GBD 2019研究结果显示，空气污染导致全球2型糖尿病（T2DM）负担增加，而我国是负担最重的国家之一。但由于我国地域辽阔，不同地区在空气污染暴露程度、T2DM发病率以及人口密度等方面均呈现出显著的差异性。
因此，为了制定针对性的干预策略，深入研究和揭示中国不同区域因空气污染导致的T2DM负担显得尤为重要。
2024年11月26日，清华大学学者基于GBD的分析方法使用中国34个省市级数据，在顶级期刊Lancet子刊《Lancet Regional Health-western Pacific》（医学一区，IF=7.6）发表题为:“The burden of type 2 diabetes attributable to air pollution across China and its provinces, 1990-2021: an analysis for the Global Burden of Disease Study 2021”的研究论文，旨在评估1990至2021年，中国及其34个省市级（包括23 个省、5 个自治区、4 个直辖市和 2 个特别行政区）因空气污染（包括环境PM2.5污染和家庭空气污染）导致的T2DM负担。
研究结果表明，我国有20.14%的2型糖尿病负担是由空气污染引起的。其中环境PM2.5污染是重要因素，从1990年到2021年，环境PM2.5污染导致的2型糖尿病死亡率增加了264.23%。
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在本文中，研究团队获取中国年龄≥25岁成年人的T2DM数据的来源多样，包括监测系统（国家疾病监测点和妇幼监测系统）、中国癌症登记系统、死因报告系统和死亡生命登记、已发表的研究、全国调查以及医院住院数据等。
研究团队运用了GBD所采用的研究方法和框架，按照年龄、性别、年份及省份，计算了中国空气污染导致T2DM死亡和伤残调整生命年（DALY）的人群归因分数（PAF）。
空气污染造成我国约1/5的T2DM负担
√空气污染造成T2DM负担的总体情况
研究结果发现，从1990年到2021年，我国因环境PM2.5污染导致的T2DM死亡率增加了264.23%；而室内空气污染导致的T2DM死亡率则降低了80.8%。
表1 1990年-2021年，中国空气污染造成的疾病负担
并且在2021年，我国约20.14%的T2DM死亡和19.44%的DALYs归因于空气污染。其中，环境PM2.5是主要的风险因素，由它导致的T2DM死亡占16.89%，DALYs损失占16.36%。
√空气污染造成T2DM负担的性别、年龄和地区差异
研究团队进一步探究了我国空气污染导致T2DM负担的性别、年龄和地区差异，结果显示，在这些方面均存在显著差异。
男性比女性的疾病负担更重；
2021年，环境PM2.5污染导致男性T2DM的年龄标准化死亡率为1.72（95% UI：0.89-2.64），高于女性的1.33（95% UI：0.71-2.21）；
年龄越高，疾病负担越重；
在25-29岁年龄段，因空气污染导致的T2DM死亡率最低（0.03例/10万人），而随着年龄增长到80岁及以上，死亡率逐渐增加至30.98例/10万人。
图1 2021年，中国按性别和年龄划分的空气污染导致的T2DM死亡人数
空气污染造成的T2DM负担在中国各省之间存在显著的地域异质性。
此外，研究团队还重点探讨了2021年，中国及其各省份因空气污染导致的T2DM负担。具体表现如下：
空气污染导致T2DM死亡的年龄标准化PAF在北京最高，而西藏自治区最低；
受空气污染影响最大的省份为江苏和辽宁，分别为2512.87人和2178.9人。
此外，空气污染导致T2DM年龄标准化死亡率前4位省份依次是辽宁、天津、青海和新疆维吾尔自治区。
图2 2021年，中国及其各省因空气污染而导致的疾病负担的年龄标准化PAF
（绿色为环境颗粒污染；紫色为室内空气污染）
图3 2021年，中国省级空气污染导致的T2DM的年龄标准化死亡率、年龄标准化DALYs率
综上所述，研究结果强调了空气污染是2型糖尿病的一个重要风险因素，并指出环境PM2.5污染是中国及其各省健康的重要威胁。因此，在未来在建立预防2型糖尿病策略时，可以考虑纳入空气污染因素。
这篇文章把GBD分析疾病负担的方法用在中国本土数据上，其数据分析是一项很大的工程，拿下Lancet子刊实至名归。当然，如果你也想将GBD数据库运用到自己的研究中，但是缺乏好思路，数据分析困难？不要犹豫，来看看郑老师的GBD一对一统计课程！为您提供选题建议、个性化统计方法指导等服务，让你的发文之路不再愁！
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