基于GBD 2021数据解析COVID-19大流行对全球2型糖尿病疾病负担的影响

《Frontiers in Endocrinology》：The impact of the COVID-19 pandemic on the global burden of type 2 diabetes: a study based on GBD 2021 data

本综述基于全球疾病负担（GBD）2021数据，首次系统评估了COVID-19大流行对全球2型糖尿病（T2DM）疾病负担的冲击。研究发现，大流行后T2DM的患病率、死亡率及伤残调整寿命年（DALYs）均呈现加速上升趋势，预计到2030年将额外增加326.56/10万患病人口。研究强调需加强公共卫生干预，以应对后疫情时代糖尿病防控的新挑战。

　　

背景

糖尿病是一种以胰岛素抵抗和血糖水平升高为特征的慢性代谢性疾病。近年来，其全球流行率显著上升，已成为一个重大的公共卫生问题。根据全球疾病负担（GBD）的估计，高血糖是全球疾病负担的第五大原因，而糖尿病本身在2021年被确定为全球第七大死因。2型糖尿病（T2DM）与肥胖和久坐的生活方式密切相关。2021年全球糖尿病患者约5.29亿，其中T2DM占病例高达96%。T2DM的有害影响表现为多种形式，包括肾脏疾病、心血管疾病和神经损伤。由T2DM引起的慢性肾脏病（CKD）作为糖尿病最常见的微血管并发症之一，也是终末期肾病的主要原因，2021年全球患者已超过1.07亿。因此，T2DM相关CKD的管理不仅是糖尿病管理的关键挑战，也是全球慢性非传染性疾病预防控制和改善公共卫生成果的核心问题。

2019冠状病毒病（COVID-19）是由严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）引起的传染病。COVID-19大流行自2019年出现以来产生了深远的全球影响。大流行期间的公共卫生措施，如封锁和娱乐设施关闭，导致身体活动减少和久坐行为增加，可能加剧了包括T2DM在内的代谢性疾病风险。有研究报道，COVID-19爆发后肥胖和代谢综合征的发病率升高。此外，COVID-19可能恶化既往糖尿病病情，并增加新发糖尿病的可能性。同时，医疗资源向COVID-19应对工作转移以及非必要医疗服务的限制，可能加剧了糖尿病管理和预防的挑战。更重要的是，除了封锁的间接影响外，越来越多的证据表明SARS-CoV-2感染本身直接与糖代谢恶化和糖尿病风险增加有关，COVID-19可能加剧既往糖尿病并导致新发糖尿病。大型队列研究和荟萃分析报告显示，与患有非COVID呼吸道感染的人相比，COVID-19康复者新发糖尿病的发病率显著增加。同样，既往患有糖尿病的患者在COVID-19感染后表现出更差的血糖控制和更高的不良结局发生率。

基于先前证据，我们假设大流行后时代T2DM的负担可能会增加。因此，我们利用全球疾病负担（GBD）2021数据集分析了大流行前十年及随后两年间T2DM负担的趋势。具体目标是：分析全球和地区20岁及以上人群与T2DM相关的患病率、发病率、死亡率和伤残调整寿命年（DALYs）；评估归因于T2DM相关CKD的疾病负担；并预测到2030年T2DM的未来负担。

方法

数据来源

本研究使用了GBD数据库，这是一个量化全球健康水平和趋势的综合资源。GBD数据可通过健康指标与评估研究所（IHME）网站公开获取。本研究的数据下载日期为2024年6月24日。本研究使用的GBD数据具体版本为GBD 2021，包含了COVID-19大流行后的最新更新。研究限于20岁及以上个体，因为GBD数据库不包含15岁以下人群的糖尿病数据，且为15-19岁年龄组提供的数据有限，可能导致整体疾病负担估计不准确。

定义

对于后COVID时代的起点没有普遍定义。COVID-19始于2019年，并于2020年3月11日被世界卫生组织（WHO）宣布为大流行。本研究将大流行前时代定义为2019年之前的时期（具体为2010-2019年），大流行后时期定义为2019年之后，具体为2020-2021年。选择这个时间段是因为更新的GBD数据仅覆盖到2021年底。

