1990–2019年间青少年和年轻成人失明及视力丧失的DALYs（伤残调整生命年）的全球、区域和国家趋势：基于2019年全球疾病负担研究的年龄-时期-队列分析

《Frontiers in Medicine》：Global, regional, and national trends in DALYs for blindness and vision loss in teenagers and young adults, 1990–2019: an age-period-cohort analysis based on the Global Burden of Disease Study 2019

本研究利用GBD 2019数据，采用年龄-时期-队列模型，分析1990-2019年全球青少年及青年视力损失相关DALYs趋势，揭示高SDI地区队列和时期效应不利，低SDI地区人口增长但年龄标准化率下降，提示需针对性加强预防、治疗和康复措施。

　　视力障碍是全球公共卫生领域中的重要问题，其影响不仅限于个体生活质量的下降，还可能波及社会经济的多个层面。青少年和年轻成年人作为社会的重要组成部分，其视力障碍的负担往往被忽视，尽管视力障碍的患病率随年龄增长而上升，但这一群体的视力健康状况同样需要得到充分关注。本文旨在通过分析1990年至2019年间全球、区域及国家层面与视力障碍相关的伤残调整生命年（Disability-Adjusted Life Years, DALYs）的时间趋势，揭示不同年龄、时期和出生队列对视力障碍负担的影响，从而为制定更有效的预防和干预措施提供依据。

研究采用的是全球疾病负担研究（Global Burden of Disease Study, GBD）2019的数据，构建了年龄-时期-出生队列（Age-Period-Cohort, APC）模型，以评估与视力障碍相关的DALYs的总体年变化率（净漂移）、各年龄组内的年变化率（局部漂移），以及调整时期偏差后的纵向年龄特异性率（年龄效应）和时期及出生队列的相对风险（时期/队列效应）。这一分析方法不仅能够揭示视力障碍负担的长期变化趋势，还能识别不同地区和国家在视力健康方面的差异，以及眼保健服务的不足之处。

2019年，全球与视力障碍相关的DALYs总数为2085.40千人（95%不确定性区间：1340.56至3074.23千人）。在这204个国家和地区中，有40个国家的DALYs超过10,000，其中印度、中国、巴西、印度尼西亚和巴基斯坦五个国家承担了全球48%的DALYs。从总体趋势来看，全球与视力障碍相关的DALYs在1990年至2019年间增加了约26.56%，其中低社会经济指数（Socio-Demographic Index, SDI）地区的增长最为显著，达到100.41%。而高SDI地区的净漂移为-0.03%（95%置信区间：-0.07%至-0.0005%），显示出相对较小的下降趋势。这表明，尽管全球整体上视力障碍的负担有所减轻，但不同地区的改善程度存在显著差异。

从年龄效应来看，不同SDI地区的趋势相似，即年龄越大，视力障碍的负担越重。然而，高SDI地区的风险随时间推移呈现上升趋势，而其他地区的风险则有所下降。这可能与高SDI地区医疗资源的丰富性和健康服务的普及性有关，但也可能受到其他因素的影响，如长时间室内活动和近距离工作导致的近视增加，以及肥胖等慢性病带来的并发症。因此，即使在医疗条件较好的地区，视力障碍的负担仍然存在，并且可能与生活方式和环境因素密切相关。

时期效应方面，全球范围内，与视力障碍相关的DALYs的年变化率在各SDI地区均呈下降趋势，但高SDI地区时期效应的变化不显著，表明其视力健康状况的改善可能主要依赖于出生队列效应。出生队列效应显示，随着出生年份的推移，视力障碍的风险逐渐降低，尤其是在低SDI地区，出生队列效应的改善尤为明显。这可能与这些地区在眼健康领域的技术进步和政策实施有关，例如白内障手术的普及和屈光不正矫正技术的提升，从而有效减少了视力障碍的发生率。

通过分析不同SDI地区的数据，可以发现视力障碍的负担在各年龄组中呈现出不同的变化模式。例如，在高SDI地区，青少年和年轻成年人的DALYs下降趋势相对较弱，而低SDI地区的DALYs下降更为显著。此外，35至39岁年龄段在低SDI地区承担了超过一半的DALYs，而在高SDI地区，这一年龄段的负担相对较小。这提示我们，尽管高SDI地区在医疗资源上具有优势，但某些年龄段的视力障碍负担仍需引起重视。

研究还发现，不同国家的视力障碍负担存在显著差异。以美国为例，其高SDI地区显示出与视力障碍相关的DALYs上升趋势，尤其是在15至34岁年龄段，这可能与生活方式和环境因素有关。相比之下，西班牙作为高SDI地区的代表，其视力障碍的DALYs在所有年龄组中均呈下降趋势，这表明该国在眼健康领域的政策和措施较为成功。中国和印度作为人口众多的中SDI和低SDI国家，其视力障碍的DALYs在所有年龄段均呈下降趋势，但下降速度因地区而异。

研究结果还揭示了出生队列效应的重要性。在低SDI地区，较晚出生的群体显示出较低的视力障碍风险，这可能与这些地区近年来在眼健康方面的投入和改善有关。而在高SDI地区，出生队列效应的改善并不明显，这可能意味着这些地区的干预措施尚未完全覆盖所有年龄段，或者其视力障碍的驱动因素更为复杂。因此，针对不同出生队列制定个性化的干预策略显得尤为重要。

通过分析全球范围内的视力障碍负担，可以发现尽管总体趋势有所改善，但许多国家和地区仍然存在显著的不平等现象。例如，低SDI地区的视力障碍负担远高于高SDI地区，这可能与这些地区医疗资源的匮乏、健康教育的不足以及经济条件的限制有关。因此，未来的研究和政策制定应更加关注这些地区的特殊需求，推动眼健康服务的普及和优化。

此外，研究还强调了APC模型在分析视力障碍负担趋势中的价值。APC模型不仅能够分解不同因素对DALYs的影响，还能帮助识别地区和国家间的差异，从而为政策制定者提供更精确的数据支持。这一模型的应用有助于更深入地理解视力障碍的流行病学特征，推动精准公共卫生策略的实施。

然而，研究也存在一定的局限性。首先，由于缺乏原始数据，全球疾病负担研究（GBD）在某些国家的估计可能存在较大的不确定性。其次，GBD在估算传染病和系统性疾病负担时采用不同的方法，导致某些疾病如糖尿病视网膜病变和角膜盲症的数据缺失，从而可能低估了视力障碍的总体负担。最后，由于数据的不可用，无法进行亚国家层面的分析，这可能影响对不同地区间差异的全面理解。

综上所述，本文通过APC模型对全球、区域和国家层面与视力障碍相关的DALYs进行了深入分析，揭示了不同因素对视力健康的影响。研究结果表明，尽管全球范围内视力障碍的负担有所减轻，但不同地区的改善程度存在显著差异，且某些国家和地区仍然面临较大的挑战。因此，为了消除可避免的失明并实现世界卫生组织的“全民眼健康”目标，需要加大对眼健康领域的资源投入，尤其是在成年人群中，以降低未来出生队列的视力障碍风险。同时，应根据不同地区的具体情况制定针对性的政策和干预措施，以促进视力健康服务的公平性和可及性。