktiviteye bağlı olarak neoplazmaların küresel yükünün tahmini.

  1. Hastalık yükü göstergelerini çıkarın.
    1. Düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazmalar için ölüm ve engelliliğe göre ayarlanmış yaşam yılları (DALY) verileri, standart GBD karşılaştırmalı risk değerlendirme çerçevesine uygun olarak alınmıştır.
    2. GBD 2021 standart nüfusunu kullanarak 100.000 nüfus başına yaşa göre standartlaştırılmış ölüm oranları (ASMR) ve yaşa göre standartlaştırılmış DALY oranlarını (ASDR) çıkarmak.
    3. GBD 2021 metodolojisi tarafından sağlanan tüm çıkarılmış tahminler için %95 belirsizlik aralıklarını korun.
  2. Engelliliğe göre ayarlanmış yaşam yıllarını hesaplayın.
    1. Engelliliğe göre uyarlanmış yaşam yıllarını (DALY'leri), standart GBD tanımlarına uygun olarak kaybedilen yaşam yılları (YLL'ler) ve engellilikle yaşanan yılların (YLC'ler) toplamı olarak tanımlayın.
    2. YLL'leri, yaşa özgü ölümleri, GBD 2021 yaşam tablosunda belirtilen referans yaşam beklentisi ile çarparak hesaplayın.
    3. GBD metodolojisinde tanımlandığı gibi, olay vakalarını hastalığa özgü engellilik ağırlıkları ve hastalık süresiyle çarparak YLD'leri hesaplayın.
    4. Hesaplanan DALY değerlerinin GBD 2021 rapor edilen tahminlere karşılık geldiğini doğrulayın.

4. Zamansal eğilim analizi

  1. Tahmini yıllık yüzdedeğişimi 15,16.
    1. ASMR ve ASDR verilerini R yazılımına (sürüm 4.4.2) aktarın.
    2. Yaşa göre standartlaştırılmış oranlara doğal logaritmik dönüşüm uygulanır.
    3. Zamansal eğilimleri değerlendirmek için bağımsız değişken olarak takvim yılı ile doğrusal regresyon modelleri yerleştirilin, yerleşik epidemiyolojik eğilim analiz yöntemlerini izleyerek değerlendirin.
    4. Standart üstel dönüşüm kullanarak regresyon eğiminden tahmini yıllık yüzde değişimini (EAPC) hesaplayın.
    5. EAPC'nin %95 güven aralığının sıfırın üzerinde, altında mı yoksa içinde mi yoksa içerip içermediğine göre eğilimleri yükselen, azalan veya kararlı olarak sınıflandırın.
  2. Birleşme noktası regresyon analizi yapın.
    1. Birleşme Noktası Regresyon Programını açın (sürüm 5.3.0; Ulusal Kanser Enstitüsü).
    2. ASMR ve ASDR veri setlerini yazılıma aktarın.
    3. Trend analizi için Joinpoint metodolojikyönergeleri 17 ile uyumlu bir log-lineer regresyon modeli seçin.
    4. En az 0 ve en fazla 6 birleşme noktası belirtin.
    5. Optimal birleşme noktalarını belirlemek için ağırlıklı BIC optimizasyonu ile Veri Odaklı Bayes Bilgi Kriteri (BIC) yöntemini seçin.
      1. 1990'dan 2021'e kadar yıllık zaman serisinin uzunluğuna ve Birleşme Noktası Regresyon Programı'nın varsayılan önerilerine göre en fazla altı birleştirme noktasını seçin.
      2. Veri odaklı BIC ile nihai birleştirme noktası sayısını belirleyin.
    6. Analizi çalıştırarak yıllık yüzde değişimi (APC) ve ortalama yıllık yüzde değişimi (AAPC) %95 güven aralıklarıyla hesaplayın. Az veri veya istikrarsız yıllık tahminlere sahip katmanlar için, segmente özgü APC'ler temkinli yorumlandı ve uyarlanan eğilim ilgili belirsizlik aralıklarıyla desteklendikçe ve epidemiyolojik olarak makul olmadıkça vurgulanmadı.
    7. APC ve AAPC sonuçlarını aşağı akış analizi için ihraç edin.
      NOT: EAPC ve birleşme noktası regresyonu farklı amaçlar için kullanıldı. EAPC, 1990–2021 yılları arasındaki ortalama log-lineer eğilimin tek bir özet tahminini sunarken, birleşik nokta regresyonu, değişim hızının kaydığı takvim dönemlerini belirledi ve segmente özgü APC'leri tahmin etti. Bu nedenle, EAPC katmanlar arasında genel karşılaştırma için kullanılırken, zamansal dönüş desenlerini tanımlamak için birleşme noktası regresyonu kullanıldı.

5. Ayrıştırma analizi

  1. Ayrıştırma girdilerini hazırlayın.
    1. Ölüm ve DALY verilerini yaş grubu, takvim yılı ve coğrafi bölgeye göre katmanlaştırın.
    2. Katmanlı veri setlerini JD_GBDR yazılımına (sürüm 2.37.1) aktarın.
  2. Ayrıştırma analizi yapın.
    1. Belirlenen zaman noktaları arasındaki ölüm ve DALY'lerdeki değişiklikleri, yaşlanma, nüfus artışı ve epidemiyolojik değişim bileşenlerine göre yerleşik ayrıştırma yöntemleriyleayrıştırmak 18.
    2. Her bileşenin hastalık yükündeki genel değişikliklere katkısını nicelikle ölçemek.
      1. Yüzde katkılarını, yaşlanma, nüfus artışı ve epidemiyolojik değişimin iki zaman aralığı arasındaki ölüm veya DALY'deki net değişime orantılı katkısı olarak yorumlayın.
      2. %100'ün üzerinde veya olumsuz değerler, bir bileşenin yükü artırırken diğerinin dengelenmesi durumunda meydana gelebilir; bu değerleri doğrudan biyolojik etkiler yerine matematiksel ayrıştırma etkileri olarak yorumlayın.
    3. Küresel, SDI düzeyinde ve GBD bölgesel analizleri için ihracat ayrıştırma sonuçları.

6. Sağlık eşitsizliği analizi

  1. Eşitsizlik değerlendirmesi için veri hazırla.
    1. Tüm ülkeleri ve bölgeleri SDI değerlerine göre en düşükten en yükseğe doğru sıralayın.
    2. ASMR ve ASDR'yi R yazılımına (sürüm 4.4.2) aktarın.
  2. Eşitsizliğin eğim endeksini hesaplayın.
    1. Her ülkeye, SDI katmanları arasında kümülatif nüfus dağılımına göre göreceli bir sosyoekonomik sıralama atayın.
    2. ASMR veya ASDR'yi bağımlı değişken olarak ve göreceli SDI sıralamasını bağımsız değişken olarak gördüğünü ağırlıklı doğrusal regresyon modeli ile eşleştirin.
    3. Belirlenmiş eşitsizlik analiz metodolojisini izleyerek eşitsizlik eğim indeksi (SII), SDI gradyanının en yüksek ve en alt uçları arasındaki hastalık yükündeki mutlak fark olarak hesaplayın.
  3. Konsantrasyon indeksini hesaplayın.
    1. ASMR veya ASDR'nin kümülatif oranlarını, SDI ile sıralanan kümülatif popülasyon oranlarına karşı çizerek konsantrasyon eğrileri oluşturun.
    2. Konsantrasyon indeksi (CII) konsantrasyon eğrisi ile eşitlik çizgisi arasındaki alan için iki katı olarak hesaplanın.
    3. Sıfıra yakın CII değerlerini düşük eşitsizlik olarak yorumlayın ve −1 veya +1'e yaklaşan değerleri artan göreceli eşitsizlik olarak yorumlayın; bu, standart sağlık ekonomisi yöntemleriyleuyumludur 19.
  4. Eşitsizlik metrikleri için belirsizliği tahmin edin.
    1. SII için, ülke düzeyindeki nüfus ağırlıkları kullanılarak ağırlıklı regresyon modelinden %95 güven aralıkları türetilin.
    2. CII için, yenileme ile ilgili ülkeler ve bölgelerin bootstrap yeniden örneklenmesi kullanılarak %95 güven aralıklarını tahmin edin.
    3. Posterior çekilişler mevcut olduğunda, çekilişlerde SII ve CII hesaplamalarını tekrarlayın ve 2,5. ile 97.5. pertilleri belirsizlik aralıkları olarak bildirin.

7. Bayes yaş-dönem kohort modellemesi

  1. Projeksiyon için giriş verilerini hazırlayın.
    1. Yaşa özgü ölümleri, DALY'leri ve ilgili nüfus verilerini 1990'dan 2021'e kadar 5 yaş grubu ve takvim yılı olarak düzenleyin.
    2. Yaş grubu tanımlarının ve zaman aralıklarının tam gözlem süresi boyunca tutarlılığını sağlamak.
  2. Bayes yaş-dönem kohortmodeli 20 uygulanır.
    1. Yaşa özgü yük ve popülasyon veri setlerini Bayes yaş-dönem kohort modelleme çerçevesi kullanarak R'ye aktarın.
    2. Yaş, dönem ve kohort etkilerini yapılandırılmış rastgele etkiler olarak belirtin; ikinci dereceden rastgele yürüyüş öncelikleri bitişik yaş gruplarını, takvim dönemlerini ve doğum kohortlarını düzeltmek için kullanılır.
    3. Yaşa özgü oranların geriden tahminlerini oluşturun ve ardından GBD 2021 standart popülasyonu kullanılarak projeksiyon ASMR ve ASDR'yi hesaplayın.
    4. Model uyumunu, uyarlanan tahminleri tarihsel dönemde gözlemlenen tahminlerle karşılaştırarak değerlendirin.
    5. En son gözlemlenen yılları tutarak, modeli yeniden uyarlayarak ve tahmin edilen tahminleri gözlemlenen değerlerle karşılaştırarak iç doğrulama yapın.
  3. Gelecek projeksiyonları oluşturun.
    1. 2022'den 2045'e kadar düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazmalar için yaşa göre standartlaştırılmış ölüm oranları ve yaşa göre standartlaştırılmış DALY oranları tahmin edilmesi.
    2. Tüm öngörülen sonuçlar için posterior ortalama tahminleri ve buna karşılık gelen %95 belirsizlik aralıklarını çıkarın. Projeksiyon belirsizliğini arka yüzde 95 belirsizlik aralıkları kullanarak değerlendirin ve gözlemlenen dönemden daha uzak tahminleri giderek daha dikkatli yorumlayın.
    3. Görselleştirme ve raporlama için projeksiyon sonuçlarını dışa aktarın.