从GBD系统下载了疾病负担指数，包括患病率、发病率、死亡数和DALYs的估计率和95%不确定性区间（UI）。使用预计年百分比变化（EAPC）来总结随时间变化的负担趋势。EAPC的计算基于回归模型：Y=α+βX+?，其中Y表示比率的自然对数，X代表日历年，α是常数，β表示正向或负向变化趋势，?代表误差项。EAPC由公式100×(exp(β)?1)得出，直接度量指标的平均年度变化。趋势解释如下：如果EAPC及其95%置信区间（CI）均≤0则为下降；如果均≥0则为上升；如果均不满足则为稳定。2010年至2019年的EAPC表示大流行前时期2型糖尿病患病率的变化，而2020年至2021年的EAPC表示大流行后时期的变化。

统计分析

使用R软件4.3.3版进行统计分析。生成时间趋势图以直观描述研究期间的疾病发病率。使用GBD提供的不确定性区间（UI）评估估计值的变异性。通过GBD的建模过程处理缺失数据，该过程使用时空高斯过程回归进行插值和平滑估计。按社会经济指数（SDI）五分位数和204个国家进行亚组分析，以探讨T2DM趋势的区域差异。SDI基于三个关键参数制定：人均收入、平均受教育年限和生育率，从而为社会经济人口评估提供综合衡量。使用R软件的Norpred包进行预测，该包对历史数据拟合一系列年龄-时期-队列模型。所选模型的核心假设是外推年龄别比率、时期别偏差和队列别风险中近期稳定的趋势。如果两个置信区间不重叠，则认为两个估计值之间的差异具有统计学意义。

结果

患病率

2021年，全球约有5.0166亿20岁以上人群被诊断为T2DM。患病率从2010年的每10万人6887.07例持续上升至2021年的每10万人9545.42例。患病率随年龄增长而增加，在80岁年龄组达到峰值。全球患病率从2010年到2021年持续上升。COVID-19大流行后，患病率的上升趋势加速，大流行前的EAPC为2.90%（95% CI: 2.86–2.94），大流行后升至3.52%（95% CI: 3.14–3.90）。总体而言，T2DM随SDI水平升高而增加；高SDI地区的T2DM患病率始终最高，其次是中高SDI地区。值得注意的是，高SDI地区的增长率更快。使用大流行前数据（截至2019年）进行预测，预计20岁以上人群的T2DM患病率在2021年为每10万人9113.14例，2030年为每10万人10368.23例。然而，当使用大流行后数据（截至2021年）进行分析时，2030年的预测患病率将为每10万人10694.79例（增加了每10万人326.56例），表明COVID-19大流行开始后糖尿病患病率呈更高趋势。印度尼西亚经历了全球T2DM患病率最快速的增长。从2010年到2019年，患病率从每10万人3513.75例上升至每10万人4285.44例，并在2021年进一步飙升至每10万人6054.97例。2010-2019年期间的EAPC为2.18%（2.12%至2.24%），大流行后的2019-2021年期间则增至18.87%（0.20%至41.00%）。在阿曼、也门、阿拉伯联合酋长国、加拿大、哥伦比亚、英国、越南和大韩民国也观察到类似趋势。

发病率

2021年性别年龄分层发病率显示，性别间无差异，最高发病率出现在60-65岁年龄组。发病率随时间持续增加，除中高SDI地区外，几乎所有SDI地区的EAPC均有所增加。在中高SDI地区，EAPC从大流行前的1.89%（1.65%至2.13%）下降至大流行后的0.60%（-0.07%至1.28%）。无论是否考虑COVID-19大流行，对2030年T2DM发病率的预测相似。阿曼、阿拉伯联合酋长国、哥伦比亚、格陵兰、也门、越南、贝宁、英国、加拿大和卡塔尔等国家在大流行后表现出T2DM发病率的最快速增长。

