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研究亮点
- 类风湿关节炎(RA)全球患病人数持续增加,发病年龄呈现年轻化趋势,地域负担差异显著,尤其是高社会人口发展指数(SDI)地区承受较重负担。
- 本研究创新性整合了自1980年至2021年涵盖953个全球至地方级地区的最大规模RA时空数据集,应用深度学习模型iTransformer开展至2040年的长期负担预测,首次量化了干预政策(如控烟)潜在的健康收益。
- 发现高经济水平国家内部区域差异依然显著,且存在经济水平相近但负担差异悬殊的“矛盾”现象——日本与英国即为典型代表,日本RA负担呈下降趋势,凸显早期诊断和生物制剂治疗的重要性。
类风湿关节炎(RA)作为一种慢性自身免疫性疾病,主要累及关节,除引起慢性炎症外,还关联诸多合并症(如心肺疾病),极大影响患者生活质量及寿命。尽管过去研究揭示了RA女性发病率较高、与吸烟和老龄化相关等事实,当前的流行病学数据多停留于国家层面,缺乏对细分区域差异及非线性复杂动态的深入挖掘。此外,传统预测模型如ARIMA受限于线性假设,难以准确反映多因素交互作用。该研究围绕这些不足,旨在填补对RA多尺度时空分布认知的空白,应用最新深度学习方法精准预测未来趋势,并评估区域差异及公共卫生干预的价值。
近日,发表于权威风湿病学期刊Annals of the Rheumatic Diseases的一项研究,结合全球最大规模的类风湿关节炎数据库及先进的深度学习分析方法,全面揭示了RA的全球至细分地区(共953个地点)时空分布特征、负担不平等性及其演变趋势。研究团队基于1980-2021年的历史数据,构建了iTransformer预测模型,不仅定量评估了人口增长、老龄化及流行病学变迁对负担的贡献,还模拟了干预政策的未来效果,为全球和局部区域提供了科学的疾病管理与资源配置依据。
本研究基于全球疾病负担研究(GBD 2021)数据,涵盖1980-2021年453个国家、地区及细分层面,提取RA发病率、患病率、死亡率、残疾调整生命年(DALYs)、寿命损失年(YLLs)及带病寿命年(YLDs)等指标。针对数据不全及区域差异,采用贝叶斯分层模型(BHM)、高斯过程回归(GPR)等先进统计方法进行数据融合与补全。为了应对复杂动态关系,创新设计了基于iTransformer的深度注意力机制模型,成功捕捉时间序列中的非线性互动与长期依赖,实现1990-2021年的训练与预测验证,并推算至2040年。模型设计同时支持政策场景模拟,如吸烟控制。分区域社会人口发展指数(SDI)被纳入模型作为关键协变量。
研究结果详述
1,全球负担及时空分布
2021年全球RA患者达约1790万人,1990年至2021年间,发病率年龄标准化上升13.2%,发病群体呈年轻化趋势。发病分布不均,西欧及北美地区发病率甚高,爱尔兰年龄标准化发病率最高达35.1/10万(95%置信区间30.8-39.8)。位于墨西哥的Zacatecas州DALY率最高达到112.6/10万。
全球年龄层分析显示,55岁及以上人群RA发病率最高,且自2015年起20-54岁人群中发病率提升尤为明显,尤其在高SDI地区。拉丁美洲部分区域呈现双峰发病年龄分布。
图1:2021年全球RA发病年龄标准化率地理分布图及时间趋势图
2,死亡与残疾负担
2021年RA相关死亡人数约37330人,年龄标准化死亡率相比1980年下降32.7%。尽管死亡率下降,但DALYs 1990-2021年几乎翻倍,反映出RA导致的残疾负担增大。55岁以上人群DALY率显著高于其余年龄段。区域差异显著,墨西哥、洪都拉斯死亡损失年(YLL)居高,而爱尔兰、秘鲁YLD则呈上升趋势。下级行政区域如墨西哥Zacatecas DALY率最高,达112.6/10万。
图2:2021年全球及下级地区年龄标准化DALY率空间分布图
3,区域差异与不平等
高SDI区域整体负担更重,且1990至2021年间跨国家和区域的疾病负担不平等度上升60%以上。不平等通过坡度不平等指数(SII)及前沿分析量化,绝大多数国家未达到理想疾病负担前沿,且离前沿距离随时间增长。爱尔兰、芬兰、新西兰等国不平等问题尤为突出。
国家内部也呈现明显差异,例如英国各行政区DALYs差距显著,北部地区负担尤其沉重。对比显示日本虽然SDI与英国相当,但RA负担却持续降低,东京DALY率自1990年以来下降约22%。
图3:RA发病率和DALY率的全球变化、不平等指标及前沿分析图
4,驱动因素与未来预测
人口增长和老龄化是RA负担增加的主要驱动力,尤其在东亚及南亚地区显著。流行病学因素在某些国家(如日本、波兰)有助于降低死亡率和寿命损失。
iTransformer模型预测,至2040年全球年龄标准化发病率将持续上升,尤其在高SDI国家;DALYs则呈下降趋势,但中低SDI区域的残疾负担预计还将增加。模拟显示实施控烟策略,特别在烟草消费高企的国家如中国,可使男性患者的死亡率和DALYs分别降低近17%和21%。
图4:日本与英国次国家级RA发病及DALYs的前沿分析与年度变动趋势图
图5:驱动因素对RA疾病负担变化的分解分析图
图6:基于iTransformer的未来DALYs趋势预测及控烟干预效果模型准确性示意图
研究价值与意义
该研究综合利用全球最大规模、多时间点、多层级数据,结合先进的深度学习预测技术,全面描绘了RA全球负担的时空分布、区域差异及未来趋势,其科学性与前瞻性为全球风湿病防控战略提供了强力支持。尤其在强调不平等及“经济水平高不一定负担低”的现实提醒,突显了医疗资源配置必须因地制宜、精准施策。
日本成功减少RA残疾负担的经验,凸显早期诊断以及生物制剂广泛应用的价值,为全球借鉴提供典范。深入阐明人口结构变化、社会经济水平与疾病负担之间的复杂动态,使得未来公共卫生政策规划更具针对性。模型在控烟等具体公共卫生措施评估中的应用,创新性地连接了大数据分析与政策制定。
总体而言,本研究丰富了风湿病流行病学的理论基础,推动了疾病负担研究方法的技术进步,为全球公共卫生应对RA及其他慢性免疫疾病提供了重要指导。
原始出处
本文内容源自:Wenyi Jin 等人. Rheumatoid arthritis: Spatiotemporal distributions and regional disparities of rheumatoid arthritis in 953 global to local locations, 1980-2040, with deep learning-empowered forecasts and evaluation of interventional policies’ benefits. Ann Rheum Dis. 2025;84(6):1104–1116. https://doi.org/10.1016/j.ard.2025.04.009
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