8. İstatistiksel analiz

  1. Genel istatistiksel analiz yapın.
    1. Tüm temizlenmiş veri setlerini R yazılımına (sürüm 4.4.2) aktarın.
    2. Tüm istatistiksel analizleri yapmak ve şekiller ile tablolar oluşturmak için R yazılımı kullanın.
    3. Tüm analizler için 0.05'in altında iki taraflı p-değeri olarak istatistiksel anlamlılık belirleyin.
  2. Özel GBD analizleri yapın.
    1. GBD formatlı veri setlerini JD_GBDR yazılımına (sürüm 2.37.1) aktarın.
    2. JD_GBDR yazılımını kullanarak hastalık yükü hesaplamaları, ayrıştırma analizleri ve GBD analitik geleneklerine göre standartlaştırılmış oran görselleştirmeleri yapın.
  3. Birleşme noktası regresyon analizi yapın.
    1. Ulusal Kanser Enstitüsü web sitesinden (https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/download) Birleşme Noktası Regresyon Programı (sürüm 5.3.0) indirin ve kurun.
    2. Yaşa göre standartlaştırılmış ölüm oranı ve yaşa göre standartlaştırılmış DALY'lerin oran veri setlerini Joinpoint yazılımına aktarın.
    3. Bir log-lineer regresyon modeli seçin ve Birleşme Noktası Regresyon Programı metodolojisini takip ederek zamansal eğilimleri değerlendirmek için birleşme noktası regresyon analizi yapın.
    4. Yıllık yüzde değişimi ve ortalama yıllık yüzde değişimi dahil olmak üzere ihracat eğilimi tahminleri, buna karşılık gelen %95 güven aralıkları içerir.
      NOT: Tüm analizler R yazılımı sürüm 4.4.2, Joinpoint Regression Program sürüm 5.3.0 ve JD_GBDR yazılım sürüm 2.37.1 kullanılarak gerçekleştirildi. Ana analitik ayarlar arasında log-lineer EAPC modelleri, veri odaklı Bayes Bilgi Kriteriyle seçilen 0–6 birleşme noktası ile birleşme noktası regresyonu, yaşlanma, nüfus artışı ve epidemiyolojik değişim bileşenlerine ayrıştırma, SII için ağırlıklı regresyon, CII belirsizliği için bootstrap yeniden örnekleme veya posterior çizimler ve 2045'e kadar Bayes yaş dönemi kohort projeksiyonu yer aldı.

Sonuçlar

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

Bu protokolün başarılı uygulanması, önceden tanımlanmış yerler, yıllar, cinsiyetler, yaş grupları, ölçütler ve metrikler arasında tam uyumlu GBD kaynaklı tahminler seti oluşturmalıdır. Beklenen çıktılar arasında yaşa göre standartlaştırılmış ve yaşa özgü yük tahminleri, %95 belirsizlik aralıkları, EAPC ve birleşme noktası eğilim tahminleri, ayrıştırma bileşenleri, SII ve CII eşitsizlik metrikleri ile arka belirsizlik aralıkları olan BAPC tabanlı projeksiyonlar yer almaktadır. Eksik katmanlar, tutarsız yaş veya konum etiketleri, veri temizliğinden sonra GBD tarafından bildirilen tahminlerin tekrarlanamaması, seyrek katmanlarda kararsız birleşme noktası modelleri veya inanılmaz derecede dar projeksiyon aralıkları gibi eksik bir uygulama ile gösterilir.

LPA'ya atfedilen küresel neoplazma yükü
2021 yılında, LPA'ya atfedilen neoplazmalar, küresel olarak 87.440 ölüme (%95 UI: 48.636–125.811) sebep oldu; bu, 1990 başlangıç seviyesine (44.675; %95 kullanıcı yüzeyi: 24.963–64.997) göre %95,73 artış anlamına geliyor (Tablo 1, Ek Tablo 1). Nüfus yaş yapısındaki farklara göre ayarlama yapıldıktan sonra, ASMR 1990 ile 2021 arasında 100.000 kişide 1,32'den (%95 UI: 0,75–1,92) 1,06'ya (%95 UI: 0,59–1,52) düştü. Mutlak ölümlerin eşzamanlı artışı ve ASMR'deki azalma, nüfus artışı ve yaşlanmanın toplam ölüm sayısını artırdığını, yaş standartlaştırılmış ölüm oranının ise zamanla azaldığını göstermektedir. Bu anlamlı azalma, -0,79 EAPC (%95 GA: -0,83 ila -0,75) ve AAPC -0,70 (%95 GA: -0,73 ila -0,68) ile doğrulandı (Tablo 1, Ek Tablo 2). Birleşme noktası regresyon modellemesi, segmentli doğrusal regresyon analiziyle ASMR yörüngelerinde beş zamansal dönüş noktası (1994, 2004, 2007, 2014 ve 2018) tespit etti (Şekil 1, Ek Tablo 2).

Benzer şekilde, LPA'ya atfedilen neoplazmalarla ilişkili DALY'ler yaklaşık %84,79 arttı; 1990'daki 944.286'dan (%95 UI: 505.737–1.389.544) 2021'de 1.744.944'e (%95 UI: 908.799–2.545.345) yükseldi (Tablo 2, Ek Tablo 1). Artan mutlak yüklere rağmen, ASDR 1990–2021 yılları arasında 100.000 kişide 25,16'dan (%95 kullanıcı yüzeyi: 13,67–37,09) 20,50'ye (%95 kullanıcı yetkisi: 10,73–29,89) düştü ve bu da %18,51 azalma anlamına geliyor (%95 kullanıcı arayüzü: -26,10 ile -10,09). Bu seküler zayıflama, anlamlı zamansal eğilimlerle paraleşiyordu (EAPC: -0.76, %95 GA: -0.82 ile -0.70; AAPC: -0.68, %95 GA: -0.72 ila -0.64) (Tablo 2, Ek Tablo 2). Birleşme noktası regresyonu, 1994, 2004, 2007, 2014 ve 2018 yıllarındaki eğilim dönüş noktalarını doğruladı (Şekil 1, Ek Tablo 2).

2021 yılında, LPA ölümlerine bağlı neoplazmaların başlıca katkısı CRC'yi oluşturdu ve 100.000 nüfusa 0,87 (%95 UI: 0,55–1,19) ASMR gösterdi; oysa kadın BC 100.000 kişi başına nispeten daha düşük ASMR olarak 0,19 (%95 UI: 0,04–0,34) gösterdi. 1990'dan 2021'e kadar tüm neoplazma alt tipleri azalan ölüm eğilimleri gösterdi; bunlar, CRC için EAPC oranı -0,82 (%95 GA: -0,86 ila -0,78) ve AAPC olarak -0,72 (%95 GA: -0,74 ila -0,70) ile karakterize edildi; buna karşılık gelen değerler -0,66 (%95 GA: -0,72 ile -0,61) ve BC için -0,56 (%95 GA: -0,58 ila -0,55) olarak tanımlandı. ASDR'deki bu zamansal desenler, tüm hastalık alt tiplerindeki ASMR yörüngeleriyle paralellik gösteriyordu ve CRC en belirgin azalmaları gösterdi (ASDR düşüşü: %20,34, %95 kullanıcı yüzeyi: -27,99 ila -10,82) (Tablo 1, Tablo 2, Ek Tablo 3, Ek Şekil 1). Okunabilirliği artırmak için ana metin küresel, cinsiyete özgü ve SDI ile katmanlanmış bulgulara odaklanırken, ek materyallerde ayrıntılı ülke ve bölge düzeyinde tahminler rapor edilmiştir.

LPA'ya atfedilen küresel neoplazma yükü: Cinsiyet-yaş tabakalaşması
LPA'ya bağlı olan küresel hastalık yükü, başlangıçta tırmanıp ardından kademeli azalmaya yol açan karakteristik bir tek modlu yaş dağılımı gösterdi ve bu da kadınları orantısız şekilde etkiledi. 2021'de ölüm oranları her iki cinsiyette de 80-84 yıl arasında zirve yaparken, DALY'ler daha erken zirveye ulaşarak 70–74 yaşına ulaştı. ASMR ve ASDR, yaş ilerledikçe ilerleyici bir yükselme gösterdi ve yaşlı popülasyonlarda maksimum seviyelere ulaştı. Özellikle, yaşa bağlı artışların yavaşlaması ve mutlak azalmalar yaşlı erkeklerle sınırlıydı. Kadınlar, tüm yaş katmanlarında yüksek oranlar sürdürdü ve epidemiyolojik kalıplar 1990 gözlemleriyle uyumluydu (Şekil 2, Ek Tablo 4, Ek Tablo 5, Ek Şekil 2).