死亡率

2021年，T2DM导致的死亡人数从50岁年龄组开始上升，并随年龄增长急剧增加。在85岁之前，男性和女性之间的死亡率无显著差异。超过此年龄阈值后，男性因T2DM的死亡率在2021年超过了女性。全球死亡率从2010年到2021年持续上升，但上升速度放缓，2010年至2019年的EAPC为2.07%（1.88%至2.27%），2019年至2021年的EAPC为0.88%（0.75%至1.02%）。中低SDI地区的死亡率始终最高。中SDI地区在2021年的死亡率位居第二。预测结果显示，COVID-19的存在导致大流行开始后的头两年内T2DM相关死亡人数减少。然而，这种影响随时间减弱。在委内瑞拉玻利瓦尔共和国、巴林、圣卢西亚和大韩民国等一些国家，T2DM死亡率仍在上升。

伤残调整寿命年（DALYs）

尽管全球死亡率下降，但T2DM导致的DALYs数量持续增加，从2010年的每10万人1101.51例增至2021年的每10万人1426.37例。DALY随年龄增长而增加，在85岁之前，性别间DALYs无显著差异。高SDI地区表现出特别高的DALY率。预测显示，大流行后2030年的DALYs更高。委内瑞拉玻利瓦尔共和国、印度尼西亚、也门、哥伦比亚和巴林被确定为DALYs增长率最高的五个国家。

T2DM所致CKD的负担

虽然T2DM所致CKD的患病率从2010年到2021年持续增加，但其发病率也从2010年的每10万人30.87例持续上升至2021年的每10万人38.27例。T2DM所致CKD的死亡率和DALYs率也呈上升趋势，尽管在COVID-19后增长率有所降低。归因于糖尿病相关CKD的DALYs的EAPC在大流行前为1.96%（1.85%至2.07%），大流行后为1.65%（1.54%至1.76%）。

讨论

本研究是首个使用GBD 2021数据集系统评估COVID-19大流行后20岁以上人群T2DM负担的研究。在大流行后时代观察到糖尿病患病率的显著增加。

我们对GBD 2021数据的分析表明，全球T2DM负担不仅延续了其长期上升趋势，而且在大流行后时代加速。这种加速可能归因于与COVID-19大流行相关的一系列直接和间接途径，它们共同加剧了全球糖尿病状况。SARS-CoV-2感染的直接生物效应似乎起着重要作用。证据表明，病毒可以通过ACE2受体直接感染胰腺β细胞，损害胰岛素分泌，并可能加速β细胞凋亡。此外，感染期间的全身炎症反应和应激性高血糖，加上治疗中反向调节激素的释放和皮质类固醇的使用，可能促进显著的胰岛素抵抗和高血糖。这些机制得到了大规模临床研究的支持，这些研究报告称，与未感染的对照组相比，COVID-19幸存者中新发糖尿病的发病率显著更高，并且来自孟德尔随机化研究的遗传证据进一步强化了这一点，表明COVID-19的遗传易感性与T2DM风险之间存在双向关系。同时，大流行政策的间接后果深刻影响了人群层面的风险因素。封锁和社会限制导致广泛的行为改变，包括身体活动减少和体重增加增加，这加剧了T2DM的已知风险因素，如超重、肥胖、不良饮食和缺乏运动。这些变化对普通人群和现有T2DM患者的血糖控制产生了不利影响，为糖尿病进展和新发病例创造了有利环境。因此，观察到的全球T2DM负担增加并非单一原因造成，而是病毒致病机制和大流行引发的社会变化协同作用的结果。这种综合解释强调了COVID-19对糖尿病动态的多方面影响，阐明了生物和环境因素如何共同推动了加速的疾病负担。

在COVID-19大流行之后观察到一个显著转变：尽管T2DM相关的发病率、死亡率和DALYs持续增加，但其增长速度放缓，与患病率的加速上升形成鲜明对比。这种模式可能部分归因于大流行期间医疗可及性和记录的中断，这可能损害了新发T2DM病例的报告。此外，观察到的死亡率增长减弱可能反映了糖尿病患者死因的错误分类——该人群面临严重COVID-19结局的风险较高。在糖尿病患者感染COVID-19并死亡的情况下，主要死因可能被归因于COVID-19而非糖尿病，导致官方统计中糖尿病相关死亡率的潜在低估。因此，不应将死亡率和DALY增长表面上的缓和误解为糖尿病疾病负担的真正减少，尤其是在患病率同时增加的情况下。

