中国高BMI相关缺血性脑卒中疾病负担的性别差异与趋势研究（1990-2021）：基于GBD与CHARLS数据的深度解析

《Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases》：Trends and Sex Disparities in High BMI-associated Ischemic Stroke Burden in China (1990–2021): Evidence from GBD and CHARLS Analyses

本研究针对中国日益严峻的高体重指数（BMI）相关缺血性脑卒中（IS）疾病负担问题，系统分析了1990-2021年间死亡率、DALYs、YLDs和YLLs等核心指标的长期趋势与性别差异。研究发现，中国高BMI相关IS负担已超越全球及美国水平，男性在ASMR、ASDR和ASYLL方面负担显著更重，且存在明显的“剪刀差”现象。该研究为制定针对性的性别差异化卒中防控策略提供了关键科学依据，具有重要的公共卫生意义。

　　

在中国，随着社会经济的快速发展和生活方式的深刻变迁，一种与“富贵”相伴的健康威胁——高体重指数（BMI）所引发的缺血性脑卒中（IS），正悄然成为重大的公共卫生挑战。缺血性脑卒中，俗称“脑梗塞”，占所有卒中病例的约85%，它不仅导致高死亡率，更带来巨大的长期残疾负担，严重影响国民生活质量。近年来，中国成年人的超重和肥胖率攀升迅猛，截至2019年，分别已达34.3%和16.4%，这为卒中防控敲响了警钟。然而，尽管问题严峻，我们对高BMI与缺血性脑卒中之间关联的长期演变、特别是其中存在的性别差异，却知之甚少。以往的研究多聚焦于卒中整体，缺乏对缺血性亚型的深入探讨，也未能清晰揭示疾病负担随时间变化的动态特征及背后的驱动因素。为了填补这些知识空白，一项发表在《Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases》上的研究，进行了一次跨越32年（1990-2021）的深度探索。

为了精准描绘中国高BMI相关缺血性脑卒中疾病负担的全景图及其性别差异，研究人员进行了一项多方法融合的严谨研究。他们主要利用了全球疾病负担（GBD）2021数据库，系统提取了中国人群1990年至2021年间高BMI（BMI≥25 kg/m2）所致缺血性脑卒中的死亡率、伤残调整寿命年（DALYs）、伤残生存年（YLDs）和早死损失寿命年（YLLs）等核心指标数据，并计算了年龄标准化率（ASMR, ASDR, ASYLD, ASYLL）及其估计年度百分比变化值（EAPC）。研究团队运用了包括分解分析（Das Gupta法）、Joinpoint回归（用于识别趋势转折点）、年龄-时期-队列（APC）模型（用于区分年龄、时期和出生队列效应）、自回归积分滑动平均（ARIMA）模型（用于预测未来负担）在内的多种高级统计技术。此外，为了在个体层面验证高BMI与卒中风险的关联，研究还纳入了中国健康与养老追踪调查（CHARLS）2011年的基线数据，对13,480名参与者进行了多因素逻辑回归分析，并比较了观测值与模型预测值的差异。

研究结果

文献计量学分析

分析显示，中国在BMI与缺血性脑卒中研究领域的论文发表量位居全球第二，且自2010年以来增长最为迅速。关键词分析表明，该领域核心关注点集中于流行病学影响，如死亡率和风险因素。

与全球及美国疾病负担的比较

中国高BMI相关缺血性脑卒中的年龄标准化死亡率（ASMR）在2002年后超过美国，2018年后超过全球水平。年龄标准化伤残调整寿命年率（ASDR）在2007年后超过美国，2016年后超过全球水平。年龄标准化伤残生存年率（ASYLD）和年龄标准化早死损失寿命年率（ASYLL）也分别在2016年后超越全球平均值。这表明中国的疾病负担形势尤为严峻。