LPA'ya atfedilen neoplazmalar, 1990-2021 yılları arasında küresel ölüm oranı ve DALY yükü artışı göstermiştir. Erkeklerde orantılı artışlar daha yüksek oldu [ölüm: %131,61 (%95 UI:94,52–176,46); DALY'ler: %114,23 (%95 UI:79,34–157,63)] karşılaştırıldığında kadınların belirgin mutlak yük artışı: ölüm oranı 31.792'den (%95 UI: 16.647–46.903) 57.602'ye (%95 UI: 29.060–85.197) (+81,18%), DALY'ler 676.178'den (%95 kullanıcı güvü: 336.046–992.525) 1.170.572'ye (%95 UI: 555.314–1.756.518) (+73,12%) yükseldi. Kadınlar, çalışma dönemi boyunca erkeklere göre orantısız şekilde daha yüksek hastalık yükü göstermiştir (Tablo 1, Tablo 2, Ek Tablo 1 ve Ek Şekil 3). Bu cinsiyet farkı, GBD sonuç tanımı ışığında yorumlanmalıdır; çünkü kadın meme kanseri, düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazmalar arasında yer alırken, erkek meme kanseri dahil değildir. Bu nedenle, daha yüksek kadın yükü, hastalık bileşiminin yanı sıra maruz kalma, hassasiyet veya sağlık hizmetlerine erişimdeki potansiyel cinsiyete özgü farklılıkların yanı sıra kısmen yansıtılır. Ancak, LPA'ya atfedilen neoplazmalar için ASR'ler cinsiyet-dimorfik azalmalar göstermiştir: ASMR: Erkekler: 0,92 (%95 UI: 0,57–1,30) ile 0,84 (%95 UI: 0,52–1,19) /100.000 [EAPC -0,32 (%95 GA: -0,36 ila -0,28)]; Kadınlar: 1,61 (%95 kullanıcı yüzeyi: 0,85–2,38) ile 1,24 (%95 kullanıcı yüzeyi: 0,62–1,83)/100.000 [EAPC: -0,96 (%95 GA: -1,00 ila -0,91))]]. ASDR: Erkekler: 16.57 (%95 kullanıcı yüzeyi: 10.18–22.94) ile 15.03 (%95 kullanıcı deresi: 9.21–20.93)/100.000 [EAPC -0.37 (%95 GA: -0.43 ila -0.32)]; Kadınlar: 32,38 (%95 kullanıcı yönümü: 16,26–47,60) ile 25,46 (%95 kullanıcı yönümü: 12,04–38,21)/100.000 [EAPC -0,89 (%95 GA: -0,95 ila -0,83)]. AAPC bu cinsel dimorfizmi doğruladı: ASMR: erkekler -0.29 (%95 GA: -0.31 ila -0.26), kadınlar -0.85 (%95 GA: -0.87 ila -0.83); ASDR: erkekler -0,31 (%95 GA: -0,35 ila -0,29), kadınlar -0,78 (%95 GA: -0,79 ila -0,76) (Tablo 1, Tablo 2, Şekil 1, Şekil 3, Ek Tablo 2).

LPA'ya atfedilen küresel neoplazma yükü: Sosyodemografik ayrıştırma analizi
LPA'ya atfedilen neoplazmalarda önemli sosyoekonomik farklılıklar görüldü: 2021 yılında ASMR, 0,41 (%95 UI: 0,20–0,61) ile 1,35 (%95 UI: 0,75–1,95)/100,000 (3,3 kat artış; düşükten yüksek SDI) ilerleyici bir gradyan gösterdi; bu oran ASDR'nin 8,83'ten (%95 UI: 4,16–13,49) 26,52'ye (%95 UI: 14,13–38,73)/100.000'e (3,0 kat) yükselmesiyle paralel oldu. 1990–2021 yılları arasında, küresel oranlar genel olarak azalırken [ASMR EAPC: -0.79(%95 GA: -0.83'e -0.75), ASDR EAPC: -0.76(%95 GA: -0.82'ye -0.70)], SDI beşliler arasında anlamlı heterojenlik ortaya çıktı: Yüksek SDI bölgelerde önemli azalma gösterdi [ASMR EAPC -1.42 (%95 GA:-1.48 ila -1.36); ASDR EAPC -1.40 (%95 GÜ:-1.47 ila -1.33)] alt-orta-SDI'de artan yüklerle karşılaştırıldığında [ASMR EAPC 0.86 (%95 CI:0.81–0.91); ASDR EAPC 0.77 (%95 GA:0.73–0.81)] (Tablo 1, Tablo 2, Şekil 3).

1990 ile 2021 yılları arasında, SDI 21 GBD bölgesinde ASMR (ρ = 0.7560, p < 0.001) ve ASDR (ρ = 0.7364, p < 0.001) ile anlamlı pozitif korelasyonlar gösterdi; oranlar SDI≈0.8'e kadar arttı, ardından daha yüksek seviyelerde azalmaya başladı (Şekil 4). 2021 yılında, bu korelasyonlar ASMR (ρ = 0.6724, p < 0.001) ve ASDR (ρ = 0.5938, p < 0.001) için 204 ülke/bölgede devam etti ve GBD bölgesel kalıplarını yansıttı. Barbados, Birleşik Krallık, Amerikan Samoası ve Mikronezya (Federatif Devletler) ASMR/ASDR değerlerinin SDI tahminlerini önemli ölçüde aştığını gösterdi (Şekil 5).

LPA'ya atfedilen neoplazma yükündeki coğrafi farklılıklar
2021 yılında, LPA'ya atfedilen neoplazmalar belirgin bölgesel yükler gösterdi: en düşük Güney Asya'da (ASMR 0.42/100.000; ASDR 9,05/100.000), Doğu Sahra Altı Afrika (0,42; 8,95) ve Orta Asya (0,48; 9,94) ile en yüksek Avustralasya (1,69; 34,88) ve Orta Avrupa (1,75; 32,89) bölgelerinde bulunuyor. Doğu Asya, 19.608 ölüm (%95 UI: 11.453–29.247) ve 396.653 DALY (%95 UI: 224.218–604.269) ile en büyük küresel yükü taşıdı. 1990 ile 2021 yılları arasında, Güney Sahra Altı Afrika ve Orta Latin Amerika, bu malignite için en belirgin ASMR/ASDR artışlarını göstermiştir (Tablo 1, Tablo 2). Bölgesel ve ulusal karşılaştırmalar tanımlayıcı olarak yorumlandı, çünkü GBD tahminleri, temel verilerin erişilebilirliği ve kalitesine bağlı olarak ayarlar arasında hassasiyet açısından farklılık gösterebilir.

Bu bölgesel perspektifi tamamlayıcı olarak, ulusal düzeyde analiz hastalık yükü eşitsizliklerini daha da niceleştirdi: En yüksek ASMR Monako'da [2,47 (%95 UI: 1,24–3,88)], Birleşik Krallık'ta [2,69 (%95 UI:1,50–3,82)] ve Barbados'ta [3,16 (%95 UI: 1,54–4,92)]'de gerçekleşti; en yüksek ASDR ise Mikronezya'da [61,31 (%95 UI: 27,37–98,65)], Amerikan Samoa'sında [62,28 (%95 UI: 28,75–101,61)] ve Barbados'ta [66,62 (%95 UI:31,56–104,95)]'da ortaya çıktı. Buna karşılık, en düşük ASMR Tanzanya'da [0,16 (%95 UI:0,06-–.30)], Malavi'de [0,19 (%95 UI: 0,08–0,33)] ve Özbekistan'da [0,19 (%95 UI: 0,08–0,32)]'de karakterize edilmiştir; buna karşılık olarak düşük ASDR Tanzanya'da [3,36 (%95 UI:1,22–6,12)], Benin'de [3,97 (%95 UI: 1,58–7,12)] ve Malavi'de [4,25 (%95 UI:1,60–7,64)]] bulunmuştur. Özellikle, Çin 18.624 ölüm (%95 UI: 10.849–27.939) ve 375.360 DALY (%95 UI: 211.389–574.711) ile en yüksek küresel yükü taşıdı. 1990 ve 2021 yıllarında Avusturya, San Marino ve Belçika her iki metrikte de önemli azalmalar elde ederken, Cabo Verde, Lesotho ve Honduras belirgin ASMR artışları gösterdi; Lesotho, Mauritius ve El Salvador ise önemli ASDR yükselmeleri gösterdi (Şekil 6, Ek Tablo 6, Ek Tablo 7, Ek Şekil 4). Aşırı ASMR veya ASDR değerlerine sahip ülkeler ve bölgeler ağırlık dağılımını tanımlamak için vurgulandı, ancak bu tahminler, özellikle küçük popülasyonlarda veya geniş belirsizlik aralıklarına sahip ortamlarda temkinli yorumlanmalıdır.

Ayrıştırma analizi
Ayrıştırma analizi (yaşlanma/nüfus/epidemiyolojik değişim), küresel 5-SDI ve 21-GBD bölgelerinde ölüm oranı ve DALY varyasyonlarını nicelikle gösterdi (Şekil 7, Ek Tablo 8). Parçalanma yüzdeleri, yükteki net değişime göre hesaplandığından, karşıt bileşenler birbirini dengelediğinde çok büyük pozitif veya negatif değerler ortaya çıkabilir. Bu değerler, her bileşenin göreceli matematiksel katkısını gösterir ve biyolojik etki büyüklükleri olarak yorumlanmamalıdır.

Küresel olarak, LPA ölümlülüğüne ve DALY'lere bağlı olan neoplazmalar öncelikle nüfus (ölüm: %88,44, DALY'ler: %131,53) tarafından yönlendirilmiş, ardından yaşlanma (%46,63; -%79,71) ve epidemiyolojik değişim (%35,07; %48,19) gelmiştir; bu da nüfusun zararlı küresel etkisini göstermektedir.

SDI bölge düzeyinde, nüfus hem ölüm oranı hem de DALY'ler üzerinde tutarlı bir şekilde olumsuz etkiler göstermiştir. Buna karşılık, yaşlanma tüm SDI bölgelerinde ölüm oranında olumsuz etkiler göstermiş ancak DALY'ler üzerinde olumlu etkiler göstermiştir; epidemiyolojik değişiklikler ise orta SDI ve alt bölgelerde olumsuz etkiler göstermiştir. Özellikle, yüksek SDI bölgeleri üç demografik belirleyicinin de en belirgin etkilerini göstermiştir: Yaşlanma (%48,02 ölüm değişimi, -%104,89 DALY varyasyonu), Nüfus (%175,03, %300,33) ve Epidemiyolojik Değişim (-123,04%, -%95,44). Ölüm oranı açısından, yaşlanma düşük SDI bölgelerinde en az olumsuz etki gösterdi (%28,08). Nüfus ise alt-orta SDI bölgelerinde (%50,27) minimum zararlı etki gösterdi, epidemiyolojik değişim ise yüksek SDI bölgelerinde maksimum fayda gösterdi (-123,04%). DALY'ler için Yaşlanma, yüksek SDI bölgelerinde (-%104,89) önemli olumlu etkiler gösterirken, aşağı-orta SDI bölgeleri nüfusun en zayıf olumsuz etkisini yaşadı (%64,39) ancak epidemiyolojik değişimin en belirgin olumsuz etkilerini (%46,31) yaşadı.