在高SDI地区（如加拿大、英国），T2DM患病率在大流行后显著增加，但死亡率下降。强调早期强化管理的现代化临床方案可能在疾病负担增长的同时减轻致命结局。国家糖尿病预防计划（如英国NHS数字体重管理计划）在封锁期间通过数字模式实现了持续参与。这些干预措施可能加速了病例发现，同时加强了预防信息传播。钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂和胰高血糖素样肽-1受体激动剂被广泛使用，这些药物在血糖控制之外还表现出心血管保护作用。死亡率下降可能部分反映了竞争风险——封锁期间身体活动减少理论上增加了肥胖驱动的发病率，但 paradoxically 降低了交通事故/职业伤害。

我们的研究还揭示，尽管印度尼西亚和类似地区的T2DM患病率和发病率在COVID-19大流行后没有显示出显著增加，但归因于T2DM的DALYs却显著上升。我们认为，在印度尼西亚等低SDI地区，与流行病相关的医疗资源限制严重干扰了常规的糖尿病筛查、诊断和慢性病管理。这些干扰可能导致T2DM的大量诊断不足和管理不佳。因此，许多病例可能仅在晚期才被发现，导致患者不仅医疗成本大幅增加，而且长期并发症和后遗症的风险也增加。此外，尽管阿曼和阿拉伯联合酋长国在T2DM患病率和发病率增长方面位居前列，但它们在死亡率排名中并不突出。这可能反映了国家糖尿病管理计划的成功实施、早期干预策略以及高质量的医疗服务有效降低了病例死亡率。也可能这些国家的糖尿病人群更年轻或合并症控制得更好，尽管疾病负担高，但可能减弱了死亡风险。

世卫组织在2022年制定了第一个全球糖尿病目标，凸显了应对这一日益增长的健康挑战的紧迫性。鉴于COVID-19病例数量庞大且不断增长，其对糖尿病的影响很可能导致显著的人群水平负担。2014年，英国启动了糖尿病预防计划以减轻糖尿病风险。该计划在2018年的初步成果显示T2DM患病率稳定或下降，预计后续年份将进一步下降。然而，本研究强调的英国大流行后糖尿病负担的意外加速表明，需要持续评估和调整先前的策略。可以采取若干措施来减轻大流行后时代的糖尿病负担。这些措施包括对SARS-CoV-2感染患者进行糖尿病教育和筛查，增强医疗系统能力以确保对糖尿病患者的持续监测和治疗，以及实施倡导健康生活方式选择（如饮食习惯和体育锻炼）的政策以降低糖尿病风险。

本研究有几个局限性。首先，我们仅关注T2DM的负担，因为它占所有糖尿病病例的96%；然而，这种方法可能无法完全捕捉对其他形式糖尿病的影响。其次，由于GBD数据的可用性，分析仅限于2021年之前的数据。大流行的演变性质，包括2021年之后的疫苗接种和新变种，可能影响长期趋势，应在未来的更新中进行调查。第三，大流行期间卫生优先事项和公共卫生工作的转变可能扰乱了疾病监测和报告系统，可能导致延迟和漏报。虽然GBD提供了全面的全球估计值，但它依赖于模型数据，这些数据可能受到区域异质性、报告延迟和方法学假设的影响。此外，GBD建模方法可能包含某些偏差和不确定性，数据可用性和质量的区域异质性可能影响我们研究结果的普遍性。最后，由于数据滞后和大流行背景的快速变化，COVID-19的长期健康影响需要持续监测和积累更全面的数据。

总之，全球T2DM负担，尤其是其不断上升的患病率和DALYs，在大流行后迅速升级。应对这一趋势迫切需要实施基于证据的管理和预防策略。这些策略应包括个体层面的干预措施——如血糖监测和生活方式改变计划——以及更广泛的政策措施，例如糖税、公共卫生教育运动以及旨在早期发现和多学科支持的综合初级保健举措。从全球成功模式中学习对于设计有效、适应具体情况的应对措施至关重要。