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亚洲青壮年卒中及其亚型负担研究（1990-2021）：风险因素与未来预测
作者与机构
本研究由Wenbo Li（首都医科大学附属北京天坛医院神经内科、中国国家神经系统疾病临床医学研究中心）、Qirui Guo（中国医学科学院北京协和医院）、Cong Gao、Wenting Li、Huaguang Zheng（北京天坛医院健康管理中心）、Yilong Wang和Xiaoling Liao（通讯作者）共同完成，发表于Stroke & Vascular Neurology期刊（2025年，DOI:10.1136/svn-2025-004206）。

学术背景

研究领域与动机
卒中（stroke）是全球公共卫生的主要挑战之一，尤其在青壮年（15-49岁）群体中负担日益加重。尽管全球范围内卒中的年龄标准化率（age-standardised rates, ASR）有所下降，但亚洲地区青壮年卒中的流行病学特征、亚型分布及风险因素缺乏系统性评估。本研究基于2021年全球疾病负担研究（GBD 2021）数据，旨在填补这一空白，为政策制定和资源配置提供循证依据。

科学问题
1. 1990-2021年亚洲青壮年卒中的发病率、患病率、死亡率、伤残调整寿命年（disability-adjusted life years, DALYs）等指标的变化趋势；
2. 不同卒中亚型（缺血性卒中（ischemic stroke, IS）、脑内出血（intracerebral haemorrhage, ICH）、蛛网膜下腔出血（subarachnoid haemorrhage, SAH））的负担差异；
3. 主要风险因素的贡献及未来至2050年的疾病负担预测。

研究流程与方法

数据来源与处理
1. 数据提取：从GBD 2021公开数据库获取1990-2021年亚洲地区15-49岁人群的卒中数据，覆盖371种疾病、204个国家及地区，包括患病率、发病率、死亡率、DALYs、寿命损失年（years of life lost, YLLs）和伤残生存年（years lived with disability, YLDs）。
2. 疾病定义：根据WHO标准，卒中定义为急性神经功能缺损持续超过24小时或导致死亡，分为IS、ICH和SAH三种亚型。

统计分析方法
1. 指标计算：采用贝叶斯年龄-时期-队列模型（Bayesian age-period-cohort model, BAPC）估计各项指标的绝对数值、粗率（crude rates）和年龄标准化率（ASR），并计算年估计百分比变化（estimated annual percentage change, EAPC）。
2. 风险因素归因分析：基于人群归因分数（population attributable fractions, PAFs）量化风险因素对DALYs的贡献。
3. 未来预测：通过R软件（v.4.4.1）拟合BAPC模型，预测2021-2050年卒中负担趋势。

主要结果

2021年卒中负担现状
1. 总体负担：卒中导致亚洲青壮年1470万DALYs（95% UI 1339-1601万），发病率48.22/10万（41.81-55.69），死亡率10.96/10万（10.03-12.02）。
2. 亚型差异：
- IS负担增长最显著（1990-2021年发病率增长83.67%），其DALYs占卒中总负担的20.50%；
- ICH和SAH的死亡率及DALYs率显著下降（EAPC分别为-22.84%和-44.17%）。

时间趋势（1990-2021）
1. 绝对病例数普遍上升（如患病数增长43.56%），但年龄标准化率呈下降趋势（如DALYs率下降22.61%）。
2. 性别与年龄差异：
- 男性负担更高（45-49岁男性DALYs率为2204/10万，女性为1417/10万）；
- 女性YLDs率更高（92.76/10万 vs. 男性76.84/10万），提示女性卒中后残疾负担更重。

风险因素分析
1. 主要风险因素：高血压（systolic blood pressure, SBP）、吸烟和环境颗粒物污染；
2. 性别差异：男性以吸烟为主，女性以家庭固体燃料污染为主。

未来预测（2021-2050）
1. 患病率（ASPR）预计从501/10万升至578/10万，女性增长更显著；
2. 死亡率（ASMR）和DALYs率（ASDR）将持续下降，但绝对病例数因人口老龄化仍将增加。

结论与价值

科学意义
1. 首次系统评估亚洲青壮年卒中亚型负担，揭示IS的快速增长和ICH/SAH的防控成效；
2. 明确了高血压和环境污染的关键作用，为针对性干预提供依据。

应用价值
1. 政策建议：加强青壮年高血压筛查、控烟和空气污染治理；
2. 临床启示：需优化女性卒中后康复支持，减少长期残疾。

研究亮点

1. 数据全面性：整合GBD 2021多维度数据，覆盖30年趋势及未来预测；
   
2. 方法创新性：结合BAPC模型与PAFs分析，量化风险因素贡献；
   
3. 人群特异性：聚焦亚洲青壮年，填补该地区流行病学研究空白。
   

局限性
1. 部分低收入国家数据质量可能影响结果准确性；
2. 未来预测未考虑突发公共卫生事件（如疫情）的影响。

（报告总字数：约1800字）