21 GBD bölgesinde, yaşlanma (%75,74), Nüfus (%389,67) ve epidemiyolojik değişim (-%298,99) en önemli ölüm katkılarını Avustralasya ve Batı Avrupa'da göstermiş, Orta Avrupa, Orta Latin Amerika ve Okyanusya'da ise sırasıyla -9,04, %42 ve -%3,06 ile minimum ölüm etkileri göstermiştir. Şaşırtıcı bir şekilde, Batı Avrupa yaşlanma (-1036,4%), nüfus (%1987,98) ve epidemiyolojik değişim (-%851,58) gibi aşırı DALY varyasyonları göstermişken, Güneydoğu Asya (%0,7), Orta Latin Amerika (%47,99) ve Okyanusya (%4,83) bu belirleyicilerden en zayıf DALY etkilerini göstermiştir.

Sağlık eşitsizliği analizi
Sağlık eşitsizliği metrikleri, SDI bölgeleri arasında LPA yüküne bağlı olan neoplazmalarda kalıcı farklılıklar ortaya koydu: 1990 ile 2021 arasında ASMR için SII 1,45'ten (%95 GA: 1,24–1,66) 1,11'e (%95 GA: 0,95–1,26) düştü, CII ise 0,30'dan (%95 GA: 0,26–0,34) 0,20'ye (%95 GA: 0,17–0,24) düştü. İlgili ASDR eğilimleri SII azalması (28,52 [%95 GA: 24,21–32,83] ile 20,02 [%95 GA: 16,62–23,41]) ve CII düşüşü (0,27 [%95 GA: 0,23–0,31] ile 0,17 [%95 GA: 0,13–0,21]) arasında göstererek, hem mutlak (SII) hem de göreceli (CII) eşitsizlik metriklerinde önemli iyileşmeler gösterdi (Şekil 8, Ek Tablo 9).

LPA'ya atfedilen küresel neoplazma yüklemesi: Bayes yaş-dönem-kohort modelleme analizi (2022–2045)
BAPC modellemeleri, 2045 yılına kadar LPA yüklerine bağlı olarak küresel olarak kademeli bir azalma öngörüyor: ASMR 1,34'ten (%95 UI: 1,33–1,35) 0,95'e (%95 UI: 0,88–1,03)/100.000'e ve ASDR'nin 25,36'dan (%95 UI: 25,30–25,41) 18,86'ya (%95 UI: 16,99–20,72)/100.000'e düşeceğini öngörüyor. Cinsiyete özgü analiz, kadınların daha yüksek yük taşımasında kalıcı farklılıklar olduğunu ortaya koyuyor - erkek ASMR'si 100.000 kişiye 0,14 azalıyor [son 0,79 (%95 kullanıcı yüzeyi: 0,71–0,88)] ve daha yüksek kadın azalması (0,54/100.000) ancak daha yüksek nihai oran [1,09 (%95 kullanıcı yüzeyi: 1,00–1,18)]. Benzer şekilde, tahmin edilen ASDR, 100.000 erkek başına 14,22'ye ulaşırken, 100.000 kadın için 23,28'e ulaşır (Şekil 9, Ek Tablo 10). Gözlemlenen dönemin ötesindeki projeksiyonlar tarihsel eğilim kararlılığı ve model varsayımlarına bağlı olduğundan, 2045 tahminleri kesin tahminler yerine model tabanlı projeksiyonlar olarak yorumlanmalıdır.

figure-results-1
Şekil 1: 1990'dan 2021'e kadar düşük fiziksel aktiviteye atfedilen neoplazmalar için ASMR ve ASDR'nin birleşme noktası regresyonu, cinsiyete göre katmanlanmış. (A) ASMR ve (B) ASDR. Noktalar gözlemlenen yıllık tahminleri, uydurulan çizgiler segmentli log-lineer eğilimleri, dikey işaretleyiciler ise tespit edilen birleşme noktalarını gösterir. Segmente özgü APC'ler ve AAPC'ler Ek Tablo 2'de sunulmaktadır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-2
Şekil 2: 2021 yılında düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazmalar için yaşa özgü ölümler ve DALY'ler, cinsiyete göre katmanlanmıştır. (A) Ölümler ve (B) DALY çubukları mutlak sayılar, çizgiler yaşa özgü oranları gösterir ve hata çubukları veya gölgeli bantlar %95 belirsizlik aralıklarını gösterir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-3
Şekil 3: Küresel olarak ve SDI beşli beşlik arasında düşük fiziksel aktiviteye atfedilen neoplazmalar için ASMR ve ASDR'de zamansal eğilimler, 1990–2021. (A–F) ASMR ve (G–L) ASDR. (A,G) Küresel, (B,H) Yüksek SDI, (C,I) Yüksek-Orta SDI, (D,J) Orta SDI, (E,K) Düşük-Orta SDI, (F,L) Düşük SDI. Ayrıntılı sayısal tahminler Tablo 1, Tablo 2 ve Ek Tablo 2'de sunulmaktadır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-4
Şekil 4: 1990'dan 2021'e kadar 21 GBD bölgesinde SDI'nın düşük fiziksel aktivitesine atfedilen neoplazmalar için ASMR ve ASDR. (A) ASMR ve (B) ASDR. Uyumlu eğri, SDI ile yük arasındaki genel ilişkiyi gösterir. Uyarlanan eğrinin üzerindeki veya altındaki bölgeler, benzer SDI seviyesinde beklenenden yüksek veya daha düşük oranlar gözlemlemiştir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-5
Şekil 5: 2021 yılında 2021 yılında SDI'nın düşük fiziksel aktiviteye bağlandığı neoplazmalar için ASMR ve ASDR. (A) ASMR ve (B) ASDR. Uyumlu SDI eğrisinin üstünde veya altında olan ülkeler, benzer SDI seviyesinde beklenenden yüksek veya daha düşük oranlar gözlemlemiştir. Bu sapmalar, maruz kalmak dağılımı, popülasyon yapısı, kanser tespiti, kayıt kayıt tamlığı veya modellenmiş tahminlerdeki belirsizlik anlamına gelebilir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-6
Şekil 6: 2021'de düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazmalar için ülke düzeyinde ASMR ve ASDR. (A) ASMR ve (B) ASDR. Renk kategorileri, 100.000 nüfus başına puan tahminlerini temsil eder. Küçük nüfusa veya geniş belirsizlik aralıklarına sahip ülkeler veya bölgeler için yapılan tahminler temkinli yorumlanmalıdır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-7
Şekil 7: Düşük fiziksel aktiviteye bağlı ölüm ve DALY'lerdeki değişikliklerin yaşlanma, nüfus artışı ve epidemiyolojik değişim bileşenlerine ayrılması. (A) Ölümler ve (B) DALY'ler. Pozitif değerler, yükü artıran bileşenleri, negatif değerler ise yük büyümesini dengeleyen bileşenleri gösterir. Yüzde 100'ü aşabilir veya bileşenler zıt yönlerde hareket ettiğinde negatif olabilir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-8
Şekil 8: Düşük fiziksel aktiviteye bağlanan neoplazmaların sağlık eşitsizliği analizi. (A–D) Toplam ölüm oranı ve DALY'ler. SDI, SDI dağılımının en yüksek ve alt uçları arasındaki mutlak yük farkını temsil ederken, Konsantrasyon Endeksi ise SDI dereceli nüfus genelinde göreli eşitsizliği temsil eder. Sıfıra yakın değerler daha düşük eşitsizliği gösterir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-9
Şekil 9: 2022-2045 yılları arasında düşük fiziksel aktiviteye bağlanan neoplazmalar için ASMR ve ASDR'nin yaş dönemi kohort projeksiyonları. (A–F) Düz çizgiler arka ortalama tahminleri, gölgeli alanlar ise %95 belirsizlik aralıklarını gösterir. Projeksiyonlar, tarihsel eğilimler ve model varsayımlarına bağlı model tabanlı tahminler olarak yorumlanmalıdır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

