《Maturitas》：Intersecting regional, racial, and gender inequalities in metabolic disease mortality in Brazil
编辑推荐：
•巴西代谢性疾病死亡率因地区、种族/肤色和性别而异。•在整个研究期间，南区的死亡率始终高于东南区。•南区黑人和棕色人种女性的死亡率比最高。•与疫情前时期（2014–2019年）相比，COVID-19大流行期间（2020–2023年）这些不平等现象有所减弱，但并未消除。•种族/
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巴西代谢性疾病死亡率因地区、种族/肤色和性别而异。
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在整个研究期间，南区的死亡率始终高于东南区。
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南区黑人和棕色人种女性的死亡率比最高。
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与疫情前时期（2014–2019年）相比，COVID-19大流行期间（2020–2023年）这些不平等现象有所减弱，但并未消除。
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种族/肤色数据的局限性影响了健康不平等的解读。
引言
代谢性疾病负担的不平等不应仅被视为生物学或个体层面的现象，还应被理解为社会结构的后果——这些社会结构在地理、种族和性别维度上不平等地分配资源、机会和暴露因素[1]。全球估计有超过十亿人患有某种形式的代谢性疾病，在中高收入国家中患病率尤为突出[2]。
巴西作为拉丁美洲最大的经济体[3]，为研究这些动态变化提供了重要背景。过去二十年间，代谢性疾病的负担显著增加，反映了与流行病学转变相关的城市化、粮食体系和职业结构的更广泛变革[4]。
此前在巴西的研究已记录了健康结局和服务获取方面的区域不平等[5]、[6]，以及多项健康指标中的种族差异[7]。然而，大多数现有研究分别考察这些维度，将地区、种族和性别视为相互独立的变量，其效应通常被建模为加法关系[8]、[9]、[10]。一种互补的方法是探索这些社会类别如何交叉，从而捕捉在单一维度分析中可能被遮蔽的脆弱性形式。Crenshaw关于交叉性的阐述[11]提供了一个有用的理论框架，用于考察种族和性别如何同时且相互关联地发挥作用，可能在单独分析这些维度时被隐藏的风险模式得以显现[12]。
已有证据表明，来自种族和族裔少数群体的女性在代谢健康轨迹上往往与同一种族群体内的男性及白人女性存在显著差异[13]、[14]。时间维度增加了进一步的复杂性。社会和经济转型时期——如巴西在2014至2024年间所经历的——可能会以因社会群体而异的方式改变暴露模式和服务获取途径。在这一时期，巴西经历了 prolonged 经济衰退，随后是缓慢且不均衡的复苏，期间就业、收入和社会保护政策发生了转变，同时COVID-19大流行带来了深远的社会经济冲击[15]、[16]。
特别是COVID-19大流行构成了一次重大断裂：它不仅改变了暴露模式、监测优先级和医疗可及性，还暴露出甚至在某些情况下加深了既有的结构性脆弱性[17]、[18]、[19]。因此，考察代谢性疾病死亡率不平等在这一时期的变化，可能有助于了解结构性不平等在危机条件下是持续存在、重新配置还是具有韧性。
本研究旨在考察2014至2024年间地区、种族/肤色和性别如何相互作用，塑造巴西内分泌、营养和代谢性疾病的死亡率，以及这些模式在疫情前和疫情期间的变化。
章节摘要
研究设计与数据来源
我们开展了一项全国性生态时间序列研究，按照STROBE指南[20]进行报告。内分泌、营养和代谢性疾病（ICD-10第四章）的死亡率数据来源于巴西死亡信息系统（SIM/DATASUS），时间范围为2014–2024年。按种族/肤色、性别和地区划分的人口分母数据来源于巴西地理统计局（IBGE）。
种族/肤色按照巴西官方分类进行记录
整个研究期间（2014–2024年）
在整个研究期间，观察到显著的死亡率区域差异（表1）。与东南区相比，南区显示出最高的死亡率（IRR = 1.37；95% CI: 1.28–1.46；p < 0.001），其次是东北部（IRR = 1.10；95% CI: 1.03–1.18；p = 0.004）。相比之下，北部（IRR = 0.83；95% CI: 0.77–0.88；p < 0.001）和中西部（IRR = 0.89；95% CI: 0.83–0.95；p < 0.001）的死亡率较低。
性别间未观察到统计学显著差异
区域不平等与不均衡发展
我们的研究结果表明，南区和东北部地区的死亡率持续高于东南区（表1）。先前的研究已表明，这些区域历史塑造了巴西健康物质决定因素的差异化获取[5]、[6]，本次研究结果与该解释基本一致。
一个尤为引人注目的发现是，南区——通常被认为是该国最发达的经济区域之一——却拥有最高的死亡率
结论
本研究记录了2014至2024年间巴西内分泌、营养和代谢性疾病死亡率存在显著不平等，这种不平等受地区、时间和社会人口学背景的结构性影响。区域差异表明，经济和社会机会的分布可能与代谢健康密切相关，尤其是在南区黑人和棕色人种女性中。本研究识别出的交叉性模式凸显了不应将种族和性别视为
贡献者
Endric Passos Matos参与了研究构思、数据分析、初稿撰写以及草稿审阅与编辑。
Jo?o Arthur dos Santos Oliveira参与了研究构思、数据分析、初稿撰写以及草稿审阅与编辑。
两位作者均已审阅并批准最终版本，其他人员对本文未做出实质性贡献。
伦理审批
本研究无需伦理审查，因其完全基于巴西死亡信息系统（SIM/DATASUS）公开可获取的匿名二级数据，符合巴西国家卫生委员会决议CNS 466/2012。
Endric Passos Matos|Jo?o Arthur dos Santos Oliveira