分解分析

与中国和全球趋势主要由人口增长效应驱动不同，中国高BMI相关卒中负担的增加主要归因于“率效应”（+91.44% for DALYs, +80.75% for mortality），即卒中发病率和致死率的真实上升，凸显了中国面临的独特挑战。

描述性分析

1990至2021年间，所有年龄标准化率指标均显著上升，EAPC范围在2.46%至4.47%之间。除YLDs数量和ASYLD外，其余指标在男性中的负担均高于女性。年龄分布显示，死亡和DALYs的绝对数在65-74岁年龄组达到峰值，而年龄标准化率则在90岁以上年龄组最高。时间趋势上，男性的死亡、DALYs、YLLs及相关年龄标准化率始终高于女性，且差距在2005年后扩大。

Joinpoint回归分析

大多数指标在1990-2021年间总体呈上升趋势，但在2004-2007年间出现短暂下降。尽管男性的平均年度百分比变化（AAPC）更高，但自2015年以来，所有指标在女性中的增长速度均快于男性，提示女性疾病负担在近期加速增长。

年龄-时期-队列分析

男性死亡风险的净漂移值（4.97%/年）高于女性（3.42%/年）。死亡率在60岁左右达到峰值，且男性在40-80岁年龄段的死亡风险显著高于女性。时期效应分析发现，2005年后男性死亡率超过女性，形成“剪刀差”。队列效应显示，1990年后出生人群的死亡风险急剧上升，尤其在男性中。

基于ARIMA模型的负担预测

预测显示，至2036年，中国男性在高BMI相关缺血性脑卒中的ASMR、ASDR和ASYLL将继续高于女性，而女性的ASYLD则高于男性，表明未来的疾病负担性别差异依然持续。

基于CHARLS数据验证高BMI与卒中的关系

多因素逻辑回归分析证实，在调整了年龄、性别、居住地、高血压和糖尿病等混杂因素后，BMI≥25 kg/m2的个体发生卒中的风险显著更高（比值比OR=1.36）。分层分析显示，这种关联在男性中尤为显著（OR=1.56），而在女性中未达到统计学意义。 across the board，观测到的卒中发病率均高于模型预测值，在BMI≥25的总人群中，观测发病率（3.4%）比预测值（2.0%）高出70%，进一步证实了当前风险预测模型可能低估了超重人群，特别是男性的实际风险。

研究结论与讨论

本研究系统揭示了中国高BMI相关缺血性脑卒中的疾病负担呈显著上升趋势，且存在明确的性别差异。男性在死亡率、疾病总负担和早死负担方面承受着更重的压力，而女性则在残疾负担方面更高。这种差异可能与男性的代谢风险暴露更高、健康管理行为相对不足，以及女性卒中后生存期更长、康复资源可及性差异等因素有关。

研究的重要意义在于多个方面。首先，它明确了“率效应”是驱动中国负担增长的主因，呼吁必须采取针对性干预措施来遏制发病率和死亡率的上升，而非仅仅应对人口老龄化。其次，清晰的性别和年龄风险画像（如中年男性为最高危人群）为精准公共卫生资源的配置提供了直接依据，提示应对男性和女性采取差异化的防控策略：对男性应强调早期筛查和心血管-肾脏-代谢（CKM）综合征的综合管理；对女性则应加强卒中后的康复和长期照护服务。最后，CHARLS数据的验证不仅强化了高BMI与卒中风险的因果关系推断，也警示现有风险评估模型可能存在系统性低估，提示未来需要开发整合更多因素（如内脏脂肪、CKM综合征各组分）的更精确风险预测工具。

当然，本研究作为观察性研究，无法确立因果关系，且受限于GBD数据的粒度，未能深入分析CKM综合征的具体器官损伤指标。未来的研究可纳入更广泛的社会经济、饮食文化等决定因素，以更全面地理解疾病负担的驱动机制。尽管如此，这项研究无疑为在中国背景下应对高BMI这一关键卒中危险因素，制定科学、有效且兼具性别视角的防控策略奠定了坚实的证据基础。