199020211990-2021
Ölüm vakaları100.000 kişiye ASRÖlüm vakaları100.000 kişiye ASRASR'lerde PC (%)ASMR'nin EAPC'si
Sayı (%95 kullanıcı arayüzü)ASMR (%95 kullanıcı arayüzü)Sayı (%95 kullanıcı arayüzü)ASMR (%95 kullanıcı arayüzü)(%95 kullanıcı arayüzü)(%95 GÜ)
Küresel44.674.70 (24.963.44'ten 64.996,55'e kadar)1.32(0.75 - 1.92)87.440.12 (48.636.46'dan 125.810.50'ye kadar)1.06(0.59 ila 1.52)-19.72(-27.11'den -11.38'e)-0.79(-0.83 ile -0.75)
Cinsellik
Erkek12.882.94(7.911.97'den 17.917.59'a kadar)0.92(0.57 - 1.30)29.838.39 (18.371.98'den 42.033,66'ya)0.84(0.52'den 1.19'a kadar)-8.61(-23.80'den 9.61'e kadar)-0.32(-0.36'dan -0.28'e kadar)
Kadın31.791.77(16.646.68'den 46.902,98'e kadar)1.61(0.85 - 2.38)57.601.73 (29.060.33'e 85.196,67)1.24(0.62 ila 1.83)-23.17(-31.34'e -14.61'e)-0.96(-1.00 ile -0.91)
SDI
Düşük SDI702.55(360.97'den 1.079.18'e kadar)0.36(0.19 ile 0.55)1.755.02(845.64'den 2.662,49'a kadar)0.41(0.20 ile 0.61)11.58(-7.78'den 39.82'ye kadar)0.36(0.24 ile 0.49)
Alt-orta SDI2.326.69(1.203.88'den 3.443,41'e kadar)0.44(0.24 ile 0.65)7.394.12 (3.580.19'dan 10.989,26'ya kadar)0.57(0.28 ila 0.84)29.63(9.70 - 53.53)0.86(0.81 ile 0.91)
Orta SDI7.125.05(3.839.38'den 10.401.70'e kadar)0.84(0.46 ila 1.23)21.815.22(12.091.00'dan 31.568,52'ye kadar)0.89(0.50 - 1.28)5.81(-10.55 - 25.55)0.06(0.01 ile 0.11)
Yüksek-orta SDI11.715.52(6.575.68'den 16.808,12'ye kadar)1.34(0.76 - 1.90)24.257.36 (13.536.14'e 34.810.76)1.24(0.70 ila 1.78)-7.34(-20.01'den 6.36'ya)-0.30(-0.36 ile -0.23)
Yüksek SDI22.740.72(12.713.50'den 33.355.57'ye kadar)2.03(1.14'ten 3.00'a kadar)32.101.73(17.720.24'e 46.072,78'e kadar)1.35(0.75 - 1.95)-33.53(-40.64 - -26.20)-1.42(-1.48'den -1.36'ya)
GBD bölgesi
And Dağları Latin Amerikası94.66(46.63 ile 144.02)0.52(0.26 ile 0.79)334.93(165.85'ten 522.17'ye kadar)0.59(0.29 ile 0.92)14.07(-17.75'e 60.72'ye kadar)0.42(0.31 ila 0.53)
Australasia622.72(330.83 ile 894.24)2.70(1.44 - 3.87)985.92(553.20'den 1.451.29'a kadar)1.69(0.95 - 2.49)-37.32(-48.68 - -23.42)-1.62(-1.70 - -1.55)
Karayipler307.15(157.94'ten 442.19'a)1.27(0.66 ila 1.84)718.83(375.11'den 1.074.48'e kadar)1.33(0.69 ila 1.98)4.11(-14.10'dan 25.40'a kadar)0.21(0.16 ile 0.25)
Orta Asya255.09(121.93'ten 379.62'ye kadar)0.58(0.28 ile 0.86)338.66(168.31'den 509.00'a kadar)0.48(0.24 ile 0.72)-17.80(-31.97'den -1.09'a kadar)-0.08(-0.26'dan 0.10'a kadar)
Orta Avrupa2.266.85(1.272.80'den 3.271.41'e kadar)1.62(0.91 - 2.32)4.170.99(2.237.91'den 6.015.29'a kadar)1.75(0.93 - 2.53)7.93(-7.79 - 24.67)0.09(-0.03 ile 0.21)
Orta Latin Amerika384.26(183.94'ten 573.19'a kadar)0.52(0.25 ile 0.77)1.556.11 (800.47'den 2.334,25'e kadar)0.64(0.33 ile 0.95)23.59(2.30'dan 50.21'e kadar)0.71(0.48 - 0.93)
Orta Sahra Altı Afrika83.65(40.22 ile 132.35)0.48(0.24 ile 0.75)236.51(100.45'ten 393.49'a)0.55(0.25 ila 0.91)14.74(-21.74 - 63.78)0.46(0.29 ile 0.62)
Doğu Asya6.768.09(3.653.81'den 10.056.11'e kadar)1.03(0.57 ila 1.53)19.607.89(11.453.34'e 2.9247,43)0.98(0.57 ila 1.45)-4.73(-32.51'den 33.60'a kadar)-0.29(-0.36 ile -0.21)
Doğu Avrupa2.802.45 (1.497.00'dan 3.941,72'ye kadar)1.05(0.57 ila 1.47)4.428.85 (2.320.28'den 6.600,14'e kadar)1.21(0.63 - 1.80)15.79(-8.61 - 44.43)0.36(0.26 ila 0.47)
Doğu Sahra Altı Afrika225.93(105.51'den 360.94'e)0.35(0.17 ila 0.55)588.90(269.23'ten 909.90'a)0.42(0.19 ile 0.65)19.13(-7.33'e 59.92'ye kadar)0.53(0.40 ile 0.65)
Yüksek gelirli Asya Pasifik2.898.71 (1.630.17'den 4.145.85'e kadar)1.52(0.86 - 2.19)7.306.42 (4.018.91'den 10.907.07'ye kadar)1.31(0.71 - 1.90)-14.02(-33.96'dan 15.28'e)-0.55(-0.60'dan -0.50'ye kadar)
Yüksek gelirli Kuzey Amerika5.859.88 (2.968.16'dan 9.058.79'a kadar)1.59(0.80 - 2.47)7.243.90 (3.643.52'den 10.755.63'e kadar)1.03(0.52 ila 1.53)-34.95(-51.35'e -13.14'e kadar)-1.52(-1.62'den -1.41'e kadar)
Kuzey Afrika ve Orta Doğu1.271.47(733.69'dan 1.840,36'ya kadar)0.88(0.51'den 1.25'e kadar)3936.12(2155.17'den 5755.13'e kadar)0.98(0.56 ile 1.43)11.42(-5.74 - 33.24)0.67(0.50 ile 0.84)
Okyanusya18.63(7.98 - 30.63)0.67(0.31 - 1.07)47.63(18.61 - 78.91)0.63(0.26 ile 1.03)-5.55(-23.06'dan 16.71'e kadar)-0.20(-0.29'dan -0.12'ye)
Güney Asya1.737.90(882.29'dan 2.628,84'e kadar)0.35(0.18 ile 0.53)5.543.21 (2.719.11 ile 8.491.21)0.42(0.21 ile 0.64)20.20(-6.28 - 49.97)0.44(0.32 ila 0.56)
Güney Latin Amerika1.913.00 (997.87'den 2.899,66'ya)0.87(0.46 ila 1.32)6.763.64 (3.374.55'ten 10.004.93'e kadar)1.16(0.59 ila 1.69)33.53(6.63 - 63.18)0.85(0.76 ile 0.94)
Güney Sahra Altı Afrika464.42(233.50 ile 723.20)1.08(0.56 ila 1.67)860.59(417.20'den 1.323.57'ye kadar)0.95(0.46 ile 1.46)-12.08(-37.87'den 27.28'e)-0.21(-0.35 ile -0.07)
Güneydoğu Asya267.72(130.05 ile 417.79)1.14 (0.56 ila 1.76)753.71(364.83'ten 1.110.43'e kadar)1.53(0.77 ila 2.26)34.50(5.96 ila 67.10)1.00(0.79'dan 1.21'e kadar)
Tropikal Latin Amerika868.79(440.43'ten 1.265.92'ye kadar)1.12(0.57 ila 1.63)3.270.12 (1.677.67'den 4.855,25'e kadar)1.31(0.68 ila 1.94)16.96(-6.80 - 49.74)0.56(0.49 ile 0.63)
Batı Avrupa15.255.70(8.488.72'den 22.265,38'e kadar)2.52(1.39 ila 3.69)17.835.97 (9.801.50'den 25.806.91'e kadar)1.59(0.87 - 2.32)-36.81(-43.81'den -29.62'ye kadar)-1.56(-1.61'den -1.50'ye kadar)
Batı Sahra Altı Afrika307.64(131.59'dan 478.58'e kadar)0.40(0.18 ile 0.62)911.22(348.96'dan 1.466.65'e kadar)0.53(0.22 ila 0.84)32.49(3.30 ila 74.66)1.05(0.94 ile 1.16)
Neoplazma alt kategorileri
Meme kanseri8.177.91 (1.662.64'ten 1.4354,52'ye kadar)0.23(0.05 ile 0.40)15.964.16(3.230.21'den 28.326,21'e kadar)0.19(0.04 ila 0.34)-15.99(-22.39'dan -9.41'e)-0.66(-0.72 ile -0.61)
Kolon ve rektum kanseri3.6496.79(23.150.55'e 5.0771,76)1.09(0.70 - 1.53)71.475.96(44.830.06'dan 98.195.49'a kadar)0.87(0.55 ila 1.19)-20.49(-28.57'den -11.42'ye)-0.82(-0.86 ile -0.78)

Tablo 1: Düşük fiziksel aktiviteye atfedilen neoplazmalar: ölüm yükü ve zamansal eğilimler (1990–2021). Tablo, cinsiyet ve SDI kategorisine göre ana yük tahminlerini ve eğilim göstergelerini sunmaktadır. Daha ayrıntılı bölgesel ve ulusal tahminler ek tablolarda sunulmaktadır. Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

199020211990-2021
DALY'nin davaları100.000 kişiye ASRDALY'nin davaları100.000 kişiye ASRASR'lerde PC (%)ASDR'nin EAPC'si
Sayı (%95 kullanıcı arayüzü)ASDR (%95 kullanıcı arayüzü)Sayı (%95 kullanıcı arayüzü)ASDR (%95 kullanıcı arayüzü)(%95 kullanıcı arayüzü)(%95 GÜ)
Küresel944,285.78(50,5737
.18'den 1.389.543.57'ye kadar)		25.16(13.67 - 37.09)1,744,943.68(908,799
.35'e 2.545.344.72)		20.50(10.73 - 29.89)-18.51(-26.10'dan -10.09'a kadar)-0.76(-0.82 ile -0.70)
Cinsellik
Erkek268,107.56(165,239
.07'den 370,163.08'e kadar)		16.57(10.18 - 22.94)574,371.32(348,379
.46'dan 800,744.94'e kadar)		15.03(21.9.93'e kadar)-9.33(-23.71'den 7.51'e kadar)-0.37(-0.43'e -0.32)
Kadın676,178.23(336,047
.59'dan 992.525.42'ye kadar)		32.38(16.26 ila 47.60)1,170,572.36(555,313
.54'ten 1.756.517.84'e kadar)		25.46(12.04 - 38.21)-21.36(-29.62'den -12.76'ya)-0.89(-0.95 ile -0.83)
SDI
Düşük SDI18,578.95(9,176
.46'dan 28.775.19'a kadar)		8.16(4.14'ten 12.53'e kadar)45,807.13(20,570.83
70.949.02'ye kadar)		8.83(4.16'dan 13.49'a kadar)29.08(-10.50'den 39.10'a kadar)0.21(0.09 - 0.33)
Alt-orta SDI60,418.06(29,886
.07'den 90.000.18'e kadar)		9.82(4.99 - 14.56)181,922.35(84,591
.84'ten 280,191.13'e doğru)		12.56(5.94 - 19.03)27.86(8.31'den 53.45'e kadar)0.77(0.73 - 0.81)
Orta SDI174,555.29(91,042
.96'dan 256.44.54'e kadar)		17.36(9.33 - 25.39)488,709.60(253,743
.20'den 717.931.89'a kadar)		18.38(9.67 - 26.94)5.89(-10.57 - 26.39)0.07(-0.00 ile 0.14)
Yüksek-orta SDI248,517.72(134,358
.78'den 358,881,54'e kadar)		25.99(14.17'den 37.65'e kadar)462,899.84(248,381
.01'den 674.525.73'e kadar)		23.44(12.50 - 34.20)-9.81(-22.49'dan 4.59'a kadar)-0.42(-0.46'dan -0.38'e kadar)
Yüksek SDI440,886.67(236,640
.98'den 641.945,58'e kadar)		39.77(21.25 - 58.06)563,339.77(306,210
.10'dan 819,262.15'e kadar)		26.52(14.13 - 38.73)-33.32(-39.10 - -27.18)-1.40(-1.47 ila -1.33)
GBD bölgesi
And Dağları Latin Amerikası2,032.06(953
.15 ile 3.244.52)		17.10(4.81'den 15.75'e kadar)6.788.27(3.379.82'den 10.869,37'ye kadar)11.60 (5.80 - 18.58)14.05(-16.37'den 57.15'e)0.38(0.28 ile 0.48)
Australasia13,091.85(6,785.74
19.155.80'e kadar)		56.24(29.15'ten 82.31'e kadar)18,402.32(10,330
.87'den 27,196,61'e kadar)		34.88(19.18 - 51.79)-37.98(-48.06 ile -25.70)-1.64(-1.72'den -1.57'ye kadar)
Karayipler6,682.48(3,257.50
9.803.70'e kadar)		26.05(12.83 - 37.96)14,936.71(7,467.85
22.741,58'e kadar)		27.76(13.82 - 42.35)6.56(-11.43 - 26.59)0.30(0.26 ile 0.33)
Orta Asya6,113.13(2,875.45
9.342.10)		13.08(6.17'den 19.82'ye kadar)7,871.50(3,630.97
11.955,55'e kadar)		9.94(4.74 - 14.99)-24.04(-36.62 - -7.97)-0.47(-0.59 - -0.35)
Orta Avrupa46,026.42(24,775
.41'den 66,105.09'a kadar)		31.28(16.84 - 45.01)75,115.03(39,699
.13 ile 107,678.56)		32.89(17.34 - 47.12)5.15(-8.57 - 19.95)0.04(-0.06 ile 0.14)
Orta Latin Amerika9,305.49(4,170.58
13.956.30'a kadar)		11.02(5.09 - 16.45)37,715.23(18,709.78
58.000.93'e kadar)		14.87(7.41 - 22.65)34.95(11.77 - 64.97)1.01(0.75 ila 1.26)
Orta Sahra Altı Afrika2,221.31(1,016.14
3.556.00'a kadar)		10.23(4.88 - 16.16)6,337.46(2,428.48
10.487.21'e kadar)		11.63 (4.95 - 19.40)13.71(-22.36 - 57.99)0.43(0.24 ile 0.61)
Doğu Asya159,121.88(82,933
.80'den 241.470.88'e kadar)		19.79(10.48 - 29.45)396,653.40(224,218
.04'ten 604,268,93'e kadar)		18.61(10.59'dan 28.17'ye kadar)-5.96(-32.26'dan 32.19'a kadar)-0.33(-0.43 - -0.23)
Doğu Avrupa59,978.58(30,902
.71'den 87.472.34'e kadar)		21.54(10.95 - 31.20)82,590.09(40,451.64
123.453,92'ye kadar)		22.92(11.22 - 34.24)6.38(-14.08 - 33.51)0.00(-0.10 ile 0.10)
Doğu Sahra Altı Afrika6,144.30(2,759.22
9.942.73'e kadar)		7.98(3.74 - 12.73)15,726.10(6,676.96
24.634.43'e kadar)		8.95(4.06'dan 13.94'e kadar)12.10(-14.88'den 51.44'e)0.29(0.16 ile 0.43)
Yüksek gelirli Asya Pasifik68,367.61(37,187
.31'den 96.750.88'e kadar)		33.95(18.43 - 48.21)125,612.22(68,484.09
180.959.20'ye kadar)		27.96(14.89 - 39.87)-17.66(-34.93'ten 3.02'ye kadar)-0.70(-0.75 ile -0.64)
Yüksek gelirli Kuzey Amerika110,579.32(53,603
.23'ten 168.944.28'e kadar)		30.91(14.75 - 47.02)135,048.33(65,207.39
206.531,98'e kadar)		20.66(9.84 - 31.60)-33.18(-48.18 - -14.30)-1.39(-1.56'dan -1.22'ye)
Kuzey Afrika ve Orta Doğu33,502.36(18,573
.46'dan 49.734.41'e kadar)		19.49(11.13'ten 28.52'ye kadar)102,096.12(51,831.63
151.539,80'e kadar)		21.70(11.51'den 31.87'ye kadar)11.34(-6.57 - 32.99)0.60(0.46 ile 0.73)
Okyanusya612.40(245.17'den 1.023.79'a kadar)17.68(7.53 - 29.11)1.573.18(576.67 ile
2,667.60)		17.19(6.65'ten 28.58'e kadar)-2.72(-23.76 - 23.48)-0.13(-0.21 - -0.05)
Güney Asya46,100.94(22,425
.80'den 69.073.26'ya kadar)		7.89(3.95 - 11.94)133,476.27(62,105.33
207.069.89'a kadar)		05.05(4.30 - 14.00)14.67(-10.43 - 43.16)0.21(0.08 - 0.34)
Güney Latin Amerika48,213.16(24,344
.03'ten 74.368,69'a kadar)		19.00(9.75 - 29.04)161,677.60(76,724.20
247.604.85'e kadar)		24.67(12.01 - 37.15)29.87(1.97 - 61.27)0.77(0.70 ile 0.83)
Güney Sahra Altı Afrika9,529.23(4,537.37
14.950,84'e kadar)		21.05(10.09 - 33.08)15.906.65 (7.462.34'e 24.568,27)18.09(8.45 - 28.03)-14.05(-36.07 - 18.51)-0.32(-0.41'e -0.24)
Güneydoğu Asya6,545.75(3,015.15
10.197.86'ya kadar)		23.82(11.30 - 37.07)18.303.10 (8.337.73'e 27.183,17)31.82(14.94 - 46.79)33.57(7.39 ila 62.74)1.08(0.89 ile 1.27)
Tropikal Latin Amerika20,004.58(9,888.11
30.396.32'ye kadar)		22.53(11.21 - 33.34)71.793.02 (34.457.98'den 107.876,77'ye kadar)27.92(13.51 - 41.78)23.94(0.01 - 55.61)0.71(0.66 ila 0.76)
Batı Avrupa282,256.07(150,133
.40'tan 413,719.92'ye kadar)		48.37 (25.25'ten 71.16'ya)292,870.10(158,018
.77'den 430.007.70'e kadar)		30.13(15.78 - 43.96)-37.71(-43.35 - -31.66)-1.60(-1.66'dan -1.55'e kadar)
Batı Sahra Altı Afrika7,856.86(3,225.38
12.446,50'ye kadar)		8.86(3.71 - 13.83)24.451.00 (8.434.07'den 40.517,27'ye kadar)11.81(4.42 - 19.19)33.20(1.42 ila 76.70)1.07(0.93 ile 1.21)
Neoplazma alt kategorileri
Meme kanseri219,022.34(43,911
.88'den 378.430.50'ye kadar)		5.47(1.10'dan 9.50'ye kadar)415,254.34(83,318.
37'den 729,174,93'e kadar)		4.81 (0.97 - 8.45)-11.93(-18.74 - -4.98)-0.51(-0.57 ile -0.44)
Kolon ve rektum kanseri725,263.44(458,229
.16'dan 1.007.049.44'e kadar)		19.69(12.45 - 27.40)1,329,689.34(831,183
.72'den 1.829.992.61'e kadar)		15.69 (9.81 - 21.54)-20.34(-27.99 - -10.82)-0.83(-0.89 ile -0.77)

Tablo 2: Düşük fiziksel aktiviteye atfedilen neoplazmalar: DALY'lerin yükü ve zamansal eğilimler (1990–2021). Tablo, cinsiyet ve SDI kategorisine göre ana yük tahminlerini ve eğilim göstergelerini sunmaktadır. Daha ayrıntılı bölgesel ve ulusal tahminler ek tablolarda sunulmaktadır. Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 1: 1990'dan 2021'e kadar düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazma alt kategorileri için cinsiyete özgü (A) ASMR ve (B) ASDR (100.000 popülasyon başına) birleşme noktası regresyon analizi. Mavi eğri, BC için her iki cinsiyetin birleşme noktası regresyon analizi; Brown eğrisi, CRC için her iki cinsiyetin birleşme noktası regresyon analizi; Yeşil eğri, CRC için kadın cinsiyetinin birleşme noktası regresyon analizi; Turuncu eğri, CRC için erkek cinsiyetin birleşme noktası regresyon analizi; Kırmızı eğri, BC için kadın cinsiyetinin birleşme noktası regresyon analizi. ASMR, Yaşa göre standartlaştırılmış ölüm oranı; ASDR, Yaşa göre standartlaştırılmış engelliliğe göre uyarlanmış yaşam yılları oranı; BC, Meme kanseri; CRC, kolon ve rektum kanseri; DALY'ler, Engelliliğe göre ayarlanmış yaşam yılları. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 2: Düşük fiziksel aktiviteye atfedilen neoplazmalar: Yaşa özgü sayılar, ASMR ve ASDR (100.000 nüfusa göre) cinsiyete göre, 1990. ASMR, Yaşa göre standartlaştırılmış ölüm oranı; ASDR, Yaşa göre standartlaştırılmış engelliliğe göre uyarlanmış yaşam yılları oranı; DALY'ler, Engelliliğe göre ayarlanmış yaşam yılları. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 3: SDI tarafından düşük fiziksel aktiviteye bağlı küresel ölümler ve neoplazmaların DALY'lerinde zaman eğilimleri, 1990–2021. DALYs, Engelliliğe göre ayarlanmış yaşam yılları; SDI, Sosyo-demografik Endeksi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil 4: 1990'dan 2021'e kadar 204 ülke ve bölgede düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazmalar için ASMR (A) ve ASDR (B) (100.000 nüfusa düşen) küresel EAPC. ASMR, Yaşa göre standartlaştırılmış ölüm oranı; ASDR, Yaşa göre standartlaştırılmış engelliliğe göre uyarlanmış yaşam yılları oranı; DALYs, Engelliliğe göre ayarlanmış yaşam yılları; EAPC, Tahmini yıllık yüzde değişimi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 1: Cinsiyete göre düşük fiziksel aktiviteye bağlı küresel ölümler ve daly'lerde yüzdelik değişimi, 1990–2021. DALY'ler, Engelliliğe göre ayarlanmış yaşam yılları. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 2: 1990'dan 2021'e kadar düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazmalar için cinsiyete özgü ASMR ve ASDR'nin (100.000 popülasyon başına) birleşme noktası regresyon analizi. ASMR, Yaşa göre standartlaştırılmış ölüm oranı; ASDR, Yaşa göre standartlaştırılmış engelliliğe göre uyarlanmış yaşam yılları oranı; AAPC, Tam dönem için sunulan ortalama yıllık yüzde değişimi; APC, yıllık yüzde değişim; CI, Güven aralığı. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 3: 1990'dan 2021'e kadar düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazma alt kategorileri için cinsiyete özgü ASMR ve ASDR'nin (100.000 popülasyon başına) birleşme noktası regresyon analizi. ASMR, Yaşa göre standartlaştırılmış ölüm oranı; ASDR, Yaşa göre standartlaştırılmış engelliliğe göre uyarlanmış yaşam yılları oranı; AAPC, Tam dönem için sunulan ortalama yıllık yüzde değişimi; APC, yıllık yüzde değişim; BC, Meme kanseri; CRC, kolon ve rektum kanseri; CI, Güven aralığı. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 4: 1990 ve 2021 yıllarında, cinsiyete göre düşük fiziksel aktiviteye bağlı olan neoplazmaların yaşa özgü rakamları ve yaşa göre standartlaştırılmış ölüm oranları. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 5: 1990 ve 2021 yıllarında cinsiyete göre düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazmaların yaşa özgü sayıları ve yaşa özgü DALY'leri oranları. DALY'ler, Engelliliğe göre ayarlanmış yaşam yılları. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 6: 1990 ve 2021 yıllarında 204 ülke ve bölgede düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazmaların ölüm yükü ve 1990'dan 2021'e kadar zamansal eğilimler. ASMR, Yaşa göre standartlaştırılmış ölüm oranı; ASR, Yaşa göre standartlaştırılmış oran; CI, Güven aralığı; EAPC, Tahmini yıllık yüzde değişimi; Kullanıcı arayüzü, belirsizlik aralığı. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 7: DALY'nin 1990 ve 2021 yıllarında 204 ülke ve bölgede düşük fiziksel aktiviteye bağlanan neoplazma yükü ve 1990'dan 2021'e kadar zamansal eğilimler. ASDR, yaşa göre standartlaştırılmış DALY oranı; ASR, yaşa göre standartlaştırılmış oran; CI, güven aralığı; DALY'ler, engelliliğe göre ayarlanmış yaşam yılları; EAPC, tahmini yıllık yüzde değişimi; Kullanıcı arayüzü, belirsizlik aralığı. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 8: Düşük fiziksel aktiviteye bağlı olan neoplazmaların ölüm ve DALY'lerindeki değişikliklerin yaşlanma, nüfus ve epidemiyolojik değişime ayrılması. DALY'ler, Engelliliğe göre ayarlanmış yaşam yılları. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 9: Düşük fiziksel aktiviteye bağlanan neoplazmaların sağlık eşitsizliği analizi. DALY'ler, Engelliliğe göre ayarlanmış yaşam yılları. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 10: BAPC tarafından 2021–2045 yılları arasında öngörülen, düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazmalar için ASMR ve ASDR'de (100.000 nüfusa düşen) küresel eğilimler. ASMR, Yaşa göre standartlaştırılmış ölüm oranları; ASDR, Yaşa göre standartlaştırılmış engelliliğe göre uyarlanmış yaşam yılı oranları; BAPC, Bayes Yaş-Dönem-Kohort modeli; Kullanıcı arayüzü, belirsizlik aralığı. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

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

Bu GBD 2021 analizi, düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazma yükünde iki zıt desen gösteriyor. LPA'ya atfedilen neoplazmalar için ASMR ve ASDR 1990'dan 2021'e kadar anlamlı şekilde azalmış (ΔASMR = -19,72%; ΔASDR = -18,51%), mutlak ölümler ve DALY'ler sırasıyla %95,73 ve %84,79 artmıştır. Yaş standartlaştırılmış oranların azalmasına rağmen mutlak yükün artışı esas olarak nüfus artışı ve yaşlanmayla açıklandı. Azalan ASR'ler, kanser tespiti, tedavi ve risk faktörü kontrolündeki iyileşmeler dahil olmak üzere birden fazla faktörü yansıtabilir; ancak bu katkıcılar mevcutanalizde doğrudan ayrıştırılmamıştır 1,21,22. Özellikle, LPA 2021 yılında dünya genelinde 87.000'den fazla neoplazma kaynaklı ölüm ve 1,74 milyon DALY'den sorumlu olmaya devam etti. Bu bulgular, GBD atfetme çerçevesinde düşük fiziksel aktivitenin devam eden önemini desteklemektedir. Bu çalışma, GBD karşılaştırmalı risk değerlendirme tahminlerini kullandığından, sonuçlar düşük fiziksel aktiviteye atfedilen modellenmiş popülasyon düzeyindeki yükü nicelikle ölçülüyor ve bireysel düzeyde nedensel mekanizmalar veya doğrudan müdahale etkileri ortaya koymaz.

LPA yüküne atfedilen neoplazmalarda dikkat çekici SDI tabanlı farklılıklar devam etmektedir. Yüksek SDI bölgeleri (Kuzey Amerika, Batı Avrupa, Avustralya) 2021 ASMR'si (1,35/100.000) ve ASDR'i (26,52/100.000) en yüksek oranları göstermiş, ancak 1990–2021 yıllarında maksimum azalmalara ulaşmıştır (EAPC: -1,42; -1,40); bu da eşzamanlı ilerlemeleri yansıtmaktadır: (i) kanıta dayalı tarama (örneğin, Birleşik Krallık'ın %60 kolorektal tarama kapsamı)23, (ii) entegre terapötik yöntemler (örneğin, robotik destekli cerrahi benimsenmesi)24, ve (iii) ülke çapında PA girişimleri (örneğin, Güney Kore'nin Ulusal Fitness Ödülü Projesi)25. Paradoksal olarak, alt-orta SDI bölgeleri (özellikle Sahra Altı Afrika) artan ASMR/ASDR eğilimleri gösterdi (EAPC: +0.86; +0.77), bu da sağlık sistemi kısıtlamaları ve önleyici politikaların olmaması ile güçlü bir ilişkigösterdi 26. Bu tabakalaşma, DSÖ'nün 2022 Küresel Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar Raporu ile örtüşmekte olup, düşük ve orta gelirli ülkelerin (LMIC'ler) kanser kontrolünün güçlendirilmesi için acil ihtiyaçlarını vurguluyor: nüfus temelli kanser kayıt uygulaması, kanıta dayalı tarama programı ölçeklendirmesi ve entegre palyatif bakım hizmetisunumu 27.

SDI-yük korelasyonu (ASMR ρ = 0.7560; ASDR ρ = 0.7364), sosyoekonomik gelişimin LPA'ya atfedilen neoplazmalar üzerindeki paradoksal etkilerini ortaya koyar. Yüksek SDI bölgeleri, gelişmiş tarama ve hedefli tedaviler sayesinde önemli ölüm oranı azalmasına (EAPC = -1.42) ulaştı, ancak aynı zamanda batılı diyetler ve hareketsiz mesleklerden kaynaklanan obezite kaynaklı obezite kaynaklı malignitelerle (örneğin, meme/kolorektal kanserler) karşıkarşıya kaldılar 21,22,28. Doğu Asya, özellikle Çin, düşük fiziksel aktiviteye bağlı ölüm ve DALY'lerin en yüksek mutlak sayısına sahip oldu; bu da kısmen büyük nüfus büyüklüğü ve demografik yapısınıyansıtan 29,30 kişilik bir parça olabilir. Karayipler ve Pasifik ortamlarında ülke düzeyindeki istisnalar, maruziyet dağılımı, popülasyon yapısı, kanser tespiti, kayıt kayıt tamlığı ve GBD modeli varsayımlarının birleşiminiyansıtabilir. Bu faktörler mevcut analizde doğrudan test edilmediği için, bunlar onaylanmış mekanizmalar yerine olası bağlamsal açıklamalar olaraktartışılmaktadır 32,33.

Dünya genelinde, kadınlar LPA'ya bağlı olarak önemli ölçüde daha yüksek bir neoplazma yükü göstermektedir; 2021 ASMR (1.24/100.000) ve ASDR (25.46/100.000) erkekleri (0.84/100.000; 15.03/100.000) geçmektedir; bu oran esas olarak BC34'ün yüksek sisindensiyle ilgilidir. LPA, BC ölüm riskini artırır (HR = 1.22, %95 CI:1.05–1.42), mesleki olmayan PA çalışmaları ise, tip veya yoğunluğundan bağımsız olarak, BC insidansı için farklı büyüklüklerde risk azalmasını gösterir35,36. Önceki çalışmalar, fiziksel aktiviteyi meme kanseri riskiyle ilişkilendiren hormonal, metabolik ve inflamatuar yollar önermişti; ancak bu mekanizmalar günümüzdeki GBD tabanlıanalizde doğrudan incelenmemiştir 37. Buna rağmen, küresel fiziksel hareketsizlik yaygınlığı kadınlarda %35,5 daha yüksek (%31,7 vs. WHO yönergelerine uymama %23,4)8; düşük SDI bölgelerde kültürel kısıtlamalar (kıyafet kısıtlamaları: %37 azalmış PA olasılığı) ve cinsiyetli bakım yükleri (ev işinde günde 4,3 saatlik eşitsizlik: %29 azalma) nedeniyle daha da kötüleşmiştir.

LPA'ya atfedilen neoplazmalar, 70–84 yaş arası arasında küresel olarak zirveye ulaşır ve neoplastik ilerleme ile yaşa bağlı metabolik düşüşleuyumludur 39,40. Yaşlı erkeklerde ılımlı ASMR/ASDR artışları, düşük yoğunluklu aktivitelere (bahçecilik/yürüyüş) sürekli katılımla korelasyondur; bu durum, yıllık sarkopeni (%1–%2 kas kaybı) ve osteomüsküler eşlik hastalıkların LPA açıklığını hızlandırdığı artan kadın hassaslığıylakarşılaştırılır 41,42. Bu bulgular, düşük fiziksel aktivite kaynaklı yükü yorumlarken yaşa özgü kalıpların dikkate alınması gerektiğini göstermektedir.

Popülasyon faktörleri, LPA'ya (%88,44) ve yüksek DALY'lere (%131,53) bağlı olan neoplazmalardan kaynaklanan ölümlerin artmasının başlıca nedeni olarak ortaya çıktı. Epidemiyolojik Değişim, yüksek SDI bölgelerinde -%123,04 hastalık yükünü dengelerken, düşük SDI bölgelerde Yaşlanma ve Epidemiyolojik Değişim yoluyla toplam katkı oranı %36,33 ağırlığında bir yük yaşanmıştır. Bu bulgular, demografik geçişler yaşayan gelişmekte olan ülkelerin (örneğin, doğurganlık düşüşü, artan yaşam beklentisi) kapsamlı kanser önleme sistemlerinin paralel geliştirilmesi olmadan bulaşıcı ve yoğun drömanlı hastalıkların çift yükleriyle karşılaşma riski taşıdığınıgöstermektedir 43.

Sağlık eşitsizliği analizi, mutlak/göreli boşluk azalmalarına rağmen yüksek ve düşük SDI bölgeler arasında kalıcı ASMR farklılıklarını (>1/100.000) göstermektedir (SII: 1.45→1.11/100.000; CII: 1990'dan 2021'e kadar 0,30→0,20). Eşitsizliği üç ana engel sürükler: (i) Altyapı eşitsizliği: Yüksek SDI olan ülkeler/bölgeler, düşük SDI muadillerine göre beş kat daha fazla fitness tesisi kapsamı sağlar. Hindistan'ın Kolar kentsel merkezlerinde toplandığı kişi başı rekreasyon alanı sadece 0,4 m2'dir; bu da yüksek SDI bölgelerindeki kişi başı 3,0–4,0m 2 standardının önemli ölçüde altındadır; çoğu tesis kentsel merkezlerde yoğunlaşmıştır; bu da mekânsal dağılımlar yaratarak adil sağlık kaynaklarına erişimisınırlamaktadır 44. (ii) Sağlık eğitimi açığı: Düşük SDI okullarının yalnızca %30'u zorunlu müfredata PA'yı dahil eder (%<%50 uygulama oranı), yüksek SDI ülkelerin standart okul sağlık programları (haftada 150 dakika) ve özel sağlık denetçileriylekarşılaştırılır 8. (iii) Kaynak tahsisi dengesizliği: Düşük SDI bölgeleri, dünya sağlık harcamalarının yalnızca %0,4'ünü oluşturan >%10 küresel nüfusa sahip. Aynı zamanda, sağlık için kalkınma yardımı (DAH), bulaşıcı olmayan hastalıkların önlenmesine, kanser kontrolü de dahil, minimum fon ayırır ve bu farklı fon modeli aracılığıyla hastalık yükünün coğrafi kümelenmesinigüçlendirir. 45.

LPA'ya atfedilen neoplazmalar, BAPC modellemesi yoluyla öngörülen küresel düşüşler göstermektedir (2045 ASMR: 0.95/100.000, %95 UI 0.88–1.03; ASDR: 18.86/100.000, 16.99–20.72). Bu gidişata rağmen, düşük SDI bölgeleri sağlık eşitsizlikleriyle sürekli karşı karşıya kalmaktadır. Bu bulgular, özellikle yaşlılar, kadınlar ve artan yaş standartlaştırılmış oranların olduğu ortamlar için, kanser risk faktörü gözetimi ve önleme planlamasında düşük fiziksel aktivitenin önceliklendirilmesinidesteklemektedir 46. Ancak, özel müdahale stratejileri yerel kaynaklara uyarlanmalı ve geniş politika kabulünden önce uygulama çalışmalarındadeğerlendirilmelidir 48. Mevcut analiz, daha yakından izlenmeyi gerektirebilecek popülasyonları ve bölgeleri belirlemeye yardımcı olabilir, ancak herhangi bir özel müdahalenin etkinliğini doğrudan test etmez.

Bununla birlikte, birkaç sınırlama dikkate alınmayı hak ediyor. İlk olarak, bu çalışma birincil bireysel veri yerine GBD modellenmiş tahminlere dayandı ve tahmin hassasiyeti, veri erişilebilirliği, kayıt kayıt tamlığı ve raporlama kalitesi49 olarak ülkeler arasında değişebilir. İkincisi, GBD'de fiziksel aktivite maruziyeti kısmen anket tabanlı verilerden türetilir ve bu veriler, hatırlama yanlılığı, sosyal arzu yanlılığı ve ortamlar arasında ölçüm araçlarındaki farklılıklardan etkilenebilir. Üçüncüsü, GBD düşük fiziksel aktiviteye bağlı neoplazma kategorisi, kolorektal kanser ve kadın memekanseri 50 ile sınırlıdır ve bu nedenle tüm kötü huylu tümörleri temsil etmez. Dördüncüsü, maruz kalma tanımı mesleki, evlere, ulaşımla ilgili ve boş zaman fiziksel aktivitesini tam olarak ayırt etmez; bu aktivitelerin kanser sonuçlarıyla farklı ilişkileri olabilir. Beşinci olarak, sosyoekonomik karşılaştırmalar kanser tespiti, tanı kapasitesi ve verilerin erişilebilirliğindeki farklılıklardan etkilenebilir. Son olarak, BAPC projeksiyonları tarihsel eğilimlere ve modelleme varsayımlarına dayanır; Bu nedenle gözlemlenen dönemden daha uzak tahminler temkinli yorumlanmalıdır.

Sonuç olarak, düşük fiziksel aktivite GBD attıflama çerçevesinde önemli bir değiştirilebilir risk faktörü olmaya devam etmekte olup, tahmini atfedilebilir yükü cinsiyet, yaş, coğrafya ve sosyoekonomik gelişime göre önemli ölçüde değişmektedir. Yüksek SDI bölgeleri teknolojik yeniliklerle hastalık yükünü azaltmış olsa da, düşük SDI bölgeler nüfus artışı ve sistematik sağlık eşitsizlikleri gibi çift zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır. Gelecekteki stratejiler, kadınların, yaşlanan nüfusların ve LMIC'lerin benzersiz ihtiyaçlarını karşılamaya özellikle odaklanarak, kademeli müdahaleleri, sektörlerarası iş birliğini ve teknoloji odaklı çözümleri önceliklendirmeli. Bu çalışma, küresel halk sağlığı politikası yapım için kritik kanıtlar sunar ve PA teşveğinin ulusal kanser kontrol stratejilerinin merkezi bir bileşeni olarak entegre edilmesinin gerekliliğini vurgular.

Açıklamalar

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

Yazarların açıklayacak hiçbir şeyi yok.

Teşekkürler

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

Küresel Hastalık Yükü Çalışması (GBD 2021) işbirliklerini, LPA epidemiyolojisine atfedilen neoplazmalara katkıları nedeniyle takdir ediyoruz; bu çalışmalar Sağlık Metrikleri ve Değerlendirme Enstitüsü'nün (IHME) açık erişim verileriyle desteklenmektedir. Bu çalışma, Jingding Medical Tech'ten destek aldı (JD_GBDR yazılım yetkilendirmesi ve önemli veri işleme sağlamak), dil düzenleme hizmetleri ise Home for Researchers (www.home-for-researchers.com) tarafından sunuldu. Bu çalışma, Jiangsu Eyaleti Geleneksel Çin Tıbbı Bilim ve Teknoloji Geliştirme Programı Projesi (QN202513) ve Nanjing Çin Tıbbı Üniversitesi'nin İkinci Bağlı Hastanesi'nin İç Araştırma Fonu Projesi (SEZRC202504, SEZJY202505) tarafından desteklendi.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Bayesian Age-Period-Cohort (BAPC) R PaketiR Foundation / CRAN Repository https://cran.r-project.org/Bayesian age-period-cohort projeksiyonu analizleri için kullanılır. 
CSV Veri DosyalarıInstitute for Health Metrics and Evaluation (IHME)N/AGBD 2021 Sonuç Aracı'ndan indirimsel analiz için ihraç edilen yük veri setleri.
dplyr R PaketiR Foundation / CRAN Repositoryhttps://cran.r-project.org/package=dplyrR'de veri manipülasyonu ve temizleme için kullanılır.
GBD 2021 Veri Giriş Kaynakları AracıInstitute for Health Metrics and Evaluation (IHME)https://ghdx.healthdata.org/gbd-2021GBD kaynak belgeleri için genel depo.
ggplot2 R PaketiR Foundation / CRAN Repositoryhttps://cran.r-project.org/package=ggplot2Zamansal trendlerin ve eşitsizlik analizlerinin grafiksel görselleştirilmesi için kullanılır. 
Global Burden of Disease (GBD) 2021 Sonuçlar AracıInstitute for Health Metrics and Evaluation (IHME)https://vizhub.healthdata.org/gbd-results/Ölümler, DALY'ler, ASMR ve ASDR verilerinin çıkarılması için kullanılan genel veritabanı. 
INLA R PaketiR-INLA Projesihttps://www.r-inla.org/Age-period-cohort modellemesi içinde Bayes çıkarımı için kullanılır. 
JD_GBDR Yazılımı Jingding Medical Technology Co., Ltd.Version 2.37.1GBD yükü tahmini, ayrıştırma analizi ve standartlaştırılmış oran görselleştirmesi için kullanılır.
Joinpoint Regresyon Programı (Versiyon 5.3.0)National Cancer Institute (NCI)https://surveillance.cancer.gov/joinpoint/downloadJoinpoint regresyon analizi, APC ve AAPC tahmini için kullanılır. 
Microsoft ExcelMicrosoft Corporationhttps://www.microsoft.com/excelÇıkarılan CSV veri setlerini analiz öncesinde düzenlemek ve temizlemek için kullanılır. 
Kişisel Bilgisayar İş İstasyonuHerhangi bir standart bilgisayar iş istasyonuN/AÖnerilen minimum: 8 GB RAM, istatistiksel analizler ve projeksiyonlar için Windows 10/11 veya macOS.
R İstatistiksel Yazılımı (Versiyon 4.4.2)R Foundation for Statistical Computinghttps://www.r-project.org/İstatistiksel analiz, EAPC hesaplaması, eşitsizlik analizi, görselleştirme ve Bayes age-period-cohort modellemesi için kullanılır. 
RStudio DesktopPosit Software, PBChttps://posit.co/download/rstudio-desktop/R analizlerinde entegre geliştirme ortamı.  

Kaynaklar

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

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

T pSay 234Say 234Bo De erSayk resel hastal k y kSosyodemografik ndeksSa l k e itsizli i

İlgili makaleler